由于車輛每天產生的數據驚人，隨著車輛越來越復雜后，信息量將對數據網絡帶來極大壓力，因而催生新型網絡與運算基礎建設解決方案的需求。Xevo推出的Journeyware解決方案便是為此而生。

據報導，車輛用戶體驗開發商Xevo執行長Dan Gittleman首先指出，估計在連網車與云端之間數據傳輸將增加1萬倍，2025年時每個月將來到10Exabyte(EB)規模。

Gittleman指出，車輛生產與汽車工程師可引進結合云端服務與車內運算能力的技術，來舒緩大量數據增加的沖擊，讓即使數據增加時，裝置與車輛軟件仍可持續運行與正常溝通。

Journeyware平臺將云端為主機器學習、人工智能(AI)與數據分析工具與車內數據處理工具結合，以便取得、管理、分析與傳遞來自連網車產生的大量與多元的數據流。該解決方案運用上述先進技術，集成車內運算與云端服務，將車輛資通訊平臺、行動裝置及云端的網絡與運算效率最大化。

Gittleman進一步指出，分散式處理是指透過分診(triaging)去管理與分類車輛產生的數據。換言之，該作法可判斷哪里些信息需要在車內被處理以及哪里些需要交由云端。任何可在車內處理的數據會留在本地，無須送至云端藉此節省網絡資源，利用這種方式管理數據也可降低網絡壅塞。

至于數據被分診后，Journeyware具備的數據收集與儲存的客制化規則便可派上用場，藉由啟動軟件去判斷哪里些數據該收集以及儲存在車內以及哪里些信息需要被送至云端，來確保最優先數據可被最優先處理。

例如工程師可設定系統，讓數據只能永久被儲存在車內或被上傳至云端，條件包括當某地區的車輛速度變慢，或一堆車輛擋風玻璃雨刷同時啟動時。這些規則可打造一個有效率架構，來管理信息并降低整體需要處理的數據量，避免網絡超載。

至于在儲存方面，Journeyware可判斷信息是否該暫時或永久儲存以及是儲存在車內或送至云端。送至云端的信息，該系統可決定哪里些數據可儲存以便快速分析，或哪里些需要被儲存但不會經常被存取，之后再說明數據應該如何被存取。

藉由結合規則與標準來管理與分類，并依暫時與永久以及本地與云端儲存來分配數據，可讓車輛設計人員主動處理來自連網車快速增加的信息量，確保裝置與軟件持續正確運行。

對于手機與行動裝置是否會為網絡帶來壓力，Gittleman認為，手機與平板等消費性裝置在上述裝置執行的應用程序(App)都會影響到網絡。支持藍牙配對與車內Wi-Fi網絡托管的軟硬件解決方案，可給予裝置聯機至網絡并接受信息的多種方式，讓手機與行動裝置隨時都可保持暢通。

Gittleman指出，連網車數據的增加值得車廠注意，引進采用智能數據收集與留存的解決方案，將可處理由數據流帶來可能的多種帶寬問題。藉由設計包含上述解決方案的車輛，可提高消費者滿意度以及品牌忠誠度。