G7的AI+IoT架构实践:物流IoT与大数据驱动的车队管理
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更新于2024-08-27
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G7的架构实践融合了AI、大数据和IoT技术,旨在打造一个中立、开放的物流技术平台,通过「AI+IA」战略,提升物流行业的效率和智能化水平。作为G7的重要组成部分,物流IoT利用物联网技术对运输过程进行实时监控和管理,比如车队管理的SaaS基础平台,优化了设备端和云端的连接,构建了物流IoT中台,支撑了三大核心业务:安全保险、金融结算与能源服务以及智能装备。
在技术体系层面,G7的基础架构与互联网公司类似,包括设备端(硬件设施)、网关、业务平台、业务系统、前端和移动端,以及独立的运维体系。大数据在IoT物流模式中的应用尤为关键,底层采用标准开源体系,算法平台、业务建模和数仓构成基础架构,其中算法平台作为一个可复用的基础能力,通过G7Brain提供车队队长智能化运营和管理支持。
在数据处理方面,G7采用了Lambda架构,车辆信息通过车载设备收集后定期上报,遵循定制的协议,由网关解析并分发到HBase或Hive进行存储。网关设计独特,是针对IoT场景的多平台分路网关,具有全球首创性,目前申请专利中。数据流经Kafka,这里处理速度非常快,每秒可达90万消息,高峰期甚至高达150万每秒,G7的Kafka系统承载着庞大的数据流量。
G7的架构实践不仅关注技术的集成,更注重数据的价值挖掘和智能应用,通过这些技术手段,G7不仅提升了物流行业的运营效率,也为车队客户提供了更为智能化的服务体验。未来,G7将继续探索和优化技术组合,推动物流行业的数字化转型。
2021-09-16 上传
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