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最近两年车联网发展受到政府部门、科研院以及各大互联网巨头的广泛关注和积极推动。从应用来看，主要包括两种模式：一是前装模式（即车辆出厂前安装），是乘用车厂主导或者与有相关能力的公司合作，例如上汽和阿里巴巴的合作。另一种就是后装模式（通常是将车机设备安装在汽车的OBD接口上例如各类汽车盒子等等。原理是利用智能终端（即车机）采集汽车OBD接口CAN总线上的所有原始数据进行诊断，数据分析，记录行车信息，并将数据解析出其具体意义（汽车内部电控系统的各项传感器数值）后通过串口输出，供用户读取、解析、开发等使用。将读取到的汽车内部运行数据通过手机APP软件直观展现。
首先大致梳理下车联网行业的特性有哪些：
月活非常高，在线时间长
车联网行业用户的月活是非常高的，这个很好理解，因为汽车现在人们出行的必备交通工具，基本上只要一出门就会用车，一用车设备就上线并采集数据上报到平台；每天3小时的平均在线时长，因城市拥堵程度不同而不同。
早晚出行高峰比较固定
车联网行业一个比较有规律的特点是早晚出行高峰比较集中。早高峰集中在早上6点至9点3个小时，晚高峰集中在17点至20点的3个小时里。这样会导致每天必须有6个小时左右的流量高峰。如何以较低成本应对早晚高峰是个比较现实的问题。
节假日高峰流量难预测
现在国家法定节假日期间，由于高速公路在此期间免费的政策，导致越来越多的人们开始选择驾车出行或出游，所以每当节假日来临时必然导致车联网用户暴增，这个洪峰流量来临的时间和流量是不确定的。如何能准确做好每次节假日出行高峰预测是个问题。
高并发，高容量，场景复杂
车联网行业的用户月活很高，早晚高峰比较集中的特性导致用户并发非常高，每天平均长达3小时的车辆在线时长会导致采集数据量非常大，这也直接导致在数据采集场景下基本都是写多读少，但在群组社交，朋友圈，用车报告等场景下是写少读多的。这样复杂的应用场景对应用架构有很高要求。
汽车技术更新频率快
如今汽车技术更新越来越快，汽车厂商越来越多，厂商发布的新车型的频率也越来越高，车联网企业对这汽车行业的新技术必须保持非常高度关注，必须加快版本迭代，提高研发效率才能及时应对汽车市场的变化，才能在第一时间解决和满足市场和用户的需求。
目前创业公司一开始就选择了自建IDC机房，起初用户不多，只用几台服务器，后来随着产品越做越好，用户高速增长，不到2年用户规模达到了百万级别，IDC机房的服务器也达到了几百台物理机，几千台虚拟机的规模。但是问题随之也就越来越多。研究规划下一代应用架构和基础设施成了迫在眉睫的事情了，新的应用架构必须满足快速增长的用户量和爆发式的流量访问，用户体验要好；并且基础设施要做到可靠性高，稳定性高，安全性高，成本要低。
传统自建IDC方案是很难做到，即便做到成本也是非常的昂贵的。相比之下云计算的各方面能力比较适合用来解决这些问题，所以上云便是最佳选择了。但是云计算厂商有很多，国内有阿里云，腾讯云，金山云等等，国外的有亚马逊，微软，谷歌等。
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