车联网应用场景下，云架构如何设计？
传统IDC应用中容易以下问题：服务器扩展性差，假如新增车联网用户200万，服务器扩展周期长。运维不灵活。信息安全无法保障，管理人员数目增多，潜在人为因素增大。4.车辆行驶的场景对动态网络要求较高，传统 IDC 无法实时支持对网络的动态调整。车联网应用场景下，云架构如何构建，能否...显示全部
返回edwin1986的回答
我理解不管是传统的“云”还是现在所谓的cloud native，本质上是将传统软件开发和基础平台的gap通过新的技术手段给弥补起来，但对于本身的体量问题，比如inbound/outbound流量，架构只能解决更好的利用率问题，但如果利用率达到极限，还是需要通过外部扩展/公有云等方式解决。
因此对于问题1，现在的思路是通过无状态应用提升横向扩展水平；通过资源利用率的提升，节省一部分成本。
问题2，可以通过自动化运维手段配合CI/CD持续改善。
问题3，在组织内部，需要有专业的安全小组定义high level要求和纲要。在服务设计阶段，需要有安全层面需求和要求定义。服务运营阶段，需要有自动化的安全扫描工具和手工化的外部安全审计等方式确保目标不偏离。
问题4，规模效应的问题。建议区分场景，哪些数据可以从公有云走，再异步回主机厂；哪些不能走公有云。
- 关于利用率，应用达到集群规模以后，利用率的考量主要从哪几方面入手？如cpu,内存,带宽等，这些指标能反映应用情况，但往往与应用需求或特殊诉求违背，如用户诉求响应的及时性与快速性，就好比vip用户一来就必须得到服务，此时原服务于vip的经理由于临时无人而去支援普通用户了，对于经理而言此时是为难的。这种矛盾如何解决？ 另外，对于自动化运维，有没有合适的工具推荐或者建设思路？谢谢
- 我理解这个和VM的超卖一个道理。 现状是，VM的利用率平均不到20%，如果压到40%可以么？60%？80%？ 当然这个和开发的质量和业务的颗粒度都有一定关系。 我理解一般可平衡的数字在70%左右。
- 嗯 好的 感谢