一、背景及挑戰

在汽車自動駕駛場景中，車端（量產車、研采車）持續產生并采集海量數據，包括圖片、音視頻、雷達、GPS等內容，這些數據通常以 ROSbag文件形式進行存儲。

行業需求：

自動駕駛依賴海量多模態數據（視頻、點云、傳感器日志等），需高效處理、分析及管理。

核心痛點：

• 開發環境配置管理復雜

• 開發環境往往較為復雜，依賴 Python 環境、自定義鏡像、Docker、K8s 等基礎環境，需要開發人員花費大量時間自行配置環境及相關依賴，開發復雜度極高。
• 不同業務產線作業可能依賴不同環境、版本，開發人員需要自行保障環境、版本的一致性，導致運維成本極高。
• 計算資源調度不夠靈活
• 傳統方式缺乏靈活、自動化的分布式調度功能，導致資源利用率不理想且作業并發受限。
• 可擴展性限制，自動駕駛數據處理場景存在明顯的業務/任務峰谷期，在工作負載高峰期，傳統方式資源無法快速、彈性擴容以應對突增的數據處理需求，從而導致任務執行延遲和潛在瓶頸。
• 海量多模態數據處理性能壓力大
• 自動駕駛場景單車日均產生TB級數據（如視頻、點云、傳感器日志），傳統框架（如單機 Python）難以應對如此數據量級與處理復雜度。
• 在進??規模數據處理時，傳統架構缺乏容錯機制，可能出現因為部分長尾數據 OOM 導致整體作業失敗，影響整體數據產出效率。
• 任務及數據管理復雜度高

• 傳統開發方式缺乏有效的元數據及數據血緣管理，導致無法追蹤任務執行狀態、數據處理情況，使得后續作業任務及數據分析困難。
• 傳統框架缺乏針對失敗任務的自動重新運行機制，增加了作業維護開銷。

二、核心架構

基于阿里云 MaxCompute 分布式計算框架MaxFrame、DataWorks、PAI、OSS 等產品構建自動駕駛端到端數據處理流水線，實現從車端數據采集、數據預處理到模型訓練的全流程管理。

核心目標：

• 高效、穩定處理解析ROS Bag包：實現多傳感器數據（激光雷達、攝像頭、GPS等）的分布式解析。
• 構建端到端流水線：從數據采集、預處理、標注到模型訓練，形成可擴展的自動駕駛數據閉環。
• 云原生架構優勢：利用阿里云云原生 MaxComoute 彈性資源調度能力，降低成本并提升處理效率。

整體架構：

階段一：車端數據上傳與解析

車端持續產生海量數據，包括文件上傳進度信息、視頻圖像文件等。采用 DataHub/Kafka 確保文件上傳進度信息穩定傳輸。借助DataWorks，實現數據預處理任務一站式開發和調度，無論是數據清洗、格式轉換，還是數據同步，都能高效完成。

階段二：高效數據存儲與管理

OSS提供海量存儲空間，安全存放bag文件、原始及切幀后的CLIP文件，上下行帶寬可達上百Gbps，大幅縮短文件傳輸時間。MaxCompute可以實現大規模文件元數據存儲與管理，通過meta表、tag表記錄數據下載和預處理過程中的的任務狀態更新，以及CLIP文件的tag信息，并監控失敗任務進行重跑。

階段三：海量數據彈性計算與調度

依托 MaxCompute Serverless 彈性計算能力，可快速拉起并提供數十萬+CU 彈性計算資源能力，同時基于分布式計算框架 MaxFrame，支持作業自動分布式執行，單作業可調用數萬Core/內存，輕松應對自動駕駛海量數據計算需求。

階段四：穩定高效的模型訓練

PAI具備上千節點并發的離線大規模分布式訓練能力，大幅縮短模型訓練時間，結合并行文件系統CPFS，為訓練過程提供穩定、高速的數據讀寫支持，助力自動駕駛模型持續優化升級。

三、方案優勢

在汽車自動駕駛數據處理場景中，MaxCompute 主要完成對車端采集的大量 bag 包進行解壓、處理等工作，基于 MaxCompute MaxFrame 高效、穩定的完成端到端數據處理流程。

基于 MaxFrame 的數據處理流程架構

核心優勢：

1、一站式開發環境管理

• MaxCompute MaxFrame 與DataWorks（數據開發、Notebook）深度集成，提供開箱即用的交互式 Python 開發環境，并且支持作業離線調度、運維能力。
• MaxCompute 及 DataWorks 支持并打通用戶自定義鏡像，同時在 MaxFrame開發中可直接引用用戶鏡像，方便開發者快速搭建、管理開發環境，滿足個性化開發需求。

2、海量彈性計算資源靈活調度

• MaxCompute支持靈活、按需的彈性資源使用及付費方式（包年包月+按量計費），顯著降低閑置資源成本，最大化計算資源利用率。
• 依托 MaxCompute Serverless 能力，可支持快速拉起并提供數十萬CU 彈性計算資源能力。

3、高效的分布式處理性能

• 基于分布式計算框架 MaxFrame ，作業提交至MaxCompute 后自動分布式執行，相比開源框架性能提升 40%以上，用戶無需關注底層分布式計算細節，專注于業務邏輯。
• 在MaxCompute集群中直接進行數據分布式計算，無需本地數據傳輸，減少數據傳輸開銷，提高計算效率，尤其在處理大規模數據時優勢明顯。
• MaxFrame 支持上萬級別的高并發、分布式處理能力且根據任務負載自動彈性伸縮計算資源，合理分配資源，快速處理海量數據，大幅縮短數據預處理周期，加速后續模型訓練，同時顯著降低資源成本。

4、統一的元數據管理

• 在 MaxFrame 作業中可一站式實現車端采集數據預處理和處理流程的meta數據記錄，方便作業及數據跟蹤。
• DataWorks、MaxCompute 支持作業級別失敗重試、Worker 級別部分提交，保障作業穩定性及最大化結果數據產出。

核心優勢總結：