一种基于端云协同与多级熔断的车端交互埋点系统及方法与流程

本发明涉及智能网联汽车数据采集，尤其涉及一种基于端云协同与多级熔断的车端交互埋点系统及方法。

背景技术：

1、随着智能网联汽车的发展，车企越来越依赖采集用户交互数据来优化智能座舱和自动驾驶等功能的用户体验。目前，常见的车载数据采集（通常称为“埋点”）系统，通常将用户交互数据（如触控轨迹、语音指令、页面流转）与车辆底层物理状态数据（如通过can/lin总线获取的车速、电池状态等数据）混合采集，并通过整车数据链路统一上报至云端。现有技术中，埋点规则通常以代码形式直接编写在车机软件中，当需要修改或更新这些规则时，必须依赖整车ota（over-the-air）升级来完成软件版本的更新与下发。

2、现有技术方案存在以下缺陷：

3、（1）数据边界模糊与合规风险：现有系统未对“人机交互行为”数据与“车辆运行状态”数据进行有效的物理和逻辑隔离，极易过度收集敏感的底层车辆状态数据，不符合《个人信息保护法》及最小必要原则，存在巨大的隐私与合规风险；

4、（2）迭代敏捷性差：埋点策略的修改严重依赖整车ota升级流程，周期长、成本高，无法满足互联网化、敏捷化的运营与产品分析需求；

5、（3）系统资源抢占与安全隐患：传统的埋点软件开发工具包（sdk）缺乏对车载轻量化环境的适配与自我保护机制。在弱网环境或用户高频交互场景下，数据采集和上传进程可能大量挤占车机cpu和内存，导致中控屏卡顿甚至影响车辆安全相关模块的正常运行；

6、（4）网络适应性与传输效率低：车载网络环境复杂多变，现有技术往往缺乏智能的流量控制和可靠的断点续传机制，易造成数据丢失或在弱网下产生过高的网络开销。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于端云协同与多级熔断的车端交互埋点系统及方法，以解决现有技术中数据边界模糊，迭代效率低，抢占车端资源以及网络传输效率低的缺陷。

2、本发明的技术方案是这样实现的：

3、一方面，本发明提供了一种基于端云协同与多级熔断的车端交互埋点系统，包括：

4、车端采集子系统，包括：用于采集用户交互数据并进行脱敏处理的埋点采集模块；用于对所述用户交互数据进行内存缓存与本地持久化归档的缓存存储模块；用于根据网络状态将所述用户交互数据上报至云端或触发断点续传的数据上报模块；用于接收并校验云端下发的埋点策略、在校验通过后执行策略热更新的策略热更新模块；以及用于实时监测车载终端资源占用状态、对采集与上报行为进行多级联动调控的熔断降级控制模块；

5、云端控制子系统，包括：用于对接收到的用户交互数据进行分析处理的数据分析模块；以及用于生成埋点策略并向车端下发的策略配置管理模块；

6、端云协同传输链路，连接所述车端采集子系统与所述云端控制子系统，用于所述用户交互数据的上行传输及所述埋点策略的下行推送；

7、其中，所述熔断降级控制模块与所述埋点采集模块、缓存存储模块及数据上报模块联动连接，根据资源占用状态动态调控上述模块的工作状态；所述用户交互数据与车辆底层总线数据相互隔离。

8、在上述技术方案的基础上，优选的，所述埋点采集模块通过应用层接口采用无侵入式aop字节码插桩技术与页面生命周期监听机制采集用户交互数据，所述用户交互数据包括页面访问事件、页面跳转事件、点击事件、滑动事件、语音交互事件；采集前强制经过用户细粒度授权校验，并对用户敏感标识符进行不可逆哈希脱敏处理。

9、在上述技术方案的基础上，优选的，所述缓存存储模块包括内存缓冲区与本地持久化存储区；所述数据上报模块执行自适应上报算法，具体为：

10、a1、所述用户交互数据以无锁方式写入所述内存缓冲区；

11、a2、判断当前网络状态是否满足预设阈值：若满足，执行步骤a3；若不满足，执行步骤a4；

12、a3、对所述内存缓冲区中的用户交互数据进行序列化处理后直接上报至云端：若上报成功，释放缓冲区空间，结束自适应上报过程；若上报失败，执行步骤a4；

13、a4、对所述用户交互数据进行压缩处理并附加时间戳，写入所述本地持久化存储区归档缓存，等待网络恢复信号；

14、a5、检测到网络恢复信号后，唤醒后台续传线程，按时间戳升序从所述本地持久化存储区批量读取所述用户交互数据；

15、a6、执行批量上报：若上报成功，执行步骤a7；若上报失败，执行步骤a8；

16、a7、删除已上报的本地缓存数据，结束自适应上报过程；

17、a8、重试计数器自增，判断重试次数是否超过预设上限或数据已超过有效期：若否，按指数退避公式计算等待时间后返回步骤a6；若是，执行步骤a9；

18、a9、物理删除本批次数据，释放存储空间，结束自适应上报过程。

19、在上述技术方案的基础上，优选的，所述指数退避公式为：，其中，为基础重试间隔，r为当前重试次数，为随机扰动时间，所述随机扰动时间用于打散并发请求。

20、在上述技术方案的基础上，优选的，所述策略配置管理模块下发的埋点策略包括策略文件、版本号、哈希值及数字签名；所述策略热更新模块通过mqtt协议接收所述埋点策略，并执行防崩溃热更新算法，具体为：

21、b1、在独立沙盒线程中对所述埋点策略执行公钥验签、对策略文件执行哈希一致性校验及语义合法性检查；

22、b2、判断校验是否通过：若未通过，丢弃所述埋点策略并向云端上报错误日志，结束；若通过，执行步骤b3；

23、b3、备份当前稳定版本及运行上下文快照，在内存中实例化新版本规则解析树；

24、b4、通过原子指针交换将采集路由切换至新版本，启动静默监控期；

25、b5、监控期内判断是否出现异常指标：若出现，执行步骤b6；若平稳度过监控期，执行步骤b7；

26、b6、触发自动回滚，原子指针切回备份版本，销毁新版本实例，向云端上报回滚响应及异常堆栈，结束防崩溃热更新过程；

27、b7、确认热更新成功，清理备份快照，结束防崩溃热更新过程。

28、在上述技术方案的基础上，优选的，所述异常指标包括空指针异常、内存溢出异常，以及监控期内采集失败率不低于预设失败率阈值。

29、在上述技术方案的基础上，优选的，所述熔断降级控制模块执行多级熔断调度算法，具体为：

30、c1、实时采集cpu使用率、内存使用率及磁盘i/o使用率，经指数移动平均平滑处理后，按动态调整的加权系数计算综合资源占用得分；

31、c2、根据判断系统状态：若低于第一阈值，进入s0正常状态；若介于第一阈值与第二阈值之间，进入s1一级降级状态；若介于第二阈值与第三阈值之间，进入s2二级降级状态；若不低于第三阈值，进入s3三级熔断状态；

32、c3、向所述埋点采集模块、缓存存储模块、数据上报模块以及策略热更新模块下发对应状态的调控指令，返回步骤c1持续监测；

33、c4、当出现持续下降趋势且当前处于s1或以上降级状态时，启动冷却计时器；

34、c5、冷却期结束后，判断连续预设数量监测窗口内是否均低于预设恢复阈值：若是，执行步骤c6；若否，返回步骤c4；

35、c6、执行单步状态回退，向相邻低级状态恢复，返回步骤c1；若当前状态已回退至s0，则退出恢复流程。

36、在上述技术方案的基础上，优选的，所述综合资源占用得分计算公式为：

37、

38、其中，，为权重系数，且++=1，为综合资源占用得分，表示cpu使用率，表示内存使用率，表示i/o资源使用率。

39、在上述技术方案的基础上，优选的，各状态下的调控指令为：正常状态执行全量采集与正常频率上报；一级降级状态丢弃高频ui渲染埋点，仅保留点击和页面跳转事件，并降低上报频率；二级降级状态关闭本地持久化写入，仅保留内存缓存，并丢弃包含媒体实体的数据；三级熔断状态暂停全部采集、序列化、上报及更新操作。

40、另外，本发明还提供一种基于端云协同与多级熔断的车端交互埋点方法，所述方法采用上述系统实现。

41、在上述技术方案的基础上，优选的，所述方法采用上述的系统实现，包括：

42、通过埋点采集模块采集用户交互数据并进行脱敏处理；

43、根据网络状态将所述用户交互数据直接上报至云端或归档至本地持久化存储区，并在网络恢复后执行断点续传与重试；

44、接收云端下发的埋点策略，经合法性校验后执行策略热更新；

45、实时监测车载终端资源占用状态，根据资源占用程度触发多级降级或熔断，对数据采集、缓存及上报行为进行联动调控。

46、本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

47、（1）提高数据安全性与合规性：本发明通过构建用户交互数据与车辆控制数据相互隔离的数据采集架构，结合端到端加密、本地数据脱敏处理以及云端远程控制机制，实现了车载交互数据的安全采集与管理，有利于满足汽车数据安全及个人信息保护相关法规要求。

48、（2）提升埋点策略迭代效率：本发明采用端云协同的动态策略管理机制，通过云端策略配置与车端热更新，实现埋点规则的远程下发、动态调整及灰度发布，无需依赖整车ota升级即可完成策略更新，从而缩短埋点需求的响应周期并降低系统维护成本。

49、（3）增强系统稳定性与可靠性：本发明引入多级降级与熔断机制，能够根据车载终端资源占用状态动态调整数据采集、缓存及上传策略，在弱网络、高并发交互及资源受限等场景下优先保障车载核心业务运行，提高系统运行的稳定性和可靠性。

50、（4）降低资源消耗与运营成本：本发明采用内存缓存与本地持久化存储相结合的双层缓存机制，并配合流量控制和断点续传策略，实现数据的高效存储与传输，有效降低网络传输压力和本地存储资源占用，提高系统整体运行效率。