一、背景及挑战
在汽车自动驾驶场景中，车端（量产车、研采车）持续产生并采集海量数据，包括图片、音视频、雷达、GPS等内容，这些数据通常以 ROSbag文件形式进行存储。
行业需求：
自动驾驶依赖海量多模态数据（视频、点云、传感器日志等），需高效处理、分析及管理。
核心痛点：
- 开发环境配置管理复杂
- 开发环境往往较为复杂，依赖 Python 环境、自定义镜像、Docker、K8s 等基础环境，需要开发人员花费大量时间自行配置环境及相关依赖，开发复杂度极高。
- 不同业务产线作业可能依赖不同环境、版本，开发人员需要自行保障环境、版本的一致性，导致运维成本极高。
- 计算资源调度不够灵活
- 传统方式缺乏灵活、自动化的分布式调度功能，导致资源利用率不理想且作业并发受限。
- 可扩展性限制，自动驾驶数据处理场景存在明显的业务/任务峰谷期，在工作负载高峰期，传统方式资源无法快速、弹性扩容以应对突增的数据处理需求，从而导致任务执行延迟和潜在瓶颈。
- 海量多模态数据处理性能压力大
- 自动驾驶场景单车日均产生TB级数据（如视频、点云、传感器日志），传统框架（如单机 Python）难以应对如此数据量级与处理复杂度。
- 在进⾏⼤规模数据处理时，传统架构缺乏容错机制，可能出现因为部分长尾数据 OOM 导致整体作业失败，影响整体数据产出效率。
- 任务及数据管理复杂度高
- 传统开发方式缺乏有效的元数据及数据血缘管理，导致无法追踪任务执行状态、数据处理情况，使得后续作业任务及数据分析困难。
- 传统框架缺乏针对失败任务的自动重新运行机制，增加了作业维护开销。
二、核心架构
基于阿里云 MaxCompute 分布式计算框架MaxFrame、DataWorks、PAI、OSS 等产品构建自动驾驶端到端数据处理流水线，实现从车端数据采集、数据预处理到模型训练的全流程管理。
核心目标：
- 高效、稳定处理解析ROS Bag包：实现多传感器数据（激光雷达、摄像头、GPS等）的分布式解析。
- 构建端到端流水线：从数据采集、预处理、标注到模型训练，形成可扩展的自动驾驶数据闭环。
- 云原生架构优势：利用阿里云云原生 MaxComoute 弹性资源调度能力，降低成本并提升处理效率。
整体架构：
阶段一：车端数据上传与解析
车端持续产生海量数据，包括文件上传进度信息、视频图像文件等。采用 DataHub/Kafka 确保文件上传进度信息稳定传输。借助DataWorks，实现数据预处理任务一站式开发和调度，无论是数据清洗、格式转换，还是数据同步，都能高效完成。
阶段二：高效数据存储与管理
OSS提供海量存储空间，安全存放bag文件、原始及切帧后的CLIP文件，上下行带宽可达上百Gbps，大幅缩短文件传输时间。MaxCompute可以实现大规模文件元数据存储与管理，通过meta表、tag表记录数据下载和预处理过程中的的任务状态更新，以及CLIP文件的tag信息，并监控失败任务进行重跑。
阶段三：海量数据弹性计算与调度
依托 MaxCompute Serverless 弹性计算能力，可快速拉起并提供数十万+CU 弹性计算资源能力，同时基于分布式计算框架 MaxFrame，支持作业自动分布式执行，单作业可调用数万Core/内存，轻松应对自动驾驶海量数据计算需求。
阶段四：稳定高效的模型训练
PAI具备上千节点并发的离线大规模分布式训练能力，大幅缩短模型训练时间，结合并行文件系统CPFS，为训练过程提供稳定、高速的数据读写支持，助力自动驾驶模型持续优化升级。
三、方案优势
在汽车自动驾驶数据处理场景中，MaxCompute 主要完成对车端采集的大量 bag 包进行解压、处理等工作，基于 MaxCompute MaxFrame 高效、稳定的完成端到端数据处理流程。
基于 MaxFrame 的数据处理流程架构
核心优势：
1、一站式开发环境管理
- MaxCompute MaxFrame 与DataWorks（数据开发、Notebook）深度集成，提供开箱即用的交互式 Python 开发环境，并且支持作业离线调度、运维能力。
- MaxCompute 及 DataWorks 支持并打通用户自定义镜像，同时在 MaxFrame开发中可直接引用用户镜像，方便开发者快速搭建、管理开发环境，满足个性化开发需求。
2、海量弹性计算资源灵活调度
- MaxCompute支持灵活、按需的弹性资源使用及付费方式（包年包月+按量计费），显著降低闲置资源成本，最大化计算资源利用率。
- 依托 MaxCompute Serverless 能力，可支持快速拉起并提供数十万CU 弹性计算资源能力。
3、高效的分布式处理性能
- 基于分布式计算框架 MaxFrame ，作业提交至MaxCompute 后自动分布式执行，相比开源框架性能提升 40%以上，用户无需关注底层分布式计算细节，专注于业务逻辑。
- 在MaxCompute集群中直接进行数据分布式计算，无需本地数据传输，减少数据传输开销，提高计算效率，尤其在处理大规模数据时优势明显。
- MaxFrame 支持上万级别的高并发、分布式处理能力且根据任务负载自动弹性伸缩计算资源，合理分配资源，快速处理海量数据，大幅缩短数据预处理周期，加速后续模型训练，同时显著降低资源成本。
4、统一的元数据管理
- 在 MaxFrame 作业中可一站式实现车端采集数据预处理和处理流程的meta数据记录，方便作业及数据跟踪。
- DataWorks、MaxCompute 支持作业级别失败重试、Worker 级别部分提交，保障作业稳定性及最大化结果数据产出。
核心优势总结：
核心场景 | 自建集群 +原生 Python | MaxCompute MaxFrame |
环境管理 | 需要管理容器任务 | 无需关心底层环境及调度分配，作业按需切分并发 |
依赖管理 | 手工构建镜像，人工运维 | 统一镜像管理，开发、生产镜像打通，同时 MaxFrame 支持声明式依赖指定 |
资源管理 | 固定资源 | 弹性资源，按需分配 |
监控运维 | 人工监控，运维成本高 | DataWorks及MaxCompute 提供作业运维，支持对作业状态、资源使用自动监控运维 |
作业开发 | 需要协调不同组件、环境，开发、使用、运维成本高 | 基于 DataWorks 完成一站式作业开发，打通 MaxCompute、PAI 产品，构建数据开发、数据处理、模型开发、模型训练、模型推理整体 Pipline，显著降低用户开发成本，提升用户体验 |
计算性能 | 需要用户大量调优工作 | MaxFrame 支持作业自动分布式执行，底层自动优化，相比开源框架性能提升 40%以上 |
