主要观点总结
文章介绍了理想汽车与贝联云合作优化大数据平台的案例。随着新能源汽车数据量的大幅提升，降低大数据平台的使用成本成为关键。贝联云的九象产品通过智能化、自动化的优化策略，帮助理想汽车解决大数据平台面临的挑战，提升任务稳定性、降低运维成本，最终实现大数据成本的可看、可评、可控。
关键观点总结
关键观点1: 大数据成为汽车行业的核心竞争力
新能源汽车的快速发展导致数据量的大幅提升，大数据平台的使用成本成为汽车行业关注的焦点。
关键观点2: 贝联云的九象产品助力理想汽车优化大数据平台
九象产品通过智能化、自动化的优化策略，解决大数据平台面临的挑战，提升任务稳定性和运行效率，降低运维成本。
关键观点3: 具体优化措施和成果
采用九象产品后，通过一系列优化措施，如低侵入性部署、零代码改造、任务智能优化等，实现了OOM下降95%以上，核心队列运行时间缩短30%，繁忙队列排队问题得到解决，资源节省约20%，运行效率提升约30%。
关键观点4: 未来的发展方向
接下来将继续评估大数据平台的全链路效率，形成单车大数据使用成本模型，实现大数据平台的精细化管理和优化策略。九象产品将继续深化优化策略，探索更多智能化、自动化解决方案，提升大数据平台的性能和稳定性。
文章预览
转载推荐：“如今的汽车行业是典型的大数据行业，并且也是AI落地最确定性的场景，同时这也意味着现在每辆车不仅仅是设计和制造需要成本，运行阶段同样需要成本，怎么让每辆车运行成本能够做到可看、可评、可控，这一定会成为汽车行业竞争的关键，这篇文章讲解了 我们公司和理想汽车在大数据层面的合作案例。 ” NO.1 挑战：提升任务稳定性、降低单车大数据成本 随着新能源车的发展，每辆车产生的数据量 较燃油车 有了大幅的提升，其中智能座舱、信号、自动驾驶等系统， 每天 都会产生海量数据， 在大数据平台 通过对海量数据的分析挖掘后，又可以将更优化的参数反哺到每辆车上，为用户提供更好的驾驶体验，形成了良性闭环，这是新能源车 企 的优势 。 随着每辆车产生的数据量越来越大，车越来越多，用于车辆的数据
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