这种架构能够在处理海量物联网数据的同时，不间断地添加或更改内容。它还支持以离散单元的形式管理和处理来自人员和物体（包括行人、车辆、道路和建筑物）的数据，而这些对象在现实世界中不断变化。这使得能够对包括其他车辆在内的场景进行数字化模拟。此外，它还为用户提供了添加和更改必须不间断运行的服务的灵活性，例如联网汽车的实时风险预测。.

未来，富士通计划将这项服务推广到日本以外的地区，包括北美和欧洲。背景：目前，出行行业正经历着本世纪最大的变革之一，预计从2020年起，联网汽车的数量将呈指数级增长。来自这些车辆的大数据，包括车载传感器采集的图像和CAN总线数据，将在提供交通监控、地图绘制和保险等出行服务以及车辆设计方面发挥重要作用。.

与此同时，这些系统将分析汽车大数据，这些数据将按服务进行分组，并在开发功能和资源方面存在重叠，因此需要一种能够灵活高效地同时实现多种服务的解决方案。在此背景下，富士通正在推广面向移动出行领域的数字孪生技术，其理念是实时数字化复制车辆和道路信息。为了创建可在移动出行领域使用的数字孪生模型，这家跨国公司推出了全新的数据处理平台，该平台支持各种服务的开发，并利用汽车大数据，助力构建安全便捷的移动社会。关于这项技术。.

该公司提供基于Dracena技术的数据处理平台。数据和处理程序以对象的形式在内存系统(³)中进行管理，该系统采用流处理环境，可处理行人、车辆、道路、建筑物和其他现实世界物体。同时，系统运行期间可以快速添加和修改内容，使服务提供商能够灵活响应各种用例的分析和预测服务，并为道路上的驾驶员和承运商提供安全便捷的出行服务。.

该解决方案在日本率先推出后，将陆续在北美和欧洲部署。成功案例：该技术通过实时分析每辆车的行驶状况，创建道路状况的虚拟仿真模型，为用户提供近乎实时的交通信息，包括拥堵情况和驾驶危险。通过评估和预测当前、过去和未来的路况，系统会对持续流动的数据进行处理，并将结果存储在内存中。该技术提供的服务包括驾驶诊断和电池故障预防等。.

通过改进现有服务和添加新服务，而不中断现有功能，可以支持诸如联网汽车风险预测和驾驶辅助等必须持续运行的新服务。.

服务详情：新平台包含基本服务和各种可选服务，包括用于管理和运行行人、汽车、道路和建筑物等单个对象插件的服务；用于收集所需功能和非功能需求并协助准备定义和系统化文档的系统需求服务；以及用于根据这些文档构建用户环境的安装服务。

[1] Dracena（动态可重构异步一致性事件处理架构）
由富士通实验室有限公司开发，是一种流处理架构，可以在处理大量物联网数据的同时添加或更改内容，而无需停止。

[2] 控制器局域网。  
这是一种车载网络通信方式，主要用于发送和接收数据，例如仪表盘仪表、车身和发动机控制等。

[3] 内存系统
 一种将数据存储在服务器内存中并提供高速处理的系统。