Integriertes testen mehrerer Komponenten zur Simulation des vernetzten Fahrzeugs

Da Autos immer mehr Technologie einbinden, stellt die Vernetzung von Fahrzeugen eine wesentliche Erfolgsgarantie für das Unternehmen dar. Ob man es als vernetztes Auto, IoT oder Automotive Intelligence bezeichnet – Digitalisierung und Konnektivität verändern die Art und Weise, wie sich Menschen bewegen und ihre Fahrzeuge nutzen. Autohersteller müssen Software entwickeln, zentrale und eingebettete IT-Systeme bereitstellen, vernetzte und integrierte Softwarelösungen in vernetzte Autos auf der ganzen Welt sichern und handhaben.

In diesem Zusammenhang ist das Testen der Leistungsfähigkeit ein entscheidender Schritt, da der Anwendungsfall Millionen von Autos umfasst. Belastungstests sind der Schlüssel. Und da sich der Dienst auf das Leben von Menschen auswirken kann, müssen Systeme mit den höchsten Zuverlässigkeitsstandards betrieben werden, weshalb umfangreiche Belastungstests erforderlich sind. Viele Services stehen in direktem Zusammenhang, zum Beispiel werden Navigationshinweise gegenüber Abspielen von Musik priorisiert, Warnungen über Geisterfahrer stehen noch einmal höher in der Priorität und haben Einfluss auf den Spurhalteassistenten. Mit zunehmender Vernetzung der Komponenten ist ein integriertes Testen nötiger denn je.

In den letzten Jahren spielten vernetzte Fahrzeuge (siehe Abbildung 1) in der Automobilindustrie eine bedeutende Rolle und erbrachten den Kunden eine Reihe neuer Dienste über Cloud- und Webverbindungen. Herkömmliche Funktionen wie die Navigation gehören mittlerweile zum Standard, und es entstehen neue Dienste wie die Möglichkeit, Notrufe abzusetzen oder ein Auto aus der Ferne zu öffnen. Dies mag als technisches Detail erscheinen, kann die Autovermietungsbranche aber von Grund auf revolutionieren. Diese einfache Funktion könnte beispielsweise den Betrieb des Flottenmanagements verändern.

Abb. 1: Connected Cars Services

Das vernetzte Auto ist ebenfalls das erste wesentliche Element eines umfassenderen Konzepts – des autonomen Fahrzeugs. Die Bereitstellung dieser neuen Dienste ist ein spannender Anwendungsfall, der erhebliche technologische Herausforderungen mit sich bringt, einschließlich Last- und Leistungstests der hochgradig integrierten Lösungen.

Eine technologische Herausforderung

Renault selbst stellt täglich Tausende von Autos her. Dies umfasst mehr als eine Million vernetzter Fahrzeuge, die bis 2020 ausgeliefert werden. Diese Zahl wird mit der Zeit zunehmen, wenn neue Anwendungen hinzukommen. Die Zahl der aufgebotenen Autos ist eine Herausforderung für Belastungstests, da die Lasttestinfrastruktur eine große Zahl virtueller Nutzer generieren muss. Hierbei handelt es sich um ganz unterschiedliche virtuelle User: Das sind Fahrer, die Sprachsteuerungen oder Kommunikationsdienste nutzen, das sind diverse Fahrzeugsteuergeräte, die untereinander oder mit der Konzernzentrale oder mit anderen Fahrzeugen oder mit der Umgebung (z. B. intelligente Ampeln) kommunizieren, …

Jedes Fahrzeug erzeugt täglich mehr als dreitausend Transaktionen, einschließlich der Autofernsteuerung, seiner „Health & Safety“ und der Navigation (4 Anfragen alle 2 Minuten). Das GPS-Update über Firmware Over-The-Air (FOTA), das drahtlos durchgeführt wird, findet etwa zehnmal im Jahr statt. Dabei werden weitere Transaktionen generiert und eine erhebliche Datenmenge genutzt.

Zusätzlich zum Fahrzeugzustand muss das Unternehmen sicherstellen, dass seine Softwaresysteme ein Flottenmanagement ermöglichen, insbesondere wenn Volumen und Nachfrage zunehmen. Infolgedessen werden die Server von Renault alle fünf Sekunden aktualisiert und versenden bei Bedarf Warnmeldungen.

Alleine die hohen Datenmengen einzelner Lösungskomponenten erfordern Lasttests für diese Komponente. Es reicht aber bei Weitem nicht aus, dass eine Komponente so getestet wird, sie muss auch als integrativ mit den vernetzten anderen Komponenten getestet werden und integrativ mit unabhängigen Services, die die gleiche Kommunikationsinfrastruktur nutzen.

Neben dem Fahrzeug-/Transaktionsvolumen stellt die Vielfalt der beteiligten Technologien eine weitere Herausforderung dar, wenn versucht wird, das Verhalten der End-to-End-Anwendung zu simulieren:

• moderne Webtechnologien,
• API-Technologien,
• doppelte Authentifizierung. Mobile und Cloud-Technologien verschmelzen zu einer Mehrfachkomponente.

Die Antwort von Renault war, eine solide Palette an Fachkenntnissen und geeigneten Werkzeugen einzusetzen, um Leistungstests durchzuführen, bevor die Fahrzeuge den Benutzern auf den Straßen zur Verfügung gestellt werden.

Performanz- und Lasttest-Strategie

Die Kritikalität und Größe der Anwendung führte im Zuge der Auslieferung der Software zu einer intensiven Performanztestkampagne. Jedes Release wurde unter realistischen Lastbedingungen getestet, um potenzielle Leistungsengpässe bei der Aktualisierung des Codes oder der Infrastruktur zu ermitteln.

Bei typischen Tests wurden 25.000 Fahrzeuge simuliert, die sich gleichzeitig von verschiedenen geografischen Standorten in Europa, den USA und Japan (einschließlich anderer entlegener Gebiete auf der ganzen Welt) mit der zentralen Anwendung verbinden. In diesem Zusammenhang ist es von entscheidender Bedeutung, auf eine Cloud-Plattform zum Testen der Leistung zu setzen, mit der eine Benutzersimulation von vielen verschiedenen Geostandorten aus eine realistische Vielfalt abbilden kann.

Das technische Umfeld der zu testenden Anwendung ist heterogen:

• die Azure Cloud-Plattform für den zentralen Serverteil mit Pivotal Cloud Foundry zur Verwaltung des Dienstes
  
• API-Technologien (basierend auf XML oder JSON)
  
• Kommunikation zwischen Fahrzeugen und zentralen Servern über das gesicherte MQTT-Protokoll (Zertifikatsverwaltung in beide Richtungen). Beachten Sie, dass diese Art von Technologie in der Automobilindustrie bisher noch nicht verbreitet ist.
  
• Doppelte Authentifizierung mit SSL-V3-Zertifikaten. Keine neue Technologie, aber komplex zu bedienen und zu testen
  
• OMA/DM (Open Mobility Alliance-Protokoll)

Die Herausforderung: Kombinieren Sie in mindestens einem Test alle erforderlichen Protokolle (gleichzeitig), um ein realistisches Verhalten des Fahrzeugs zur zentralen Serverkommunikation zu simulieren. Um diese Akzeptanz zu erreichen, ist die Fähigkeit der Testplattform, realistische Protokolltransaktionen zu reproduzieren, von größter Bedeutung.

Abb. 2: Komponenten der integrativen Lasttests

Das während der Performanztestkampagne verwendete NeoLoad-Lasttest-Tool (siehe Abbildung 2) diente mehreren Zwecken:

• Simulation von Fahrzeugen, um Daten in das Zentralsystem (dessen primäre Verwendung) zu laden
  
• Emulation von Fahrzeugen, die Anforderungen erhalten (z. B. Firmware-Updates), mit den Tools, die als Empfänger fungieren
  
• Überwachung des zentralen Systems allein und in Verbindung mit dem Dynatrace APM-Tool, mit dem Azure und Pivotal Cloud Foundry überwacht werden
  
• Generierung von Fahrzeugdaten zum Einfügen in die Datenbank. Renault selbst konnte nicht mehr als zehn Dateien erzeugen, um die Datenbank zu füllen. Mit dem Lasttest-Tool waren wir jedoch in der Lage, Zehntausende Datensätze zu erstellen
  
• Als Zeitplaner fungieren: Um sicherzustellen, dass die Aktualisierung zum richtigen Zeitpunkt erfolgt

Eine organisatorische Herausforderung

Das Projekt „Vernetztes Fahrzeug“ basiert auf mehreren Anwendungen mit vielen Komponenten für viele vernetzte Fahrzeugtypen. Unterschiedliche Teams aus Europa, den USA und Japan mussten zusammenarbeiten, um Inhalte gemeinsam zu nutzen und Tests durchzuführen (siehe Abbildung 3).

Abb. 3: Globale Teststruktur

Was hat die Renault-Nissan- Mitsubishi-Allianz erreicht?

Das Team konnte zu einem früheren Zeitpunkt im Softwareentwicklungszyklus durch regelmäßig Lasttests Performanzengpässe in einzelnen Komponenten identifizieren. Weiterhin konnte durch Integrationstests unter Last analysiert werden, wie sich einzelne Komponenten gegenseitig beeinflussen, und diese Einflüsse konnten minimiert werden.

Das alles führte zu einer erfolgreichen Optimierung von Anwendungscode und der benötigten Infrastruktur. Das Team konnte die Kapazität für Fahrzeugtests von 10.000 auf 1 Million skalieren und so auch die Eignung für eine größere Fahrzeugzahl absichern.