SOA 系统设计层面考虑应充分考虑服务分层。结合安全因素将服务合理分层，针对不同开发主体确定不同限制策略。同时，还应该基于服务进行有效分类，基于服务的安全相关性对开发的服务和OEM服务进行分区，过程中需要考虑严格的安全审核机制。为了实现物理隔离，需要考虑将供应商开发的底层服务和OEM自己开发的顶层服务进行高性能计算分区和安全计算分区。
此外，SOA在安全机制上可以分为3层架构设计，因此其软件运行期间的动态监控是必不可少的。
整体来讲，构建面向服务的安全分析流程及框架包含如下几个关键部分：
首先是进行有效的服务过程建模（BPMN），随后是进行安全分析中的服务Hazard分析（SHA）和服务Failure分析（SFA），最后是进行SOA的错误分类。在后续开发层面主要通过安全案例和服务层一致性构建安全保障体系，实现高度自动化的模型集成环境。
SOA的软件应用局限及应对策略
SOA在智能驾驶的不断渗透，意味着汽车软件的竞争力将会成为其核心竞争力，它关乎所有关键商业指标，如TTM、生产率、成本以及创新。而软件研发过程中就意味着其复杂性带来的巨大挑战。比如如何应用有效的软件管理以及系统集成核心工具，发挥多核性能最有效方法，使得满足功能安全、信息安全要求，降解软件复杂度，提高软件重用率，使软硬件解耦。通过降解复杂度，使得软软解耦，通过零代码修改使得系统集成更加有效。通过健康监控使得软件可见可管理。
SOA挑战 | 问题解析 | 有效对策 |
软件产品管理 | 软件产品必然面临如何核算成本，如何管理开发，如何管理供应商，如何定义业务等。 | 拥抱开源、融入生态，专注产生差异化价值的软件开发，业务相关软件开发。尽量减少企业私有的软件，降低软件产品管理的不确定性和复杂度，减少软件的生命周期成本。 |
全生命周拥有成本 | 软件开发的一个重要特点是长期维护，长期更新，这为开发者带来持续改进的可能性，同时，应意识到这也是长期成本。 | |
复杂性 协作开发 | 汽车软件代码体量已经超过1亿行，考虑到车型变型就更加复杂，人工智能算法、第三方软件集成等新需求让协作开发是发展的必然。 | 通过虚拟技术和容器等技术实现软硬解耦、软软解耦，管理软件的复杂性，支持多供应商同步开发，不同项目复用软件模型组。 |
兼顾实时、安全性需求 | 尤其自动驾驶领域和网络安全。 | 将实时性、安全性要求高的软件运行在实时操作系统上。 |
软件可维（护）可测（试） | 为了验证复杂软件的可靠性，对代码有效管理，甚至必须牺牲一定的性能！ | 1、基于开源软件开发的代码，尽量通过开源社区维护，企业自身维护的代码尽量少，底层通过代码维护可以交给专业软件供应商维护。 2、使用自动化测试工具。 |
动态性 | 新技术的发展、半导体资源的升级、汽车开发越来越贴近消费端，都带来软件开发需求的变动加速和动态性。 | 敏捷流程，小步快跑的方式持续集成、持续发布（CI/CD），一体化开发、运维（DevOps） |
SOA设计中的关键环节-中间件
下一代自动驾驶着力于基于服务开发相应的软件架构（SOA），其对于其从传感器，控制器到执行器所呈现的井喷式增长，对于开发者而言最直观的感受就是，软件系统日益庞大，代码行数快速增长；硬件的类型、数量和规格明显提升，电子系统的复杂性成倍增加；软件、硬件组合在一起所需克服的挑战，也像做乘法一样地被急剧放大。这就大幅提升了汽车对软硬件架构的要求。实际是该类型的软件架构需要同时解决当下系统开发难题，又要具备足够的前瞻性、兼容性和扩展性，后续可以有效的实现软件升级，硬件换代，模块增减和更替等。
自动驾驶的中间件，可以按需调整、满足各样自动驾驶过程中的开发需求。可以为上层的应用软件提供开发和运行所需的环境，方便开发者快速、高效、灵活地开发和集成自动驾驶软件。自动驾驶的中间件，也属于广义上的操作系统，但是它和QNX、Linux这些底层系统并不一样。本质上它是介于上层应用和底层系统之间的一套软件框架，是对软硬件资源进行管理、分配和调度的平台，充当着软件和硬件解耦的关键角色。
具体来说，中间件通常对传感器、计算平台等资源进行抽象，对算法、子系统、功能采取模块化的管理，通过提供的统一接口，让开发人员能够专注于各自业务层面的开发，而无需了解无关的细节。这样最直接的好处就是，整个系统的开发效率得到提高，软件部署得以简化，整体的扩展性也获得了提升。
