基于 IoT+TSDB+Quick BI 云产品架构的楼宇环境监控实战

简介: 无需服务器开发,实现 IoT 业务交付

今天给大家带来基于阿里云 IoT 物联网平台 + TSDB 时序时空数据库 + Quick BI 报表三大云产品组合实现楼宇环境监控端到端开发实战。


少啰嗦,先看效果。
image.png
部署后效果


   0.技术架构   


本次 IoT 物联网开发实战我们在室内部署 4 个温湿度传感器,实时采集数据,每10秒发送到阿里云 IoT 物联网平台,通过规则引擎写入 TSDB时序数据库。在Quick BI 工作台,创建数据报表以分钟维度展示室内温湿度变化曲线。

技术架构如下:
image.png


   1.物联网平台开发   


1.1.免费开通阿里云 IoT物联网云服务:
https://www.aliyun.com/product/iot-deviceconnect
/>



1.2.创建产品室内温湿度计器,选择自定义品类,直连设备,定义物模型,包含2个属性温度,湿度:
image.png


1.3.注册设备,获取身份三元组。


image.png


1.4.配置规则引擎,实时流转数据到 TSDB中
image.png


1.5.完成设备端开发,实时上报温湿度数据。
我们以Node.js脚本来模拟设备上报,代码如下:

// 依赖mqtt库
const mqtt = require('aliyun-iot-mqtt');
// 设备身份
var options = {
    productKey: "device productKey",
    deviceName: "device deviceName",
    deviceSecret: "device deviceSecret",
    regionId: "cn-shanghai"
};

// 建立连接
const client = mqtt.getAliyunIotMqttClient(options);

//模拟 设备 上报数据(原始报文)
setInterval(function() {
    client.publish(
        `/sys/${options.productKey}/${options.deviceName}/thing/event/property/post`
        , getPostData()
        );

}, 10 * 1000);

// 模拟 温湿度
function getPostData() {

    const payload = {
        id: Date.now(),
        version:"1.0",
        params: {
            temperature: 10+Math.floor(Math.random() * Math.floor(50)),
            humidity: 10+Math.floor(Math.random() * Math.floor(50))
        },
        method: "thing.event.property.post"
    }

    console.log("payload=[ " + payload + " ]")
    return JSON.stringify(payload);
}

   2.TSDB数据库   


2.1.创建时序数据库,并开通公网 TSQL 连接串
image.png


2.2.IoT设备数据写入TSDB的记录
image.png


   3.Quick BI   


3.1.开通Quick BI服务,添加数据源,输入TSDB连接参数。
image.png
数据源添加成功
image.png


3.2.基于数据源的温度和湿度指标,创建数据集。
image.png


3.3.创建数据仪表板,并根据业务需求编辑图表。
image.png


3.4.发布仪表板。
image.png


3.5.在浏览器中查看楼宇环境监控报表。
image.png
 


【往期回顾】
1、39张IoT传感器工作原理GIF图汇总
2、IoT 设备发送 MQTT 请求的曲折经历
3、20元体 Arduino 环境监测仪开发
4、智能手持测温枪开发实践
5、JMeter 压测 MQTT 服务性能实战

相关实践学习
助力游戏运营数据分析
本体验通过多产品组合构建了游戏数据运营分析平台,提供全面的游戏运营指标分析功能,并有效的分析渠道效果。更加有效地掌握游戏运营状态,也可充分利用数据分析的结果改进产品体验,提高游戏收益。
Quick BI在业务数据分析中的实战应用
Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台,其简单易用的可视化操作和灵活高效的多维分析能力,让精细化数据洞察为商业决策保驾护航。为了帮助您更快的学习和上手产品,同时更好地感受QuickBI在业务数据分析实践中的高效价值,下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。场景:假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师,您的经理刚刚拿到8月份的月度运营分析数据,他发现近期企业运营状况不佳,8月份毛利额环比前几个月下滑较大,三季度存在达标风险。因此将这个任务交给了您,根据订单信息和流量渠道信息等相关数据,分析企业8月份毛利额下滑的关键要素,并将其分享给团队,以便指导相关业务部门采取决策和行动,提高企业整体毛利额。  
相关文章
|
7天前
|
弹性计算 Java 数据库
Web应用上云经典架构实战
本课程详细介绍了Web应用上云的经典架构实战,涵盖前期准备、配置ALB、创建服务器组和监听、验证ECS公网能力、环境配置(JDK、Maven、Node、Git)、下载并运行若依框架、操作第二台ECS以及验证高可用性。通过具体步骤和命令,帮助学员快速掌握云上部署的全流程。
|
1月前
|
消息中间件 Java Kafka
实时数仓Kappa架构:从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展,企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓(Real-Time Data Warehouse, RTDW)应运而生,其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构,通过统一的流处理框架,解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理,并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
173 4
|
1月前
|
存储 负载均衡 监控
如何利用Go语言的高效性、并发支持、简洁性和跨平台性等优势,通过合理设计架构、实现负载均衡、构建容错机制、建立监控体系、优化数据存储及实施服务治理等步骤,打造稳定可靠的服务架构。
在数字化时代,构建高可靠性服务架构至关重要。本文探讨了如何利用Go语言的高效性、并发支持、简洁性和跨平台性等优势,通过合理设计架构、实现负载均衡、构建容错机制、建立监控体系、优化数据存储及实施服务治理等步骤,打造稳定可靠的服务架构。
35 1
|
1月前
|
运维 NoSQL Java
后端架构演进:微服务架构的优缺点与实战案例分析
【10月更文挑战第28天】本文探讨了微服务架构与单体架构的优缺点,并通过实战案例分析了微服务架构在实际应用中的表现。微服务架构具有高内聚、低耦合、独立部署等优势,但也面临分布式系统的复杂性和较高的运维成本。通过某电商平台的实际案例,展示了微服务架构在提升系统性能和团队协作效率方面的显著效果,同时也指出了其带来的挑战。
85 4
|
1月前
|
监控 负载均衡 Java
微服务架构下的服务治理与监控
微服务架构下的服务治理与监控
87 0
|
1月前
|
存储 监控 负载均衡
构建高效微服务架构:服务治理与监控的实践
构建高效微服务架构:服务治理与监控的实践
|
2月前
|
存储 前端开发 API
DDD领域驱动设计实战-分层架构
DDD分层架构通过明确各层职责及交互规则,有效降低了层间依赖。其基本原则是每层仅与下方层耦合,分为严格和松散两种形式。架构演进包括传统四层架构与改良版四层架构,后者采用依赖反转设计原则优化基础设施层位置。各层职责分明:用户接口层处理显示与请求;应用层负责服务编排与组合;领域层实现业务逻辑;基础层提供技术基础服务。通过合理设计聚合与依赖关系,DDD支持微服务架构灵活演进,提升系统适应性和可维护性。
|
3月前
|
运维 持续交付 API
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
155 3
|
3月前
|
SQL 缓存 运维
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(一)
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(一)
|
6月前
|
存储 分布式计算 关系型数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之Hologres quickbi读holo是用的直读还是连接
实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议:Hologres支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议和语法),使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力:能够处理PB级数据的多维分析和即席查询,支持高并发低延迟查询。4.实时性:支持数据的实时写入、实时更新和实时分析,满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成:与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合,提供离在线

热门文章

最新文章