基于 IoT+TSDB+Quick BI 云产品架构的楼宇环境监控实战——实践类

2023-02-27
浙江
本文字数：1109 字
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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。

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：

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:

1.3.注册设备，获取身份三元组。

1.4.配置规则引擎，实时流转数据到 TSDB 中

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);}