Cree su propia plataforma IoT desde cero
Características que debe tener una plataforma IoT
- Recopilación de datos: recopile diversos datos a través de sensores, equipos, etc., conviértalos en señales digitales y envíelos a la nube para su gestión y procesamiento centralizados.
- Almacenamiento de datos: almacenar los datos recopilados para su posterior análisis y procesamiento. Los métodos de almacenamiento generalmente incluyen bases de datos relacionales, bases de datos no relacionales, almacenes de datos, etc., y se seleccionan diferentes métodos de almacenamiento de acuerdo con escenarios específicos.
- Limpieza y preprocesamiento de datos: procese los datos recopilados, elimine datos no válidos, datos anormales, etc., y realice operaciones de preprocesamiento, como la normalización y conversión de datos.
- Análisis y minería de datos: A partir del análisis y minería de los datos recopilados, se extrae información valiosa, que tiene un impacto importante en la toma de decisiones y pronósticos inteligentes.
- Visualización y visualización de datos: visualice y muestre los datos analizados y extraídos, para que los usuarios puedan comprender rápidamente la situación relevante de los datos, a fin de tomar mejores decisiones y administrarlos.
diseño para estas características
recopilación de datos
Los proyectos de plataformas IoT muchas veces se enfrentan a protocolos y mensajes diversificados, por lo que esperamos que esta plataforma pueda acceder a protocolos comunes en el mercado como MQTT, tcp, udp, CoAP, http, etc. Para el cuerpo del mensaje, debemos admitir un método de análisis gratuito. Aquí planeo usar un método de jar de análisis personalizado. Para cada nuevo dispositivo, se desarrolla un jar de análisis diferente y se carga en el servidor. Después de que llega el mensaje, llamamos al correspondiente jar para analizar el mensaje.
almacenamiento de datos
Para los proyectos de IoT, los datos generales se dividen en dos tipos, datos comerciales y datos de informes de equipos, los datos comerciales se almacenan en bases de datos relacionales y los datos de equipos se almacenan en bases de datos de series temporales.
Limpieza y preprocesamiento de datos
La limpieza y el preprocesamiento de datos también se colocan en el contenedor de análisis para filtrar algunos datos anormales, etc.
Análisis y minería de datos
En este punto, considere primero conectar los datos y luego considere el diseño.
Visualización y presentación de datos
Se muestra tentativamente en forma de una gran pantalla de datos
Toda la arquitectura tecnológica de la plataforma
Usando el cubo familiar de Spring Loud (usando la versión de microservicio de Royi, Royi es muy bueno, esta parte no repetirá la rueda), la llamada entre servicios abandona el método de llamar fingir, y de acuerdo con las características de Internet de Things project, prepare El modelo de publicación-suscripción se adopta para convertir cada negocio en diferentes flujos o tiempos, la llegada y el almacenamiento de mensajes de dispositivos al principio y al final del flujo, y otros servicios de nivel superior se suscriben a estos diferentes flujos para lograr expansión. Una forma de lograr alta cohesión y bajo acoplamiento.
algunos puntos especiales
Inserción de la biblioteca de temporización
El procesamiento con una presión relativamente alta como esta está destinado a implementarse con una contrapresión sensible