独自の IoT プラットフォームをゼロから構築する
IoTプラットフォームに必要な機能
- データ収集：センサーや機器などを通じてさまざまなデータを収集し、デジタル信号に変換してクラウドに送信し、一元管理・処理します。
- データストレージ: 収集したデータを後続の分析と処理のために保存します。ストレージ方法には一般に、リレーショナル データベース、非リレーショナル データベース、データ ウェアハウスなどが含まれ、特定のシナリオに応じて異なるストレージ方法が選択されます。
- データのクリーニングと前処理: 収集したデータを処理し、無効なデータや異常なデータなどを削除し、データの正規化やデータ変換などの前処理操作を実行します。
- データ分析とマイニング: 収集されたデータの分析とマイニングに基づいて、インテリジェントな意思決定と予測に重要な影響を与える貴重な情報が抽出されます。
- データの視覚化と表示: 分析およびマイニングされたデータを視覚化して表示することで、ユーザーがデータの関連状況を迅速に理解して、より適切な意思決定と管理を行うことができます。
これらの機能に合わせた設計
データ収集
IoT プラットフォームのプロジェクトでは、プロトコルやメッセージの多様化に直面することがよくありますが、この機能を考慮して、このプラットフォームが MQTT、tcp、udp、CoAP、http などの市場で一般的なプロトコルにアクセスできることを期待しています。メッセージ本文については、無料の解析メソッドをサポートする必要があります。ここでは、カスタムの解析 jar メソッドを使用する予定です。新しいデバイスごとに、異なる解析 jar が開発され、サーバーにアップロードされます。メッセージが到着した後、対応するメソッドを呼び出します。 jar を使用してメッセージを解析します。
データストレージ
IoT プロジェクトの場合、一般データはビジネス データと設備レポート データの 2 種類に分類され、ビジネス データはリレーショナル データベースに格納され、設備データは時系列データベースに格納されます。
データのクリーニングと前処理
データ クリーニングと前処理も解析 jar に配置され、一部の異常なデータなどをフィルタリングします。
データ分析とマイニング
この時点では、まずデータの接続を検討し、その後で設計を検討します。
データの視覚化とプレゼンテーション
大きなデータ画面の形で暫定的に表示されます
プラットフォームテクノロジーアーキテクチャ全体
春の大声ファミリーバケットを使用して（ロイのマイクロサービスバージョンを使用すると、ロイは非常に優れており、この部分はホイールを繰り返しません）、サービス間の呼び出しは偽の呼び出し方法を放棄し、インターネットの特性に従って物事のプロジェクト、準備 パブリッシュ/サブスクライブ モデルを採用して、各ビジネスを異なるストリームまたは時間に変換し、ストリームの開始時と終了時にデバイス メッセージが到着して保存され、他の上位レベルのサービスがこれらの異なるストリームをサブスクライブして、拡大。高い凝集性と疎結合を実現する方法。
いくつかの特別なポイント
タイミングライブラリの挿入
このような比較的高圧の処理は、応答性の高いバックプレッシャーで実装することを目的としています。