鹅厂分布式大气监测系统:以 Serverless 为核心的云端能力如何打造

本文主要是介绍鹅厂分布式大气监测系统:以 Serverless 为核心的云端能力如何打造,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前述

本系列前序文章,已经对硬件层进行了详细的说明,讲解了设备性能、开发、灌装等环节的过程。本篇将对数据上云后的相关流程,进行说明。

由于项目平台持续建设中,当前已开源信息为二期版本,所以本篇内容均基于此版本能力进行说明。此版本架构进一步优化了数据鉴权及数据库保护。

本文将分为两个部分:

  • 架构组成:技术角度,拆解设计逻辑
  • 模块实现:功能角度,讲解实现逻辑

【注1】二期版本首页效果

v2_yuntu_index.png

【注2】在建三期版本首页效果

v3_yuntu_index.png

【注3】在建三期版本中,加入了 日志服务 、对象存储、小程序功能。提供灵活的日志存储与高速检索能力、 低成本的数据库备份+恢复+迁移同步能力、移动端交互及其它能力。

架构组成

二期架构图

v2_架构图.png

注:浅蓝色标明的是相对一期的架构变更重点。

部署维度

  • 终端:部署在监测点的设备。相关设计在本系列前文中已说明。
  • 云端:部署在云上的平台。相关设计将在本文说明。

功能维度

以平台设计的基本组成部分,进行的逻辑拆分。并依架构层的设计需求,配套选型的具体产品。

具体功能与选型说明:

  • 监测节点:由软硬两部分组成。基于腾讯物联网终端操作系统 TencentOS tiny开发固件,将 兼容腾讯云的硬件设备 与 腾讯云IoT explorer进行了协议级的对接。
  • 本地网关:此部分以通信协议转换为主,不解析具体数据,仅需按前文指引配置即可。
  • 物联网接入层:基于腾讯云IoT explorer产品,提供了解密、接入、转发的相关功能。在获取数据后,进行了基于http协议的转推动作,传递给下游 API 网关。
  • 中间件层:基于API 网关提供了衔接及负载均衡等能力,基于鉴权、流控等能力,衔接云函数,提供可靠的数据输入输出服务。
  • 逻辑层:基于云函数,实现了接收数据入库(数据固化)、定时统计汇总(数据分析)、输出应用数据(数据输出,支撑展示)的能力。
  • 存储层:基于云数据库 TencentDB for MySQL,进行监测数据、汇总数据、平台配置的存储。
  • 展示层:基于腾讯云图,提供了地图展示、数据展示、折线图展示等能力。并配置提供联动处理,提高了响应速度,减少了资源文件的重复传输。

模块实现

整体系统,以数据为核心,进行了相关设计,所以本部分有两个组成部分:

  • 数据结构:讲解各环节的核心数据结构与关联模式。
  • 模块说明:讲解各功能模块的实现与对应源码。

数据结构

IoT explorer(物联网开发平台)推送数据结构

以API网关推送进来,由云函数在环境变量 event 中提取到的原始数据。

其中主要的部分:

  • 非'body' 部分,为api网关相关信息
  • 'body' = IoT explorer 原始数据
  • 'body' = 终端节点上报的原始数据,经base64编码
{"body": "{\"payload\":\"eyJtZXRob2QiOiJyZXBvcnQiLCJjbGllbnRUb2tlbiI6IjIwMjAtMDgtMThUMTE6MTc6NDkuNDAzWiIsInBhcmFtcyI6eyJQTTFfQ0YxIjo1LCJQTTJkNV9DRjEiOjYsIlBNMTBfQ0YxIjo3LCJQTTEiOjUsIlBNMmQ1Ijo2LCJQTTEwIjo3LCJwYXJ0aWNsZXNfMGQzIjo3OTIsInBhcnRpY2xlc18wZDUiOjI1NCwicGFydGljbGVzXzEiOjE1LCJwYXJ0aWNsZXNfMmQ1IjozLCJwYXJ0aWNsZXNfNSI6MywicGFydGljbGVzXzEwIjowLCJ2ZXJzaW9uIjoxNTEsIkVycm9yIjowfX0=\", \"seq\":18639, \"timestamp\":1597749469,\"topic\":\"$thing/up/property/?????/?????\", \"devicename\":\"?????\", \"productid\":\"?????\"}","headerParameters": {},"headers": {"accept-encoding": "gzip","content-length": "511","content-type": "application/json","endpoint-timeout": "15","host": "service-???-???.gz.apigw.tencentcs.com","user-agent": "Go-http-client/1.1","x-anonymous-consumer": "true","x-api-requestid": "???03a993936ae191f44651???","x-b3-traceid": "???03a993936ae191f44651???","x-qualifier": "$LATEST"},"httpMethod": "POST","path": "/??????","pathParameters": {},"queryString": {},"queryStringParameters": {},"requestContext": {"httpMethod": "POST","identity": {},"path": "/??????","serviceId": "service-?????","sourceIp": "?.?.?.?","stage": "release"}
}

'body' 解base64编码后:

{"clientToken": "2020-08-18T11:17:49.403Z","method": "report","params": {"Error": 0,"PM1": 5,"PM10": 7,"PM10_CF1": 7,"PM1_CF1": 5,"PM2d5": 6,"PM2d5_CF1": 6,"particles_0d3": 792,"particles_0d5": 254,"particles_1": 15,"particles_10": 0,"particles_2d5": 3,"particles_5": 3,"version": 151}
}
数据库表单结构

数据库详细格式,请参考 github-sql

各表用途:

  • config:系统配置表
  • space:地点表。记录节点部署地点。
  • client:节点表。记录节点信息及最新关键信息,关联space表。
  • base_data:日志表。记录每次上报的信息,关联space、client表。
  • aggregate_data:汇总信息表。记录按小时、天等时段汇总的数据信息。
  • temp_base_data:临时日志表。上报设备名如不在节点表内,则存入此表,主要用于调测。
API接口数据结构

模块说明

数据入库
  • 模块功能:接收IoT explorer推送数据,匹配并转换后,入数据库
  • 使用产品:API 网关、无服务器云函数
  • 关联源码:github-upload
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
终端在线更新
  • 模块功能:按3分钟触发,更新终端信息,用于快速查询与展示
  • 使用产品:云函数
  • 关联源码:github-client_active_new
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节,但改为“定时触发”模式
数据统计
  • 模块功能:按小时及天触发,统计监测数据,用于快速查询与展示
  • 使用产品:云函数
  • 关联源码:github-aggregate
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节,但改为“定时触发”模式
数据接口-终端汇总信息表
  • 模块功能:通过API网关提供数据查询能力,响应云图调用,提供终端汇总信息表
  • 使用产品:API 网关、云函数
  • 关联源码:github-client_info
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
数据接口-终端单点信息表
  • 模块功能:通过API网关提供数据查询能力,响应云图调用,提供终端单点信息表
  • 使用产品:API 网关、云函数
  • 关联源码:github-client_data
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
数据展示
  • 模块功能:提供WEB端展示能力,含地图绘点、列表展示、折线展示等
  • 使用产品:腾讯云图
  • 关联源码:无,当前为手工配置
  • 部署方式:请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.4 腾讯云图” 章节,但数据源选择时,改为使用“API”。其中“首页”地图使用“数据接口-终端汇总信息表”接口、“单点数据页”使用“数据接口-终端单点信息表”接口。具体调用的接口URL,请对应API网关提供的服务链接。

二期成本分析

v2_成本分析.png

上图表数为每节点每15秒上报一次的计算结果。

硬件部分由于厂商与采购量的差异,价格不同。此处以云服务成本计算,如果10000节点规模,每节点每分钟上报一次,单节点云服务年成本:

  • 二期架构 3.335元 (数据库/年+云图/年)/10000+(API网关+云函数)/4=(468+48)/10000+(9+2.1)/4

  • 三期架构 1.09元 (消息队列/年+数据库/年*2+云图/年)/10000+(云函数+日志服务+对象存储)/4=(3228+468*2+48)/10000+(2.1+2.24+0.02)/4

二期无对象存储及日志服务模块,但在当前在建三期中已使用数月,故有实际数据可列入统计。

后续计划

完成三期建设,计划内容涉及:

  • 交互优化(done): 启用space表,展示地点。
  • 交互建设(doing): 增加小程序能力,提供移动端查询能力,及告警推送能力。
  • 容灾优化1(done): 增加对象存储,提供低成本数据备份、恢复、异步迁移同步能力。
  • 容灾优化2(todo): 增加消息队列 CKafka,应对网络异常、数据库异常情况下的数据堆积与丢失风险。
  • 容灾优化3(doing): 增加日志服务,用于数据对账,应对多环节数据处理中,可能出现的数据丢失或错乱情况。

三期架构图预告

v3_架构图.png

注:浅蓝色说明的是相对二期的架构变更重点。

三期版本部分完成效果

WEB端展示

v3_yuntu_index.png

v3_yuntu_site.png

小程序端Demo

v3_yuntu_mapp.png

One More Thing

立即体验腾讯云 Serverless Demo,领取 Serverless 新用户礼包 👉 serverless/start

欢迎访问:Serverless 中文网!

这篇关于鹅厂分布式大气监测系统:以 Serverless 为核心的云端能力如何打造的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/442102

相关文章

java如何分布式锁实现和选型

《java如何分布式锁实现和选型》文章介绍了分布式锁的重要性以及在分布式系统中常见的问题和需求,它详细阐述了如何使用分布式锁来确保数据的一致性和系统的高可用性,文章还提供了基于数据库、Redis和Zo... 目录引言:分布式锁的重要性与分布式系统中的常见问题和需求分布式锁的重要性分布式系统中常见的问题和需求

Golang使用etcd构建分布式锁的示例分享

《Golang使用etcd构建分布式锁的示例分享》在本教程中,我们将学习如何使用Go和etcd构建分布式锁系统,分布式锁系统对于管理对分布式系统中共享资源的并发访问至关重要,它有助于维护一致性,防止竞... 目录引言环境准备新建Go项目实现加锁和解锁功能测试分布式锁重构实现失败重试总结引言我们将使用Go作

Redis分布式锁使用及说明

《Redis分布式锁使用及说明》本文总结了Redis和Zookeeper在高可用性和高一致性场景下的应用,并详细介绍了Redis的分布式锁实现方式,包括使用Lua脚本和续期机制,最后,提到了RedLo... 目录Redis分布式锁加锁方式怎么会解错锁?举个小案例吧解锁方式续期总结Redis分布式锁如果追求

什么是cron? Linux系统下Cron定时任务使用指南

《什么是cron?Linux系统下Cron定时任务使用指南》在日常的Linux系统管理和维护中,定时执行任务是非常常见的需求,你可能需要每天执行备份任务、清理系统日志或运行特定的脚本,而不想每天... 在管理 linux 服务器的过程中,总有一些任务需要我们定期或重复执行。就比如备份任务,通常会选在服务器资

TP-LINK/水星和hasivo交换机怎么选? 三款网管交换机系统功能对比

《TP-LINK/水星和hasivo交换机怎么选?三款网管交换机系统功能对比》今天选了三款都是”8+1″的2.5G网管交换机,分别是TP-LINK水星和hasivo交换机,该怎么选呢?这些交换机功... TP-LINK、水星和hasivo这三台交换机都是”8+1″的2.5G网管交换机,我手里的China编程has

基于Qt实现系统主题感知功能

《基于Qt实现系统主题感知功能》在现代桌面应用程序开发中,系统主题感知是一项重要的功能,它使得应用程序能够根据用户的系统主题设置(如深色模式或浅色模式)自动调整其外观,Qt作为一个跨平台的C++图形用... 目录【正文开始】一、使用效果二、系统主题感知助手类(SystemThemeHelper)三、实现细节

CentOS系统使用yum命令报错问题及解决

《CentOS系统使用yum命令报错问题及解决》文章主要讲述了在CentOS系统中使用yum命令时遇到的错误,并提供了个人解决方法,希望对大家有所帮助,并鼓励大家支持脚本之家... 目录Centos系统使用yum命令报错找到文件替换源文件为总结CentOS系统使用yum命令报错http://www.cppc

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,