Serverless 开发，基于 IoT物联网 + 表格存储DB + DataV 搭建实时环境监控大屏

今天给大家带来基于阿里云 IoT 物联网平台 + Tablestore 表格存储数据库 + DataV大屏 三大云产品组合搭建实时环境监控大屏的开发实战。

少啰嗦，先看效果。

部署后效果

   1.技 术 架 构   

我们在室内每层部署 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 表格存储 Tablestore数据库。在DataV大屏工作台，创建可视化大屏，实时展示室内温湿度变化曲线。

技术架构如下：

   2.IoT 物联网开发   

2.1  创建产品和注册设备

首先，我们登陆 IoT 物联网平台的控制台，创建产品温湿度环境监测器，并在功能定义中添加温度和湿度两个属性，如下图：

然后，我们在产品下注册一个设备，获取设备身份证书，用于设备和IoT云平台建立MQTT长连接时的身份认证。

2.2  配置云产品流转

1.4.配置规则引擎，实时流转数据到 TSDB中

编写数据处理 SQL：

完整 SQL 参考：

SELECT 
deviceName() as deviceName, 
timestamp('yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as time, 
attribute('floor') as floor, 
items.temperature.value as temperature, 
items.humidity.value as humidity 

FROM 
"/a1kRdXDgN0v/+/thing/event/property/post"

数据转发：

2.3  设备端程序脚本

我们以 Node.js 脚本来模拟设备上报温度和湿度，代码如下：

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

  3.表格存储 Tablestore  

3.1  创建表格存储数据表

我们在表格存储控制台，创建数据库iotMsg，并创建iot_thermometer_data 数据表，其中以 deviceName 和 time 为主键列，如下图：

3.2  实时存储的环境数据

当设备启动后，我们就会在数据库中看到实时的温湿度数据，如下图：

   4.DataV 可视化大屏   

设备实时上报数据通过IoT物联网平台实时流转到表格存储数据库后，接下来的工作就是把数据可视化呈现出来，这时就用到了DataV可视化大屏云产品。

4.1  添加数据源

我们进入DataV控制台，在我的数据下，添加数据源，输入表格存储实例iot_data的访问路径和AccessKey身份信息，如下图：

4.2  搭建大屏页面

配置完数据源后，在DataV控制的我的可视化下面创建一个大屏，根据业务需求添加可视化组件，并为每个组件配置相关的数据源，以及过滤器用来适配数据格式，如下图：

4.3  发布实时监控大屏

当我们完成组件的数据源配置后，就可以发布可视化大屏了。发布后，用户可以通过浏览器访问，如下图：

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