关于iot:什么是IoT数字孪生

 数字孪生是资产或零碎的实时虚构模型,它应用来自连贯的物联网传感器的数据来创立数字示意。数字孪生容许您从任何中央实时监控设施、资产或流程。数字孪生用于多种目标,例如剖析性能、监控问题或在施行之前运行测试。从物联网数字孪生中取得的见解使用户可能疾速做出反馈,以进步经营效率、生产品质、客户满意度等。基于NSDT场景编辑器搭建管片智能建造工厂3D利用场景 数字孪生的类型组件孪生 组件孪生是数字孪生的最根本单元,是资产的特定组件或局部的数字示意模式。组件孪生容许您监控特定部件的效率以及部件在各种状况下的反馈。 资产孪生 资产孪生是两个或多个组件的数字正本,用于可视化各个组件如何协同工作。通过监督资产孪生,能够找到在粒度级别进步其性能的办法。 过程孪生 流程孪生是操作流程、生产步骤和工作流程的数字示意模式。流程孪生容许你获取无关输出和输入、效率、提早等的剖析驱动型见解。 零碎孪生 零碎孪生提供不同资产、流程及其交互的汇合的视觉对象。零碎孪生可让您深刻理解零碎的复杂性,让您轻松设计、治理和可视化简单资产和资产层次结构的多个数字孪生。 数字孪生用例 数字孪生用于各种行业和场景,以进步流程效率、缩小停机工夫并改善后果。应用物联网数据,能够创立数字孪生来示意从简单的设施(如风力涡轮机)到流程(如实体店中客户的流动)的任何内容。这些模型能够为每个企业提供胜利所需的特定见解。 制造业中的数字孪生 能够创立数字孪生来示意整个制作过程。这在战术层面上很有价值:制造商能够监控流程中每个步骤的情况,以理解设施性能,理解客户如何应用产品,并利用剖析驱动的洞察力来推动品质改良,同时降低成本。 数字孪生在策略层面也很有价值。提供智能互联产品的制造商能够提供新的翻新解决方案:近程监控、智能现场服务和性能治理等。物联网互联产品使设施制造商可能为客户提供新的增值数字服务,通过改善客户体验来建设忠诚度。 石油和天然气畛域的数字孪生 数字孪生在石油和天然气等资产和经营密集型行业中至关重要,因为它们提供了许多过程变量的实时视图,包含现场设施和人员操作机械。 例如,当没有足够的压力迫使原油达到地表时,泵千斤顶从井中提取原油。用户能够创立泵千斤顶的模型,以及其性能的相干KPI,并模仿各种场景以与实时数据进行比拟。而后,用户能够应用这些数据来查找可能的泵千斤顶问题并打算预测性保护。 可继续电力中的数字孪生 数字孪生体重大依赖实时数据,能够代表天气传感器、太阳能电池板、风力涡轮机、电池管理系统、电网零碎和其余近程资产,为运营商提供可能使网络稳固和设施安稳运行的信息。 医疗保健畛域的数字孪生 数字孪生技术容许医疗保健提供者创立患者身材和病史的示意模式。反过来,提供商可能通过在数字孪生上运行测试的能力,就医治做出更理智的决策。 零售业的数字孪生 零售商能够应用物联网数字孪生来剖析消费者行为,以提供更好的购物体验。例如,通过应用从商店内的物联网传感器取得的实时数据,零售商能够创立和监控商店流量的数字示意。这种洞察力能够显示客户路线、频繁的停靠点和被忽视的小岛,帮忙零售商确定客户行为。 实现可继续倒退的数字孪生 数字孪生应用传感器数据进行更新,这些数据可能包含功率输入、能源应用、温度和保护需要等。这为操作员提供了使其物理设施尽可能高效的新机会。在将这些优化利用于物理设施之前,应用数字孪生运行仿真、钻研性能问题并产生可能的改良。 数字孪生的商业劣势大规模治理 即便您有数百个资产,每个资产都装备了许多不同类型的传感器,数字孪生也能够帮忙您从单个仪表板远程管理它们。应用见解来监控他们的情况并避免停机。借助适合的平台,您将可能设计、治理和可视化简单资产和资产层次结构的数字孪生。 远程管理 通过创立数字孪生,能够依据须要查看近程设施并与之交互。通过近程监控拜访要害信息、警报和严重错误。采取行动并轻松进行近程审核、配置以及软件/固件更新和装置 - 全副近程实现。 模仿胜利 通过数字孪生来代表您的资产,您将有机会执行模仿试运行以最大化资产价值,例如改善经营和资本收入衡量。在施行任何新想法之前剖析施行所波及的所有数据和零碎。 预测和执行 对物理零碎的实时信息和洞察使您可能监控和优化设施或过程的运行形式。这不仅会在呈现问题时告诉您,而且能够让您在呈现问题时立刻采取行动,避免停机和潜在损坏。 缩小停机工夫 监控设施要害性能指标 (KPI) 并确定趋势,以便在问题开始之前预防问题。异样振动、温度或功耗等问题能够在机器齐全产生故障之前表明机器存在问题。 升高保护老本 部署远程管理以在问题导致问题之前发现问题,并在问题蔓延之前确定所需的保护。将您的数字孪生解决方案扩大到您的整个设施群,并理解生产过程某一部分的问题如何影响负责后续步骤的机器。 优化利用率 利用率是设施、机械或资产的应用工夫。数字孪生数据能够更轻松地辨认与机器可用性、性能和输入品质相干的问题。操作员还能够实时理解可能影响性能的机器地位、设置和环境因素。模仿能够帮忙排查和避免影响利用率的问题。 提高质量 应用数字孪生数据监控与品质相干的设施 KPI,并确定可能导致产品不合格的趋势。 数字孪生物联网平台 咱们晓得物联网我的项目可能很简单。这就须要借助一些技术, 借助平台的技术劣势解决我的项目中的技术复杂性,使企业领导者可能专一于真正的业务成绩。 借助NSDT场景编辑器,您能够为任何目标构建物联网数字孪生。可反对实在物理设施链接、数据交互以及模仿仿真。 NSDT场景编辑器所做的不仅仅是让您轻松创立数字孪生。借助NSDT场景编辑器 平台,您能够轻松连贯所有 IoT 资产、大规模治理设施,将 IoT 数据集成到您的服务、流程和零碎中,并在自助式剖析中应用这些数据来实时做出决策,从而确保您从资产中取得最大收益。基于NSDT场景编辑器搭建的场景管片治理数字孪生平台 下一篇文章即持续介绍如何应用NSDT场景编辑器搭建3D场景以及如何实现数字孪生平台。 原文链接:什么是IoT数字孪生?

September 20, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:RocketMQ-在小米的多场景灾备实践案例

01 为什么要容灾?在小米外部,咱们应用 RocketMQ 来为各种在线业务提供音讯队列服务,比方商城订单、短信告诉甚至用来收集 IoT 设施的上报数据,能够说 RocketMQ 的可用性就是这些在线服务的生命线。作为软件开发者,咱们通常心愿服务能够依照现实状态去运行:在没有Bug的前提下,零碎能够提供失常的服务能力。但事实的运维教训通知咱们这是不可能的,硬件故障是十分常见的问题,比方内存故障、磁盘故障等,甚至是机房相干的故障(专线故障、机房拉闸等)。因而咱们须要对数据进行备份,应用多正本的形式来保障服务的高可用。Apache RocketMQ 设计上就反对多正本、多节点容灾,比方 Master-Slave 架构、DLedger 部署模式。在小米外部,因为是面向在线业务,服务的复原速度至关重要,而基于 Raft 协定的 DLedger 模式能够实现秒级 RTO,因而咱们在 2020 年初选用了 DLedger 架构作为根本的部署模式(在 5.0 中,主从模式也能够做到主动 failover)。反对机房灾备须要减少额定的老本,上面我将用三个灾备部署的实际案例,解说小米如何在老本和可用性的取舍下来反对灾备。 残缺内容请点击下方链接查看: https://developer.aliyun.com/article/1211674%20?utm_content=g... 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

June 7, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:IoT-Studio-物联网可视化应用搭建开发实践

1.应用IoT Studio疾速构建可视化利用在物联网业务场景中设施数据可视化利用是最广泛的需要,阿里云物联网利用开发(IoT Studio)提供了Web可视化开发、挪动可视化开发、业务逻辑开发与物联网数据分析等一系列便捷的物联网开发工具,解决物联网开发畛域开发链路长、定制化水平高、投入产出比低、技术栈简单、协同老本高、计划移植艰难等问题。 本次物联网利用开发实际咱们用六合一传感器(温度、湿度、二氧化碳、PM2.5、PM10、甲醛)实现家庭环境数据实时采集,通过家中Wi-Fi上报到阿里云IoT物联网平台,借助IoT Studio低代码工具搭建可视化大屏,实时监控家中环境指标变动。残缺链路参考如下: 残缺内容请点击下方链接查看: https://developer.aliyun.com/article/1164168?utm_content=g_10... 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

May 25, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:IoT设备数据业务价值洞察实践

业务背景企业数字化过程热火朝天,更多传统企业拥抱数字化革新,冀望从数字化过程中开掘更多商业机会,企业从一次性产品的销售的商业模式,转型为客户提供更多增值服务。其中围绕着设施智能化革新,及后续的数据业务价值开掘是业务增值的关键点。本实际以一个摩托车数字化场景下设施经营剖析的实在需要为背景,来介绍如何应用物联网平台的数据服务实现对设施数据进行深度业务剖析,带来更多用户的摩托车增值价值。 业务问题用户快速增长,摩托车越卖越多,用户需要正从实用性向娱乐喜好型过渡。如何满足多媒体车机座舱个性化需要 ?如何解决车辆散布和经营剖析优化销售策略?如何基于车辆全生命周期数据进行性能优化和更优质服务报修服务?这些问题都是企业急需解决的外围问题,本实际以摩托车驾驶行为剖析为例。 残缺内容请点击下方链接查看: https://developer.aliyun.com/article/1165422?utm_content=g_10... 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

May 12, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:使用MASA全家桶从零开始搭建IoT平台三管理设备的连接状态

前言获取一个设施的在线和离线状态,是一个很要害的性能。咱们对设施下发的控制指令,设施处于在线状态能力及时给咱们反馈。这里的在线和离线,咱们能够简略的了解为设施与MQTT的连贯状态。 剖析咱们打电话的时候常常能听到:"您拨打的用户已关机“和”用户不在服务区或临时无奈接通“,这两种的区别是什么? 1、当用户开机时,会主动向最近的挪动基站注册,基站标记该用户为"attach"(在线)状态。2、当用户关机时,手机会发动datach流程,告知基站本人关机了,基站标记该用户为"detach"(离线)状态。这样再次拨打就能够节俭寻呼资源,间接提醒用户关机。3、当用户突然进入无网络的环境,或者手机故障,导致来不及发动datach流程,基站还认为用户"在线",当有人拨打用户号码时,基站测会对用户进行寻呼,然而超时得不到回应后,就会提醒"不在服务区"或者"临时无奈接通" 的语音。 其实这个计划在IoT上也是可行的,咱们能够让设施在线和离线的过程中向特定Topic发送状态音讯,然而存在问题,咱们须要一个独自的Broker去订阅这个Topic,然而这个独自的Broker很容易成为单点故障点。而且如果设施数量很大,这种意外离线的设施也很难及时发现,须要下发指令后期待设施响应超时能力发现。 计划1:遗嘱音讯MQTT 遗嘱音讯能够在客户端意外断线时将“遗嘱”优雅地发送给第三方订阅者,以实现离线告诉、设施状态更新等业务。其中意外断线指客户端断开前未向服务器发送 DISCONNECT 音讯,比方: 因网络故障或网络稳定,设施在放弃连贯周期内未能通信,连贯被服务端敞开设施意外掉电设施尝试进行不被容许的操作而被服务端敞开连贯,例如订阅本身权限以外的主题等遗嘱音讯在 MQTT 客户端向服务器端 CONNECT 申请时设置,可选属性包含是否发送遗嘱音讯 (Will Message)标记,和遗嘱音讯主题 (Topic) 与内容(Payload) 以及 Properties。 值得一提的,遗嘱音讯公布的工夫可能会有提早:通常意外断线时,服务器无奈立刻检测到断线行为,须要通过连贯保活心跳机制并通过肯定周期后才会触发;MQTT 5.0 提供的遗嘱提早距离(Will Delay Interval)属性也会影响公布工夫。 演示遗嘱音讯的应用咱们应用A、B两台电脑应用MQTT X来演示。咱们在A电脑的 MQTT X 中新建一个名为 Test 的连贯,Host 批改为 批改为咱们的MQTT地址(192.120.5.204),并输出账号密码,在 Advanced 局部抉择 MQTT Version 为 5.0,并且将 Session Expiry Interval 设置为 10,确保会话不会在遗嘱音讯公布前过期。而后在 Lass Will and Testament 局部将 Last-Will Topic 设置为 offline,Last-Will Payload 设置为 I'm offline,Will Delay Interval (s) 设置为 5。 实现以上设置后,咱们点击右上角的 Connect 按钮以建设连贯。 咱们在B电脑的MQTTX中新建一个连贯Sub,mqtt地址同样指向咱们的mqtt服务器(192.120.5.204) 并订阅offline主题咱们用工作管理器间接完结A电脑的MQTTX过程,这是连贯会被间接断开,模仿了设施断电的场景,在5s之后,在B电脑的MQTTX订阅中收到了一条内容为 I‘m offline 的遗嘱音讯。 ...

May 10, 2023 · 2 min · jiezi

关于iot:使用MASA全家桶从零开始搭建IoT平台二设备注册

前言咱们不心愿任何设施都能够接入咱们的IoT平台,所以一个设施失常的接入流程是这样的,1、上位机软件通过串口或其余形式读取设施的惟一标识码UUID。2、上位机调用IoT后盾接口,发送UUID和ProductID。3、后盾接口判断设施是否注册过,如果没有注册过,就依据ProductID并依照肯定法则生成DeviceName和Password通过接口返回给上位机软件。4、上位机软件通过串口将接口返回的数据写入设施。 一、设施注册流程这里次要波及四个概念 1、UUID(设施惟一ID,个别为设施主控板编号)2、ProductID(设施所属产品ID,在IoT后盾定义)3、DeviceName(设施在IoT平台或MQTT的名称,该名称大多与产品相干)4、Password(设施连贯MQTT的明码) 二、MQTT注册1.在EMQX中增加认证形式 抉择Built-in Database形式,内置数据库进行明码认证 账号类型抉择username,加密形式和加盐形式能够放弃默认。 点击创立后能够在认证菜单中看到新建的认证形式,状态为:已连贯。 咱们点击用户治理->增加 能够手动创立用户 这里的场景咱们是通过上位机调用IoT后端,IoT接口外部调用EMQX接口来实现主动创立用户的 2.创立Api Key调用接口须要认证,这里咱们应用Api key的形式,咱们在零碎设置->API密钥中创立一个API密钥 Secret Key 只有创立的时候才会显示明文,咱们须要记录下API Key 和 Secret Key 3.调用接口创立用户咱们在浏览器关上EMQX 的RestAPI swagger http://localhost:18083/api-docs/index.html 咱们能够通过这个接口来创立用户,这里的Authenticator ID 就是咱们下面创立的内置数据库 Password Based的ID, 这个ID的获取通过上面的authentication办法获取 咱们在认证中间接应用API Key 和 Secret Key,接口返回Id:password_based:built_in_database 调用authentication的Post接口,在 id字段输出:password_based:built_in_database,Request body中输出设施的user_id和password即可胜利创立用户。 咱们在Deshboard的界面中也能够看到刚刚创立的用户 三、测试设施连贯咱们应用MQTTX来模仿客户端设施通过mqtt协定连贯到EMQX,新建连贯,填写地址、端口、和刚刚通过Api创立用户名明码。 点击连贯、发现设施曾经能够失常连贯mqtt了。 在Dashboard中也能够看到以后连贯的客户端ID等信息。 四、编写代码在MASA.IoT.WebApi我的项目种增加DeviceController控制器并增加DeviceRegAsync办法用于设施注册,设施如果没有注册过(UUID 数据库不存在),那么会依据ProductCode依照法则生成设施名称,名称以该产品供应商编号结尾,后跟工夫和序号。而后向EMQX增加设施,并同时存储到数据库中。如果设施曾经注册过,那么间接从数据库取出设施注册信息返回。代码编写绝对简略,不过多赘述。 //DeviceControllernamespace MASA.IoT.WebApi.Controllers{ [Route("api/[controller]")] [ApiController] public class DeviceController : ControllerBase { private readonly IDeviceHandler _deviceHandler; public DeviceController(IDeviceHandler deviceHandler) { _deviceHandler = deviceHandler; } [HttpPost] public async Task<DeviceRegResponse> DeviceRegAsync(DeviceRegRequest request) { return await _deviceHandler.DeviceRegAsync(request); } }}//DeviceHandlerusing MASA.IoT.WebApi.Contract;using MASA.IoT.WebApi.IHandler;using MASA.IoT.WebApi.Models.Models;using Microsoft.EntityFrameworkCore;namespace MASA.IoT.WebApi.Handler{ public class DeviceHandler : IDeviceHandler { private readonly MASAIoTContext _ioTDbContext; private readonly IMqttHandler _mqttHandler; public DeviceHandler(MASAIoTContext ioTDbContext, IMqttHandler mqttHandler) { _ioTDbContext = ioTDbContext; _mqttHandler = mqttHandler; } /// <summary> /// 注册设施 /// </summary> /// <param name="request"></param> /// <returns> /// 设施注册信息 /// </returns> public async Task<DeviceRegResponse> DeviceRegAsync(DeviceRegRequest request) { var productInfo = await _ioTDbContext.IoTProductInfo.FirstOrDefaultAsync(o => o.ProductCode == request.ProductCode); if (productInfo == null) { return new DeviceRegResponse { Succeed = false, ErrMsg = "ProductCode not found" }; } var deviceRegInfo = await GetDeviceRegInfoAsync(request); if (deviceRegInfo != null) //曾经注册过 { return deviceRegInfo; } else //没有注册过 { var deviceName = await GenerateDeviceNameAsync(productInfo.SupplyNo, request.ProductCode, request.UUID); var password = Guid.NewGuid().ToString("N"); var addDeviceResponse = await _mqttHandler.DeviceRegAsync(deviceName, password); if (addDeviceResponse.user_id == deviceName) //注册胜利 { deviceRegInfo = new DeviceRegResponse { DeviceName = deviceName, Password = password, Succeed = true, ErrMsg = string.Empty }; await _ioTDbContext.IoTDeviceInfo.AddAsync(new IoTDeviceInfo { Id = Guid.NewGuid(), DeviceName = deviceName, Password = password, ProductInfoId = productInfo.Id, }); await _ioTDbContext.SaveChangesAsync(); return deviceRegInfo; } return new DeviceRegResponse { Succeed = false, ErrMsg = addDeviceResponse.message }; } } /// <summary> /// 获取设施注册信息 /// </summary> /// <param name="request"></param> /// <returns> /// 设施曾经注册返回设施注册信息,没有注册过返回null /// </returns> private async Task<DeviceRegResponse?> GetDeviceRegInfoAsync(DeviceRegRequest request) { var deviceware = await _ioTDbContext.IoTDevicewares.FirstOrDefaultAsync(o => o.ProductCode == request.ProductCode && o.UUID == request.UUID); if (deviceware == null) { return null; } else { var deviceInfo = await _ioTDbContext.IoTDeviceInfo.FirstAsync(o => o.DeviceName == deviceware.DeviceName); return new DeviceRegResponse { DeviceName = deviceInfo.DeviceName, Password = deviceInfo.Password, Succeed = true, ErrMsg = string.Empty }; } } /// <summary> /// 生成设施名称 /// </summary> /// <param name="supplyNo"></param> /// <param name="productCode"></param> /// <param name="uuid"></param> /// <returns> /// 设施Mqtt名称 /// </returns> private async Task<string> GenerateDeviceNameAsync(string supplyNo, string productCode, string uuid) { var lastDeviceware = await _ioTDbContext.IoTDevicewares.Where(o => o.ProductCode == productCode).OrderByDescending(o => o.CreationTime).FirstOrDefaultAsync(); var newDeviceware = new IoTDevicewares { Id = Guid.NewGuid(), UUID = uuid, ProductCode = productCode, CreationTime = DateTime.Now }; if (lastDeviceware != null && lastDeviceware.DeviceName.StartsWith(supplyNo + DateTime.Today.ToString("yyyyMMdd"))) { newDeviceware.DeviceName = (long.Parse(lastDeviceware.DeviceName) + 1).ToString(); } else { newDeviceware.DeviceName = supplyNo + DateTime.Today.ToString("yyyyMMdd") + "0001"; } await _ioTDbContext.IoTDevicewares.AddAsync(newDeviceware); await _ioTDbContext.SaveChangesAsync(); return newDeviceware.DeviceName; } }}这里生成设施名称用了一个简略的算法 ...

May 6, 2023 · 3 min · jiezi

关于iot:当一座钢铁森林-变成IoT智能化数据

钢铁是工业的骨骼,近代大国兴衰,无不与钢铁、煤炭等产业密切相关,形象地被誉为“工业的食粮”。钢铁工业的倒退为国计民生提供了根底。来到了钢铁,高耸入云的高楼大厦、犬牙交错的铁路和公路等就无从建设。能够说,以首钢为代表的钢铁企业对我国建国70多年来的基本建设、国防工业、配备制造业等,都起到了微小的撑持与推动作用,推动了我国工业化和现代化的过程和根底。 首钢京唐公司,设计粗钢产能1370万吨,是首钢的主力生产基地,也是世界最大的单体钢铁生产基地之一。 现在,随同中国互联网技术与经济常态化过程,首钢京唐钢铁联结公司又和阿里云IoT共建设施智能运维平台,通过互联网、物联网及大数据技术推动工业和制造业在新时代浪潮中的翻新与倒退。 残缺内容请点击下方链接查看: https://developer.aliyun.com/article/1179670 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

April 24, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:Shifu高级功能命令行中间件之HTTP-到-SSH-的中间件

介绍为了使Shifu能够整合开发者的驱动,咱们编写了一个简略的 HTTP 到 SSH 的中间件来供开发者应用 设计这个 HTTP 到 SSH 的中间件设计如下: 从中间件利用容器提供的公钥建设一个到容器的 SSH 连贯这个 SSH 连贯会被用作反向 HTTP 代理,代理到 localhost 的制订 HTTP 端口这个中间件会间接在 SSH 的会话中执行 HTTP 申请的 body 的内容中间件会将执行内容的后果以及状态代理回复给请求者性能代理 HTTP body 的内容到 SSH shell 并执行 中间件的次要性能就是将任意HTTP 申请中 body 的内容附加一个超时并执行 举例: 当应用curl去 Post 一个申请到制订 URL, 会是如下命令: curl -X POST -d "ping 8.8.8.8" http://example.com 这个申请会被中间件传递到驱动容器中的shell中执行: ~ # ping 8.8.8.8 HTTP 的返回后果如下 (留神这个输入不全,是因为咱们设定了一个命令超时的环境变量): PING 8.8.8.8 (8.8.8.8): 56 data bytes64 bytes from 8.8.8.8: seq=0 ttl=36 time=47.227 ms64 bytes from 8.8.8.8: seq=1 ttl=36 time=50.137 ms64 bytes from 8.8.8.8: seq=3 ttl=36 time=47.619 ms查看session.Run(cmd)谬误并设定 HTTP 的返回状态码 ...

March 15, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:Shifu基础功能设备管理

设施治理deviceshifu_configmap.yaml中的telemetries示意主动测量记录传导。Shifu通过telemetries中设置的办法,以指定工夫向设施周期性地发送申请,来判断设施的连贯状况。如果设施呈现故障或者连贯呈现问题,edgeDevice的状态将产生扭转,您能够通过kubectl describe edgedevice -A查看其状态。 ...telemetries: | telemetrySettings: telemetryUpdateIntervaInlMiliseconds: 1000 telemetries: device_health: properties: instruction: get_server initialDelayMs: 1000 intervalMs: 1000其中telemetrySettings下的telemetryUpdateIntervaInlMiliseconds示意主动测量的工夫距离。 telemetries下能够蕴含多个对象,即能够同时开启多个对象。 案例演示咱们先启动一个OPC UA设施,并启动deviceShifu。之后咱们通过以下命令查看设施的工作状态:$ kubectl describe edgedevice -A...Status: Edgedevicephase: RunningEvents: <none>咱们能够察看到以后设施处于Running状态,此时咱们将设施敞开。此时咱们再通过以下命令查看设施的工作状态:$ kubectl describe edgedevice -A...Status: Edgedevicephase: FailedEvents: <none>咱们能够察看到以后设施处于Failed状态,此时咱们将设施重新启动。Shifu检测到设施启动后将更新设施状态到Running,咱们输出以下指令来查看设施状态的变更:$ kubectl describe edgedevice -A...Status: Edgedevicephase: RunningEvents: <none>

March 7, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:边无际CTO李翔云原生优势赋能AIoT开发

2023年寰球人工智能开发者先锋大会(GAIDC)于2月25日、26日在临港胜利举办,大会深刻贯彻党的二十大报告指示精神,以“向光而行的开发者”为主题,围绕AI开发者所关注的前瞻摸索、开源凋谢、人才引育、生态培养等方面开展。本届寰球人工智能开发者大会汇聚寰球顶尖行业大咖,邀请到Linux凋谢元宇宙基金会执行董事Royal O’Brien、中国科学院院士鄂维南、中国工程院院士王坚、商汤科技联结创始人徐立,此外还有泛滥开发者红人、代码大神。 1小时42分观看李翔演讲视频 边无际北京科技有限公司的CTO李翔受邀参加论坛演讲,进行了“Shifu云原生赋能AIoT开发”的主题演讲,深刻解说了云原生和IoT的联合的技术门路,以及边无际公司在这该畛域的实际和教训。以下为演讲原文: 1、云原生进入边缘场景云原生这个名词置信大家都不生疏了,当初十分风行。随着云服务厂商在各大畛域的逐步攻城略地,云原生作为一个开发理念也被带入了其余各个领域,简略来说它给咱们带来了四个个性: 首先是高扩展性,云原生能够依据咱们的需要进行弹性伸缩,保障不浪费资源,也不会缺资源。 第二是高灵活性,它是对之前这种耦合度很高的零碎进行解耦,造成一个个的小小的微服务,如此一来,服务其实就模块化了。如果哪个中央呈现问题,想减少哪些方面的需要,就能够只开发这一个微服务,而不须要管其余的服务。 第三是高适应性,云原生开发理念要求咱们的服务能够适应绝大多数软硬件环境,简略来说就是跨平台,不受外界环境的影响。 最初是高敏捷性,咱们须要对任何问题和需要产生快速反应,继续的开发和部署。服务器和容器化编排等技术其实都是发祥于云原生理念,对于企业来讲,它带来的益处就是更棒的降本增效。 云服务厂商给咱们提供了根底硬件和技术软件,咱们不须要花工夫和精力去思考怎么买硬件,怎么配置这些硬件,这就给咱们升高了很大的老本。同时,依赖于对立的开发工具,升高了软件开发者的学习老本。容器化提高效率,比如说云原生的开发者其实绝大多数都是在用麻利开发准则,因为它们之间是相辅相成的。 每次要开发一个货色,只有关注这部分的微服务,更改这一部分的代码,而不须要去思考是否会造成牵一发而动全身,是否会造成软件整体的间接崩塌。因为在微服务高度解耦的体系下是很难产生的,所以就不须要管不相干的服务带来的影响,只须要专一于问题自身。 如此一来,设计和开发的老本就会升高很多。同时咱们进行软件更新的时候,因为微服务架构以及云计算厂商提供了大量的冗余,软件更新不会导致服务的长时间离线,用户体验变得十分高。 云原生架构的外围概念一共有6个。 不可变基础设施。简略来讲它就是保障服务器是可替换的,或者说硬件是可替换的。咱们在设计软件的时候齐全不须要也不应该去思考软件变动会对硬件带来什么影响。咱们能够当做硬件不存在,或者说是当做这个硬件永远是适宜软件的就能够了。微服务。微服务也是一个十分风行的名词,每个微服务之间彼此是独立的,这样在开发的时候就加重了很多累赘。服务网格。服务网格其实就是一个不被感知的交换层,换句话说咱们在开发微服务的时候,只有保障微服务自身是能够交互的就能够了,至于他们怎么交互,微服务之间是怎么交换,微服务和用户之间是怎么交换,咱们不须要管,这是服务网格主动帮咱们解决的。容器。容器也是一个十分风行的词了,它能给咱们带来很轻的环境、很少的资源节约、进步了扩展性,简略来说就是跨平台这种成果。咱们只须要把服务打包成容器镜像,那么它跑到哪个中央以及怎么跑都无所谓。可继续集成和可继续部署,或者说CI/CD。它给咱们提供了一整套的开发和部署流程,咱们只须要把代码上传,剩下的包含编译、测试、部署都是由 CI/CD来实现的,咱们齐全不须要管。API。API是用户跟软件进行交互的最外围的货色,它是所有沟通的基石,其实用软件实质上来说就是在调API。 这六个概念能够合成一个简略的架构。用户先进行API调用,而后API调用信息通过服务网格传送给各个微服务,再进行解决。如果有新版本要更新,新版本会经由 CI/CD来部署到各个微服务之中,保障服务的顺利更新。最底下计算资源(不可变基础设施)齐全不必管,它就是在那,而且会始终反对咱们。 上图是对于云原生畛域的倒退进度。依据 CNCF (cloud native computing foundation)给的数据,从中能够发现:contributor,member,end user,project的数量逐年增长,而且越来越多,增长速度越来越快,所以咱们能够说云原生在各个领域的扩大是呈燎原之势或者说是不可阻挡的潮流。 上图是以云原生为根底开发的一系列我的项目。从中能够看到很多驰名我的项目,比方kubernetes,etcd以及helm等。这些咱们耳熟能详的我的项目其实都是云原生孵化进去的,而且的确都是在各个领域有了十分宽泛的利用,占有十分重要位置。 2、AIoT逐步在边缘场景风行AIoT当初逐步成为一个十分炽热的风行概念,是因为随着边缘计算算力的一直增长,咱们能够把AI的工作放在边缘端进行。一旦提到边缘计算,那么显然这就是IoT的天下了。 当初有了AIoT这个词,或者说是AIIoT,因为AIoT是Artificial Intelligence of Things。咱们当初探讨的是设施之间进行万物互联,所以是AI 和IoT。当初的趋势是:首先设施自身是越来越智能;AI运算也逐步下沉到边缘端,很多设施自身都曾经开源,本人的API、甚至是设计图也开源了。所以咱们在物联网畛域会遇到越来越多的能够让咱们自在编程的设施、自在交互的设施。 咱们发现,在线下的社区中,有很多开发者甚至在本人制作这种人工智能设施。这种智能硬件越来越多,同时也给咱们带来了更多的 AIoT需要。所以当下是非常适合AIoT进行进一步的蓬勃发展。 ChatGPT的风靡寰球其实给咱们带来了很大启发:人类跟设施进行交互到底是在干什么?其实就是人与设施进行交换。按这个按钮是要通知设施:你要执行这个操作。而后设施反馈绿灯一亮就是在通知咱们操作执行实现了。所以这其实是在交换。 那么如果应用GPT3或者相似的LP模型来赋能设施的话,就会发现:咱们甚至就不须要看说明书来学习这个按钮是干什么的。咱们只须要给设施下命令,以自然语言跟它说:“请帮我做这个”,设施就会以自然语言来回复:“我做完了”。这对于用户体验的晋升以及学习老本的升高都十分无利。 上图是一个十分乏味且有启发性的Project。Ellee是一个以Jetson Xavier和GPT3联结训练进去的一个玩具熊。作者让玩具熊能够跟他孩子进行自在交换对话。 云原生其实给AIoT提供了很多十分有用的个性,甚至能够说云原生就是为AIoT开发了这些个性。比方以Kuberbetes为核心的编排零碎提供了CPU管理策略,能够间接隔离CPU,也就是说保障CPU资源间接被无效利用在CPU-heavy的工作中。这就保障CPU不去掺合AI这些事了。家喻户晓,AI是要用到GPU的,那么Kuberbetes提供的设施插件让利用领有能够用GPU的能力。拓扑管理策略用于保障资源无效地调配给GPU和CPU。Pod和Operator用于保障微服务的相互独立以及自动化运行。这都是非常适合AIoT在边缘端进行操作的一系列个性。 3、Shifu赋能云原生AIoT 所以边无际就开发出了Shifu这一云原生AIoT开发平台,其目标是为了把这些方才提到了云原生和AIoT的个性进行联合,开释出更大能量。 Shifu是基于Kuberbetes的开发框架,它的核心技术或者外围个性就是结构性虚拟化。Shifu把一个个设施虚拟化成一个个微服务,这些微服务对于用户来讲就是一个API,用户能够间接通过调用API来调用设施;同时因为这些API是对立的,用户基本不须要什么学习老本就能够操纵所有的设施,这是一个十分棒的交互能力。 如上图所示,是Shifu的技术架构。能够看到最底层的物理设施就是实在设施,曾经由Shifu变成了形象的虚构设施,一堆物理设施集群能够形象到虚构设施的集群,整个场景就变成了可编程的场景。由此也就有了虚构实验室和虚构工厂一类的货色。事物外部自身有这种平安框架,能够保证系统的平安。管控框架能够保障设施连贯和交互顺利运行,以及互联框架保障设施之间的单干,平台框架能够用UI进行操作,由主动调度零碎进行设施自动化以及资源调度,这就是Shifu的一个大抵构造。 Shifu提供的是从接入设施到整个零碎运维一整套的解决方案。首先,Shifu对市面上绝大多数的协定和驱动都是兼容的,能够即插即用,没有生态壁垒。在利用开发局部,Shifu其实给用户提供了一系列API,让用户能够自行调用,保障用户可能非常简单地调用任何设施。最初一环是零碎运维,是k8s原生架构。Kuberbetes自身是一个十分好的运维工具。鉴于已利用了这种微服务架构以及对立的API,所以在运维方面也是非常简单的,提供了超高的零碎稳定性,是一个从0-100的整套解决方案。 咱们给Shifu的定义是连贯云端和设施的桥梁。开源我的项目中有K3s、Edge X、EMQ之类的产品,也是服务于物联网局部,其实他们的个性其实并不齐全跟Shifu一样,Shifu采纳了云原生一体化架构将设施间接管起来。 所以,这是Shifu的一个十分好的竞争劣势。Shifu的次要发力点其实是在工业智能制作畛域,因为Shifu能够首先保障连贯所有设施,而后保障整个场景智能化,以及让开发更加疾速。Shifu给厂商或者客户提供了这一整套解决方案,会解决他们在云端、在边缘侧,以及在它的设施或者工业现场的接入、设施治理、运维的一系列痛点。 具体而言,咱们首先实现了十分好的云边协同。Shifu能够在云端做一些比较复杂的操作,在边缘端做一些比方边缘AI算力的部署,边缘AI利用的部署这些货色,保障云和他人之间的交换是通顺的。其次能够保障对设施的百分百兼容,保障云边端这三局部能够互通有无。如果没有云或者说不想联网,那么也能够保障只在边缘侧和设施侧进行部署,也是一个十分好的、十分残缺的私有化解决方案。 Shifu实现的成果是把这种传统的管制架构,比方图里的工业软件ANDON、EMS、SCADA跟底下的控制器设施进行连贯的复杂性升高。在实在的工业现场。异构设施PLC、HMI的联系方式不一样,所以咱们就须要思考如何连贯到MES零碎,这些是须要高度定制化的,而且牵一发而动全身,十分难以复用。 Shifu就是用来改善这个问题。Shifu能够把上层局部的这些业务全副兼容,北向凋谢的就是残缺对立的API,不须要任何学习副本,只须要进行调用。实际上咱们凋谢的是HTTP,比如说咱们在调用的时候间接调用HTTP API就能够实现这所有。这就是Shifu提供的一个十分好的对立计划。 4、Shifu利用案例咱们方才提到了Shifu框架,其实该框架曾经在很多客户那里失去了正确和宽泛的利用。 第一个例子是工业4.0液体实验室。客户有一系列实验室,实验室里有一堆分液器、美标仪、液体定量器、主动导引车、机械臂等货色。咱们有必要理解这些货色是干什么的吗?其实没有必要,咱们不须要晓得它们是什么,只须要晓得有什么能力。比如说某个仪器提供摇试管的能力,那么Shifu就能够将其形象成API,摇这个动作就是一个API,用户就能够进行调用。 Shifu对所有的设施做的都是这些事,把设施自身变成一系列API。有一个乏味的事就是机械臂和主动导引车,这两个其实能够组装到一起的,而且咱们在Shifu外面也实际上真的把它俩组装成一起。这两个是一个数字实现或者说一个微服务,这是Shifu能够提供的比拟高级的能力,设施的聚合。 整个流程是把机械臂安在导引车上,而后拿这些试管别离送到分液器上,再送到酶标仪上,再送到震荡器里进行解决,而后再拿下来送到另外一个机器上。Shifu管制的就是这一套流程,它管控和编排所有的设施,而后运行用户的自动化的生产逻辑。 软件的架构如上图所示。其实也并不简单,Shifu这边有一个Shifu Controller,相当于一个中枢,这些node用户能够本人定义, processing unit蕴含了解决液体的货色,MovingArm是一个治理主动导引车加机械臂合起的一个聚合。其实这是一个非常简单的架构,Shifu能够反对边缘平台Prometheus,SQL,MQ等对底下数据利用。 ...

March 1, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:用户手册遥测服务之推送至-MQTT

推送至 MQTT创立TelemetryService Yaml 文件#telemetry_service.yamlapiVersion: shifu.edgenesis.io/v1alpha1kind: TelemetryServicemetadata: name: push-endpoint-1 # tag namespace: devicesspec: telemetrySeriveEndpoint: http://telemetryservice.shifu-service.svc.cluster.local serviceSettings: MQTTSetting: MQTTServerAddress: 192.168.14.163:1883 # 将其批改为 MQTT Broker 的地址 MQTTTopic: /test/test # 将其批改为你公布数据的主题telemetrySeriveEndpoint是telemetryService的端点地址。MQTTServerAddress示意你的MQTT Broker的地址。MQTTTopic示意你公布原始数据的主题。 备注如果你有多个遥测服务,你能够把它们写在一个文件里,用---进行宰割。编辑Configmap Yaml文件# configmap.yamldata: telemetries: | telemetries: device_health1: properties: instruction: status pushSettings: telemetryCollectionService: push-endpoint-1 # 将其批改为你刚创立TelemetryService的名字(# tag)而后编辑Configmap.yaml文件,确保telemetryCollectionService的值与你在上一步创立的遥测服务的名称雷同。 再次部署deviceShifu而后你须要再次部署deviceShifu,这样TelemetryService就会将采集到的数据公布到你的MQTT Broker中。 例子上面是一个例子,帮忙你更好地理解如何应用它。 https://github.com/Edgenesis/...

February 27, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:用户手册遥测服务之部署遥测服务

什么是遥测服务遥测服务是ShifuCRD的一部分。它形容了一个服务端点,deviceShifu能够应用遥测配置向其推送数据。 装置遥测服务Shifu提供了一个一键式装置,你能够应用以下命令将telemetryService装置到你的集群。 kubectl apply -f https://gitee.com/edgenesis/shifu/raw/v0.12.0/pkg/telemetryservice/install/telemetryservice_install.yaml

February 24, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:大规模-IoT-边缘容器集群管理的几种架构5总结

前文回顾大规模 IoT 边缘容器集群治理的几种架构-0-边缘容器及架构简介大规模 IoT 边缘容器集群治理的几种架构-1-Rancher+K3s大规模 IoT 边缘容器集群治理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad大规模 IoT 边缘容器集群治理的几种架构-3-Portainer大规模 IoT 边缘容器集群治理的几种架构-4-Kubeedge️Reference:IoT 边缘计算系列文章总结解决方案长处毛病实用场景Rancher+K3s- 原生 Kubernetes 生态- 残缺的企业性能- 运维简略- 资源占用较多- (边缘)网络简单且较多1. 中大型边缘(如工厂等)2. 守业公司:边缘业务疾速启动HashiCorp 解决方案- 部署旧版应用程序- 简略牢靠- HashiCorp 生态系统- 不兼容 Kubernetes 生态- 治理性能较少1. 大/超大规模边缘2. 相熟 HashiCorp 生态系统Portainer + Docker- 升高边缘我的项目所需的员工技能程度- 轻量- 反对边缘 FIDO 和 英特尔 AMT- 开源版性能受限1. 小型/家庭边缘2. 员工对 K8s 和 HashiCorp 均不太理解Kubeedge- 大规模- 反对简单的边云网络环境- 边缘设施治理- 复杂度高- 中文文档品质个别- 自动化运维艰难1. 大型公司:大/超大规模边缘2. 边缘网络特地简单3. 信创需要本文介绍了边缘容器/边缘计算的基本概念及发展趋势,以及在边缘大规模扩散治理的状况下,特地须要容器/Kubernetes/容器编排对立治理散发的能力。同时介绍了在边缘场景下的一些长处和毛病,以及具体的场景。 而后引出本文的重心:IoT 边缘容器集群治理的几种架构。 Rancher + K3sHashiCorp 解决方案 --- Nomad + DockerPortainer + DockerKubeedge并提供这几种架构相干的参考架构图、计划优缺点及实用场景。 ...

February 24, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:为什么-ESG-对物联网领域大公司很重要物联网如何帮助实现-ESG-目标

起源 | IoT Now Edgenesis编译 ESG 是环境(Environmental)、社会(social)和治理(Governance)的缩写,是一个评估投资的可持续性和对公司或组织的社会影响的框架。ESG 评估的三个因素能够概括为: 环境:公司的生态影响包含其碳脚印、净化程度和资源耗费。社会:公司对社会的影响,例如看待员工、客户和社区的形式,以及在人权和多元化方面所做的致力。治理:公司的领导和治理,包含其在透明度、问责制和道德行为方面的记录。公司、投资者、分析师和评级机构应用 ESG 来评估公司的整体可持续性、长期增长后劲及其面临的环境、社会和治理危险。通过思考这三个方面,投资者能够更好地理解公司的经营情况、领有的时机和潜在的危险。 1、ESG 对物联网畛域大公司的益处 在思考如何应用 ESG 之前,首先应该理解它能为企业带来什么益处。ESG 有几大重要劣势,特地是对于物联网畛域的老牌公司而言,包含: 名誉:通过在经营中实际 ESG,物联网公司能够进步名誉并吸引意识到这些问题的客户。某些品牌、消费者或潜在合作伙伴只会与在这些问题上享有很高名誉的公司单干。风险管理:所有行业的合规性和治理法规都变得越来越严格和简单,特地是在环境影响和数据隐衷方面。采纳 ESG 能够帮忙公司辨认和加重潜在危险,例如监管罚款和名誉侵害。节约老本:通过践行可继续倒退能够帮忙公司降低成本,例如,缩小能源消耗和节约。更不用说防止因名誉受损而导致的监管罚款或财务损失。翻新:强调 ESG 能够促成开发解决环境和社会问题的新产品和服务。许多物联网公司在进行此类深入分析之前,并没有意识到潜在危险、暗藏的低效率和改良机会。长期增长:优先思考 ESG 的公司能够通过应答与环境和社会可持续性相干的将来挑战来实现长期增长。这在以后气候变化和政治不稳固的时代背景下尤为重要。总之,将 ESG 准则纳入其经营的物联网公司能够通过升高危险、提高效率和着眼长期增长而受害。 2、ESG 与物联网——物联网如何帮忙实现 ESG 指标 物联网可在多方面使组织受害,包含简化经营、降低成本、减速决策制定、改善客户体验以及进步组织范畴内的可见性。实际上,你可能曾经处于 IoT 采纳之旅的某个阶段。 然而,物联网还能够通过多种形式帮忙组织实现 ESG 指标: 能源效率:物联网传感器或设施能够监控和优化建筑物和工业设施的能源应用,这有助于缩小能源应用、缩小温室气体排放并升高能源老本。可继续供应链治理:物联网可用于跟踪整个供应链中货物和资料的运输,提供透明度和可见性,并能剖析预测洽购、履行产品的过程可能对环境产生的影响。环境监测:物联网传感器可用于收集无关环境因素的数据,例如空气、水质以及土壤情况,这能够帮忙组织辨认和解决环境问题。社会责任:物联网设施可监控员工的工作条件,确保恪守劳动法和人权规范。此外,还能为员工发明欢快和富有成效的工作条件。简而言之,组织能够通过利用物联网做出更理智、合乎 ESG 指标的决策,从而更深刻地理解其经营。 3、物联网中的 ESG 示例组织曾经发现物联网中有各种有用应用程序能够进步其 ESG 位置。尽管应用程序太多,无奈穷尽,但这里也列举了一些最有影响力的例子: 智能楼宇治理 这通常波及在整个建筑物中部署各种传感器以优化应用。例如,优化能源应用、缩小水资源节约、放弃舒服(或要求)的温度程度、监控火灾或其余危险、入职或领导员工等。 回收 由各种传感器和 RFID 跟踪器组成的物联网零碎可用于分类和跟踪废料,这可用于促成废料的无效处理和回收,同时将对环境的影响降至最低。 交通 交通部门在物联网技术的部署中受益匪浅,能够用其监控和跟踪车队、建模和预测运输工夫、优化时间表和路线来保障驾驶员平安。因而,这能够提高效率、缩小排放并改善工作条件。 4、物联网中 ESG 的挑战应用 ESG 技术时会连续部署和治理 IoT 设施所波及的许多传统挑战,包含: 整个物联网设施群的跟踪和库存治理,包含治理生命周期。对物联网设施进行保护,例如更换电池、测试设施性能和读数的有效性、更换有故障的传感器、清洁等。确保适当的基础设施(例如能源和网络带宽)以充分利用物联网。解决平安和隐衷问题。起草和执行政策,确保以合乎道德和社会责任的形式应用物联网,并合乎外部治理和合规实际。确保物联网设施在其生命周期完结时失去妥善处置或回收。5、通过物联网实现 ESG 指标的最佳实际如你所见,在为 ESG 施行物联网时,有很多重要因素在发挥作用,而不仅仅是技术及其应用形式。你须要正确处理并始终保持最佳实际以确保获得踊跃成绩。 ...

February 10, 2023 · 1 min · jiezi

关于iot:阿里云-IoT-物联网实例讲解实践类

一、IoT 物联网场景通用架构参考oT 企业实例计费指标解说 1.1 视频解说点击查看视频解说 https://space.bilibili.com/88...1.2 端到端全链路开发教程企业物联网平台开发实战 https://developer.aliyun.com/...1.3 设施上云 4 种计划解说DTU 模式设施网络时延检测设施异样离线排查IoT 平台内置 AMQP 队列的实时优先策略本地 IDC-企业云网络-IoT 平台买通 https://help.aliyun.com/docum...设施地区散布(省/市/区)音讯链路排查运维监控 二、阿里云 IoT 官网材料企业物联网实例:https://www.aliyun.com/produc...产品帮忙文档:https://help.aliyun.com/docum...治理控制台:https://iot.console.aliyun.com企业实例费用评估:https://common-buy.aliyun.com...技术咨询工单入口:https://smartservice.console....自建 IoT 和阿里云 IoT 比照:https://help.aliyun.com/docum...企业实例解说 PPT阿里云AIoT企业物联网实例2021_一澄.pdf IoT 平台技术白皮书阿里云物联网平台技术白皮书.pdf 存量设施 0 革新迁徙计划https://www.yuque.com/cloud-d... 三、IoT 特定场景最佳实际开源 MQTT 托管 IoT 企业实例开发实战https://www.yuque.com/cloud-d...IoT 设施三元组烧录 4 种计划https://developer.aliyun.com/...设施影子开发实战https://developer.aliyun.com/...LoRaWAN 设施接入阿里云 IoThttps://developer.aliyun.com/...电信 AEP 平台 NB-IoT 对接阿里云 IoThttps://developer.aliyun.com/...存量设施零革新,数据上云计划https://developer.aliyun.com/...设施在线/离线状态缓存计划https://developer.aliyun.com/...设施之间 M2M 音讯通信计划https://developer.aliyun.com/...IoT 设施 4G 基站定位,WiFi 定位https://developer.aliyun.com/...近程固件降级 OTA,资源包更新https://developer.aliyun.com/...X509证书双向认证开发实战(仅华东 2 公共区)https://developer.aliyun.com/...物联网平台规格选型,运维监控https://developer.aliyun.com/...工作治理- 设施重启、资源包更新、固件降级、近程配置https://developer.aliyun.com/...秒级 100 万音讯播送实战https://developer.aliyun.com/...音讯轨迹全景图详解-独门秘籍https://developer.aliyun.com/...IoT+DB+DataV 物联网可视化大屏实战https://developer.aliyun.com/...设施离线时,音讯触达 2 种计划https://developer.aliyun.com/...设施免预注册,MQTT 动静注册计划https://developer.aliyun.com/...设施标签治理性能应用案例https://developer.aliyun.com/...企业实例设施接入开发残缺实战https://developer.aliyun.com/...IoT 平台各个 regionId 速查https://developer.aliyun.com/...IoT 平台+表格存储 OTS 设施状态缓存计划https://developer.aliyun.com/...IoT+TSDB+Quick BI 架构环境监控实战https://developer.aliyun.com/...设施三元组免烧录,动静注册计划https://developer.aliyun.com/...自建 IoT,挪动 OneNet 云云对接计划https://developer.aliyun.com/...ESP8266 Arduino 硬件上云开发实战https://developer.aliyun.com/...MQTT 协定网络通信详解https://developer.aliyun.com/...设施自定义 Topic 通信最佳实际https://developer.aliyun.com/...JMeter 工具压测 IoT 平台性能实战https://developer.aliyun.com/...公有协定(电力 101,JT808,HJ212)二进制解析开发实战https://developer.aliyun.com/...网关-子设施开发实战https://developer.aliyun.com/...自建 MQTT 平台迁徙上云开发实战https://developer.aliyun.com/...同步调用 RRPC 开发实战https://developer.aliyun.com/...固件降级,系统升级,资源包降级原理和计划https://developer.aliyun.com/...跨账号迁徙,三元组免烧录,动静注册设施https://developer.aliyun.com/... ...

December 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于iot:京东云开发者|IoT运维-如何部署一套高可用K8S集群

环境 筹备工作配置ansible(deploy 主机执行) # ssh-keygen# for i in 192.168.3.{21..28}; do ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub $i; done[[email protected] ~]# cat /etc/ansible/hosts [etcd]192.168.3.21192.168.3.22192.168.3.23[k8s-master]192.168.3.24192.168.3.25192.168.3.26[k8s-worker]192.168.3.27192.168.3.28[k8s:children]k8s-masterk8s-worker优化主机配置敞开防火墙和selinux # ansible all -m shell -a "systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld"# ansible all -m shell -a "sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config"批改limit 敞开替换分区 # swapoff -a# ansible k8s -m shell -a "yes | cp /etc/fstab /etc/fstab_bak"# ansible k8s -m shell -a "cat /etc/fstab_bak | grep -v swap > /etc/fstab"# ansible k8s -m shell -a "echo vm.swappiness = 0 >> /etc/sysctl.d/k8s.conf"# ansible k8s -m shell -a "sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s.conf"配置ipvs# cat /root/ipvs.sh #!/bin/bashyum -y install ipvsadm ipset####创立ipvs脚本 cat > /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules << EOF#!/bin/bashmodprobe -- ip_vsmodprobe -- ip_vs_rrmodprobe -- ip_vs_wrrmodprobe -- ip_vs_shmodprobe -- nf_conntrack_ipv4EOF ####执行脚本,验证配置 chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modulesbash /etc/sysconfig/modules/ipvs.moduleslsmod | grep -e ip_vs -e nf_conntrack_ipv4########################## ansible k8s -m script -a "/root/ipvs.sh"配置网桥转发规定 ...

November 3, 2022 · 16 min · jiezi

关于iot:如何在Angular项目中使用MQTT

如何在Angular我的项目中应用 MQTT前言Angular 是一个基于 TypeScript 构建的开发平台。它包含一个基于组件的框架,用于构建可伸缩的 Web 利用;一组完满集成的库,涵盖路由、表单治理、客户端-服务器通信等各种性能;一套开发工具,可帮忙用户开发、构建、测试和更新代码。 MQTT 是一种基于公布/订阅模式的轻量级物联网音讯传输协定。该协定提供了一对多的音讯散发和应用程序的解耦,传输耗费小,可最大限度缩小网络流量,同时具备三种不同音讯服务质量等级,满足不同投递需要的劣势。 本文将介绍如何在 Angular 我的项目中应用 MQTT 协定,实现客户端与 MQTT 服务器的连贯、订阅、收发音讯、勾销订阅等性能。 我的项目初始化新建我的项目参考链接如下:应用 Angular CLI 创立 Angular 我的项目 示例: ng new my-app装置 MQTT 客户端库本次应用的是库为 ngx-mqtt,这个库不仅仅是 MQTT.js 的包装器,用于 angular >= 2。它应用 observables 并负责订阅解决和音讯路由, ngx-mqtt 非常适合具备许多组件和许多订阅者的应用程序。 通过命令行装置 ngx-mqtt,能够应用 npm 或 yarn 命令(二者选一) npm install ngx-mqtt --save yarn add ngx-mqttMQTT 的应用连贯 MQTT 服务器本文将应用 EMQX 提供的收费公共 MQTT 服务器,该服务基于 MQTT 云服务器 - EMQX Cloud 创立。EMQX 是一款大规模分布式物联网 MQTT 音讯服务器,可高效牢靠连贯海量物联网设施,实时处理散发音讯与事件流数据,助力构建要害业务的物联网平台与利用。 服务器接入信息如下: ...

October 13, 2022 · 2 min · jiezi

关于iot:感芯MC3172点亮OLED屏幕

前言感芯科技推出了一款64线程的MCU,此前在感芯科技的公众号申请了一块收费的开发板,进行了简略的评测应用,整体上应用体验良好。首先这款开发板的个性是64线程,高实时和高确定性,其线程频率由外部时钟动态片分,换言之就是线程逻辑上独立,实用于高实时的利用场景——它就是MC3172。 根底信息这块开发板目前曾经调试过PWM呼吸灯,UART,SPI,OLED亮屏等性能,整体上手难度个别,开发板图例如下,更多相干信息请返回文章底部进入开发板官网链接进行查看: 点亮OLED本次例程针对SH1106,这块OLED采纳SPI协定,屏幕大小为1.3英寸,分辨率为128 * 64。 话不多说,间接上代码: /* LED 128*64 7 PINs SPI Protocal Driver * @Date 2022-07-16 * @Author Winter * @License Apache Licence 2.0 */#include "MC3172.h"#define OLED_COLUMN_NUMBER 128 // Screen resolution width#define OLED_ROW_NUMBER 64 // Screen resolution height#define OLED_COLUMN_OFFSET 2#define OLED_PAGE_NUMBER OLED_ROW_NUMBER / 8 // how many pages to divide ROW#define OLED_POS_PORT GPIOC_BASE_ADDR#define OLED_GPCOM_PORT GPCOM9_BASE_ADDR#define OLED_GPCOM_TX_RP GPCOM9_TX_RP#define OLED_GPCOM_TX_WP GPCOM9_TX_WPstatic u8 video_buffer[1024]; // Video Memory// RST(RES): Reset Signal Input, High for normal operation// Position: PORTC[2]#define SET_SPI_RST_0 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_0(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN2))#define SET_SPI_RST_1 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_1(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN2))// DC: Data/Command Control// Position: PORTC[5]#define SET_SPI_DC_0 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_0(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN5))#define SET_SPI_DC_1 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_1(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN5))// CS: Chip Select// Position: PORTC[4]#define SET_SPI_CS_0 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_0(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN4))#define SET_SPI_CS_1 GPIO_SET_OUTPUT_PIN_TO_1(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN4))// SH1106 commands for SPIconst unsigned char _init_cmd[25] = { 0xAE, //Set display off 0xD5, //Set frequency division 0x80, //[3:0],Set display divide ratio;[7:4],(OSC drequency) 0xA8, //Set multiplex ratio. 0X3F, //default is 1/64 0xD3, //Set display offset 0X00, //default is 0 0x40, //set display start line [5:0] 0x8D, //Set charge pump 0x14, 0x20, //Set address mode 0x02, //[1:0],00,column first;01,row first;10,page first;default is 10; 0xA1, //Set segment Re-map,bit0:0,0->0;1,0->127; 0xC8, //Set COM output scan direction,bit3:0,normal mode;1,redefine mode COM[N-1]->COM0;N:driver channeles (C0 display inverse) C8 0xDA, //Set COM I/O 0x12, //[5:4] 0x81, // Set contrast 0x66, // Set brightness, 1~255;default is 0X7F 0xD9, //Set pre-charge period 0xf1, //[3:0],PHASE 1;[7:4],PHASE 2; 0xDB, //Set VCOMH deselect level 0x30, //[6:4] 000,0.65*vcc;001,0.77*vcc;011,0.83*vcc; 0xA4, //Set entire display on/off ;bit0:1,on;0,off; 0xA6, //Set display mode;bit0:1,Normal;0,Inverse 0xAF, //Set display on};void _oled_init_io(void){ // CS:PORTC[4] DC:PORTC[5] RES:PORTC[2] SDA:PORTC[6] SCK:PORTC[7] INTDEV_SET_CLK_RST(OLED_POS_PORT, (INTDEV_RUN | INTDEV_IS_GROUP0 | INTDEV_CLK_IS_CORECLK_DIV32)); // 133/32 GPIO_SET_OUTPUT_EN_VALUE(OLED_POS_PORT, (GPIO_PIN2 | GPIO_PIN3 | GPIO_PIN4 | GPIO_PIN5), GPIO_SET_ENABLE); INTDEV_SET_CLK_RST(OLED_GPCOM_PORT, (INTDEV_RUN | INTDEV_IS_GROUP0 | INTDEV_CLK_IS_CORECLK_DIV32)); GPCOM_SET_OUT_PORT(OLED_GPCOM_PORT, (GPCOM_P0_OUTPUT_DISABLE | GPCOM_P1_OUTPUT_DISABLE | GPCOM_P2_OUTPUT_ENABLE | GPCOM_P2_IS_MASTER_OUT | GPCOM_P3_OUTPUT_ENABLE | GPCOM_P3_IS_MASTER_CLK)); GPCOM_SET_COM_MODE(OLED_GPCOM_PORT, (GPCOM_SPI_MASTER_MODE0 | GPCOM_TX_MSB_FIRST | GPCOM_RX_MSB_FIRST)); GPCOM_SET_COM_SPEED(OLED_GPCOM_PORT, 4156250, 1000000); GPCOM_SET_OVERRIDE_GPIO(OLED_GPCOM_PORT, (GPCOM_P2_OVERRIDE_GPIO | GPCOM_P3_OVERRIDE_GPIO));}void _oled_send_byte(unsigned char byte){ u8 tx_data_wp = 0; tx_data_wp = GPCOM_GET_TX_WP(OLED_GPCOM_PORT); GPCOM_SEND_TX_DATA(OLED_GPCOM_PORT, tx_data_wp + 0, byte); // Write data to cache 0 buffer. tx_data_wp += 1; GPCOM_SEND_TX_WP(OLED_GPCOM_PORT, tx_data_wp); while (OLED_GPCOM_TX_RP != OLED_GPCOM_TX_WP) { // waiting for transmission };} // SPI_SendBytevoid _oled_send_cmd(unsigned char o_command){ SET_SPI_DC_0; SET_SPI_CS_0; _oled_send_byte(o_command); SET_SPI_CS_1; // SPI_DC_1;}void _oled_send_data(unsigned char o_data){ SET_SPI_DC_1; SET_SPI_CS_0; _oled_send_byte(o_data); SET_SPI_CS_1;}void _oled_set_column(unsigned char column){ column += OLED_COLUMN_OFFSET; _oled_send_cmd(0x10 | (column >> 4)); //Setting the column higher bits. _oled_send_cmd(0x00 | (column & 0x0F)); //Setting the column lower bits.}void _oled_set_page(unsigned char page){ _oled_send_cmd(0xb0 + page);}void _oled_clear(void){ unsigned char page, column; for (page = 0; page < OLED_PAGE_NUMBER; page++) // page loop { _oled_set_page(page); _oled_set_column(0); for (column = 0; column < OLED_COLUMN_NUMBER; column++) // column loop { _oled_send_data(0x00); } }}void _oled_fullfilled(void){ unsigned char page, column; for (page = 0; page < OLED_PAGE_NUMBER; page++) // page loop { _oled_set_page(page); _oled_set_column(0); for (column = 0; column < OLED_COLUMN_NUMBER; column++) // column loop { _oled_send_data(0xff); } }}void _oled_init_cmds(void){ unsigned char i; for (i = 0; i < 25; i++) { _oled_send_cmd(_init_cmd[i]); }}void _frame_refresh(const unsigned char *ptr_pic){ unsigned char page, column; for (page = 0; page < (OLED_ROW_NUMBER / 8); page++) // page loop { _oled_set_page(page); _oled_set_column(0); for (column = 0; column < OLED_COLUMN_NUMBER; column++) // column loop { _oled_send_data(*ptr_pic++); } }}void _frame_refresh_inverse(const unsigned char *ptr_pic){ unsigned char page, column, data; for (page = 0; page < (OLED_ROW_NUMBER / 8); page++) // page loop { _oled_set_page(page); _oled_set_column(0); for (column = 0; column < OLED_COLUMN_NUMBER; column++) // column loop { data = *ptr_pic++; data = ~data; _oled_send_data(data); } }}int oled_init(void){ _oled_init_io(); SET_SPI_RST_0; delay_ms(500); SET_SPI_RST_1; delay_ms(500); _oled_init_cmds(); _oled_fullfilled(); delay_ms(500); _oled_clear();}void oled_refresh(){ _frame_refresh(&video_buffer[0]);}// Inverse the bit value for each pixel.void oled_refresh_inverse(){ _frame_refresh_inverse(&video_buffer[0]);}在以上的代码中video_buffer为屏幕展现的内容,在此处提供一个内容帧用于验证参考: ...

August 17, 2022 · 3 min · jiezi

关于iot:车联网通信安全之-SSLTLS-协议

前言在汽车出行更加智能化的明天,咱们能够实现手机近程操控车辆解锁、启动通风、查看车辆四周影像,也能够通过 OTA(地面下载技术)实现降级车机固件、更新地图包等操作,主动驾驶技术更是能够让车辆依据路面情况主动辅助施行转向、减速和制动。 然而,每项晋升咱们应用体验的性能,都有可能成为致命的安全漏洞。腾讯平安科恩实验室曾向外界披露并演示过如何凭借 3/4G 网络或者 WiFi 网络,在近程无物理接触的状况下入侵智能汽车,实现对车辆信号灯、显示屏、门锁甚至是刹车的近程管制。不仅如此,攻击者甚至能够利用某个已知破绽获取智能汽车的 Autopilot 控制权,对车辆行驶方向进行操控。 因而,咱们在车联网平台构建时也应充分认识到通信安全、身份认证、数据安全的重要性,正确应用相干加密认证等技术手段来提供保障。 本篇文章咱们将全面介绍 SSL/TLS 协定在车联网通信安全中的利用,心愿能让大家对 SSL/TLS 的作用有更清晰直观的意识。此外,咱们还将具体解说 SSL/TLS 的配置形式,确保大家能正确应用 SSL/TLS,实现安全性保障。 车联网平安通信 MQTTS 协定MQTTS 协定是在 MQTT 协定的根底上,封装了一层基于 SSL/TLS(传输层平安)的加密协议, 它确保车机端和车联网平台通信是加密的。但如果没有正确配置 SSL/TLS,仍然会存在很多安全隐患。想要真正使用好 SSL/TLS,咱们必须理解 SSL/TLS 解决了哪些问题,以及对 SSL/TLS 用到的明码技术有初步的认知。 通常状况下,通信过程须要具备以下四个个性,能力被认为是平安的,别离是:机密性、完整性、身份认证和不可否认。 机密性机密性是平安通信的根底,短少机密性任何窃听通信的人都能够轻而易举获取到你的诸如登录明码、领取明码等要害隐衷信息。实现机密性最罕用的伎俩就是加密,这样窃听者只能失去加密后的毫无意义的一串数据,只有持有密钥的人才能将密文复原成正确的原始信息。依据密钥的应用办法,加密形式能够分为对称加密和非对称加密两种。对称加密是指加密和解密应用雷同的密钥,非对称加密则是指加密和解密时应用不同的密钥。 对称加密因为通信单方要应用雷同的密钥来进行加解密,所以必然会遇到密钥配送问题,即我须要对方可能解密我发送过来的密文,我就必须把我加密时应用的密钥通知对方,然而我如何保障将密钥与对方同步的过程中密钥不会透露?这就是对称加密的密钥配送问题。 目前罕用的解决方案是应用非对称加密和应用 Diffie-Hellman 密钥替换算法。非对称加密的外围是生成一对密钥,一个是公钥,一个是私钥,公钥用于加密,它是公开的,能够派发给任何人应用,私钥用于解密,不参加通信过程,须要被妥善保存,这样就解决了密钥配送问题。Diffie-Hellman 密钥替换算法的核心思想则是通信单方替换一些公开的信息就可能计算出雷同的共享密钥,而窃听者取得这些公开信息却无奈计算出雷同的密钥。Diffie-Hellman 算法的一个益处是没有非对称加密的性能问题,非对称加密尽管解决了密钥配送问题,但非对称加密算法的运算速度远远不迭对称加密算法,它们甚至能有几百倍的差距。尽管保障了平安,但重大影响了通信的效率,丢失了实用性。因而理论利用时通常会将对称加密和非对称加密联合应用,即应用伪随机数生成器生成会话密钥后,用公钥进行加密并发送给对方,对方收到密文后应用私钥解密取出会话密钥,后续通信将齐全应用该会话密钥。这样既解决了密钥配送问题,又解决了非对称加密带来的性能问题,这种形式通常又被称为混合加密。 完整性仅仅具备机密性还不足以实现平安的通信,攻击者仍旧能够篡改、伪造密文内容,而接收者既无奈判断密文是否来自正确的发送者,也无奈判断解密后的明文是否是未经篡改的。只管对加密之后的密文进行针对性篡改的难度有所回升,例如篡改之后明文的数据结构很有可能会受到毁坏,这种状况下接收者可能很轻易地回绝这个明文。但仍然存在篡改之后正好使得解密失去的明文音讯中某些自身就具备随机属性的字段的值发生变化的概率,例如电机转速字段的值从 500 变为了 718,无非是几个比特位的变动,如果接收者失常承受这些音讯,就可能带来意想不到的隐患。 因而,咱们还须要在机密性的根底上进一步保障信息的完整性。常见的做法就是应用单向散列函数计算音讯的散列值,而后将音讯和散列值一起发送给接收者。单向散列函数可能确保音讯中哪怕只有 1 比特的扭转,也有很高的概率产生不同的散列值。这样接收者就能够计算音讯的散列值,而后比照收到的散列值来判断数据是否被人篡改。 身份认证但惋惜的是,当攻击者同时伪造音讯和对应的散列值时,接收者仍然无奈识破这个假装。因而咱们不仅须要确认音讯的完整性,还须要确认音讯是否来自非法的发送者,也就是说还须要对身份进行认证。这个时候咱们就须要用到音讯认证码,音讯认证码仍然基于单向散列函数,但它的输出除了本来的音讯以外,还包含了一个发送者与接收者之间共享的密钥。因为音讯认证码自身并不提供音讯机密性的保障,所以在理论应用中,通常会将对称加密与音讯认证码联合应用,以同时满足机密性、完整性和认证的要求,这种机制也被称作认证加密(AEAD)。具体怎么应用上,产生了以下几种计划: Encrypt and MAC:先用对称明码将明文加密,再计算明文的 MAC 值,最初把二者拼接起来发给接管方。MAC then Encrypt:先计算明文的 MAC 值,而后将明文和 MAC 值同时用对称明码加密,加密后的密文发送给接管方。Encrypt then MAC:先用对称明码将明文加密,再后计算密文的 MAC 值,最初把二者拼接起来发给接管方。在很长一段时间内,SSL/TLS 都采纳了第二种计划,但事实上以上三种计划都曾经陆续被验证为存在安全漏洞。SSL/TLS 历史上的 POODLE 和 Lucky 13 攻打都是针对 MAC then Encrypt 计划中的破绽实现的。目前业界举荐的平安计划是采纳 AEAD 算法,SSL/TLS 1.3 版本中也正式破除了其余加密形式,仅反对 AEAD 加密。 ...

April 15, 2022 · 3 min · jiezi

关于iot:想要HomeKit连接万物你只需要一个智汀家庭云

随着物联网通信技术的疾速倒退,传统的家居产品赋予了新的性能,逐渐智能化。国内智能家居产品先后度过了自动化、智能化、物联网三个阶段,迈入了全屋智能时代。来自互联网、家电、家居、地产等行业的巨头纷纷公布智能家居策略,并布局产品生态,赛道异样炽热。 在智能家居市场中,Homekit凭借过后的劣势在市场中怀才不遇,成为比拟成熟的生态。凭借iOS零碎进一步减少了苹果用户的黏度。 然而随着HomeKit广泛应用,发现Homekit框架反对的设施类型少,对于不反对HomeKit设施来讲,这个性能形同陌路,可有可无。如果你也如此认为那就大错特错了,因为反对HomeKit可不止苹果自家的产品,在国内除了绿米外,更有像智汀家庭云这样的智能家居控制系统。 智汀家庭云是国内首个采纳智能家居零碎全生态开源协定的软件。自2020年创立以来始终致力于智能家居我的项目研发,为用户提供一个跨品牌跨品类、对不同厂家的各种智能设施进行对立管制和治理的智能家居产品。 无论何时,隐衷平安顾为重要 智汀家庭云的安全性体现在两点,一是本地云端通信,数据无需上传云端,搭载了独立的“公有云”来防止泄露危险;另一点则是智慧核心具备本地数据处理能力与存储性能,不会注册账号,不论是HomeKit还是其余硬件设施,都是具备弱小的安全性。 所有设施,一个App把握 无论什么智能设施,都能让你在智汀家庭云App中一键把握,并多平台兼容,包含PC版终端、iOS版终端、安卓版终端。 用户只有保障在同一局域网、同一账号上就能实现多台操作。智汀家庭云的作用不单是为用户缩小下载应用程序的数量,它还能设定“情景”模式,一键管制多个设施。比方,设定“回家”场景之后,它可一键开启灯光、电视机、电源插座等关联电器。这种模式还能够实现自动化管制,当你达到家左近的畛域,自动化性能就可主动执行“回家”模式的指令,主动关上室内灯光、热水器等电器设备。 整体而言, 智汀智能零碎反对所有智能设施接入HomeKit平台,对于苹果或安卓的用户来说十分的敌对。作为iPhone用户,不可否认的是智汀家庭云领有无可匹敌的性能劣势,随着HomeKit在性能上的深度本地化,咱们能将本人的家庭革新的更加舒适、智能、舒服。

February 23, 2022 · 1 min · jiezi

关于iot:如何帮助金融客户用好云

简介:如何帮忙金融客户“用好云”?做「政企数智翻新的同行者」,这对于阿里云混合云来说不仅仅是一句口号,更是在千行百业践行的行动指南。 “我一秒钟几千万高低,会跟你们吃杂碎面?” 这句出自星爷电影台词的话许多人都听过,不过对于大多数人来说这只是一句玩笑话,毕竟大家都是打工人。那是不是真有这样的人呢?当然,在证券交易中,每秒钟交易量都以亿元计,要是因为系统故障导致宕机,造成的损失就太大了。为此,所有证券乃至金融公司的管理者都将IT零碎的高效、稳固、平安运行视为重中之重,尤其保障数字化转型的尽早实现。 许多人可能感觉金融行业“财大气粗”,有短缺的估算,天然就有弱小的技术作为撑持。但其实,正因为行业的特殊性,金融数字化远比其余行业要求的更具体、更粗疏。早在2019年,中国人民银行就印发了《金融科技(FinTech) 倒退布局(2019—2021年)》,其中明确提出我国金融科技倒退的指标是“推动金融转型降级”、“服务实体经济”、“促成普惠金融倒退”和“防备化解金融风险”。依照这一指标,证券行业数字化转型仍然任重道远。 绝对于银行业来说,证券行业在金融科技方面人力资源和费用等投入有余,不少证券公司的科技化程度仍然较低,在利用上还处于初级阶段,甚至不能排除意外的产生。与此同时,随同着互联网利用的晋升与客户群的年轻化,现在越来越多的客户都是通过手机、电脑等网络平台进行证券交易,这无疑对于后盾的数据交易和系统管理带来了微小的考验,而随同着智能化、个性化的遍及,券商如何开掘存量用户价值,如何保障“老客户”的利用体验,都成为摆在行业背后的突出问题。 最外围的还是刹时峰值压力与系统安全的考验。“证券交易的高峰期个别是上午9点30到9点40,这个时间段的TPS、业务容量是其余工夫点的数10倍甚至百倍以上,对系统稳定性有着很大挑战危险”。这个正是华泰证券信息技术部运行保障核心、运维平台凋谢团队负责人在云栖大会上所说。这也体现出了券商交易的特点,而对于这种需要,显然云利用更为合乎,但同时平安也是华泰放心的外围问题——“咱们整个证券交易也就是4个小时左右工夫,其实每一分钟波及到的流水都很高。任何一笔的交易如果呈现故障,损失都靠近100%,所以对咱们及时处理、及时止损的要求十分高”。 所有行业中,金融对于性能和稳固的要求堪称是达到了“极致”,如何保障业务高效、稳固的运行?这个问题对于任何服务商来说都会倍感压力。不过侥幸的是,在通过认真的寻找和业余评估之后,华泰找到了值得“托付”的合作伙伴——阿里云混合云(Apsara Stack)。 业内应该都晓得阿里云,即使你不晓得你必定也用过它——每次你在淘宝买货色、你关上支付宝显示衰弱码,这背地都是阿里云在撑持。而每年阿里云栖大会也被视为阿里云尖端技术的全方位展现。 也就是在往年的云栖大会上,阿里云混合云正式公布了全新降级的Apsara Stack 2.0,产品将本来的面向繁多公有云场景扩大到服务于大型团体云和行业云场景。这其中,如何“用好云”是现阶段摆在所有企业管理者背后突出的问题,也是这次降级的核心内容之一。 ](/img/bVcXLgJ) “咱们把云计算解剖开来,先把本人白盒化,这样能够帮忙客户进行更好的了解”,阿里云混合云平台总经理刘国华介绍说。具体说来,阿里云将过来十余年的最佳实际总结起来,帮忙客户实现端到端的运维能力晋升。阿里云还提供了定向开源,用户能够基于本身业务对于原有利用进行二次开发,并能够实现双敏研发能力,帮忙客户更好的应用云原生。即通过技术白盒化、利用+云平台一体化运维、双敏研发效力实现客户明明白白的“用好云”。 将来5年,随着数字化企业规模、技术、组织变大变复杂化,解决数字化云上业务牢靠倒退成为企业倒退的刚需,阿里云混合云构建了“利用+云平台”一体化运维能力,以利用为核心、业务全生命周期为视角、云平台为底座,提供以全栈对立运维、全景可观测、全周期安全工程为外围产品能力的数字化云上业务运维系统工程,即针对从业务、利用到云平台的全栈运维对象实现数字化治理、全景可观测可度量、可审计可防护,这对用户来说,从根本上解决了客户数字化业务稳固和高效问题。咱们是始终是围绕1-5-10技术危险保障体系理念来设计咱们用好云产品的,说到这里的时候,阿里云混合云平台总经理刘国华显得信念满满。 针对用好云,阿里云继续与不同行业不同客户进行深度摸索与践行,场景简单并要求高金融行业,是阿里云深耕畛域之一。面向以智能运维、深度治理、危险控制系统运维为外围诉求的证券行业,又一个践行案例诞生——即在2021年5月24日华泰&阿里云混合云共建“数字华泰经营指挥核心“启动典礼圆满完成,至此,华泰证券具备业界技术更先进、运维更智能的指挥中枢,实现技术危险预防更全面,业务运行态势更通明,调度指挥更迅速,也正是阿里云混合云在用好云畛域的又一深度实际。 始终以来,业务平安稳固都是金融行业倒退的首要条件。尤其是在面临从单点故障危险、性能缺点危险、性能容量危险、数据失落损坏危险、运维操作危险到合规风控危险六大危险挑战时,如何具备疾速发现问题、解决问题、解决问题的能力,成为摆在金融行业运维管理者背后外围问题。 以往华泰证券都是基于运维视角定义经营指挥核心,对业务倒退不足零碎意识与撑持;而现在基于阿里云混合云共建“数字华泰”经营指挥核心,实现了以业务为视角,从新梳理业务和场景,建设业务、技术团队协同流程与机制,通过业务与信息流交融与共享,使管理者全面掌握业务运行态势;通过监测预警、经营剖析、指挥调度,实现超过14个业务场景构建与撑持、6条业务链路梳理与落地,1000+外围业务指标采集与剖析。 这样一来,首先保障了华泰证券的业务运行平安,保障云网基础设施运行状况的全面监控;与此同时通过灵便的实时调度指挥,在现有组织架构下实现跨部门、团队的对立调度,大大晋升了效率;最初,“数字华泰”经营指挥核心还可能提供实时、全域、平面经营剖析对立视图,实现经营的穿透式治理,帮忙企业管理者和决策者实现技术危险“看得见、摸得着、管得了、控的住”。 现在,阿里云混合云的金融行业解决方案曾经在业内多点开花,目前已服务数百家头部银行和金融机构。在银行零碎,基于专有云撑持全行贷记卡外围业务全面上云,开启了大型国有商业银行外围零碎去IOE的时代;同时继续推动外围零碎大机下移,创始地方性金融机构全面上云步调。在保险与证券零碎,更是创始了头部机构构建行业云,为体系内其余机构提供云服务的新模式。 从政府到企业,从证券、银行到保险,这些畛域都关乎国计民生,堪称是牵一发而动全身。也正是在这样要害的行业,就愈发须要精准的运维、疾速的响应和智能化的预警,这也解释了为什么泛滥机构都抉择阿里云混合云的解决方案,正如华泰证券所保持的指标那样——用当先的理念和技术,提供优质的服务和极致的用户体验。 做「政企数智翻新的同行者」,这对于阿里云混合云来说不仅仅是一句口号,更是在千行百业践行的行动指南。 原文链接本文为阿里云原创内容,未经容许不得转载。

February 9, 2022 · 1 min · jiezi

关于iot:EMQ-X-IoTDB存储-MQTT-消息到时序数据库

IoTDB 是最早由清华大学发动的开源时序数据库我的项目,现曾经是 Apache 的顶级我的项目。IoTDB 能够为用户提供数据收集、存储和剖析等服务。因为其轻量级架构、高性能和高可用的个性,以及与 Hadoop 和 Spark 生态的无缝集成,满足了工业 IoT 畛域中海量数据存储、高吞吐量数据写入和简单数据查问剖析的需要。 EMQ X 是一个大规模扩大、可弹性伸缩的开源云原生分布式物联网消息中间件,由开源物联网数据基础设施软件供应商 EMQ 映云科技公布。EMQ X 能够高效牢靠地解决海量物联网设施的并发连贯,并且内置了弱小的规定引擎性能,用以对事件和音讯流数据进行高性能地实时处理。规定引擎通过 SQL 语句提供了灵便的 "配置式" 的业务集成计划,简化了业务开发流程,晋升了易用性,升高了用户的业务逻辑与 EMQ X 的耦合度。 本文将介绍如何应用 EMQ X 规定引擎的 MQTT 数据桥接性能,接管 MQTT 客户端发送的数据,并实时插入到时序数据库 IoTDB。 筹备工作本文示例中用到的软件和环境: 操作系统: Mac OSXIoTDB: Binary 包(Server),版本 0.12.4MQTT 服务器: EMQ X 开源版 v4.3.11MQTT 客户端软件:MQTTX v1.6.0IoTDB 装置首先咱们须要从 IoTDB 官网页面下载 IoTDB Server(单机版)的二进制包。 下载实现之后解压,进入解压后的目录: % lsLICENSE README.md RELEASE_NOTES.md data ext licenses sbinNOTICE README_ZH.md conf docs lib logs tools要启用 IoTDB 的 MQTT 协定反对,须要改变 IoTDB 的配置文件 conf/iotdb-engine.properties: ...

January 29, 2022 · 3 min · jiezi

关于iot:Amazon-IoT-Core-服务成本优化

背景介绍在进行物联网设施连贯时,每个设施都须要通过音讯的模式与 Amazon IoT Core 进行数据交互。随着音讯交互数量的减少,如果不对整体架构进行优化,很容易造成音讯老本的指数增长,甚至是不必要的节约。本文联合 Amazon IoT Core 的相干计费形式,探讨潜在的老本优化模型,从而更好的帮忙在无限估算下晋升产业性能及应用体验。 Amazon IoT Core 物联网服务计费模型Amazon IoT Core 服务的计费模型次要包含四个局部,每个局部独立计费,使得老本优化的颗粒度更细。以下计费报价参考亚马逊云科技美国东部区域的报价。 1. 连接性设施网关负责保护 Amazon IoT 解决方案中的所有互联设施的会话。Amazon IoT 设施网关反对通过 MQTT、MQTT Over WebSockets 和 HTTP 实现的互联设施与亚马逊云科技平台之间的平安、双向通信。MQTT 和 HTTP 等通信协议使公司可能利用行业标准协议,而不用应用会限度未来的互操作性的专属协定。其中连贯费用与形容如下: $0.08每1百万个设施/每分钟每个设施以全年每时每刻连贯计算共525,600分钟(60分钟24小时365天)计算,每个设施的连贯一年的总费用为$0.042PING 音讯包含 MQTT PINGREQ,MQTT PING RSP 音讯没有费用。2. 收发音讯物联网设施连贯时,设施的状态须要通过音讯的模式与 Amazon IoT 平台进行数据交互。Amazon IoT 音讯代理就是这么一项公布/订阅音讯的代理服务,可是与 IoT 设施互相发送和接管音讯。在与 Amazon IoT 通信时,客户端(设施)将通过编址的音讯发送到 Sensor/temp/room1 之类的主题。进而,音讯代理将音讯发送到已注册接管该主题音讯的所有客户端。发送音讯的操作被称为公布。已注册接管该主题筛选音讯的操作被称为订阅。其中音讯类型蕴含: 设施发到 Amazon IoT 服务的音讯数量Amazon IoT 发到设施的音讯数量 每条音讯以5KB长度计费,多于5KB,等价到多个5KB进行费用收取,例如8KB的音讯,依照2条5KB音讯收取费用。每条音讯长度最大128KB。 3. 设施影子与设施注册Device Shadow 服务能够为您连贯到 Amazon IoT 的每台设施在云中保留一个“影子”。无论该设施是否连贯到 Internet,您都能够应用该影子通过 MQTT 或 HTTP 获取和设置设施的状态(调用 Amazon IOT API 中的 GetThingShadow 或者 UpdateThingShadow)。每台设施的影子都由相应事物的名称惟一标识。 ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:物联网场景中灵活实施对设备的控制管理

背景介绍随着 Amazon IoT 设施的遍及,如何平安、灵便地治理对设施的管制权限变得更加简单。在以往简略的利用场景中,管制端 APP 仅仅须要应用 Amazon IoT 平台对一个设施进行管制。但随着家庭领有的物联网设施更加丰盛,管制端 APP 须要同时管制多个设施。另外,某些终端设备还须要提供给多人管制,例如家具式的智能排插可能反对被所有的家人关上或者敞开,因而就呈现一个管制端 APP 可能管制多个设施端,或者多个用户可能互相管制多个设施的权限治理问题。 对这两种场景,本文别离介绍如何联合 Amazon STS 服务,以长期平安凭证的形式在多设施和多用户的场景下精细化地向管制端 APP 散发和管理控制权限。 计划应用场景场景一:单个管制端 APP 治理多个设施当用户须要应用繁多管制端治理多台设施时,通过管制端 APP,用户可能实时查看所有设施的状态信息。而且,当用户通过管制端 APP增加/删除设施后,管制端 APP 可能及时获取最新的管制权限。 在 Amazon IoT 场景下,思考到设施与服务端的交互的高可用性,以及对工夫和资源调度的不可预知性,利用 Amazon API Gateway 和 Amazon Lambda 组合的无服务器架构形式能够更好的满足理论应用需要。这是因为 Amazon API Gateway 和 Amazon Lambda 依照申请数量和持续时间进行计费,无需治理服务器,并取得继续扩大的能力。 另外,Amazon IoT 场景下大部分的治理关系属于键值存储,因而举荐应用 Amazon Dynamodb(一个托管的分布式 NoSQL 数据库)作为保留治理关系的数据库。 因而,咱们能够利用下图的架构来实现这一需要: 管制端 APP 通过调用部署在 Amazon API Gateway 的更新管理权限 API 接口,批改保留在数据库中的治理关系。当管制端 APP 须要管制 Amazon IoT 设施时,管制端 APP 调用部署在 Amazon API Gateway 的获取长期凭证的API接口。在 Amazon Dynamodb 数据库中查问以后管制端 APP 所领有或可能管制的设施集。获取设施集后,通过调用 Amazon STS 服务的 AssumeRole API 申请长期凭证。在调用 AssumeRole API 时,依据设施集结构 AssumeRole API 的 Policy 参数,从而进一步收紧长期凭证的权限,使管制端 APP 只能管制无限的设施集。当管制端 APP 获取长期凭证后,就可能用 MQTT over Websocket,通过对 Amazon IoT Core 公布和订阅的形式对 Amazon IoT 设施进行管制。因为 Amazon STS 签发的长期凭证具备有效期,为了避免长期凭证过期影响管制端 APP 对 Amazon IoT API 的调用,在管制端 APP 开发时须要保护长期凭证的刷新机制。另外,因为长期凭证的权限是在其签发时决定的,因而对设施进行新增、批改、删除等变更操作后,应被动刷新长期凭证,以获取最新的权限。场景二:多个管制端 APP 交互治理多个设施现有的 Amazon IoT 设施蕴含更多交互个性。设施的购买者/拥有者始终保持对设施的齐全管制,但能够把设施的全副/局部管制权限分享给其他人,或对权限进行撤回。 ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:Certificate-Vending-Machine-–-Amazon-IoT-设备接入-Amazon-IoT-平台解决方案

背景介绍为了保障通信的安全性,Amazon IoT 设施与 Amazon IoT 平台的 MQTT 通信应用基于证书的 TLS 1.2双向认证体系。所谓的双向认证,即意味着 Amazon IoT 设施端需装置 IoT 设施证书,并且,该证书应该由 Amaozn IoT 平台所应用的 CA 证书进行签发,从而实现 Amazon IoT 平台对 Amazon IoT设施端的认证,反之亦然。 为了保障 Amazon IoT 设施和 Amazon IoT 平台的平安对接,对于Amazon IoT 设施端,须要装置2类证书: Amazon IoT 设施证书 Amazon IoT 平台 CA 证书 何时该当应用 Certificate Vending Machine?对于局部曾经出厂的 Amazon IoT 设施,可能在生产过程中没有预装任何证书,然而又心愿这些设施连贯至 Amazon IoT 平台。此时,Certificate Vending Machine (简称 CVM) 能够作为给 Amazon IoT 设施写入相干证书的可行计划,让 Amazon IoT 设施自行向 CVM 服务器申请 Amazon IoT 平台 CA 根证书与 Amazon IoT 设施证书,并且通过 Amazon IoT 治理平台管制设施证书权限,确保物联网通信安全。 ...

December 24, 2021 · 3 min · jiezi

关于iot:使用模版自动化-Amazon-IoT-设备创建及证书注册过程

背景介绍利用即时注册(JITR)性能,能够疾速的进行设施证书注册及设施上线。然而配置相干 Amazon Lambda 函数的形式绝对简单。应用本文介绍的即时部署(JITP)性能,能够简化 Amazon IoT 规定和 Amazon Lambda 函数的步骤,间接在注册设施 CA 证书的同时附加上一个自定义好的模版。在设施第一次连贯 Amazon IoT 平台的时候,JITP 会参照该模版的定义来实现设施证书的注册和设施在云端的创立过程。 须要特地留神的是,JITP 作为一个绝对比拟新的性能,目前在亚马逊云科技中国区还没有部署。如果设施须要连贯亚马逊云科技中国区,还是须要应用 JITR 来实现证书注册及设施上线。但对于一些须要在海内应用亚马逊云科技的用户,能够利用这个性能对设施进行设施注册管制。 从上图 JITR 和 JITP 两种形式的比照中能够看出, JITP 简化了局部流程。 JITP 的实现步骤如下: 1.创立 CA 证书, 模版和相应的 Amazon IAM 权限。2.在 Amazon IoT 平台上注册和激活 CA 证书并附加模版。3.应用该 CA 证书签发设施证书并装置在  Amazon IoT 设施上。4.Amazon IoT 设施与 Amazon IoT 平台的第一次连贯。 本文中的 Amazon IoT 设施将会应用一台 Amazon Linux EC2 实例进行模仿,并应用 MQTT Mosquitto Client 工具来模仿 MQTT 终端,Amazon IoT 设施的配置工作会在这台 Amazon EC2 实例上进行。 创立 CA 证书,模版和相应的 Amazon IAM 权限 ...

December 24, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:利用Amazon-Lambda实现Amazon-IoT设备证书的即时注册

背景介绍为了保障通信的安全性,Amazon IoT设施与Amazon IoT Core的MQTT通信应用基于证书的TLS 1.2双向认证体系。所谓的双向认证,即意味着Amazon IoT设施端需装置Amazon IoT设施证书,并且,签发该证书所应用的CA证书须要被Amazon IoT Core授信,从而实现Amazon IoT Core对Amazon IoT设施端的认证。并且,Amazon IoT设施也会验证Amazon IoT Core的身份。 为了保障Amazon IoT设施和Amazon IoT Core的双向平安对接,对于Amazon IoT设施端,须要装置两类证书: Amazon IoT设施证书Amazon IoT平台的CA证书Amazon IoThttps://aws.amazon.com/cn/iot/何时应用设施证书的即时注册当用户心愿应用从第三方机构购买或者自签发的CA证书,并将由CA证书签发的设施证书的设施连贯到Amazon IoT Core时,能够利用即时注册性能来实现。如果心愿间接利用Amazon IoT CA证书签发的设施证书对设施进行注册激活,能够参考Amazon Certificate Vending Machine计划。 Amazon Certificate Vending Machinehttps://aws.amazon.com/cn/blo...实现步骤如下: 创立CA证书并在Amazon IoT Core上注册和激活。应用该CA证书签发设施证书并装置在Amazon IoT设施上。创立Amazon Lambda函数实现设施证书在Amazon IoT Core上的主动注册。Amazon IoT设施与Amazon IoT Core的第一次连贯。筹备工作本文中的Amazon IoT设施会应用一台Amazon Linux EC2实例模仿,并应用MQTT Mosquitto Client工具来模仿MQTT音讯交互过程。理论利用中的Amazon IoT设施须要集成Amazon IoT SDK以实现和Amazon IoT Core的交互。此外,接下来的所有操作都是以亚马逊云科技北京区为示例。 Amazon Linux EC2实例上默认装置了亚马逊云科技命令行工具Amazon AWSCLI,如读者应用其余实例或者本人的电脑,请参考此链接来装置Amazon AWSCLI。 Amazon Linux EC2https://aws.amazon.com/cn/ec2/此链接:https://docs.aws.amazon.com/z...第一步:创立CA证书并在Amazon IoT Core上注册和激活 在实在场景中,用户的设施证书常常是由两头CA证书 (Intermediate CA Certificate) 签发而来,而不是由根CA签发(Root CA Certificates)。为了不便起见,本步骤会跳过两头CA证书,间接用根证书签发设施证书。并且因为理论购买CA证书会让笔者付出N个月的薪水,这里咱们会应用OpenSSL来自签发证书,用户能够依据本人的理论状况抉择不同的签发形式。 ...

December 24, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:Amazon-ES现更名为Amazon-OpenSearch-Service并支持OpenSearch-10

从9月8日开始,Amazon Elasticsearch Service(简称:Amazon ES)在所有亚马逊云科技区域重命名为Amazon OpenSearch Service。无关更多信息,请参阅Amazon OpenSearch Service页面。 https://aws.amazon.com/opense...Amazon OpenSearch Servcie的性能加强以下性能由Amazon OpenSearch Servcie提供,开源 Elasticsearch目前不具备这些性能。 平安治理:提供加密、身份验证、受权和审计性能。包含与Active Directory、LDAP、SAML、Kerberos、JSON   Web token 等的集成。OpenSearch还提供对索引、文档和字段的基于角色的精密访问控制。 平安治理:https://github.com/opensearch...SQL 查问语法:提供相熟的SQL查问语法。应用聚合、分组根据和where子句考察您的数据。以JSON文档或CSV表的模式读取数据,使您可能灵便采纳最适宜的格局。 SQL 查问语法:https://github.com/opensearch...统计报表:打算、导出和共享来自控制面板的报告、保留的搜寻、警报和可视化内容。 统计报表:https://github.com/opensearch...异样检测:应用基于随机森林(RCF)算法的机器学习异样检测性能,在数据被提取时自动检测异样。与警报联合应用,近乎实时地监控数据并主动发送警报告诉。 异样检测:https://github.com/opensearch...随机森林(RCF)算法:https://github.com/aws/random...警报:https://github.com/opensearch...索引治理:定义自定义策略来主动执行例行的索引治理工作,例如滚动和删除、将它们利用于索引和索引模式,以及转换。    索引治理:https://github.com/opensearch...转换:https://opensearch.org/docs/i...Performance Analyzer和RCA框架:查问大量的集群性能指标和聚合。应用PerfTop命令行界面(CLI)疾速显示和剖析这些指标。应用根本原因剖析(RCA)框架考察集群中的性能和可靠性问题。 Performance Analyzer 和 RCA 框架:https://github.com/opensearch...异步搜寻:运行简单的查问,而不用放心在后盾运行的异步搜寻查问会超时。跟踪查问进度并检索可用的局部后果。 异步搜寻:https://github.com/opensearch...Trace跟踪剖析:为分布式应用程序提取和可视化   OpenTelemetry数据。可视化这些应用程序之间的事件流,以辨认性能问题。 Trace跟踪剖析:https://github.com/opensearch...警报:主动监控数据并向利益相关者发送警报告诉。通过直观的界面和弱小的API,可轻松设置、治理和监控警报。应用OpenSearch残缺的查询语言和脚本性能创立十分具体的警报条件。 警报:https://github.com/opensearch...k-NN 搜寻:应用机器学习能够对成千上万个维度的数十亿文档运行最近邻搜索算法,与一般的OpenSearch查问一样轻松。应用聚合和筛选子句进一步优化相似性搜寻操作。K-NN相似性搜寻为产品倡议、欺诈侦测、图像和视频搜寻、相干文档搜寻等应用案例提供反对。 k-NN 搜寻:https://github.com/opensearch...竖线分隔的解决语言:提供相熟的查问语法来查问数据,其中蕴含一组由竖线 (|) 分隔的命令。 竖线分隔的解决语言:https://github.com/opensearch...控制面板笔记本:将控制面板、可视化、文本等联合起来,在剖析数据时提供上下文和具体阐明。 控制面板笔记本:https://github.com/opensearch...OpenSearch 1.0 提供了三项新性能,它们别离是:OpenSearch 控制面板中的 Transforms(转换)、Data Streams(数据流)和 Notebooks,而Amazon OpenSearch Service反对的现有Elasticsearch版本不具备这些性能。 Transformshttps://opensearch.org/docs/i...Data Streamshttps://opensearch.org/docs/o...Notebookshttps://opensearch.org/docs/d...公布历史2015 年,咱们推出了Amazon Elasticsearch Service(简称:Amazon ES),它是一项齐全托管式服务,可让您轻松执行交互式日志剖析、实时应用程序监控、网站搜寻等。 推出了Amazon Elasticsearch Service:https://aws.amazon.com/blogs/...Amazon ES始终是一项受欢迎的日志剖析服务,因为它可能提取大量日志数据。此外,借助UltraWarm和冷存储层,您在Amazon ES上能够将老本升高到传统热存储的十分之一。Amazon ES借助与Logstash、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon CloudWatch Logs和Amazon IoT集成,您能够抉择合乎场景要求的数据提取工具。 ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:Capgemini-如何利用-Amazon-IoT-通过农业洞察监控农田

预计到 2050 年,寰球人口将达到 100 亿左右。为了满足这种增长在食粮和养分方面的指数级需要,咱们现有的耕作办法必须在无限的可用土地供给范畴内提高产量。 目前进步农业产量的办法包含应用化学肥料和宽泛应用杀虫剂。这些办法的长处是减产,但代价是会对整个环境造成不利影响:毁坏生物多样性,净化地下水、土壤及其肥力,甚至空气。  09.09-09.14亚马逊云科技中国峰会线上峰会正在炽热进行中!想要理解更多亚马逊云科技最新技术公布和实际翻新,点击图片报名吧~ Capgemini 是 亚马逊云科技高级征询合作伙伴和托管服务提供商 (MSP),领有一支遍布 40 多个国家/地区的由 220,000 人组成的多元文化团队。本博文中概述的 Capgemini 解决方案提出了一种代替办法,应用技术来治理水分以实现最优动物成长。 Capgeminihttps://www.capgemini.com/亚马逊云科技高级征询合作伙伴https://partners.amazonaws.co...Capgemini 崇奉可继续 IT 解决方案,这是指利用 IT 实际和技术惠及客户和其余利益攸关方,确保经济、社会和环境可持续性支柱的长期福祉。 可继续 IT 解决方案https://www.linkedin.com/puls...Capgemini 的解决方案被称为“Smart Hub Cropping”,它能够查看农田的降水量,联合政府的天气数据,并剖析农业数据,为农民提供切实可行的见解和灌溉流程自动化。所有这些都与农民最须要的进步作物产量的体验相一致。 为了实现这一成绩,亚马逊云科技在物联网 (IoT)、监控、洞察、集成和机器学习 (ML) 等畛域推出了 Capgemini 云技术。 解决方案概览Capgemini 的 Smart Hub Crop 解决方案为农民提供了一个界面,可显示无关农场中田地水分含量的数据和见解。这与侧重于预测降水量的天气数据以及印度农业单干与农民福利司提供的数据相结合,详述了全国播种的作物量和作物品种。 农业单干与农民福利司https://agricoop.nic.in/en此组合数据集不仅帮忙农民理解要种植哪类作物以及在农场的哪个区域种植,还有助于他们维持作物以确保生产性增长。 农民通过挪动应用程序注册并进行身份验证来拜访他们的数据集、查看无关田地的数据、下周的天气预报数据以及查看农田水分含量的图形示意。 Smart Hub Crop 蕴含以下内容: 部署到农场的湿度传感器和反对 GPS 的 (IoT) 设施。亚马逊云科技上的地方监控和剖析平台。用于在亚马逊云科技上取得洞察和互动的挪动应用程序。图 1 – 高级解决方案示意图 该解决方案应用与 Arduino 电子设备连贯的湿度传感器。这提供了通过互连 GPS 接口向 Smart Hub Crop 外围发送含水量数据的性能。 Arduinohttps://www.arduino.cc/en/Gui...Amazon IoT 设施被设置为定期将数据发送到 Smart Hub Crop 服务,以便通过水分算法与农民田地的土壤类型一起解决。之后,将这些数据以及收到的第三方环境数据存储在 Smart Hub Crop 数据库中。 ...

December 24, 2021 · 3 min · jiezi

关于iot:利用-Cognizant-APEx-20-和-Amazon-IoT-SiteWise-Edge-提高产品质量

简介COVID-19 现状让世界各地的供应链吃紧,同时一夜之间对集体防护设施 (PPE) 等某些产品的需要呈指数级增长。因而,寰球制造商正在寻求创造性的解决方案来进步生产量。通常,提高产量的最快办法不是减少产能,而是缩小生产过程中的节约。低劣的产品质量是制造业中造成这种节约的最大起源之一。它也是最难以大规模解决的节约类型之一。许多制造商依附手动办法(例如目视检测)来检测品质问题。这种办法仅在品质检查员能够跟上生产速度的无限范畴内起作用。计算机视觉技术和边缘解决基础设施的提高意味着,这些制造商能够为他们的品质检测团队装备工具,帮忙他们发现本来无奈大规模检测到的缺点。 想要理解更多亚马逊云科技最新技术公布和实际翻新,敬请关注2021亚马逊云科技中国峰会!点击图片即刻报名~ 在本文中,咱们介绍了离散制造商如何应用 Cognizant 提供的 Asset Performance Excellence (APEx 2.0) 解决方案,通过实时剖析产品图像来检测品质问题。此解决方案应用 Amazon IoT SiteWise 的 Amazon IoT SiteWise Edge 性能来解决工厂车间运营商的指标。 Amazon IoT SiteWise https://aws.amazon.com/iot-si...监控品质在大批量生产情景中,有多个利益攸关方参加治理品质。治理产品质量的工作流程可能会变得相当简单,具体取决于生产操作的规模和产品类型。因而,建设一些能够疾速理解产品质量的根本指标很有帮忙。量化品质的三个常见指标是产量、报废率和返工率。产量示意批次中品质可承受的整机所占份额。报废率示意因为缺点而必须抛弃批次中的多少个整机。返工率示意批次中有多少整机被重新处理以打消缺点。这些指标能够帮忙运营商在深入研究之前对其流程的品质体现进行初步假如。例如,报废率高于返工率的流程表明,大多数缺点都会导致产品损失。相比返工率更高的流程,此流程可能更令人担忧,因为在返工率更高的流程中,大多数缺点都是能够修复的。有了这些信息,运营商能够专一于造成最大节约的流程,以确定报废产品中反复呈现率最高的缺点。 应用 Amazon IoT SiteWise Edge 的 APEx 2.0 通过可齐全在本地运行的托管品质监控体验为操作员简化了此流程。在此解决方案中,APEx 2.0 从装置在生产线上的摄像机中收集产品图像,并利用计算机视觉推断生产出的整机的缺点。它还收集无关从内部制作零碎报废和返工整机的信息。而后,它应用 Amazon IoT SiteWise Edge 计算其自定义操作员应用程序的收益、报废和返工指标。此外,该 APEx 2.0 应用程序应用机器学习模型来形容它通过图像检测到的品质问题。例如,它能够指定特定缺点是整机有裂缝还是产品拆卸中的缺点,从而使操作员可能轻松找到反复呈现率最高的缺点。 监控体验APEx 2.0 是一款解决方案加速器,旨在启用特定的应用案例并放慢终端用户实现价值的速度,同时对于泛滥应用程序放弃灵活性。在此 APEx 2.0 应用程序中,它可用来帮忙让您理解工厂及其机器的设施综合效率 (OEE),并应用图像剖析来确定整机品质,同时在本地运行整个应用程序。 此 APEx 2.0 应用程序专为负责生产的工厂经理和技术人员而设计。工厂经理能够从抉择他们想要查看性能的生产站或工作单元开始。应用程序会以概览模式显示顶级指标(例如产量、报废率、周期时间和 OEE)。工厂经理常常轮班。生产岗位也可能因班次而异。例如,饮料加工客户通常应用同一设施或工作站在不同的班次解决不同类型的饮料。借助此应用程序,他们能够从下拉菜单中抉择班次以查看该给定班次(而非所有班次)的数据。对于选定的班次,工厂经理可能会留神到报废率高于预期。而后,他们能够抉择指标以查看历史趋势,从而理解在相应班次中该特定工作站的报废率何时开始回升。 工厂经理确定工夫后,他们能够切换到“查看细节”选项卡,以获取无关该工夫内产生的特定废料或返工事件的信息。此应用程序会在时间轴上显示各个事件。工厂经理能够抉择每个事件以查看整机的图像,从而理解缺点类型。此应用程序对图像进行了正文,以显示用于推断缺点的相干区域。还阐明了其余信息,例如推断的整机编号和缺点类型。这些信息能够帮忙工厂经理疾速辨认机器的潜在问题,并与工厂车间的技术人员接洽。此外,他们还能够应用整机号信息理论定位和查看整机,从而理解更多内容。 应用 Amazon IoT SiteWise Edge 的 APEx 2.0 架构APEx 2.0 会对立来自多个工业零碎的数据,并取得见解,从而在经营、资源和资产绩效方面推动卓越。该解决方案蕴含一个要害绩效指标 (KPI) 库,例如合乎 ISO 22400 规范的 OEE、报废率和产量。该解决方案有助于在机器、工厂和组织层面构建仪表板。 ...

December 24, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:收集处理并监控设备数据Amazon-IoT-SiteWise-Edge一网打尽

在Amazon Re:Invent2020上,咱们发表推出Amazon IoT SiteWise Edge的预览版,这是Amazon IoT SiteWise的一项新性能,提供了在工业场合有本地部署形式运行的软件,并可轻松在本地收集、解决和监控设施数据,之后将此类数据发送到Amazon云指标。Amazon IoT SiteWise Edge软件能够装置在本地硬件(如第三方工业网关和计算机)上,也能够装置在Amazon Outposts和Amazon Snow系列计算设施上。它应用Amazon IoT Greengrass,这是一种边缘运行时,可帮忙构建、部署和管理应用程序。 发表推出 Amazon IoT SiteWise Edge的预览版https://aws.amazon.com/cn/blo...Amazon IoT SiteWisehttps://aws.amazon.com/cn/blo...Amazon Outpostshttps://aws.amazon.com/cn/out...Amazon Snow系列https://aws.amazon.com/cn/snow/Amazon IoT Greengrasshttps://aws.amazon.com/cn/gre...   想要理解更多亚马逊云科技最新技术公布和实际翻新,敬请关注2021亚马逊云科技中国峰会!点击图片报名吧~ 借助Amazon IoT SiteWise Edge,您能够使用Amazon IoT SiteWise资产模型在本地部署的 SiteWise网关中组织和解决设施数据。而后,您能够借助与云中的Amazon IoT SiteWise联合应用的应用程序编程接口(API)从网关本地读取设施数据。例如,您能够在本地计算诸如整体设施效率(OEE)等指标,以便在工厂车间的生产线监控控制面板中应用。 计算诸如整体设施效率(OEE)等指标https://docs.aws.amazon.com/i...您能够在这些应用案例中应用Amazon IoT SiteWise Edge来疾速评估和展现工业物联网对您组织的价值: 产品的本地化测试:汽车、电子产品或航空航天产品的测试可能会从产品和测试设施中嵌入的多个传感器每秒生成数千个数据点。您能够在网关中本地解决数据以在控制面板中靠近实时地展现数据,以及将后果存储在云中以优化带宽和存储老本。智能工厂中的精益制作:您能够在网关中计算要害绩效指标,例如 OEE、均匀故障间隔时间(MTBF)和均匀解决工夫(MTTR),同时监控即便工厂的云连贯临时中断也必须持续起作用的本地控制面板。这能够确保一旦呈现瓶颈,工厂员工可能立刻辨认和确定每个瓶颈的根本原因。进步产品质量:您的本地应用程序能够在收集数据时从网关上的Amazon IoT SiteWise Edge中读取设施和传感器数据,并将其与企业资源布局 (ERP)零碎和制造执行系统等其余起源的数据联合起来,以帮忙捕捉造成缺点的条件。能够通过机器学习模型进一步解决数据,以辨认用于触发工厂车间员工警报的异常情况。为了从Historian数据库或间接从设施中平安地连贯和读取传感器数据,Amazon IoT SiteWise Edge反对三种常见的工业协定:OPC-UA(开放平台通信对立架构)、Modbus TCP和EtherNet/IP。 网关收集数据后,您能够应用云中定义的资产模型在本地筛选、转换和聚合数据。您还能够在网关上本地运行Amazon Lambda函数来自定义数据的解决形式。您能够在外部部署中保留敏感数据以帮忙恪守数据驻留要求,还能够将数据发送到Amazon IoT SiteWise或云中的其余Amazon服务(例如Amazon S3和Amazon Timestream)进行长期存储和进一步剖析。 Amazon Lambdahttps://aws.amazon.com/lambdaAmazon S3https://aws.amazon.com/cn/s3/Amazon Timestreamhttps://aws.amazon.com/cn/tim...在GA中,咱们增加了新性能并依据预览期间的客户反馈进行了改良: 应用边缘网关安装程序轻松设置:您能够从Amazon IoT SiteWise控制台获取边缘设施安装程序,而后在工业网关上运行它以装置Amazon IoT SiteWise Edge软件和所有先决条件,包含Amazon IoT Greengrass v2运行时、Docker、Python和Java。反对Amazon IoT Greengrass v2:Amazon IoT Greengrass版本2将反对 OPC-UA数据收集和数据处理包。集成LDAP/Active Directory:边缘网关当初可与LDAP服务器或本地用户池集成,以对边缘用户进行身份验证。这些用户将应用他们的公司凭证或Linux凭证在OpsHub上进行身份验证,或在边缘监控门户。Amazon IoT SiteWise——入门要开始应用Amazon IoT SiteWise Edge,请实现以下步骤以创立连贯到数据服务器的网关,将工业数据流传输到Amazon云: ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:构建安防视频云存和传统安防视频业务的烦恼说再见

安防视频云存业务特点与面临挑战传统视频数据因为不足元数据索引,因而在无奈确定准确的事件产生工夫时,无奈疾速无效的定位视频信息,须要大量人力对存量视频信息进行检索。由此引入微小的人力老本,并须要更多工夫实现视频检索。 此外,传统安防视频具备以下特点: 应用RTMP/RTSP协定实现视频流收流。须要海量、牢靠的视频存储。仅在有事件产生,并须要理解现实情况时才进行回看。回看框架须要确保7*24可用,在须要时能够快速访问从而实现回看性能。以上特点意味着: 须要在云端或本地部署额定的软/硬件资源,实现视频流接管,引入额定老本。传统的本地视频存储受限于繁多正本,存在单点故障导致的视频失落危险。固定的本地存储容量,使得减少摄像头数量时须要配套思考存储设施容量布局和部署计划,使得我的项目周期变长,我的项目布局更加简单。回看框架拜访频率不高,但7*24可用意味着即便没有回看需要的时间段内,依然须要领取对应的零碎运行老本。针对以上艰难和特点,咱们针对IPC视频云存老本优化场景,开发了能够植入到IPC外部的视频切片云存SDK,并利用亚马逊云科技提供的云上托管服务构建视频检索、回看平台,从而升高回看平台根底运行老本,实现回看老本与累积回看时长相干,在不应用回看平台时,简直无需领取平台运行老本,而当有人拜访时又能够疾速提供服务。 想要理解更多亚马逊云科技最新技术公布和实际翻新,敬请关注在上海、北京、深圳三地举办的2021亚马逊云科技中国峰会!点击图片报名吧~ 解决方案架构与次要功能模块零碎架构图: 次要功能模块: IPC C SDK植入到IPC外部的SDK,用于实现视频分片和封装,将能够间接回看的视频分片存储到Amazon S3存储桶中。并通过IAM权限治理,实现IPC上传权限的治理,从而确保各IPC视频上传权限互相独立。 利用SDK间接将视频上传至Amazon S3存储桶,从而解脱本地或云端视频流转存所需的资源,实现云存老本与存储视频累计时长相干。 Amazon S3视频存储桶用于存储IPC视频分片信息,反对应用Amazon S3对象标签和生命周期治理性能,实现视频分片保留周期治理和视频存储老本优化。 同时,利用Amazon S3每个前缀提供3500 PUT和5500 GET申请的性能,利用前缀命名规定,实现云存空间性能主动扩大,从而实现应用对立的框架反对从几个到数以百万计的IPC设施。 对视频抽帧并调用AI接口和DynamoDB元数据存储针对传统IPC视频存储难以检索的状况,引入云上AI服务,实现智能视频剖析,并依据视频内容,生成相应元数据信息,并保留在DynamoDB之中。用户能够抉择应用DynamoDB中信息,对视频内容进行检索,从而疾速定位到所需的视频片段和对应工夫,进而无效晋升视频检索效率,缩短视频检索所需工夫。 AI服务亚马逊云科技提供了丰盛的AI服务能够用于视频剖析与检索。目前反对的次要AI服务能够参考以下解决方案:https://www.amazonaws.cn/solu... 因为AI服务局部内容较多,限于篇幅,该解决方案另行刊文作具体介绍。敬请期待。 无服务器架构构建回放平台为了切实升高回看平台运行老本,特地是没有回看申请时的老本,本解决方案采纳了云原生的无服务器架构。具备无用户应用时,老本极低,收到申请时反对秒级疾速启动,主动扩大,对立零碎架构反对几个到数以百万计的用户同时拜访。 IPC-C-SDK用户能够从Github下载SDK代码并编译到本人的IPC之中:https://github.com/aws-sample... IPC-C-SDK外部工作逻辑如下: IPC-C-SDK从IPC外部视频、音频编码器取得视频、音频流,并通过减少TS、PAT、PMT、PES头,造成TS格局音视频流,并存储于IPC SoC内存缓存区中。 当内存缓存区中的音视频流达到肯定阈值后,IPC-C-SDK会主动通过内置Amazon S3客户端,将视频内容以对象模式推送到Amazon S3存储桶中。 得益于IPC-C-SDK,视频分片得以间接存储到Amazon S3中,而无需其余音视频码流解决设施或资源。从而使得老本得以无效升高到仅须要Amazon S3存储和API调用老本的水平。实现了老本的最优化。 IPC-C-SDK应用亚马逊云科技IAM进行权限治理。反对AK+SK和AK+SK+Token的身份验证模式。理论生产环境中,举荐应用Amazon IoT进行设施治理,配合IoT Credential Provider服务,实现物联网设施证书换长期IAM身份信息。该计划提供最佳的云上数据安全性,反对依照设施证书ID治理设施权限,从而确保IPC云存视频的安全性。其参考架构如下: 用户能够参考以下文档:https://docs.aws.amazon.com/i... Amazon S3视频存储桶Amazon S3视频存储桶提供高达99.999999999%的数据持久性。意味着如果以3秒分片保留到Amazon S3,每10000年才会失落一个3秒的视频分片。从而确保存储视频的安全性。 此外,在视频云存时,举荐应用以下格局进行存储: S3://{桶名称}/{设施证书ID}/{年}/{月}/{日}/{时}/{分}/{秒}.ts该格局能够提供以下劣势: 确保数据存储和拜访平安利用设备证书ID作为第一级前缀,实现各个IPC设施之间的权限互相独立与隔离。即每个摄像头均只能拜访本人证书ID前缀之下的视频分片。通过IAM角色配置,更加能够实现限度IPC设施仅可能进行上传操作,而无奈下载视频分片,从而确保视频云存安全性。 性能主动扩大因为各个IPC别离属于不同的前缀之下,亚马逊云科技为每个Amazon S3前缀提供每秒3500 PUT和5500 GET申请的性能,因而当IPC摄像头数量减少时,Amazon S3将主动优化并提供对应性能的解决能力。从而实现应用对立架构反对从几个到数以百万计IPC设施的能力。 视频抽帧并调用AI接口将后果存储到DynamoDB中当视频分片上传到Amazon S3存储桶中后,用户能够抉择应用AI技术对视频内容进行剖析。例如:检测视频中呈现的人脸和相应地位,并将后果保留到DynamoDB中,供后续查问应用。 视频数据在上传到Amazon S3后,会触发Amazon S3事件告诉。通过云端Lambda函数,能够实现抽取视频关键帧,并转换为JPEG格局,发送给AI接口进行剖析。 AI剖析的后果会以JSON格局,返回给Lambda函数,Lambda函数将剖析后果信息存储到DynamoDB数据库中,供回看平台检索应用。 无服务器架构构建视频回看平台得益于以TS格局保留的视频分片,云存视频分片能够实现任意时间段内分片连接成整体视频进行回看。因而无需在云端进行二次转码操作。从而升高零碎老本。 无服务器的视频回看平台应用开源Video.js框架,提供两种回看模式: 近实时回看(提早6-20秒,取决于网络和客户端配置状况)在近实时回看模式下,客户端通过API Gateway HTTP API申请m3u8播放列表,Lambda函数查看Amazon S3桶中存储的分片,并将2分钟之内,最初上传的3个视频分片返回给客户端。通过滚动更新m3u8返回分片清单,实现近实时的查看视频内容。 指定时间段回看客户端通过API Gateway HTTP API申请m3u8播放列表,并提供回看时间段的开始、截止工夫。Lambda函数查看Amazon S3桶中存储的分片,并将指定时间段内的视频分片依照程序增加到m3u8播放列表中返回给客户端,从而实现制订时间段的视频回看性能。 指定时间段回看反对通过检索DynamoDB中存储的视频元数据,获取所需回看的时间段范畴,将后果返回给客户端进行回看。 您能够通过以下链接在亚马逊云科技的环境中一键部署回看框架。框架中的回看利用带有示例视频供您参考。 https://console.aws.amazon.co...  7月21-7月22号,上海世博核心,2021亚马逊云科技中国峰会——上海站强势登陆!没有报名的你,还不赶快点击上方卡片,速速报名!胜利报名参会的Builders也要记得准时参会哦~ 本篇作者 李挚亚马逊云科技 解决方案架构师 徐高伟亚马逊云科技 翻新解决方案架构师 ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:手把手教程-基于Amazon-Kinesis-Video-Streams实现IP-Camera云存项目

近年来市场上IP Camera产品价格继续走低,硬件利润薄弱,很多厂商通过增值服务发力,增值服务比拟成熟的业务状态是云端存储,其实现形式是设施检测报警事件触发一段视频上传云端并提供终端用户回看从而产生免费。Amazon Kinesis Video Streams实现云存业务劣势显著,提供Device SDK摄取视频并上传Endpoint,终端用户能够基于HLS/DASH支流的协定播放观看。 本案例基于Serverless形式实现云存计划,Devices推流过程中记录metadata,通过Amazon API Gateway,Amazon Lambda,Amazon DynamoDB留存video metadata,前端利用通过video metadata生成播放URL,通过HLS Player播放。 想要理解更多亚马逊云科技最新技术公布和实际翻新,敬请关注在上海、北京、深圳三地举办的2021亚马逊云科技中国峰会!点击图片报名吧~ 筹备工作下载amazon-kinesis-video-streams-producer-sdk-cpp 源码并编译libKinesisVideoProducerJNI下载amazon-kinesis-video-streams-producer-sdk-java源码装置IntelliJ IDEA架构图 创立Amazon Kinesis Video Streams登录console,区域抉择新加坡, 抉择Kinesis Video Streams服务,创立视频流名称“kvs-stream”, Data retention抉择7(7天云存) 创立拜访密钥新建一个用户”CloudStorageUser”, 勾选“Programmatic access” 减少2个权限如下图,这里仅用于测试和演示,生产环境倡议最小化权限。 拷贝并保留Access Key ID和Secret Access Key,抉择Amazon Secrets Manager服务增加密钥,新增Secret key/value, 将AK/SK填入 指定密钥名称“ipc-cloudstorage-access-kvs-secretkey” 拷贝Python3的sample code, 后续Lambda Function中应用。 创立Lambda创立function抉择名称“save_devices_video_metadata”,Runtime抉择Python 3.6 HttpMethod 为PUT,接管metadata并存表 if event['httpMethod'] == 'PUT' :        id = _body['clientID']        deviceID = _body['deviceID']        streamName = _body['streamName']        begTime = _body['begTime']        endTime = _body['endTime']        duration = _body['duration']        res = save_dynamodb_tb(id,deviceID,begTime,endTime,duration,streamName)HTTPMethod为GET,获取HLS URL if event['httpMethod'] == 'GET' :            streamName = _body['streamName']            begTime = _body['begTime']            endTime = _body['endTime']            duration = _body['duration']            descStream =kvs.describe_stream(StreamName=streamName)            Stream_ARN = descStream['StreamInfo']['StreamARN']            get_hls_response = kvs.get_data_endpoint(APIName="GET_HLS_STREAMING_SESSION_URL",StreamARN=Stream_ARN)            hls_endpoint = get_hls_response['DataEndpoint']            kvs_client = boto3.client("kinesis-video-archived-media",                                endpoint_url=hls_endpoint,                                region_name=REGION_NAME, aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID,                                aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY)            # 获取hls url            res = get_hls_url(kvs_client,streamName,begTime,endTime,duration)Lambda源码:https://github.com/beiyue/sav... Lambda 受权IAM创立Policy抉择JSON, 编辑内容如下, 保留Policy名称“getSecretValueForIPC” {    "Version": "2012-10-17",    "Statement": {        "Effect": "Allow",        "Action": "secretsmanager:GetSecretValue",        "Resource": "<SECRET_ARN>"    }} 抉择Lambda Configuration编辑Role ...

December 24, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:利用-Amazon-IoT-Greengrass-在边缘-DIY-自动浇花系统

已经有这样一则新闻,一女子智能养鱼遇断网,4万余斤鱼或因缺氧死亡。这个塘主通过手机App监控鱼塘状况并利用智能插座管制增氧机进行增氧;但因遇到网络故障,无奈及时为鱼塘启动增氧设施而造成重大经济损失。这是个典型的物联网案例,利用物联网平台近程监控数据,并基于数据进行设施管制。在大多数状况下,它可能很好地工作,但当网络连接失落时,智能将变得无能为力。生存中相似的场景很多,咱们有没有方法既享受物联网带来的便捷和智能,又可能解脱网络依赖带来的局限性呢? 本文将介绍如何利用 Amazon IoT Greengrass 的边缘计算能力,实现近程监控的同时,在边缘侧进行智能管制。为了便于大家有一个直观、清晰的了解,全文以DIY主动浇花为主线开展介绍。 概述Amazon IoT Greengrass是Amazon IoT服务系列中的一员,它可将亚马逊云科技无缝扩大至边缘设施,因而能够在本地操作其生成的数据,同时仍可将云用于治理、剖析和长久存储。借助Amazon IoT Greengrass,您能够构建IoT解决方案,从而将不同类型的设施和云连接起来,并实现设施互连。运行Linux的设施和反对Arm或x86架构的设施能够托管Amazon IoT Greengrass Core。Amazon IoT Greengrass可在本地执行Amazon Lambda代码、音讯收发、数据管理和安全策略,甚至在没有连贯Internet的状况下,也可实现这些性能。运行Amazon IoT Greengrass Core的设施充当枢纽,与其余运行Amazon FreeRTOS或已装置Amazon IoT Device SDK的设施进行通信。这些设施的尺寸可能不同,从较小的基于微控制器的设施到大型设施。如果Amazon IoT Greengrass Core设施与云之间的连贯断开,Amazon IoT Greengrass组中的设施还可通过本地网络持续互相通信。 想学习 Amazon IoT Greengrass 的更多玩法?来2021亚马逊云科技中国峰会与业内当先的技术践行者们一起探讨交换吧!点击图片报名吧~ Amazon IoT Greengrass具备以下劣势: 近乎实时地响应本地事件。本地资源拜访性能让部署在Amazon IoT Greengrass Core设施上的Amazon Lambda函数应用本地设施资源,这样设施应用程序就可能快速访问和解决本地数据。本地运行。Amazon IoT Greengrass设施能够在本地设施无奈连贯到云的状况下收集、解决和导出数据流。在设施从新连贯到云后,Amazon IoT Greengrass可将设施上的数据与Amazon云服务同步。平安通信。Amazon IoT Greengrass可对本地和云通信的设施进行身份验证和加密,包含采纳硬件爱护的端到端加密。简化设施编程。您能够在云中开发代码,而后应用Amazon Lambda、Docker容器,无缝地将其部署到您的设施上。升高运行IoT应用程序的老本。通过对设施进行编程以在本地过滤或汇总数据,并只将应用程序所需的数据传输到云,从而以较低的老本取得丰盛的见解。多平台反对。您能够在反对最低硬件和软件要求的任何硬件设施上运行Amazon IoT Greengrass软件。主动浇花思路通过树莓派和Amazon IoT Core建设连贯利用光传感器、温度传感器和土壤湿度传感器检测环境亮度、温度及花盆中湿度,通过树莓派汇总后上传利用LCD屏在本地显示传感器数据信息,并以不同色彩醒目提醒土壤湿度情况利用继电器管制小水泵进行浇水在树莓派上运行自动控制逻辑,依据亮度、温度和湿度确定继电器状态通过topic来设置湿度阈值,这样能够很不便地实现通过手机App或Web利用进行参数设置将传感器数据和继电器状态通过Amazon IoT的规定引擎发送到Amazon Elasticsearch,建设监控仪表板,这样能够很不便地通过手机或浏览器进行可视化监控计划架构如下图所示: 资料筹备树莓派Raspberry Pi 3B/3B+ 一个,MicroSD卡一张GrovePi+ 树莓派扩大板一个三个Grove传感器配件:温度传感器,土壤湿度传感器,亮度传感器Grove 1602 LCD RGB背光显示屏一个一个继电器配件(Grove Ralay)微型水泵一个(3V/5V/6V),水泵水管一条设施连贯首先将GrovePi+装置在Raspberry Pi上。重叠GrovePi+时,留神引脚对齐,如下图所示。 ...

December 24, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:从零开始-DIY-智能家居-基于-ESP32-的智能语音合成播报模块

前言这里这么多设施,忽然发现我做的如同都是传感器之类的居多如同没啥输入端设施,每天采集一堆数据,然而没留神看手机就不晓得,我那甲醛传感器丢柜子外面大半月都遗记它的存在了,然而每次掏手机就去打游戏刷视频去了,懒得专门去看(名正言顺!) 我得再搞个法子让我连手机都不必看,就能晓得须要的信息,于是我搞了一个语音播报模块。 硬件抉择板子仍然用便宜好用的的安信可的 ESP32S (我是不是真得去找安信可要资助啊?至多把我买板子的钱报销一下啊!)语音播报模块我买的是:亚博智能语音合成播报模块 DF家的用太多啦,换一家省得你们说我是托 o(* ̄3 ̄)o 这个模块应用 I2C 管制和通信(连贯开发板:SDA->P21,SCL->P22) 服务器用的翼辉的 翼辉的 Spirit 1 边缘计算机(其实并不是真正的服务器,只是在这里的作用相似于服务器)。 代码解析获取代码为了不便解说逻辑,我会打乱代码的程序可能还会进行裁剪,要是想间接拿代码跑的敌人能够间接去 灵感桌面的机密宝库 获取代码,或者间接 clone: https://gitee.com/inspiration-desktop/DEV-lib-arduino.git下载或者 clone代码后这次用到的是这个四个文件夹: ![在这里插入图片形容](https://img-blog.csdnimg.cn/3... cjson:我移植的 cjson 库,就是规范的 cjson 库,放到 arduino 装置目录下的 libraries 文件夹里,百度一下 cjson 的函数应用就行了。 libsddc:是我移植自官网的SDDC库和本人写的 SDK,也是放入 libraries 文件夹里就行。外面是 SDDC 协定的处理函数,咱们不必管。XFS: 是亚博官网提供的语音播报模块的库,我独自打包进去了,也是放入也是放入 libraries 文件夹里就行。 demo 文件夹外面就是咱们各种传感器的 demo 代码了: 红圈的 speech_sddc_sdk_demo 文件夹外面就是咱们代码,点进去就能看见 speech_sddc_sdk_demo.ino 文件,双击文件会主动启动 arduino-IDE 关上代码。在工具 -> 端口 抉择对应的 COM 口而后点击上传就能够把代码烧录到板子里:具体 arduino 应用教程能够看我之前的文章 arduino开发领导 和 手把手带你 arduino 开发:基于ESP32S 的第一个利用-红外测温枪(带引脚图) 设施管制命令:通过 Spirit 1 的应用程序或者嗅探器 向传感器设施发送的命令:语音播报命令: ...

November 1, 2021 · 3 min · jiezi

关于iot:从零开始-DIY-智能家居-基于-ESP32-的智能紫外线传感器模块

前言做了这么多传感器都是本人玩,这次家里人看不下去了,非得让我整一个紫外线传感器,出门前看看紫外线强度(严正声明:我不是个独身狗!!!(¬◡¬)✧)我看了一下网上还真有适合的模块,于是就整了一个。这次咱们就来做一个智能紫外线传感器。 硬件抉择万能不变,便宜好用的(其实最近发现如同也没这么好用,然而的确便宜)的安信可 ESP32S 。 紫外线传感器抉择的是微雪的数字UV紫外线传感器 UV Sensor C,42块钱有点小贵QWQ,然而能够间接获取紫外线强度,不须要本人用模拟量算了,响应波长在280-430nm,官网材料也很欠缺齐全。 以及咱们设施的外置思考回路 - 翼辉 Spirit 1 边缘计算机。 二、应用步骤获取代码为了不便解说逻辑,我会打乱代码的程序可能还会进行裁剪,要是想间接拿代码跑的敌人能够间接去 灵感桌面的机密宝库 获取代码,或者间接 clone: https://gitee.com/inspiration-desktop/DEV-lib-arduino.git下载或者 clone代码后这次用到的是这个四个文件夹: cjson:我移植的 cjson 库,就是规范的 cjson 库,放到 arduino 装置目录下的 libraries 文件夹里,百度一下 cjson 的函数应用就行了。 libsddc:是我移植自官网的SDDC库和本人写的 SDK,也是放入 libraries 文件夹里就行。外面是 SDDC 协定的处理函数,咱们不必管。Waveshare_UV_C: 是微雪官网提供的语音播报模块的库,不过这个库有一点点不同,是给 AVR 架构的芯片做的,编译的时候会弹出一个正告:不过我看了一下库外面的内容,除了一个如同没有用上的 INT_PIN 定义,其余的应该都能失常应用。另外在加载库的时候须要抉择 Waveshare:demo 文件夹外面就是咱们各种传感器的 demo 代码了:红圈的 LTR390UV_sddc_sdk_demo文件夹外面就是咱们代码,点进去就能看见 LTR390UV_sddc_sdk_demo.ino 文件,双击文件会主动启动 arduino-IDE 关上代码。在工具 -> 端口 抉择对应的 COM 口而后点击上传就能够把代码烧录到板子里:具体 arduino 应用教程能够看我之前的文章 arduino开发领导 和 手把手带你 arduino 开发:基于ESP32S 的第一个利用-红外测温枪(带引脚图) 设施管制命令:通过 Spirit 1 的应用程序或者嗅探器 向传感器设施发送的命令:获取紫外线强度数据 ...

November 1, 2021 · 3 min · jiezi

关于iot:从零开始的DIY智能浇水应用

前言作为一个新世纪打工人,平时也会去养一些花草,来给我的房间减少点绿色和生机,然而经常因为工作忙而遗记一些事件。,毕竟我大部分的工夫都是陪伴着电脑的(严正声明:我不是个独身狗!!! (¬◡¬)✧),之前在淘宝上买了个土壤湿度传感器和浇水设施,本人革新了一下,通过 WiFi 和 SDDC 胜利接入了爱智盒子,当初筹备搞一个爱智利用来进行设施的管制; 场景演示先看一下我革新好的成品吧ヾ(╹◡╹)ノ",间接放在了我房间的展示柜上开始用了。 这是浇水器!这是插进去的土壤湿度传感器的屁股! (゚∀゚)..:*☆ 哎哟是不是很厉害啊! 这个花盆外面我插了之前的土壤湿度传感器和浇水器的出水口,而后浇水器的入水口我放在了一个装水的瓶子里,这样一个主动浇水的货色就实现了。因为这是我本人室内用的小设施,规模比拟小,有想法的兄弟扩大扩大能够搞到在农业浇灌这方面去试试,想想还有点小兴奋呢。ヾ(>∀<)(ノ∀`●)⊃ 利用演示话不多说 ─=≡(((つ••)つ,还是间接先看一下我的利用页面长什么样子, 判若两人的放了一个数据显示面板,一个设施抉择模块,一个设施参数设置模块。 应用起来也是十分的简略,间接抉择一下土壤湿度传感器以及浇水设施,拖动两个游标,设置浇水的合适范畴,每当我花盆外面的土壤湿度低于60%的时候就会通过 Spirit 向浇水器发送加水信号并开始加水,湿度达到85%就进行浇水,这样一个智慧浇水的场景就实现了。 整体实现逻辑是比较简单的,前面的话我也会逐渐的在网上买一些其余的设施,搭建一些比拟残缺的智能场景进去。 代码剖析对于实现的代码也是利用了之前的设施模块 device,前端的我感觉就不必摆出来显摆了,比较简单的一个页面没啥好讲的, 只贴一下后端js局部的要害代码吧<( ̄ ﹌  ̄)@m 。 // 因为用的频率比拟高,集体比拟懒,所以就基于失常的逻辑封装了一下,根本能够满足我目前乃至前面的大部分需要了,其余个别需要遇到再裁减。// device_manager.js const Device = require('device');const EventEmitter = require('events');class DeviceManager extends EventEmitter { constructor() { super(); this.devMap = new Map(); this.controllerMap = new Map(); this.init(); } init() { // 获取以后所有已退出网络的在线设施! Device.list(true, (error, list) => { if (error) { console.error('Device.list error!' + error); } else { list.forEach((item) => { Device.info(item.devid, (error, info) => { if (error) { console.error('Device.info error!' + error); } else { this.devMap.set(item.devid, { devid: item.devid, alias: info.alias, report: info.report }); } }); }); } }); Device.on('join', async (devid, info) => { const dev = { devid, ...info }; this.devMap.set(devid, dev); this.emit('join', dev); }); Device.on('lost', (devid) => { const dev = this.devMap.get(devid); this.devMap.delete(devid); if (this.controllerMap.has(devid)) { this.controllerMap.delete(devid); } if (!dev) { this.emit('error', '利用呈现未知谬误,请退出重试!'); } else { this.emit('lost', dev); } }); } // 构建设施管制对象 generateController(devid) { if (this.controllerMap.has(devid)) { return Promise.resolve(this.controllerMap.get(devid)) } const controller = new Device(); return new Promise((resolve, reject) => { controller.request(devid, (error) => { if (error) { reject(error); } else { this.controllerMap.set(devid, controller); resolve(controller); } }); }) } // 删除控制器 deleteController(devid) { this.controllerMap.delete(devid); } // 发送设施音讯 sendDeviceInfo(devid, data) { const controller = this.controllerMap.get(devid); if (!controller) { return Promise.reject('程序呈现未知谬误,请退出重试!') } return new Promise((resolve, reject) => { controller.send(data, (err) => { if (err) { reject('管制设施失败,请重试!') } else { resolve(); } }, 3) }) }}const devManager = new DeviceManager();module.exports = { devManager}以上就是封装的设施治理模块了,接下来在main.js中就会去应用该模块中的相干办法; ...

October 18, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:DGIoT决战分毫之间决胜千里之外

近段时间,走访了浙江宁波,台州,温州等地产业集群的多家企业,聊起了当地产业集群中各个企业的分毫之争和对寰球市场的相对控制力,聊到了中美芯片之战和当下的芯片暴利之机,聊到了当下的拉闸限电和企业家的保持不跌价,聊到了德国的百年老店和工匠精力,也被屡次问到DG-IoT的开源产品的生存基本和倒退之道。 目前浙江产业集群中小企业的倒退模式,往往锁定繁多产品,通过家族邻里之间的相互帮扶,同时又充沛竞争,在同一个地区投入成千盈百的企业,数十年工夫,将这个产品的行业利润率压缩到分毫之间,背靠宏大的国内市场,同时扩大海内市场,逐步形成市场的相对控制力,也诞生了很多千亿级产业集群。“拉闸限电”可能会突破这些企业数十年奋斗下来的分毫之争的劣势,丢失千里之外的市场控制力。   中国芯始终被国外芯片压抑,技术是起因之一,但根本原因还是芯片市场的利润率被压得死死的,造成了相对市场管制,当下芯片市场10倍的暴利之机是中国芯崛起的最好机会。马克思在书中援用的那句名言:“如果有10%的利润,它就保障到处被应用;有20%的利润,它就沉闷起来;有50%的利润,它就逼上梁山;为了100%的利润,它就敢蹂躏所有世间法律。" 当下芯片暴利越盛,中国芯崛起越快。    德国百年老店胜利的经验之谈,即不自觉求快,不浮不殆,关注精益求精,久久为功。德国人对造物的偏爱融入了文化传统。造物不是闭门造车。各行各业都有行业协会。工业化开始后,行业协会牵头各方设立学校,发展职业培训。工人一边上学,一边工作,造成了独具特色的二元制职业教育。技工不懈努力,最高可取得“工业巨匠”名称。“工业巨匠”证书既是对技能的认可,也是荣誉的象征。能够说,职业教育不仅造就了技术工人,而且使社会阶层流动更加安稳有序。    DG-IoT团队核心成员有十多年的通信行业教训,骨子里透着通信人的精力,对物联网设施接入技术精益求精。目前DG-IoT曾经精挑细选了近百的成熟开源组件库,排汇了物联网私有云头部企业,如Amazon、阿里平台的架构思维;垂直畛域有人物联网、涂鸦智能等平台的利用教训,通过GitHub和Gitee国内外支流开源社区,服务于寰球用户。目前的物联网服务已不是软硬件的简略组合,而演变为全产业链的综合数据服务。DG-IoT平台始终秉承源码全副凋谢的理念,最终让工具回归其本质,这也是DG-IoT团队全力以赴做好物联网服务的信心和勇气。    如何让DG-IoT物联网服务实现决战分毫之间,决胜千里之外。除了做好工具自身,还须要依赖开源社区的力量。在保持激进用户商业秘密的前提下,会一直把物联网我的项目施行教训和业界案例转化到DG-IoT的工具库。通过社区逐步形成物联网成熟的平台组件和配套的职业教育,造就出越来越多业余的物联网人。保持市场导向,让最靠近的市场的人做好贴身服务,同时也拿到最多的市场回报。    DG-IoT会专一做好设施接入和设施治理这两块物联网的根底性能,提供高效稳固的物联网工具,同时也会逐渐推出业余的物联网分级服务,不做捆绑销售,让用户依据本人理论须要抉择适宜本人的服务包。DG-IoT依据服务等级蕴含如下: 等级内容服务时长价格水平L0全副代码、产品一键式装置自助收费L11V1部署服务半小时百元级L21V1设施接入服务半天千元级L3现场工程师职业培训服务三天千元级L4利用工程师职业培训服务三周万元级L5压测+全业务模仿服务一月万元级L6定制+全天候VIP服务一年十万元级L7千万级设施物联网经营级底座平台面谈数十万元级   DG-IoT已专一物联网设施接入与设施治理多年,通过针对不同用户群体的痛点与需要,提供了全方位的多级服务,并一直优化服务流程,逐步形成最优的物联网设施上云的服务规范,将设施上云服务的老本压缩到极致,实现服务老本压缩的分毫之争,服务好全国乃至寰球的物联网用户。

October 9, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:手把手搭建自己的智能家居-基于-IOT-Pi-的智能甲醛检测器

智慧家居 - 基于 IOT Pi 的智能甲醛检测器之前的文章体验 MS-RTOS 的时候动手了一个块 IOT Pi ,放着也是节约,这次咱们就利用 IOT PI 开发一个智能甲醛检测器。(><*) 对于 IOT Pi 和 MS_RTOS 的介绍能够看看 (初识 IOT Pi 与 MS-RTOS),这两个一个是翼辉推出的物联网开发板(官网介绍),一个是新一代小型物联网操作系统(官网介绍),之前只是跟着官网文档大略体验了一下,始终有想法去钻研真正实际一下,最近家里新买了一些家具正好做一个智能甲醛检测器来检测下甲醛是否超标。 软件筹备应用 MS-RTOS 须要下载对应的 IDE 开发环境,下载资源以及装置应用能够参考官网教程:IoT Pi 疾速入门 其中须要装置的有 IoT Studio 、MS-RTOS AutoTester 这两个软件,别离是集成开发 IDE 和 烧写及日志查看工具。官网文档写得十分具体可,具体应用上遇到什么问题能够看看我之前写的:初识 IOT Pi 与 MS-RTOS 外面有我首次应用的时候遇到坑和解决办法。 硬件筹备一块 IOT Pi 开发板、配合烧写的 Jlink ARM 仿真器(某宝一搜全都是)、一个甲醛检测传感器 (在写这篇文章的时候发现之前买的传感器下架了,链接是他们家另一款甲醛传感器,看了一下,uart 协定尽管有些些差距,然而和之前适配其余气体类传感器构造统一,只须要改变一处宏定义就能够兼容了,具体批改参照后文中的代码解析) 管脚连贯如下:3V3 - 3V3 、GND - GND 、RXD - PA2、 TXD - PA3 工程配置依据官网文档 IoT Pi Pro 疾速入门 实现以下步骤: ...

September 13, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:IoT边缘你究竟是何方神圣

摘要:IoT边缘扮演着纽带的作用,连贯边缘和云,将边缘端的实时数据处理,云端的弱小计算能力两者联合,发明有限的价值。本文分享自华为云社区《IoT边缘如何实现海量IoT数据就地解决》,作者:Super.雯。 边缘这个概念呈现的工夫并不长,许多人对其进行过概括,范畴界定和论述各有不同,甚至有些是反复和矛盾的,明天带大家一起学习一下IoT边缘到底是何方神圣 一、IoT边缘的概念首先先来介绍一下边缘是什么?边缘计算是在网络边缘进行的数据处理,以缩小提早并升高对云计算和数据中心资源的需要。边缘是能够无处不在的,最常见一种,也是大家最能了解的是理论的工业业务现场,边缘计算产生在智能网关中,就在收集和解决数据的中央,在以后边缘的市场空间是十分有想象力的。征询公司对边缘的市场空间有过预测,到2023年底,50%以上的大型企业将至多部署6个用于物联网或沉迷式体验的边缘计算利用,中国市场以工业互联网为例,预计2023年,工业制作会有72亿美金的市场空间。 华为边缘的多种状态华为对边缘的定位次要分为三个状态: 边缘云:例如IEC,次要用于如互动娱乐、在线教育、媒体创作边缘站点:例如IES,个别用于翻新业务部署、传统业务上云、数据本地留存边缘云服务:例如IoT Edge,个别用于智慧园区、智慧交通、智能制作等。华为云IoT边缘云服务的状态当初都在说“智能制作”、“互联网下一场是工业互联网”,”抓住数字新基建的时机“,“工业互联网就是7大新基建之一”,这些新的概念都是与轻边缘IoT Edge分不开。 IoT边缘云服务的状态,分为云侧和边缘侧,边侧次要分为华为云IoT边缘提供了数据治理,搭档插件和运行框架,运行框架相当于章鱼触手的躯干,用于屏蔽底层零碎和硬件带来的差别,同时保障下层业务的失常运行,搭档插件相当于触手上的吸盘,是边缘数据的入口,也是边缘的抓手,数据处理相当于触手里的小脑,对数据进行解决与流转。 二、为什么要应用插件开发在理论生产制作,客户总会遇到难以解决的问题: 边缘侧须要将数据采集,然而非标的设施品种繁多,无对立标准协议,老旧的设施的数据无奈采集,没有数据的反对,无奈实现数字化,智能化边缘侧的数据往往是上万点,毫秒级的数据量级,数据上云,对带宽和中间件的性能要求极高理论生产中设施产生故障是常有的事件,工程师往往须要到设施所在地进行运维,耗费人力物力,时效性也非常低数据存在壁垒,OEM也没有渠道晓得EU设施的理论应用状况,对设施进行改良和晋升,咱们边缘就是要解决这些客户的痛点,才有用武之地边缘能够提供插件运行框架,借助生态的力量,让懂行业knowhow的人,跟华为云IoT一起解决这些痛点。IoT加上生态搭档后,就能够在客户现场提供数据采集能力,把工业设施按协定采集,进一步将数据路由到指定利用,最终由利用业务闭环,这时,咱们就构建了插件生态,做到了真正的万物互联。 三、如何与华为云IoT边缘进行插件集成的华为云IoT的插件集成计划华为云IoT提供插件的运行框架,搭档开发的插件能够在框架下运行。心愿有更多像盛原成的搭档退出IoT的生态,在不同的畛域解决不同的客户问题。 搭档盛原成与华为云IoT的单干盛原成是一家专一于配备行业,致力于配备行业数字化,智能化,服务化转型公司,对行业有粗浅的意识,研发力量强大,研发人员比例占到80%,专一配备行业取得认可,拿到A和A+轮的投资。盛原成和华为在2016年就开始单干了,次要产品有盛云圈CMS和盛云猫SLM。这两款是盛原成主营配备行业的拳头产品,和IoT边缘集成的是盛云圈,也是咱们本次单干的重点。云端盛云猫在2018年就集成了IoTDA,上了华为云的严选,这次次要打造CMS和轻边缘的集成,两个产品通过华为云IoT服务联合在一起能对设施的全生命周期进行治理。 如下图所示,CMS软件兼容多种协定和第三方数据接口,能实现底层设施的高速毫秒级的采集,数据散发和数据上云,买通云端和底层设施的数据链路具备弱小的规范模块性能,智能管控生产过程(监控看板,报警,配方,要害参数,数据分析,品质治理)有了CMS的高频数据反对,SLM能够利用云端的弱小的数剖析能力,能够实现故障剖析,预测性保护等 IoT边缘是怎么和CMS集成的 上图是盛原成插件在边缘侧与华为云IoT集成部署的数据流以及SIoT和IoT边缘集成后的架构。现场也就是边缘侧是边缘站点和现场设施,云端的是华为云IoT的中间件及下层的SAAS利用,施行人员只须要在本地的环境,用CMS的开发版本,配置好采集的点表和须要展现的规范模块,通过近程工具将工程文件导入到纳管的IoT边缘节点,在IoT边缘平台将CMS的镜像拉取部署到节点上,这样简略的3个步骤就能疾速实现部署,买通整个底层设施到云端的数据链路。 SIoT和华为IoT边缘集成后,我的项目中经常因为零碎不统一导致软件呈现一些异样,特地是Windows的零碎,容器化部署到IoT边缘后解决了零碎环境导致软件部署施行艰难的问题,利用IoT边缘能够实现一键在远端近程部署到边缘节点,高效稳固。 集成后依附华为的IoT边缘侧弱小的数据处理能力,能将底层设施的全量数据低延时的对接到云端,很大水平上保障的边云的数据同步展现,升高时延。数据买通后,能够依附IoT边缘对节点进行高效的管控,会集大量的设施信息,同时依附云端弱小的计算能力,将算法模型下发到边缘侧节点,对理论的生产工艺进行优化产生微小的价值,IoT边缘扮演着纽带的作用,连贯边缘和云,将边缘端的实时数据处理,云端的弱小计算能力两者联合,发明有限的价值。 更多精彩分享,请观看直播视频:https://bbs.huaweicloud.com/l... 更多学习内容,请关注IoT物联网社区 增加华为云IoT小助手微信号(hwc-iot),获取更多资讯 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

September 3, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:物联网接入节点学习

汇聚节点组成:微功率301模组(数量1)、单片机(数量1)、低功耗470模组(数量3)接入节点组成:LORA天线接收器,EC20模块,USBHub,电脑主板(固态硬盘,内存条,主板,CPU)、电源,散热片,还用一块单片机(性能未知) 数据流转:微功率301接管微功率传感器,低功耗470接管低功耗传感器数据,301通过串口数据给单片机,而后传给其中一块470模组发送给接入节点的LORA天线接收器通过串口给到程序进行规约解析,命令下发 为什么有三块470,用来接管低功率传感器和多级汇聚数据,进行数据发送(两收一发目前猜想) 接入节点程序架构:网络层(accnode-drive-core.jar):进行数据和命令的收发,只有范畴内合乎的设施都能接管到UI层(accnode-drive-web.jar):对网络层数据进行接入节点,汇聚节点,传感器拓扑图展现,参数配置,命令发送,还用根本的权限性能业务层(accnode-drive-clinet.jar):用来解决app和数据处理接入节点治理平台(margin-web.jar):用来对接入节点的数据进行存储,配置,放开传感器数据数据接管和平台进行数据交互 目前曾经再本人电脑上部署了网络层和UI层,能够辨认到301模块,配置了接入节点近程拜访,开明数据库近程拜访(须要和接入节点通过网口连贯)

August 31, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:Spirit-1-初体验

Spirit 1 初体验前段时间动手了搭载着 EdgerOS 的 Spirit 1 ,始终没来得及认真钻研,明天有工夫理解了一下发现有很多中央还是蛮有亮点的,本文就给大家分享一下 Spirit 1 有哪些亮点。 路由器路由器是进入爱智的第一个利用了,可不光光只是在激活的时候配置一下 Wi-Fi ,其实外面还是有很多值得看一下的中央,进入利用后就是网络速度、耗费流量、以及连贯终端数量等统计界面。 单单作为路由器来说,相比我家里之前用的要清晰不少,至多不必输出 IP 进入治理页面还得调节画面尺寸而后配置网络,点击左上角的图标就能够进入到网络配置界面,失常配置 Wi-Fi 的话进入宽带连贯中抉择对应的连贯形式(动静 IP 、动态 IP 、 PPPoE 拨号)按要求配置就能够了,无线局域网中的配置是来设置 Wi-Fi 名称和明码的,至于挪动网络这一项能够在应用 SIM 卡上网的状况下查看相干信息,其余的局域网以及高级设置中能够配置限度规定等更进一步的操作,日常是用不太到,也不细说了。 设施-第一次接入设施在爱智的官网中看到 Spirit 1 能够接入米家的一些设施,不过品种不是很多,我家外面也只有个智能插座能够接入,依据官网的介绍这个就须要关上设置利用,点击下方的加号来扫描发现设施,长按小米插座的开关直到指示灯闪动进入搜寻状态,之后就能够在爱智下面发现新设施了,点击增加当前就能够把设施退出到爱智当中了,官网有提供能够管制的利用,仓库地址:https://gitee.com/edgeros/app... ,下图是官网的动图演示还是比较清楚的。 设置中的用户和权限管制设置这个利用原本没什么说的,然而其中有一些还是值得讲一下的,第一个就是 EdgerOS 的权限管制,在设置中的隐衷设置中,能够别离对设施、利用、零碎三者间的权限做限度,能看进去在 EdgerOS 中设施和利用是齐全独立的不存在耦合,这样设施就能够很好的进行复用, 再就是用户设置每一个新用户要退出到这台 Spirit 1 下面都须要管理员给增加一个身份,能够自定义这些身份的权限,这一性能我还是比拟喜爱的,毕竟如果是摄像头设施或者一些波及隐衷的利用还是不想其他人能够查看的。 剩下的爱智世界这个APP,临时还没有内容,期待后续利用会多起来,后续纯熟了,我也去做个APP提交看看。LoRa 利用就是一个基于 LoRa 协定的设施治理利用,前面有机会用到 LoRa 设施再讲吧。

August 30, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:统一了-WiFi-和-ZigBee-上层使用的跨厂商发现与控制-DDC协议介绍

前言上次开箱那个 Spirit 1 之后去他们官网逛了一圈。我在他们的材料外面发现一个有意思的玩意。在他们的 EdgerOS 物联网设施开发 文章外面发现一句话:智能操作系统 EdgerOS 和智能边缘计算机 Spirit 1 反对 Wi-Fi、ZigBee、LoRa 物联网无线通信技术和以太网通信技术,应用这些通信技术开发的物联网设施只有适配 EdgerOS 反对的通信协议都能够接入到 EdgerOS。 原来他们官网上的凋谢生态是这个意思啊。意思是说不论啥设施,啥平台,只有软件上接入协定,就能退出进来了,实现了硬件无关性。没啥限度和条件,不须要申请也不须要审核资质接上去就能用? SDDC是什么?SDDC 协定(Smart Device Discovery & Control,智能设施发现与管制)是 EdgerOS 专门为 Wi-Fi 和以太网通信技术的物联网设施定义的发现与管制通信协议。 目前官网放出了C语言版本的参考实现.。也就是我下面链接的那个 SDDC代码,依据头文件的定义: #ifdef __MS_RTOS__#include "sddc_msrtos.h"#elif defined(SYLIXOS)#include "sddc_posix.h"#elif defined(__FREERTOS__)#include "sddc_freertos.h"#else#error "Please porting to you RTOS!"#endif官网版本除了他们本人的 ms-rtos 外还对比拟常见的 free-rtos 和 规范 posix 接口进行了兼容,这基本上笼罩了嵌入式常见的操作系统了。 我看了一下 SDDC 底层协定是 UDP,发送数据包是 JSON,应用程序开发人员间接拿到解决好的字符串用就完事了。 SDDC 协定性能EdgerOS 发现设施EdgerOS 邀请设施退出设施退出和退出 EdgerOSEdgerOS 维持设施 Online 状态EdgerOS 与设施间的双向数据通信,数据可加密,反对带有音讯重传和确认的牢靠通信形式 SDDC 协定流程上图别离是 SDDC 的五种性能,五种报文。我这里挑比较复杂和非凡的报文说一下 设施退出时:EdgerOS 那边会始终播送 Discover 报文,未退出的传感器设施这边收到播送的 Discover 报文之后会回复一个 Report 报文(外面是一些传感器设施的信息)EdgerOS 收到 Report 报文后回复一个 Invite 报文,传感器设施收到之后会回应是否批准邀请 ...

August 30, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:搭载着-EdgerOS-的-Spirit-1-开箱

搭载着 EdgerOS 的 Spirit 1 开箱之前看 IOT PI 的时候发现一个好玩的货色,搭载着 EdgerOS 的智能边缘计算机 Spirit 1 ,感觉很吊的样子,抱着试一试的心理动手了一个。 外观第一眼看上去就是个路由器的造型,通明的外壳工业味十足。装好之后发现外壳能够装配,那当然要拆下来一探到底的,我发现右侧两根是 Wi-Fi 天线,左侧的是 Zigbee天线,左上是 LoRa 天线,看来它可不仅仅是个路由器。 爱智利用跟着说明书,先下载安装爱智利用,关上后须要先连贯到 Spirit 1 的网络中; 抉择语言后要配置一下网络;配置好网络就能够注册账号并登录了; 再设置下设施明码,抉择格调就激活实现了,步骤挺多然而跟着说明书一步步来也还算顺利,预装只有五个利用,爱智世界看上去是个利用商店,不过外面也是空洞无物,可能是还没有凋谢,期待能尽快凋谢;激活的时候有一步是设置无线网络,我给跳过了,不过不要紧,在路由器利用当中能够持续配置; 总结进入到 EdgerOS 的官网,我发现这不仅仅是一个路由器,更是一个提供给开发者的开放平台,能够本人写利用,定义设施,并且能够公布本人的利用到爱智世界上,这个还真是不错,之后我也能够写一些有意思的利用传到爱智世界当中,看着介绍真有意思,这个货色就是一个小型服务器!筹备尝试用便宜点的板子做一些智能设施和 Spirit 1 进行联动,看样子能配合利用做一套本人的物联网智慧场景,想想还是挺期待的,我老早就想试试智能家居了,奈何苦于钱包羞涩,也不释怀把本人家的数据都保留在他人手里,当初服务器有了,数据安全还能保障,这不给本人整一套智能家居?

August 30, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:初识-IOT-Pi-与-MSRTOS

前言最近在看 free-rtos 的时候意外发现的一个乏味的国产操作系统:ms-rtos ,开始我认为只是一个换皮货或者高度定制版。然而看ms-rtos 介绍说其显著的特点是开创性地在没有 MMU 和资源受限的 MCU(如Cortex-M3)上也能反对多过程与动静装载技术,使得利用与零碎能拆散开发、独立降级;MS-RTOS 反对内核空间内存保护(应用程序通过 syscall 拜访内核),使得内核有着十分高的安全性。MS-RTOS 在提供足够丰盛性能的同时,放弃了高效简洁的实现,对 ROM、RAM 耗费极低。 没有 MMU 和资源受限的 MCU(如Cortex-M3)上也能反对多过程与动静装载技术,这就有点意思了啊。MMU是啥?内存治理单元,这玩意摈弃了内存治理单元,玩起了多过程与动静装载技术。这是车子拆掉了方向盘一样能够开? 不过目前看上去货色有点少,如同只有官网反对的板子,我对这零碎也不熟,也没啥材料,这里就先从官网的 IoT Pi 开始一步一步动手钻研吧。 寻找官网材料不晓得为啥,无论是搜 ms-rtos 还是 IOT PI 都找不到这家官网,在他人博客外面看见如同是翼辉信息的产品,然而去他们官网也没找到 IOT PI 相干的货色,只找到一个 ms-rtos 的宣传页。最初最初,我去他们淘宝店才发现这么一个网址 开发者网站 而且这个网站名字还和 iot pi 和 ms-rtos 都没啥关系!!!!!这真是很不不便。 不过网站外面文档资料什么的该有还是有,文档写得也很具体,能够说保姆级教程了。 动手 IOT PIIoT Pi 采纳了主频高达100MHz的 Cortex-M4 处理器,领有高达512KB的 FLASH 贮存空间和256KB的RAM空间,保障晦涩运行 MS-RTOS 和多个利用。其实就是一个带了个WiFi模块 Cortex-M4 开发板,还挺难看的,次要卖点还他们反对的 ms-rtos 上,先把板子跑起来再说。 开发环境搭建时须要留神的问题进入他们的开发者网址 进入设施开发里的指南,外面有一篇 iot pi 疾速入门说得比拟具体了,我就说一下我应用时遇到的坑,和解决办法。 在 开发工具下载 中下载他们的开发工具 IoT Studio IDE 和 MS-RTOS AutoTester 调试工具 还有 JLink 工具,他们的MS-RTOS AutoTester 调试工具须要依赖 JLink工具能力工作!!!,有了这三个工具就能把板子跑起来了,至于其余的工具,我还没钻研进去怎么用。咱们下载下来的SDK是个壳子,你增加进去的时候IDE才会去下载这些组件,有可能会下载失败,这时候只有在IDE外面删除工程,从新增加一边就能够从新下载。另外肯定要留神一下编译SDK和BSP的时候,BSP会依赖SDK所以两者的 debug level 肯定要对立!!!简略的尝试之后发现一些常见的 shell 指令,比如说 ls, cd 什么的是一样的,然而更多的还是得看官网的材料ms-rtos的shell命令 他们材料分类做得不是很好,这种第一工夫罕用的材料竟然没放在显眼的地位,挺难找的。跟着文档把 demo 烧进去的地址之后除了主动运行,还能够通过 exec 命令就能调起 输出:`exec 0x8040000 40964096 9 0` 就能够把程序调用起来了,其中0x8040000 是你烧录程序的地址,前面的别离是贮存内存大小,栈大小,优先级,工夫片。留神:他们 AutoTester 工具有点问题,按 RST 按钮重启 JLink 不会断开,导致大量乱码写入把程序搞崩,举荐点击 AutoTester 上的 GO 按钮重启零碎就不会有这个问题,另外能够GO 之前最好敲一下 sync。总结iot pi 以及其搭配的 ms-rtos 的确是一个很乏味很新鲜的小玩意,我对他们的在没有 MMU 和资源受限的 MCU(如Cortex-M3)上也能反对多过程与动静装载技术十分感兴趣。看官网下面还有好多有意思的货色,比方什么差分降级。然而我在他们官网发现另外一个好玩的货色 EdgerOS ,能够钻研钻研。 ...

August 30, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:NBIoT四大关键特性及实现告诉你为啥NB

摘要:NB- IoT 网络是基于4G网络演进过去的,所以它在上行和上行的复用技术上还是沿用了4G的OFDMA和SC-FDMA。本文分享自华为云社区《一文理解NB-IoT四大要害个性以及实现技术》,作者: 万万万 。 在物理层,NB-IoT叫窄带蜂窝物联网,那么它的窄带体现在哪里呢?就是这个180KHz,它仅相当于是4G爱护带宽的宽度。咱们晓得,NB-IoT网络是基于4G网络演进过去的,所以它在上行和上行的复用技术上还是沿用了4G的OFDMA和SC-FDMA。尽管NB-IoT的设计是基于4GLTE的,然而因为初衷不一样,因为4G的设计是为了高速率高带宽的需要,而NB-IoT的设计目标却是低速率。 所以在具体的技术实现上,NB-IoT也精简掉了很多不必要的局部。比如说物理信道和物理信号的局部,为了缩小实现的复杂性,NB-IoT在上行只有两种物理信道和一种物理信号,在上行就只有三种物理信道和两种物理信号。进行信道和信号精简的次要目标就在于达到广覆盖,低功耗和低成本的目标。 在接下来的内容当中,将介绍NB-IoT的四大要害个性以及个性当中所蕴含的实现技术。 要害个性一:超低老本1.1部署形式在上文中提到过,NB-IoT的其中一个特点就是它能够间接部署在运营商已有的网络中,以此来达到低成本的目标。NB-IoT一共有三种部署形式,第一种是独立部署,独立部署的意思是NB-IoT能够不依附现有的LTE网络,齐全独立进去。所以这种形式实用于GSM频段的重耕,因为GSM的信道带宽是200KHz,把NB-IoT的180KHz带宽放进去入不敷出。 图1独立部署 第二种叫做爱护带部署,正如上文中形容的,NB-IoT的窄带到底有多窄呢?它窄到能够部署在现有4G频段的爱护带宽下面,这样的话本来不必的这一部分资源就能够从新被利用起来了。 图2爱护带部署 第三种是带内部署,它能够间接部署在4G的频带内,学过通信的读者应该会晓得,在4G网络内,频域和时域被划分为了一个个小的资源块,同时因为NB-IoT的设计是基于4G的,所以它在进行网络设计的时候和4G是齐全符合的,4G的每个小资源块的带宽是180KHz,这也就是NB-IoT的零碎带宽是180KHz的起因。所以,不论采纳哪一种形式部署,NB-IoT都不会依赖任何零碎的信号资源。 图3带内部署 以上就是在部署形式上,NB-IoT做到低成本的一个起因。另外须要读者理解的是,现如今因为技术上的限度,NB-IoT还无奈部署在LTE零碎的带内以及爱护带上,所以独立部署依然为现阶段NB-IoT网络次要的部署形式。 1.2芯片设计除此之外在芯片的设计上通过对一部分性能进行简化来达到低成本的一个目标。华为通过单天线和半双工和其余的一系列解决设计了专门用于物联网的Boudica150芯片,因为对于NB-IoT来讲,单天线和FDD半双工就曾经足够满足物联网的通信需要了,基于这样的设计,对于NB-IoT的模组来说,又升高了十分多的老本。 要害个性二:超低功耗NB-IoT为了场景须要,设计了两种独特的模式,一种是eDRX另一种是PSM。在形容eDRX模式之前,读者们首先须要理解DRX模式。DRX这种形式,是广泛应用在手机里的一种寻呼形式。能够想一下,如果在最现实的状况下,有人想要给你打电话,以什么样的形式手机能力保障肯定能监听到这个寻呼的信息呢?相当于就须要手机每时每刻都在等着被寻呼,就像是在上课的时候目不转睛的同学,始终等着老师点名叫他答复问题。 图4模式工作原理 然而,对于手机来讲,如果每时每刻都要等着被寻呼的话,是十分耗电的。所以,研发人员就钻研出了DRX,不间断接管(DiscontinuousReception)的这样一种办法。它的原理如图5-7所示,图上蓝色的脉冲,代表的就是手机在进行寻呼,在每次寻呼之后,手机会劳动一下进入IDLE态,进入IDLE态后手机会敞开接收机就相当于是同学们在上课的时候打了个盹。在DRX模式下,手机每次寻呼的距离,就叫做DRX周期,这个DRX周期能够是1.28s,2.56s,5.12s或者是10.24s。 图5eDRX模式工作原理 然而对于物联网设施来讲,这个模式依然不能满足它们所须要的低功耗,因为DRX模式是宽泛应用在手机上的模式。然而手机的耗电状况同样也是比拟高的,就算是只拿手机打电话发短信,也得要一天或者两三天充一次电。然而物联网设施所须要的是几年甚至十几年充一次电。所以基于DRX这种模式,通过一直改进就钻研出了eDRX模式,也就是扩大非连续性接管(ExtendedDRX)。 就如同图5-8所形容的,它在DRX的根底上,设计了一个PTW寻呼工夫窗口,在每个窗口工夫内,物联网设施会寻呼三次,每次寻呼的距离还是跟之前的DRX周期一样。然而每三次寻呼后,它会进入较长时间的休眠,也就是eDRX周期,这个工夫最长能够达到2.92h。然而具体的时长,运营商会依据物联网设施和所需数据的理论状况进行设置,所以说在这一方面也能够体现出该模式的灵活性。 图6PSM模式工作原理 兴许,eDRX的这种模式对于有些物联网设施来说功耗依然不够低,所以就有另一种模式,叫做PSM(PowerSavingMode,省电模式)。简略来说就是把休眠的周期延的更长了,由图5-9可知,休眠态最长能够被缩短到310小时,差不多就是13天左右。尽管PSM模式所能达到的休眠工夫十分长,然而也是会有一些毛病:在PSM模式下,应用层的业务平台如果给终端下达指令的话,终端是不会接管到这些指令的,这些指令会临时被保留在物联网平台里,期待终端被唤醒后再被发送进来。也就是说当设施进入PSM模式的休眠态时,平台层所下发的指令无奈将设施唤醒,只有当设施到工夫之后本人将本人唤醒了之后,平台侧得悉该设施曾经上线,能力将命令下发。 所以这些不同的模式对应的就是物联网中的不同场景需要,比方说共享单车这一利用场景就应该应用DRX模式,因为如果是eDRX模式的话兴许就须要用户站在单车前等了五分钟它能力主动开锁。eDRX模式就能够用在物流监控等场景中,因为货物在运输时并不需要实时去监控,只有隔一段时间去确定一下地位就能够了。PSM模式能够用在近程水表,电表上,因为这些表上的数据没必要每天去抄一次,可能半个月左右去检查一下数据就能够了,所以说NB-IoT低功耗的不同模式是与场景非亲非故的。开发者须要依据不同的利用场景灵便地去抉择不同的低功耗模式。 要害个性三:超强笼罩NB-IoT在覆盖范围方面的设计指标是在GPRS的根底上笼罩加强20dB,如果将这个数据换个角度进行出现,就相当于NB-IoT的笼罩会是GPRS的三倍,并且可能比GPRS多穿透两堵墙。其中NB-IoT达到超强笼罩的原理是什么样的呢?其中上行和上行就要离开来进行形容了。从上行来看,它次要是以反复发送的形式加强传输的可靠性来取得更大的增益。 图7功率谱密度晋升 就上行来讲,它次要被分为两方面,其中之一与上行雷同,是通过反复发送的形式来扩充增益。另一方面是通过NB-IoT的一个特点:该技术能够采纳单子载波进行传输,也就是15KHz的子载波。这一点和4G不一样,4G网络将频谱资源在时域和频域上进行了划分,每次进行传输起码也须要传180KHz。如图5-10所示,在传输功率雷同的状况下,数据在窄带下传输的增益更大。以上就是NB-IoT达到广覆盖的起因。 要害个性4:超大连贯最初一个个性是超大连贯,那么它的原理又是什么呢?读者们能够想一下,物联网终端的话务模型和手机有什么样的区别呢?其实是在于物联网的终端很多,然而每个终端发送的数据包很小,而且看待时延要求也不敏感。然而对于手机来讲,它在一个基站区域范畴内只能领有无限的用户的起因就在于手机所应用的4G基站须要保障基站范畴内的所有用户的通信品质,所以每一个设施都必须以高质量通信进行接入。然而对于物联网设施来讲,它对通信的品质要求并没有那么高,所以这就意味着在雷同的基站范畴内它就能够接入更多的终端,这样就能够让50k个物联网设施包容在一个基站范畴内,因为其中有大量的设施是处于休眠状态的。 下图为NB-IoT解决方案的总体架构,这个架构能够和物联网架构分割起来。首先在感知层的就是NB-IoT终端,之后在网络层首先是接入网比方说NB-IoT基站再到核心网,之后再到平台层的物联网平台,之后再上传到应用层的各类利用。 图1NB-IoT解决方案架构 基于这个解决方案的总体架构,接下去就是NB-IoT网络的理论利用状况。 图2智能停车解决方案 以上是智能停车的案例图。在停车这件事上,其实停车场管理者也受到了十分多的挑战,停车依据场景不同被分为了路边停车和室内停车两种。在这里所受到的挑战就有因为信号问题,停车位定位比拟艰难,同时因为通信模组价格昂扬而导致每个车检器设施的价格都比拟高,同时该设施的功耗也是比拟高的。 基于这些问题,华为提供了NB-IoT的网络来进行模组替换。因为应用NB-IoT的模组和基站,在城市当中的其余场景下也能够一起应用,所以能够将整个城市的设施都连入同一个网络内,便于保护和治理。同时因为NB-IoT的个性,它的功耗比拟低,所以使用寿命也无效地缩短了。 图3共享单车解决方案 除此之外还有共享单车的案例,在应用NB-IoT模组之前,共享单车上的车锁会应用机械锁和GPRS电子锁的形式,然而这两种形式都不是特地好用。因为机械锁的共享单车是没有方法批改明码的,所以当有人晓得明码之后就能够有限次的应用这台单车了,这样对企业来讲就会造成十分大的费用散失。应用GPRS的电子锁也是一样,因为GPRS电子锁的老本十分高,同时在充电时的艰难水平也比拟大,所以用户体验感也不是特地好。 所以华为提供的解决方案就应用了NB-IoT的形式来进行通信,以此来达到低功耗并降低成本的成果。 图4智慧路灯解决方案 除了智能停车和共享单车这两个案例之外,还有智慧路灯和智能抄表这两个案例。那么在这两个案例当中也是一样的,应用NB-IoT的形式给企业或公司所带来的益处就是能够升高他们解决方案的老本并且也能进步应用的效率,同时也能不便他们进行对立治理。 图5智能抄表解决方案 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

August 26, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:高效边缘流处理方案使用-OpenYurt-部署和管理-eKuiper

LF Edge eKuiper 是轻量级物联网数据分析和流处理软件,通常在边缘端运行。它提供了一个治理仪表板来治理一个或多个 eKuiper 实例。通常,仪表板部署在云节点中,用于治理跨多个边缘节点的 eKuiper 实例。 在大多数状况下,出于平安或其余思考,边缘节点在物理上无奈从云节点拜访。这使得部署变得艰难,并且无奈进行云到边缘治理。OpenYurt 扭转了这种状况。OpenYurt 基于原生 Kubernetes 构建,能够对其进行扩大以无缝反对边缘计算。简而言之,OpenYurt 使用户可能治理在边缘基础设施中运行的应用程序,就像它们在云基础设施中运行一样。 从 v0.4.0 版本开始,OpenYurt 将正式反对部署和治理 eKuiper。在本教程中,咱们就将为大家解说如何在 OpenYurt 集群中部署 eKuiper 及其仪表板,并利用 yurt 隧道实现从云到边缘的治理。 为了模仿云节点和边缘节点可能位于不同网络区域的实在场景,咱们应用了一个两节点的 kubernetes 集群。eKuiper 实例将部署到边缘节点,仪表板将部署到云节点。 先决条件在本教程中,云节点和边缘节点都必须装置 kubernetes 及其依赖项。在云节点中,须要应用 OpenYurt 和 helm 等工具来部署 eKuiper。 确保云节点具备内部 ip,以便边缘节点能够拜访它。还要确保边缘节点是外部结点,以便云节点无法访问它。 云节点装置工作首先,装置 kubeadm 及其依赖项,如 docker 引擎。详情请查看装置 kubeadm 的官网文档。留神,OpenYurt 不反对高于 1.20 的 kubernetes 版本,所以请装置 1.20.x 或以下版本。 对于相似 debian 的零碎,应用如下命令装置: sudo apt-get install -y kubelet=1.20.8-00 kubeadm=1.20.8-00 kubectl=1.20.8-00接下来,装置 Golang,而后构建 OpenYurt。 最初,装置 helm,因为咱们将通过 helm chart 部署 eKuiper。 ...

August 20, 2021 · 4 min · jiezi

关于iot:带你了解NBIoT标准演进

摘要:本文将带大家具体理解NB-IoT规范演进与产业倒退。本文分享自华为云社区《一文带你理解NB-IoT规范演进与产业倒退》,作者:万万万。 咱们都晓得,物联网的场景和手机、电脑在应用的传统互联网是不太一样的。那么,就无线通信场景而言,物联网有什么样的特点呢?首先,感知层的物联网设施在进行数据收发的时候,那些数据包是比拟小的,并且收发的频率也是比拟低的,有的时候每天只须要发送不到十个数据。其次,为了进步物联网设施的使用寿命,这些设施对能源的耗费是比拟小的,所以这也要求设施在通信的时候功耗也是要比拟低的。 总结起来,就是无源、小包、偶发的通信需要。基于这样的场景需要,就要求通信网络必须要是功耗低,笼罩广的,也就是LowPowerWideArea的场景。 在LPWA场景当中,当下最热门的一项技术莫过于NB-IoT通信技术。它被宽泛应用于现如今的公共事业、城市治理当中,所以理解NB-IoT的技术细节以及解决方案对学习物联网就显得很重要了。 本文将带大家具体理解NB-IoT规范演进与产业倒退。 NB-IoT规范演进NB-IoT技术标准最早是由华为和沃达丰主导提出来的,之后又吸引了高通和爱立信等一些厂家。从一开始的NB-M2M通过一直的演进和钻研,在2015年的时候演进为NB-IoT,在2016的时候,NB-IoT的规范就正式被解冻了。当然,NB-IoT的规范仍然在继续的演进当中,在17年的R14当中就新增了许多个性,到了R14版本,NB-IoT具备了更高的速率,同时也反对站点定位和多播业务了。在2020年7月9日最新召开的会议上,NB-IoT这项技术曾经被正式接收为5G的一部分了。 这一事件对于NB-IoT来说有一个什么样的益处呢?当NB-IoT这项技术被归为5G的规范之后,也就是说,即便是通过NB-IoT接入网络的物联网设施,最终也能够连贯5G核心网,享受5G的边缘计算、网络切片等一些服务。所以,这一事件对于NB-IoT来说是十分十分重要的。然而因为现阶段的NB-IoT并不反对接入5G网络,所以该技术在后续仍须要通过一直的演变和技术的演进能力进入5G网络当中。 运营商LPWA技术抉择 图1寰球运营商LPWA技术抉择散布 从上图可知,寰球大多数的运营商在进行LPWA技术抉择的时候都是先抉择去部署一张NB-IoT的网络,之后再去部署一张eMTC的网络。其起因在于运营商都是偏向于先去部署一张他们原本没有的网络,因为之前没有像NB-IoT这样的网络去反对低功耗广域网的场景,并且也素来没有专门为了设施去设计一张网络供物联网终端设备来应用。 之前所应用的运营商网络其实都是给人来应用的,为了不便人们的通信,所领有的语音通信以及越来越高的传输速率等等。然而NB-IoT不一样,这张网络速率是十分慢的,人类去应用的话体验必定是十分差的,然而这张网络对于底层的设施来说是十分适合的。起因之一是因为覆盖范围十分广,另一个起因是能耗低,速率低等。至于eMTC这张网络,它的速率绝对于NB-IoT是要高的,并且还反对语音通信,所以它与用户当初正在应用的2G网络是比拟相近的。所以在2G网络退网之后,运营商就能够抉择应用eMTC去代替2G网络来进行应用,这就是大部分运营商抉择先部署NB-IoT网络再部署eMTC网络的起因。 运营商NB-IoT技术频谱抉择对于运营商来说,除了有抉择技术的问题之外,另一个就是频谱抉择的问题,因为这是一个避不开的问题。如果要满足低功率广域网的场景的话,网络的频段要够低,因为它既要满足广覆盖,还要满足网络的穿透性。大部分感知层的物联网设施,像气表、水表等,它们是被放在厨房的柜子里的,相当于是被层层遮蔽的,如果网络穿透力不够的话是没有方法跟设施进行连贯的。 图2寰球运营商NB-IoT频谱抉择 同时,频段越低穿透性越强,频段越高穿透性越弱。所以由图2能够看到,对于运营商来讲,他们相当于把最合适的一部分频段都拿进去了。所以大部分的运营商都是在700到900M这一部分也就是SubG频段来进行部署。当然,也有多数的局部像中国联通他有一部分是放在1800M。所以在上文中提到的,NB-IoT网络次要是部署在SubG频段的,而不是说全部都是在SubG频段起因就在于此。 另外,因为NB-IoT的网络是基于4GLTE的网络的。所以运营商会在4G的基站中抉择一部分基站去做软件降级来作为NB-IoT的基站。然而中国联通不一样,因为中国联通的4G基站就是基于3G基站降级失去的。所以就相当于它能够间接应用3G1800MHz的基站降级失去NB-IoT的基站,所以联通通过基站平滑降级之后,就间接在1800M应用NB-IoT网络,节俭了很大的老本。这也就是为什么中国联通能够在1800MHz部署NB-IoT网络。 NB-IoT产业倒退除了网络技术,基站和频段之外,如果想要应用这个网络也得有反对设施与基站连贯的芯片。所以华为早在R13就推出了Boudica120芯片,因为它推出的比拟早,所以芯片的性能并不是特地强,只反对SubG频段,并且也不反对移动性这些在R14才演进的个性。所以基于R14的一些新个性,华为又推出了Boudica150芯片来满足新个性的应用。 图3NB-IoT产业生态 图3为NB-IoT技术的利用状况,其实NB-IoT所波及的畛域是比拟多的。像水表、气表、路灯、智能停车等等利用当中都有波及。 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

August 19, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:MQTT-协议在石油行业数据采集中的应用

MQTT 协定概述MQTT 是用于物联网的规范消息传递协定。它被设计为一种十分轻量级的公布/订阅音讯传送,非常适合以较小的代码占用量和网络带宽连贯近程设施。MQTT 协定具备以下特点: 笨重高效:MQTT 客户端十分小,须要设施资源少。MQTT 音讯头很小,能够优化网络带宽。双向通信:MQTT 容许设施到云之间以及云到设施之间的消息传递。牢靠的消息传递:MQTT 具备 3 种定义的服务质量级别:0-最多一次,1-至多一次,2-恰好一次,可依据业务场景保障消息传递的可靠性。反对不牢靠网络:许多物联网设施通过不牢靠的蜂窝网络进行连贯。MQTT 对持久性会话的反对缩小了将客户端与代理从新连贯的工夫。平安:MQTT 使您能够轻松地应用 TLS 加密音讯并应用古代身份验证协定(例如OAuth)对客户端进行身份验证。现在,MQTT 被广泛应用于汽车、制造业、电信、石油和天然气等行业。 本系列文章将具体解读 MQTT 协定在各行业理论利用场景中是如何发挥作用的。 石油行业中的物联网业务随着物联网技术迅猛发展,新型信息传感设施以及各类有线、无线网络技术在石油勘探、生产与储运环境中逐步遍及应用。石油石化企业心愿利用物联网技术实现对油田终端设备的远程管理,优化物联网数据存管用的效率、安全性和可扩展性。 在石油生产与运输贮存场景中,通过工业边缘网关将传统工业总线协定与 PLC 协定转化成物联网 MQTT 协定,将现场实时数据传递到数据中心,以实现对现场数据近程采集与集中化治理,是目前石油石化企业生产监控技术改造的重点方向之一。 传统石油生产数据采集场景痛点传统采油厂通过现场专用无线或者有线网络,将油井中的油压、油温、载荷、电量等数据实时传送到 RTU 或者 PLC 中,再通过本地 SCADA 零碎进行汇聚后存储在生产作业区或者联结站的管制室内的数据库。厂区核心机房须要定期从场站管制机房的数据库中同步数据,实现对多个作业区的数据汇聚。 随着企业对实时数据生产需要越来越高,对边缘数据库的拜访频率要求也随之减少,在理论运行过程中逐步暴露出以下问题: 场站数据采集与数据存储软硬件老化,更新老本高;随着采集数据量一直减少,整体性能开始无奈满足日益增长的数据需要;厂区无奈失去实时数据,对场站的实时治理监控能力有余;现场技术保护人员工作强度大,人工成本高。基于 MQTT 协定的石油生产数据采集计划得益于网络技术在石油行业中的遍及,油田作业区与厂区之间已根本实现了网络联通,为物联网技术的引入提供了根底网络条件。各类生产数据也得以通过 MQTT 协定取得采集汇聚与进一步解决,充分发挥其价值。 以 EMQ 云边数据采集计划为例: 各类工业协定转换为 MQTT 实现对立接入在场站端,通过工业数据采集网关软件 Neuron 将现场采纳 Modbus-RTU、Modbus-TCP 协定的仪表数据转换成高牢靠轻量化的 MQTT 协定,再将实时数据通过专网将 MQTT 协定推送到厂区核心机房的数据接入平台 EMQ X。 对数据进行过滤解决并推送局部冗余数据或者其余零碎数据,能够通过部署在场站端的轻量化数据处理软件 eKuiper 将数据进行过滤解决,将有意义的数据推送到厂区核心机房的数据接入平台 EMQ X。 采集数据实时挪动至数据库以供业务利用厂区核心机房的数据接入平台 EMQ X 将实时数据对立接入后存储到核心机房的数据库中,各种业务利用能够对接数据库拉取相干业务数据。 通过 MQTT 协定实时推送告警信息生产设施报警、场站门禁报警等须要实时处理的数据能够由数据接入平台 EMQ X 通过 MQTT 协定推送到报警解决业务零碎中,实现实时数据疾速解决。 ...

July 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:助力碳中和EMQ-与-SAP-共同构建绿色-IoT-解决方案

背景在气象爱护寰球单干的大背景下,中国政府踊跃推动2030“碳达峰”与 2060“碳中和”。“双碳”策略的达成将对中国经济社会倒退带来深刻影响。相干行业企业面临转型降级的重大挑战,特地是能源电力、工业制作、交通等高碳排放的行业,必须通过更加精密、智能的数字化管理手段,对碳脚印加以把控,以实现在产业链各环节中的逐渐脱碳。 为助力“碳中和”的早日实现和相干企业的竞争力重塑,SAP 与 EMQ 达成单干,单方将利用各自在智慧企业转型与物联网数据接入畛域的技术劣势,独特构建面向全产业链的碳排放数字化平台。借助数字化与物联网技术帮忙企业进行能耗排放监控治理、产业转型降级和新能源产业数字化转型,为工业节能减排、景色发电清洁能源生产、新能源车联网等畛域提供数字化解决方案。 该计划通过 EMQ X IIoT 套件规定引擎对接 SAP BTP 平台 Event Mesh 组件,传输碳中和相干数据到 SAP BTP 平台进行剖析。 EMQ X IIoT 套件EMQ X IIoT 套件是一套接入与流数据预处理的工业物联网根底套件,套件蕴含多协定全网络设备接入能力的 EMQ X Neuron 和千万并发连贯、百万数据吞吐的 EMQ X Enterprise 等组件。可依附弱小的规定引擎传输数据到各种数据平台,实现一站式的数据提取、筛选、转换和解决,与其它各类平台进行完满适配集成。同时反对可弹性扩大的集群模式,企业能够随着业务增长在客户无感知的状况下拓展接入规模,通过减少集群节点扩大业务下限。EMQ X IIoT 套件 灵便集成 SAP BTP 平台进行数据传输,提供牢靠的碳达峰/碳中和源数据。 SAP BTP 平台SAP BTP 是打造智慧企业的平台,借助此平台,客户可能集成和扩大所有 SAP 和第三方的利用,化数据为价值,从而晋升敏捷性、实现业务价值并推动继续翻新。 SAP BTP 囊括了 SAP 的所有技术组合,例如 SAP HANA(内存计算平台)、SAP Analytics Cloud(剖析云)、SAP Integration 套件 (集成套件)和 SAP Extension 套件(扩大套件)。SAP BTP 平台能够把 EMQ 采集的能耗数据转化成有价值的业务成绩,更好地为碳达峰/碳中和提供无利的数据调整撑持。 SAP & EMQ 碳中和集成计划在碳中和集成计划中,EMQ 提供了对工业能耗数据、生产制作过程数据、排放数据以及新能源生产等数据的实时采集接入,通过灵便的规定引擎把接入数据按业务需要进行过滤,解决,计算,通过高速实时的数据桥接,把有价值的数据通过 SAP Event Mesh 进一步散发到相应的生产组件,例如通过 SAP Analytics Cloud 或者 SAP HANA Cloud 把数据转化成碳中和剖析数据,从而为企业与监管部门提供从生产制作到碳排量、碳脚印剖析的一站式服务。 ...

June 8, 2021 · 2 min · jiezi

关于iot:直击Huawei-Mate-40产线背后的华为云IoT智能制造

摘要:数字孪生?在数字世界找到物理世界的设施!本文分享自华为云社区《【云驻共创】Huawei Mate 40产线直击之华为云IoT智能制作助力工厂数字化转型》,原文作者:启明。 Part 1:智能化工业4.0时代的数字孪生一、工业4.0,智能化时代已来回顾人类历史,咱们独特顺利经验了三次工业革命: 第一次是蒸汽机时代,创始了以机器代替手工劳动的时代;第二次是电气时代,自然科学的倒退和工业紧密结合,迷信在推动生产力方面施展了更为重要的作用;第三次是信息化时代,科学技术转化为间接生产力的速度急速放慢。 而今,咱们迎来了第四次反动,即,工业4.0:智能化时代。“工业4.0的实质,就是通过数据流动自动化技术,从规模经济转向范畴经济,以同质化规模化的老本,构建出异质化定制化的产业。对于产业结构改革,这是至关重要的作用。” 作为新一轮的工业革命,工业4.0的外围特色是互联。工业4.0代表了“互联网+制造业”的智能生产,孕育大量的新型商业模式,真正可能助力实现“C2B2C”的商业模式。 二、以后工厂数字化转型痛难点以后,大家都还在“工业4.0”的摸索阶段。大量的工厂曾经开始本人的智能化转型之路,比方通过构建利用来讲采集的数据可视化,讲数据价值最大化。然而,在这个实际过程中,问题不断涌现,诸如: 2.1 数据/信息孤岛,烟囱林立一家工厂,在不同的阶段,因为我的项目的不同,有可能找不同的供应商去承接。分段式的我的项目供应商,导致的是不同的零碎利用。形象点说,多零碎不互通,就是像独立的“烟囱”,每个“烟囱”都有“烟”,然而却不互通。在工业4.0阶段,不互通,意味着信息孤岛,也就意味着企业的数字资产散布零散,保护老本高,应用效率低下; 2.2 利用上线慢,耗时耗力正如第一点所说,不同零碎之间的不互通,导致的是新的利用上线会“反复造轮子”:每个利用上线,都有大量的反复工作,节约人力物力,且耗时长。更重要的是,新的利用带来的数据处理问题:因为不足对立的建模,每个利用在解决原始数据时,都须要反复解决。两个“反复”让本就昂扬的老本,更加“雪上加霜”; 2.3 数据分析门槛高工厂,或者企业,有着一颗想要降本增效的心,比方想要通过剖析现有的数据找到法则,从而优化流程,但却因为数据分析的门槛高,望而生畏。这其中最要害的起因,是其业务场景不明确,没有找到一个好的数据平台。 三、找对平台,是胜利的一半以上痛点难点,是大部分工业畛域的厂家在“工业4.0”摸索过程中都会遇到的,而贯通其中的是“利用”。也就是说,软件开发者未做到足够的分层解耦是造成上述问题的重要起因之一。以“利用”为根底,工厂经验了三个期间的三种模式: 3.1 模式一:“烟囱式”利用在工业4.0之前,因为不足利用和实际,大部分厂家的利用,如上所述,都是“烟囱式”的: 这样便导致,一是不足整体规划,各利用独立部署,数据各自基于业务须要独自进行采集和应用;二是效率低下,比方反复采集数据,对生产有较大影响。 3.2 模式二:平台解耦——对立数采平台在“平台”概念提出之后,工厂管理者们逐步意识到,或者,在生产线和利用之间,须要有一个“平台”,这样的解耦,能让利用和生产线,利用和利用之间互联互通。而这,就是工业4.0的一个根底模型。 模式二的产生,让业余的数据采集团队实现尽可能多的数据采集,并集中统一凋谢,让整体效率有所晋升。然而咱们能够发现,即使是这样,数据的应用依然是独立的,没有实现真正的交融。在产线或者生产设施获得的数据,依然是元数据,利用在获得数据之后,依然须要独自对数据进行二次加工解决应用,进而导致利用间对数据的解决依然存在大量反复工作。 3.3 模式三:数据处理——对立孪生模型如何同步解决“利用解耦”和“数据对立解决”问题,华为IoT有本人的办法。 在物联网畛域,有“孪生体”这样一个概念。通过“孪生体”把设施的感知和设施的认知,进行对立的解决。同样以工厂为例,工厂外面是有十分多的生产配备、生产产线以及其余各式各样的物理设施的,那咱们能不能帮忙工厂把所有的这些物理设施,通过对立的建模,对这些设施一一进行解决,形象为数字化的形象呢? 答案是,能够。通过把物理对象一一进行数字化解决,那么利用和物理设施的交互,就转变成了利用和数字孪生体的交互。绝对于前两种模式,这种模式的开发方式有了一个十分大的变动:咱们能够忽视最底层的物理设施,或者物理接口,将数据建模局部的工作,交由IoT的“对立孪生模型层”实现。 “孪生”这一概念,意味着咱们在建模的时候,首先须要对模型有清晰的认知,也即宽泛的数采能力,毕竟在工厂外面,会有各式各样的设施,这些设施同时又有各式各样的一些协定;其次,须要有十分高的形象能力,你须要将物理世界的设施,形象成数字世界里的模型,并且能进行交互。 数采能力和形象能力,是目前开发物联网利用过程中,十分要害的两个能力。 基于华为云IoT带来新的开发模式,帮忙用户疾速构建数字化转型的根底平台。 接下来以华为本人的工厂为例,来简略阐明华为云IoT是如何应用新的开发模式,助力工厂数字化转型的。 正如大家所晓得的,华为自身也是一个制作型的工厂,华为云IoT的能力首先是在本人的工厂进行实际。咱们以北方工厂,也就是Huawei Mate 40 生产工厂为例,把工厂的手机贴片过程通过数采、建模在数字世界中构建出一个数字化的产线的孪生体。 基于华为云IoT的能力,在南向实现一个对立的孪生体,并在下层构建可视化、智能化的利用,具体架构图见下:在北方工厂理论数字化过程中,有以下几个挑战: 产线设施厂家/品种/型号多种多样,波及超过30+不同应用层协定须要对接,采集难度大;一条产线上超过上千条测点数据,不足数据建模伎俩,导致数据处理低下。那么,如何站在开发者的角度,去省时省力地实现数字化呢?华为云IoT正式退场。 四、以多维模型为外围,构建数字孪生在一个数字孪生体的理论利用背地,是有很多的模型的,比方产线的模型,设施的模型,品质缺点的模型等等。而在建模过程中,从对待一个工厂物理世界当中的物理对象的角度,能够把工厂的孪生体分为两类:制作的数字孪生和产品的数字孪生。 制作数字孪生: 定位:将工厂的制作环节进行数字化的镜像,可能实时反映工厂的制作过程;通过对制作过程的对立形象,不同利用能够基于同样的语义进行交互;建模内容:生产配备、产线、生产工艺流程、品质缺点、物理构造等等;产品数字孪生: 定位:从工厂在制产品维度,组织生产过程中产生的各种数据,并预留通过与数字主线对接能力买通产品设计阶段、产品维护阶段的数据;建模内容:产品的各种属性,生产过程数据,品质数据等。以上,就是工厂数字孪生的两个十分重要的数字形象维度。通过将产线生产过程透明化,实现生产有序可控,让利用上线工夫从原来的6-9个月,缩减至3个月;同时,孪生建模+智能剖析,用数据去驱动智能生产,让数据的开发效率能晋升70%。通过华为云IoT,咱们能够疾速实现工厂的全因素联结,并通过构建工厂数字孪生模型,大幅度晋升数据利用效率。 Part 2:基于北方工厂的数字孪生实际回到咱们的主题。北方工厂,即是生产Huawei Mate 40的产线。手机产量的暴增,让产线的数字化需要火烧眉毛。通过整个产线的数字化,能够晋升生产过程、优化制作工程厂商的治理,以及品质管制的治理,让产线的效率失去大大的进步,同时可能升高经营的老本。 上图是一个工厂孪生体的多维模型。咱们能够看到在产品模型中,包含了设施模型和产线模型,更下层还有制程能力模型、品质缺点模型以及设施物理/构造模型和设施故障预测模型。 通过利用华为云IoT数据分析服务建模和剖析能力,能够疾速构建的电子工程产线和设施孪生体。那么本文咱们就来介绍一下如何构建一个数据分析服务建模。 一、根底概念介绍(一)OEE概念简介在进行建模解说之前,咱们先遍及一个根底的概念。OEE,即设施综合效率(Overall Equipment Effectiveness)。一般来说,每一个生产设施都有本人的实践产能,要实现这一实践产能必须保障没有任何烦扰和品质损耗。OEE就是用来体现设施是的生产能力绝对于实践产能的比率。 在计算OEE的时候,会波及到以3个维度: 工夫利用率:工夫利用率=理论运行工夫/打算开机工夫*100%。用来评估复工所带来的损失,包含引起打算生产产生复工的任何事件,例如设施故障,原材料短缺以及生产办法的扭转等等;2. 性能利用率:性能利用率=[产出数量一个产品在设施应有状态下加工的周期时间]/理论运行工夫100%。用来评估生产速度上的损失。包含任何导致生产不能以最大速度运行的因素,例如设施的磨损,资料的不合格以及操作人员的失误等;3. 合格率:合格率=[合格产出数量]/[产出数量]*100%。用来评估品质的损失,它用来反映没有满足品质要求的产品(包含返工的产品);那么最终的计算公式就是,OEE=[工夫利用率][性能利用率][合格率]*100%,这就是掂量设施综合经营效率的一个要害指标,也是很多电子制作工厂以及其余相似厂房里的一个关键性指标。 一般来说,国内厂家OEE的数值都不会太高,个别只有70%,或者80%,少的甚至只有40%左右。 (二)工厂孪生体产线和设施建模剖析效果图工厂孪生体产线和设施建模剖析,能够通过一些可视化的治理后盾进行查看。以下别离三个不同性能的效果图。 Picture 1:图上共有3条产线,能够进行适当地拖放。图里能够看到每个设施的OEE数值。通过资产建模和剖析能力可实时计算出产线和设施的OEE,各设施要害指标实时监控,同时可查看历史数据。 Picture 2:设施建模图。通过设施上报故障音讯和设施模型相结合,实时监控设施运行状态。 Picture 3:资产剖析图。通过资产模型剖析能力,可实时剖析和监控上报的设施数据是否存在异样。比如说,湿度失常状况下是到45%~63%,如果上报的数据不在这个范畴内,则属于不失常数据。界面就会显示一个黄色的点,示意这里的设施上报的数据有异样。能够看出,数据分析是能够实时计算,实时监控的,如果有些重大异样的话,甚至能够推送到运维人员。 (三)工厂数字孪生Demo数据处理和剖析流程要实现上述的效果图,咱们须要通过如下几个步骤(因为不是实在工厂,所以采取的是模仿设施): 设施模拟器:基于规范物模型,模拟器定时5秒通过MQTT协定主动上报设施属性数据,可模仿手动登程上报音讯,比方设施告罄音讯。IoT设施接入服务:通过配置设施数据转发规定将设施属性数据和设施音讯到IoTA(数据分析)服务。IoT数据分析服务:基于数据管道接管设施数据,并通过资产建模和计算剖析能力,实时计算生成产线和设施OEE相干数据,判断数据是否存在异样信息。3D利用:通过调用IoTA的API获取数据,以3D的模式展现产线和设施,可查看产线和设施OEE,设施要害指标,告罄等故障信息,同时可查到相干历史数据。这也就是第二局部的效果图。(四)IoT数据分析内的剖析过程接下来,咱们来重点解说一下“IoT数据分析服务”外部的流转过程。 第一步,数据管道。咱们通过数据管道把数据接进来,同时本地也会进行备份; 第二步,对设施进行建模; 第三步,建设设施资产; 第四步,把模型实例化之后的设施,及灌进来的数据,通过设施资产剖析这个计算引擎,实现实时计算相干的剖析工作; 第五步,把数据存储到IoT外部; ...

June 3, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:鸿蒙轻内核M核源码分析数据结构之任务排序链表

摘要:鸿蒙轻内核的工作排序链表,用于工作提早到期/超时唤醒等业务场景,是一个十分重要、十分根底的数据结构。本文会持续给读者介绍鸿蒙轻内核源码中重要的数据结构:工作排序链表TaskSortLinkAttr。鸿蒙轻内核的工作排序链表,用于工作提早到期/超时唤醒等业务场景,是一个十分重要、十分根底的数据结构。本文中所波及的源码,以OpenHarmony LiteOS-M内核为例,均能够在开源站点https://gitee.com/openharmony... 获取。 1 工作排序链表咱们先看下工作排序链接的数据结构。工作排序链表是一个环状的双向链表数组,工作排序链表属性构造体TaskSortLinkAttr作为双向链表的头结点,指向双向链表数组的第一个元素,还保护游标信息,记录以后的地位信息。咱们先看下排序链表属性的构造体的定义。 1.1 工作排序链表属性构造体定义在kernel\include\los_task.h头文件中定义了排序链表属性的构造体TaskSortLinkAttr。该构造体定义了排序链表的头节点LOS_DL_LIST *sortLink,游标UINT16 cursor,还有一个保留字段,临时没有应用。 源码如下: typedef struct { LOS_DL_LIST *sortLink; UINT16 cursor; UINT16 reserved; } TaskSortLinkAttr;在文件kernel\src\los_task.c中定义了排序链表属性构造体TaskSortLinkAttr类型的全局变量g_taskSortLink,该全局变量的成员变量sortLink作为排序链表的头结点,指向一个长度为32的环状的双向链表数组,成员变量cursor作为游标记录环状数组的以后游标位置。源代码如下。 LITE_OS_SEC_BSS TaskSortLinkAttr g_taskSortLink;咱们应用示意图来讲述一下。工作排序链表是环状双向链表数组,长度为32,每一个元素是一个双向链表,挂载工作LosTaskCB的链表节点timerList。工作LosTaskCB的成员变量idxRollNum记录数组的索引和滚动数。全局变量g_taskSortLink的成员变量cursor记录以后游标位置,每过一个Tick,游标指向下一个地位,转一轮须要32 ticks。当运行到的数组地位,双向链表不为空,则把第一个节点保护的滚动数减1。这样的数据结构相似钟表表盘,也称为工夫轮。 咱们举个例子来阐明,基于工夫轮实现的工作排序链表是如何治理工作提早超时的。如果以后游标cursor为1,当一个工作须要延时72 ticks,72=2*32+8,示意排序索引sortIndex为8,滚动数rollNum为2。会把工作插入数组索引为sortIndex+cursor=9的双向链表地位,索要9处的双向链表保护节点的滚动为2。随着Tick工夫的进行,从以后游标位置运行到数组索引地位9,历时8 ticks。运行到9时,如果滚动数大于0,则把滚动数减1。等再运行2轮,共须要72 ticks,工作就会提早到期,能够从排序链表移除。每个数组元素对应的双向链表的第一个链表节点的滚动数示意须要转多少轮,节点工作才到期。第二个链表节点的滚动数须要加上第一个节点的滚动数,示意第二个节点须要转的轮数。顺次类推。 示意图如下: 1.2 工作排序链表宏定义在OS_TSK_SORTLINK_LEN头文件中定义了一些和工作排序链表相干的宏定义。提早工作双向链表数组的长度定义为32,高阶bit位位数为5,低阶bit位位数为27。对于工作的超时工夫,取其高27位作为滚动数,低5位作为数组索引。 源码如下: /** * 提早工作双向链表数组的数量(桶的数量):32 */ #define OS_TSK_SORTLINK_LEN 32 /** * 高阶bit位数目:5 */ #define OS_TSK_HIGH_BITS 5U /** * 低阶bit位数目:27 */ #define OS_TSK_LOW_BITS (32U - OS_TSK_HIGH_BITS) /** * 滚动数最大值:0xFFFF FFDF,1111 0111 1111 1111 1111 1111 1101 1111 */ #define OS_TSK_MAX_ROLLNUM (0xFFFFFFFFU - OS_TSK_SORTLINK_LEN) /** * 工作延迟时间数的位宽:5 */ #define OS_TSK_SORTLINK_LOGLEN 5 /** * 提早工作的桶编号的掩码:31、0001 1111 */ #define OS_TSK_SORTLINK_MASK (OS_TSK_SORTLINK_LEN - 1U) /** * 滚动数的高阶掩码:1111 1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 */ #define OS_TSK_HIGH_BITS_MASK (OS_TSK_SORTLINK_MASK << OS_TSK_LOW_BITS) /** * 滚动数的低阶掩码:0000 0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 */ #define OS_TSK_LOW_BITS_MASK (~OS_TSK_HIGH_BITS_MASK)2 工作排序链表操作咱们剖析下工作排序链表的操作,蕴含初始化,插入,删除,滚动数更新,获取下一个到期工夫等。 ...

May 28, 2021 · 3 min · jiezi

关于iot:iKuaiYoMo加速工业互联网的云原生时代

近年来,新一代信息技术倒退突飞猛进,互联网由生产畛域向工业畛域减速拓展。从数字产业化方面来看,工业互联网想要向更大范畴、更深水平和更高水平倒退,亟需新的技术、产品和解决方案。作为一家专一于智能化网络场景建设的研发型企业,爱快依靠根底网络、边缘计算与存储、物联治理能力,不断深入工业互联网畛域的摸索与实际,踊跃同互联网公司、工业企业等开展单干,为工业零碎互联和工业数据交换提供强有力撑持。 目前,爱快与YoMo达成深度单干,携手推动工业互联网在各个领域的利用与倒退。借助爱快路由零碎中的Docker插件,开发者基于开源的YoMo Framework编写的Serverless利用可间接部署在爱快路由器中,将边缘计算能力以最简略的形式提供给工业用户,帮忙用户在保证数据隐衷平安的前提下,构建低时延的物联网实时计算利用。传统的大型物联网IoT架构通过十几年的倒退,造成了“先落盘、再计算”的定式: 再看明天计算架构的基础设施:云计算带来了更高的计算强度、5G和全光网络引入了确定性时延和超大带宽、CDN和云原生已反对计算能力向城镇级散发。当初,主动驾驶、数字孪生、Immersive Technology等新技术进入了高速发育期,面向这些“在数据中心之外产生的新数据”,新的商业状态已现雏形,新的计算架构已进入决裂期——辨别在线的实时数据计算和离线的数据处理、及关注业务零碎的继续迭代能力: 本文以工业互联网中对“噪声传感器”的理论利用为例,介绍如何以低成本,疾速实现噪声的实时预警监测。 “左手产品、右手老本” 企业数字化转型过程中,客户购买的是产品,但成本核算上,关注的却是TCO(Total Cost of Ownership,总体领有老本),维基百科上对其定义为:“Total cost of ownership (TCO) is a financial estimate intended to help buyers and owners determine the direct and indirect costs of a product or service. It is a management accounting concept that can be used in full cost accounting or even ecological economics where it includes social costs.”,简略的来说:TCO能够被形容为资产购进老本及在其整个生命服务周期中产生的老本之和。TCO决不等同于资产的购买老本,它还要包含资产购进后经营和保护的费用。 云计算的成熟,使得物联网将本地计算“弹”上云端,与SaaS的胜利一样,这为企业升高了设施购买老本和折旧摊销。行业开始关注三个问题: (1)局部数据安全敏感的业务仍须要局部本地计算(In-house) (2)成千上万的物联网设施如何确保上云的时延稳固? (3)整体架构复杂度和可延展性决定对全生命周期的成本计算 _iKuai+YoMo_,一硬一软、稳固平安 爱快路由器反对Docker容器技术,当物联网设施都通过爱快实现网络接入后,通过在路由器上部署基于YoMo开发的服务,即可实现数据远距离传输的低时延、高可靠性和高度的平安爱护。 ...

May 1, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:RTL8710MT7682MT7686MT7697这些找不到货怎么办小明为你梳理了一份替代方案

ESP8089ESP8089完满代替RTL8189/AP6181,用户能够间接抉择ESP8089芯片,也能够抉择由启明云端封装的WT8089-SF1模块,反对PIN TO PIN ESP8266 ESP8266完满代替RTL8710/MT7682/MT7686/MT7697,用户能够依据本身产品需要抉择ESP8266芯片或模块 ESP32 ESP32完满代替RTL8720/RTL8722/AP6212,用户能够依据本身产品需要抉择不同型号的ESP32芯片或模块 扩大利用 乐鑫的WIFI MCU还反对很多的利用,如驱动彩屏、断码屏、墨水屏、摄像头、自带AI离线语音算法……通通用一颗MCU搞定! 小明的辛苦整顿,记得点赞哈!

April 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:信息产业浪潮中京东IoT的技术演进与实践创新

物联网正在扭转着咱们的世界。现在,在智能园区、智能城市、工厂,甚至街边的主动贩卖机中,处处可见物联网的形迹。 据前瞻产业研究院的物联网相干报告预测,寰球物联网设施数量将在一年内(2020-2021年)从307亿台增长到358亿台。前景一片广大,各大企业也早已开始强化布局,积攒各自的物联畛域能力。如何落地IoT技术,让IoT更为疾速地进入企业、进入千家万户,发明业务价值,是目前行业面临的挑战和时机。 1月12日,由京东科技策动主办的线上公开课,来自 京东科技IoT产品部的资深架构师黄勇 通过 《智联万物,京东IoT技术创新与实际》 的演讲,梳理IoT产业的倒退与技术演进历程,分享京东对IoT畛域技术倒退的趋势判断,展示京东在IoT技术与产业方面的翻新与实际。 IoT倒退经验的起起伏伏 有数人提及将来10年是属于万物互联的时代。无疑,IoT将在将来表演一个非常重要的角色。1982年,卡内基梅隆大学的学生创造了与 ARPANET 连贯的可口可乐机器,从那时到当初,IoT的历史其实不过短短40余年。这两头,IoT技术经验着波浪形的成长,时高时低。在中国,IoT同样是一个新兴的产业,直到2011年,我国将IoT纳入“十二五”布局,中国才在国家层面有了IoT相干积攒,后通过新基建、工业互联网、产业物联网倒退,IoT在宏观层面越来越热,IoT技术根底也越来越成熟。 那么,IoT到底意味着什么呢?互联网与物联网之间有着肯定的分割,从数字化的对象登程,就能够对两者进行辨别。广义的互联网,是指对内容的数字化,而物联网的数字化对象,则是智能家电、机床、高炉、流水线、车辆等,关注万物,所以叫做“万物互联”。 2020年JDD大会,京东首次零碎阐释了面向未来十年的 新一代基础设施——京东数智化社会供应链 ,即用数智化技术连贯和优化社会生产、流通、服务的各个环节,升高社会老本、进步社会效率。在这个长期的指标中,物联网作为重要的根底,连贯了物理世界和数字世界,为社会供应链效率提供巩固的基石。 IoT经典的技术分层从技术层面讲,一般来说物联网技术分为四层: 感知层 、 网络层 、 平台层 和 应用层 。 感知层 是物联网建设的重要老本项,把传统物件变成智能体的技术都须要肯定的老本。感知层波及到丰盛的硬件,但归纳起来次要有三种用处: 一是标识物体, 例如用二维码、条码、RFID技术或NFC技术捕捉信息; 二是捕捉数据, 例如用温度传感器、减速计、陀螺仪等感知环境和动作; 三是操纵物体, 例如用线性马达、继电器等管制物体。 IoT技术倒退到当初,感知层仍有一些须要冲破的方向:更敏感和更全面的感知能力、解决低功耗的问题,以及解决小型化和低成本问题。 网络层 实际上也是老本项。网络层的主要职责是连贯感知与平台层,在通过感知层实现数字化后,通过网络层把数据实时上传到网络层进行解决。目前,因为老本、功耗等起因,实时传输实际上很难做到,将来这也是一个有待攻克的方向。 网络层次要有两种类型,一个是 接入网 ,即贴近边侧的网络,它能够连贯感知层,特地关注组网和协定;另一个是 核心网 ,很多时候会复用现有的网络,和互联网的基础设施趋同。 网络层将来的冲破方向,首先是优化连贯老本、连贯扩充规模,低成本的联网技术能进步IoT的便捷性和易得性;另外,通过软件定义网络的形式,也能让IoT的互达性越来越好。 平台层, 当设施的数字化信息被网络层搬运后,就轮到了平台层进行施展。平台层次要解决“效率”问题,通过古代的软件技术思路及落地优化,放慢构建速度,升高单设施连贯和数据处理老本。 平台层的次要波及连贯治理、利用使能、设施治理与垂直畛域效率进步,将来的冲破方向能够向着与云、大数据、AI技术与IoT平台联合的方向,升高物联网能力的应用门槛。 应用层是在整个IoT链路中的价值抓手。最大的挑战和时机,是挖掘业务价值。 IoT技术趋势京东科技认为,万物智联技术将遵循这样一条 倒退门路 :解决 设施感知 问题→在云端建设 设施孪生 的实体/数字体,低提早地把现场的物体反映到云端,变成数字化的孪生对象→ 场景孪生 ,解决云边端一体协同和不同场景数据的交融计算问题→ 数字孪生供应链 ,构建生态,发明价值。 在具体的技术点上,京东科技认为IoT有四个重要的方向: 1. 数字孪生, 把物理世界和数字世界分割在一起,将万物数字化,扭转人类与物理世界交互的形式; 2. 边缘计算, 随着网络技术的延长,将云端事务处理迁徙到边缘,以实现低提早、高性能; 3. 物利用框架, 随着物利用和物联网的深入,利用状态会越来越多,利用框架和利用生态也将更加重要,物联网将来的发展趋势中,事件驱动的流式计算是未来的IoT利用的一个外围计算模式; 4. IoT数据智能, IoT会产生大量数据,物联网产生的数据如何与其余数据联合,以及如何解决平安上的问题,都是数据智能方面有挑战的方向和趋势。 ...

January 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:IoT爆发前夕企业架构要面对哪些变革

物联网(IoT),是当下乃至将来的一个技术热点,在过来的2020年,随着5G等前沿技术的继续落地,万物互联未然成为大势所趋。不难发现,在IoT产业滚滚向前的过程里,与之相干的数据库、操作系统及软件应用如雨后春笋般逐步呈现;家电家居、工业、汽车等传统畛域也开始与IoT联合,实现相干利用落地,并继续实现产业改革。 值得欣慰的是,纵观寰球IoT产业倒退,中国的增长速度未然引领寰球。依据中国信通院最新公布的《物联网白皮书2020》来看,截至2020年,中国物联网产业规模已冲破1.7万亿元,十三五期间物联网总体产业规模均放弃20%的年均增长率。 能够预感,物联网产业未然处于暴发前夕,行业需要的深度开掘和规模化技术落地无疑会是将来几年里的外围所在。在微小的利用前景和规模增量之下,对开发者而言,快人一步理解相干技术,无疑能够提前夺取来自IoT的技术红利。 如果你也想学习IoT技术 这个分享肯定不能错过! 为了让开发者深刻理解IoT技术全貌,感知具体的技术利用案例。 1月12日(星期二)晚 20:00 ,京东智联云线上公开课将邀请 京东智联云IoT产品部资深架构师黄勇 ,为开发者介绍 IoT畛域的技术演讲与翻新实际 。感兴趣的小伙伴点击[学习要点]下的报名链接报名参加。 讲师介绍 黄勇,京东智联云IoT产品部资深架构师,曾主导航空、能源、物流等多个畛域的企业级物联利用架构设计及理论搭建,领有丰盛的物联网技术框架设计及我的项目落地教训。 适宜对象 对物联网感兴趣的集体、企业等。 学习要点 IoT畛域的技术演变历程以及将来技术发展趋势预测;针对IoT畛域,京东智联云的核心技术能力解说以及演进门路介绍;京东智联云IoT业务畛域技术实际与利用案例分享。不可错过的IoT技术公开课 欢送点击【报名链接】报名参加 举荐浏览: 数智时代 物联网重构增长新引擎物联网开发|如何抉择一款适宜你的物联网操作系统?物联网时代存储告急 边缘存储如何缓解存储压力?欢送点击【京东智联云】,理解开发者社区 更多精彩技术实际与独家干货解析 欢送关注【京东智联云开发者】公众号

January 7, 2021 · 1 min · jiezi

关于iot:从中心到边缘IoT正变为互联网之上的一张大网

摘要:当咱们从Cloud Native走到Edge Native,须要面临哪些挑战,它们各自的特点又是什么,IoT行业会迎来改革吗?云原生、边缘计算,都是这两年的技术热词。 那么,当咱们从Cloud Native走到Edge Native,须要面临哪些挑战,它们各自的特点又是什么,IoT行业会迎来改革吗?且听华为云IoT服务首席架构师王启军缓缓道来。 我如何成为云原生的忠诚信徒和布道者?写书、写公众号……王启军算是程序员中少有的,喜爱用文字记录工作和分享生存、心理细腻的技术大牛。在王启军的公众号中,他写过一篇《My Team》的文章,外面记录了早年带团队成长的心得。 在推动华为云Cloud Native、微服务架构落地期间,他将本人积攒的技术实际整顿出一本书——《继续演进的Cloud Native:云原生架构下微服务最佳实际》。 对于王启军来说,每接触一个新的技术畛域,都是一次自我挑战和升华,随之而来的是越过平地的成就感,这股学习钻研的劲始终随同着他工作内容的始终——从钻研云服务架构到IoT。 这个过程中,王启军也亲历了云计算行业的技术迭代变迁。 在工作的前五年,他始终痴迷于技术在大规模、高并发、极致性能等方向,那时候既没有云原生,也没有微服务架构的概念,但实际上两者方向是统一的。过后王启军致力于用分布式、服务化、无状态、去中心化去实现一个高可用的零碎;通过云计算、平台化实现能力积淀,最大化重用;通过CI/CD实现疾速反馈。 但现实饱满,事实骨感。 “到了一个新的环境,周边的人对这些并没有一个很好的认同感,存在很多质疑,这也很失常,只有的确经验过,能力义无反顾的坚持到底。” 王启军在技术上有种初生牛犊不怕虎的冲劲和韧性在其中,偶然间他理解到云原生,一拍即合。“云原生从架构、流程、文化三个角度上很好的形容了我的想法。尔后,我成为了云原生的忠诚信徒和布道者。” 那么,什么才是云原生?云原生又能给咱们带来什么呢? 王启军认为:云原生是一组最佳实际,如果你依照这种思维去设计、开发、测试、保护软件,可能施展出云的最大价值,也就是说,你能够重用云的能力,站在伟人的肩膀上,更疾速、更高质量的提供服务。 现在,随着Docker、Kubernetes的飞速发展,云原生、微服务架构在技术畛域堪称妇孺皆知,也成为越来越多的互联网公司业务开发的首选。 从云原生到边缘计算,边云协同是趋势之后,随着王启军工作的变动,他开始将钻研视角转到IoT畛域。 IoT的要害是每个独自智能硬件的互联互通,且要满足低功耗、低时延、高平安等要求,所以在IoT畛域,边缘计算十分重要。 举个例子,尽管越来越多的企业用云去代替传统的数据中心,但还是有很多业务场景没方法间接上云: 数据比拟敏感,例如园区波及到个人隐私,工业波及到商业秘密;数据量十分大,如果上云,须要耗费大量的带宽,老本比拟高;上云的时延会比拟高。物联网下的很多业务场景都是如此。IoT次要连贯各种各样的设施,而后把数据报上来,再给设施发送指令,这些设施的数据在某些场景下是敏感且重要的。 兴许会有人提议,既然上云不可行,那就自建数据中心,构建本人的公有云。但这种模式也存在各种问题:首先工作量微小,其次不是所有团队都能做到更高的SLA,最要害的是它无奈享受到私有云带来的体验。在私有云的模式下,不须要本人运维,服务会主动降级,还有云服务提供商保障业务的牢靠、平安。 在王启军看来,边云协同是最佳解决方案之一。 “数据不上云,连一根线,近程运维、降级,你还是可能享受到云服务,数据又不会跑出本人的数据中心。这在物联网场景下是十分受欢迎的。” 所以在IoT场景下,整体架构就分成了多层:私有云——混合云——智能站点——IoT边缘。其中,智能站点是华为云IoT在边缘侧的一个服务,相似于边缘云或者雾计算,通常3台物理机起步,能够解决边缘侧的大部分业务。 另外,王启军还着重强调了华为云IoT的另外两个要害能力。 1、什么设施都能接。物联网实质上是连贯万物,目前整个行业的协定品种十分多,来自不同厂家的硬件,协定千差万别。如果基于这些硬件构建利用的话,仅适配的工作量就十分微小,华为云IoT设施连贯治理服务解决的首要问题就是什么设施都能接。 2、什么场景都能接。华为云IoT服务反对私有云、混合云、边缘云、网关等多种接入形式,可能满足各种千差万别的利用场景。 边缘不会取代私有云谈到边云协同,就不得不提Edge Native,它是Cloud Native在边缘的一种延长,除了继承Cloud Native的一些能力之外,Edge Native也有一些本人的特点: 1、本地资源受限,无奈弹性伸缩,能够把私有云作为一种扩大,无奈像私有云一样应用额定的资源进行降级,只能滚动降级。 2、扩展性要求很高,因为实际上边缘的场景很多,对性能要求的跨度很大,必须放弃架构的扩展性以应答不同的场景。 3、如果依照传统的运维形式,无奈达到私有云的可靠性。Edge Native须要做到一键装置,极简运维,运维是它的外围能力,例如机柜断电、服务器故障,须要做到主动复原。 4、Cloud Native强调的是DevOps、疾速反馈,而Edge Native降级限度比拟多,没方法疾速降级生产环境,须要有一套仿真环境让开发人员失去疾速反馈。 也就是说,“Edge Native”利用的一系列非凡需要,如离线自治、故障自愈以及超大规模节点治理等,对Cloud Native技术提出了更高的要求。 现在,尽管边缘的势头越来越猛,但终归还是无奈脱离云服务来谈它。王启军总结道,“从久远来看,边缘不会取代私有云,它会作为私有云的一种辅助,成为云的延长。同时,物联网会变成互联网之上的一个更大的网络,IoT、AI、5G、区块链等关键技术的成熟会促成边缘的疾速倒退,会帮忙人类进入智能时代。” 本文分享自华为云社区《【智简联接,万物互联】华为云·云享专家王启军:从核心到边缘,IoT正变为互联网之上的一张大网》,原文作者:咱们都是云专家 。点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

December 24, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:智简联接万物互联华为云云享专家董昕Serverless和微服务下-IoT的变革蓄势待发

摘要:Serverless、微服务,这些新技术和IoT有什么关系?纵观IoT行业的倒退,云服务又表演了什么角色?IoT并不是一个新名词、新技术,很长一段时间,它甚至给人一种“下工地”的印象:因为IoT设施的落地场景常常与工程环境强相干,又不容易近程配置,所以不免“形象不佳”。 近几年,当IoT与翻新、科技、互联网等挂钩时,成为一个相当“新锐”的行业,尤其云计算时代的IoT,有了许多让老树开新花的性能,也让这个行业有了许多新的设想空间。 比方,Serverless、微服务,这些新技术和IoT有什么关系?纵观IoT行业的倒退,云服务又表演了什么角色? 华为云云享专家董昕以业内人的视角给出了他的了解。 董昕是个喜爱折腾的人,既在Intel、中国银联、Trident这样的大公司待过,负责芯片、IoT、平安、云计算等多个畛域的技术开发;同时,他也是一个间断创业者,肩挑背扛整个公司的技术架构,所以对中小企业在信息安全和云计算上的紧迫感有着粗浅的认知。 现在,董昕负责国内某大型第三方领取公司的高级架构师,始终处在技术一线的他,对以后IoT行业的倒退有着感性的洞察,以下是他对IoT技术发展趋势的一些预判。 物联网比互联网更适宜ServerlessServerless即开发人员无需再关注服务器的运维工作,间接将代码部署在云端,对外提供RESTful API 即可,云计算会主动依据申请编排资源。这种模式非常适合前端实现许多性能、后盾记录状态的场景,能够说是大前端倒退的必然趋势。 在董昕看来,目前各大云服务商针对IoT设施提供的物模型,实质上就是一种Serverless,甚至更进一步,曾经是Codeless了。 沿着这个思路去考量互联网和物联网在Serverless上的差别,会发现 IoT 仅仅只是将联网的主体从人改成了物,而音讯的申请与响应并无差别。甚至在大多数状况下,联网的物比联网的人,要更容易数据化,所需提供的服务也更繁多,几个属性和服务就足以清晰的定义某类IoT设施。 所以从这个角度看,物联网比互联网更适宜Serverless这种模式,而物模型就是这种模式在IoT上的落地模式。 Serverless 的发展趋势、劣势与指标都能够匹配IoT,比方海量接入、疾速扩缩容、可移植性等等。对于物模型,咱们能够做与当下的Serverless简直统一的畅想,把Serverless上的教训全盘复制到IoT的场景中,比方Serverless中最迫切的代码可移植性问题。 站在云服务商的角度,用户建设了物模型,就是与云服务商进行了强绑定。可对于普通用户而言,物模型的可移植性,甚至是物模型的编排工作,都是要解决的难题。如同 Serverless已涌现出了数家跨云服务商的中间件提供方一样,随同着IoT的倒退,物模型的编排将很可能将会成为开发者值得去摸索的方向。 另外,在Serverless上裸露的物模型组件的继承与复用,传统代码与物模型之间的转译等问题,在IoT的未来都会是无边无际的蓝海,同时还有互联网软件的前辈们留下的贵重教训,广阔天地,大有可为。 硬件正在一直的软件化,这个观点早已不再陈腐,但仍未过期。软件中的许多设计思维,都值得在硬件设计中去复制与实际。 每个IoT设施都是一个独立的微服务“微服务”是软件行业里很热门的一个词,即把一个大的功能模块拆解成数个小的,而后在整个零碎中,小模块能够合并、复用。微服务各司其职,大零碎化整为零。 这样做的益处很多,但保护治理泛滥的微服务成了一个麻烦事,于是就有了Docker和 Google公布的微服务治理框架Kubernetes。 连续前文提过的“硬件正在一直的软件化”思路,每个IoT设施,从性能指标上看,都能够看作一个独立的微服务,所以软件微服务治理的那套标准一样能够使用到IoT设施上。 比方华为开源的KubeEdge我的项目——这个我的项目能够将容器化应用程序编排至边缘主机上,让每个边缘主机化身为微服务节点。精确的说,KubeEdge并不是部署在IoT设施上,而是针对边缘计算端的,毕竟目前绝大多数IoT设施的算力还不足以反对。 边缘计算节点作为IoT网关,联结各种终端IoT设施,曾经齐全足够成为一个微服务节点,也让算力可能提供更符合场景的定制化输入,而非单纯的依附软件提供标准化产品。 相似的,在边缘节点成为硬件的微服务节点之后,软件微服务治理的设计思维也能够移植到了边缘计算当中,包含但不限于:CI/CD、DevOps、ServiceMesh、服务监控与追踪,甚至AIOps等等。咱们时常说的“端边管云”也只有在这样的根底上,能力真正实现无缝连贯、自由组合、实时配置等。 至彼时,IoT的工作模式就好像人类社会分工的某种终极状态:各个终端设备都具备能单独解决某类问题的能力,又能够随时与周边的其余设施组建团队解决辣手的问题,还可能从云端实时失去更多重量级的声援——这哪里还是以前“不受待见”的IoT开发啊,齐全是一支海军陆战队嘛!我来,我见,我驯服。 鸿蒙之我见:江湖路远,吾道不孤鸿蒙虽时常被拿来与安卓比照,但它实际上是为IoT设备设计的,尤其是其模块化耦合的个性,齐全是为IoT设施量身定做的。 绝对于电脑和手机,IoT设施不足对立的标准协议,每种设施都可能只具备某种个性实现为此,鸿蒙提供了对不属性的设施做定制化裁剪的性能,而对于硬件资源的多寡,鸿蒙又设计了多层架构,各种设施能够依据本身资源的状况抉择不同的层数。 简而言之,鸿蒙试图以一站式服务的形式,为各式各样的IoT设施提供从底层到应用层软件的全方位反对,让硬件制造商解脱了软硬件双线作战的困扰,同时也为所有的 IoT 设施对立了规范与接口。 实际上,用意对立IoT接口标准这一野望,安卓和苹果都曾以Android@Home和HomeKit的形式奢望过。但应者寥寥,归根结底,具备了软件开发能力的硬件制造商,即使是面对 Google和苹果这样能为其提供海量流量的巨头,也不愿惟其马首是瞻,从而最终彻底丢失独立性。 而在软件上乏善可陈的制造商又难入巨头的视线,也难堪海量流量的冲击。于是,这种只定义接口让厂商自行实现的形式最终沦为一场双输的博弈,看似景色有限,实则相互提防。 不只是零碎设计,鸿蒙在性能个性上也为IoT设施提供了丰盛的设想空间,比方分布式软总线。 以往咱们在探讨总线,都是在一个固定且关闭的硬件组合当中,比方电脑的南北桥总线, SoC芯片外部的AMBA总线——都是在一个关闭的硬件环境中,各功能模块固定不变的状况下,以硬件的形式实现的总线。 而在鸿蒙的场景下,多个IoT之间是通过网络连接,各组件也随时都可能下线或属性变更。打个简略粗犷的比如,分布式软总线是要在把电脑拆散了,各个模块通过有线/无线的形式进行通信,且都反对热插拔的状况下,用软件协定的形式将各个模块串接起来,同时还需确保数据安全与读写效率。 事实上,不止是华为,Google正在研发的新一代操作系统Fuchsia,本着一样的指标,也在踊跃推动中。星辰大海,百舸争流。 结语已经,独自一个IoT设施既不起眼,还须要不少的人力保护,甚至必须到现场蹲点,切实是一个费劲不讨好的行当。当初,云计算的浪潮正扭转这个行业,星星之火,必将燎原。当老树发新芽,在新技术的加权下,如何把握IoT大势中新一轮浪潮,让咱们刮目相待。 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

December 17, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:开发实践丨用小熊派STM32开发板模拟自动售货机

摘要:本文内容是讲述用小熊派开发板模仿自动售货机,基于论坛提供的工程代码,通过云端开发和设施终端开发,实现终端数据在的华为云平台显示。本文内容是讲述用小熊派开发板模仿自动售货机,基于论坛提供的工程代码,通过云端开发和设施终端开发,实现终端数据在的华为云平台显示。通过实际操作和学习,晋升了华为云利用能力和物联网相干技能。本文也实用于IoT物联网开发全栈成长打算,第三阶段学习交换用。感激大家批评指正! 试验资源云平台:华为云物联网设施接入服务 通信协议:mqtt 通信形式:WiFi 开发环境:VSCode 工程代码:Huawei_LiteOS_Lab_AIoT 下载链接:https://bbs.huaweicloud.com/b... 模型文件:AIoT123_Model 下载链接:https://bbs.huaweicloud.com/b... 模仿设施:小熊派开发板(stm32) 试验步骤一.云端开发前提:注册华为云,并且通过实名认证 创立产品华为云⇒物联网⇒设施接入IoTDA 产品⇒创立产品 ,如下图所示: 如下图所示: 所属资源空间:轻易选一个 产品名称(自定义):AIOT 协定类型:MQTT 数据格式:JSON 厂商名称(自定义):123 设施类型(自定义):123 增加模型关上方才创立的产品⇒上传模型文件。如下图所示: 抉择本地下载好的AIoT123_Model.zip文件(下载链接请看本文开始)⇒点击确定 会显示上传胜利⇒点击确认。如下图所示: 减少设施点击设备⇒注册设施 如下图所示: 所属资源空间:与产品的抉择保持一致。 所属产品(方才创立):AIOT。 设施识别码(自定义):456789123。 设施名称(自定义):AIOT_123。 设施认证类型:密钥。 密钥(自定义),不要忘了设置明码,后边要用。 点击确认后,会提醒设施创立胜利,如下图所示。找个记事本把设施ID和明码保存起来待用。 二.终端开发对于开发工具VSCode和IoTLink插件下载和装置,请参考https://bbs.huaweicloud.com/f... 导入工程下载Huawei_LiteOS_Lab_AIoT工程文件(下载链接请看本文开始局部),解压。关上VSCode导入工程,如下图所示: 如下图所示: 工程目录:D:iotHuawei_LiteOS_Lab_AIoTtargetsSTM32L431_BearPi makefile:D:iotHuawei_LiteOS_Lab_AIoTtargetsSTM32L431_BearPiGCC,抉择makefile文件 硬件平台:STM32L431 点击确定 配置工程批改Demosoc_mqtt_demooc_mqtt_vending_machine.c文件,把云平台的设施ID和明码(之前在记事本保留好的),别离替换第98和第99的xxxxxx。 如下图所示: 批改wifi账号和明码,找一个左近罕用能够上网的WiFi账号和明码。须要批改2处,第一处是.config文件。第二处是iot_config.h文件。如下图所示: 编译工程批改完文件后,保留一下。点击build,如下图所示: 下载到开发板连贯好小熊派开发板,把AT开关拨到MCU端,点击Download。如下图所示: 如下图显示:下载胜利后,显示屏上会显示商品名称。操作F1(抉择)和F2(确定)按键,轻易抉择一个商品,而后抉择Submit,F2下单。 三.云平台接管显示数据华为云⇒物联网⇒设施接入IoTDA⇒设施,能够看到有数据上来了,如下图显示: 关上设施影子,能够查看具体数据,如下图所示: ...

December 10, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:小熊派开发实践丨小熊派合宙Cat1接入云服务器

摘要:应用小熊派开发板,以合宙的AIR724为通信模组(Cat.1),以AT指令形式,通过mqtt协定接入云服务器。本贴应用小熊派开发板+合宙的Air724(Cat.1模组),接入本人搭建的EMQ服务器 一、试验筹备1.试验环境一块stm32开发板(举荐应用小熊派),以及数据线曾经装置STM32CubeMX曾经装置KeilMDK,并导入stm32开发板对应的芯片包(小熊派应用的是STM32L431RCT6)一个Cat.1模块(Uart接口,AT指令)以及杜邦线 2.指标成果通过CubeMX创立工程并配置参数通过串口2,以AT指令管制通信模组Cat.1发送相应的AT指令接入云服务器通过MQTT协定,实现数据订阅、公布二、通过CubeMX生产MDK工程A.芯片抉择关上CubeMX,进入芯片抉择: 抉择本人的stm32芯片(即STM32L431RCT6): B.时钟源RCC设置更改零碎时钟源零碎时钟默认应用外部的高速时钟(HSI),抉择应用HSE,时钟更准确 设置内部时钟对应的端口 配置时钟树STM32L431RCT6零碎时钟最大能够为80MHz,咱们配置到最大即可 C.参数配置(对应端口设置)1)配置USART1应用USART,模式为异步,波特率为115200,无硬件流控制 2)配置UART2,连贯Cat.1Cat.1模组烧录有AT固件,当然合宙的也反对Luat开发,咱们为了更不便学习,就是要AT指令开发 咱们应用小熊派的Uart2,小熊派引出的引脚为PA2->USART_TX,PA3->USART_RX 其余选项,波特率设置为9600,其余默认即可 3)关上Uart2中断,并开启接管DMA开启中断 关上接管DMA 最初,生成代码就OK了 D.工程设置一些根底的设置,包含工程名、存储地位、工程环境、工程中各个文件的组成 E.生成代码 三、编写相应代码1. 串口1输入重定向咱们晓得printf是打印函数,原理是依据传入的字符串参数格式化打印输出到stdout中。咱们须要让printf打印到串口之中,只须要在usart.c文件中模拟printf写一个输入函数即可 在增加头文件/ USER CODE BEGIN 0 / #include <stdarg.h> #include <string.h> #include <stdio.h>/ USER CODE END 0 / 写输入函数 / USER CODE BEGIN 1 /void UsartPrintf(UART_HandleTypeDef huart, char fmt,...){ unsigned char UsartPrintfBuf[296]; va_list ap; unsigned char *pStr = UsartPrintfBuf; va_start(ap, fmt); vsprintf((char *)UsartPrintfBuf, fmt, ap); //格式化 va_end(ap); while(*pStr != 0) { USART1->TDR = *pStr++; while((USART1->ISR & 0x40) == 0); }} //留神:在usart.h中增加void UsartPrintf(UART_HandleTypeDef huart, char fmt,...); //应用办法:UsartPrintf(&huart1;,"hello worldrn"); / USER CODE END 1 / ...

December 9, 2020 · 2 min · jiezi

关于iot:人工智能应用实操手把手教你用Python控制IoT智能硬件

人工智能和机器学习的炽热,将Python语言的热度带到了一个新高度,朋友圈常常刷到的Python小课,甚至让很多非技术的同学一度狐疑,不会点Python都不好意思说本人是现代人。对于Python的基础知识,网上内容很多,感兴趣的都能够找到大量材料学习。本篇文章,我次要从一些读者关注的问题登程,比方在各种IoT智能设施遍及的明天,如何利用Python去管制智能硬件,实现一些性能演示呢?比方咱们能够利用Python管制灯泡的开关、亮度调节、色彩变动等等。 实际上,这些管制硬件设施的能力,并不需要你齐全本人去开发程序实现,通过现成的平台,通过简略的Python代码编程,就能够实现智能设施的管制和交互,真正让你把握软件和硬件能力的买通。 上面,我会利用涂鸦云开发平台手把手教你如何应用该平台并通过 Python 调用相干 API 管制一款智能设施。利用涂鸦云开发平台,您能够获取涂鸦 IoT 平台 OpenAPI 的调用权限。通过简略的代码编程就能够轻易管制 Powered By Tuya 智能设施。 物料清单硬件:一款智能硬件设施,任何 Powered By Tuya 设施皆可,您也能够返回涂鸦智选平台洽购样品。 软件:一款 Python IDE,例如 PyCharm、VS Code、IDLE 等 步骤第 1 步:创立云开发我的项目想要应用涂鸦API,您须要先在 涂鸦云开发平台 创立一个我的项目。 创立胜利后,在我的项目详情页面,您能够取得受权密钥(Access ID 和 Access Secret 的组合)。请复制进去妥善保存,调用 API 时您须要用到受权密钥。 第 2 步:关联设施到我的项目应用涂鸦 OpenAPI 次要是为了管制智能设施,所以咱们须要先将设施关联到云开发我的项目中。 设施关联形式 涂鸦提供了4种关联设施的维度: 因为前 3 种须要您开发智能硬件产品或挪动利用,为了疾速体验 IoT 利用构建流程,本文应用第 4 种形式关联设施关联。 举荐形式一:应用涂鸦智能 App 增加智能设施举荐形式二:增加虚构设施如果您没有可用的 Powered By Tuya 设施,您还能够通过增加虚构设施来实现调试。 关联产品下的设施:通过产品 PID 关联您开发的智能设施。关联微信小程序配网增加的设施:通过 App schema 关联您开发的小程序下的设施。关联 App 配网增加的设施:通过 App schema 关联您开发的 App 下的设施。关联 App 账号下的设施:通过应用涂鸦智能 App 关联您的 IoT 账号里配网的设施。在手机里装置涂鸦智能 App 或智能生存 App。将智能设施配网到 App。关上云开发 关联设施 页面。抉择 关联 App 账号下的设施 页签。应用涂鸦智能 App 进行扫码即可将账号下的所有设施受权给云开发我的项目应用。智能设施关联到云开发我的项目后,您能够在 设施治理 > 设施列表 查看到通过各种形式关联的设施。增加实现后,能够先将设施 ID 复制进去备用,假如您获取的设施 ID 为6c7asa9b55fs632c12zcwy。关上云开发 虚构设施 页面。抉择 增加虚构设施。抉择一款产品,而后抉择 增加虚构设施 > 关联到涂鸦 App 账号。应用涂鸦智能 App 进行扫码即可将账号下的虚构设施受权给云开发我的项目应用。虚构设施都被独立搁置在 设施治理 > 虚构设施 页面。增加实现后,能够先将设施 ID 复制进去备用,假如您获取的虚构设施 ID 为 vdevo160544422718591。第 3 步:申请 API 调用权限涂鸦 IoT 平台 OpenAPI 默认是非开明状态,您须要以分组为单位发动 API 开明申请方可应用。如果您调用未开明的 API,将产生权限有余的调用谬误。 ...

December 7, 2020 · 3 min · jiezi

关于iot:披星戴月地辛苦割胶或成历史海南胶园迎来这一神器

摘要:作为“三棵树”之一,天然橡胶是海南省第一大经济作物。然而,连续多年且耗时耗力的传统割胶形式从未扭转,在此背景下,华为云和宁波中创瀚维科技有限公司的单干拉开序幕,向“点灯割胶”的原始劳作发动挑战,开发出寰球首套全自动智能割胶零碎。随着天然橡胶在各行业畛域的广泛应用,这套零碎或将给天然橡胶产业倒退带来新的生命力。凌晨两点,当城市与农村一起走向静谧深处,海南的橡胶园里开始缓缓冷落起来。 星光微烁,月影斜长。胶农们头戴胶灯,手握胶刀,动作娴熟老练,弯腰、下刀、运刀、收刀,循环反复。他们要在破晓前实现所有的割胶工作,这是一天中割胶的最佳工夫,割出的胶最多,品质也是最好的。 ▲ 胶农凌晨在胶园割胶 「 “三棵树”下有黄金 」天然橡胶作为一种极其重要的工业原料,宽泛使用于交通、工业、农业等国民生存畛域,并被列为国家战略物资。 橡胶树、椰子树、槟榔树,是海南重点打造的经济“三棵树”。 作为“三棵树”之一,天然橡胶是海南省第一大经济作物。报道显示,2019年,海南天然橡胶种植面积约800万亩、产量34万吨、年产值约40亿元,是海南胶农重要而稳固的支出起源,关乎着40余万家庭、近230万胶农的生计。 ▲ 海南某胶园 然而,始终连续500多年原始而又落后的割胶形式从未扭转。 自天然橡胶产业诞生以来,胶农们始终沿用传统的“点灯割胶”形式。胶刀割破乳管,奶红色的胶水便顺着割胶线低处的铁皮导管流出,装盛胶水的容器搁置在铁皮导管下方,期待收胶。这是割胶的简要流程,看似简略却对胶工技术要求极高,耗时长,劳动强度也十分大。 橡胶树产量与环境中的温度、湿度和光照也有密切关系。温度过高,水分蒸发快,胶乳凝固快,排胶工夫短,产量就低;温度过低,乳胶流速会变慢,还会引起橡胶树产生死皮等病症。因而,为了保障产胶量,割胶通常都在凌晨进行。 昼伏夜出的高强度劳作,加上比拟顽劣的工作环境,使得各种职业病频发,古代胶工一直从胶园中散失,海南局部胶园甚至一度遭逢弃割、弃管的境况。然而,中国当初每年的自产橡胶为80万吨,进口却高达700万吨。如何升高人工割胶的劳动强度及进步割胶劳动生产率,曾经成了以后天然橡胶产业倒退最重要的问题之一。 此外,橡胶树的割胶产能最长能维持近40年,作为橡胶生产中最重要的环节,割胶技术的好坏,不仅影响橡胶树的产量,甚至影响橡胶树产胶寿命,一旦割破水囊皮伤到树,一株橡胶树就只有10年左右的产能。 正式在这种背景下,华为云和宁波中创瀚维科技有限公司开发出寰球首套全自动智能割胶零碎。云计算、物联网、5G等新兴技术,开始在这项传统的农耕工作上一直尝试和利用,让更多、更智慧的“割胶能手”、“割胶大王”呈现,也成为天然橡胶产业实现逾越倒退的事实需要。 「 披星戴月或成历史 」在接管到田间机站收回的割胶指令后,一台装置在橡胶树上的主动割胶机器开始工作,它将刀片精准插入橡胶树干上,割下一层厚薄、深浅适中的树皮,乳白色的天然橡胶原液缓缓从刀口处渗出,流入收集安装内。90秒后,割胶机主动进行作业,进入采胶量称重计量待机状态,这是主动割胶的整个具体流程。 ▲ 演示主动割胶 这套全自动智能割胶零碎,它由智慧胶园数据控制系统作为总控,通过对土壤、温度、湿度和施肥等环境信息的大数据分析,主动选定最佳割胶工夫,并通过二级基站收发数据信号,再由田间基站流传指令,同步控制数万台割胶机实现割胶工作。 依照“一树一机”的配置,将来,数以亿记的海量设施都须要同时连贯到云平台。华为云IoT稳固牢靠,反对亿级海量设施连贯,能够提供对海量设施的连贯和治理服务。 同时,因最佳的割胶工夫窗十分无限,平台须要在十分短的工夫内对海量割胶机器人进行割胶管制,这对平台的高性能、高并发性带来极大的挑战。华为云IoT的高性能和高并发性能力,则能充分保证在短时间内管制数以万计的割胶设施。 因为橡胶是国民重要战略物资,割胶管制平台的安全性以及橡胶产量等数据的安全性也显得尤为重要。华为云还为合作伙伴提供了智能站点的平台部署模式,服务本地化部署,数据本地闭环,能无效解决平台和数据安全性的问题。 与人工割胶速度慢、薄厚深度不平均以及对橡胶树的挫伤度较大的景象相比,全自动割胶机器不仅速度快,更重要的是割面薄厚、深度平均儿润滑,胶树挫伤度简直为零。 ▲ 主动割胶机正在工作 目前,寰球约有60亿株橡胶树,胶工缺失率高达50%。随着天然橡胶在各行业畛域的广泛应用,这套寰球首套全自动智能割胶零碎,或将给天然橡胶产业倒退带来新的生命力。 「 万物互联的智能世界 」实际上,智慧主动割胶只是华为云IoT海量利用场景之一。华为云IoT解决方案行业利用场景丰盛,在车联网、智慧交通、智慧城市、智慧园区、智慧物流、工业互联网等行业,都胜利交付多个大规模商业我的项目。截止目前,华为云IoT物联网平台已笼罩50多个行业及子场景。 在智慧城市,华为云可帮忙城市实现基础设施的可视化治理,为城市治理的实时决策提供根据; 在智慧园区,华为云打造的“IoT + X”园区数字平台,可缩小50%的集成工作量; 在交通畛域,华为云与行业组织一起制订C-V2X规范,定义300+车路协同规范场景,构筑路线数字化的智慧交通大脑; 在工业畛域,华为云预集成各类工业接入协定,打造多种工业孪生模型,让物联网真正成为工业数字化的联接底座…… 本文分享自华为云社区《海南胶园,凌晨两点后》,原文作者:华为云头条 。点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

November 23, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:RTThread团队开源是我们的基因和文化-Gitee-封面人物第-20-期

本期嘉宾RT-Thread 团队 :包含熊谱翔、邹诚、邱祎、朱天龙等人以及社区贡献者满鉴霆、卢华东、李涛。 RT-Thread :RT-Thread 是一个集实时操作系统(RTOS)内核、中间件组件和开发者社区于一体的技术平台。同时 RT-Thread 也是一个组件残缺丰盛、高度可伸缩、繁难开发、超低功耗、高安全性的物联网操作系统。 「没有开源就没有 RT-Thread」开发 RT-Thread 的初衷是什么?熊谱翔(RT-Thread 创始人) : 因为个人兴趣及我的项目需要入手写了一个 RTOS,在 2006 年初公布了 RT-Thread 的第一个内核版本并开源,一开始纯正以工程师的角度去做,过后有个看似边远的指标是能做成一个开放式,嵌入式零碎畛域的 Linux。 然而接下来几年 RT-Thread 这个我的项目进入了一个艰巨期间,因为仅仅只是一个 RTOS 内核很难失去关注,期间凭借个人兴趣一直去做不同平台移植,欠缺性能。期间也做过一些社区活动,很多时候就是一些爱好者在汉堡王、KFC 这类中央 AA 制团聚交换,记得最惨淡的时候团聚只有两个人(包含本人)。 长时间的保持和付出,RT-Thread 开始有了些支持者,而后一直有开发者退出进来奉献代码和欠缺。ARM Cortex M3 的呈现,让开源的 RT-Thread 走上了新的阶段,此时的 RT-Thread 已不再只是一个实时内核了,包含了 Shell、文件系统及 TCP/IP 协定栈等,凭借低资源占用、功能丰富吸引了少量的用户。 过后是为什么退出到 RT-Thread 的?邱祎(联结创始人) : 最后接触到 RT-Thread 是在 2006 年,过后还在电子科技大学读计算机专业研究生,业余方向是嵌入式实时操作系统,那时学了很多相干的课程,写过不少代码,也通读了很多前沿的论文,很想着手写个小型操作系统进去,正好这时熊大在网上开源公布了 RT-Thread 0.01 版,出于喜好第一工夫浏览了源码。 过后被惊到了,一是高质量,优雅的代码格调,二是面向对象的内核设计思维,感觉程度十分高,另外这也正是我想写的操作系统的样子,于是果决放弃本人正在造的轮子,退出了 RT-Thread 团队,开始与 RT-Thread 结下不解之缘。 朱天龙(技术总监) : 我是开源发烧友,退出 RT-Thread 是为了实现开源事业的幻想。 满鉴霆(在读研究生) : 抉择 RT-Thread 的起因是它不仅仅是一个简略的 RTOS 内核,其下层还有丰盛的组件,Linux 的程序基本上不须要怎么做批改就能够移植到 RT-Thread 上,更重要的是它有软件包,通过软件包用户能够十分不便的应用第三方开发的库和包。 ...

November 16, 2020 · 2 min · jiezi

关于iot:让物能说会道揭晓华为云IOT黑科技

什么是物联网?如何让“物”谈话?现在是一个万物互联的时代,物联网曾经成为一个高大上的名词,那什么是物联网呢?从人与人之间的连贯来看,指的是人们之间的通话、视频。进入智能时代当前,咱们想让“物”谈话,例如温度、空间、五觉等,将模仿信息进行数字化表白,实现万物可被感知。 而后,将这些所感知的信息数据化,通过传感器、物OS这些相干技术,进一步让“物”表白的信息是能够被了解、应用的,施展出它的价值,在这整个过程中,就诞生了咱们的物联网解决方案、一些相干的技术。 同时,咱们也遇到了很多挑战:①存量老旧设施没有被数字化,无奈被了解和加工;②多样化设施、协定、通信网络等它们的数据格式没有对立的规范;③设施要求低耗、低成本;④设施平安问题突出。 怎么让“物”说出有价值的话?咱们采集的数据量十分宏大,这些数据如何被开掘,去产生实在的有价值的信息,对于咱们来说是一个十分大的挑战。例如,现有算力是否足够反对对海量数据的开掘,海量的数据是否被存储下来,咱们是否构建实时流、时序、离线、多维的剖析能力去应答。此外,不同的数据所需的剖析伎俩和剖析指标都是不同的,如何基于简单的利用场景进行抽离?最初到商业闭环,这些数据如何进行价值变现,产生新的调配等。在物联网时代,尽管会带来大量红利,但也面临微小的挑战。华为云的物联网解决方案就是要面对这些挑战,解决问题。 从一盏路灯,看亿万级联接的智能之路一盏路灯是什么样的?应该具备哪些性能? 回顾路灯的倒退过程,在建国初期,路灯上安装时间控制器,早晨18点和早上6点的时候,会自动控制灯亮灯熄的操作;到了70年代,路灯里退出光感设施,能够采集以后环境光亮度,依据当下亮度状况来决定开关状态,此时路灯更加聪慧,但还是本地的回路管制;到了90年代,能够通过无线专网来管制路灯,实现了最简略的遥控,此时,路灯曾经具备近程管制的能力;到了2000年左右,随同网络技术的飞速发展,基于GPRS的网络和3G的网络已在逐渐构建,网络无线资源相对来说比拟便宜,此时能够通过公共网络来管制设施,此时的路灯就成了真正的网络路灯。 随着信息化的进一步交融,2010年当前咱们的路灯能够做到单灯管制,在灯杆上搭载大量的智能设施,例如环境监测,照明,基站,信息展现屏等,在灯杆的下半局部,有充电桩设施,路线积水检测设施等。基于这些装载,路灯能够接管各种各样的信息感知,并把这些数据传送到业务平台,从而进行对应的剖析解决,近程管制等。这就是真正的智慧路灯的状态,在将来的网络演进倒退过程中,可能会有更多的设施挂载在灯杆上,这也是路灯智能化的过程。 物联网服务的状态以及设施接入治理服务在IoT服务域的外围地位物联网由多个服务形成。首先在设施端,进行数据感知和数据传递,此处华为云构建了LiteOS和SDK的能力,去使能这些设施智能化。而后通过IoT的边缘网关和各种有线、无线的通信管道,将数据接入到设施服务中,这里咱们会实现不同的网络接入能力,多协定接入能力,设施影子告警,软固件降级等,这些能力都构筑在设施接入服务下面。 在咱们的互联网平台外部,还有诸如Global SIM Link寰球SIM联接服务,数据分析服务,反对温冷数据处理等。咱们会把数据流转到华为云的相干服务中,如DIS、OBS做存储,以及DDS、RDS等,并给到下层的业务利用来应用这些数据。包含咱们客户的行业利用,智慧园区,智慧城市等,都能够应用这些数据来使业务更加丰盛。 通信模型各种各样的设施,采纳不同的协定,数据格式也不尽相同,那么IoT设施接入服务是如何将设施和数据接入的呢? 人与人之间通过语音、视觉、手势等几种次要形式进行沟通,那么物与物之间的沟通模式有命令、属性、事件以及音讯等。基于属性,咱们通过“设施影子”去实现设施与利用之间,与平台之间的数字化信息趋于同步。而后须要实现设施数据与咱们通信模型的关联:通过通信协定接入层,能够将不同协定类型,如MQTT协定,CoAP协定,公有的TCP协定或者HTTP2协定等进行接入,同时各类协定承载的各类数据,都能通过编解码解决及通信协定转换等办法将不同的格局数据转化到对立的通信模型上。 IoT设施接入治理服务云化架构解读由IoT设施接入治理服务外部的架构能够看出,最底端的负载平衡层作用是将海量的设施和连贯接入到平台。负载平衡层之上是业务层,包含云通讯网关。华为云的IoT设施接入服务外部,实际上是基于Cloud Native的微服务架构,外面所有业务相干都是无状态的服务,即它能够随时被创立,也能够随时被kill。 这样的益处是任何一个服务实例呈现问题的时候,都能够通过创立服务来保障业务的无损。同时在海量并发的状况下,通过弹性伸缩扩容,可能使服务满足对应的业务需要。在无状态的框架之下,又分为两层:CIG云通讯网关层,这层正如前文所说,作用是将各种设施和协定、不同的数据格式,转换成对立的模型,进而到下层由业务服务去解决。同时在最上层,基于私有云的治理撑持服务,诸如CBC、IAM以及SMN(音讯告诉服务)等,整体构建出设施接入治理服务。至此,这是华为云IoT服务外部的业务逻辑,有助于了解后续的试验过程。 产品模型(Profile)—对立的数据&通信模型Profile是通信模型的一个映射,即如何将不同类型的数据映射到通信模型的实例。例如左侧是不同厂家生产的水表,它的信息表白和数据格式都不一样,通过咱们产品模型里的插件,能够将不同数据转换为对立格局。对于利用厂家来说,不必去管上面的设施类型,也不必关怀是A厂家还是B厂家的设施,由平台屏蔽设施差别提供对立接口,更利于进行利用开发。 规定引擎—数据流转&设施联动规定引擎是华为云IoT特有的能力,次要是通过规定引擎实现数据的流转和设施的联动。设施的数据产生后,通过咱们的规定引擎流转到其余私有云的服务,数据分析服务,对象存储服务等,还有客户本人的利用,如此可使得数据产生价值。设施联动,也是基于规定引擎来实现的,其目标就是实现设施的条件、动作、数据上报等,触发另外一个设施的其余事件。比如说上文路灯的场景,通过光敏的传感器检测到外界的光照强度大于某个值的时候,此时路灯能够实现主动敞开,这整个流程,就是通过设施联动实现的。 华为云IoT智慧路灯沙箱试验演示点击开始进行试验,限时收费。 1.试验介绍与试验阐明 本试验将领导您开发一个基于物联网平台的智慧路灯利用。通过本试验,您将可能: (1)了解物联网平台如何治理设施及设施数据 (2)把握设施上报数据到物联网平台的原理和办法 (3)开发利用管制物联网设施 阐明: (1)通过华为云软件开发平台构建一个路灯的模仿利用(实在的利用能够参考其构建的办法) (2) 申请ECS云服务,将构建的利用部署于ECS上,通过EIP对接IoT设施接入服务,并进行订阅告诉 (3)在试验桌面运行MQTT模拟器,模仿路灯设施的行为 2.端侧通信—设施模拟器 疾速体验“设施侧-平台-应用层”数据流转,模仿设施上报数据/订阅Topic/接管并响应平台下发命令。 3.利用实现—API介绍 创立设施API:srcmainjavacomhuaweiserviceRegisterDirectConnectedDevice.java 创立订阅API:srcmainjavacomhuaweiserviceSubscribeDataChg.java 下发设施命令API:srcmainjavacomhuaweiserviceCreateDeviceCommand.java Web页面 页面布局:srcmainresourcesstaticindex.html 脚本文件:srcmainresourcesstaticjscommon.js 4.基于IoT平台构建智慧路灯利用 点击开始进行试验,限时收费。 试验摘要 登录华为云-资源下载-编译构建智慧路灯利用 DevCloud-创立主题并订阅 SMN-创立弹性云服务器 ECS-部署智慧路灯利用 DevCloud-导入产品模型 IoTDA-配置智慧路灯利用 Web 后果验证 ** ** 最初,正值1024程序员狂欢节,华为云还筹备了一大波技术干货直播流动,既能学技术,还能抽盲盒、锦鲤大礼包。 10月23日当天,咱们邀请了华为云云原生开源负责人、华为云DevCloud首席技术布道师等10+大咖现身,分析云原生的行业趋势,倾授云原生实战秘籍。点击观看直播。 还有干货直通车,带你揭晓大厂最深层代码技术,点击查看各技术会场,开掘更多干货。 备注:本文整顿自华为云IoT高级工程师Vz老师在1024程序员节流动上的直播。 ...

October 26, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:小熊派开发实践丨漫谈LiteOS之传感器移植

摘要:本文基于小熊派开发板简略介绍了如何在LiteOS中移植传感器,从而实现对于传感器的相干管制。1 hello world置信大家无论在学习编程语言开始的第一个函数应该是HelloWorld,本文将从hello_world_demo为大家介绍如何实现传感器的移植工作。 首先咱们创立HelloWorld工程,抉择STM32_BearPi → hello_world_demo,工程名称能够自定义。 创立之后咱们点击编译,而后烧录到开发板,关上VSCode-IoTLink的串口,并依照图中进行设置串口连贯参数,之后按键Reset,能够看到串口打印如下图所示。 首先来介绍一下代码运行的简略流程,之前在漫谈LiteOS系列中介绍过LiteOS 的启动流程,咱们晓得在程序下载到开发板之后,首先会按一下Reset按键进行开发板的启动,因而在开发板上电之后执行的第一个函数就是ReSet_Handler函数。 首先找到对应的启动文件los_startup.S 文件(依据应用的操作系统以及板子MCU系列查找文件目录),能够看到其由汇编语言编写,具体启动流程在漫谈LiteOS系列中曾经介绍过,这里只看低91行,运行到main函数,接下来程序将从main函数开始执行。 接下来看main函数,在main函数中,从硬件初始化到内核初始化,之后初始化串口,再到link_test()函数,在该函数中创立了一个工作,其入口函数为Link_main函数。 在Link_main函数的最初调用了一个函数为standard_app_demo_main(),依据IDE查找咱们能够看到,在我的项目中存在大量的该同名函数,那么编译器如何晓得具体执行的是哪一个呢,能够看到.config文件中的user_demo宏定义使能的是hello_world_demo,因而执行的是hello_world_demo中的standard_app_demo_main()函数,从而依据其外部创立的工作以及入口函数实现了打印Hello World! This is BearPi!。接下来咱们进行传感器的移植。 2 传感器移植首先咱们能够看到在该LiteOS代码中曾经蕴含了大量的传感器代码,这里以E53_SC1为例,当然这些传感器曾经和BearPi开发板曾经适配好,如果您想应用本人特定的传感器,能够首先将传感器与开发板进行肯定的移植,包含引脚以及GPIO的绑定等等。 首先须要将传感器文件门路增加到编译门路中,以使得编译器能够找到该代码,在userdemo.mk中配置传感器文件的相干门路,在该文件中找到hello_world_demo局部增加文件门路。具体如下图83-84行,接着在源文件和头文件变量中增加自定义的变量,user_sensor_src和user_hardware_inc,当然这里如果您间接定义名称为编译门路中曾经存在的user_hardware_src和user_hardware_inc,则无需增加相干代码。 首先咱们须要增加传感器头文件到helloworld_demo.c中,以实现前面的相干函数调用。 #include "E53_SC1.h"之后调用构造体,以便后续打印数据。 E53_SC1_Data_TypeDef E53_SC1_Data;而后在hello_world_demo.c文件中,增加传感器数据的工作函数。 static int app_sensor_entry(){ Init_E53_SC1(); while (1) { E53_SC1_Read_Data(); printf("luminance:%dn", (int)E53_SC1_Data.Lux); osal_task_sleep(2*1000); } return 0; }在主函数中创立传感器工作函数。 osal_task_create("app_sensor_entry", app_sensor_entry, NULL, 0x400,NULL,2);osal_task_sleep(2*1000);具体如下图 之后咱们编译烧录,通过串口验证一下传感器的移植是否正确。 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

October 22, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:华为云IoT智简联接开启物联世界新纪元

摘要:华为云IoT将聚焦物联网技术和商业根底能力建设,联接万物、联接生态、联接行业,帮忙各行各业做好数字化转型。近日,华为云通过线上专题演讲公布了IoT最新策略。华为云IoT将聚焦物联网根底能力(包含技术和商业),做好三个联接(联接万物,联接生态,联接行业),让联接无处不在、让每个联接更简略更好用,依靠华为云市场,适配行业需要,与生态搭档携手打造IoT行业解决方案,实现疾速商业变现,减速各行各业数字化转型。 以后,物联网基础设施和利用技术日趋成熟。在整个IoT产业链中,模组、网络联接技术和行业利用曾经成熟并进入成长期,边缘技术和物联网平台处于成熟的前夜,预计到2021年就会进入规模成长期。越来越多的行业将受害于此,实现数字化转型。新基建政策鼎力推动了经济的内循环,在波及到城市智能化治理的智慧园区和智慧城市、以及新基建重点投资的工业互联网和智慧交通行业将会率先受害。 华为云IoT服务域总经理李树森介绍,适应行业趋势,华为云IoT将聚焦物联网技术和商业根底能力建设,联接万物、联接生态、联接行业,帮忙各行各业做好数字化转型。 华为云IoT服务域总经理李树森发表演讲 联接万物:聚焦设施接入、数字孪生、数据分析这三个物联网的根底技术,联接万物,让每个联接更简略更好用,提供多状态部署,让联接无处不在。 华为云IoT反对十多种支流原生协定和30+行业协定,反对以协定插件形式接入公有协定或自定义协定,以及设施直连、硬件网关、边缘网关、云网关、云端插件等10种接入形式,笼罩各类接入场景,做到上电即上云。同时,华为云IoT具备多种部署状态,包含私有云、混合云、IoT智能站点、IoT边缘四种状态,满足不同企业、不同规模、不同场景的IoT联接部署需要。 联接生态:依靠华为云市场,打造IoT商业根底能力,帮忙生态搭档疾速商业变现。 针对硬件设施厂家(IHV),华为云IoT提供规范物模型,帮忙硬件设施厂家疾速联接到华为云IoT平台并上架硬件市场;针对行业利用开发商(ISV),提供残缺开发流程,帮忙ISV疾速开发行业利用,并一键式上架部署到华为云IoT利用市场;而系统集成厂家(SI)则能够通过硬件市场和利用市场别离购买硬件和行业利用,并在线购买华为云IoT服务,组装成一个IoT行业解决方案,提供给最终用户。 联接行业:适配行业需要,与行业搭档携手打造华为云IoT行业解决方案,减速行业数字化转型。 在智慧城市和智慧园区畛域,华为云IoT做了大量的协定预集成工作,实现城市、园区基础设施对立接入;在智能交通畛域,与行业组织一起制订C-V2X规范,定义了300+车路协同规范场景;在工业互联网畛域,除了预集成多种工业接入协定外,还预置了多种工业数字孪生模型,打造工业数字化联接底座。 华为云IoT解决方案曾经在50多个行业进行了摸索和实际,本次线上专题演讲也邀请到了上汽通用五菱汽车股份有限公司、深圳市敢为软件技术有限公司、广东正业科技股份有限公司、东莞中创智能制作零碎有限公司等客户和搭档分享了IoT行业利用优良实际。 9月24日,在HUAWEI CONNECT 2020现场,华为云还将公布IoT生态工作台(IoT Stage),助力物联网解决方案疾速生成和推广。面向未来,华为云IoT将携手生态搭档,继续打造行业解决方案,使能行业数字化转型,独特开启物联世界新纪元。 2020年9月23-26日(上海),华为将举办第五届HUAWEI CONNECT,咱们旨在搭建凋谢、单干共享的平台,携手来自寰球的ICT产业各方,包含业界思维首领、商业精英、技术大咖、先锋企业、生态合作伙伴、利用服务商以及开发者等,独特探讨行业数字化的倒退方向和将来时机,展现ICT畛域的当先技术、产品和解决方案,联结展现最新的单干成绩,分享成功实践,构筑凋谢、共赢的衰弱产业生态,共创行业新价值。欲了解更多详情,请点击参阅。 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

September 22, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:非暴力拆解小熊派NBIoT通信扩展板

摘要:置信大家对小熊派的NB-IoT通信扩大板曾经十分理解了,但你有真正的理解过其外部结构吗?明天小编不聊技术,带你做一回拆·机·客!置信大家对小熊派的NB-IoT通信扩大板曾经十分理解了,但你有真正的理解过其外部结构吗?明天小编不聊技术,带你做一回拆·机·客! 拆解对象:BC35-G通信模组BC35-G模组是由移远公布的一款基于海思Hi2115(又称:Boudica150)芯片的NB-IoT通信模组。BC35-G的运行形式反对以下两种:NB-IoT+MCU模式、OpenCPU模式。 NB-IoT+MCU模式是咱们常见的一种组合形式(小熊派IoT即是此种组合形式),用MCU作为主控,进行数据采集及管制,MCU向模组发送AT命令来实现设施与互联网的数据交互。OpenCPU是利用模组本身解决能力来实现MCU的工作,从而省去MCU。 让咱们脱掉它的“外衣”,看看它的外部结构 ** ** 明天的配角就是那个最大的芯片:Hi2115,接下来小编就这款NB-IoT芯片进行深度解析。 Hi2115是华为海思研发的第二款NB-IoT通信芯片(第一款是Hi2110),主频48MHz,352KB Flash,64KB RAM,反对3GPP R14规范,在698-960 MHz和1695-2180 MHz的频率范畴内工作,零碎带宽为200 kHz。 接下来就由浅入深,透过这款芯片的表面来探索它最深处的“机密”。 Hi2115芯片有三个处理器子系统,以拆散不同的性能,不便认证和简化第三方利用程序开发。 Hi2115芯片内部结构框图 Hi2115芯片的三个处理器子系统别离是:1.利用核处理器(Application):利用外围反对用户在应用程序上执行第三方利用代码 2.平安核处理器(Security Core):平安外围通过验证零碎上运行的代码来保护Hi2115的安全性和完整性,也会生成随机数并管制其余两个外围的内存拜访。 3.协定核处理器(Protocol Core):协定外围充当通信处理器,形成实现通信协议栈所有层的根底。它包含一个专用的ARM Cortex M0核和一个具备专用片上RAM的Dual-MAC DSP。有一个USIM接口容许与内部SIM操作,以及一个MIPI RFFE接口用于与内部射频电路接口连贯。 三个子处理器之间,通过内存共享形式达成数据共享。每个核都独立运行,相互之间没有烦扰。利用核可释怀凋谢出所有用户权限,以供用户侧APP开发。 Hi2115芯片有三种工作模式,这三种模式确定了不同节电级别的可用性能。1.沉闷模式(Active) 在此模式下,芯片的所有性能均可用,并且所有处理器都在失常运行。无线电的传输和接管均是在这种模式下执行的。同时待机模式和深度睡眠模式只能在流动模式下进行转换。 2.待机模式(Standby) 在待机模式下,所有的处理器处于非沉闷状态,但所有的外围设备(包含DMA和嵌入式Flash)均处于沉闷状态。零碎时钟处于沉闷状态并通过时钟门控与电源门控降低功耗。当所有处理器执行期待中断(WFI)指令时,进入待机模式。 3.深度睡眠模式(Deep-Sleep) 处于此模式时只有32.768kHz的RTC和某些外围设备运行。芯片能够通过RTC中断或者通过外围设备的内部事件发送音讯,唤醒处于深度睡眠模式的模块。此模式须要所有处理器输出设置成深度睡眠模式能力进入,而后执行期待中断(WFI)指令。 摸索完框架之后,上面咱们来具体理解下Hi2115芯片的外设局部: 1个通用UART(最高1.5Mbit/s)2个低功耗UART(反对低功耗下异步操作)2个IIC(最高1Mbit/s)2个SPI(最高 24Mbit/s)1个10bit ADC(818 ksps)1个10bit DAC1个高速模仿比拟器22个可编程IO(可配置)Hi2115芯片的40个PIO中,有24个PIO在利用核上可用。对于每个PIO的IO引脚性能均有软件进行管制,包含:方向、中断配置、驱动强度以及集成的上拉和下拉电阻。 理解完后面这些,有没有种拨开云雾见月明的感觉?让咱们带着这种feel,持续解析芯片的外部架构。 芯片供电Hi2115芯片由单个电源供电,双模式(PWM / PFM)降压稳压器SMPSU为数字内核供电并针对深度睡眠的电流进行优化。而集成线性稳压器提供了模仿和无线电电源轨道,实现高发射功率和隔离噪声烦扰物。这些线性稳压器由第二个片上SMPSU供电,以进步功耗效率,并且为了缩小功耗,该芯片能够主动禁用外部无线电电源轨道。参考时钟Hi2115须要一个低相位噪声参考时钟为PLL和ADC提供频率参考,并且该芯片还须要32.768 kHz的晶振用于定时和深度睡眠唤醒。处理器由外部生成的时钟驱动,不依赖两个参考时钟启动。射频性能Hi2115芯片的无线电是用于在蜂窝频率下的NB-IoT通信。有两个阻抗为100、可通过内部组件来配置的差分LNA输出,以用于LB(低频带698-960 MHz)和MB(中频带1695-2180 MHz)。发射机有两个阻抗为50的单端输入,一种用于LB,另一种用于MB。 收发器射频端口与天线之间有以下几个部件:1.TX功率放大器 这是一个可能产生23 dBm输出功率的PA,其具备20-30 dB的增益和足够的线性度,使之满足3GPP要求。 2.TX谐波滤波器 其规格取决于PA的抉择。在某些状况下,它可能会集成到PA中,不须要独自应用。 3.TX/RX开关 RF开关将天线连贯到PA输入和RX输出, 此开关可由Hi2115的一个或多个PIO管制。 4.RX谐波滤波器 用于滤除电力系统中某一次或屡次谐波的安装 5.RX匹配组件/巴伦 Hi2115芯片还反对MIPI RFFE接口v1.0和v2.0,此接口用于管制功率放大器和反对1.8V接口的RF前端模块,且反对的SCLK频率范畴为32kHz~26MHz。 **[点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~](https://bbs.huaweicloud.com/b...)**

September 18, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:终端传感了解吗18个知识点为你扫盲

摘要:明天给大家分享点对于物联网的终端传感的知识点,你有趣味吗?一、无线传感器介绍1.传感器的状态传感器——微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。 传感器的存在和倒退,让物体有了触觉、味觉等感官,让物体缓缓变得活了起来。 2.无线传感网络介绍传感器作为信息获取的重要伎俩,与通信技术和计算机技术独特形成信息技术的三大支柱。能感触到被测量的信息,并能将感触到的信息,按肯定法则变换成为电信号或其余所需模式的信息输入,以满足信息的传输、解决、存储、显示、记录和管制等要求。 3.传感器的定义传感器是把非电学物理量(如位移、速度、压力、温度、湿度、流量、声强、光照度等)转换成易于测量、传输、解决的电学量(如电压、电流、声强、光照度等)转换成易于测量、传输、解决的电学量(如电压、电流、电容等)的一种元件。 按国家标准(GB7665-2005)对传感器的定义为:能感触被测量并依照肯定的法则转换成可用输入信号的器件或安装。 传感器个别由敏感元件、转换元件和测量电路三局部组成,有时还加上辅助电源。 4.敏感元件敏感元件是指传感器中能间接感触或响应被测量的局部,它间接感触被测非电学量,输入与被输入有确定对应关系的,转换元件所能接管的其余物理量,如膜片或膜盒把被测压力变成位移量。敏感元件是传感器的外围。 5.消费型传感器手机常见感应器:方向感应器,重力感应器,加速度感应器,光线感应器,间隔感应器,温度感应器,压力感应器 6.智能传感器智能传感器(smart sensor )是一种具备肯定信息处理能力的传感器,采纳把传统的传感器与微处理器联合的形式来制作。 7.无线传感器利用典型案例2002年,由英特尔的钻研小组和加州大学伯克利分校以及巴港大西洋大学的科学家把无线传感器网络技术利用于监督大鸭岛海岛的栖身状况。钻研人员采纳包含光、湿度、气压计、红外传感器、摄像 头在内的近10种传感器类型数百个节点,零碎通过自组织无线网络,将数据到传输到300英尺外的基站计算机内,再由此经卫星传输至加州的服务器。在那之后,寰球的钻研人员都能够通过互联网查看该地区各个节点的数据,把握第一手的环境材料,为生态环境研究者提供了一个极为无效便当的平台。 二、无线传感器网络概述1.无线传感器网络:让物体‘谈话‘2.无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种分布式传感网络,它的末梢是能够感知和查看内部世界的传感器。 WSN中的传感器通过无线形式通信3.WSN的节点体系结构物理层:为零碎提供一个简略、稳固的信号调制和数据收发技术; 数据链路层:负责路由生成和路由抉择协调无线媒质的拜访; 网络层:次要负责数据的传输管制,尽量减少相邻节点之间的抵触,保障通信服务质量; 传输层:可为传感网络放弃数据流或保障与Internet连贯 应用层:为不同的利用提供了一个绝对对立的高层接口 4.能量治理平台治理节点如何应用能量,尽量节俭能量 5.挪动治理平台检测传感器节点的挪动,保护到汇聚节点的路由,使得传感器节点可能动静跟踪其街坊的地位 6.工作治理平台在一个给定的区域内均衡和调度检测工作 7.WSN特点和构造a.能量模块(电池或其余能源) 传感器 ADC 微处理器/存储器 实时操作系统/算法和协定 解决模块 无线收发器 感知模块 射频模块 b.WSN两种组网构造 立体拓扑构造:有的网络节点处于雷同的平等位置 逻辑分层构造:网络节点依照某种规定(如地理位置、利用需要)分成各个簇,每个簇由簇头和成员节点形成 8.面向未来WSNWSN和其余无线通信技术的交融 9.无线传感通信协议TCP协定提供的是端到端的牢靠信息传输,而WSN中存在大量的冗余信息,要求节点可能对接管到的数据包进行简略的解决。 TCP协定采纳的三次握手机制,而且WSN中节点的动态性强,TCP没有绝对应的解决机制。 TCP协定的可靠性要求很高,而WSN中只要求目标节点接管到源节点发送的事件,能够有肯定的数据包失落或者删除。 TCP协定中采纳的ACK反馈机制,这个过程中须要经验所有的两头节点,时延十分高且能量消耗也特地大;而WSN中对时延的要求比拟高,能量也十分无限 对于拥塞管制的WSN协定来说,有时非拥塞丢包是比拟失常的,然而在TCP协定中,非拥塞的丢包会引起源端进入拥塞管制阶段,从而升高网络的性能。 在TCP协定中,每个节点都被要求有一个举世无双的IP地址,而在大规模的无线传感器网络中基本上不可能实现的,也是没有必要的 10.通信协议机制通信协议机制性能划分为拥塞控制协议、牢靠传输协定、拥塞管制和牢靠传输混合协定三类 拥塞控制协议:用于防止网络拥塞的产生,或缓解和打消网络中曾经产生的拥塞景象,依据管制机制可分为 面向拥塞防止协定:通过速率调配或传输管制等办法来防止在部分或全网范畴内呈现数据流量超过网络传输能力而造成拥塞的场面 面向拥塞打消的协定:在网络产生拥塞后通过采纳速率管制、丢包等办法来缓解拥塞,并进一步打消拥塞。 牢靠传输协定:用于保障传感器数据可能有序、无失落、无差错地传输到汇聚节点,向用户提供牢靠的数据传输服务。依据传输数据单位,可分为 基于数据包的牢靠传输:保障单个数据包传输的可靠性 基于数据块的牢靠传输:用于网络指令散发等须要大量数据的场合 基于数据流的牢靠传输:周期性数据采纳汇报实用于数据流的牢靠传输 11.通信协议机制解决办法a.速率管制 调节源节点数据产生速率或两头节点转发速率来缓解拥塞 b.流量调度 绕路、分流或则重定方向等形式来缩小拥塞区域的数据流,以缓解拥塞 c.数据处理 数据进行抛弃、压缩或交融来缩小数据量 12.传输控制协议传输控制协议是WSN协定的重要组成部分,其作用是为网络提供有序、无失落、无差错、通明的端到端的数据传输服务 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

September 4, 2020 · 1 min · jiezi

关于iot:如何让哑终端进化你知道吗

摘要:谈到物联网,最大的问题之一就在于沟通,不同设施、不同规范之间的沟通、软件与硬件的沟通。如何解决这种 “沟通”问题,操作系统变得尤为重要。提到操作系统,第一工夫咱们就会想到运行在电脑上的Windows,想起运行在手机上的安卓。这些零碎间接运行在“裸机”设施的最低层,搭建起其他软件、利用运行的环境与根底。操作系统的衰亡、欠缺,促成了软件与利用的衰亡,铸就了辉煌的PC时代与挪动互联网时代。 谈到物联网,最大的问题之一就在于沟通,不同设施、不同规范之间的沟通、软件与硬件的沟通。如何解决这种 “沟通”问题,操作系统变得尤为重要。物联网操作系统调度“物体”自身,对“物体”的调度过程通过层层散发、层层下达,通过调度云、边、端,不同层级中不同设施的计算资源而实现。因而,物联网中的操作系统波及到芯片层、终端层、边缘层、云端层等多个层面 以后很多物联网设施曾经从传统意义上的“哑”设施胜利转型为智能化设施。那么一个设施从“哑”到智能化,必须面对两个问题:资源管理、设施的互联互通。而在这物联网操作系统百家争鸣,百花齐放的时代,华为LiteOS物联网操作系统要如何破浪前进? LiteOS资源管理:麻雀虽小,五脏俱全说到物联网操作系统,不得不提物联网的内核,一个内核要具备尺寸伸缩性强、实时性必须足够强、架构可扩展性强、足够平安和牢靠、低功耗节能省电等低劣特质。比方,一个极其的状况下,内核尺寸必须维持在10K以内,以撑持内存和CPU性能都很受限的传感器。这要求内核需具备欠缺的任务调度、内存治理、本地存储、简单的网络协议等性能,以满足高配置的智能物联网终端的要求。 LiteOS内核的资源管理,可分为四个局部:工夫治理、存储管理、硬件治理、同步通信资源。在LiteOS的最底层,实现的是对各类硬件的一个总体形象,这次要是解决LiteOS和CPU体系的耦合。对于操作系统外围而言,和CPU的耦合次要在于工作的调度、异样的解决等,这和每个CPU体系架构强相干。LiteOS的任务调度,正是基于CPU架构而非单个特定的CPU,目前曾经反对ARMV6M、ARMV7M、RISIC-V等,这就意味着,LiteOS能够在不同的MCU厂商的产品上做到无缝移植,升高设施厂商切换硬件的难度。 个别的内存治理都是采纳的双链表模式,按需分配。那么这个时候就会带来一个问题,如何治理这个双向链表呢?一般的双向链表,对查找比拟麻烦,有序的双向链表,对排序的工夫存在不确定性,这会给开发者带来困扰。为了升高开发者对工夫搜寻的不确定性,LiteOS采纳了TLSF以及基于红黑树的二叉搜寻树,这两个办法将会大大的升高咱们搜寻的复杂度。当内存通过屡次的申请和开释之后,组织闲暇内存的线性链表可能很长,在这种状况下如果去搜寻一个匹配的内存可能很吃力,因为你不晓得最合适的内存在什么地位(有可能在链表尾部)。而采纳TLSF的形式,通过计算MAP的地位,能够一次命中,这样就让开发者查找一块闲暇的内存工夫变得更加确定。 同时,LiteOS的中断治理、驱动等性能,还给传统裸机开发者带来更好的开发体验。例如中断治理,咱们晓得在MCU上,串口的数量比拟多,每个串口都可能调配一个中断号,如果是裸机开发者,就不得不写很多中断服务函数挂载到中断表中。而LiteOS的中断治理,开发者能够通过采纳注册的形式,传递雷同的服务函数,只需参数不同即可,这就意味着开发者能够实现串口中断函数的最大复用,同样的情理,还能够利用到驱动程序中。 LiteOS互联互通:乏味的灵魂万里挑一,做开发者钟爱的皮囊——提供疾速集成和对立的协定LiteOS的资源管理,是为满足开发者对资源管理的诉求,解决物联网硬件上的碎片化而生。就拿TCPIP通信来说,实现形式就千奇百怪,有应用蜂窝模组自带的SOCKET、有应用PPP拨号、有应用WIIF模组、有应用LWIP这样的软件协定栈的。不是说这样不好,毕竟它们都是乏味的灵魂;然而对于开发者而言,会带来一个问题——为了保障兼容性,他们不得不基于TCPIP进行开发,从而导致代码呈现各种各样的宏开关,到最初这种代码简直没有方法保护。 为了解决开发者忍辱负重的适配各种形式带来毁灭性的保护问题,LiteOS提出组件性能标准化。不管你是WIFI模组还是LTE模组,还是其余的软件栈,只有采纳对立的规范API之后,各种各样状态的组件,就像是菜单上的一个选项,只须要打勾抉择想要即可。LiteOS操作系统从内核到互联网协议的形象层框架,构建对立的API规范。基于这个规范,开发者能够疾速将协定或者其余组件插入到框架,帮忙开发者复用已有能力,也放慢了集成的效率。 LiteOS一键上云:采纳积木式的组件和组装模式,更灵便轻便在华为云IoT的云管端策略中,LiteOS承当着云服务落地的要害角色,因而如何更好的、更正当的疏导终端设备疾速的上云是LiteOS的次要指标。整体看,LiteOS能够分作两局部: LiteOS的内核,这部分次要是用来治理端侧资源,让端侧设施更好、更不便的应用端侧的各种硬件资源;LiteOS的互联互通性,将云服务做到协定无关性,更不便的在各种传统设施上集成。原则上,LiteOS的各个模块在开发设计过程中,能够做到模块解耦、可裁剪、可配置。从这能够看出LiteOS在开发整体上,能够说是属于 “积木型开发”,开发者像搭建积木一样简略来应用,能够依照本人的理论利用场景,抉择不同的解决方案,从而解决物联网碎片化的问题。 但用原始的小积木搭建一个称心的作品,也要有设计的一个过程,包含抉择何种协定,应用哪个组件。事实上,物联网设施存在一个“老大难”的问题——存储资源、计算资源无限。例如,TLS除了要占用大几十KB的ROM和RAM以外,还十分耗费咱们的计算资源;在一个200M主频的MCU在ECHDA模式下,握手协定过程都须要靠近10秒钟,对于那些低速设施可能会更长。 在这种状况下,如果通知你,有个模组,通过简略的AT指令就能够间接和华为云IoT互通,你会不会很惊喜呢?华为LiteOS将互联互通性能集成到了模组外部,丰盛自运算资源、存储资源。设施厂家通过简略的AT指令就能够调用LiteOS的互联API,省却了移植、配置等懊恼,再也不必思考和云对接的底层流程和具体细节。 对于LiteOS兴许你还好奇Linux零碎作为目前物联网设施中利用最宽泛的操作系统,LiteOS与Linux有什么区别? 和其余物联网操作系统比照,咱们LiteOS的靠谱(劣势)在哪里呢? 采纳华为LiteOS零碎和用其余零碎接入华为云loT平台是否有区别? 将来,LiteOS会有哪些新个性? 看视频理解更多 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

August 13, 2020 · 1 min · jiezi

关于SegmentFault:基于-DuerOS-的语音控制硬件

几年前的一个玩具,过后百度 DuerOS 对开发者凋谢,就尝试了一下,挺有意思 硬件: arduino uno r3 开发板esp8266 WiFi继电器

July 20, 2020 · 1 min · jiezi

华为云MVP朱有鹏做IoT开发乐趣无穷年轻开发者更要厚积薄发

【摘要】 能够预感的是,AIoT会是将来一段时间支流的技术趋势方向,以后也有不少科技巨头涌入其中,蓄势待发,而5G的到来减速了AIoT产业的扩张速度,所以如华为云MVP朱有鹏所说,年老的开发者应该要拥抱IoT、拥抱AI、拥抱新技术。华为云MVP朱有鹏是个很“潮”的跨界开发者,既做过硬件工程师,也转型攻关过软件,现在他的身份则是一个在线IT老师,通过一系列线上课程为许多年老学生关上IoT开发的技术大门。授人以鱼不如授人以渔,华为云MVP朱有鹏很享受这种传道授业解惑的乐趣。 他感觉开源社区里那些美好的源码和软件工程是一笔微小的财产,所以也非常乐意把本人在工作中用到的技术转化成课程和教训传授别人。然而IoT畛域的倒退速度十分快,开发者也得铆足劲往前追赶,在这个过程中,华为云MVP朱有鹏抉择了华为云IoT。 “我的策略就是紧跟华为云IoT的脚步和思路,站在华为云IoT的肩膀下来放弃本人对新技术新方向的当先和敏锐嗅觉。” IoT开发,乐趣无穷华为云MVP朱有鹏和IoT开发的结缘得从他的第一份硬件工程师工作说起,彼时刚从西安交通大学毕业的他,在工作中逐步意识到电子产品中软件的灵活性和重要性要远远大于硬件,于是华为云MVP朱有鹏果决抉择了转型做软件,并从最简略的MCU开始。 在几年的自学和我的项目教训中,华为云MVP朱有鹏很快上手了各种MCU平台、上位机编程、数据库开发以及开源软件linux和Android相干的技术。 回顾这段经验,华为云MVP朱有鹏婉言,“一边学习一边做我的项目,学与用井水不犯河水,十分空虚。” 2015年的挪动互联网热潮是一个转折点,它将华为云MVP朱有鹏带入了在线教育浪潮中,开启了他从软件研发到IT老师的身份转换。 “一开始只是为了图省心,想把大多数人都会遇到的问题、欠缺的常识录制下来,但起初发现在线教育其实才是更适合的传道授业与学习新技术的形式,于是就一直加大投入力度,制作更优质零碎的视频课程。” 从2018年开始,华为云MVP朱有鹏开始主攻IoT,先是小试牛刀为IBM watson录制课程,而后与华为云IoT建设单干,录制了《华为云MVP朱有鹏老师华为NBIoT物联网课程2018版》。为了这套课程,华为云MVP朱有鹏还专门设计了一款NB476开发板。 今年年初,他还应人邮出版社的约稿,推出了一套《华为物联网操作系统LiteOS》视频课程以及图书。 同时,华为云MVP朱有鹏率领的产品开发团队也在基于华为IoT开发一些产品,譬如基于NBIoT/4Gcat1的断电监控报警器、温湿度采集器等,目前这块产品曾经和中移物联网、中国联通等建设合作开发和设施供给渠道。 在整个转型过渡的阶段,他也经验了IoT平台的变迁,从2012年的指纹锁产品(联网受权,用于智能企业办公),到2014年的工业MES采集器(用于汽车零部件的注塑行业),以及近年来炽热的AIoT,华为云MVP朱有鹏深感IoT畛域的开发迭代速度飞快,新技术、新概念每天都在不断涌现,但他也非常乐在其中,“做IoT开发每天都会有新的问题要解决,向前推动,而后又遇到新的问题。这很失常,同时也充斥乐趣。” 华为云让IoT商业化落地更简略高效在AI和5G的时代,万物互联是根底,当数以万亿计的物联网设施和传感器连贯到领有弱小算力和信息的云计算平台中,再叠加大数据分析和AI辨认等技术,能够满足各种翻新利用,小到一个简略的语音指令,大到路上的主动驾驶汽车,IoT成为各行各业的香饽饽。 深耕IoT畛域多年的华为云MVP朱有鹏也颇有感叹,他示意,“目前IoT行业还存在需要和商业模式的翻新难题。” 首先是技术迭代和产品落地之间的时间差问题,即开发者是否在短时间内让IoT产品疾速落地实现商业价值,因为一旦错过工夫窗口,产品可能就要被淘汰。这就须要产品端和需要端达成一致性,明确利用场景以及切实可行的IoT解决方案。 再就是单纯的技术难题,比方端云互通的计划选型和对接问题、网络安全难题,以及如何从产品设计、技术计划上让IoT产品满足低功耗要求等等。 面对上述提及的难题,在综合考量下,华为云MVP朱有鹏抉择了华为云IoT作为次要应用的物联网云平台。 而谈及为何抉择华为云IoT,他总结了三点: 一是信赖华为的技术,华为云平台有弱小的技术实力和团队去开发保护,保障了技术和治理的先进性; 二是华为云的易学易用,它的人性化、敌对设计合乎“工程师思维”,能够帮忙嵌入式开发者更快更好的去承受web开发工具; 三是华为云IoT提供了丰盛的附加性能,比方网络安全组件、OTA降级性能,极大节俭了开发者的研发工夫。 华为云IoT的这些劣势无疑让开发者锦上添花,让他们在技术迭代和产品需要的周期内疾速实现产品的商业化落地。 年老开发者要器重基本功积攒,拥抱AIoT得益于多年的IT在线教育教训,华为云MVP朱有鹏也给以后年老开发者提出了几点倡议,他认为,“年轻人的劣势是好奇心强,学习趣味强,承受能力也更强。然而劣势是我的项目教训不足,有时会急于求成,不够器重基本功的积攒。” 年老开发者既须要把握编程语言、MCU、嵌入式linux、通信协议、RTOS、数据结构和根本算法,同时也要具备清晰的思路、强代码追踪和调试能力,能力在物联网摸索中蛟龙得水,自在驰骋。 夯实基本功之外,“年老工程师也要做学习型人才,重视学习和我的项目实际”,华为云MVP朱有鹏倡议开发者要多关注华为云IoT的根本信息动静和外在性能的变动,及时学习把握。与此同时,也要多找机会参加到我的项目实际中,比方华为云组织的在线训练营、IoT翻新挑战赛、线下城市技术沙龙等流动。 华为云MVP朱有鹏强调,华为云的AI技术畛域也十分值得开发者关注,他最近始终在学习华为云开设的Mindspore和ModelArts相干的AI公开课, 其中,Mindspore是反对端、边、云独立的和协同的对立训练和推理框架。 ModelArts则是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注等能力,且反对Mindspore计算框架。 能够预感的是,AIoT会是将来一段时间支流的技术趋势方向,以后也有不少科技巨头涌入其中,蓄势待发,而5G的到来减速了AIoT产业的扩张速度,所以如华为云MVP朱有鹏所说,年老的开发者应该要拥抱IoT、拥抱AI、拥抱新技术。 点击关注,第一工夫理解华为云陈腐技术~

July 15, 2020 · 1 min · jiezi

基于华为云IOT及无线RFID技术的智慧仓储解决方案最佳实践系列一

【摘要】仓储管理存在四大细分场景:出入库管理、盘点、分拣和货物跟踪。本系列将介绍利用华为云IOT全栈云服务,端侧采用华为收发分离式RFID解决方案,打造端到端到IOT智慧仓储解决方案的最佳实践。仓储是什么?仓储,是物流生命周期很重要的一部分,首先了解什么物流。 物流,顾名思义“物的流通”,指从物品的供应地向接收地流通,是一个根据实际需要,将运输、核算、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的复杂过程。 在现代物流流程中,一般会经历如下几个环节: 工厂根据订单生产货物供货调度车辆运输货物货物流入近终端仓库中转派件机构揽送配送交付最终用户 在上图所示的物流环节中,仓储定位于“订单&生产”和“园区仓储”环节 智慧是什么?“智慧”体现在通过一系列IOT+5G+AI技术,在物流生命周期的各个环节和场景中,实现低成本、高效率、高准确率、高业务量的需求,提供更可靠可用的服务。比如整个物流生命周期,有如下可以自动化、信息化的细分场景: 智慧仓储主要聚焦于解决货物出入库、资产盘点、智能分拣、货物跟踪定位等场景中的关键问题。 仓储管理的痛点在智慧仓储覆盖的四大场景业务中,当前传统WMS系统或解决方案有如下几个问题。 1.出入库场景 一般使用基于面单扫描的扫描枪进行人工扫描,在货车到达仓库门的时候,先人工扫描,核对完成后,再使用叉车分批拉入仓库。存在人力投入大,效率低,容易遗漏等问题。 2.分拣场景 基于面单扫描,需要人工将货物或者包裹摆正,将面单正面对准扫描机器。而当面单污浊或者破损的情况下,需要人工单独拆件核对分拣,人力投入大,效率低。 3.资产盘点场景 传统面单扫描或者rfid扫描枪盘点方式,需要人工手持rfid扫描枪,近距离对准货物进行盘点清算,在大型仓库会耗时数天,成本很高。且在仓库货架很高或分布排列偏僻的情况下,管理员进行盘点操作会很困难。 4.资产定位跟踪 传统的WMS系统缺少实时的定位方案,通常是进库时分配好库位,录入系统管理,后续想要跟踪该货物所属库位需要人工确认,若有异常很难追踪,需要依赖盘点排查,仍然很低效。 5.云端和本地 传统仓库的数据和处理中心在本地部署,设备运维困难,存储、联接、分析能力、运维能力很弱,设备数据的延伸价值很难集中挖掘,存在本地劣势。 因此,为解决以上问题,我们可用采用华为无线RFID+IOT的智慧仓储方案解决。 技术选型端侧 如前文介绍,传统工厂一般采用纸质面单识别或二维码识别技术管理仓储,解决细分场景的问题。但明显地,面单识别存在人力投入大,效率低,易破损不可靠等问题。相比之前RFID技术则更为先进和自动化。 RIFD即无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID),是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的。相比传统面单扫描的基本优势是零人力、广覆盖、穿透力强。 市面上多数RFID设备是收发一体式的手持式RFID读写器,相比之下,华为提供的收发分离式无线rfid技术则更具优势。 在部署上,Helper设备负责激励标签,Receiver设备负责统一采集数据,实现收发分离。此方案能有效避免空间干扰,收发解耦,真正实现rfid组网,部署简单。Receiver设备容量大,抗干扰强,连续覆盖范围更广。当然,还有Helper、Receiver设备还有无线方面独有的黑科技。 云侧 在理解华为云IOT的基础上,云端使用IOT全栈云服务,从设备接入、设备管理、数据分析到应用构建,端到端高效便利的接入rfid设备,并实现基于rfid数据的场景算法,以及远程控制,远程运维。 应用侧 在应用体验上的选择很多,如仓库管理系统WMS等,本实践我们主要关注的是智慧仓储IOT解决方案,应用的开发最好足够简单明了。因此,可使用华为云数据可视化服务(Data Lake Visualization),构建一个数据呈现大屏进行用户体验。 接下来我们针对仓储管理中的出入库场景,端到端的体验基于华为云IOT及华为无线RFID设备的智慧仓储解决方案,实现料箱进出库监控的最佳实践。 点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

June 9, 2020 · 1 min · jiezi

EMQ-X-规则引擎系列十-存储消息到-OpenTSDB-数据库

OpenTSDB 介绍OpenTSDB 是可扩展的分布式时序数据库,底层依赖 HBase 并充分发挥了HBase的分布式列存储特性,支持数百万每秒的读写。 面对大规模快速增长的物联网传感器采集、交易记录等数据,时间序列数据累计速度非常快,时序数据库通过提高效率来处理这种大规模数据,并带来性能的提升,包括:更高的容纳率(Ingest Rates)、更快的大规模查询以及更好的数据压缩。 安装与验证 OpenTSDB 服务器读者可以参考 OpenTSDB 官方文档 (http://opentsdb.net) 或 Docker (https://hub.docker.com/r/pete... 来下载安装 OpenTSDB 服务器,本文使用 OpenTSDB 2.4.0 版本。 场景介绍该场景需要将 EMQ X 指定主题下且满足条件的消息存储到 OpenTSDB 数据库。为了便于后续分析检索,消息内容需要进行拆分存储。 该场景下客户端上报数据如下: Topic:stat/cpuPayload: { "metric": "cpu", "tags": { "host": "serverA" }, "value":12}准备工作启动 OpenTSDB Server启动 OpenTSDB Server 并开放 4242 端口。 $ docker pull petergrace/opentsdb-docker$ docker run -d --name opentsdb -p 4242:4242 petergrace/opentsdb-docker配置说明创建资源打开 EMQ X Dashboard,进入左侧菜单的 资源 页面,点击 新建 按钮,选择 OpenTSDB 资源类型并完成相关配置进行资源创建。 ...

November 5, 2019 · 2 min · jiezi

电信物联网平台NBIoT使用Postman模拟测试接口

主要用于测试部分接口以及和官方对接时候官方要求用postman发送测试数据。欢迎一起交流,提供咨询服务。 使用postman测试关键点是 配置证书证书从平台下载,后面有详细介绍 不校验服务端证书这个一定要勾选 获取token先使用login接口获取,用于后面操作接口的鉴权 使用token操作接口都需要配置~~~~ 1 配置证书点击Postman右上角设置按钮,选择Settings 图2-5 Settings界面选择General,将SSL certificate verification 关闭(平台需要双向认证,将此处关闭表示postman不去校验平台的证书)图2-6 General界面选择Certificates –>点击 add Certificate图2-7 Certificates界面(1)上传2.1中下载的证书和密钥,host处填入应用服务器访问平台的IP地址和端口,CRT file:传入server.crt文件,KEY file:传入server.key文件,证书自己从电信平台下载。 图2-8 Certificates界面(2) 2 Postman测试北向接口2.1 鉴权(获取token)第三方应用首次访问IoT平台的开放API时,需调用此接口完成接入认证;第三方应用在IoT平台的认证过期后,需调用此接口重新进行认证,才能继续访问IoT平台的开放API。参照2.1中下载的接口文档,在Postman中填入对应的请求方法,URL,请求头Headers,请求体Body。 请求方法 POST请求地址 https://server:port/iocm/app/sec/v1.1.0/login传输协议 HTTPS配置http方法、URL和头域:URL中要填入对应的IP地址与端口号(如测试平台180.101.147.89:8743),请求头中Content-Type为编码方式,需要按接口文档中填写。 配置Body:Body中的appId与secret在创建应用的时候可以获得,分别为应用Id与应用密钥。 返回的消息:点击Send按钮,就能在下方看到返回码及消息内容。 2.2 订阅配置http方法、URL和头域: 配置Body: 返回的消息:点击Send按钮,就能在下方看到返回码及消息内容。

October 16, 2019 · 1 min · jiezi

EMQ-X-规则引擎系列七存储消息到-MongoDB-数据库

MongoDB 介绍非关系数据库(NoSQL) 用于超大规模数据的存储,例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。MongoDB 由 C++ 语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,MongoDB 旨在为数据存储提供可扩展的高性能数据存储解决方案,在高负载的情况下,可以轻松添加更多的节点保证服务性能。 MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值 (key=>value) 对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。 MongoDB 下载地址:https://www.mongodb.com/download-center/community 场景介绍该场景需要将 EMQ X 指定主题下满足某条件的消息存储到 MongoDB 数据库。为了便于后续分析检索,消息内容需要进行拆分存储。 该场景下设备端上报信息如下: 上报主题:cmd/state/:id,主题中 id 代表车辆客户端识别码消息体: { "id": "NXP-058659730253-963945118132721-22", // 客户端识别码 "speed": 32.12, // 车辆速度 "direction": 198.33212, // 行驶方向 "tachometer": 3211, // 发动机转速,数值大于 8000 时才需存储 "dynamical": 8.93, // 瞬时油耗 "location": { // GPS 经纬度数据 "lng": 116.296011, "lat": 40.005091 }, "ts": 1563268202 // 上报时间}当上报数据发动机转速数值大于 8000 时,存储当前信息以便后续分析用户车辆使用情况。 ...

October 8, 2019 · 2 min · jiezi

30个物联网传感器小实验6人体感应器

30个物联网传感器小实验6:人体感应器 HC-SR501 简介使用方法感应有人和没人更多API30个物联网传感器小实验6:人体感应器 HC-SR501 简介 使用方法 接线方法 感应有人和没人接线就比较简单了,正极接树莓派的5v正极,负极接GND地线,OUT接GPIO4号口。上代码:from gpiozero import MotionSensorpir = MotionSensor(4)while True : if pir.value: print("有人!") else: print("没人!")运行代码之后,效果如文章开头的效果所示。可以使用螺丝刀不断调节灵敏度和延时,玩腻了之后,可以更改可重复触发和不可重复触发,观察不同的效果。熟悉了之后,配合光线传感器,做出一枚黑夜的人体感应灯是非常简单的。更多实用APIvalue传感器在激活状态下,返回1。在沉默状态下,返回0。 wait_for_motion(timeout=None)阻塞进程,检测到人体运动才返回,继续执行。 wait_for_no_motion(timeout=None)阻塞进程,检测到人体运动停止才返回,继续执行。 when_motion不阻塞进程,检测到人体运动则自动执行函数。 when_no_motion不阻塞进程,检测到人体运动停止则自动执行函数。 好了,本次介绍就到这里,本文收录在我的《手把手教你玩树莓派》系列教程,立足于普及树莓派搭配人工智能、物联网和机器人的玩法,想要跟我一起学习的童鞋可以加我微信/微博ID:asukafighting,也可以直接看教程:https://github.com/asukafight...

May 26, 2019 · 1 min · jiezi

30个Python物联网小实验5光线感应灯

30个Python物联网小实验5:光线感应灯 光线传感器光线变化执行函数光线状态执行函数30个Python物联网小实验5:光线感应灯 光线传感器可以检测周围环境的亮度;方向性较好,感知特定方向的亮度;灵敏度可调,用螺丝刀旋转图中蓝色电位器即可;工作电压:3.3v~5v数字开关输出:0或1设有固定螺栓孔,方便安装光线变化执行函数接线方法:正极接树莓派的5v正极,负极接树莓派的GND地线,信号输出针脚接GPIO18号口。 上代码:from gpiozero import LightSensorsensor = LightSensor(18)while True: sensor.wait_for_light() print("It's dark! :)") sensor.wait_for_dark() print("It's light! :(")可以看到代码的核心就是wait_for_light()和wait_for_dark()这两个函数,手遮挡住光线的时候,显示"It's dark! :)",手拿开之后,显示"It's light! :("。光线状态执行函数上代码:from gpiozero import LightSensor, LEDfrom signal import pausesensor = LightSensor(18)led = LED(17)sensor.when_dark = led.offsensor.when_light = led.onpause()代码的核心在于将sensor的状态直接提供给led,这样光线传感器检测到亮光的时候led熄灭,检测不到光线的时候,led点亮。好了,本次介绍就到这里,本文收录在我的《手把手教你玩树莓派》系列教程,立足于普及树莓派搭配人工智能、物联网和机器人的玩法,想要跟我一起学习的童鞋可以加我微信/微博ID:asukafighting,也可以直接看教程:https://github.com/asukafight...

May 25, 2019 · 1 min · jiezi

Digital-TwinIoT的下一个浪潮

选自Medium作者:Tomasz Kielar 京东云开发者社区编译 当前的商业格局受到了众多新技术的影响,有时确实让人很难能跟上技术迭新的速度。虽然很多人都熟悉工业4.0和物联网(IoT)这两个词,这里面包含了太多的技术内容以及商业应用上的含义,而Digital Twin则是另一个正在稳步升起的下一波接力词汇。 事实上,很多人都认为Digital Twin是物联网的自然演进。毕竟,如果所有内容都已经以某种数字形式或其他形式被连接起来,为什么不让它“顺理成章”地进入下一个进程呢? 从本质上讲,这是Digital Twin架构和技术背后的主要驱动力——在数字环境中完全复制物理世界,为公司提供新的自由、机会和优势。 什么是Digital Twin?Digital Twin概念由密歇根大学的Michael Grieves首次提出,自2001年以来一直存在,但近年来,现代技术的不断快速迭代,才为其实现与普及提供了可能性。 简而言之,Digital Twin指的是物理产品或资产的虚拟副本。此副本实时更新(或尽可能定期更新),以尽可能地匹配其真实世界。 然后,该模型可用于各种目的,从测试新策略到分析以前的结果,都是可以实现的。 那么,这个模型是如何工作的呢?通常,传感器和其他组件用于收集有关资产的准确数据。然后处理该数据并用于创建副本。毋庸置疑,更先进的传感器,无论是更精确的设备还是更密集,更紧凑的阵列,都将有助于创建更加详细的数字模型。 Digital Twin建模的好处是什么?对物理产品和资产进行试验可能是一个临时且昂贵的过程。但是,可以快速编辑数字副本以测试新的解决方案并运行Demo。如果实验不符合要求,则不会浪费任何物理资源。 Digital Twin的另一个好处是,允许专家们可以在不与物理设备接触的情况下进行项目的开发与处理 NASA就是一个很好的例子,NASA长期以来一直是这项技术的先驱——即使在虚拟模拟之前,工程师也会创建1:1比例的发射设备复制模型。Digital Twin允许工程师处理已经在太空中并且完全无法访问的设备,而没有物理复制带来的麻烦和困难。在管理员对物理实体进行更改之前,可以运用这一模型进行详细计划更新和更改,并在现场进行测试。 美国宇航局国家先进制造中心制造专家兼经理 John Vickers表示:“Digital Twin的最终愿景是在虚拟环境中创建、测试和构建我们的设备。只有当我们把它带到我们要求的地方时,我们才能实际制造它。然后,我们希望物理构建通过传感器与Digital Twin连接,以便Digital Twin包含我们通过检查物理构建可以获得的所有信息。” 同样,对于希望或需要对现有产品或设备进行更改的公司,Digital Twin可帮助将停机时间降至最低。例如,在一条生产线中,无效的链接可能会限制整个链条的最佳效率,但是根本无法将其完全删除以进行审核/评估,因为这会关闭它所属的整个流程。但是,虚拟副本可以在不产生这些成本的情况下进行测试和改进。 Digital Twin和物联网那么为什么我们认为Digital Twin是“物联网的下一个浪潮”呢?这是因为前者在传感器和输入数据上已取得了不错的发展,而后者正在越来越多地将这些已有的成果更好地为我们所用。 通过更多互连的设备和应用程序,我们可以更轻松地链接数据并更好地了解更为详细的情况。因此,Digital Twin是一种收集和组合这些数据的高级方法。 事实上,这是一场已经在进行中的革命。据Gartner称,预计到明年(2020年),75%与物联网整合的企业将使用 - 或计划开始使用 - 某种形式的Digital Twin技术。据估计,13%的公司已经在使用此类解决方案,另有62%的公司已经采用某种形式的Digital Twin。 数字双用例和行业对于许多Digital Twin应用程序而言,它们使用的最佳场景与其他技术一起配合,例如人工智能或机器学习。其他的同样也可以使用Digital Twin解决方案,作为工业4.0或物联网的一部分。 值得注意的是,它不是一种全新的替代解决方案。Digital Twin是用于改进现有流程的,它为人们提供了一种“虚拟游乐场”,我们可以在模拟环境中尝试各种方法,而不会影响真实产品。 Digital Twin技术用于各种用途,大多数企业都可以从中获益。但是,Digital Twin确实对于部分行业有着更为深远的意义,这一点值得我们在此讨论。 制造与工程毫无疑问,创建虚拟副本对制造业和工程行业有着非常重要的意义。Digital Twin在制造业中的作用几乎不需要介绍。它使公司能够快速有效地测试新设计,无论是小型产品还是大型复杂设备。在虚拟环境中测试新的供应链很容易,而测试物理实体则涉及关闭生产,从而导致企业的损失——只有在必要时以及确定最佳策略时才会这么做。 当然,这种技术可以做得更多。一个有趣的例子是GE的数字风电场。通过使用其风电场的数字再现,运营商可以制定优化后的维护策略,并将天气和其他因素也都考虑在了优化方案中。由于维护的优化升级,让维护人员对各种条件下的设备状态有了更好评估,设备与判断的可靠性也随之增加,有效提高了风电场产生的能量输出。 由于这一切都是以数字方式完成的,所以工程师可以自由地进行实验和研究,相反如果直接对实际涡轮机进行物理测试,可能是需要付出较为昂贵的代价。而前者的存在,就是确保后者仅在解决方案经过全面测试和评估后才再去实施。 这些好处也适用于生产过程。工厂可以使用虚拟复制品来测试更简化的解决方案,发现其当前生产能力的极限,以及测试新解决方案的压力。 汽车我们之前提到Digital Twin可以使用传感器记录任何项目的持续状态。这种Digital Twin分析具有很大的潜力——尤其是在汽车领域。随着汽车与物联网和数字技术的集成越来越多,复制每个细节的能力变得越来越容易。 例如,在任何事件发生后,Digital Twin可以使用传感器记录创建所发生事件的实时复制。这样,工程师可以直接分析每个确切的问题对车辆的影响,而不仅仅是分析后记录的数据。 然而,Digital Twin在汽车领域的优势要远远超过这个。工程师可以在数字化的情境中测试车辆的安全功能,降低不不必要的因安全而需要召回新车辆的风险。 这对于汽车零件制造商们也很重要,因为汽车行业的零部件来自众多不同的公司。Digital Twin允许供应商或生产商的产品在真正被安装到汽车上之前获得更多数据,测试新解决方案并改进他们的产品。 ...

May 18, 2019 · 1 min · jiezi

30个物联网传感器小实验2LED灯条灯板

30个物联网传感器小实验2:LED灯条、灯板以下所有实验均要求树莓派刷入完整版Raspbian操作系统,也就是官网上Raspbian Stretch with desktop and recommended software的版本。交通信号灯(一)接线图如下: 新建TrafficLight.py文件,代码如下:from gpiozero import TrafficLightsfrom time import sleeplights = TrafficLights(2, 3, 4)lights.green.on()while True: sleep(3) lights.green.off() lights.amber.on() sleep(1) lights.amber.off() lights.red.on() sleep(3) lights.amber.on() sleep(1) lights.green.on() lights.amber.off() lights.red.off()运行python3 TrafficLight.py,即可看到具有交通信号灯逻辑的红黄绿亮灯顺序。 交通信号灯(二)对于TrafficLight.py文件,还有一种写法如下: from gpiozero import TrafficLightsfrom time import sleepfrom signal import pauselights = TrafficLights(2, 3, 4)def traffic_light_sequence(): while True: yield (0, 0, 1) # green sleep(3) yield (0, 1, 0) # amber sleep(1) yield (1, 0, 0) # red sleep(3) yield (1, 1, 0) # red+amber sleep(1)lights.source = traffic_light_sequence()pause()交通信号灯(三)最后,说白了虽然上面使用的是TrafficLight对象,当然使用LED对象也是一样可以完成这个任务的。 ...

May 11, 2019 · 2 min · jiezi

Raspberry pi 3B 系统安装

开始a

April 10, 2019 · 1 min · jiezi

我的IOT求生之路

树莓派3B+系统传送门

April 10, 2019 · 1 min · jiezi

今年的LC3大会没了?

2019年6月24-26日,由Linux基金会在2017和2018年主办的LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen大会(简称LC3)将正式更名为Open Source Summit(简称OSS),并与CNCF主办的KubeCon + CloudNativeCon大会合体,在上海世博中心盛大召开。2018年6月27日,由Linux基金会主办的LC3大会又一次在北京国家会议中心完美收官。本次盛会聚集了来自36个国家382个组织的2024名与会者。其中,86%的与会者来自中国各地的公司和组织,包括开发人员、工程师、架构师、技术管理人员在内的技术类参会者更是占到了62%的高席。在历时三天(2018年6月25-27日)的时间里,100多家国内外开源技术领先企业的300多位技术大咖齐聚一堂,通过主题演讲、全方位互动、展览展示等多种形式,与全球的开发人员、运营专家、企业合规人员、法律界相关人士等不同行业、不同层级的观众,再次分享了一场开源盛宴。有150场精心策划的分享,内容涵盖云原生应用程序、云基础设施、Linux系统、区块链、AI、物联网和M2M、开源领导力和社区、人工智能和深度学习、区块链和网络等不同领域,让与会者深入了解了开源领域的最新趋势和主题。此外,本届盛会与2017年相比,提交提案的人数增加了37%;大会盛况被中外50多家媒体争相报道,550余篇次的文章曾与读者见面;更有91%的受访者认为本届会议内容既有信息性又有实用性…其实,早在2017年6月的时候,也是在北京国家会议中心,LC3在中国的首秀就已经相当成功了。当时,有数据表明,首秀中国的LC3大会,到现场参观的观众就已经达到二千人之多。2017年的LC3大会,不仅汇聚了开源界的世界级顶尖专家莅临现场为参会观众解惑,更是邀请到了Linux之父 - Linus Torvalds先生,以及Linux基金会执行董事 - Jim Zemlin先生,到现场为LC3在中国的首秀助威。在大会上,中国开源软件推进联盟主席 - 陆首群教授,获得了由Jim Zemlin先生亲自为其授予的“终身成就奖”。众多国内外知名企业,如华为、阿里巴巴、Intel、腾讯、微软、思科等也悉数亮相会场,并将开源成果对企业运用的意义做了深度分享。在本次大会上,当Jim Zemlin先生郑重的宣布Linux基金会培训认证项目在中国落地的消息的时候,现场响起了热烈的掌声,这不仅是Linux基金会对中国开源界的重视,对于广大中国技术人员来说,更是切实的福利,这也意味着我国的技术人员将有更多的机会接受到更多更专业的国际技术培训。在2018年北京的LC3大会期间,Linux基金会公布了2019年LinuxCon+ ContainerCon + CloudOpen大会将正式升级为Open Source Summit,加入Linux基金会在北美、欧洲和日本举办的具有行业领导意义的开源峰会序列,并与CNCF主办的KubeCon + CloudNativeCon大会合体,把两场盛会融合成一款更加精品的活动,为观众带来全方位的技术分享与开源盛宴。KubeCon + CloudNativeCon和Open Source Summit大会日期:会议日程通告日期:2019 年 4 月 10 日会议活动举办日期:2019 年 6 月 24 至 26 日KubeCon + CloudNativeCon和Open Source Summit赞助方案KubeCon + CloudNativeCon和Open Source Summit多元化奖学金现正接受申请KubeCon + CloudNativeCon和Open Source Summit即将首次合体落地中国KubeCon + CloudNativeCon和Open Source Summit购票窗口,立即购票!

February 28, 2019 · 1 min · jiezi