26、基于云的物联网分析:海量数据处理与应用

基于云的物联网分析:海量数据处理与应用

1. 数据观测与配置

在浏览器中打开仪表盘视图,随着代码在开发板上持续运行,你会注意到过去一小时内观测值有所增加。若要配置观测周期,可点击显示观测数量面板右上角的配置图标,在弹出的上下文菜单中进行设置,例如将观测周期从“过去一小时”更改为“过去一周”,就能查看设备在过去一周内记录的观测数量。

2. 使用英特尔物联网分析工具分析传感器数据

英特尔物联网分析工具可根据特定设备各组件生成的数据生成图表。具体操作步骤如下:
1. 打开使用英特尔物联网分析仪表盘的网页浏览器,点击菜单图标并选择“图表”。
2. 在“我的图表”页面,可通过设备名称、关联标签和属性等多种搜索条件查找设备。若只有一个激活设备,可从“选择设备”部分下方的设备列表中选择该设备。此部分在复选框右侧显示设备名称的前几个字符,在文本右侧显示已注册的组件数量。
3. 勾选设备复选框,网站将显示所选设备的三个已注册组件,如“temperaturec”“temperaturef”和“humidity” 。
4. 勾选“temperaturef”复选框,网站将显示过去一小时内以华氏度为单位测量的环境温度图表。默认情况下,图表使用折线图展示过去一小时内记录的时间序列值,图表刷新频率为30秒,会显示开发板通过REST API在此期间发布的所有新观测值。
5. 可使用图表顶部的不同按钮更改图表类型、选择要查看的时间范围,还能将刷新频率调整为5 - 60秒。若将图表保存为收藏,它将显示在“我的仪表盘”中。
6. 点击“图表”按钮右侧的“原始数据”按钮,网站将显示用于构建时间序列的原始数据列表,即所选组件收到的所有观测值。
7. 若要生成包含温度和湿度水平的组合图表,点击“图表”按钮返回图表视图,勾选“humidity”复选框,网站将生成一个结合华氏温度和湿度百分比的图表。

3. 在英特尔物联网分析中使用规则触发警报

英特尔物联网分析允许定义规则以触发以下类型的通知:
- 电子邮件
- HTTP端点
- 执行操作

定义规则的步骤如下:
1. 打开使用英特尔物联网分析仪表盘的网页浏览器,点击菜单图标并选择“规则”。
2. 在“我的规则”页面,点击“添加规则”,在弹出的表单中输入规则名称(如“极低湿度水平”),选择优先级(如“低”)和通知类型(如“电子邮件”),并在“通知到”面板的下拉列表中选择接收通知的电子邮件地址。
3. 点击“下一步”,从“选择设备”部分下方的设备列表中选择要应用新规则的设备,勾选设备复选框后,设备名称将出现在“所选设备”列表中。
4. 点击“下一步”,指定新规则的条件。不勾选“启用自动重置”复选框,使规则在每次警报触发后保持无效状态,直到被确认。
5. 在“监控指标”中选择“humidity (Number)”,在“触发条件”中选择“基本条件”,在出现的附加下拉列表中选择“<”,并在“输入值”文本框中输入“10”,即创建一个当湿度观测值低于10时触发的规则。
6. 点击“完成”,规则将添加到“我的规则”列表中。当湿度水平低于10%时,将触发警报,警报图标(铃铛)上会显示数字1。点击该图标,可查看所有未读警报。点击警报可查看触发警报的详细情况,还可在菜单中选择“警报”查看收到的警报列表,点击警报编号可查看警报详情,包括触发规则的条件和测量值,也可对警报添加评论。同时,还会收到包含警报详细信息的电子邮件。

除了上述简单规则条件,还可定义更复杂的条件,如基于时间的条件、基于统计的条件、单传感器变化检测和多传感器变化检测等,以对大量设备和海量数据触发警报。

4. 知识测试

以下是相关知识测试题目及答案:
| 题目 | 选项 | 答案 |
| — | — | — |
| 英特尔物联网分析中每个设备的组件可以是: | 1. 执行器或时间序列
2. 账户、执行器或时间序列
3. 代理、账户、执行器或时间序列 | 1 |
| 每次从注册设备向英特尔物联网分析发布数据时,会创建: | 1. 执行器
2. 账户
3. 观测值 | 3 |
| 时间序列是: | 1. 执行器执行的一系列操作,即操作集合
2. 从传感器捕获的一系列值,即观测值集合
3. 一系列触发的警报,即警报集合 | 2 |
| 可使用以下命令行实用工具将开发板激活为英特尔物联网分析账户中的设备: | 1. iotkit - admin
2. iotkit - configure
3. iotkit - setup | 1 |
| 要使用英特尔物联网分析提供的REST API从设备发送观测值,需要以下令牌: | 1. 传感器令牌
2. 观测值令牌
3. 设备令牌 | 3 |

5. 总结

通过使用英特尔物联网分析工具,可轻松处理和分析大量设备及其传感器收集的数据。利用Python代码与英特尔物联网分析REST API交互,能高效地设置设备和组件、收集传感器数据并发布观测值。同时,借助图表、规则和警报功能,可更好地理解和管理数据。此外,还可利用Python和英特尔开发板创建低成本设备,开发物联网原型,将日常物品转变为智能设备,构建由数千个物联网设备组成的生态系统。

mermaid格式流程图如下:

graph LR
    A[打开仪表盘视图] --> B[配置观测周期]
    B --> C[分析传感器数据]
    C --> C1[选择设备]
    C --> C2[选择组件]
    C --> C3[生成图表]
    C3 --> C4[调整图表设置]
    C4 --> C5[查看原始数据]
    C5 --> C6[生成组合图表]
    C --> D[设置规则触发警报]
    D --> D1[选择规则选项]
    D1 --> D2[输入规则详情]
    D2 --> D3[选择应用设备]
    D3 --> D4[指定规则条件]
    D4 --> D5[完成规则设置]

6. 英特尔物联网分析工具的优势与应用场景

6.1 优势

  • 数据处理能力 :能够处理海量设备和传感器产生的数据,通过云服务进行高效的存储和分析,让用户可以轻松应对大数据挑战。
  • 可视化展示 :提供直观的图表功能,用户可以根据自己的需求生成不同类型的图表,如折线图等,方便对数据进行直观的观察和分析。
  • 灵活的规则设置 :支持多种类型的规则定义,不仅可以设置简单的条件,还能创建复杂的基于时间、统计、单传感器或多传感器变化检测的条件,满足不同场景下的警报需求。
  • 多渠道通知 :可以通过电子邮件、HTTP 端点和执行操作等多种方式发送通知,确保用户能够及时获取重要信息。

6.2 应用场景

  • 环境监测 :在气象站、农业大棚等场景中,通过传感器收集温度、湿度等数据,利用英特尔物联网分析工具进行实时监测和分析。当湿度低于设定值时触发警报,及时采取措施进行调整,保证环境的适宜性。
  • 工业制造 :在工厂中,对设备的运行状态进行监测,如温度、振动等参数。通过设置规则,当设备出现异常时及时发出警报,以便进行维护和检修,减少停机时间,提高生产效率。
  • 智能家居 :在家庭中,连接各种智能设备,如温度传感器、湿度传感器、智能家电等。用户可以通过图表查看家中的环境数据,根据规则设置实现自动化控制,如当温度过高时自动开启空调。

7. 操作技巧与注意事项

7.1 操作技巧

  • 图表设置优化 :在生成图表时,可以根据实际需求调整图表类型、时间范围和刷新频率。例如,在需要实时监测数据时,将刷新频率设置为较低的值,如 5 秒;在进行长期数据分析时,选择较长的时间范围。
  • 规则设置技巧 :在设置规则时,可以结合不同的条件进行组合,以实现更精准的警报触发。例如,同时设置温度和湿度的条件,当两者都满足特定范围时才触发警报。
  • 数据查看方式 :除了查看图表和原始数据外,还可以对数据进行筛选和排序,以便更快速地找到所需信息。

7.2 注意事项

  • 设备激活与配置 :在使用英特尔物联网分析工具之前,需要确保设备已正确激活并配置,获取有效的设备令牌,否则无法正常发送观测值。
  • 规则确认机制 :在设置规则时,如果不勾选“启用自动重置”复选框,规则在触发警报后将保持无效状态,直到被确认。因此,需要及时处理警报,避免错过重要信息。
  • 数据安全 :由于涉及大量的设备数据,需要注意数据的安全问题,如对数据进行加密传输和存储,防止数据泄露。

8. 拓展应用与未来发展趋势

8.1 拓展应用

  • 与其他系统集成 :可以将英特尔物联网分析工具与企业的其他管理系统进行集成,如企业资源规划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统等,实现数据的共享和协同工作。
  • 机器学习与人工智能应用 :结合机器学习和人工智能算法,对物联网数据进行深度分析和预测。例如,通过分析历史数据预测设备的故障概率,提前进行维护。

8.2 未来发展趋势

  • 边缘计算与云计算结合 :未来,物联网分析将更加注重边缘计算与云计算的结合。在设备端进行部分数据处理和分析,减少数据传输量,提高响应速度;同时,将重要数据上传到云端进行更深入的分析和存储。
  • 标准化与互操作性 :随着物联网的发展,不同设备和系统之间的标准化和互操作性将变得越来越重要。英特尔物联网分析工具可能会支持更多的标准协议,方便与其他设备和系统进行连接和交互。
  • 行业定制化解决方案 :针对不同行业的需求,提供更加定制化的解决方案。例如,为医疗行业提供专门的健康监测解决方案,为交通行业提供智能交通管理解决方案。

9. 总结与展望

通过本文的介绍,我们了解了基于云的物联网分析在处理海量数据方面的强大功能和应用。英特尔物联网分析工具为我们提供了一个便捷、高效的平台,让我们可以轻松地对设备数据进行收集、分析和管理。

在实际应用中,我们可以根据不同的场景和需求,灵活运用工具的各种功能,如配置观测周期、生成图表、设置规则触发警报等。同时,要注意操作技巧和注意事项,确保系统的正常运行和数据的安全。

未来,随着物联网技术的不断发展,基于云的物联网分析将在更多领域得到广泛应用,为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。我们可以期待看到更多创新的应用和解决方案,推动物联网产业的进一步发展。

mermaid格式流程图如下:

graph LR
    A[英特尔物联网分析工具] --> B[优势]
    A --> C[应用场景]
    B --> B1[数据处理能力]
    B --> B2[可视化展示]
    B --> B3[灵活规则设置]
    B --> B4[多渠道通知]
    C --> C1[环境监测]
    C --> C2[工业制造]
    C --> C3[智能家居]
    A --> D[操作技巧与注意事项]
    D --> D1[操作技巧]
    D --> D2[注意事项]
    A --> E[拓展应用与未来趋势]
    E --> E1[拓展应用]
    E --> E2[未来发展趋势]

表格:英特尔物联网分析工具相关对比
| 项目 | 特点 |
| — | — |
| 优势 | 数据处理强、可视化好、规则灵活、通知多渠道 |
| 应用场景 | 环境监测、工业制造、智能家居等 |
| 操作技巧 | 图表设置优化、规则组合设置、数据筛选排序 |
| 注意事项 | 设备配置、规则确认、数据安全 |
| 拓展应用 | 系统集成、机器学习应用 |
| 未来趋势 | 边缘云计算结合、标准化互操作、行业定制化 |

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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