初识百度天工

百度天工服务分为物接入IOT Hub、物解析IOT Parser、物管理IOT Device、时序数据库TSDB、规则引擎Rule Engine还有物可视IOT Visualization，目前物可视在官方公测阶段，需要开发者在物可视界面申请。

　　首先打开百度云https://cloud.baidu.com/?from=console，登录自己的百度账号，进入到控制台，然后点击右上角用户图像，点击用户中心，进行实名认证。然后点击左侧菜单产品服务，即可看到物联网服务了。如下图：

一、物接入IOT Hub

1、概述

物接入IoT Hub 是全托管的云服务，通过主流的物联网协议（如MQTT）通讯，可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，快速实现物联网项目。支持亿级并发连接和消息数，建立海量设备与云端安全可靠的双向连接，无缝对接天工平台和百度云的各项产品和服务。

物接入资源分为两类：物接入、物接入（SIM版），本文主要讲解物接入方式，SIM版读者有兴趣可以试试。

MQTT概述

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一个客户端服务端架构的发布/订阅模式的消息传输协议。它的设计思想是轻巧、开放、简单、规范，易于实现。这些特点使得它对很多场景来说都是很好的选择，特别是对于受限的环境如机器与机器的通信（M2M）以及物联网环境（IoT）。

支持MQTT底层传输协议的相关设备有：

客户端--使用它连接服务端。
服务端--全托管的云服务，帮助建立设备与云端之间安全可靠的双向连接，以支撑海量设备的数据收集、监控、故障预测等各种物联网场景。

MQTT客户端

使用MQTT的程序或设备，推荐您使用MQTT.fx。客户端总是通过网络连接到服务端。它可以

发布应用消息给其它相关的客户端。
订阅以请求接受相关的应用消息
取消订阅以移除接受应用消息的请求。
从服务端断开连接。

MQTT服务端

全托管的云服务，帮助建立设备与云端之间安全可靠的双向连接，以支撑海量设备的数据收集、监控、故障预测等各种物联网场景。

接受来自客户端的网络连接
接受客户端发布的应用消息
处理客户端的订阅和取消订阅请求。
转发应用消息给符合条件的客户端订阅。

更详细的MQTT协议介绍请参考MQTT官网。

名词解释

系统限制

2、快速接入IOT Hub

步骤一：注册并登录IoT Hub

在使用IoT Hub服务前，您需要创建一个百度云账号，请按照下述步骤进行注册和登录。

注册并登录百度云平台，请参考注册和登录。
如果未进行实名认证，请参考实名认证操作方法完成认证。
登录成功后，导航栏选择“产品服务>物接入IOT Hub”，即可开始使用物接入服务。

步骤二：创建计费套餐

注意

对于产品公测期间已开通免费物接入服务的用户，系统会自收费开始日起（具体日期以公告为准）创建一个3个月的免费配置（可发布、订阅100万条消息/月）订单，请在3个月内登录控制台升级或续费套餐。

在创建实例之前应先创建计费套餐并设定每个月收发消息的额度，系统将根据额度自动计算每个月的服务费用。每个用户只能创建一个计费套餐，所有实例将共享该套餐的额度。

登录百度云官网，点击右上角的“管理控制台”，快速进入控制台界面。
选择“产品服务>物接入IoT Hub”，进入服务页面。
点击“实例列表”，选择一种计费方式，物接入或者物接入(SIM)版，关于产品的定价和费用计算方法，请参看产品定价。

完成配置后，点击“下一步”进入在线支付页面进行支付。支付成功后，用户可进入“实例列表”，创建物接入实例。

步骤三：创建实例

连接IoT Hub服务需要创建一个实例(endpoint)，一个endpoint表示一个完整的IoT Hub服务。登录IoT Hub控制台页面，点击“创建实例”，填写需要创建IoT Hub服务的实例名称。

说明：

目前每个账户能创建100个endpoint，且每个实例的名称是全局唯一的，不能重名。每个endpoint下可创建10000个thing、10000个policy和10000个principal。如果需要更多配额，请提交工单申请。

创建实例时，IoT Hub默认提供三种地址，选择不同的地址，意味着您可以通过不同的方式连接到百度云IoT Hub。

tcp://yourendpoint.mqtt.iot.gz.baiduce.com:1883，端口1883，不支持传输数据加密，可以通过MQTT.fx客户端连接。
ssl://yourendpoint.mqtt.iot.gz.baiduce.com:1884，端口1884，支持SSL/TLS加密传输，MQTT.fx客户端连接，参考配置MQTT客户端。
wss://yourendpoint.mqtt.iot.gz.baidubce.com:8884，端口8884，支持Websockets浏览器方式连接，同样包含ssl加密，参考Websockets Client。

步骤四：配置实例

成功创建IoT Hub实例后，点击实例名称，进入配置IoT Hub实例页面，创建设备、身份和策略。具体操作步骤如下：

　　1、创建设备：选择设备列表，点击“创建设备”，输入需要连接IoT Hub服务的设备名称。为了便于灵活连接IoT Hub服务，每一台设备thing都需要绑定相应的身份principal。

　　2、创建身份：在身份输入框内点击“创建”，快速创建身份principal。输入principal名称，以及为每个身份授权的策略policy。

　　3、创建策略：在策略输入框内点击“创建”，快速创建策略policy。输入policy名称，主题topic，选择该身份拥有的权限：发布消息(publish)、订阅消息(subscribe)。

说明：

每个policy可以创建多个主题topic，在创建策略弹框右侧，点击“+”可以绑定更多的主题。

　　4、成功创建身份principal后，返回密码，在配置客户端时会用到，需要复制保存，如下图所示：

5、至此，成功配置了 IoT Hub 实例中的相关参数。

步骤五：配置MQTT客户端

配置MQTT的应用客户端，可以快速验证是否可以实现与物接入服务交流发送或者接收消息。

前提条件：登录MQTT.fx官网，找到适合的版本下载并安装MQTT.fx客户端。

操作步骤

　　1、打开MQTT客户端的设置页面，点击“+”按键，创建一个新的配置文件。

　　　　a、填写Connection profile相关信息：

参数名称	说明
profile name	配置文件名称
Broker Address	创建endpoint后返回的hostname
Broker Port	1884
Client ID	客户端ID，支持“a-z”,“0-9”,“_”,“-”字符，且不能大于128bytes，UTF8编码

　　　　b、选择User Credential，输入创建 IoT Hub 服务返回的username/password，参考配置实例。

　　　　c、配置SSL/TLS安全认证，勾选 Enable SSL/TLS，选择CA signed server certificate认证。

　　　　d、点击“Apply”按键，完成客户端配置。

　　2、返回MQTT客户端界面，选择新创建的配置文件，点击“connect”按键连接服务。

　　3、成功连接后，即可开始订阅消息。

　　　　打开Subscribe标签，填写主题topic，创建设备时自己定义的主题，选择默认的QoS 0，点击“Subscribe”进行订阅操作。

　　4、发布消息。

　　　　打开Publish标签，填写主题topic，创建设备时自己定义的主题，选择默认的QoS 0，点击“Publish”进行发布操作。

　　5、返回Subscribe界面，即可看到已接收的订阅消息。

二、规则引擎 Rule Engine

1、概述

　　规则引擎并不是一个全新的概念，在传统软件业中已经有相关的产品。在传统商业管理软件中，由于市场要求业务规则变化频繁，IT系统必须依据业务规则的变化而快速、低成本的更新。为了达到该目的，要求业务人员能够直接管理IT系统中的规则而不需要开发人员的参与，这就是规则引擎曾经在传统软件中的功能。

　　类似地，在物联网中，由于数据量巨大，业务规则可能多种多样，也需要将规则的设置变得简单和友好以适应业务规则的多样和变化。大量的数据往往对应着不同的应用分析场景，如监控厂区的温度湿度监控点，每十分钟都会有温度和湿度数据传往云端；对于这些数据，我们往往希望它们发挥不同的作用，例如以下应用场景：

实时告警异常的数据；
两个小时内的温度最大最小和均值等；
将全部的数据做冷备份以便查询；
对去除异常数据之后的正常数据做数据分析和预测。

　　规则引擎就是通过灵活的设定规则，将设备传上云端的数据，送往不同的数据目的地（如时序数据库TSDB、Kafka、对象存储BOS等）以达到不同的业务目标。

优势：

多种服务支持

支持将消息转发到时序数据库、Kafka、对象存储，无缝对接MapReduce、机器学习、云推送等各种服务。
灵活易用

规则设置灵活简单，一键启停规则，支持各种事件和动作。
多场景支持

支持设备与云端之间的转发，设备与设备之间的转发，设备与第三方服务的转发。
强大的API

提供开放标准的API，可通过调用API实现控制台操作，方便第三方应用快速集成云端服务。

例：城市路灯管理属于一个典型的物联网场景，该场景可以复制到很多其它的领域。

　　传统情况下，路灯管理基本上靠人力，例如：巡查、维护，甚至是靠人工控制路灯开关；而城市路灯数量巨大，分布复杂，对于管理部门来说可能已经投入了大量的人力成本，但仍然会出现故障发现和抢修不及时的情况。同时在传统情况下，由于缺少路灯的运行环境（例如：电压、温度），使用寿命等数据，很难有针对性改进使用方法，进而延长使用寿命，也很难指定准确的维护策略和备件策略。

　　路灯接入可以采用多种方式，例如：3G/4G，电力载波，LPWAN等，无论采用哪种方式，用户只需在接入设备中预装Edge SDK，都能轻松打通路灯和百度云之间的双向安全通道，实现将路灯接入百度云的物接入服务。路灯可以实时将设备状态、电压电流、环境温度、地理坐标等信息发送至物接入服务。同时在工程师的智能终端上预装APP对接百度云，可实时上报工程师的地理位置坐标。

　　物接入接收到路灯上送的消息后，可将消息分别转发至物管理和规则引擎服务。用户可在规则引擎上制定策略，实现以下操作：

当路灯下线或电压电流超过阈值时，检索距离现场最近的维护工程师，并自动发送告警、路灯坐标等信息给指定的维护工程师。工程师的智能终端可对接百度地图服务，自动在地图上显示待维修路灯的位置。
将电压电流、环境温度等信息转发至时序数据库，并对接天算大数据平台，用于后续的数据挖掘。

2、快速创建规则引擎

操作流程介绍：

　　2.1、创建数据源：规则引擎需要通过物接入获取设备端发往云端的消息，因此在配置规则引擎之前，需先配置物接入IoT Hub打通云端和设备端之间的双向通道。物接入主要用于在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，实现从设备到云端以及从云端到设备的消息传输。

　　2.2、创建目的地：规则引擎可根据预先设置的规则将消息转发至百度云的其它服务，例如时序数据库、百度Kafka或物接入主题。在配置规则引擎前，建议您先创建好需要用到的其它服务。

百度Kafka

　　百度Kafka是基于Apache Kafka的分布式、高可扩展、高通量、多分区和多副本的消息托管服务。百度Kafka封装了Kafka集群细节，并以托管服务形式提供，您可以直接使用百度Kafka创建主题来集成大规模分布式应用，而无需考虑集群运维，仅按照使用量支付处理数据的费用。

　时序数据库TSDB

　　TSDB是用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库，TSDB针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化，从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能，特别适用于物联网应用场景。

　　物接入主题

　　物接入主题是物接入服务与前端设备进行消息传播的媒介。规则引擎支持将在一个主题中收到的信息，转发至另一个主题中。如将主题temperature订阅到的消息，筛选出大于阈值的消息，转发至主题alarm中，再用其他客户端订阅alarm客户端主题即可。

　　创建规则：设置筛选规则、消息来源主题、触发条件和数据目的地。

　　验证规则：构建Json格式的Payload，对已经创建的规则的筛选结果进行验证。

步骤一：创建规则

规则引擎需要通过物接入获取设备端发往云端的消息，因此在配置规则引擎之前，需先配置物接入打通云端和设备端之间的双向通道。有关物接入的配置操作，请参看物接入IoT Hub。

规则引擎从物接入获取到的消息的payload应当是Json格式的，因此在创建规则时，需要使用Json表达式引用。在执行以下操作之前，用户应对Json表达式引用方法有所了解。有关Json表达式的介绍请参看附录-Json表达式

1、登录百度云官网，点击右上角的“管理控制台”，快速进入控制台界面。

　　2、选择“产品服务>规则引擎>规则列表”，进入“规则列表”页面。

　　3、点击“新建规则”，进入规则创建页面，填写以下配置信息：

　　　　查询字段：从消息中筛选出来用于后续操作（如：转发至TSDB或百度Kafka）的数据。如果填写“*”，则将原样转发payload中的所有数据至目的地。

　　　　如果将消息转发至TSDB，需要预先对消息格式进行调整，具体操作请查看将消息转发至TSDB。

　　　　主题：消息来源的物接入主题。

　　　　约束条件：后续操作的触发条件。缺省情况下，转发每一条消息至目的地。

　　其中，查询字段和约束条件中支持的操作符如下：

运算符	语义	示例
JSON扩展表达式	JSON的属性访问	info.contact.tel，关于Json表达式的更多内容，请参看附录
=	相等比较	age = 9
<>	不等	name <> 'abc'
AND	逻辑与	age = 9 AND name <> 'abc'
OR	逻辑或	age = 9 OR name <> 'abc'
()	括号	age =9 AND (name <> 'abc' OR score > 60.0)
+,-,*,/	数值的加减乘除	2+3, age - 1, score * 100.0, age / 3
<, <=, >, >=	比较操作符	age < 10, age <= 9, score > 60.0, score >= 60.0
in	集合操作	WHERE name in ('jack', 'jim')
SQL函数	标准的SQL函数	如：ceil, floor等，常见SQL函数，请参看附录
CURRENT_TIMESTAMP	返回当前时间戳（毫秒）,即UTC时间	SELECT CURRENT_TIMESTAMP AS TS
LOCALTIMESTAMP()	返回本地时间戳（毫秒），即UTC+8	SELECT LOCALTIMESTAMP AS localTS
NEWID()	返回一个guid（global unique identifier，全球唯一标识），规则引擎会为每一条消息新增一个guid	SELECT NEWID() AS id from t
clientid()	返回消息的发送者id	SELECT clientid() FROM...
clientip()	返回消息发送者的IP	SELECT clientip() FROM...
topic()	返回消息所在的主题	SELECT topic() FROM...
qos()	返回消息发送所用的QoS	SELECT qos() FROM...

　　4、点击“添加数据目的地”，新增一个数据目的地，此处可添加多个。

　　规则引擎支持将数据转发至“时序数据库TSDB”、“百度Kafka”或“其它物接入主题”。

　　将数据转发至“其它物接入主题”是，仅支持将数据转发至同一个endpoint（即消息来源的物接入主题所在的endpoint）下的其它主题，不支持转发至其它endpoint。

　　如果将数据转发至TSDB，需要对数据格式进行调整，具体操作请参看将消息转发至TSDB。

　　返回“规则列表”页面，查看已经创建的规则。

步骤二：验证规则

用户可以自己构建Json格式的Payload，对已经创建的规则的筛选结果进行验证。在执行以下操作前，用户应先创建规则。

1、选择“产品服务>规则引擎>规则列表”，进入“规则列表”页面，查看已经创建的规则。

2、找到指定的规则，点击规则名称，进入规则详情页面；点击“规则验证”，验证已经创建的规则。

3、在“输入数据”中构建Json格式的原始数据，选择数据目的地并点击“验证”，此时系统将根据已经创建的规则自动输出筛选后的数据。

步骤三：将消息转发至数据目的地

1、存入TSDB数据库

通过简单规则调整数据格式：以下方法仅针对value存放在消息中，如果value存放在数组中，请看下面的通过"_TSDB_META"调整数据格式。

TSDB数据库要求数据必须包含metric、value和timestamp三个字段，以及额外一个或多个数据作为tag。如果原始消息中不包含这些字段，在将数据转发至TSDB前，需要对数据格式进行调整，如下所示：

原始数据：

{

　　"time": 1465376157007,

　　"name": "cpu_idle",

　　"score": 51,

　　"host": "server1",

　　"rack": "rack1",

　　"other": "something"

}

原始数据中的"score": 51为整型，数据没有放在引号""中。如果原始数据为"score": "51"，此时该数据为字符串类型。字符串类型数据写入TSDB后将无法在查看面板中生成图表。

规则引擎设置

　　查询字段：name AS metric, score AS _value, `time` AS _timestamp, host, rack

　　由于time为SQL的关键字，使用时需要加反单引号（重音符）。

　　主题：消息来源的物接入主题。

　　约束条件：score > 50

输出数据：

{

　　"metric":"cpu_idle",

　　 "_value":51,

　　"_timestamp":1465376157007,

　　"host":"server1",

　　"rack":"rack1"

}

通过"_TSDB_META"调整数据格式：

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

2、转发到MQTT主题

规则引擎可以从接收到的消息中自动提取MQTT主题，并将消息转发至该主题，具体操作如下所示：

原始数据：

{

　　"msg": "hello",

　　"info": {

　　　　"name": "chiller-2016"

　　}

下图是规则调试的结果

以下是规则编辑界面，查询字段和查询主题是必填项，查询主题代表需要处理的是哪个主题的消息，也可以写通配符“#”，代表所有主题消息

添加数据目的地：

以上是两个数据库和一个转发的主题，共3个数据目的地。

规则引擎还有很多东西，我以后实验过了再补上！！！！！！

三、时序数据库TSDB

1、概述

　　在物联网时代，企业需要处理各种设备产生的带有时间标签的数据，即时间序列数据。时间序列数据主要由各类型实时监测、检查与分析设备所采集或产生，涉及电力行业、化工等行业。这些工业数据的典型特点是：产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多信息量大等。普通关系型数据库无法高效地处理此类数据。

　　为了更好的处理时间序列数据，时序数据库（Time Series Database，下简称TSDB）应运而生。TSDB是用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库，TSDB针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化，从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能，特别适用于物联网应用场景。

产品功能：

数据写入

支持通过REST API方式高并发写入时间序列数据，可线性扩展。
极速查询

支持海量时序数据的极速查询，每秒可返回1亿数据点的聚合查询结果。
丰富的函数

提供丰富的数据处理能力，支持多达16种聚合函数。
Web图表

查询的结果可以通过Web图表方式生动、灵活的展现。

名词解释：

TSDB ：Time Series Database，时序数据库，用于保存时间序列（按时间顺序变化）的海量数据。

度量（metric）：数据指标的类别，如发动机的温度、发动机转速、模拟量等。

域（field）：在指定度量下数据的子类别。即一个metric支持多个field，如metric为wind，该metric可以有两个field：direction和speed。

时间戳（timestamp）：数据产生的时间点。

数值（value）：度量（metric）对应的数值，如56°C、1000r/s等（实际中不带单位）。如果有多个field，每个field都有相应的value。不同的field支持不同的数据类型写入。对于同一个field，如果写入了某个数据类型的value之后，相同的field不允许写入其他数据类型。

标签（tag）：一个标签是一个key-value对，用于提供额外的信息，如"设备号=95D8-7913"、“型号=ABC123”、“出厂编号=1234567890”等。

数据点（data point）：“1个metric + 1个field(可选) + 1个timestamp + n个tag(n>=1)”唯一定义了一个数据点。当写入的metric、field、timestamp、n个tag都相同时，后写入的value会覆盖先写入的value。

时间序列：“1个metric +1个field + n个tag(n>=1)”定义了一个时间序列。如 metric为wind，field为speed，tag为“型号=ABC123”、“出厂编号=1234567890"的数据点都属于同一个时间序列。

tag的key值和value值都相同才算过同一个tag，即deviceid=1和deviceid=2是两个标签。
请不要将时间戳作为tag，否则会导致时间序列超过限制，关于时间序列的限制请参考费率表。

分组（group）：可以按标签（tag）对数据点进行分组。

聚合函数（aggregator）：可以对一段时间的数据点做聚合，如每10分钟的和值、平均值、最大值、最小值等。

数据库（database）：一个用户可以有多个数据库，一个数据库可以写入多个“度量”的“数据点”。

栗子：

　　单域：

　　监测温度的值，把温度（temperature）作为一个度量（metric），用标签（tag）来标识每一个数据的额外信息，比如每个数据点都有3个tag，tag是一个key-value对，tag的key分别是deivceID、floor、room。

　　如图所示，表示对温度的时间序列监测值，共4个数据点。在该图中的4个数据点使用的metric、tag是相同的，所以是同一个时间序列。

　　多域：

　　监测风力的值，把风力（wind）作为一个度量（metric），风力（wind）分为两个域：风向（direction）和速度（speed）。这些监测数据是从不同的传感器传输到云端的，用标签（tag）来标识每一个数据的额外信息，比如每个数据点有三个tag，tag是一个key-value对；tag的key分别是sensor、city、province。

　　为了表示在广东省深圳市传感器编号95D8-7913上传风向（direction）数据，可以将这个数据点的tag为标记为sensor=95D8-7913、city=深圳、province=广东。

　　如图，展示了metric为wind的两个域(speed和direction)的监测数据。当使用的是metric、field和tag是相同的时，是同一个时间序列。即图中有2个时间序列，8个数据点。