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@Martin.Zhang
超级版主   /  发表于:2021-11-12 12:15  /   查看:95  /  回复:3
本帖最后由 ZenosZeng 于 2021-11-24 10:13 编辑

通过使用Wyn Enterprise,可以轻松实现流式数据的处理,流式数据轻松对接,并且将流式数据实时展示到仪表板中。实时直观的改变数据图表,让整个仪表板更加动态。随着车间数据的实时性要求越来越高,IOT数据采集功能要求日益增长,那么随之而来的各类解决方案也就顺应时势的崭露头角。本次Wyn Enterprise中所带来的流式数据,就是为了解决这一环节的数据痛点。通过对接设备源,工厂传感器,社交媒体流,服务器敏感数据收集,空气质量检测点数据发送等等一系列高频次数据源。第一时间对接数据,完成可视化展示。

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有两种类型的实时数据推送数据集:


  • 推送数据集
  • 流式数据集

首先我们先来了解一下这些数据集之间的区别,然后讨论如何推送到各个数据集中。


推送数据集:

使用推送数据集,数据将直接推送到Wyn Enterprise服务中。Wyn Enterprise服务在接收到数据后,会自动创建一个数据表用来存储数据集。因为有一个服务会不断的将数据传入进行存储,所以我们每次通过仪表板,数据集所查询到的数据都是最新的。根据此数据集创建对应的报表/仪表板。通过此数据集所创建的仪表板/报表与其仪表板/报表的使用方式是一样的。完全拥有的仪表板的所有功能,对于报警,数据刷新等等功能完全适用。

使用推送数据集后,每次刷新后,都会将数据实时展示到仪表板中。如果仪表板中设置自动刷新,则每次数据集中有数据变化后,就会实时反馈在仪表板中。达到实时展示。


流式处理数据集:

使用流式处理数据集,数据也会被直接推送到Wyn Enterprise服务中。Wyn Enterprise服务在接收到数据后,会自动创建一个数据缓存。与推送数据集有个本质的区别;就是流式处理数据集不会创建数据表,只会临时存储到缓存中,根据设定存储时间会过期。过期后则数据自动清空。临时缓存仅仅用于展示一些历史存在过的数据。只用来表示数据历史,如一个小时内的空气质量检测,一个小时内的设备运行状态等历史数据。实时的显示出一个小时内数据的折线图等效果图。

在实际应用中,流失数据集对象最适合处理最小化数据,对于时间维度来说具有非常强的表现能力。可以直观的显示出所推送的数据。


那么如何使用这些数据集呢?数据推送主要使用REST API进行数据推送,接下来,我们就一起来创建一个数据集来进行实际操作吧。


1.   流式处理数据集:

接收实时数据,并且根据设定时间清空原先内容,可以处理吞吐量大,实时性高的数据。

创建:

image.png937279052.png

功能介绍:

image.png120486754.png



添加字段:


在字段列表中输入需要接收的字段名称,字段类型支持字符,数字,布尔,时间,日期等。


推送数据令牌:

可以自己录入,可以自动生成,是当前任务的唯一标识。


驻留时间:


推送过来的数据,所保留的时间。超期后数据会被清空。




创建完成之后,在文档列表点击[推送数据信息]按钮,会提示出当前api推送的具体信息。

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数据推送:

在postman中,创建post请求,将端点内容放到链接部分,将请求体放在Body->raw中,将类型要修改为JSON格式。点击send,就会将内容发送到所创建的数据集当中。推送完成后,显示在数据集中。


推送内容中字段:

Columns:数据集中所创建的列;

Rows:被推送的内容,必须为json格式,[[],[]]格式。



Overwrite:当前数据为覆盖还是为追加。true:内容只有当前推送数据;false:内容为将本次数据追加后结果。

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2.     推送数据集

与流失数据集内容一致,只是不会定时清理数据。在数据处理逻辑,数据推送中使用方法一致。

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通过以上两种数据接入方式,支持数据主动接收,被动接收,对在未来物联网时代的数据接入,提供了更加方便的对接方式。


数据推送过来了,接下来需要做的就是将数据可视化了。

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更多的大量数据点,通过实时数据接入将直接显示在我们的仪表板中,提升强的数据展示能力。




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