(1)业务受理、开通、计费功能;
(2)信息采集、存储、计算、展示功能;
(3)行业的灵活拓展应用模式。
现在国际上对于物联网平台并没有统一的标准和定义,加上科技巨头纷纷投入物联网平台的市场,市场上充斥着各种各样的物联网平台,物联网平台呈现出百花争艳的局面。物联网平台的5种类型:
1以提供云服务为主的应用开发平台,主要是提供设备与数据接入、存储和展现服务,如中国移动的OneNet、阿里云等。
2这种物联网平台类似企业信息委外,提供包括应用软件、基础架构、业务流程等完整服务。这种平台有些会专注在特定产业的垂直应用,如智能家居、智慧城市、智能农业等不同领域。
3提供连接性管理的物联网平台,主要是针对终端(SIM卡)的通信通道提供连接性管理、诊断以及终端管理方面的功能。如沃腾通讯物联网平台。
4以大数据分析和机器学习为主的物联网平台。
5以提供接入智能装置为主的应用开发平台。听说过机智云吗?这家专注于物联网云服务的企业可以为有需要独立部署IoT云平台的企业提供全套的企业物联网云平台私有云部署服务GIE,包括设备开发、设备连接、大数据、设备管理和设备运营等一系列企业全面的IoT需求。这有效缩短了企业建设周期,大幅降低了研发成本,并提高了企业所在价值链的生产效率。此外,GIE还提供企业技术培训、远程托管运维升级、全球化部署和自助开发等支持,并开放API以对接企业管理系统。他们已成功为中国电信、国家电网、奥克斯等知名企业部署了私有云平台业务,安全可靠。如果你有需要,可以考虑一下他们。
物模型是云平台为物联网产品定义的数据模型,用于描述产品的功能。将产品抽象成数据的集合,方便云端进行控制。
物模型从 属性 、 服务 和 事件 三个维度,分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。定义了物模型的这三个维度,即完成了产品功能的定义。
TSL 格式是一个 JSON 格式的文件,完整的 TSL 格式可以参考: 阿里云物模型 。
嵌入式端开发固件往往只需要关注少数几个参数,可以在产品的 功能定义 页面,单击 物模型TSL , 精简物模型 里面查看。
需要关注的有 "properties","events","services",在 JSON 格式里,这三者都是数组,分别存储了该物模型的数据,事件和服务,在 C-SDK 里也就分别是 IOT_Linkkit_Report() 上报属性, IOT_Linkkit_TriggerEvent() 触发事件和注册为 ITE_SERVICE_REQUEST 的回调函数。
在上报属性时,只需要关注 "identifier" 名称对应的值(字符串),此时表示该属性在产品下的唯一标识。例如一个精简物模型属性为:
则上报的数据只需要为 {"count":10} 即可,需满足 JSON 字符串的格式,字符串内有一个名称/值对,名称为 "count"(物模型里 "identifier" 的值),值对为 10(满足物模型里数据类型为 int 的要求)。
触发事件需要关注 "identifier" 名称对应的值(字符串),表示该事件在产品下的唯一标识;还需要关注 "outputData",表示上报事件的输出值。一个精简物模型例子如下:
"outputData" 数组的使用与属性上报一致,这里就不介绍了。
服务调用需要同时关注 "identifier","inputData" 和 "outputData" 这三个名称,分别表示该服务在产品下的唯一标识,服务的输入参数,服务的输出参数。与函数调用有输入值和输出值类似,服务调用也有这些特征。
物模型数据校验方式目前有两种, 弱校验 和 免校验 。
也就是说,弱校验针对产品设备的上报数据,只要 idetifier 是一致的,且 dataType 字段满足要求,就接收该数据,并且在其他云端产品流转。
为什么云端可以设置和获取接入设备的属性呢?为什么接入设备可以上报事件给云端呢?又为什么云端可以调用接入设备提供的服务呢?这就是这一小节解释的内容。
物模型基于 MQTT 协议,MQTT 协议的介绍不在此处展开。
云端定义了一系列的 Topic,在设备接入云端时,C-SDK 向 MQTT broker 订阅了一些的 Topic,而云端需要与设备交互时,就向 MQTT broker 发布相应的 Topic,这样就完成了交互过程。同理,云端也会订阅一些 Topic,设备可以向这些 Topic 发布消息。
接入设备端订阅发布的 Topic 列表如下:
其中 ${productKey} 会替换为实际的产品名,${deviceName} 会替换为实际的设备名,${tsleventidentifier} 是事件的标识符,${tslserviceidentifier} 是服务的标识符,最大限度地保证了 Topic 的唯一性。
这些 Topic 的作用在后面用时序来描述。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)