海量数据下的IoT监控场景
海量数据下的IoT监控场景 阿里云业务实时监控服务(ARMS)针对物联网海量数据的快速数据收集,计算,展示,和报警,显著提高物联网的平台计算能力和监控能力。 能够解决: 1. 移动终端 手机App PV, UV统计,用户地域分布统计,新老用户统计等。 2. 车联网 车联网的汽车在线率,故障统计等。 3. 工业物联网 生产设备生产状态,总体功率,异常设备数量统计等。 推荐搭配使用: 消息队列 MQ 消息服务 MNS 分布式关系型数据库服务 DRDS
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| k | 设备编号+时间 |
| o | 设备原始数据 |
| b | 本次产量 |
| v | 设备计算值 |
| c | 最大量程次数 |
| r | 引用数据,抽样数据使用“,”号分割 |
| s | 设备状态 ,无表示正常 2 设备数据异常 3 人工已经修复 |
| ninit | 设备进行了人工更换 |
| offset | 设备数据进行了人工修改 |
设备状态
设备异常3种情况
(1)设备更换
(2)设备数据人工修改
(3)设备上次采集,毕本次采集数值小。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| ninit | 新仪表初始化 |
| offset | 冲抵值 |
| lo | 上次仪表数值 |
| o | 本次仪表 |
| so | 本次采集值 |
| po | 人工确认 |
| s | 2 数据未修复 3 数据已经修复 |
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| k | 设备编号+时间 |
| o | 设备原始数据 |
| v | 设备计算值 |
| r | 原始数据引用“,”号分割 |
| s | 空正常 2、数据更改 3 数据已经修复 |
| nv | 修复后的数据值 |
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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。