物联网数据可视化显示方法和装置与流程

1.本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网数据可视化显示方法和装置。


背景技术：

2.现有技术的数据大多存储在关系型数据库中，有一定的局限性，对工业物联网行业的海量数据进行分析，计算存在性能上的瓶颈。另外各个企业间存在一些相似类型的用电量测点分析统计，但工具模型不可复用，导致每个企业都需要重新开发工具模型，造成重复性开发工作。因此，如何解决工业物联网的海量数据监测和分析问题是当前的一个技术难题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种物联网数据可视化显示方法和装置，以解决如何解决工业物联网的海量数据监测和分析的问题。
4.本发明实施例的第一方面，提供了一种物联网数据可视化显示方法，其包括：获取在前端对进行可视化显示的目标数据的配置，所述配置包括运算规则和参与所述运算规则的测点配置信息；根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据；利用所述运算规则对所述测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据；将所述目标数据推送至前端进行可视化显示。
5.在一些可选方案中，所述配置还包括：时间粒度信息；所述根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据，包括：根据测点配置信息和时间粒度信息从数据仓中匹配出对应的测点数据。
6.在一些可选方案中，利用所述运算规则对所述测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据，包括：定时启动所述运算规则，按照所述配置中的时间粒度信息和测点配置信息对应的测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据。
7.在一些可选方案中，根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据，包括：采集物联网中所有设备下测点的物联数据至数据仓的ods层；对所有的所述物联数据进行数据清洗，将数据清洗的结果汇总至所述数据仓的dwd层；根据所述测点配置信息从数据仓中的dwd层中匹配出与配置中的测点配置信息对应的明细数据至dws层。
8.在一些可选方案中，将所述目标数据推送至前端进行可视化显示，包括：将所述目标数据导出至时序数据库保存；通过所述时序数据库将所述目标数据传入前端进行可视化显示。
9.本发明实施例的第二方面，提供了一种物联网数据可视化显示装置，其包括：配置获取模块，用于获取在前端对进行可视化显示的目标数据的配置，所述配置包括运算规则和参与所述运算规则的测点配置信息；数据匹配模块，用于根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据；数据运算模块，用于利用所述运算规则对所述测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据；显示推送模块，用于将所述目标数据推送至前端进行
可视化显示。
10.在一些可选方案中，所述配置还包括：时间粒度信息；所述数据匹配模块，还用于根据测点配置信息和时间粒度信息从数据仓中匹配出对应的测点数据。
11.在一些可选方案中，数据运算模块，还用于定时启动所述运算规则，按照所述配置中的时间粒度信息和测点配置信息对应的测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据。
12.在一些可选方案中，所述数据匹配模块，还包括：数据采集单元，用于采集物联网中所有设备下测点的物联数据至数据仓的ods层；数据清洗单元，用于对所有的所述物联数据进行数据清洗，将数据清洗的结果汇总至所述数据仓的dwd层；数据匹配单元，用于根据所述测点配置信息从数据仓中的dwd层中匹配出与配置中的测点配置信息对应的明细数据至dws层。
13.在一些可选方案中，显示推送模块，还包括：数据转存单元，用于将所述目标数据导出至时序数据库保存；数据推送单元，用于通过所述时序数据库将所述目标数据传入前端进行可视化显示。
14.本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明通过在后端进行运算规则计算可以不需要耗费过多的资源，降低了物联下的设备和设备测点的计算要求；同时由于可以通过前端来个性化配置想要进行可视化显示的目标数据，以此允许将相同的目标数据推送至多个不同的前端进行显示，而不需要进行重复的计算。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
16.图1是实施例一提供的本发明物联网数据可视化显示方法的实现流程；
17.图2是本实施例二提供的物联网数据可视化显示装置的原理示意图。
具体实施方式
18.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
19.为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
20.实施例一
21.见图1，为实施例一提供的本发明物联网数据可视化显示方法的实现流程。
22.如图1所示，所述物联网数据可视化显示方法包括步骤：
23.s101，获取在前端对进行可视化显示的目标数据的配置，所述配置包括运算规则和参与所述运算规则的测点配置信息；
24.s102，根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据；
25.s103，利用所述运算规则对所述测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据；
26.s104，将所述目标数据推送至前端进行可视化显示。
27.其中，上述实施例一的执行主体可以为后端，例如，服务器。该方法针对需要进行可视化显示的目标数据进行配置，确定得到该目标数据需要的测点数据和运算规则，并从数据仓中匹配出该运算规则需要的测点数据，然后在后端执行该运算规则来得到可进行可视化显示的目标数据，最后再将得到的目标数据传入前端进行可视化显示。这种通过在后端进行运算规则计算可以不需要耗费过多的资源，降低了物联下的设备和设备测点的计算要求；同时由于可以通过前端来个性化配置想要进行可视化显示的目标数据，以此允许将相同的目标数据推送至多个不同的前端进行显示，而不需要进行重复的计算。
28.步骤s101中，所述目标数据可以包括物联网架构下，任意设备下任一测点采集的数据；或者，也可以包括物联网架构下，对一个或多个设备下的测点数据进行逻辑运算后得到的数据。示例性的，在工业物联网中，所述目标数据往往为设备的某个指标参数数据。
29.例如，假设要求物联设备a的功率p，而针对物联设备a的测点数据有电流i和电压u，那么就可以配置运行规则：p＝ui，同时配置参与所述运算规则的设备a的测点电流i和设备a的测点电压u，即测点配置信息。那么，当获取到该测点的数据时，即可启动该运算规则来得到对应的目标数据，即设备a的功率，然后将其发送至前端进行可视化显示。
30.其中，在前端进行配置时，还可以是利用树模型来对物联网下所有设备的固有信息进行保存，其中，每个树节点为物联网中的设备节点，在该设备节点保存有所述固有信息，所述固有信息包括但不限于每个设备的归属信息、设备类型、设备id以及的测点信息等。这样用户只需要在前端进行简单的勾选即可确定测点配置信息。
31.此外，对于运算规则的配置，除了以上采用人工进行配置外，也可以根据专家数据库来对预先设置各个测点的计算逻辑或运算规则，并将这些数据规则与上述树节点关联保存，这样用户即可通过选择来配置运算规则，而不需要进行人工配置。
32.示例性的，在前度进行配置时，可以基于泛能服务工具箱平台上配置上述功能，从而用户只需登录该平台进行相应的勾选即可完成配置。
33.步骤s102中，所述数据仓是对原有分散的数据库数据进行抽取、清洗的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的数据库。数据仓建设的目的是为运算规则提供数据源，同时也是为前端查询和分析作为基础，提供功能分析、决策支持。
34.具体的，所述数据仓中规定了物联网架构下对所有设备下任一测点采集得到的数据，该数据可以是直接采集得到的原始数据，也可以是对直接采集到的原始数据进行数据清洗后的数据。其中，所述数据仓中的数据可以是基于关系数据库来对数据进行保存，由此，当用户在前端进行配置时，只需要选择对应的设备和该设备下的测点，数据仓便可以根据选择的该设备和设备下的测点来自动匹配出对应的数据。
35.在一个示例一中，以上步骤s102，包括以下实现流程：步骤s211，采集物联网中所有设备下测点的物联数据至数据仓的ods层；步骤s212，对所有的所述物联数据进行数据清洗，将数据清洗的结果汇总至所述数据仓的dwd层；步骤s213，根据所述测点配置信息从数据仓中的dwd层中匹配出与配置中的测点配置信息对应的明细数据至dws层。
36.本示例中，利用数据仓来过滤出配置中运算规则所需的明细数据，然后将作为后
续步骤进行计算的基础。这样避免了进行对无关数据进行计算，浪费计算资源的情况。
37.步骤s103中，在以上步骤获取到运算规则所需要的所有测点数据之后，便启动运算规则进行计算，根据计算的结果得到目标数据。其中，启动运算规则进行计算，可以包括启动一个运算规则对一个设备下的一个或多个测点对应的数据进行计算，或者，对多个设备下的一个或多个测点对应的数据进行计算。或者，启动运算规则进行计算，也可以包括批量启动多个运算规则对一个设备下的一个或多个测点对应的数据进行计算，或者，对多个设备下的一个或多个测点对应的数据进行计算。
38.具体的，在一个示例二中，上述步骤s101中的配置还包括时间粒度信息，所述时间粒度信息用于规定参与运算规则的测点数据的时间范围，其中，所述时间粒度可以分小时级、天级和月级。例如，根据所述时间粒度来进行月平均功率可视化显示。
39.由此，在一个示例三中，步骤s103还包括：s131，定时启动所述运算规则，按照所述配置中的时间粒度信息和测点配置信息对应的测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据。
40.步骤s104中，前端可视化显示可以包括在网页中进行，也可以包括在显示器或显示屏上直接显示。
41.具体的，在一个示例四中，步骤s104，包括：
42.s141，将所述目标数据导出至时序数据库保存；
43.s142，通过所述时序数据库将所述目标数据传入前端进行可视化显示。
44.本示例时序数据库对带有时间标记的数据进行保存，例如，根据时间粒度信息计算得到的目标数据，因此，该目标数据也带有时间标签，通过时序数据库可以有序将该目标数据推送至前端进行可视化显示。
45.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
46.实施例二
47.在同一发明构思下，见图2，为本实施例二提供的物联网数据可视化显示装置的原理示意图。
48.如图2所示，所述物联网数据可视化显示装置200，包括：配置获取模块201，用于获取在前端对进行可视化显示的目标数据的配置，所述配置包括运算规则和参与所述运算规则的测点配置信息；数据匹配模块202，用于根据测点配置信息从数据仓中匹配出对应的测点数据；数据运算模块203，用于利用所述运算规则对所述测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据；显示推送模块204，用于将所述目标数据推送至前端进行可视化显示。
49.在一些可选示例中，所述配置还包括：时间粒度信息；所述数据匹配模块202，还用于根据测点配置信息和时间粒度信息从数据仓中匹配出对应的测点数据。
50.在一些可选示例中，数据运算模块203，还用于定时启动所述运算规则，按照所述配置中的时间粒度信息和测点配置信息对应的测点数据进行计算，根据计算的结果得到所述目标数据。
51.在一些可选示例中，所述数据匹配模块202，还包括：数据采集单元，用于采集物联
网中所有设备下测点的物联数据至数据仓的ods层；数据清洗单元，用于对所有的所述物联数据进行数据清洗，将数据清洗的结果汇总至所述数据仓的dwd层；数据匹配单元，用于根据所述测点配置信息从数据仓中的dwd层中匹配出与配置中的测点配置信息对应的明细数据至dws层。
52.在一些可选示例中，显示推送模块204，还包括：数据转存单元，用于将所述目标数据导出至时序数据库保存；数据推送单元，用于通过所述时序数据库将所述目标数据传入前端进行可视化显示。
53.由于本实施例二与实施例一属于同一发明构思，二者具有相同的特定技术特征，因此关于本实施例二的具体技术内容，可以参考以上实施例一，这里不再赘述。
54.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。