百度天工笔记

水深无声 2021-11-11 10:44 340阅读 0赞

# 百度天工笔记 #

参考资料：

*  [初识百度天工][Link 1]
 *  百度产品文档

## 简介 ##

**百度天工是融合了百度ABC（AI、Big Data、Cloud）的“一站式、全托管”智能物联网平台。** 从端到云，从数据采集、传输、计算、存储、展现到分析，天工提供了全面的基础产品和服务。赋能物联网应用开发商和生态合作伙伴从”连接”、”理解”到”唤醒“的各项关键能力，从而轻松构建各类智能物联网应用，促进行业变革。

*  连接：互联互通，让我们触达万物
    
    端计算与云计算一体，开放开源。十亿级并发连接，稳定安全无忧，支持主流操作系统和行业特色协议
 *  理解：建模重塑，让我们协同万物
    
    海量时序数据存储与秒级分析，定义数字设备、管理设备生命周期，数据可视化，实时洞察业务变化
 *  唤醒：万物梦醒，让我们赋予万物智能
    
    集成百度全栈AI服务，语音、图像、视频、人脸、知识图谱、自动驾驶等。赋能行业伙伴共推物联网解决方案

**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。其平台架构如下所示：

![20171115152359604][]

### 组件构成 ###

*  物联基础套件
    
    以物影子为核心的开发模型致力于成为云端描述真实世界的载体，提供设备管理、数据接入、协议解析等基础功能，更方便对接时序数据库、物可视等产品服务。
    
    \[外链图片转存失败(img-8CTFydra-1564999392244)(物联基础套件.png)\]
 *  物联数据存储
    
    物联网时序数据存储的最佳选择，基于时序数据做到超高性能读写和计算优化，并且可以与端上时序数据库无缝实时协同。
 *  物联边缘计算
    
    \[外链图片转存失败(img-tRmi9dvQ-1564999392245)(物联边缘计算.png)\]
 *  函谷物联安全系统
    
    沉淀百度在安全领域的最新成果，全面保护你的物联网设备。包含面向设备的密钥和证书管理服务，设备端与云端双向认证与传输加密，以及实时审查并获悉你的物联网设备的安全状况，确保设备遵循安全最佳实践。

## 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。

物接入分为设备型（原物管理）和数据型两种项目类型。设备型适用于基于设备的物联网场景；数据型适用于基于数据流的物联网场景。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMTE3MTY0MzQ2OC0xNDcyNjE0OTgxLnBuZw][]

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][MQTT]。

#### **名词解释** ####

*  项目: 物接入IoT Hub的项目，每一个项目代表一个完整的物接入 endpoint。项目有设备型和数据型两种类型。
 *  物影子：物影子反映物理世界中的一个物（设备），是物在云端的『影子』或『数字双胞胎』。运行时，物将监控值上报给物影子，物影子会用一个 json 文档存储设备的最后一次上报的状态，您可以直接通过MQTT或HTTP访问。同时，物影子也提供反控功能。
 *  物模型：物模型由一个或多个属性构成，您可以用他来表示一类（或同一型号的一批）设备。基于物模型可以创建物影子。
 *  物（thing）：表示物接入IoT Hub设备，用户可以在每个endpoint项目中创建一个或多个thing。
 *  身份（principal）：principal即身份，是一个抽象概念，表示连接物(thing)的身份，基于身份可以对thing进行权限管理。每个thing可以绑定一个身份principal，每个身份principal拥有一个策略policy。
 *  策略（policy）：策略，表示每个身份对于对应thing所具备的权限，可以为身份principal设置对应的策略policy，一个principal对应一个policy。
 *  权限（permission）：权限，表示对策略policy、主题topic所拥有的能力。为每一个policy设置一组权限permission，其中包括主题topic，和对该主题的操作权限operation。
 *  主题（topic）：每一个策略policy都需要指定一个主题topic，在进行使用物接入服务之前，需要先为我们即将开展的订阅发布信息创建一个主题名称，该主题应用于MQTT客户端。topic规则允许字符串可以带一个通配符”\#”，例如“temperature/\#”就是匹配前缀是temperature的所有topic；单独的“\#”表示匹配所有topic。
 *  操作权限（operation）：对topic的操作权限。目前基于MQTT协议，IoT Hub 支持创建发布 Publish 和订阅 Subscribe 两种权限。

#### 产品架构 ####

物接入（设备型）产品使用架构如图：

![图][aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9JT1QvSU9ULU5FVy0wMS5wbmc]

### 2、快速接入IOT Hub ###

#### **步骤一：创建计费套餐** ####

在[创建实例][Link 2]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。

1.  登录[百度云官网][Link 3]，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>物接入IoT Hub”，进入服务页面。
3.  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][Link 4]。
    
    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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMTE3MzUwNjQ0Ni0yMDE4Nzk5Njk5LnBuZw][]

#### **步骤二：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][MQTT 1]。
 *  `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][]。

#### **步骤三：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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTU1OTYyMS03NzA3MDIyODUucG5n][]

**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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTcxODEwMC0xNzMzMjgwNzkzLnBuZw][]

**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)。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTc0NTA5Mi0zNzIyODk2MzQucG5n][]

**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，返回密钥，在配置客户端时会用到，需要复制保存，如下图所示：

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTg0NzA4NC04NTU3Njk0NTMucG5n][]

5、至此，成功配置了 IoT Hub 实例中的相关参数。

#### **步骤四：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][MQTT.fx]，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。
    
    ![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjEwMDYzMDI5Ny0xOTMxNDU5NzAwLnBuZw][]
    
    a. 填写Connection profile相关信息：
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th>参数名称</th> 
       <th>说明</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td>profile name</td> 
       <td>配置文件名称</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>Broker Address</td> 
       <td>创建endpoint后返回的hostname</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>Broker Port</td> 
       <td>1884</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>Client ID</td> 
       <td>客户端ID，支持“a-z”,“0-9”,“_”,“-”字符，且不能大于128bytes，UTF8编码</td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>
    
    b. 选择User Credential，输入创建 IoT Hub 服务返回的username/password，参考[配置实例][Link 5]。
    
    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。**

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjEwMzA0OTg5My0xNjUzOTk5ODEzLnBuZw][]

**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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxMjgzNjk0Mi0xNTI2MzQzOTY3LnBuZw][]

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：

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxMzYyMjU3Ny0xMDE0MDk3NTQ2LnBuZw][]

#### 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][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。

1.  [百度Kafka][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。
2.  [时序数据库TSDB][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。
3.  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。

#### 2.3 [创建规则][Link 6] ####

设置筛选规则、消息来源主题、触发条件和数据目的地。

#### 2.4 [验证规则][Link 7]： ####

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][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][-Json]

1、登录[百度云官网][Link 3]，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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxNDcxODM5My0xODM4ODMyMjc4LnBuZw][]

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][TSDB 1]。

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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>运算符</th> 
   <th>语义</th> 
   <th>示例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>JSON扩展表达式</td> 
   <td>JSON的属性访问</td> 
   <td>info.contact.tel，关于Json表达式的更多内容，请参看附录</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>=</td> 
   <td>相等比较</td> 
   <td>age = 9</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;&gt;</td> 
   <td>不等</td> 
   <td>name &lt;&gt; ‘abc’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>AND</td> 
   <td>逻辑与</td> 
   <td>age = 9 AND name &lt;&gt; ‘abc’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>OR</td> 
   <td>逻辑或</td> 
   <td>age = 9 OR name &lt;&gt; ‘abc’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>()</td> 
   <td>括号</td> 
   <td>age =9 AND (name &lt;&gt; ‘abc’ OR score &gt; 60.0)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>+,-,*,/</td> 
   <td>数值的加减乘除</td> 
   <td>2+3, age - 1, score * 100.0, age / 3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;, &lt;=, &gt;, &gt;=</td> 
   <td>比较操作符</td> 
   <td>age &lt; 10, age &lt;= 9, score &gt; 60.0, score &gt;= 60.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>in</td> 
   <td>集合操作</td> 
   <td>WHERE name in (‘jack’, ‘jim’)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SQL函数</td> 
   <td>标准的SQL函数</td> 
   <td>如：ceil, floor等，常见SQL函数，请参看附录</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CURRENT_TIMESTAMP</td> 
   <td>返回当前时间戳（毫秒）,即UTC时间</td> 
   <td>SELECT CURRENT_TIMESTAMP AS TS</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LOCALTIMESTAMP()</td> 
   <td>返回本地时间戳（毫秒），即UTC+8</td> 
   <td>SELECT LOCALTIMESTAMP AS localTS</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NEWID()</td> 
   <td>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</td> 
   <td>SELECT NEWID() AS id from t</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>clientid()</td> 
   <td>返回消息的发送者id</td> 
   <td>SELECT clientid() FROM…</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>clientip()</td> 
   <td>返回消息发送者的IP</td> 
   <td>SELECT clientip() FROM…</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>topic()</td> 
   <td>返回消息所在的主题</td> 
   <td>SELECT topic() FROM…</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>qos()</td> 
   <td>返回消息发送所用的QoS</td> 
   <td>SELECT qos() FROM…</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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][TSDB 1]。

返回“规则列表”页面，查看已经创建的规则。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxNDgyMzk1Mi0xNDY0NjQzNjYxLnBuZw][]

### 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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIyMDUzNzA3Ny0zOTM3MjgzMzcucG5n][]

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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIyMDU1MDc5OS04MzQ0ODU3ODMucG5n][]

### 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" 
    }

#### **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

**![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzA5Mjg0Nzg3Ni0xODk3NjUzMTQwLnBuZw][]**

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

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzA5MzIwMjMwMC0xNDY0MTU1MzAxLnBuZw][]

添加数据目的地：

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzA5MzcxMjg5NS0xMzU1MjcyNTgyLnBuZw][]![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzA5Mzc0NTA1MS0xOTk3NDI3MDA0LnBuZw][]

以上是两个数据库和一个转发的主题，共3个数据目的地。

## 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。

典型的物联网场景下，数据从端侧到云端的数据流如下所示。

![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfUERfMDAxLnBuZw][]

#### **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，提供AVG、SUM、MAX等15种聚合函数，可以将数据降精度聚合，并支持嵌套聚合。
 *  Web图表
    
    查询的结果可以通过Web图表方式生动、灵活的展现。
 *  数据时效
    
    可以开启数据时效，系统可以自动清除不在有效期内的数据。
 *  压缩存储
    
    采用高效压缩算法，可达10-20倍压缩率，大大降低存储成本。
 *  数据库管理
    
    实时监控,提供对数据库的写入、读取状态进行实时监控

#### 产品优势 ####

1.  高性能读写
    
    每秒千万级数据点写入，亿级数据点聚合结果秒级返回
2.  低成本存储
    
    高效压缩算法，大大节省存储空间
3.  强计算能力
    
    提供插值、预处理等多种计算方式；支持15种聚合函数
4.  多生态支持
    
    支持SQL查询、主流Hadoop/spark等大数据分析平台、多种可视化工具
5.  高可靠服务
    
    三副本、分布式部署，保证数据可靠性

#### **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][Link 8]。

**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”。

#### **例子** ####

**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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMDEwMTk4Mi0xNjU1Mzc1MDYwLnBuZw][]

**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。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMDcxMjE4OS04OTg0MzQ5NjMucG5n][]

将数据采用metric+field的方式存储的优势在于，可以在同一个时间序列下联合查询。以上图为例，要查询1467627246000-1467627249000时间内风力(wind)的情况，可以联合查询多个field的值，得到下图的数据。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMDgyNzgzMS01MTc2OTYzNy5wbmc][]

如果写入时没有数据，在查询时，可以采用插值方案将值补充完整，插值的使用说明见数据库操作相关文档。

#### 系统限制 ####

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMTEwODYwNy0xMTEwNzY0NDMwLnBuZw][]

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMTIxOTQ4MS0xOTc5NDA1MjA1LnBuZw][]

### **2、快速使用TSDB** ###

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMTUwMzQ4NS0yMDczNTQxNDgyLnBuZw][]

1.  [创建数据库][Link 9]：创建TSDB数据库。
2.  [连接数据库][Link 10]：配置TSDB从百度智能云的其它产品或第三方服务获取数据，目前仅支持通过restful API写入数据。
3.  [生成图表][Link 11]：查看数据库信息，可生成基于时间范围、度量的图表。
4.  [（可选）备份数据库][Link 12]：通过导出功能可以将当前数据导出至BOS Bucket，用于数据分析或备份用途。

### **步骤一：创建数据库** ###

1、登录百度云，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>时序数据库TSDB”，进入“数据库列表”页面。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMjM0NDM0Ny0xNzEwNTA0MDY0LnBuZw][]

3、点击“创建数据库”，进入创建数据库页面，填写配置信息，包括：

*  数据库名称：设置数据库名称，由小写字母和数字组成，6～40个字符。
 *  写入额度：目前支持1～100000百万点/月。
 *  购买时长：TSDB为预付费产品，最少每次购买1个月。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMjYxNTM4My0xMzQyNzI4MDIzLnBuZw][]

4、完成配置后点击“确认订单”，完成TSDB数据库的创建

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMzEwMzIyOTEyMi0xMDE2NDk5ODczLnBuZw][]

### 步骤二：连接数据库 ###

注意: 不允许写入或导入未来5天后的数据，即新写入数据的时间戳必须小于“当前时间戳+432000秒”。

TSDB支持通过[restful API][],[Java SDK][]和[Node SDK][]写入数据。

### 步骤三：生成图表 ###

注意: 若单次查询时间超过50s，系统将自动终止本次查询。如果出现查询超时，可以采取以下措施优化查询：

1.  减少单次请求中query个数
2.  缩短单个query中起止时间的间隔
3.  减少单个query涉及到的时间序列数目
4.  对数据进行[预处理][Link 13]

通过查询面板，用户可以对当前数据进行筛选并生成图表，具体操作步骤如下：

1.  选择“产品服务>时序数据库TSDB”，进入“数据库列表”页面。
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfQ2hhcnRzXzAxLnBuZw][]
2.  在数据库列表中找到对应的数据库，点击“查询面板”，进入操作界面。
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfZmluZDAxLnBuZw][]
3.  在查询面板点击“添加查询项”，可以配置要查询的参数  
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfZmluZDAyLnBuZw][]
    
    生成图表时，系统对数据处理逻辑如下：
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfc2hvd19kYXRhXzAzLnBuZw][]
    
     *  时间范围设置：支持“绝对时间”和“相对时间”两种设置方式、
     *  名称：从下拉列表中选择当前数据库中已有的Metrics名称，用户可点击“添加”，新增多个Metrics进行数据对比。
     *  标签过滤：指定标签对数据进行过滤。
     *  值过滤：根据指定的数值范围对数据点进行过滤，仅显示出指定的数据点。
     *  分组：可以通过“标签”维度进行分组，将携带指定标签的数据分为一组，可输入多个标签。  
        可将数据分成多组，系统将为每组数据生成图表。
     *  聚合函数：通过内置函数对数据进行处理，可添加多个函数，系统将按顺序对每个分组应用函数。当前支持的聚合函数包括：
        
         *  Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果
         *  Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果
         *  Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果
         *  Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果
         *  Div：以每个value除以一个除数作为结果
         *  First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果
         *  Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果
         *  LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合
         *  Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果
         *  Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果
         *  Percentile：每个采样时间范围内的value的第p[百分位数][Link 14]作为结果。
         *  Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果
         *  Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果
         *  Rate：以每两个相邻的value在单位时间（见参数timeUnit）的变化率作为结果
     *  返回限制：系统将返回指定数量的数据点生成图表，最大值10000。
4.  点击“确定”，系统将根据配置筛选数据并生成图表。可以通过图表右上角在“图”和“表”之间进行切换，具体示例请参看[生成示范数据库图表][Link 15]。
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfZmluZDA0LnBuZw][]

### 数据预处理 ###

#### 新建预处理规则 ####

当TSDB中存储的数据量较大时，将数据按照用户指定的规则筛选出来需要较长的等待时间，有可能请求导致超时，造成查询失败。

针对这种情况，用户可以配置数据预处理，提前将相关数据过滤、聚合好，实现快速返回查询结果。

> **注意：**
> 
>  *  免费数据库无法创建预处理规则。
>  *  每个付费数据库只能创建2个预处理规则。
>  *  预处理规则标签个数上限5个。
>  *  预处理规则多选metric上限10个。
>  *  预处理规则聚合函数上限3个。
>  *  预处理规则支持修改重置，重置的间隔时间必须要大于1个小时。

1.  选择“产品服务>时序数据库TSDB>数据库名称”，进入数据库详情页面。
2.  点击数据库名称，进入数据库详情页。点击“预处理”页签，进入配置页面。
3.  点击“新建规则”，在弹出窗口中配置预处理规则。
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfUHJvY2Vzc18wMS5wbmc][]
    
    具体包括以下配置项：
    
     *  规则名称：设置规则名称，用来标识具体规则。
     *  度量：从下拉列表中选择当前数据库中已有的Metrics名称，或者选择全部Metrics。
     *  开始时间：预处理操作计算原始数据的起始基准时间。在上图配置中，预处理规则原始数据的起始基准时间为 2000-01-01 00:10:00，会以此作为开始时间，先对 2000-01-01 00:10:00 至今的所有数据点进行聚合（对齐到5小时）。如下图所示：
        
        ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfcHJlX3Byb2Nlc3NfMDNfTkVXLnBuZw][]
        
        在规则初始化过程中，此时预处理规则尚未生效，查询请求不会命中预处理数据点。规则初始化结束后，预处理规则会进入生效状态，此时匹配的查询请求会命中预处理数据点。规则修改之后，会进入重置状态，重置结束之后，查询请求才会命中。
     *  标签索引：指定标签对数据进行过滤，预处理规则标签个数上限5个。
     *  聚合函数：通过内置函数对数据进行处理，预处理规则聚合函数上限3个。

#### 查看预处理详情 ####

新建预处理规则后，可以在规则详情中查看数据预处理情况。

1.  选择“产品服务>时序数据库TSDB>数据库名称”，进入数据库详情页面。
2.  点击数据库名称，进入数据库详情页。点击“预处理”页签，进入配置页面。
3.  找到已经创建的预处理规则，点击“查看详情”，可以获得以下配置信息，如下图所示：
    
    ![aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9UU0RCL1RTREJfUHJvY2Vzc18wMi5wbmc][]
    
     *  累计命中次数：通过查询面板或者API/SDK查看数据点时，命中该规则的次数。
     *  累计原始点数：根据预处理规则中的度量值和标签，从数据库中筛选出的原始数据点数。
     *  累计规则点数：对“累计原始点数”进行聚合后获得的数据点数。

#### 查看预处理结果 ####

用户可以通过[查询面板][Link 11]、SDK或API查看预处理后的数据。为了确保查询时能够命中预处理后的数据，需要满足以下条件：

1.  查询规则的度量值必须是预处理规则的子集（预处理规则中可指定全部度量值或某一个独立的度量值）。
2.  查询规则中标签过滤加上分组标签指定的tags必须和预处理规则中的标签索引相等。
3.  查询规则中的聚合函数设置必须与预处理规则一致。

通过查询面板生成图标的具体操作请参看[生成图表][Link 11]。

[Link 1]: https://www.cnblogs.com/Andy0827/p/8687423.html
[20171115152359604]: /images/20211109/5ee2b2921ec0472e956f57fb82dd00ea.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMTE3MTY0MzQ2OC0xNDcyNjE0OTgxLnBuZw]: /images/20211109/b780bdbcaedd48b1bc3d859aa0521675.png
[MQTT]: http://mqtt.org/
[aHR0cHM6Ly9kb2MuYmNlLmJhaWR1LmNvbS9iY2UtZG9jdW1lbnRhdGlvbi9JT1QvSU9ULU5FVy0wMS5wbmc]: /images/20211109/e7c0df714d1f444d8be4826e7da4a6e9.png
[Link 2]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Quickstart-new.html#.E0.27.E3.3D.AF.12.B4.29.F5.A3.9A.06.C6.83.AC.0E
[Link 3]: https://bce.baidu.com/
[Link 4]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Pricing.html#.E4.BB.8B.E7.BB.8D
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMTE3MzUwNjQ0Ni0yMDE4Nzk5Njk5LnBuZw]: /images/20211109/1fabd53b9be64bd188a473f025b79f39.png
[MQTT 1]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Quickstart-new.html#.A8.C2.F2.32.CF.B6.4D.EB.D3.AF.C4.8E.6E.86.2E.81
[Websockets]: http://websocketshow.fc.bdysite.com/
[Websockets Client]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Mqttclient.html#Websockets.20Client
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTU1OTYyMS03NzA3MDIyODUucG5n]: /images/20211109/a7118b6f64b24979be2dabd2f7aebd45.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTcxODEwMC0xNzMzMjgwNzkzLnBuZw]: /images/20211109/4ad0321cb0ff4451819ca05e703892d4.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTc0NTA5Mi0zNzIyODk2MzQucG5n]: /images/20211109/8b5d5afbabc74cb9b4f90e2394365e4e.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjA5NTg0NzA4NC04NTU3Njk0NTMucG5n]: /images/20211109/99167c127d6247aab32683e38f1b733e.png
[MQTT.fx]: http://mqttfx.org/
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjEwMDYzMDI5Ny0xOTMxNDU5NzAwLnBuZw]: /images/20211109/00be7277336d4ef4a7231326985495f6.png
[Link 5]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Quickstart-new.html#.E9.85.8D.E7.BD.AE.E5.AE.9E.E4.BE.8B
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjEwMzA0OTg5My0xNjUzOTk5ODEzLnBuZw]: /images/20211109/e24be31c7e3f48f49bd5679fb522e588.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxMjgzNjk0Mi0xNTI2MzQzOTY3LnBuZw]: /images/20211109/576d16c039844209bb0f719829c81d25.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxMzYyMjU3Ny0xMDE0MDk3NTQ2LnBuZw]: /images/20211109/9daae86dfed74c93be50cc5cf1718d0f.png
[IoT Hub]: https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Quickstart.html
[Kafka]: https://cloud.baidu.com/doc/Kafka/QuickGuide.html
[TSDB]: https://cloud.baidu.com/doc/TSDB/GUIGettingStarted.html
[Link 6]: https://cloud.baidu.com/doc/RE/GUIGettingStarted.html#.E5.88.9B.E5.BB.BA.E8.A7.84.E5.88.99
[Link 7]: https://cloud.baidu.com/doc/RE/GUIGettingStarted.html#.E9.AA.8C.E8.AF.81.E8.A7.84.E5.88.99
[-Json]: https://cloud.baidu.com/doc/RE/GUIGettingStarted.html#Json.E8.A1.A8.E8.BE.BE.E5.BC.8F
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMwNTAzOS8yMDE4MDQvMTMwNTAzOS0yMDE4MDQwMjIxNDcxODM5My0xODM4ODMyMjc4LnBuZw]: /images/20211109/01fe7f3ae8d946b4b75fb4c0a0b69cb0.png
[TSDB 1]: https://cloud.baidu.com/doc/RE/GUIGettingStarted.html#.E5.B0.86.E6.B6.88.E6.81.AF.E8.BD.AC.E5.8F.91.E8.87.B3TSDB
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