如何开发获取温度数据的服务_物联网应用开发(IoT Studio)-阿里云帮助中心

在业务逻辑工作台，开发三个业务服务，分别用于获取设备上报的温度数据，每整点统计前一小时的最高温度数据，和筛选指定时间段内每小时的最高温度数据。

前提条件

已完成以下操作：

说明

开发设备有不同的方法，用户可根据实际场景需要，选择相应的设备开发方法。本案例以开发虚拟设备为例。

操作步骤

在开发工具模块，单击业务逻辑。
在业务逻辑开发页面，单击空白模板区域。

创建一个设备触发服务。

该服务以温度监测器设备作为触发节点，接收温度监测器设备上报的温度数据，并存储到云数据库RDS版MySQL数据表中。

输入业务逻辑服务的基本信息并单击确认。

参数	说明
服务名称	服务的唯一标识符，在项目下具有唯一性。例如：`存储温度数据` 仅支持中文汉字、英文字母、数字、下划线（_）、连接号（-）和英文圆括号（()），且必须以中文汉字、英文字母或数字开头，长度不超过30个字符（一个中文汉字算一个字符）。
所属项目	服务所属的项目。本案例选择已创建的项目：`茶园监控方案`。
备注	描述服务的用途等信息。长度不超过100个字符（一个中文汉字算一个字符）。

从服务编辑器左侧节点页签下，拖拽一个设备触发节点到画布上，并配置输入数据为温度监测器上报的属性。

配置一个云数据库MySQL节点，用于将温度监测器上报的温度数据存入数据表sensor_data。节点配置具体操作，请参见节点配置。

配置RDS节点

本示例中，输入的参数如下所示。

{
    "table": "sensor_data",
    "rows": [
        {
       "id":"{{payload.deviceContext.gmtCreate}}",
       "deviceName" : "{{payload.deviceContext.deviceName}}",
       "dateTime" : "{{payload.props.temperature.time}}",
       "temperature" : "{{payload.props.temperature.value}}"

         }
    ]
}

单击部署调试按钮，部署并启动服务。
说明
本案例是以开启虚拟设备上报数据，无需再次部署调试。具体操作，请参见开发虚拟设备。

创建一个定时触发服务。
该服务用于每整点统计前一小时的最高温度数据，并存储到云数据库RDS版MySQL数据表中。
1. 切换到服务列表页面，单击服务列表右侧的添加图标。
2. 在业务逻辑开发页面，创建并设置定时触发服务。
  1. 打开新建业务服务对话框。具体操作，请参见步骤3。
  2. 设置定时触发服务的基本信息设置（例如服务名称为存储最高温度数据）。具体操作，请参见步骤4的第一个子步骤。
3. 配置一个定时触发节点，用于每整点触发一次服务。
4. 配置一个云数据库MySQL节点，用于从存储设备上报的温度数据的数据表sensor_data中，查询数据。
  本示例中，查询数据的输入参数如下所示。
```
{
    "table": "sensor_data",
    "condition": {
        "where": {"deviceName": "bZxNh9qi6PyqYvFcDvqK"},
        "columns": [
            "id",
            "deviceName",
            "temperature",
            "dateTime"
            ],
        "orders": ["temperature"]
    }
}
```
5. 配置一个Node.js节点，用于提取每小时内，设备上报的最高温度。
  本示例中，输入的脚本如下所示。
```
/**
* @param {Object} payload 上一节点的输出
* @param {Object} node 指定某个节点的输出
* @param {Object} query 服务流第一个节点的输出
* @param {Object} context  { appKey, appSecret }
*/
module.exports = async function(payload, node, query, context) {
     console.log("payload: ", payload);

     let  result = {};
     result.index = payload.length - 1;
     result.maxTemperature = payload[result.index].temperature;
     result.id = payload[result.index].id;
     result.deviceName = payload[result.index].deviceName;
     result.dateTime = payload[result.index].dateTime;
     return result;
}
```
6. 再配置一个云数据库MySQL节点，用于将Node.js处理后的数据存入数据表Maxtemperature。
  本示例中，输入的参数如下所示。
```
{
    "table": "Maxtemperature",
    "rows": [{
            "id": "{{payload.id}}",
            "deviceName": "{{payload.deviceName}}",
            "dateTime": "{{payload.dateTime}}",
            "maxTemperature": "{{payload.maxTemperature}}"
    }]
}
```
7. 单击部署调试按钮，部署并启动服务。
8. 单击部署调试按钮，输入模拟时间，调试服务。

创建一个HTTP接口，用于实现筛选指定时间段的数据。

参照步骤5中的子步骤1和子步骤2，新增一个服务（例如获取温度数据）。

配置一个HTTP请求节点，设置筛选温度数据API的Action名称和请求参数。

HTTP请求

本示例中，配置了以下三个请求参数。

参数	类型	是否必需	说明
DeviceName	String	否	调用接口时，传入设备名称，查询指定设备上报的温度数据；不传入设备名称，则返回全部设备的温度数据。
startTime	Int	是	调用接口时，需传入要查询数据的起始时间。
endTime	Int	是	调用接口时，需传入要查询数据的结束时间。

配置一个云数据库MySQL节点，用于从数据表Maxtemperature中获取每小时的最高温度数据。

RDS节点

本示例中，输入的参数如下所示。

{
    "table": "maxtemperature",
    "condition": {
        "where": {
            "deviceName": "{{payload.DeviceName}}"
        },
        "columns": [
            "maxTemperature",
            "dateTime"
        ],
        "orders": [
            "dateTime"
        ]
    }
}

配置一个Node.js节点，用于筛选指定时间段内的温度数据。

本示例中，输入的脚本如下所示。

/**
* @param {Object} payload 上一节点的输出
* @param {Object} node 指定某个节点的输出
* @param {Object} query 服务流第一个节点的输出
* @param {Object} context  { appKey, appSecret }
*/
module.exports = async function(payload, node, query, context) {

  console.log("payload: ", payload);

  let length = 0;
  for (let i = 0; i < payload.length; i++) {
      if(parseInt(payload[i].dateTime) >= query.startTime*1000 && parseInt(payload[i].dateTime) <= query.endTime*1000) {
          length = length + 1;
      }
  }

  console.log("length", length);

  var result = new Array(length);
  for(let i = 0; i < length ; i++){
      result[i] = new Array(2);
      result[i][0] = "";
      result[i][1] = 0;
  }

  let valid = 0; 
  for(let j = 0 ;j < payload.length ; j++ ){
      if(parseInt(payload[j].dateTime) >= query.startTime*1000 && parseInt(payload[j].dateTime) <= query.endTime*1000) {
           result[valid][0] = payload[j].dateTime;
           result[valid][1] = payload[j].maxTemperature;
           valid = valid + 1;
       }
  }

  return result;
}

配置一个HTTP返回节点，输出Node.js节点处理后的数据。
单击部署调试按钮，部署并启动服务。
单击部署调试按钮，输入请求参数，调试服务。

三个服务均调试成功后，单击页面右上角的发布按钮，发布服务。

后续步骤

开发可视化茶园监控大屏