docker版jxTMS使用指南:使用jxTMS采集数据之三

本文是如何用jxTMS进行数据采集的第三部分,整个系列的文章请查看:docker版jxTMS使用指南:4.4版升级内容

docker版本的使用,请查看:docker版jxTMS使用指南

4.0版jxTMS的说明,请查看:4.0版升级内容

4.2版jxTMS的说明,请查看:4.2版升级内容

新增一个站点要做的工作

1、确定现场的数据采集方案以及如何传递回后端的jxTMS

笔者在这些文章中罗列了很多,但依然只会是很少很少的一部分,所以这一部分工作内容,docker版jxTMS大部分情况下是无法覆盖到的,需要由开发者自行完成。

目前,docker版jxTMS主要以MQTT进行现场与后端的数据传输,其优势包括:

  • 很多DTU现在都支持MQTT

  • MQTT还具有一定的QoS能力

  • 在不影响生产的情况下,通过再分出一路数据,就可执行故障排查、测试、调试等工作

  • 相比DTU普遍拥有的TCP/UDP等直接的数据传输模式,MQTT将现场与后端进行了解耦合,大大提高了系统的弹性、伸缩性和灵活性,也方便了双方的调试工作

DTU的MQTT使用方式大多采取串口透传模式,可以直接将RS232或RS485接口收到的数据以固定的主题【jxTMS默认为站点名】直接发送到MQTT服务端。

docker版jxTMS演示了三种现场采集+MQTT传输,如果大家的现场环境类似,可直接采用:

  • 单设备通过串口主动发送,则通过DTU连接后直接推送到MQTT,可参考【app/vrs20】目录,其实就是啥都不需要做,只要配置站点时指定相应的设备类型就可以了

  • 现场modbus采集然后通过本地网络推送到MQTT,可参考【app/sinosoarSP30H】目录下的sp30h_slave.py,其通过datasource来采集现场的modbus设备的数据,然后创建一个jx.mqtt.mqttClient,并通过该mqttClient来发布数据

  • 多设备通过MQTT采集,可参考【app/sinosoarSP30H】目录下的sp30h_master.py,其就是采集现场的sp30h_slave.py发布的json型数据

2、设备解码与数据处理

参考【app/vrs20】目录下的policy.py,如果前端采集到的数据有其特殊格式,则需定义一个数据解析策略,然后注册到jxTMS中。

在注册时,如果明确知道本策略就是专用给某型设备的,可以直接用该设备的类型进行注册,如【app/vrs20】目录下的policy.py中所演示的。

如果本策略可能会用于一系列各型设备,如ais设备的解码,就是通用于所有ais设备的。那就需要给本策略起一个专用名,然后以此专用名进行注册,然后在设备初始化时在配置参数时以该策略名设置policyType参数即可。

如果需要对解析后的数据进行处理,则如【app/vrs20】目录下的device.py中所演示的,重载onReceive函数并完成相应的数据处理。

3、保存设备数据

参考【app/data】目录下的vrs20.py,按java侧的data文件中相应的数据类,来定义python中对应的数据类。然后进行注册:

  • ORM.register,将相应的数据类注册到jxTMS中。如果不使用python侧的任何查询能力,可以不注册,但为了万一需要日后的能力升级时不出问题,建议注册

  • Device.register,将创建数据对象的函数注册到Device数据类中,以在需要时创建设备数据对象

和数据解析策略一样,如果该数据类专用于某型设备,则可直接用该设备类型进行Device.register注册,否则就以本数据类对应的数据表名进行Device.register注册,然后在设备初始化时在配置参数时以该策略名设置dataType参数即可。

如果设备数据需要实时保存,则在设备配置参数中将saveDataInterval设为0,此时只要收到新数据【解析正确】,就会立刻将其保存到数据库中。如果saveDataInterval大于0,则jxTMS会每隔saveDataInterval分钟保存一次新收到的实时数据。

注:saveDataInterval默认是15分钟

jxTMS的device基类还自带超时检测能力:如果timeOut秒未收到新数据,则认为该设备失联;同时如果timeOutCheckInterval参数大于0,则每timeOutCheckInterval分钟就会执行一次超时检测。

所以,如果需要执行超时检测,则应设置timeOutCheckInterval与timeOut两参数,由于只要检测到超过timeOut秒尚未收到新数据就会报超时失联,所以timeOut应设为数据发送间隔的3倍左右,而timeOutCheckInterval一般则可以比数据发送间隔稍大一点,因为短了没必要,太长又会影响对超时失联的反应灵敏性。

注:timeOutCheckInterval默认是3分钟,timeOut默认是600秒

如果设备数据所保存到的数据表需要分表,主站最好是在java侧的data文件中定义java中的数据类时指定rename属性,从站则可如【app/data】目录下的DieselGenerator.py所演示的,定义建表语句,并在注册时指定renameType:

ORM.registerSQL_createTable('DieselGenerator',_sql_createTable,renameType='day')

但jxTMS默认是不执行分表操作的,所以还需要在main.py文件中手动启动分表的调度器:

from jx.jxMysql import ORM
ORM.startRenameTableScheduler()

4、告警处理

jxTMS内部的默认告警策略是通过钉钉发送告警信息,参考【module/warnPolicy_dingding.py】文件。

目前jxTMS的告警在新版本中已经调整到站点进行,在站点初始化时,自动创建一个全局的默认告警策略,就是【module/warnPolicy_dingding.py】中注册的default策略。

而使用钉钉告警,需要【在新版本中,嗯,当前版本忘了:(】执行:

  • 先创建一个钉钉群,如:故障告警

  • 然后在钉钉后台为申请该群webhook的token和secret

  • 并在jxTMS中设置token和secret,快捷栏【安全管理->增加钉钉群组】

如果需要其它告警策略,则先要按【module/warnPolicy_dingding.py】中写自己的告警策略,然后注册为default,最后将自己的告警策略代码模块,copy到module目录下,并在【module/__init__.py】中引用自己的代码文件。

注:为确保自己的告警策略能覆盖掉warnPolicy_dingding模块中的告警策略,则应在【module/__init__.py】中注释掉warnPolicy_dingding的引用,或将自己的代码文件的引用放到warnPolicy_dingding之后

5、业务联动

参考上篇文章中的数据联动章节,以及【本地数据总线】一文,通过jxLocalDataBus.registerTarget注册感兴趣的设备的数据,则可实现当该设备接收并处理保存完毕新数据后,抄收处理后的实时数据来实现需要的业务功能。

参考资料:

jxTMS设计思想

jxTMS编程手册

下面的系列文章讲述了如何用jxTMS开发一个实用的业务功能:

如何用jxTMS开发一个功能

下面的系列文章讲述了jxTMS的一些基本开发能力:

jxTMS的HelloWorld

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