Ubuntu配置ThingsBoard

处理器： Intel(R) Core(TM) i5-10210U CPU @ 1.60GHz 2.11 GHz
机带RAM： 16.0 GB (15.8 GB可用)

操作系统名称：Linux
发行版名称：Ubuntu
版本号：5.15.0-79-generic
编译版本号：#86~20.04.2
架构：x86_64
处理器数量：3个，原分配 1核心+2GB内存 ，不够后增加至 3核心+4GB内存

Docker version 24.0.6

设备管理、数据接入、规则引擎、部件面板

设备管理，资产和客户并定义他们之间的关系。
基于设备和资产收集数据并进行可视化。
采集遥测数据并进行相关的事件处理进行警报响应。
基于远程RPC调用进行设备控制。
基于生命周期事件、REST API事件、RPC请求构建工作流。
基于动态设计和响应仪表板向你的客户提供设备或资产的遥测数据。
基于规则链自定义特定功能。
发布设备数据至第三方系统。
涵盖了各种常见的物联网需求，不常见的也可以通过配置和二次开发完美完成。

中文
http://www.ithingsboard.com/

英文
https://thingsboard.io/

vi docker-compose.yml

version: '2.2'
services:
  zookeeper:
    restart: always
    image: "zookeeper:3.5"
    ports:
      - "2181:2181"
    environment:
      ZOO_MY_ID: 1
      ZOO_SERVERS: server.1=zookeeper:2888:3888;zookeeper:2181
  kafka:
    restart: always
    image: wurstmeister/kafka
    depends_on:
      - zookeeper
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENERS: INSIDE://:9093,OUTSIDE://:9092
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INSIDE://:9093,OUTSIDE://kafka:9092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INSIDE:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INSIDE
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
  mytb:
    restart: always
    image: "thingsboard/tb-postgres"
    depends_on:
      - kafka
    ports:
      - "9090:9090"
      - "1883:1883"
      - "5683:5683/udp"
    environment:
      TB_QUEUE_TYPE: kafka
      TB_KAFKA_SERVERS: kafka:9092
    volumes:
      - /data/.mytb-data:/data
      - /data/.mytb-logs:/var/log/thingsboard

#  restart: always - 在系统重新启动的情况下自动启动ThingsBoard在出现故障的情况下自动重新启动ThingsBoard。
#  image: thingsboard/tb-postgres - docker镜像也可以是thingsboard/tb-cassandra或thingsboard/tb
#  "PORT:PORT" 顺序是 “本地端口:Docker容器内端口”
#  8080:9090 - 将本地端口9090转发至Docker容器内的HTTP端口9090
#  1883:1883 - 将本地端口1883转发至Docker容器内的MQTT端口1883
#  5683:5683 - 将本地端口5683转发至Docker容器内的COAP端口5683
#  "DIR:DIR" 顺序是 “本地主机目录:Docker容器内目录”
#  /data/.mytb-data:/data - 将主机的目录/data/.mytb-data挂载到ThingsBoard数据目录
#  /data/.mytb-logs:/var/log/thingsboard - 将主机的目录/data/.mytb-logs挂载到ThingsBoard日志目录

mkdir -p /data/.mytb-data && sudo chown -R 799:799 /data/.mytb-data
mkdir -p /data/.mytb-logs && sudo chown -R 799:799 /data/.mytb-logs

docker-compose pull
docker-compose up

docker-compose up -d

http://localhost:9090

系统管理员: sysadmin@thingsboard.org / sysadmin
租户管理员: tenant@thingsboard.org / tenant
客户: customer@thingsboard.org / customer

点击账户 -> 安全 -> 修改密码。

管理员、租户、客户关系：

遥测也就是我们常说的设备测量状态，比如温度计的温度，灯的亮度等等，由于是新设备，所以是没有遥测值的，我们可以用http协议发一个。

curl -v -X POST -d '{"turn":"1","light":"90"}' http://http://192.168.220.128/:9090/api/v1/A1_TEST_TOKEN/telemetry --header "Content-Type:application/json"

向指定 URL 发送一个 HTTP POST 请求。根据命令的参数，向 http://192.168.220.128:9090/api/v1/A1_TEST_TOKEN/telemetry 发送了一个名为 “turn” 的参数值为 “1”、名为 “light” 的参数值为 “90” 的 JSON 数据。并在请求头中指定了 “Content-Type” 为 “application/json”。

结果成功.

属性：基础信息，比较稳定
遥测：需要测量的状态信息
警告：设备或者设备监控的状态出现问题
事件：发生在设备上的事件
关联：设备属于谁，在哪个资产上等等
审计日志：谁在平台上对设备做了什么操作
其中属性是基础，遥测是核心。

ThingsBoard能够给实体分配自定义属性并进行管理。
属性 代表设备基本信息, 以key-value格式存在, 可以与IoT设备无缝兼容。
属性分客户端属性，服务端属性和共享属性。

客户端属性

服务端属性

共享属性

物联网的核心目的之一就是通过传感器采集相应的遥测数据上传。对此，ThingsBoard 提供了大量与遥测数据操作相关的功能：

采集 使用MQTT, CoAP或者HTTP协议采集设备数据。
存储 在Cassandra（高效、可扩展、能容错的NoSQL数据库）中存储时序数据。
查询 查询最新时序数据值，或查询特定时间段内的所有数据。
订阅 使用websockets订阅数据更新(用于可视化或实时分析)。
可视化 使用可配置和可配置的小部件以及仪表盘可视化时序数据。
过滤和分析 使用灵活的规则引擎过滤和分析数据(/docs/user-guide/rule-engine/)。
事件警报 根据采集的数据触发事件警报。
数据传输 过规则引擎节点实现与外部数据交互（例如Kafka或RabbitMQ规则节点）

接下来模拟：
  开关
  亮度
  电量
  位置信息

想要连接设备，首先要搞清楚下载上传数据的API 以及 设备和平台连接的API。

设备API
和云平台进行通信的主要api是device api,
部署好平台就直接可以在浏览器中访问http://IP:9090/swagger-ui/#/device-api-controller

设置控件参数

编写python程序模拟开关：

...

编写python程序模拟开关：

...

地图显示的核心是位置信息，也就是我们常听到的坐标，

坐标系是坐标产生的参考背景，常见坐标系如下：

GCJ-02 高德地图、腾讯地图以及谷歌中国区地图使用的是GCJ-02坐标系
BD-09 百度地图使用的是BD-09坐标系
WGS-84 底层接口 (HTML5 Geolocation或ios、安卓API)通过GPS设备获取的坐标使用的是WGS-84坐标系
坐标是在坐标系上的位置点，一般用经纬度表示：

longitude 经度
latitude 纬度

添加部件
像往常一样，我们先找到地图部件包：

选用腾讯地图

设置控件参数 

修改Marker图标：