本篇文章为大家展示了以Serverless为核心的云端能力如何打造分布式大气监测系统，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
下面将对数据上云后的相关流程，进行说明。
由于项目平台持续建设中，当前已开源信息为二期版本，所以本篇内容均基于此版本能力进行说明。此版本架构进一步优化了数据鉴权及数据库保护。
分为两个部分：
架构组成：技术角度，拆解设计逻辑
模块实现：功能角度，讲解实现逻辑
【注1】二期版本首页效果
【注2】在建三期版本首页效果
【注3】在建三期版本中，加入了 日志服务 、对象存储、小程序功能。提供灵活的日志存储与高速检索能力、 低成本的数据库备份+恢复+迁移同步能力、移动端交互及其它能力。
注：浅蓝色标明的是相对一期的架构变更重点。
终端：部署在监测点的设备。相关设计在本系列前文中已说明。
云端：部署在云上的平台。相关设计将在本文说明。
以平台设计的基本组成部分，进行的逻辑拆分。并依架构层的设计需求，配套选型的具体产品。
具体功能与选型说明：
监测节点：由软硬两部分组成。基于腾讯物联网终端操作系统 TencentOS tiny开发固件，将 兼容腾讯云的硬件设备 与 腾讯云IoT explorer进行了协议级的对接。
本地网关：此部分以通信协议转换为主，不解析具体数据，仅需按前文指引配置即可。
物联网接入层：基于腾讯云IoT explorer产品，提供了解密、接入、转发的相关功能。在获取数据后，进行了基于http协议的转推动作，传递给下游 API 网关。
中间件层：基于API 网关提供了衔接及负载均衡等能力，基于鉴权、流控等能力，衔接云函数，提供可靠的数据输入输出服务。
逻辑层：基于云函数，实现了接收数据入库（数据固化）、定时统计汇总（数据分析）、输出应用数据（数据输出，支撑展示）的能力。
展示层：基于腾讯云图，提供了地图展示、数据展示、折线图展示等能力。并配置提供联动处理，提高了响应速度，减少了资源文件的重复传输。
整体系统，以数据为核心，进行了相关设计，所以本部分有两个组成部分：
数据结构：讲解各环节的核心数据结构与关联模式。
模块说明：讲解各功能模块的实现与对应源码。
以API网关推送进来，由云函数在环境变量 event 中提取到的原始数据。
其中主要的部分：
非'body' 部分，为api网关相关信息
'body' = IoT explorer 原始数据
'body' = 终端节点上报的原始数据，经base64编码
{
"body": "{\"payload\":\"eyJtZXRob2QiOiJyZXBvcnQiLCJjbGllbnRUb2tlbiI6IjIwMjAtMDgtMThUMTE6MTc6NDkuNDAzWiIsInBhcmFtcyI6eyJQTTFfQ0YxIjo1LCJQTTJkNV9DRjEiOjYsIlBNMTBfQ0YxIjo3LCJQTTEiOjUsIlBNMmQ1Ijo2LCJQTTEwIjo3LCJwYXJ0aWNsZXNfMGQzIjo3OTIsInBhcnRpY2xlc18wZDUiOjI1NCwicGFydGljbGVzXzEiOjE1LCJwYXJ0aWNsZXNfMmQ1IjozLCJwYXJ0aWNsZXNfNSI6MywicGFydGljbGVzXzEwIjowLCJ2ZXJzaW9uIjoxNTEsIkVycm9yIjowfX0=\", \"seq\":18639, \"timestamp\":1597749469,\"topic\":\"$thing/up/property/?????/?????\", \"devicename\":\"?????\", \"productid\":\"?????\"}",
"headerParameters": {},
"headers": {
"accept-encoding": "gzip",
"content-length": "511",
"content-type": "application/json",
"endpoint-timeout": "15",
"host": "service-???-???.gz.apigw.tencentcs.com",
"user-agent": "Go-http-client/1.1",
"x-anonymous-consumer": "true",
"x-api-requestid": "???03a993936ae191f44651???",
"x-b3-traceid": "???03a993936ae191f44651???",
"x-qualifier": "$LATEST"
},
"httpMethod": "POST",
"path": "/??????",
"pathParameters": {},
"queryString": {},
"queryStringParameters": {},
"requestContext": {
"httpMethod": "POST",
"identity": {},
"path": "/??????",
"serviceId": "service-?????",
"sourceIp": "?.?.?.?",
"stage": "release"
}
}'body' 解base64编码后：
{
"clientToken": "2020-08-18T11:17:49.403Z",
"method": "report",
"params": {
"Error": 0,
"PM1": 5,
"PM10": 7,
"PM10_CF1": 7,
"PM1_CF1": 5,
"PM2d5": 6,
"PM2d5_CF1": 6,
"particles_0d3": 792,
"particles_0d5": 254,
"particles_1": 15,
"particles_10": 0,
"particles_2d5": 3,
"particles_5": 3,
"version": 151
}
}数据库详细格式，请参考 github-sql
各表用途：
config：系统配置表
space：地点表。记录节点部署地点。
client：节点表。记录节点信息及最新关键信息，关联space表。
base_data：日志表。记录每次上报的信息，关联space、client表。
aggregate_data：汇总信息表。记录按小时、天等时段汇总的数据信息。
temp_base_data：临时日志表。上报设备名如不在节点表内，则存入此表，主要用于调测。
模块功能：接收IoT explorer推送数据，匹配并转换后，入数据库
使用产品：API 网关、无服务器云函数
关联源码：github-upload
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
模块功能：按3分钟触发，更新终端信息，用于快速查询与展示
使用产品：云函数
关联源码：github-client_active_new
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节，但改为“定时触发”模式
模块功能：按小时及天触发，统计监测数据，用于快速查询与展示
使用产品：云函数
关联源码：github-aggregate
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节，但改为“定时触发”模式
模块功能：通过API网关提供数据查询能力，响应云图调用，提供终端汇总信息表
使用产品：API 网关、云函数
关联源码：github-client_info
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
模块功能：通过API网关提供数据查询能力，响应云图调用，提供终端单点信息表
使用产品：API 网关、云函数
关联源码：github-client_data
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.2 无服务器云函数/4.2.3 云API网关” 章节
模块功能：提供WEB端展示能力，含地图绘点、列表展示、折线展示等
使用产品：腾讯云图
关联源码：无，当前为手工配置
部署方式：请参考相关文章 在线甲醛监测 “4.2.4 腾讯云图” 章节，但数据源选择时，改为使用“API”。其中“首页”地图使用“数据接口-终端汇总信息表”接口、“单点数据页”使用“数据接口-终端单点信息表”接口。具体调用的接口URL，请对应API网关提供的服务链接。
上图表数为每节点每15秒上报一次的计算结果。
硬件部分由于厂商与采购量的差异，价格不同。此处以云服务成本计算，如果10000节点规模，每节点每分钟上报一次，单节点云服务年成本：
二期架构 3.335元 (数据库/年+云图/年)/10000+(API网关+云函数)/4=(468+48)/10000+(9+2.1)/4
三期架构 1.09元 (消息队列/年+数据库/年*2+云图/年)/10000+(云函数+日志服务+对象存储)/4=(3228+468*2+48)/10000+(2.1+2.24+0.02)/4
二期无对象存储及日志服务模块，但在当前在建三期中已使用数月，故有实际数据可列入统计。
完成三期建设，计划内容涉及：
交互优化(done): 启用space表，展示地点。
交互建设(doing): 增加小程序能力，提供移动端查询能力，及告警推送能力。
容灾优化1(done): 增加对象存储，提供低成本数据备份、恢复、异步迁移同步能力。
容灾优化2(todo): 增加消息队列 CKafka，应对网络异常、数据库异常情况下的数据堆积与丢失风险。
容灾优化3(doing): 增加日志服务，用于数据对账，应对多环节数据处理中，可能出现的数据丢失或错乱情况。
注：浅蓝色说明的是相对二期的架构变更重点。
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