这篇文章主要讲解了“EMQ X+TDengine怎么搭建MQTT物联网可视化平台”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“EMQ X+TDengine怎么搭建MQTT物联网可视化平台”吧！
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EMQ X 是基于高并发的 Erlang/OTP 语言平台开发，支持百万级连接和分布式集群架构，发布订阅模式的开源 MQTT 消息服务器。EMQ X 内置了大量开箱即用的功能，其 开源版 EMQ X Broker及 企业版 EMQ X Enterprise均支持通过规则引擎将设备消息存储到 TDengine。
TDengine 是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT 运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快 10 倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度，且核心代码，包括集群功能全部开源。
TDengine 提供社区版、企业版和云服务版，安装/使用教程详见 TDengine 使用文档。
Grafana 是一个跨平台、开源的度量分析和可视化工具，可以查询处理各类数据源中的数据，进行可视化的展示。它可以快速灵活创建的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；支持 Graphite，TDengine、InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和 KairosDB 等数据源，支持数据项独立/混合查询展示；可以创建自定义告警规则并通知到其他消息处理服务或组件中。
本文模拟物联网环境数据采集场景，假设现有一定数据的环境数据采集点，所有采集点数据均通过 MQTT 协议 传输至采集平台（MQTT Publish），主题设计如下：
sensor/data
传感器发送的数据格式为 JSON，数据包括传感器采集的温度、湿度、噪声音量、PM10、PM2.5、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、传感器 ID、区域、采集时间等数据。
{
"temperature": 30,
"humidity" : 20,
"volume": 44.5,
"PM10": 23,
"pm25": 61,
"SO2": 14,
"NO2": 4,
"CO": 5,
"id": "10-c6-1f-1a-1f-47",
"area": 1,
"ts": 1596157444170
}现在需要实时存储以便在后续任意时间查看数据，提出以下的需求：
每个设备按照每 5 秒钟一次的频率进行数据上报，数据库需存储每条数据以供后续回溯分析；
通过可视化系统查看 任意区域、任意时间区间内的指标数据，如平均值、最大值、最小值。
本文所用各个组件均有 Docker 镜像，除 EMQ X 需要修改少数配置为了便于操作使用下载安装外，TDengine 与 Grafana 均使用 Docker 搭建。
安装包资源与使用教程参照各自官网：
EMQ X：EMQ 官网 https://www.emqx.io/cn/
TDengine：涛思数据官网 https://www.taosdata.com/cn/
Grafana：Grafana 官网 https://grafana.com/
如果您是 EMQ X 新手用户，推荐通过 EMQ X 文档 快速上手
访问 EMQ X 下载 页面下载适合您操作系统的安装包，本文截稿时 EMQ X 开源版最新版本为 v4.1.1，下载 zip 包的启动步骤如下 ：
## 解压下载好的安装包 unzip emqx-macosx-v4.1.1.zip cd emqx ## 以 console 模式启动 EMQ X 方便调试 ./bin/emqx console
启动成功后浏览器访问 http://127.0.0.1:18083 访问 EMQ X 管理控制台 Dashboard，使用 admin public 默认用户名密码完成初次登录。
EMQ X 企业版 4.1.2 提供了原生 TDengine 写入插件，性能更好、使用更方便，请移步规则引擎-写入数据到 TDengine查看
为了方便测试使用通过 Docker 进行安装（需映射网络端口），也可以使用安装包的方式进行安装：
## 拉取并启动容器 docker run -d --name tdengine -p 6030-6041:6030-6041 tdengine/tdengine:latest ## 启动后检查容器运行状态 docker ps -a
使用以下命令通过 Docker 安装并启动 Grafana：
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
启动成功后浏览器访问 http://127.0.0.1:3000 访问 Grafana 可视化面板，使用 admin admin 默认用户名密码完成初次登录，登录后按照提示修改密码使用新密码登录进入主界面：
进入TDengine Docker 容器：
docker exec -it tdengine bash
创建 test 数据库:
taos create database test;
创建 sensor_data 表，关于 TDengine 数据结构以及 SQL 命令参见 TAOS SQL：
use test; CREATE TABLE sensor_data ( ts timestamp, temperature float, humidity float, volume float, PM10 float, pm25 float, SO2 float, NO2 float, CO float, sensor_id NCHAR(255), area TINYINT, coll_time timestamp );
打开 EMQ X Dashboared，进入 规则引擎-> 规则页面，点击 创建按钮进入创建页面。
规则 SQL 用于 EMQ X 消息以及事件筛选，以下 SQL 表示从 sensor/data 主题筛选出 payload 数据：
SELECT payload FROM "sensor/data"
使用 SQL 测试功能，输入测试数据进行筛选结果测试，测试有结果且输出内容如下，标明 SQL 编写正确：
{
"payload": "{\"temperature\":30,\"humidity\":20,\"volume\":44.5,\"PM10\":23,\"pm2.5\":61,\"SO2\":14,\"NO2\":4,\"CO\":5,\"id\":\"10-c6-1f-1a-1f-47\",\"area\":1,\"ts\":1596157444170}"
}
为支持各种不同类型平台的开发，TDengine 提供符合 REST 设计标准的 API。通过 RESTful Connector 提供了最简单的连接方式，即使用 HTTP 请求携带认证信息与要执行的 SQL 操作 TDengine。
使用 EMQ X 开源版中的 发送到 Web 服务即可通过 RESTful Connector 写入数据到 TDengine。即将到来的 EMQ X 企业版4.1.1 版本将提供原生更高性能的写入 Connector。
发送到 Web 服务需要两个数据，一个是关联资源，另一个是消息内容模板。
关联资源：HTTP 服务器配置信息，此处为 TDengine 的 RESTful Connector
消息内容模板：此处为携带数据的 INSERT SQL，注意我们应当在 SQL 中指定数据库名，字符类型也要用单引号括起来， 消息内容模板为：
INSERT INTO test.sensor_data VALUES(
now,
${payload.temperature},
${payload.humidity},
${payload.volume},
${payload.PM10},
${payload.pm25},
${payload.SO2},
${payload.NO2},
${payload.CO},
'${payload.id}',
${payload.area},
${payload.ts}
)
点击响应动作下的 添加按钮，在弹出框内选择 发送数据到 Web 服务，点击 新建资源新建一个 WebHook 资源。
资源类型选择 Webhook，请求 URL 填写 http://127.0.0.1:6041/rest/sql，请求方法选择 POST， 还需添加 Authorization 请求头作为认证信息。
Authorization 的值为 Basic + TDengine 的 {username}:{password} 经过 Base64 编码之后的字符串, 例如 root:taosdata 编码后实际填入的值为：Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==
在响应动作创建页面选择新建的资源，并填入消息模板内容即可。
以下脚本模拟了 10000 个设备在过去 24 小时内、每隔 5 秒钟上报一条模拟数据并发送到 EMQ X 的场景。
总数据量： 24 * 3600 / 5 * 100 = 172 万条
消息 TPS： 20
读者安装 Node.js ，按需修改配置参数后可以通过以下命令启动：
npm install mqtt mockjs --save --registry=https://registry.npm.taobao.org node mock.js
附：模拟生成数据并发送到 EMQ X 代码，请根据集群性能调整相关参数
// mock.js
const mqtt = require('mqtt')
const Mock = require('mockjs')
const EMQX_SERVER = 'mqtt://localhost:1883'
const CLIENT_NUM = 100
const STEP = 5000 // 模拟采集时间间隔 ms
const AWAIT = 5000 // 每次发送完后休眠时间，防止消息速率过快 ms
const CLIENT_POOL = []
startMock()
function sleep(timer = 100) {
return new Promise(resolve => {
setTimeout(resolve, timer)
})
}
async function startMock() {
const now = Date.now()
for (let i = 0; i < CLIENT_NUM; i++) {
const client = await createClient(`mock_client_${i}`)
CLIENT_POOL.push(client)
}
// last 24h every 5s
const last = 24 * 3600 * 1000
for (let ts = now - last; ts <= now; ts += STEP) {
for (const client of CLIENT_POOL) {
const mockData = generateMockData()
const data = {
...mockData,
id: client.options.clientId,
ts,
}
client.publish('sensor/data', JSON.stringify(data))
}
const dateStr = new Date(ts).toLocaleTimeString()
console.log(`${dateStr} send success.`)
await sleep(AWAIT)
}
console.log(`Done, use ${(Date.now() - now) / 1000}s`)
}
/**
* Init a virtual mqtt client
* @param {string} clientId ClientID
*/
function createClient(clientId) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const client = mqtt.connect(EMQX_SERVER, {
clientId,
})
client.on('connect', () => {
console.log(`client ${clientId} connected`)
resolve(client)
})
client.on('reconnect', () => {
console.log('reconnect')
})
client.on('error', (e) => {
console.error(e)
reject(e)
})
})
}
/**
* Generate mock data
*/
function generateMockData() {
return {
"temperature": parseFloat(Mock.Random.float(22, 100).toFixed(2)),
"humidity": parseFloat(Mock.Random.float(12, 86).toFixed(2)),
"volume": parseFloat(Mock.Random.float(20, 200).toFixed(2)),
"PM10": parseFloat(Mock.Random.float(0, 300).toFixed(2)),
"pm25": parseFloat(Mock.Random.float(0, 300).toFixed(2)),
"SO2": parseFloat(Mock.Random.float(0, 50).toFixed(2)),
"NO2": parseFloat(Mock.Random.float(0, 50).toFixed(2)),
"CO": parseFloat(Mock.Random.float(0, 50).toFixed(2)),
"area": Mock.Random.integer(0, 20),
"ts": 1596157444170,
}
}组件安装完成，模拟数据写入成功后，按照 Grafana 可视化界面的操作指引，完成业务所需数据可视化配置。
Grafana 的 TDengine 数据源需要手动安装插件，具体安装范式以 TDengine 文档为准。
添加数据源，即显示的数据源信息。选取 TDengine类型数据源，输入连接参数进行配置，默认情况下，关键配置信息如下：
在 EMQ X Sample 仓库获取Grafana 仪表盘导出文件导入即可查看图表示例。
添加好数据源后，添加需要显示的数据仪表盘信息。仪表盘为多个可视化面板的集合，点击 New Dashboard后，选择 + Query通过查询来添加数据面板。
创建面板需要四个步骤，分别是 Queries(查询)、 Visualization(可视化)、 General(图表配置)、 Alert(告警)，创建时间
使用 Grafana 的可视化查询构建工具，查询出所有设备的平均值。
以下 SQL 按照指定时间段（$form $to）、指定时间间隔($interval)，查询出数据中关键指标的平均值：
select avg(temperature), avg(humidity), avg(volume), avg(PM10), avg(pm25), avg(SO2), avg(NO2), avg(CO) from test.sensor_data where coll_time >= $from and coll_time < $to interval($interval)
Visualization默认不做更改， General里面修改面板名称为 历史平均值，如果需要对业务进行监控告警，可以在 Alert里编排告警规则，此处仅做可视化展示，不使用此功能。
完成创建后，点击左上角返回按钮，该 Dashboard 里成功添加一个数据面板。点击顶部导航栏 保存图标，输入 Dashboard 名称完成 Dashboard 的创建。
继续点击 Dashboard 的 Add panel按钮，添加最大值、最小值图表。操作步骤同添加平均值，仅对查询中 SELECT统计方法字段做出调整，调整为 AVG函数为 MAX与 MIN：
select max(temperature), max(humidity), max(volume), max(PM10), max(pm25), max(SO2), max(NO2), max(CO), min(temperature), min(humidity), min(volume), min(PM10), min(pm25), min(SO2), min(NO2), min(CO) from test.sensor_data where coll_time >= $from and coll_time < $to interval($interval)
保存仪表盘，拖拽调整每个数据面板大小、位置，最终得到一个视觉效果较好的数据仪表盘。仪表盘右上角可以选择时间区间、自动刷新时间，此时设备持续发送数据采集数据，仪表盘数据值会有所变动，实现了比较好的可视化效果。
Q: 为什么 Grafana 中没有图标数据？
请拖动时间范围，检查、确保所选时段内有数据
Q: EMQ X 开源版和 EMQ X 企业版写入 TDengine 功能上有什么区别？
开源版使用 Webhook + TDengine RESTful Connector，两边都有一定的性能损耗，最大写入速度约为 700 条/秒
企业版使用 EMQ X 原生插件，能够做到 20,000 条/秒写入
Q: 规则执行了，但是写入不了数据？
请检查认证信息是否配置正确，请求头、连接地址、端口等信息是否匹配 TDengin 版本
至此我们借助 EMQ X + TDengine 完成了物联网数据传输、存储、展现整个流程的系统搭建，读者可以了解到 EMQ X 丰富的拓展能力与 TDengine 完备的大数据平台特性在物联网数据采集中的应用。深入学习掌握 Grafana 的其他功能后，用户可以定制出更完善的数据可视化乃至监控告警系统。
感谢各位的阅读，以上就是“EMQ X+TDengine怎么搭建MQTT物联网可视化平台”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对EMQ X+TDengine怎么搭建MQTT物联网可视化平台这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！