Wifi設(shè)備監(jiān)管

公司通過(guò)監(jiān)管系統(tǒng)維護(hù)Wifi設(shè)備屬性、采集Wifi設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。當(dāng)需要Wifi設(shè)備上、下線(xiàn)時(shí)，通過(guò)監(jiān)管系統(tǒng)操作完成設(shè)備的添加、下線(xiàn)，同時(shí)可通過(guò)系統(tǒng)修改、增加設(shè)備屬性信息，如：設(shè)備mac地址、設(shè)備型號(hào)、設(shè)備地理位置等。設(shè)備上線(xiàn)后，會(huì)定期向系統(tǒng)推送監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，從而完成設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集。采集數(shù)據(jù)包含：cpu、內(nèi)存、連接數(shù)、Wan口流量與流速、2.4G與5G模塊的信道數(shù)據(jù)等。

通過(guò)分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)指標(biāo)、分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)將問(wèn)題設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)修改為：預(yù)警、報(bào)警。借助系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)部門(mén)可以快速獲取問(wèn)題設(shè)備列表、了解設(shè)備分布、查詢(xún)歷史監(jiān)控指標(biāo)。同時(shí)，也可以精確鎖定老設(shè)備從而方便設(shè)備升級(jí)，或者為長(zhǎng)期負(fù)載率較高的位置擴(kuò)充Wifi設(shè)備提供數(shù)據(jù)依據(jù)；

功能需求

1、管理Wifi設(shè)備，通過(guò)系統(tǒng)上線(xiàn)新設(shè)備、下線(xiàn)老設(shè)備；

2、系統(tǒng)擁有分組管理能力、標(biāo)簽檢索能力；

3、高并發(fā)海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集能力；

4、管理所有設(shè)備的地理分布；

5、查詢(xún)某一區(qū)域內(nèi)所有設(shè)備的位置；

6、查詢(xún)【某設(shè)備】在【某段時(shí)間】【不同指標(biāo)】的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；

7、低成本持久化所有數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值 等等....

系統(tǒng)樣例，如下所示：官網(wǎng)控制臺(tái)地址：項(xiàng)目樣例

技術(shù)需求

通常，用戶(hù)在設(shè)計(jì)方案是會(huì)重點(diǎn)考慮以下四個(gè)主要的技術(shù)需求：

第一、需要有強(qiáng)大的查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)能力，實(shí)現(xiàn)Wifi設(shè)備的管理；

第二、支撐設(shè)備高并發(fā)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)庫(kù)需要強(qiáng)大的寫(xiě)入性;

第三、數(shù)據(jù)持久化需求導(dǎo)致數(shù)據(jù)膨脹，但歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)多為冷數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)成本需要盡可能低； 第四、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)未來(lái)挖掘潛在價(jià)值較高，產(chǎn)品下游需要有較好的計(jì)算生態(tài)；

表格存儲(chǔ)方案

表格存儲(chǔ)（Tablestore）在四個(gè)重要技術(shù)需求上完全滿(mǎn)足要求：

其一、表格存儲(chǔ)新商業(yè)化不久的多元索引（SearchIndex）功能支持多維檢索、GEO查詢(xún)等功能，完全滿(mǎn)足元數(shù)據(jù)管理需求；

其二、基于LSM tree打造的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以輕松應(yīng)對(duì)海量高并發(fā)，零運(yùn)維輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的不斷膨脹，理論上無(wú)上限；

其三、表格存儲(chǔ)按量計(jì)費(fèi)，提供容量型、高性能型兩種實(shí)例類(lèi)型，容量型對(duì)冷數(shù)據(jù)更適宜，提供了更低存儲(chǔ)成本；

其四、更重要的，表格存儲(chǔ)擁有較為完善的計(jì)算生態(tài)，提供全、增量通道服務(wù)，提供流、批一體的計(jì)算體系，對(duì)未來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)價(jià)值挖掘提供渠道；

表格存儲(chǔ)在時(shí)序場(chǎng)景需求的技術(shù)點(diǎn)上擁有極高的匹配，而基于時(shí)序場(chǎng)景打造的時(shí)序模型（Timestream）更是將時(shí)序場(chǎng)景通用功能，封裝成易用的接口，使用戶(hù)更容易的基于表格存儲(chǔ)打造Wifi設(shè)備監(jiān)管系統(tǒng)；

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

首先，我們?cè)谠诒砀翊鎯?chǔ)中抽象出兩類(lèi)數(shù)據(jù)，分別是meta類(lèi)數(shù)據(jù)（設(shè)備元數(shù)據(jù)）、data類(lèi)數(shù)據(jù)（監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）；下面對(duì)兩類(lèi)數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單介紹。

WiFi設(shè)備元數(shù)據(jù)

meta數(shù)據(jù)管理著用戶(hù)時(shí)間線(xiàn)的屬性信息，支持指標(biāo)、標(biāo)簽、屬性、地理位置、更新時(shí)間等參數(shù)，模型會(huì)為所有屬性創(chuàng)建相應(yīng)的索引，提供多維度條件組合查詢(xún)（包含GEO查詢(xún)）。其中Identifier是時(shí)間線(xiàn)的標(biāo)識(shí)，包含兩部分：name部分（監(jiān)控指標(biāo)標(biāo)識(shí)）、tags部分（固有不可變參數(shù)集合）。

在本樣例中，我們將“wifi”作為指標(biāo)分類(lèi)，mac地址作為不可變tag，而將其他屬性作為可變Attributes存放為屬性信息；

設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

data數(shù)據(jù)管理著各個(gè)時(shí)間線(xiàn)的監(jiān)控狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以為量化數(shù)據(jù)、地理位置、文字表述任意類(lèi)型。data數(shù)據(jù)按照+有序排列，因而同一時(shí)間線(xiàn)的所有數(shù)據(jù)基于時(shí)間有序，這種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，極大的提升了時(shí)間線(xiàn)的查詢(xún)效率。

我們將設(shè)備的十幾個(gè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)某一時(shí)間點(diǎn)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存放為一行數(shù)據(jù)，不同屬性對(duì)應(yīng)不同列；依據(jù)不同測(cè)監(jiān)控維度，用戶(hù)只需提供不同的columnToGet字段，獲取不同監(jiān)控維度的部分指標(biāo)數(shù)據(jù)，即可對(duì)應(yīng)不同監(jiān)控指標(biāo)，如：WAN口流量：對(duì)應(yīng)wan_total_in與wan_total_out兩個(gè)字段；

讀、寫(xiě)接口

寫(xiě)數(shù)據(jù)

寫(xiě)數(shù)據(jù)提供兩類(lèi)接口：Wifi設(shè)備添加、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)寫(xiě)入

• Wifi設(shè)備添加：如果新增一個(gè)Wifi設(shè)備，需要首先向meta表中插入一條設(shè)備meta數(shù)據(jù)，通過(guò)metaTable.put(Meta)創(chuàng)建或修改meta信息；
• 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)寫(xiě)入：創(chuàng)建完meta后，wifi設(shè)備端就可以定時(shí)、周期性地采集監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)推送、寫(xiě)入到data表；模型設(shè)計(jì)上可支持多精度表管理，用戶(hù)可以根據(jù)自身需求管理多個(gè)精度的data數(shù)據(jù)

讀數(shù)據(jù)

與寫(xiě)數(shù)據(jù)一樣，針對(duì)兩類(lèi)數(shù)據(jù)提供了兩類(lèi)讀接口：Wifi設(shè)備查詢(xún)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)讀取

• Wifi設(shè)備查詢(xún)：根據(jù)設(shè)備分組、設(shè)備狀態(tài)、地理位置等多維度條件組合，獲取對(duì)應(yīng)wifi設(shè)備列表，掌握設(shè)備的最新?tīng)顟B(tài)；
• 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)讀?。夯趩蝹€(gè)meta的Identifier，獲取該設(shè)備某段時(shí)間內(nèi)、某一指標(biāo)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

核心代碼

SDK與樣例代碼

SDK：時(shí)序模型Timestream模型集成于表格存儲(chǔ)的SDK中，已在4.11.0版本中支持：

dependency>
 groupId>com.aliyun.openservices/groupId>
 artifactId>tablestore/artifactId>
 version>4.11.0/version>
/dependency>

代碼開(kāi)源：https://github.com/aliyun/tablestore-examples/tree/master/demos/WifiMonitor

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

在創(chuàng)建完成實(shí)例后，用戶(hù)需要通過(guò)時(shí)序模型的sdk創(chuàng)建相應(yīng)的meta表、data表： 不同精度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存放不同表，用表名作區(qū)分，根據(jù)不同range的查詢(xún)，需要不同精度的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)例中僅用了一個(gè)精度，用戶(hù)可根據(jù)自身需求設(shè)計(jì)多個(gè)表；

private void init() {
 AsyncClient asyncClient = new AsyncClient(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret, instance);
 TimestreamDBConfiguration conf = new TimestreamDBConfiguration("metaTableName");
 TimestreamDBClient db = new TimestreamDBClient(asyncClient, conf);
}

public void createTable() {
 db.createMetaTable(Arrays.asList(
 new AttributeIndexSchema("group", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
 new AttributeIndexSchema("id", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
 new AttributeIndexSchema("status", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
 new AttributeIndexSchema("version", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
 new AttributeIndexSchema("location", AttributeIndexSchema.Type.GEO_POINT)
 ));
 db.createDataTable("dataTableName");
}

數(shù)據(jù)寫(xiě)入

數(shù)據(jù)寫(xiě)入主要分兩部分，meta表添加新Wifi設(shè)備、data表采集設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

添加新Wifi設(shè)備（meta表寫(xiě)入）

//metaWriter對(duì)應(yīng)meta表，提供讀、寫(xiě)接口
TimestreamMetaTable metaWriter = db.metaTable();

//identifier作為時(shí)間線(xiàn)的身份標(biāo)識(shí)（unique），含：Name、Tags，
TimestreamIdentifier identifier = new TimestreamIdentifier.Builder("wifi")
 .addTag("mac", "mock:mac:1:1")
 .build();

//基于identifier創(chuàng)建meta對(duì)象，并為meta設(shè)置更多屬性，Attributes為屬性參數(shù)
TimestreamMeta meta = new TimestreamMeta(identifier)
 .addAttribute("group", "group-1")
 .addAttribute("id", "id-1")
 .addAttribute("version", "v1.0")
 .addAttribute("status", "normal")
 .addAttribute("location", "30,120");

//創(chuàng)建新的時(shí)間線(xiàn)，然后寫(xiě)入監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)
metaWriter.put(meta);

采集Wifi設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)（data表寫(xiě)入）

//dataWriter分別對(duì)應(yīng)data表，提供讀、寫(xiě)接口
TimestreamDataTable dataWriter = db.dataTable("dataTableName");
TimestreamMeta meta；//meta上一步已經(jīng)構(gòu)建

//創(chuàng)建新的時(shí)間線(xiàn)，然后寫(xiě)入監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)
dataWriter.asyncWrite(
 meta.getIdentifier(),//Identifier identifier
 new Point.Builder(i, TimeUnit.SECONDS)
 .addField("cpu", 30)
 .addField("ram", 29)
 .addField("flash_used", 20)
 .addField("flash_total", 1048576)
 .build()
);

數(shù)據(jù)讀取

數(shù)據(jù)讀取分為兩類(lèi)：Wifi設(shè)備列表查詢(xún)與設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)查詢(xún)

查詢(xún)Wifi設(shè)備列表（meta表讀?。?/strong>

//reader對(duì)應(yīng)meta表，提供讀、寫(xiě)接口，此處名字為突出讀功能
TimestreamMetaTable metaReader = db.metaTable();

//構(gòu)建篩選條件
Filter filter = new AndFilter(Arrays.asList(
 Name.equal("wifi"),
 Tag.equal("mac", "mock:mac:1:1"),
 Attribute.inGeoDistance("location", "30,120", 100000)
));

IteratorTimestreamMeta> iterator = metaReader
 .filter(filter)
 .fetchAll();

while (iterator.hasNext()) {
 TimestreamMeta meta = iterator.next();//deal with metas
}

//dataWriter分別對(duì)應(yīng)data表，提供讀、寫(xiě)接口
TimestreamDataTable dataReader = db.dataTable("dataTableName");
TimestreamMeta meta；//基于已獲取的meta列表，分別獲取每個(gè)時(shí)間線(xiàn)的有序監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

IteratorPoint> iterator = reader.get(meta.getIdentifier())
 .select("flash_used", "flash_total")//設(shè)置返回的列
 .timeRange(TimeRange.range(0, Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS))
 .fetchAll();

while (iterator.hasNext()) {
 Point point = iterator.next();//deal with points
 long timestamp = point.getTimestamp(TimeUnit.MILLISECONDS);//毫秒單位時(shí)間戳
 long flashUsed = point.getField("flash_used").asLong();//獲取該點(diǎn)long類(lèi)型的數(shù)據(jù)大小監(jiān)控
 long flashUotal = point.getField("flash_total").asLong();//獲取該點(diǎn)long類(lèi)型的數(shù)據(jù)大小監(jiān)控
}