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建立物联网基础设施进行农业教育的经验
摘 要
物联网（IoT）迅速普及，并在农业，医疗保健，工业和家庭自动化等垂直领域创造了前所未有的机会。农业教育需要培养专业人才，使他们能够利用运输工具提供的这些机会。为了实现这一目标，我们正在建设一个物联网基础设施，以支持大学的农业和科学教育。我们的目标是建立基础架构，以最低的技术技能快速构建多种多样的物联网应用。提出的解决方案还支持异构传感器设备，并且可扩展以处理不断增加的传感器数量。在本文中，我们以软件为中心描述了我们的loT解决方案的设计和实现。我们介绍了最终系统的细节，讨论了在项目中吸取的教训，并确定了我们继续工作的方向。
关键词：物联网云计算应用；平台农业教育
1.简介
随着物联网（IoT）的快速增长，据估计，到2020年，将有263亿个“事物”连接到互联网[l]。物联网正在扩展到许多领域，例如家庭自动化，智能电网，工业，农业等因此，需要培养这些领域的专业人员，他们对物联网在未来的发展具有丰富的知识，并能够利用其中提出的巨大机会[2]。为了实现这一目标，我们在昆士兰大学加顿分校的校园中，建立了用于农业和科学教育的物联网基础设施。
构建物联网解决方案（或大多数以软件为中心的系统）的常用方法考虑了一组最终用户需求。尽管软件需求本质上是动态变化的，但是当人们冒险构建系统时，通常会有一些关于一般高级用例的观念。但是，在目前的情况下，很明显，我们需要构建一种能够满足当前未知的未来要求的解决方案。也就是说，我们的目标是建立一个基础架构，以允许快速构建用于教育和研究目的的多种物联网应用程序。该基础设施将用于农学，动物科学，园艺，野生生物生态，水管理，统计学和化学等课程。由于这些要求的性质不同，基础设施还应该能够支持异构传感设备。还期望针对这些不同的课程/学术需要构建各种最终用户应用程序。一个重要的限制是，由于研究所可能并不总是能够与软件开发人员联系，因此非程序员应该可以构建新的应用程序。
因此，我们的任务是建立一个物联网基础设施，以：a）支持不同类型的loT传感器设备；b）具有可扩展性以应对不断增加的传感器数量；c）允许轻松地为不同/未知的用户需求构建不同的Uis；d）可以扩展，以提供反馈并控制传感/执行器。随着LoT应用程序开发仍处于起步阶段，此任务的关键意义在于，它有一个附加的标准，即在可能没有程序员的情况下，满足将来的需求。
在本文中，我们描述了构建物联网基础设施来满足这些要求的第一次迭代的结果。应当指出，我们刻意采取以软件为中心的观点。在项目的硬件实现方面，涉及传感器节点，网格技术使用d及其部署在[3]中进行了描述。本文的主要贡献包括：现有物联网平台和可视化工具包的比较；拟议的物联网基础设施的描述，其设计和实施；以及对经验教训的讨论，包括已发现的缺点和未来的改进。
本文的其余部分结构如下。在下一部分中，我们简要介绍了拟议的IoT4SSAE系统，比较了当前项目中使用的几种现有IoT工具，并描述了选择的原因。然后，第3节介绍了IoT4SSAE系统的设计和实现。接下来是讨论和结论
2. loT4SSAE系统
提议的IoT4SSAE（用于智能科学和农业教育的物联网）系统是基于云的IoT基础架构，它与传感器和最终用户应用程序无关。它的两个主要目标是：a）收集和存储从各种现场部署的传感器流式传输的实时生物物理数据，以及b）提供一个平台来快速开发各种可对其进行可视化/分析的Web /移动/其他应用程序物联网传感器数据。
图一 拟议的物联网基础架构
图1提供了所建议的基础结构的体系结构概述。该系统的重点是为农业和科学教育开发创新的电子学习应用程序，但可以预见，该平台还将在将来支持研究和农场管理。
提议的基础结构的一些预期功能如下。由于基础架构与传感器设备无关，并且不同的设备可以使用不同的通信机制，因此它应该为数据输入提供多条路径。它还应具有可扩展性，以支持传感器数量，最终用户和数据量方面的增长。基础结构应提供轻松组装新用户界面和应用程序的机制。虽然期望使用现有软件组件来构建它，但是为了降低成本并避免供应商锁定，首选自由/开放源代码软件。接下来将描述现有物联网软件工具之间的比较以及有关用于构建物联网基础设施的工具选择的讨论。
2.1.选择一个平台
随着loT的日益普及，Internet上充斥着各种“支持loT的软件”，并且新软件几乎每天都在涌现[4]。许多供应商还将其软件产品重新定位到loT域，所有主要的云供应商都提供专用的loT产品（例如Azure loT Suite [5]，AWS IoT [6]，Google Cloud IoT [7]，IBM Watson loT [8]） 。这些“物联网支持”软件的范围从可以使用Raspberry-Pi启用家用设备的Internet启用的应用程序，到提供多种功能并可以扩展到数百万种设备的复杂平台。也有开源和商业应用程序，其中许多提供至少某种形式的loT软件将它们自己描述为“ IoT平台”或“ loT框架”，但它们的功能却有很大差异[9]。在当前项目的背景下，loT平台的主要目的是充当集线器，将异构传感器设备和来自它们的数据链接到多个应用程序。
bull;能够从异构传感器接收数据并以灵活的格式存储它们
bull;提供机制来构建利用实时和历史数据的应用程序
bull;健壮且可扩展（随着设备数量，数据量和应用程序使用率的增加）
bull;能够在本地部署（而不是基于云的服务）
bull;提供传感器设备管理功能（即维护传感器注册表并能够向设备发送命令），以及
bull;得到活跃社区或供应商的支持。
在初步搜索了许多可用的IoT平台/框架/工具包之后，选择了五个平台作为IoT4SSAE的核心候选对象。接下来简要介绍每个平台，然后讨论选择我们的原因。
ThingWorx（www.thingworx.com）是针对loT的全面的商业端到端解决方案，其中包括基于Web的IDE，具有拖放式可视化构建功能，并支持分析。它可以在本地部署，还具有多种数据输入机制，包括MQTT [10]协议支持，REST应用程序编程接口（API），特定于编程语言的SDK（即软件开发工具包）和用于多种类型设备的专用连接器。
Senti / a [11]是巴塞罗那市议会开创的面向智慧城市的开源“传感器和执行器平台”。它通过REST APL支持数据输入和应用程序创建Sentilo带有基本的管理应用程序，该应用程序包含基于Map的可视化和简单的时间序列图查看
SiteWhere [12]是具有活动社区和详细文档的开源物联网平台。它支持多种数据入口机制，包括MQTT，REST，AMQP [13]和Stomp [14]。它没有内置的可视化功能。可以通过提供的REST APis将外部应用程序连接到它。此外，SiteWhere由管理UT组成，该UT对设备管理提供全面支持，并能够向设备发送命令。
Kaa [I 5]是用于物联网的高性能开源中间件平台，也提供商业支持。“ Kaa服务器”处理与设备和外部系统的通信，以进行分析，可视化等，并且可以部署在群集中以实现更好的可扩展性。需要在物联网设备上部署“ Kaa SDK”，以使其与服务器建立通信连接。该SDK提供C，C ，Objective-C和Java版本，以支持
ThingSpeak [16]将自己标识为一个开源应用程序和API，以“从瘦gs存储和检索数据”。尽管将其描述为基于云的服务（即软件即服务），但是由于其源代码是免费提供的，因此可以在内部部署该应用程序。借助可视化和数据分析ThingWorx是首批考虑的选项之一，因为它是一个完整的端到端loT解决方案，其中包含平台组件以及轻松创建可视化功能的能力。基于设备数量和消息量的成本结构意味着随着系统的发展，ThingWorx涉及的成本将太高。Sentilo是免费的开源软件，开箱即用即可提供简单的可视化效果，非常有用。但是，它不支持IoT专用协议，例如MQTT。此外，在初始测试过程中遇到的技术问题，以及我们找不到Sentilo集群部署非常大的证据这一事实，促使我们寻找其他解决方案。尽管Kaa项目似乎是一个理想的选择，但其主要缺点是要求将Kaa客户端SDK安装在IoT设备上。与MatLab紧密集成的ThingSpeak提供了强大的分析和可视化功能。但是，它仅对小型部署是免费的，因此未作进一步考虑。SiteWhere是免费的开源软件，支持多种IoT通信协议，并且拥有活跃的用户社区。尽管它没有任何内置的可视化功能，但它由具有设备管理功能的综合管理UI组成。最重要的是，在最初的测试中，事实证明它易于使用且稳定。因此，决定使用SiteWhere作为当前项目的基础。
2.2.选择可视化工具
除了物联网平台，还必须选择用于生成基于Web的可视化的工具。本小节介绍了选择标准，候选人和最终选择结果。所需的功能是：a）生成不同类型的图表以显示“时间序列”数据的能力；b）生成基于地图的数据视图的能力；c）可视化可嵌入到Web应用程序中；d）支持近实时查看数据；e）无需编程即可创建新型可视化的能力；t）是免费或开源软件。
所考虑的软件工具为Tableau（www.tableau.com），ZoornData（www.zoomdata.com），Freeboard .io(http://freeboard.io ），Grafana（https://grafana.com）和DGLux5 [17]。由于没有编程技能就需要创建新的可视化文件，因此未考虑使用D3js（https://d3js.org）和leajlet js（http://leatletjs.com）之类的库。
尽管Tableau是具有强大功能的领先分析/可视化工具，但它专为静态数据而设计，刷新数据连接的时间限制为15分钟，并且需要JavaScript解决方法来实现更频繁的刷新。由于此限制和高价，Tableau在当前项目中未被考虑使用。ZoomData是一种成本较低的商业分析和可视化工具，重点在于可视化大数据。它能够处理实时数据，但是在ZoomData图表中，垂直轴应始终为“体积”，或者为总和，平均值，最小值或最大值之一，这使绘制简单的时间序列数据成为一个问题。Freeboard.io是用于为loT应用程序创建可视化效果的托管服务。它允许使用拖放方法轻松创建IoT仪表板中所需的大多数组件（例如，图表，地图，图像）。它仅免费提供“公共”仪表板，并且需要订阅才能创建私有仪表板。此外，仅Freeboard的客户端组件可用作开源。Grafana是一种类似的可视化服务，是免费的开源软件。它专注于时间序列数据，不支持现成的基于地图的可视化。使用Grafana插件可以获得对基于地图的可视化的某些支持。DGLux5是用于物联网的商业快速应用开发工具。它由基于浏览器的IDE组成，并使用拖放式可视化编程方法创建逻辑序列。它支持多个后端数据连接器，还可以生成基于地图的可视化。还有一个学术计划，允许教育机构免费使用DGLux5。
从上面的内容中，DGLux5因其强大的功能，支持的可视化拖放构建和零成本（用于学术目的）而被选择用于创建可视化和仪表板。但应注意，此选择不会阻止使用其他软件工具来创建可视化应用程序和仪表板。
图2 IoT4SSAE系统概述
3.设计与实现
本节介绍了IoT4SSAE系统的设计和实现。图2说明了组成系统的组件，它们的通信路径以及与外部实体的交互。
该系统不直接与IoT传感器通信，而是依靠中间网关设备向/从传感器中继信息。传感器数据（即测量值）使用两种方法摄取：a）通过MQTT消息，以及b）MySQL数据库同步。以下组件说明涵盖了这两种方法。
MQTT代理-MQTT是针对物联网的轻量级机器对机器连接协议，并在许多loT设备/平台中受支持。loT4SSAE系统包含一个MQTT消息传递代理，该代理从网关设备s接收loT传感器数据。现场网络当前由制造商Libelium的多个网关设备组成，这些设备具有内置的MQTT连接器软件。每个网关将JSON（http://json.org）格式的消息发布到代理上的“主题”。主题的格式为MES HLI UM / lt;Me shli umIDgt;，其中lt;Me shli um I Dgt;对于每个网关都是唯一的。
Swdatabroker-此内部开发的Java（Spring Framework）应用程序的功能是过滤和清除传入的MQTT消息，以使其与SiteWhere兼容。它订阅MQTT主题“ MESHLI UM /＃”，并接收所有传入消息。不会显示与预期消息格式不兼容的消息。数据值将转换为数字值，并且在数据值是非数字（例如风向）的情况下，它将被移动到消息的元数据部分。然后，已清除的消息将在主题“ SiWhere / i np”下发布回MQTT代理。
SiteWhere-SiteWhere接受通过MQTT提取到系统并通过s
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