智能收集智能家居数据的物联网数据

作者：Chris Churilo / 产品，用例
2017年8月22日

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无论我接触多少客户，他们开发的有趣产品和将InfluxData组件巧妙地融入解决方案的方式总是让我感到惊喜！以下是我们德国慕尼黑的智能家居客户，tado°的产品为例。tado°提供智能恒温器解决方案，可以提前预知您的到达，确保家中温度既舒适又环保。他们的产品不仅使消费者在能源消耗上变得高效，而且在收集正确指标和事件并将信息上传到智能手机应用方面也极为高效。这种效率付出了代价，因为他们必须使InfluxQL支持他们的应用，好消息是他们的工作不仅使查询正常工作，而且他们能够在使用LAST()查询的查询中获得了200倍的速度提升。

继续阅读，看看我们的朋友tado°的这次旅程。

背景

tado°是一家德国慕尼黑的 公司，通过推出智能空调控制和智能恒温器改变了家庭能源消耗的方式。公司名称tado°是对日语单词“Tadaima”（おかえりなさい）的改编，这是您回家时说的话。当您回家时，家里的人会认出您的到来，并回应“おかえりなさい”。这种友好的互动是tado°产品工作的核心。通过使用地理感知应用，tado°会根据居民的位置自动调整温度，使家庭在达到更高舒适度的同时，显著节省能源成本。

为了支持这种互动，用户需要在每部居民的手机上安装与tado°智能手机应用绑定的tado°智能恒温器。用户设置温度阈值（在家、外出、在家睡眠时间等），然后tado°智能系统收集实际室温，并将其与阈值和每位居民的地理位置进行比较。如果所有居民都外出，则温度将自动调整到外出温度。一旦居民接近家，系统就会根据设定的阈值调整温度，这样当居民最终回家时，温度就是预定的水平——无需等待！

收集和使用什么

以下是支持自动温度调整和智能手机应用中的用户报告（图表）所需收集的基本数据集

  • 家庭温度阈值
  • 每位居民的地理定位以确定在家或外出状态
  • 家庭温度（我们假设只有一个区域）

看起来很简单，对吧？那么让我介绍一下tado°在他们的网络研讨会中阐述的挑战和解决方案：

  • 恒温器由电池供电，由于它们使用射频与网关通信，这可能会很快耗尽电池，因此它们将室内温度传输频率限制在每几秒钟一次。
  • 设备仅报告大于0.1°的室内温度变化，这可能需要相当长的时间才能触发。
  • 用户报告要求
    • 峰值请求率为每秒10个请求（大多数请求都是当天的数据）
    • 对这些报告要求500ms的响应时间
    • 数据保留12个月

tado°为用户报告收集哪些时间序列数据？

    • 连续数据 - 室内温度 - 这些是持续变化的值，在用户报告中以15分钟间隔绘制。例如
      • 0:00: 64.5°
      • 0:15: 64.1°
      • 0:30: 63.9°
    • 离散状态 - 家中 vs. 外出 - 这不会经常改变，并且状态变化的准确时间很重要。例如
      • 0:00 - 7:43 - 在家中
      • 7:43 - 16:13 - 外出
      • 16:13 - 0:00 - 在家中
  • 用户报告模式 - 每个唯一的客户都有一个homeID
    • 测量：家
    • 标签：homeID
    • 字段：insideTemperature, tadoMode
    • 保留：12个月

因此，这是查询整个一天（2017年5月15日）室内温度的InfluxDB查询。您可以看到，他们正在寻找ID为42的客户在24小时内的室内温度，并按15分钟间隔分组。

SELECT insideTemperature

FROM home

>WHERE "homeID" = '42'

   AND time => "2017-05-15T02:00:00.000Z" AND time < "2017-05-16T02:00:00.000Z"

GROUP BY time(900s) FILL(previous)

由于他们提供消费者服务，他们需要确保提取的数据符合客户所在的时区，而不是显示UTC时间，因此上述查询中使用的时间设置为UTC时间凌晨2点。

此外，查询区间的开始值可能为空，因此他们需要创建额外的查询来确定最后一个温度值，并在查询区间的开始使用它。如图所示，查询的前两个区间为空；然而，您可以使用之前在该时段之前记录的最后温度01:42，因为只有当从先前时间发生变化时才会记录温度。

time interval

SELECT LAST(insideTemperature)

FROM home

WHERE "homeID" = '42'

AND time => "2017-01-03T11:52:13.354Z" AND time < "2017-05-15T02:00:00.000Z"

在上面的查询中，他们将下限设置为账户创建日期，因为他们知道在此之前没有进行任何测量，并将上限设置为查询的开始。

他们使用类似的查询集来提取数据，这些数据有助于应用程序知道客户是否处于家中或外出模式。这些数据用于设置正确的家庭温度，并用于生成智能手机应用程序中的报告，因此对于tado°来说，这些查询的性能非常重要。

下一步

我鼓励您观看网络研讨会，其中tado°团队将详细介绍他们与InfluxData、这些查询以及一些其他优化的体验，这些优化有助于使他们的应用程序运行顺畅。他们还讨论了一些他们面临的挑战以及他们如何克服这些挑战。此外，还有一份书面案例研究，其中他们回顾了他们的数据架构以及从创建MySQL原型到构建支持超过10万客户的InfluxData生产就绪解决方案的历程。

tado°案例研究 | tado°网络研讨会 | tado°概述

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