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Niagara数据采集平台配置图解全过程(网络首发文档)

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简介:
本文档详尽解析Niagara数据采集平台的配置步骤,提供一系列清晰的操作指导与示意图,帮助用户快速掌握其设置流程。 Niagara 数据采集平台是一款强大的监控和管理系统,在建筑自动化、能源管理和工业控制系统等领域广泛应用。配置此平台涉及多个步骤,以下将详细解析整个流程: 1. **登录**: 通过HTTP协议访问Niagara平台,并使用预设的用户名和密码进行登录。通常,默认的用户名与电脑登录名一致,而默认密码为空或已设定。 2. **启动服务**: 成功登录后,在界面上双击相应列以启动Niagara的服务,确保系统能够接收并处理来自各个设备的数据。 3. **Open Station (FOX)**: 在左侧树状视图中打开“Open Station (FOX)”部分。这是管理与外部设备连接的关键区域。 4. **配置Station**: 创建一个新的文件夹,并命名为您想要连接的设备名称,在此文件夹内添加Ramp,用于设置数据点配置。 5. **OBIX Network驱动安装**: 在Drivers部分中建立一个OBIX Network驱动,这包括新建名为obix的文件夹并将obixNetwork拖入其中。然后配置OBIX Client,并指定URL连接地址和端口信息。 6. **数据点创建与验证**: 进入points区域进行数据点查看及配置。使用discover功能检查数据传输状态;接着,在此区域内创建一个numeric writable类型的数据点并将其链接到Ramp (test3)。确认所有设置正确后,观察To String栏中的变化以确保数据已成功接收。 7. **验证连接**: 在另一台电脑的浏览器中输入配置好的URL,并逐级深入至对应的data point查看val字段是否有值来进一步验证数据传输是否正常进行。 8. **展示结果**: 当通过浏览器访问到的数据点标签中的href属性与之前创建的设备数据点相匹配,且val字段有数值时,则表示从Niagara平台成功发送了数据至目标设备,并完成了整个配置过程。 以上步骤说明了如何使用Niagara进行基本的数据采集和传输。在具体应用中可能需要进一步的定制化设置以满足特定需求。

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客服
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  • Niagara
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    本文档详尽解析Niagara数据采集平台的配置步骤,提供一系列清晰的操作指导与示意图,帮助用户快速掌握其设置流程。 Niagara 数据采集平台是一款强大的监控和管理系统,在建筑自动化、能源管理和工业控制系统等领域广泛应用。配置此平台涉及多个步骤,以下将详细解析整个流程: 1. **登录**: 通过HTTP协议访问Niagara平台,并使用预设的用户名和密码进行登录。通常,默认的用户名与电脑登录名一致,而默认密码为空或已设定。 2. **启动服务**: 成功登录后,在界面上双击相应列以启动Niagara的服务,确保系统能够接收并处理来自各个设备的数据。 3. **Open Station (FOX)**: 在左侧树状视图中打开“Open Station (FOX)”部分。这是管理与外部设备连接的关键区域。 4. **配置Station**: 创建一个新的文件夹,并命名为您想要连接的设备名称,在此文件夹内添加Ramp,用于设置数据点配置。 5. **OBIX Network驱动安装**: 在Drivers部分中建立一个OBIX Network驱动,这包括新建名为obix的文件夹并将obixNetwork拖入其中。然后配置OBIX Client,并指定URL连接地址和端口信息。 6. **数据点创建与验证**: 进入points区域进行数据点查看及配置。使用discover功能检查数据传输状态;接着,在此区域内创建一个numeric writable类型的数据点并将其链接到Ramp (test3)。确认所有设置正确后,观察To String栏中的变化以确保数据已成功接收。 7. **验证连接**: 在另一台电脑的浏览器中输入配置好的URL,并逐级深入至对应的data point查看val字段是否有值来进一步验证数据传输是否正常进行。 8. **展示结果**: 当通过浏览器访问到的数据点标签中的href属性与之前创建的设备数据点相匹配,且val字段有数值时,则表示从Niagara平台成功发送了数据至目标设备,并完成了整个配置过程。 以上步骤说明了如何使用Niagara进行基本的数据采集和传输。在具体应用中可能需要进一步的定制化设置以满足特定需求。
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    这个文件包含了一个能够自动采集并发布小说的程序,旨在帮助作者或出版商实现作品的快速上线与更新,提高效率。请注意,使用此类工具时需遵守版权法规。 1. 环境要求:Linux系统、Nginx服务器、PHP 5.6版本、MySQL 5数据库及Memcache缓存。 2. 建议使用宝塔面板来搭建以上环境,当在伪静态中加入文件夹tool下的nginx.conf内容时,请确保如下代码已添加: ``` if (!-e $request_filename) { rewrite ^(.*) index.php?s=$1 last; } ``` 3. 完成上述步骤后直接访问你的网站地址。按照提示填写相关设置,包括但不限于:网站名称、数据库连接信息及后台账号密码等。 本版本为官方发布的未经二次开发的原版软件。 对于二次开发版而言,则在以上基础上新增了以下功能: 1. 修复搜索框无法切换至作者搜索的问题; 2. 解决采集https站点时转码阅读失败的情况; 3. 在PC端信息页面中加入滚动显示小说简介和站内列表的功能; 4. 同样是在PC端的信息页,增加“同作者的作品”栏目展示功能; 5. PC版新增了全部章节目录的折叠式展现方式以节省空间; 6. WAP版本修复了一些系统环境下首页图标不正常显示的问题; 7. 解决WAP版书架页面中更新书籍无法点击进入详情页的情况; 8. 修正了WAP端排名页面中的切换问题,确保内容准确无误地更新; 9. 在手机网站的主页上添加搜索框以方便用户查找信息; 10. 增加已读过的章节继续阅读的功能,提高用户体验度; 11. 提供换源和更换背景等功能给WAP版本用户提供更多的自定义选项。
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    本系列文章为介绍数据采集平台在大数据领域的应用与实践的第一部分。通过深入浅出的方式探讨数据采集技术、工具及其重要性,旨在帮助读者理解如何高效地收集和处理大规模数据集。 在大数据领域,数据采集平台是构建高效数据处理系统的关键步骤之一。本段落将深入探讨其中的主要组件,包括JDK、Hadoop(在Linux环境下编译过的版本)、Zookeeper、Flume以及Kafka,这些都是构建强大数据采集平台的重要基石。 JDK(Java Development Kit)是所有Java相关应用的基础,它提供了开发和运行Java程序所需的所有工具和库。在大数据场景中,由于Hadoop、Zookeeper、Flume和Kafka等都是用Java编写的,因此JDK是运行这些工具的前提条件。安装并配置好JDK是搭建数据采集平台的第一步。 Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许在廉价硬件上存储和处理海量数据。经过Linux环境优化过的Hadoop版本通常是为了提高性能和兼容性以适应大规模集群需求。该框架的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,它们分别负责数据的分布式存储及并行处理任务。在构建的数据采集平台中,Hadoop可以作为临时存储与初步处理中心。 Zookeeper是Apache提供的一个分布式协调服务工具,它为分布式应用程序提供一致性支持。在数据收集平台上,Zookeeper用于管理配置信息、命名服务和集群状态同步等操作以确保整个系统的稳定性和一致性。例如,在运行时Flume和Kafka通常依赖于Zookeeper来维护元数据并实现节点间的协作。 Flume是Apache的一款高可用性且高度可靠的日志采集系统,它能够聚合来自不同来源的日志信息,并将这些数据传输到目标存储位置如Hadoop或者其他存储解决方案。在构建的数据收集平台中,Flume充当着从各种源获取日志文件并将它们发送至Kafka或其它接收端的角色。 Kafka是由LinkedIn开发并贡献给Apache的分布式流处理系统,它具备消息队列和实时数据管道的功能特点。作为大数据采集平台上的一部分,Kafka主要负责高效地处理及存储大量的实时数据流,并因其高吞吐量与低延迟性能而成为进行大规模数据分析的关键组件之一。 综合以上所述,一个典型的大规模数据收集平台的架构可能是这样的:JDK提供运行环境,Hadoop用于处理和临时储存原始数据集,Zookeeper确保各部分协调工作无误,Flume从各种来源收集信息并将其发送到Kafka中存储或进一步加工;而Kafka则负责实时地处理这些流入的数据流。这种框架设计可以灵活扩展以适应不同规模及复杂度的项目需求。 在实际操作过程中,理解每个组件的基本概念及其使用方法是必要的,同时还要熟悉它们之间的相互作用和配置方式才能构建出高效的采集平台。对于初学者而言,从安装与基础设置开始逐步学习并实践这些技术将有助于深入掌握大数据处理流程。通过不断的学习及实验练习,你能够建立起强大且灵活的数据收集系统来满足各种业务需求。
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    《Python网络数据采集》是一本全面介绍利用Python进行网页抓取和数据分析的实用指南,适合希望掌握高效数据获取技术的开发者阅读。 居然有人收50分,我这儿五分拿走吧,感觉有点太坑人了。
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    本资源提供基于C#的物联网数据配置与采集解决方案,涵盖RS485、Modbus协议及DTU设备的应用实例和代码示例。 该窗体程序包含两部分:485配置页面与DTU数据采集。其中的485配置页面是为支持RS485传感器Modbus通讯而开发的,如果报文格式不同,请自行调整相关设置;DTU数据采集部分则可以同时连接多个DTU,并且每个DTU下还可以接入多个RS485传感器,在有多个传感器的情况下,需要使用485配置页面来为每一个传感器设定地址。在进行DTU数采时,该程序作为TCPServer运行并等待来自各个DTU的连接请求;一旦建立连接,则开始轮询各传感器的数据。 测试中所使用的设备包括有人科技生产的RS485串口服务器TCP232-304型号以及遵循MODBUD-RTU协议的温度变送器。
  • [] 析(英版)
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    《网络安全数据解析》是一本专注于网络空间安全的数据分析和应用的技术书籍,提供实用方法与案例研究,帮助读者深入理解并解决复杂的网络安全问题。该书采用英文编写,适合专业人士和技术爱好者阅读。 《网络安全数据分析》由Michael S Collins编写,于2014年2月23日由奥莱理出版。本书共包含三个部分:第一部分讨论了收集和组织安全数据的方法;第二部分介绍了多种分析工具;第三部分则深入探讨了几种不同的分析场景和技术。 书中详细讲解了如何利用网络、主机和服务传感器来捕捉安全相关的数据,以及使用关系数据库、图数据库、Redis 和 Hadoop 来存储流量信息。此外,本书还提供了SiLK和R语言等用于数据分析与可视化的工具,并阐述了通过探索性数据分析(EDA)识别异常现象的方法。 书中进一步介绍了如何利用网络分析技术揭示重要的网络结构特征,同时给出了针对服务端口的流量进行详细调查的具体步骤。读者还可以学习到如何通过对流量量级及行为模式的研究来发现DDoS攻击和数据库入侵活动等潜在威胁。 该书适合那些熟悉脚本编程并且已经在网络安全领域工作的网络管理员或操作安全分析师阅读使用。全书共348页,为英语版PDF格式出版发行。
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    《Python网络数据采集》是一本介绍使用Python进行网页抓取和处理的技术书籍,适合希望掌握自动化信息收集技术的读者阅读。 Python网络数据获取相关学习知识 一、抓取理论知识 1. 定义:客户端通过发送请求(requests)给服务器,服务器返回响应(response)。 2. 抓取工具: - **Urllib** 内建模型—urllib.request—方便抓取网页内容。 - **Requests** 第三方库—适合中小型网络爬虫开发。Requests 库使用更简单。 二、抓取实战内容 - 以豆瓣影评为例 - 抓取道指成分股数据 三、解析理论知识(未展开) 四、解析实战内容(未展开) 在某些情况下,网页的内容可能是动态生成的,并且源代码并不直接反映页面显示的信息。例如:股票信息常常处于变化中。网络数据获取的基本步骤是抓取网页内容并进行解析。