多档案室集中监管平台开发：跨库房温湿度数据汇聚与可视化实现

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│                    集中监管平台（中心端）                      │
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│  │ 数据接入层 │→│ 时序数据库 │→│ 可视化层  │→│ 告警引擎  │   │
│  │ (TCP/UDP  │  │(InfluxDB)│  │(Web/Grafana)│(阈值/趋势)│   │
│  │  Modbus)  │  │          │  │          │  │          │   │
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                           │ 局域网/专网/VPN
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   │  档案室 A    │  │  档案室 B    │  │  档案室 C    │
   │ 传感器×12    │  │ 传感器×8     │  │ 传感器×16    │
   │ 采集网关     │  │ 采集网关     │  │ 采集网关     │
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# data_ingest.py - 数据接入核心（精简版）

import asyncio
import struct
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point

class DataIngestServer:
    def __init__(self, influx_url, token, org, bucket):
        self.client = InfluxDBClient(url=influx_url, token=token, org=org)
        self.write_api = self.client.write_api()
        self.bucket = bucket
        self.room_registry = {}  # room_id → (ip, port, protocol)

    async def handle_udp(self, reader, writer):
        """UDP数据接收"""
        data = await reader.read(1024)
        # 解析：room_id(2B) + sensor_id(2B) + temp(4B float) + humi(4B float)
        room_id, sensor_id = struct.unpack('>HH', data[:4])
        temp, humi = struct.unpack('>ff', data[4:12])
        self._write_to_db(room_id, sensor_id, temp, humi)
        writer.close()

    def _write_to_db(self, room_id, sensor_id, temp, humi):
        point = Point("env_data") \
            .tag("room_id", str(room_id)) \
            .tag("sensor_id", str(sensor_id)) \
            .field("temperature", temp) \
            .field("humidity", humi)
        self.write_api.write(bucket=self.bucket, record=point)

Measurement: env_data
Tags:        room_id, sensor_id, floor, building
Fields:      temperature, humidity, battery(可选), rssi(可选)
Timestamp:   采集时间（毫秒精度）

// InfluxDB Flux降采样任务：每5分钟聚合一次
from(bucket: "env_raw")
  |> range(start: -10m)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "env_data")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean)
  |> to(bucket: "env_downsampled", org: "archive")

关键配置：
1. 变量设置：room_id（下拉多选）、time_range（时间范围）
2. 面板1：库房状态总览（Stat面板，显示各库房当前温湿度+阈值颜色）
3. 面板2：跨库房温度对比（Time Series，按room_id分组）
4. 面板3：告警统计（Bar Chart，按库房/级别分组）
5. 刷新间隔：5s（总览）、30s（趋势）

// 实时数据推送（WebSocket）
const ws = new WebSocket('ws://platform.example.com/ws/env');
ws.onmessage = (event) => {
    const data = JSON.parse(event.data);
    // data格式: {room_id, sensor_id, temperature, humidity, timestamp}
    updateCard(data.room_id, data.temperature, data.humidity);
    updateChart(data.room_id, data.timestamp, data.temperature);
};

规则结构：
{
  "rule_id": "TEMP_HIGH_01",
  "name": "库房高温告警",
  "scope": ["room_001", "room_002"],     // 适用库房
  "condition": "temperature > 28",       // 判断条件
  "duration": 300,                       // 持续300秒才触发（防抖动）
  "severity": "WARNING",
  "notify_channels": ["sms", "email"],
  "cooldown": 1800                       // 同一规则30分钟内不重复通知
}