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可扩展物联网教学开发系统的设计与实现

祝鸣 沈建华 汪家财

祝鸣, 沈建华, 汪家财. 可扩展物联网教学开发系统的设计与实现[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2021, (3): 78-95. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.03.009
引用本文: 祝鸣, 沈建华, 汪家财. 可扩展物联网教学开发系统的设计与实现[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2021, (3): 78-95. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.03.009
ZHU Ming, SHEN Jianhua, WANG Jiacai. The design and implementation of a scalable Internet of things teaching development system[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2021, (3): 78-95. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.03.009
Citation: ZHU Ming, SHEN Jianhua, WANG Jiacai. The design and implementation of a scalable Internet of things teaching development system[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2021, (3): 78-95. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.03.009

可扩展物联网教学开发系统的设计与实现

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.03.009
基金项目: 教育部产学协同育人项目(14506-412312-18139)
详细信息
    通讯作者:

    沈建华, 男, 副教授, 硕士生导师, 研究方向为嵌入式系统. E-mail: jhshen@cs.ecnu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

The design and implementation of a scalable Internet of things teaching development system

  • 摘要: 物联网(Internet of Things, IoT)技术正在蓬勃发展中, 而在嵌入式的课堂中, 如何引领学生结合嵌入式的技术进行物联网领域的初步探索是一个值得思考的问题. 为了降低学生学习的成本和开发的难度, 设计并实现了一个可扩展性强的集管理功能和开发应用功能于一体的物联网教学开发系统; 采用开源框架Spring Boot和Vue, 完成了系统云端的研发; 基于微服务架构很好地解决了耦合性强和可扩展性差的问题. 同时, 为了应对高并发场景, 设计了一种基于阈值过滤的负载均衡优化算法. 实验结果表明, 该算法提升了云端的平均响应速度, 改善了在复杂网络环境下的负载均衡效果. 硬件端基于MSP432开发平台和EMW3080 Wi-Fi模块实现了一套简单易用的支持配网和数据通信的SDK (Software Development Kit), 降低了硬件底层工作的复杂度和学习成本, 使得开发者可以专注于实现业务逻辑.
  • 图  1  物联网教学开发系统整体架构

    Fig.  1  Architecture of the Internet of things teaching development system

    图  2  云架构设计

    Fig.  2  Design of the cloud architecture

    图  3  教学开发平台架构

    Fig.  3  Architecture of the teaching development platform

    图  4  课外学习情况界面

    Fig.  4  Extracurricular learning situation interface

    图  5  课外学习情况模块类图

    Fig.  5  Class diagram of extracurricular learning situation module

    图  6  设备管理界面

    Fig.  6  Equipment management interface

    图  7  H5文件提交界面

    Fig.  7  Submission interface for H5 files

    图  8  MXLab测试界面

    Fig.  8  Test interface of MXLab

    图  9  属性列表界面

    Fig.  9  Property list interface

    图  10  属性管理界面

    Fig.  10  Property management interface

    图  11  硬件层设计图

    Fig.  11  Design of the hardware layer

    图  12  固件端主要接口

    Fig.  12  Main interface on the firmware side

    图  13  配网流程图

    Fig.  13  Matching network flowchart

    图  14  数据上报(a)与下发数据解析(b)流程图

    Fig.  14  Flowcharts for data reporting (a) and delivery data analysis (b)

    图  15  IoT体感温度检测与穿衣推荐

    Fig.  15  IoT somatosensory temperature detection and clothing recommendation

    图  16  IoT粉尘检测与空气净化自动控制器

    Fig.  16  IoT dust detection and air purification automatic controller

    表  1  3组对比实验结果

    Tab.  1  Three groups of comparative experimental results

    算法线程数并发量平均响应时间 /ms吞吐量出错率
    RR 10 160 5.67 56.50 0
    100 1600 110.33 278.87 0
    500 8000 767.00 320.69 0
    SWRR 10 160 7.00 56.99 0
    100 1600 180.33 197.93 0
    500 8000 533.00 323.77 0
    BR 10 160 4.67 57.07 0
    100 1600 89.33 312.44 0
    500 8000 531.33 326.67 0
    LA BTF 10 160 3.00 57.95 0
    100 1600 74.00 326.17 0
    500 8000 357.33 468.78 0
    下载: 导出CSV

    表  2  1组对比实验结果

    Tab.  2  Set of comparative experimental results

    算法 线程数 并发量平均响应时间/ms吞吐量出错率
    RR1000160001714.33103910.10
    SWRR1000160001812.00105750.07
    BR1000160001642.30126910.06
    LA BTF1000160001654.00225520.03
    下载: 导出CSV

    表  3  2组对比实验结果

    Tab.  3  Two groups of comparative experimental results

    算法线程数并发量平均响应时间 /ms吞吐量出错率
    RR10160403.679.910.007
    1000160003325.67159.570.231
    SWRR10160364.3310.430.003
    1000160003432.00160.340.103
    BR1016037.0056.800
    1000160001029.30295.940.098
    LA BTF1016010.6755.040
    1000160001000.30271.550.026
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2020-04-21
  • 刊出日期:  2021-05-01

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