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基于云平臺的老年公寓服務系統設計

2017-05-27 23:14:19李霖李慶達區善寧
中國新通信 2017年9期
關鍵詞:用戶設計

李霖+李慶達+區善寧

【摘要】 我國已經步入人口老齡化階段,然而我國的老年公寓建設依舊處于傳統,落后的模式。隨著物聯網技術的逐漸興起,本項目設計了一款擁有智能化,高效化的老年公寓服務系統,本文詳細介紹了老年公寓系統。

【關鍵字】 JAVAWEB 云平臺 STM32單片機

一、引言

中國的物聯網正處于逐漸興起狀態,很多設計方案僅僅只是解決了用戶的基本功能,卻遠遠沒有達到智能化高,成本低,服務性強的智能家居產品。本項目的特點是通過大數據分析出老年人平時的生活習性,例如采集用戶每天第一次打開窗簾的數據,將數據進行整合通過算法分析出精確的時間,當用戶開啟智能模式后在睡眠時,當達到該時間點系統將會自動打開窗簾,讓用戶起床的是被射進室內的第一縷陽光,用戶可以通過響應式布局的WEBAPP頁面,實時性的監視室內安全和了解室內的環境數據,通過這些數據用戶可以第一時間采取相應的措施去高效的解決問題。由此可見本項目通過云存儲和云計算,將物聯網中的數據整合并精準計算,體現出物聯網方向數據的應用價值,并給老年人呈現出一種科技感極強,幸福感高的智能家居應用。

二、研究意義

本項目旨在于設計一個低成本,高效率,體驗度高基于云平臺的智能服務性系統,推動老年公寓科技化建設的腳步,相比于普通的智能家居方案設計其優點有三個。

1、對象存儲OSS是云平臺功能某部分,可以理解為一個靈活性高,存儲量大的存儲集群,數據可以自動備份多重冗余防止出現意外的數據丟失,提供多重的安全防護避免用戶日常數據被非法盜用,且成本低無需物業聘用服務器運維人員與托管費用,從而保證企業只需考慮業務需求中采集數據,處理數據部分,而數據的持久化階段中的安全性,穩定性全部交由云平臺去處理,實現了項目的快速開發,降低企業成本,且極大的提高數據安全性。

2、WEBAPP實現的響應式布局,可以自適應于各種移動端與電腦屏幕,不需要團隊花費大量的時間成本與技術資源去即開發移動APP又開發和網頁的局面。

3、通過傳感器采集用戶習性數據,并通過算法精準計算數據因此來衡量用戶習性,從而自動向用戶推送服務給用戶一種被關懷的體驗。

三、項目架構

3.1 項目總體架構:STM32、云平臺、JAVAWEB

STM32是一款微處理器可以內部控制各種外設傳感器,由于STM32F的功耗遠低于CPU,所以能夠在一定程度上降低產品的功耗,這也正是其為什么能被稱為傳感器中央處理器(Sensor hub)的原因所在,因此利用STM32的可擴展性,低功耗做為硬件設計中的微處理器,本套系統通過STM32外接攝像頭,環境數據傳感器,繼電器,GPRS模塊,首先STM32將傳感器采集的數據進行內部處理,用TCP/IP協議將硬件采集數據通過GPRS模塊傳到JAVAWEB后臺,JAVAWEB后臺將接受到的數據依據項目中所需求的業務邏輯二次處理,再通過JAVAWEB前端實現了公寓內實時的數據可視化和設備遠程控制功能,而云平臺相當于一個容納JAVAEE的服務器,去保證項目的安全性,穩定性。

3.2 云平臺產品選擇

每個公司下的云平臺都提供多種產品服務,本項目選擇的是阿里云旗下的產品服務,其中主要選擇了ECS、CDN、OSS、SLB,將傳統項目中單臺服務器跑整個應用程序,分離成不同功能在不同服務器中。

ECS:本質就是一個服務器,運行在云上的一個服務,主要作用做大數據處理,跑本項目程序。

CDN:分布式的緩存服務器,可以加速項目中靜態文件加載,達到了緩解網站高并發下帶寬瓶頸的尷尬,緩解服務器的IO壓力。

OSS:文件存儲服務器,將采集的數據持久化便于數據的存取。

SLB:均衡負載。

四、在JAVAWEB上進行核心設計的設計模式

Model(模型):屬于MVC設計模式的M,在WEB服務器中,用JAVA語言編寫項目中相關的數據類,將項目中復雜的數據拆分成獨立的模塊,把相似的數據屬性封裝在JAVA類中,利用了JAVA中面向對象的設計思想,使項目中數據傳輸邏輯更清晰且簡化開發難度,在本項目中模型數據對象負責在云平臺下的OSS進行存取數據。

View(視圖):屬于MVC設計模式中的V,依據創建模型數據,處理數據顯示的部分負責在WEB前端進行數據可視化,在本項目中采用了WEBAPP的響應式布局,使WEB前端不僅能在電腦顯示器上進行數據展示,還可以在Ipad,手機移動端等設備中根據設備的分辨率進行自適應,降低了前端設計的復雜度。

Controller(控制器):屬于MVC設計模式中的C,是處理業務邏輯的主要部分,用戶通過編寫自己定義的JAVA類向模型數據對象發送數據,在本項目中我們定義與業務邏輯相關的JAVA類,接收硬件通過TCP/IP協議發送的數據并進行相應的業務處理,把數據發送到相匹配的模型數據中,然后通過自己封裝的阿里云開放的API(接口)工具類,利用工具類將數據存儲到OSS中,實現了數據的持久化,從而通過工具類進行數據的存取。

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