設備與云平臺通信，通常是一串二進制數據，不具備可讀性，需要將數據解析成更易讀的數據格式。本文將介紹數據解析是什么，以及在ZWS云平臺中如何配置解析腳本對設備數據解析。

應用場景

市面上生產的傳統設備，往往不具備聯網能力，且外界通信主要通過串口傳輸二進制數據。在將這些設備接入物聯網平臺，進行數字化管理過程中，會遇到一個問題“如何將上報的二進制數據變成更易讀的JSON數據？”，比如：上報“01040209E8A9”如何變成“溫度：25.36℃”，這個將原始數據轉換成JSON數據的過程就是數據解析。

數據解析流程

數據解析簡化流程：黑盒二進制數據->解析處理->易讀JSON數據。

數據解析配置

接下來，我們通過溫控器+DTU接入ZWS物聯網云平臺，來看看溫控器數據是如何進行數據解析的。

* 說明：溫控器不具備入網能力，這里用DTU作為網關透傳。

1. 配置數據模型首先，要在云平臺中定義設備類型的數據模型，溫控器有溫度、濕度兩個數據點，所以數據模型配置如下：

后續的解析腳本會按照模型設置的數據點來返回解析后的數據。

2. 配置數據解析腳本

編寫解析腳本前，需要先了解設備上報的數據格式，我們來看下溫控器讀取溫濕度的數據幀。溫控器使用自定義協議格式的數據幀，格式如下：以數據0406E219647FE6為例，解析規則對應：04數據長度（表示數據有4個字節）、06E21964 溫濕度值、7FE6 校驗碼。因此，溫控器解析腳本內容如下：

//GroovyUtils為通用解析工具import com.zlgcloud.iotplatform.iotmapping.commons.GroovyUtilsimport java.nio.ByteBuffer;

/** * 將二進制報文解析成物模型的map數據 * * @param rawData 二進制報文 * @return 物模型數據 * @description 方法名必須為rawDataToJson，參數必須是byte[]類型 */static Map rawDataToJson(byte[] rawData) { Map map = new HashMap<>(); Map dataMap = new HashMap<>(); //定義解析數據的map，key固定為data，用于存放對應事件內字段的數據 map.put("data", dataMap); //設置數據模型配置中定義的數據點 map.put("event_name", "MX_TEMP_fn.raw");
//初始溫度、濕度為0 float temperature = 0; float humidity = 0;
//開始解析數據 ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(rawData); //從第0個字節開始讀取 int offset = 0; //讀取長度 int dataLen = byteBuffer.get(offset); offset += 1; //如果長度為4，則同時解析溫度和濕度數據；否則長度就為2，只解析溫度數據 if (dataLen == 4) { // 解析溫度 temperature = byteBuffer.getShort(offset); if (temperature >= 4096) { // 負值 temperature = -1 * (temperature - 4096); } temperature = temperature / 100; //解析濕度 offset += 2; humidity = byteBuffer.getShort(offset); humidity = humidity / 100; } else { //解析溫度 temperature = byteBuffer.getShort(offset); if (temperature >= 4096) { // 負值 temperature = -1 * (temperature - 4096); } temperature = temperature / 100; }
//將數據按數據模型配置定義的格式放入返回值中 dataMap.put("temperature", temperature); dataMap.put("humidity", humidity);
return map;}

說明：

1. 解析腳本中支持對多個數據點進行解析處理，不僅限于兩個數據點。
2. 解析腳本中的數據點要與數據模型中配置的一致，否則會解析保存失敗。

將編寫好的解析腳本配置到溫控器的設備類型上：

3.查看解析后的數據

將解析腳本配置成功后，溫控器再次上報原始數據，在云平臺中就可以看到解析后的溫濕度數據了。