设备数据千奇百怪？教你用 ThingsCloud 轻松处理上报数据

2025年10月20日

阅读时间：约 13 分钟

快速指南产品功能消息规则

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在物联网项目中，设备上报的数据格式五花八门，常常让我们头疼不已。有的设备上报的是嵌套 JSON，有的是 Base64 编码的二进制数据，还有的用自定义文本协议……

那么，如何高效、准确地将这些“原始数据”转化为结构清晰、可读性强、便于分析的 ThingsCloud 设备属性呢？别担心！ThingsCloud 提供了一套强大又灵活的数据格式处理机制，让你轻松应对各种复杂上报格式！

今天，我们就来手把手教你如何在 ThingsCloud 中对设备上报数据进行格式处理，从原始数据到可视化看板，一气呵成！✨

📦 为什么需要数据格式处理？

若设备上报属性时采用标准 JSON 格式，如 {"temperature": 25, "humidity": 60}，平台会直接将 temperature 和 humidity 解析为设备的属性。

然而，设备厂商出于兼容性、通信效率或历史原因，往往采用不同的数据格式。常见的包括：

JSON 嵌套结构：如 {"payload": {"temperature": 25}}，平台无法直接提取 temperature 作为独立属性。
JSON 数组结构：如 {"sensorDatas": [{"flag": "temp", "value": "25"}]}。
Base64 编码：LoRaWAN 等低功耗设备常将二进制数据编码为 Base64 字符串，如 A2fnAARoUgV9QAIGc/on。
自定义文本协议：如 $GPGGA,082403.000,3958.3000,N,... 或 LBS=117.1390522_034.6651114。

如果不处理，这些数据将无法被平台自动解析为标准属性，也就无法用于实时监控、告警、App面板、看板展示或历史分析。

🔧 ThingsCloud 的两大处理利器

ThingsCloud 通过 消息规则（Message Rules） 提供两类核心处理能力：

1️⃣ 属性上报预处理规则

适用于设备上报标准的 JSON 格式，但结构复杂或需计算转换。
👉 典型场景：提取嵌套字段、数组展开、单位换算、生成衍生指标（如 THI 温热指数）。

2️⃣ 自定义数据上报规则

适用于设备通过 自定义数据流 上报的 HEX、Plaintext、JSON 等原始数据。
👉 典型场景：DTU 透传 Modbus 报文、LoRaWAN Base64 数据、GPS 模块原始 NMEA 语句。

🚀 实战案例：四种常见格式处理方法

✅ 案例 1：从属性上报的嵌套 JSON 中提取属性

原始上报：

{
  "payload": {
    "temperature": 18.4,
    "humidity": 65.3
  }
}

属性上报预处理函数：

module.exports = function (report_attributes) {
  if (report_attributes.payload) {
    Object.assign(report_attributes, report_attributes.payload);
  }
  return report_attributes;
}

结果：自动新增 temperature 和 humidity 两个独立属性，可用于看板、App面板和告警。

✅ 案例 2：解析 LoRaWAN 设备属性上报的 Base64 数据

原始上报：

{
  "data": "A2fnAARoUgV9QAIGc/on"
}

属性上报预处理函数：

module.exports = function (report_attributes) {
  if (report_attributes.data !== undefined) {
    var buffer = Cloud.Utils.base64ToBuffer(report_attributes.data);
    report_attributes.data_hex = buffer.toString('hex'); // 仅用于调试
    
    let i = 0;
    if (buffer[0] == 0x01 && buffer[1] == 0x75) {
      report_attributes.battery = buffer.readInt8(2);
    }
    if (buffer[3] == 0x03 && buffer[4] == 0x67) {
      report_attributes.temperature = buffer.readInt16LE(4) / 10;
    }
    // ... 其他字段解析
  }
  return report_attributes;
}

结果：自动解码出电池、温度、湿度、CO2 等多个传感器数据。

✅ 案例 3：处理属性上报数组型传感器数据

原始上报：

{
  "sensorDatas": [
    {"flag": "temperature", "value": "29.0813"},
    {"flag": "humidity", "value": "47.3777"}
  ]
}

属性上报预处理函数：

module.exports = function (report_attributes) {
  if (report_attributes.sensorDatas) {
    report_attributes.sensorDatas.forEach(v => {
      report_attributes[v.flag] = parseFloat(v.value);
    });
  }
  return report_attributes;
}

结果：动态生成 temperature 和 humidity 属性，适配多传感器灵活上报。

✅ 案例 4：从属性上报 GNSS 数据提取经纬度

原始上报：

{
  "gps_gga": {
    "latitude": 32.74245,
    "longitude": 111.5542
  }
}

属性上报预处理函数：

module.exports = function (report_attributes) {
  if (report_attributes.gps_gga?.latitude && report_attributes.gps_gga?.longitude) {
    report_attributes.location_gps = {
      lat: report_attributes.gps_gga.latitude,
      lng: report_attributes.gps_gga.longitude
    };
  }
  return report_attributes;
}

结果：生成标准 MapPoint 类型的 location_gps 属性，可直接用于看板或 App 的地图组件。

✅ 案例 5：从自定义数据流上报的 plaintext 中提取经纬度

原始上报：

GPS=E:117.1392,N:34.66583

自定义数据上报转属性上报函数：

module.exports = function (identifier, data) {
/**
     * 参数：
     * identifier:  上报的自定义数据流标识符
     * data:        上报的自定义数据，二进制 Buffer格式
     * 返回值：
     * attributes:  生成设备属性
     */

    var attributes = {};
    const text = data.toString();
    
    if (text.substr(0, 4) == 'GPS=') {
        const tmp = text.split('=');
        if (tmp.length == 2) {
            const loc = tmp[1].split(',');
            if (loc.length == 2) {
                const lng = loc[0].substr(2) /1;
                const lat = loc[1].substr(2) /1;
                attributes.GPS_loc = {
                    lng: lng,
                    lat: lat,
                }
            }
        }
    }

    return attributes;
}