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Apache StreamPipes UI镜像

概述

Apache StreamPipes UI镜像是Apache StreamPipes工业物联网工具箱的图形化用户界面组件。Apache StreamPipes是一款自助式工业物联网工具，旨在让非技术用户能够轻松连接、分析和探索物联网数据流，提供端到端的工业物联网数据处理能力。

核心功能与特性

数据连接能力

• 支持快速连接20多种工业协议，包括OPC-UA、PLCs、MQTT、REST、Pulsar、Kafka等
• 提供直观的数据源配置界面，无需编程知识即可完成设备连接

数据处理与分析

• 通过100多种内置算法和数据接收器创建数据协调与分析管道
• 支持将处理后的数据转发至第三方系统
• 管道元素采用独立微服务架构，可灵活部署在中心服务器或边缘节点

数据可视化与探索

• 数据探索器：提供多种专为时间序列数据设计的可视化组件，支持历史数据分析
• 实时仪表板：展示来自数据源和处理管道的实时数据，适用于车间监控等场景

系统扩展性

• 基于Java SDK开发自定义管道元素和适配器
• Python支持处于早期开发阶段，持续优化中
• 支持集成自定义机器学习模型，实现实时数据的个性化处理

生产级功能

• 资产资源管理：将管道、数据流和仪表板分配给特定资产，提升组织效率
• 监控与指标：提供管道和适配器的运行状态监控及性能指标
• 用户权限管理：内置用户认证和细粒度访问控制
• 资源导入导出：支持系统资源的备份与迁移

使用场景与适用范围

• 工业物联网环境中非技术人员的数据处理需求
• 车间生产过程监控与实时数据展示
• 工业设备历史运行数据的可视化分析
• 自定义工业数据处理流程的快速构建
• 跨部门的工业数据资源共享与协作

安装与配置指南

部署方式

Apache StreamPipes提供两种主要部署方式：

• Docker Compose：适用于单机或小规模部署
• Helm Charts：适用于Kubernetes集群环境

安装步骤

详细安装说明请参考官方文档：
Apache StreamPipes安装指南

配置文件获取

• Docker Compose配置：
  [***]

• Kubernetes配置：
  [***]

注意：请确保使用与最新官方发布版本对应的代码分支。

更多信息

• 官方网站：[***]
• 官方文档：[***]
• GitHub仓库：[***]