ThingsBoard仪表板中实现多设备属性聚合统计的技术方案

在物联网平台ThingsBoard的实际应用中，我们经常需要对多个设备的同类属性进行聚合统计。本文将以一个典型场景为例，详细介绍如何实现跨设备的属性值汇总展示。

需求场景分析

假设我们管理着多个物联网设备，每个设备都有两个关键指标：

• good_count：正常运行计数
• bad_count：异常运行计数

用户希望在仪表板中直观地看到所有设备的good_count总和与bad_count总和的对比情况，而不是每个设备单独显示。

原生功能的局限性

ThingsBoard的标准仪表板组件（如柱状图）在直接使用时会存在以下限制：

1. 当选择多个设备的相同属性时，默认会为每个设备创建单独的柱状条
2. 无法直接在可视化组件中进行跨设备的数学运算
3. 缺乏原生的属性值聚合功能

解决方案

方案一：使用规则链聚合计算

1. 创建聚合规则节点 在规则链中使用"Aggregate Latest"节点，该节点可以：

   • 收集来自多个设备的最新数据
   • 对指定属性执行SUM、AVG等聚合运算
   • 将结果保存到指定的资产或设备实体中

2. 配置聚合逻辑

   • 设置源设备组
   • 定义目标实体（通常创建一个专门的聚合设备）
   • 配置good_count和bad_count的求和运算

3. 仪表板展示 在仪表板中直接引用聚合设备的数据，即可显示跨设备的统计结果

方案二：使用计算字段（4.0+版本）

对于较新版本的ThingsBoard，可以采用更灵活的计算字段方案：

1. 创建虚拟计算字段

   • 在设备配置中定义计算字段
   • 编写表达式引用其他设备的属性值
   • 设置聚合运算公式

2. 实时计算优势

   • 计算结果会随源数据变化自动更新
   • 无需额外的规则链处理
   • 支持更复杂的数学表达式

扩展应用：设备状态统计

同样的技术方案可以应用于设备状态监控场景，例如：

1. 统计在线设备数量
2. 计算设备平均运行时长
3. 汇总区域故障设备数量

通过将原始设备数据聚合处理后，可以在仪表板中创建更简洁、更有业务价值的数据可视化。

最佳实践建议

1. 对于大规模设备部署，建议采用分层聚合策略
2. 定期清理历史聚合数据以避免存储压力
3. 为聚合实体设计清晰的命名规范
4. 考虑使用设备组标签来简化聚合范围定义

通过以上方案，用户可以突破标准仪表板组件的限制，实现更符合业务需求的跨设备数据聚合展示。这种方案特别适合需要从宏观层面分析设备群体状态的物联网应用场景。