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调测“创建设备”接口 在设备接入物联网平台前，应用服务器需要调用此接口在物联网平台创建设备。在设备接入物联网平台时携带设备唯一标识，完成设备的接入认证。
下发设备消息 功能介绍 物联网平台可向设备下发消息，应用服务器可调用此接口向指定设备下发消息，以实现对设备的控制。应用将消息下发给平台后，平台返回应用响应结果，平台再将消息发送给设备。
告警管理 当物联网平台监控到满足用户通过规则设置的告警触发条件时或设备消息上行的速度超过平台预设的阈值，平台就会上报告警。用户需要密切关注告警并及时进行处理，确保设备的正常运行。 告警分为规则类告警、系统告警和自定义指标告警。
广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供了高吞吐量和并发性，可以通过快速的响应时间来支持大量的连接，非常适合要求苛刻的物联网应用。
开发者通过定义产品模型，在物联网平台构建一款设备的抽象模型，使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息，如开关等。当定义完一款产品模型后，在进行注册设备时，就可以使用在控制台上定义的产品模型。 产品模型定义了服务能力： 服务能力 描述设备具备的业务能力。
物联网平台向控制台/应用服务器通知升级的结果。 在下载包中断的情况下，平台支持断点续传功能。 固件升级失败原因 物联网平台上报的失败原因： 失败原因 原因解释 处理建议 Device Abnormal is not online 设备异常未在线 请检查设备侧。
物联网平台提供线上编解码插件开发方式：线上开发指导详见在线开发参考。 在线开发的插件字段类型为string和varstring类型的编解码规则 在线开发编解码插件时，如果某字段的数据类型为字符串或可变长度字符串，则按照ACSII码进行编解码。
应用场景：广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供了高吞吐量和并发性，可以通过快速的响应时间来支持大量的连接，非常适合要求苛刻的物联网应用。 规格参考：InfluxDB规格。 使用限制：支持标准版、企业版。
连通性测试 概述 物联网平台提供规则动作转发目标连通性测试功能。在业务对接调测阶段，您可使用连通性测试功能模拟业务数据调测规则动作的可用性及转发数据的业务一致性；在业务运行阶段数据转发出现故障时，您可使用连通性测试功能进行简单的问题复现及定位。
应用场景 迁移场景：当设备从第三方物联网平台迁移到华为云IoTDA时，通过配置平台提供的自定义鉴权模板可以兼容原来的鉴权方式，设备侧无需改动实现无缝迁移。 原生场景：自定义模板鉴权可以让用户扩展自己的设备鉴权方式，而不需要与平台默认鉴权绑定，极大的提高了设备可扩展性。
物联网平台根据协议规范下发消息给设备。
低配置且资源受限或者对网络流量有要求的设备，不适合直接构造JSON数据与物联网平台通信时，可将原始二进制数据透传到物联网平台。通过开发编解码插件实现二进制数据到平台定义JSON格式的转换。
每小时 - 更多报表，可登录应用运维管理控制台，选择监控 >云服务监控 >物联网>IoTDA，查看报表信息。
结合函数服务通过自定义策略发放证书认证的设备 场景说明 本文以MQTT.fx的设备模拟器替代真实的设备，结合函数工作流服务（FunctionGraph），带您快速体验结合函数服务使用设备发放服务，通过自定义策略将设备发放到指定的物联网平台（设备接入实例）上。
rule_id String 推送异常的规则触发条件ID，用于唯一标识一条规则触发条件，在创建规则时由物联网平台分配获得。 action_id String 推送异常的数据转发目标ID，用于唯一标识一个数据转发目标，在创建数据转发目标时由物联网平台分配获得。
create_time String 在物联网平台进行自定义鉴权相关操作的时间。格式：yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'，如：20151212T121212Z。 update_time String 在物联网平台更新自定义鉴权相关操作的时间。
在线调试 概述 当产品模型和编解码插件开发完成后，应用服务器就可以通过物联网平台接收设备上报的数据以及向设备下发命令。
产品模型模板 将一款新设备接入到物联网平台，首先需要编写这款设备的产品模型。物联网平台提供了一些产品模型文件模板，如果新增接入设备的类型和功能服务已经在物联网平台提供的设备产品模型模板中包含，则可以直接选择使用；如果在物联网平台提供的设备产品模型模板中未包含，则需要自己定义。
物联网平台在通过encode接口下发命令时，把物联网平台分配的mid放入码流，和命令一起下发给设备；设备在上报命令执行结果（deviceRsp）时，再将此mid返回给物联网平台。
数据转发 零代码搭建物联网监控大屏 IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析 IoTDA结合ModelArts实现预测分析 指标数据推送至DMS Kafka最佳实践
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