物联网的发展为智能安全和自动监控带来了更大的便利。同时，建造新的城市地区，智能城市和智能社区的发展也提出了更高的对安全问题智能智能的要求，例如访问控制管理。在智能开发的背景下，访问控制已成为一种全面，方便的系统安全应用程序，该应用程序集成了更多功能，例如访客，出勤，消费，巡逻，梯子控制等。随着访问控制系统的使用越来越广泛，实时和快速处理大规模数据已成为越来越重要的问题。

作为高性能分布式计时数据库，DolphindB提供了流数据表和流式计算引擎，用于实时数据处理，为智能安全提供了大力支持。今天，我们将介绍如何通过流计算机的多层级联对访问控制设备的异常状态实时监控。基于DolphindB流数据处理框架，我们为您提供一组低延迟解决方案，以实时监视访问控制设备的异常状态。

常见的智能安全系统通常包括四个主要功能：监视，警报，访问控制和遥控器，可以单独运行或以统一的方式进行管理。访问控制是整个智能安全系统中的基本应用程序，它还影响了许多方面，例如公共安全，城市管理和物联网领域的智能家庭。首先，让我们首先了解访问控制系统的特定应用程序方案和功能设置：

1。访问控制和警报综合管理系统服务器：提供集中的管理，监视，输出和链接功能。

2.访问控制工作站：访问控制工作站提供功能设置和事件监视。

3.访问控制控制器：访问控制管理系统的核心部分，该系统直接管理和控制相关设备，具有存储功能，并且可以存储持卡人信息和各种事件记录。

4.卡读取器：在RF模式下工作，收集感应卡数据并将其传输到访问控制控制器，以使控制器执行各种管理和相应的控制。

5。电锁：电子开关，以实现门开口和锁定，该开关由访问控制控制器直接控制。

6。门打开按钮：提供一种方便的打开门的方式。

7。门磁铁：检测门的状态信息，然后将其传输到控制器。

8。警报输入和输出设备：为了加强系统的安全性，可以将输入和输出设备连接到访问控制接口，以实现系统的警报和链接。

工业中心访问控制管理系统结构

上图显示了通用的访问控制管理系统结构。警报系统是安全和访问控制系统中的重要功能组件，并且是确保安全问题的链接。它还可以通过其他监控设备实现联合预防和控制。

1。设计思想和解决方案作为连接到智能访问控制系统的终端数量的数量继续增加，如何实时计算大量数据以及及时的反馈警报消息已成为构建智能访问控制和智能社区的关键问题。维护正常关闭的访问控制是确保建筑物中居民安全的基本需求之一。假设有一个监视系统每5秒为所有访问控制设备收集数据，同时将积极地报告数据。在这种情况下，访问控制异常状态检测要求是：开门状态持续震惊了5分钟以上。首先，需要重塑收集的数据，然后检测到持续超时的数据中的状态记录。此时的记录将包括所有持续超过5分钟的数据，因此数据需要连接到下一个级别的引擎以删除关闭警报，并且仅保留了打开状态超时警报。 Dolphindb响应状态引擎用于完成过滤和过滤数据的任务，并通过会话窗口引擎检测超时数据。级联三个发动机以实现检测异常访问控制状态的管道处理模式（门打开时间大于5分钟）。

访问控制异常状态数据处理过程

2。内置流计算引擎，以监视访问控制异常状态DolphindB具有内置响应状态引擎和会话窗口引擎，以实现对访问控制异常状态的实时监控。

响应式状态引擎（createractateTateEngine）：

马云惹不起马云有两个因素来计算：无状态因素和状态因素。

马云惹不起马云无状态因素仅依赖最新数据，不需要历史数据。

马云惹不起马云状态因素需要最新的和历史数据，并将更新状态。

马云惹不起马云数据的每个输入都会触发结果输出，并且输入和输出数据量相同。

马云惹不起马云操作员只能包含向量函数，并且对公共状态运营商进行了优化以极大地提高计算效率。

会话窗口引擎（CreatsessionWindowEngine）：

马云惹不起马云适用于IoT方案，解决了设备的在线时间不均匀的问题。

马云惹不起马云窗口不是以固定频率生成的，并且窗口长度未固定。

马云惹不起马云第一个数据的时间戳用作第一个窗口的开始时间。

马云惹不起马云如果在指定的等待时间内未收到新数据，则当前窗口结束。

马云惹不起马云解决在滑动窗口计算中添加不必要的计算开销的问题。

3.实施步骤接下来，让我们进一步了解如何实施管道处理模式，以通过海豚bindb来检测异常的访问控制状态。

3.1定义并共享输入和输出流数据表。首先，定义一个流数据表，以实时接收访问监视设备数据。表结构包含七个列。流数据表通过EnableTableBableShareAndpersistence函数共享，并持续到硬盘上。其次，定义例外状态流数据表，该表用于响应状态发动机的输出，并将其持续到磁盘。

3.2创建响应式状态引擎。滤波器重复数据。响应状态引擎将对每个输入消息做出计算响应，并因此生成记录。可以启用过滤条件，以确保只能输出满足条件的结果。在这种情况下，仅将事件代码更改的数据输出到设置的输出表。 Dolphindb的内置流计算机都实现了数据表接口，因此多个发动机的管道处理变得非常简单，只需将后者用作先前发动机的输出即可。

3.3通过级联会话窗口引擎检测状态超时数据首先创建一个存储表，以提供响应式状态引擎的输入表结构，这与先前级别引擎的输出表的结构一致。在“会话窗口引擎”中，将“组列”键柱设置为门号doornum和时间列时间列作为时间事件日期。检测要求是在五分钟内没有数据警报，因此SessionGap为300（秒），表明在收到某个数据后，没有新数据到达后，当前窗口将终止。将指标设置为最后（DooreventCode），这意味着返回窗口中的最后记录数据。会话窗口引擎的输入数据是上一个级别响应状态引擎的输出，并且输出用作下一个级别响应式状态引擎的输入。

3.4响应式状态引擎过滤闭合警报，即Superior Session窗口引擎获得的数据包含用于打开和关闭超过5分钟的数据。因此，需要通过响应式状态引擎过滤截止状态超时数据，并且只保留了打开警报。

3.5订阅流数据过滤后，在过滤关闭警报数据后，订阅流数据表Doorrecord，然后将接收的流数据写入上面的会话窗口引擎。

3.6从MQTT Server Dolphindb接收数据提供了MQTT插件来订阅MQTT服务器的数据。订阅时，需要数据格式解析功能。当前，该插件以JSON和CSV格式提供解析功能。在此示例中，MQTT:CreateJsonParser用于解析JSON格式数据。随着网络和数字技术的快速发展，访问控制系统不再简单地简单地门口和钥匙管理，而是逐渐发展为完整的访问控制安全管理系统，集成了微型计算机自动识别技术和现代安全管理措施。 DolphindB提供了一种低延迟的解决方案，用于实时监控访问控制设备的异常状态，实现了会话窗口引擎和响应式状态引擎的级联，从而减少了开发难度，从而有效提高了大规模数据的实时计算效率，并满足了访问控制系统的智能计算需求。

以上是一个完整的解决方案，用于基于DolphindB流数据处理框架级联访问控制异常状态。是否想知道详细的实施步骤并自己模拟和验证？欢迎遵循官方帐户[Dolphindb Internet]，以获得深入的理解。