使用Python flask for IOT应用程序创建通知系统

我创建了一个基于flask的物联网应用程序，其中设备通过RESTAPI定期发送数据，数据存储在数据库中

我想开发一个通知系统，当某个特定设备的阈值超过时，它会向移动应用程序发送通知

每个设备的阈值和时间窗口存储在DB中

例如：

如果设备x在过去5分钟内的温度高于30℃，则向用户发送通知

使用Python解决这个问题的最佳方法是什么

目前，我正在使用芹菜节拍，每1秒运行一个worker，它从数据库读取设备数据和用户配置的阈值，并基于该值通过PYFCM向应用程序发送通知

我觉得从长远来看，这种方法是不可伸缩的。

这并不是你要问的“python”或“flask”问题

这是建筑方面的事情。而且，在这之后，这是一个设计的东西

因此，在架构上，典型的物联网数据是测量值的时间序列，标记有一些属性，以便根据来源、组、口味进行区分

随着时间序列的建立（从设备接收并存储在数据库中），您通常希望使用统计方法对其进行处理，以构建一些可供分析的函数

简而言之，这就是架构配置

现在，我们可以假设最好的设计解决方案是什么。 理想情况下，这应该是一个适合存储时间序列的工具&同时还配备了统计分析工具，在完美的情况下——也有通知适配器/传输（或者可能是一组可以轻松绑定在一起的单独工具）

幸运的是，它们已经存在：查找Timeseries数据库

我的个人偏好是XDB，但也有其他的，比如普罗米修斯，这个最近推出的AWS服务，等等。谷歌一应俱全

实际上，它们都配备了不同类型的统计分析工具（例如，在XDB中，您可以立即使用查询语言进行分析，此外还有一个功能强大的流/批处理程序，甚至可以超越此功能）

其中大多数还配备了通知仪器（例如，上述流入流处理器具有内置的统计事件通知操作）

因此，如果您正在寻找长期/可扩展的解决方案（顺便说一句，预期的规模是多少？），这是您最好的选择之一。但需要一些努力/重构

当然，你总是可以用你拥有的工具来实现它

您的“polling workers”解决方案目前看来还不错，接下来您可以选择特定于您平台的统计LIB（抱歉，不熟悉Python，您的DB也不知道-无法给出具体的使用建议），这样您就可以了。

欢迎使用StackOverflow，而且。。。在这里申请。StackOverflow是针对特定编程问题的知识库，而不是设计、编码、研究或教程资源。一旦你有了要发布的代码，有了一个特定的问题，那么你就有了一篇很好的文章。