LASS - 資料分享與資料平台融合

LASS 的感測資料是使用者的，這個在哈爸開始做 LASS 就決定了。為了落實這個理念，有不少的配套設計都是根據這個原則而產生的。說明如下

1. Client 立刻取得資料，並可以進行分析，儲存，匯出，繪圖
2. Server 將資料 Log 以 FTP 方式分享
3. Server 精簡設計讓 Server 可以可有可無
4. 資料的設計根據使用者情境（APP_ID）分開，讓不同的情境能很容易的被區分出來。不會互相引響
5. 資料的設計讓先同類型的 sensor, 能類似一個群組，完全相同的感測器，在不同情境內，也很容易被整合在一起 

目前 LASS 的資料進來了，社群也相當活躍，做好資料分享與資料平台融合就重要了起來，這是一個開源平台，重複做一件事情是很沒有效率的，希望大家能盡可能整合，真正發揮資料的用途，並提供給其他平台一個好的 sensor 資料來源

資料平台需求

• 由於 LASS 資料屬於分散式架構，這些需求是給整體架構的需求，並非給單一 subscriber 的要求
• 
  
• 保留使用者隨喜取得資料，客製化分析的彈性
  • Ex: 主 server 使用 MQTT broker, 所有正式平台與協同平台都可以取得所有資料
  • 
    
• 有好的介面 (API/json) 提供給其他需要感測器資料平台存取
  • 
    
• 有簡單的介面提供給使用者取得感測值
  • Ex:  全台 PM2.5 地圖，Data portal 視覺化查詢
  • 
    
• 提供查詢功能
  • 針對 APP_ID
  • 針對 DeviceID
  • 針對 單一 sensor (比如說 s_d0 )
• 
  
• 具備類似資料庫等整合查詢功能
  • Ex: LJ 的 DB
• 能交叉分析感測值，找出隱含的意義
• 能結合其他資料來源進行關聯分析

資料平台主架構

[ 請給建議 ]

目前已有主要平台的列表

• 麻煩列出平台名稱與負責人臉書，簡述功能
•  [ 麻煩取個對的名稱然後開立 hackpad 頁 ] 
• xxx- LJ
• Data Portal- Wayne, 如宏
• 全台地圖 - Spark Lee

正在啟動中平台的列表

• xxx - 蕭大

對外部介面

• 要成為 data provider, 就需要提供好的資料，也需要讓別的系統好使用，一台 Server 要提供資料相對容易，在分散式環境中，或許需要一些新的做法
• 
  
•