之前多次讲到了可视化大屏技术栈，每次还是有不少小伙伴在评论区问贝格前端工场是用什么做出来的，这次再给小伙伴讲一遍，本次都是干货分享。

可视化大屏的设计和开发，是多项技术的如何，绝对不是一两项技术能够搞定的，这篇文章彻底讲明白可视化大屏所需技术栈。

一、可视化大屏的开发流程

可视化大屏的设计和开发流程一般经历过下面八个步骤：

需求分析：

明确可视化大屏的使用场景和目标用户，确定需要展示的数据类型和内容，以及用户对数据的需求和期望。

原型设计：

根据需求分析的结果，进行可视化大屏的原型设计，包括界面布局、数据展示方式、交互效果等。

数据采集和处理：

根据需求分析的结果，采集需要展示的数据，并进行清洗、处理和转换，以便于在可视化大屏上进行展示和分析。

可视化设计：

根据原型设计的结果和数据采集处理的结果，进行可视化设计，包括选择合适的可视化组件和样式，以及实现交互效果和动画效果等。

前端开发：

根据可视化设计的结果，进行前端开发，实现可视化大屏的界面和交互效果。

后端开发：

根据数据采集和处理的结果，进行后端开发，实现数据的存储和管理，以及提供数据接口和服务。

部署和测试：

将开发完成的可视化大屏部署到目标环境中，并进行测试和调试，以确保其稳定和可靠。

维护和优化：

对已经部署的可视化大屏进行维护和优化，包括数据更新和维护、性能优化、安全防护等。

可视化大屏的设计和开发流程涵盖了需求分析、原型设计、数据采集和处理、可视化设计、前端开发、后端开发、部署和测试、维护和优化等多个环节，需要进行全面的规划和管理。

下面贝格前端工场将依据上述流程讲清楚，各个流程用到了哪些技术栈。

二、需求分析阶段

在可视化大屏的需求分析阶段，这个计算主要是产品经理的工作，可能用到以下几种技术和软件：

思维导图：思维导图工具是一种用于制作和管理思维导图的软件，主要用于帮助用户进行思维整理和信息管理。它可以帮助用户将复杂的信息和思维过程以图形化的方式呈现，方便用户进行思考和理解。如Xmind、MindManager、FreeMind等。数据分析工具：如Excel、Tableau、Power BI等，用于分析和处理需要展示的数据，以及确定数据展示方式和内容。项目管理工具：如Trello、Jira、Asana等，用于管理和跟踪需求分析的进度和任务，以及协作和沟通。用户调研工具：如问卷星、SurveyMonkey等，用于收集和分析用户的需求和反馈，以便于确定可视化大屏的使用场景和目标用户。会议和讨论工具：如腾讯会议、Zoom、Teams、Slack等，用于进行远程会议和讨论，以便于团队成员之间进行沟通和协作。三、原型设计阶段

可视化大屏原型设计是指在可视化大屏项目中，制作出一个基本的交互界面，以便于客户、设计师和开发人员之间进行沟通和理解。原型设计可以帮助客户更好地了解项目的实现方式，同时也可以帮助设计师和开发人员更好地理解客户的需求和想法，从而更好地完成项目。

常见的可视化大屏原型设计工具包括：

Axure：一款功能强大的原型设计工具，支持多种交互效果和动画效果，可以快速制作出高质量的原型设计。Sketch：一款专业的界面设计工具，支持多种设计元素和插件，可以制作出漂亮的原型设计。Adobe XD：一款专业的用户体验设计工具，支持多种设计元素和交互效果，可以制作出高质量的原型设计。Figma：一款在线的界面设计工具，支持多人协作和实时预览，可以制作出高效的原型设计。Mockplus：一款快速原型设计工具，支持多种模板和交互效果，可以快速制作出高质量的原型设计。

综上所述，可视化大屏原型设计是可视化大屏项目中非常重要的一环，常见的原型设计工具包括Axure、sketch、Adobe XD、Figma、Mockplus等。

四、数据采集和处理阶段

可视化大屏数据采集和处理阶段是可视化大屏项目中非常重要的一环，这个阶段主要是获取数据，涉及到物联网、传感器、网关，射频，蓝牙通讯等等的软硬件技术，这些技术会在另外的篇章讲解，小伙伴需要明白这段所涉及到工作即可。

主要包括以下几个方面：

数据源的选择和连接：在数据采集和处理阶段，需要先确定数据源，然后通过相应的工具和软件连接数据源，获取数据。数据清洗和整合：在获取数据后，需要对数据进行清洗和整合，去除冗余数据和错误数据，将多个数据源整合成一个数据集。数据转换和处理：在数据清洗和整合后，需要对数据进行转换和处理，将数据转换成可视化大屏所需的格式和结构。数据存储和管理：在数据转换和处理后，需要将数据存储到相应的数据库或数据仓库中，并进行管理和维护。

常见的工具和软件包括Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark、Elasticsearch、MongoDB和MySQL等。

五、可视化设计（UI设计）

这个阶段主要是可视化大屏的视觉效果呈现了，这个也是贝格前端工场的核心工作之一。此阶段就是需求分析阶段和原型设计阶段得出的成果进行视觉化的呈现。

在可视化大屏UI设计阶段，需要进行以下工作：

确定设计需求：根据客户需求和项目要求，确定可视化大屏的设计需求，包括页面布局、配色方案、字体样式、图表类型等。制定设计方案：根据设计需求，制定可视化大屏的设计方案，包括各个页面的设计风格、元素排版、图表类型和交互效果等。制作UI原型：根据设计方案，使用相应的工具和软件制作出可视化大屏的UI原型，包括页面布局、元素排版、图表类型和交互效果等。进行UI设计：在UI原型的基础上，进行UI设计，包括颜色、字体、图标、按钮等设计。进行UI测试：在UI设计完成后，进行UI测试，测试UI设计是否符合设计需求和用户体验要求。

常用工具包括：photoshop、sketch、adobeXD、AI、figma等。

题外话：小伙伴们看到的可视化大屏，有很多炫酷的动画效果，和逼真的3D效果，有一部分实在这个阶段实现，一般都是有UI设计、动画设计师和3D设计师来做，这又是另外一个话题了，暂时先不展开，小伙伴记住有个这事就行。

六、前端开发阶段

在可视化大屏前端开发阶段，需要进行以下工作：

确定技术栈：根据项目需求，确定前端技术栈，包括框架、语言、库等。制定开发计划：根据项目需求和设计方案，制定前端开发计划，包括页面布局、组件开发、交互效果等。进行页面开发：根据UI设计和开发计划，进行页面开发，包括HTML、CSS、JavaScript等开发。进行组件开发：根据页面需求，进行组件开发，包括图表组件、数据展示组件、交互组件等。进行交互开发：根据页面需求和设计方案，进行交互开发，包括鼠标事件、键盘事件、动画效果等。进行数据的联调：根据后端提供的API接口规则调取后端数据，保证数据能够在前端页面上正常显示。

常见的可视化大屏前端开发工具和JS库包括：

Vue.js：一款流行的JavaScript框架，可以快速构建可视化大屏。React：一款流行的JavaScript库，可以快速构建可视化大屏。D3.js：一款流行的可视化库，可以用于绘制各种类型的图表和数据可视化效果。ECharts：一款流行的可视化库，可以用于绘制各种类型的图表和数据可视化效果。Highcharts：一款流行的可视化库，可以用于绘制各种类型的图表和数据可视化效果。Ant Design：一款流行的UI组件库，可以用于快速构建可视化大屏的UI组件。

可视化大屏前端开发阶段需要确定技术栈、制定开发计划、进行页面开发、组件开发和交互开发等工作，常见的前端开发工具和JS库包括Vue.js、React、D3.js、ECharts、Highcharts和Ant Design等。

题外话：有时候小伙伴们看到了很多炫酷的三维展示和交互，那就是在这个阶段实现的，这又是另外的一套技术栈了，关于这些贝格前端工场在之前的文章介绍过，可以翻看。或者评论区留言，发您相关文章链接。

七、后端开发阶段

在可视化大屏后端开发阶段，需要进行以下工作：

确定后端技术栈：根据项目需求，确定后端技术栈，包括语言、框架、数据库等。数据库设计：根据项目需求和数据结构，设计数据库，包括表结构、字段类型、索引等。编写后端逻辑：根据项目需求和业务逻辑，编写后端代码，包括接口开发、数据处理、权限控制等。进行测试和调试：在后端开发完成后，进行测试和调试，确保后端逻辑的正确性和稳定性。

常见的可视化大屏后端开发语言和工具包括：

Java：一款流行的后端开发语言，常用的Java框架包括Spring、Spring Boot等。Python：一款流行的后端开发语言，常用的Python框架包括Django、Flask等。Node.js：一款流行的后端开发语言，常用的Node.js框架包括Express、Koa等。MySQL：一款流行的关系型数据库，常用的MySQL框架包括Sequelize等。MongoDB：一款流行的NoSQL数据库，常用的MongoDB框架包括Mongoose等。Redis：一款流行的缓存数据库，常用的Redis框架包括ioredis等。Postman：一款流行的接口测试工具，可以测试可视化大屏的接口是否正确。

综上所述，可视化大屏后端开发阶段需要确定后端技术栈、设计数据库、编写后端逻辑和进行测试和调试等工作，常见的后端开发语言和工具包括Java、Python、Node.js、MySQL、MongoDB和Redis等。

八、部署和测试

可视化大屏的部署和测试是项目开发中非常重要的环节，主要包括以下工作：

部署环境准备：根据项目需求，选择适合的服务器和操作系统，并安装必要的软件和工具，如Web服务器、数据库、运行环境等。代码部署：将前端和后端代码部署到服务器上，确保代码能够正确运行。数据库部署：将数据库部署到服务器上，并导入测试数据，确保数据库能够正确运行。测试用例编写：根据项目需求，编写测试用例，包括功能测试、性能测试、安全测试等。测试执行和问题解决：执行测试用例，发现问题并及时解决。性能优化：根据测试结果，进行性能优化，包括前端性能优化、后端性能优化、数据库性能优化等。

常见的可视化大屏部署和测试工具软件包括：

Docker：一款流行的容器化部署工具，可以快速部署可视化大屏的开发环境和生产环境。Jenkins：一款流行的持续集成工具，可以自动化执行测试用例和部署代码。JMeter：一款流行的性能测试工具，可以模拟并发请求，测试可视化大屏的性能和稳定性。Apache Bench：一款流行的压力测试工具，可以测试可视化大屏的并发能力和负载能力。

综上所述，可视化大屏的部署和测试需要进行环境准备、代码部署、数据库部署、测试用例编写、测试执行和问题解决、性能优化等工作，常见的部署和测试工具软件包括Docker、Jenkins、JMete和Apache Bench等。

题外话：可视化大屏项目大都展示LED屏幕、大英寸电视、或者电视拼接屏上，这块的显示模式和电脑有很大不同，不如说色差、性能等，与电脑差异很大，所以为务必在真实的环境中测试。

九、维护和优化

可视化大屏在维护和优化阶段，需要做以下工作：

监控系统：建立监控系统，实时监控可视化大屏的运行状态，包括CPU、内存、磁盘、网络等指标，及时发现并解决问题。日志分析：建立日志分析系统，收集和分析可视化大屏的日志，发现和解决潜在问题，优化系统性能。安全加固：加强可视化大屏的安全性，包括防范攻击、保护数据安全等。数据库优化：对数据库进行优化，包括索引优化、查询优化等，提高可视化大屏的性能和稳定性。代码优化：对代码进行优化，包括前端代码、后端代码和数据库访问代码等，提高可视化大屏的性能和稳定性。

常见的可视化大屏维护和优化工具软件包括：

Zabbix：一款流行的监控系统，可以实时监控系统运行状态，发现并解决问题。ELK Stack：一款流行的日志分析系统，可以收集和分析系统日志，发现并解决潜在问题。Nessus：一款流行的漏洞扫描工具，可以发现并解决系统安全问题。MySQL Tuner：一款流行的MySQL优化工具，可以对MySQL数据库进行优化。Chrome Developer Tools：一款流行的前端开发工具，可以对前端代码进行优化。

综上所述，可视化大屏在维护和优化阶段需要建立监控系统、日志分析系统、加强安全加固、数据库优化、代码优化等工作，常见的维护和优化工具软件包括Zabbix、ELK Stack、Nessus、MySQL Tuner和Chrome Developer Tools等。

十、其他技术

现在可视化技术发现越来越迅猛了，对效果和性能的要求也是越来越高，一些AI技术也在融入可视化大屏中。

可视化大屏中可以运用以下云计算和人工智能技术：

云计算：可视化大屏可以运用云计算技术，将数据存储和计算任务分布到云端，提高系统的可扩展性和弹性，同时降低成本。大数据：可视化大屏可以运用大数据技术，对海量数据进行分析和挖掘，提供更加精准和实时的数据展示。人工智能：可视化大屏可以运用人工智能技术，包括自然语言处理、图像识别、机器学习等，提高系统的智能化和自动化程度，实现更加智能化的数据展示和分析。边缘计算：可视化大屏可以运用边缘计算技术，将数据处理和计算任务分布到边缘设备，提高系统的实时性和稳定性，同时降低网络带宽和延迟。容器化：可视化大屏可以运用容器化技术，将系统部署到容器中，提高系统的可移植性和可重复性，同时简化系统的部署和维护。自动化运维：可视化大屏可以运用自动化运维技术，包括自动化部署、自动化测试、自动化监控等，提高系统的可靠性和可维护性，降低人工成本。十一、后记：可视化大屏是技术的融合

可视化大屏是一些列技术的融合，单纯掌握一两门技术，搞搞小项目还行，一旦涉及到大型项目必定是多种技术、多个工种通力合作，绝非单打独斗可以完成的。

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