之前多次谈到视觉大屏技术栈，每次很多朋友在评论区问伯格的前端工厂是用什么做的。视觉大屏的设计开发是技术多少就有多少，绝对不是一两个技术能做到的。
大型可视屏的设计和开发过程一般要经过以下八个步骤：
需求分析：
明确大屏的使用场景和目标用户，确定要显示的数据类型和内容，以及用户对数据的需求和期望。
成型：
根据需求分析结果，进行视觉大屏的样机设计，包括界面布局、数据显示模式、交互效果等。
数据采集和处理
根据需求分析结果，对要显示的数据进行采集、清洗、处理、转换，便于在大视觉屏幕上进行展示和分析。
视觉设计：
根据原型制作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。
前端开发：
根据视觉设计结果，进行前端开发，实现视觉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，实现数据存储和管理，以及提供数据接口和服务。
部署和测试：
将开发的可视化仪表盘部署到目标环境中，并对其进行测试和调试，以确保其稳定性和可靠性。
维护与优化：
维护和优化已部署的大型可视化屏幕，包括数据更新和维护、性能优化和安全防护。
大可视屏的设计开发流程涵盖需求分析、原型制作、数据采集处理、可视化设计、前端开发、后端开发、部署测试、维护优化等多个环节，需要全面的规划和管理。
下面，Berg 前端研讨会将根据上述流程进行清晰的讲解，以及每个流程中使用了哪些技术栈。
在可视屏幕的需求分析阶段，这种计算主要是产品经理的工作，可以使用以下技术和软件：
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，主要是为了帮助用户组织思维和管理信息。 它帮助用户以图形方式呈现复杂的信息和思维过程，使用户易于思考和理解。 如XMIND、MindManager、Freemind等。
Excel、Tableau、Power BI等数据分析工具用于对需要显示的数据进行分析和处理，并确定要显示的数据的方式和内容。
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。
使用用户调研工具，如SurveyMonkey、SurveyMonkey等，收集分析用户需求和反馈，从而确定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，用于远程会议和讨论，促进团队成员之间的沟通和协作。
可视化原型是指在可视化大屏幕项目中创建基本的交互界面，以促进客户、设计师和开发人员之间的沟通和理解。 原型设计可以帮助客户更好地了解项目将如何实施，同时也帮助设计师和开发人员更好地了解客户的需求和想法，从而更好地完成项目。
常见的可视化原型工具包括：
Axure：一款功能强大的原型制作工具，支持各种交互式效果和动画，可快速生成高质量的原型。
Sketch：一款专业的界面设计工具，支持多种设计元素和插件，制作精美的原型。
Adobe XD：一款专业的用户体验设计工具，支持各种设计元素和交互，以生成高质量的原型。
Figma：最好的界面设计工具，支持多人协作和实时预览，允许高效的原型设计。
MockPlus：一个快速原型制作工具，支持各种模板和交互式效果，以快速生成高质量的原型。
综上所述，可视化原型是大屏幕可视化项目中非常重要的一部分，常见的原型制作工具包括 Axure、Sketch、Adobe XD、Figma、MockPlus 等。
视觉大屏数据采集和处理阶段是视觉大屏项目中非常重要的一环，这个阶段主要是获取数据，涉及物联网、传感器、网关、射频、蓝牙通信等软硬件技术，这些技术将在另一章中讲解，小伙伴需要了解本段涉及的工作。
主要包括以下几个方面：
数据源选择与连接：在数据采集处理阶段，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。
数据清洗与整合：获取数据后，需要对数据进行清洗整合，去除冗余数据和错误数据，将多个数据源整合到一个数据集中。
数据转换处理：数据清洗整合后，需要对数据进行转换和处理，将数据转换为可视化画面所需的格式和结构。
数据存储和管理：数据经过转换和处理后，需要将数据存储在相应的数据库或数据仓库中，并进行管理和维护。
常用工具和软件包括 Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark、Elasticsearch、MongoDB 和 MySQL。
这个阶段主要是可视化大屏幕的视觉效果，这也是伯格前端车间的核心任务之一。 此阶段是需求分析和原型设计阶段结果的可视化呈现。
在可视化大屏UI设计阶段，需要完成以下任务：
确定设计要求：根据客户需求和项目要求，确定视觉大屏的设计要求，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：根据设计要求，制定可视化大屏设计方案，包括设计风格、元素布局、图表类型、各页面交互效果等。
制作UI原型：根据设计方案，使用相应的工具和软件制作大屏的可视化UI原型，包括页面布局、元素布局、图表类型、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、按钮设计等。
进行UI测试：UI设计完成后，进行UI测试，测试UI设计是否满足设计要求和用户体验要求。
常用工具包括：Photoshop、Sketch、Adobe XD、AI、Figma等。
题外话：你看到的大视觉屏幕是很多很酷的动画效果，还有逼真的3D效果，有的在这个阶段是真正实现的，一般都有UI设计师、动画设计师和3D设计师来做，这是另外一个话题，暂时不展开，只要记得有这个东西就行了。在视觉大屏的前端开发阶段，需要开展以下工作：
确定技术栈：根据项目需求确定前端技术栈，包括框架、语言和库。
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、j**ascript等。
组件开发：根据页面需求开发组件，包括图表组件、数据显示组件、交互组件等。
交互开发：根据页面的要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。
数据联合调试：根据后端提供的API接口规则，检索后端数据，确保数据可以显示在前端页面。
常见的可视化大屏前端开发工具和 JS 库包括：
vue.JS：一个流行的 J**Ascript 框架，可以快速构建大型可视化屏幕。
React：一个流行的 J**Ascript 库，可让您快速构建大型可视化屏幕。
d3.JS：一个流行的可视化库，可用于绘制各种类型的图表和数据可视化。
echarts：一个流行的可视化库，可用于绘制各种类型的图表和数据可视化。
HighCharts：一个流行的可视化库，可用于绘制各种类型的图表和数据可视化。
Ant Design：一个流行的 UI 组件库，可用于快速构建用于可视化大屏幕的 UI 组件。
在可视化大屏的前端开发阶段，需要确定技术栈，制定开发计划，进行页面开发、组件开发、交互开发，常见的前端开发工具和 JS 库包括 Vuejs、react、d3.JS、ECHARTS、HighCharts 和 Ant Design 等。
题外话：有时候小伙伴会看到很多很酷的三维展示和交互，这是现阶段实现的，这是另一套技术栈，关于上一篇文章介绍的这些Berg前端工厂，大家可以看看。 或者在评论区留言，并向您发送相关文章的链接。在视觉大屏的后端开发阶段，需要开展以下工作：
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逻辑，包括接口开发、数据处理、权限控制等。
测试调试：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。
常见的可视化后端开发语言和工具包括：
J**A：一种流行的后端开发语言，常用的 J**A 框架包括 Spring、Spring Boot 等。
Python：一种流行的后端开发语言，常用的 Python 框架包括 Django、Flask 等。
node.JS：一种流行的后端开发语言，常用的 NodeJS 框架包括 Express、KOA 等。
MySQL：一种流行的关系数据库，具有常用的 MySQL 框架，例如 Sequelize。
MongoDB：一种流行的 NoSQL 数据库，常用的 MongoDB 框架包括 Mongoose。
Redis：一种流行的缓存数据库，常用的 Redis 框架包括 ioRedis。
Postman：一种流行的界面测试工具，可以测试大可视屏的界面是否正确。
综上所述，可视化大屏的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、进行测试调试等，常见的后端开发语言和工具包括 j**a、python、nodeJS、MySQL、MongoDB 和 Redis 等
大可视屏的部署和测试是项目开发中非常重要的一环，主要包括以下任务：
部署环境准备：根据项目需求选择合适的服务器和操作系统，安装必要的软件和工具，如Web服务器、数据库、操作环境等。
部署：将前端和后端部署到服务器，以确保其正常运行。
数据库部署：将数据库部署到服务器，并导入测试数据，确保数据库能够正常运行。
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，识别问题并及时解决。
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：一种流行的容器化部署工具，支持快速部署具有大可视化屏幕的开发和生产环境。
Jenkins：一种流行的持续集成工具，可自动执行和部署测试用例**。
JMeter：一种流行的性能测试工具，通过模拟并发请求来测试大屏幕的性能和稳定性。
Apache Bench：一种流行的压测工具，可以测试大型可视屏幕的并发性和负载能力。
综上所述，可视化大屏的部署和测试需要环境准备、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，常见的部署和测试工具包括 Docker、Jenkins、Jmete 和 Apache Bench。
题外话：大部分可视化大屏项目都是在LED屏、大寸电视、或者电视拼接屏上展示的，这件作品的展示方式和电脑有很大不同，不如说色差、性能等，和电脑有很大不同，所以一定要在真实环境中进行测试。在维护和优化阶段，可视化屏幕需要做以下工作：
监控系统：建立监控系统，实时监控可视屏的运行状态，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，在大屏幕上采集分析日志，发现并解决潜在问题，优化系统性能。
安全加固：加强大可视屏的安全性，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，包括索引优化和查询优化，以提高仪表盘的性能和稳定性。
优化：优化前端、后端、数据库访问，提升大屏的性能和稳定性。
常见的视觉大屏维护和优化工具软件包括：
Zabbix：一种流行的监控系统，可以实时监控系统的运行状态，发现并解决问题。
ELK Stack：一种流行的日志分析系统，用于收集和分析系统日志以识别和解决潜在问题。
nessus：一种流行的漏洞扫描工具，可以发现并解决系统安全问题。
MySQL调谐器：一种流行的MySQL优化工具，可以优化MySQL数据库。
Chrome 开发者工具：一种流行的前端开发工具，可优化前端。
综上所述，可视化大屏需要建立监控系统、日志分析系统，加强安全加固、数据库优化、优化等维护优化阶段的工作，常见的维护优化工具软件包括Zabbix、ELK Stack、Nessus、MySQL Tuner和Chrome开发者工具。
如今，可视化技术的发现越来越快，对效果和性能的要求也越来越高，一些AI技术也被集成到可视化屏幕中。
以下云计算和人工智能技术可用于大可视化屏幕：
云计算：大可视屏可以利用云计算技术将数据存储和计算任务分发到云端，提高系统的可扩展性和弹性，降低成本。
大数据：大可视屏可以利用大数据技术对海量数据进行分析挖掘，提供更准确、更实时的数据展示。
人工智能：大可视屏可以利用人工智能技术，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，实现更智能的数据显示和分析。
边缘计算：大可视化屏幕可以利用边缘计算技术将数据处理和计算任务分发到边缘设备，提高系统的实时性和稳定性，降低网络带宽和时延。
容器化：可视化大屏可以利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，简化系统的部署和维护。
自动化运维：可视化大屏可以采用自动化运维技术，包括自动化部署、自动化测试、自动化监控等，提高系统可靠性和可维护性，降低人力成本。
视觉大屏是一系列技术的融合，简单掌握一两项技术，搞小项目，一旦涉及到大型项目，就必须是多种技术、多种类型的协同工作，不是单打独斗就能完成的。
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