指标计算涉及数据的三个形态：
·设备原始数据
·原始数据解析聚合后的原子指标
·对原子指标按照规则再次聚合统计后形成的衍生指标。
在该案例中，门禁闸机上报的是毫秒级设备原始数据，需对其进行解析，解析为结构化数据；解析后，将毫秒级数据按分钟聚合后的进出人数，我们称之为原子指标；基于原子指标按照小时聚合的统计数据，称之为衍生指标-人流趋势。整体步骤：
1. 左侧菜单选择数据融合 > 模型管理 > 逻辑模型，单击，在建模工具弹窗中，单击新建表 > 原子指标结果表。
2. 设计人流趋势原子指标模型，新建模型字段：
3. 单击执行变更，自动在内置数据库中创建物理数据库表，后续在指标计算流程中用于存储人流趋势指标数据：
4. 左侧菜单选择数据融合 > 模型管理 > 解析模型，新建目录，在目录下新建模型：
5. 输入模型详情、发布：
6. 左侧菜单选择数据融合 > 指标管理 > 原子指标，新建原子指标，输入原子指标参数：指标基础信息、存储路径选择以上创建的数据库表、指标配置信息选择基于门禁模型进行解析，对解析后的数据按照分钟计数聚合：
7. 保存指标、发布原子指标。
8. 左侧菜单选择数据融合 > 指标管理 > 衍生指标，新建衍生指标，配置衍生指标的基础信息及相关原子指标，保存并发布：
9. 左侧菜单选择数据融合 > 工作台 > 场景搭建，新建场景，新建人流趋势统计原子指标实时计算流程：
10. 新建近24小时人流趋势衍生指标实时计算流程，将其发布为 API，注册到资源服务目录：
11. 部署流程，24小时人流趋势指标 API 编排完成，平台资源服务列表可查看该 API，可到资源管理将服务授权给应用进行消费使用。
12. 单击资源库 > 数据源管理 > 数据库连接，预览数据库，查看原子指标数据库表的数据：
至此，已完成基于设备原始数据进行统计指标数据 API 的编排和发布。