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工业IoT边缘实时流分析

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更新时间:2020/11/23 GMT+08:00

边缘设备可以产生大量的数据,为了减少数据上云的数据量或提高数据处理实时性,有时需要在靠近数据产生的地方对其进行分析处理。智能边缘平台可以和数据湖探索服务结合,通过在边缘节点上部署系统提供的流计算应用,将实时流计算能力从云端延伸到边缘。然后通过数据湖探索服务编辑流处理作业并下发到边缘执行,可以帮助您在边缘快速实现对流数据的实时、快速、准确地分析处理。

图1 边缘实时流分析

前提条件

  1. 已开通智能边缘平台和实时流计算服务。
  2. 已成功创建边缘节点和纳管边缘节点。

部署应用

  1. 登录IEF管理控制台。选择左侧导航栏的“边缘市场 > 边缘应用”,选择“边缘Flink”应用,单击“部署应用”关联边缘节点,填写输入参数,参数规格不得小于默认值,否则会部署失败。
  2. 登录DLI控制台。选择左侧导航栏的“作业管理”,进入“作业管理”页面。
  3. 单击右上角“创建作业”页面。

  4. 配置作业信息,选择“类型”为“Flink Edge SQL”,填写“名称”,描述、模板和标签均为可选填内容,若使用已存在的模板创建作业,可帮助您快速完成新建。
  5. 单击“确认”,进入“编辑”页面。

  6. 根据需要编辑Flink SQL边缘作业,处理边缘设备数据。当前支持edgehub类型 、encode为json或csv的输入输出,具体SQL语法可参考Flink SQL语法参考

    参考示例:功能为输出学生成绩大于或者等于80分的姓名和成绩。

    create source stream student_scores(name string, score int) with (
    type = "edgehub",
    topic = "abc",
    encode = "json",
    json_config = "score = student.score; name=student.name"
    );
    create sink stream excellent_students(name string, score int) with (
    type = "edgehub",
    topic = "abcd",
    encode = "csv",
    field_delimiter = ","
    );
    insert into excellent_students select name, score from student_scores where score >= 80;

  7. 在界面右侧选择作业所需并行数和作业所属边缘计算组,支持选择多个边缘计算组部署作业。
  8. 单击界面右上角“启动”,进入作业费用清单界面,单击“立即”。可在作业管理界面查看作业运行状态,单击具体作业可查看作业详情、作业监控、执行计划等信息。

验证作业运行效果

  1. 登录任一节点(该节点需与边缘节点网络互通),安装mosquitto软件。

    mosquitto软件的下载请参见https://mosquitto.org/download/

  2. 执行如下命令订阅数据。

    mosquitto_sub -h 127.0.0.1 -t abcd

    abcd为作业中定义的topic名称。

  3. 打开一个新的窗口,执行如下命令发布数据。

    mosquitto_pub -h 127.0.0.1 -t abc -m '{"student":{"score":90,"name":"1bc2"}}'

    abcd为作业中定义的topic名称。

    数据发布后,在2中订阅就能收到对应的数据。

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