工业IoT边缘实时流分析

终端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（DLI）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
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前提条件

已开通IEF和DLI服务。
已成功注册并纳管边缘节点。

部署应用

登录IEF管理控制台，选择左侧导航栏的“边缘市场”，在边缘应用中心选择“边缘Flink”应用，单击“部署应用”。
输入应用名称，配置容器规格（注意：配额不得小于默认值，否则会部署失败），关联边缘节点，单击“创建”。
登录DLI管理控制台，选择左侧导航栏的“作业管理 > Flink作业”。
单击右上角“创建作业”。
图2 创建作业
配置作业信息。
类型选择“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。
单击“确定”，进入“编辑”页面。
图3 编辑作业

根据需要编辑Flink SQL边缘作业，处理终端设备数据。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;

在界面右侧选择作业所需并行数和作业所属边缘节点，支持选择多个边缘节点部署作业。
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

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/。
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。
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 abcd -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。