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2021-05-04 15:19

有时,物联网会造成这样一种情况,即需要进行大量处理,才能理解这些新连接的、传感器启用的"东西"生成的所有数据,这些东西现在可以从任何地方不断传输潜在有用的数据。在许多情况下,正是位置才是问题所在。我们通常将其称为"边缘"。

换言之,边缘只是靠近数据源的任何位置,即物联网设备存在并生成数据的位置。因此,边缘位置可以是海上的离岸石油权、移动的车辆(如卡车或火车)、制造车间或零售店。当在边缘产生大量数据时,在边缘处理这些数据通常是很重要的,这样可以近实时地采取行动,同时允许显著减少需要传输到云的数据量。

通常在这些边缘位置有一个称为物联网网关的设备,IoT是一种专用计算设备,为本地边缘"事物"提供连接、数据处理、分析和存储。IoT网关有各种形状和大小,可以是从raspberry Pi到工业加固PC的任何东西。它们通常运行各种处理器,具有广泛的处理、内存和存储能力存储能力

既然您知道了边缘是什么,那么问题是,您如何着手将边缘发生的事情整合到您的数字核心中,买云服务器,以获得更好的业务成果?由于延迟以及传输和存储成本,有一种方法来配置如何获取边缘发生的事情,并将亮点或异常发送回数字核心,而不仅仅是原始数据,这是有意义的。

这个概念有时被称为聚合。SAP Edge Services作为SAP Leonardo的一部分,使这一点成为可能。SAP Edge Services通过将云的处理能力扩展到边缘,并结合本地计算、处理和业务语义来创建智能边缘,从而将智能企业带到边缘。我们已经将这两个示例放在一起,并在GitHub上提供了它们。

让我们仔细看看第一个示例,北京大数据公司,我们称之为流聚合示例。

说明

这是一个流聚合示例,可用于实现您自己的聚合需求。聚合对于边缘物联网应用的重要性有很多原因。在创建规则时,您可能希望聚合最后几条消息,而不是每个事件。这是因为已知传感器数据是波动的。另外,当您在边缘运行ML/AI模型时,您可能希望在聚合数据而不是每个事件上运行这些模型。这样,您的ML/AI将使用较少的计算资源,但提供相同的结果。

一旦您将此示例转换为自己的流聚合服务,怎么查看大数据,请确保在部署到生产环境之前运行彻底的测试。虽然这是一个Java示例,但它在内部使用流服务的自定义规则特性来计算聚合。高级设计部分有更多内容。

它基本上创建了两种类型的流聚合。我们称之为持久性聚合和流规则聚合。例如,如果定义了30秒的时间窗口,则在30秒结束时计算聚合。然后清除窗口,并开始在接下来的30秒内累积事件。示例只是将聚合的数据保存到一个文件中。您可以扩展它以保存在持久性服务中。

聚合是在一个时间窗口中计算的,但是每次新事件到达时都会生成聚合。每秒钟,时间窗口滑动一秒钟,以便删除一秒钟的开始数据。计算出的流聚合可以发送回它来自的流服务i中的同一规则。聚合将作为规则的事件进行。

从流规则接收输入。您可以在流规则引擎中定义自定义规则。在这个设置中,您通常会告诉规则引擎您的自定义引擎正在运行哪个主机和端口。在这个流聚合服务的JSON配置中,放置相同的主机和端口。这样,聚合服务将在启动时绑定此端口。流规则引擎将数据发送到此端口。向流聚合服务的数据传输和将聚合结果订阅回规则引擎由流服务处理。

流聚合服务在内部使用另一个进程中的流引擎来计算聚合。聚合逻辑是用CCL(连续计算语言)编写的。根据流聚合服务的配置,生成、编译并运行CCL来计算聚合。

在聚合服务中创建的流聚合可以作为事件带回流服务的自定义规则。如果您需要聚合的数据,那么您可以使用企业插件将聚合的数据发送到相应的目标。

聚合是使用流引擎计算的,因此性能高度依赖于可用的内存和计算资源。流式聚合服务在一个单独的进程中运行,因此从流式服务到聚合服务获取事件存在固有的网络延迟。

如果聚合时间段足够小,那么它在这段时间内捕获的事件不会超过几千个,即使以相同的速度连续输入数据,您也不会看到任何性能下降。

您应该测试性能,看看它是否满足您的要求。

此示例聚合服务支持以下11个聚合:

平均值、总和、计数、最小值、最大值、中值、标准差,COUNTDISTINCT(不同值的计数)、WEIGHTEDAVG(加权平均)、LASTVALUE(时间段中的最后一个值)和FIRSTVALUE(时间段中的第一个值)。所有聚合按设备id、传感器id和配置文件id分组。

在引擎盖下,消费返现,此服务自动生成CCL,怎么成为淘客,并使用流引擎的自定义规则功能将数据传递给此服务。

流聚合服务主要由JSON配置文件控制。JSON配置文件有两种类型的配置:流和规则。

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