eKuiper 与百度智能边缘框架 BIE 集成方案

EMQX 2021-06-25

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本文转自百度智能边缘 BIE

Baetyl 项目由百度发起，是国内首个加入 LF Edge 的边缘计算项目，旨在将云计算能力拓展至用户现场，提供临时离线、低延时的计算服务，包括设备接入、消息路由、消息远程同步、函数计算、设备信息上报、配置下发等功能。Baetyl 和智能边缘 BIE（Baidu-IntelliEdge）云端管理套件配合使用，整体可达到边缘计算、云端管理、边云协同的效果，满足各种边缘计算场景。

本文以一个常见的物联网使用场景为案例，介绍了如何利用边缘计算框架 Baetyl 来实现对业务的快速、低成本和有效地处理。

在各类物联网项目中，比如智能楼宇项目，需要将楼宇的数据（比如电梯、燃气、水电等）进行采集和分析。一种解决方案是将所有的设备直接接入在云端的物联网平台，类似于像 Baidu IoT Core 或者 AWS IoT Core。这种解决方案的问题在于，数据处理时延较长：

数据处理时延较长：通过 Internet 传输和云端的处理后返回给设备，所需时间较长数据传输和存储成本：通过 Internet 传输需要带宽，对于大规模连接的物联网项目来说，耗费的带宽会相当可观数据的安全性：有些物联网的数据会相当敏感，全部通过物联网传输的话会有风险为了解决以上的问题，业界提出了边缘计算的方案，边缘计算的核心就在于把数据进行就近处理，避免不必要的时延、成本和安全问题。开源框架 Baetyl 是百度贡献给 Linux 基金会的开源边缘计算框架，主推物联网场景下端侧的边缘计算解决方案。

本文将流处理模块 eKuiper 部署到边缘计算框架 baetyl 上，对一段时间内边缘侧的设备消息进行流式处理，并将处理结果上传云端进行存储。

业务场景

假设现有一组设备，组中的每个设备有一个 id，通过 MQTT 协议往 MQTT 消息服务器上相应的主题发送数据。主题的设计如下，其中 {device_id} 为设备的 id。

devices/{device_id}/messages

每个设备发送的数据格式为 JSON，发送的通过该传感器采集的温度与湿度数据。

{
    "temperature": 30,
    "humidity" : 20
}

现在需要实时分析数据，并提出以下的需求：对每个设备的温度数据按照每 10 秒钟计算平均值(t_av)，并且记下 10 秒钟内的最大值 (t_max)、最小值(t_min) 和数据条数(t_count)，计算完毕后将这 4 个结果进行保存，以下为样例结果数据：

[
    {
        "device_id" : "1", "t_av" : 25,  "t_max" : 45, "t_min" : 5, "t_count" : 2
    },
    {
        "device_id" : "2", "t_av" : 25,  "t_max" : 45, "t_min" : 5, "t_count" : 2
    },
    ...
]

方案介绍

如下图所示，我们将在 baetyl 边缘计算框架上，采用边缘分析/流式数据处理的方式，从 baetyl-broker 订阅相关设备消息，最后将处理结果输出到 Baidu 的 IoT Core 中。

baetyl-broker (https://github.com/baetyl/baetyl-broker) 是 Baetyl 框架端侧的消息中间件，采用 MQTT3.1.1 协议，可在低带宽、不可靠网络中提供可靠的消息传输服务。

eKuiper (https://github.com/lf-edge/ekuiper/)是基于 SQL 的轻量级边缘流式数据分析引擎，安装包只有约 7MB，非常适合于运行在边缘设备端。

Baidu IoT Core (https://cloud.baidu.com/doc/IoTCore/index.html) 提供了比较全的设备接入和数据分析的方案，此处用于云端的结果数据接入，以及应用所需的结果数据分析。

安装 baetyl 计算框架

在云端新建边缘节点并安装到边缘设备。安装成功后如下所示：

新建 IoT Core 实例

参考百度云 IoTCore 文档 (https://cloud.baidu.com/doc/IoTCore/s/Akck4811r) 新建 IoT Core 实例并进行相关的设备模板配置。配置成功后，使用 MqttBox 进行连接，其中 $iot/test/user/# 主题是我们自定义的具有收发权限的用户主题。

配置 baetyl-broker

编辑 baetyl-broker 配置，暴露一个外部端口供测试使用。

然后编辑配置文件，配置文件如下：

listeners:
  - address: tcp://0.0.0.0:8003
principals:
  - username: test    
    password: hahaha    
    permissions:
      - action: pub        
        permit: ["#"]
      - action: sub        
        permit: ["#"]

session:
  sysTopics:
    - $link    
    - $baetyl
logger:
  level: debug  
  encoding: console

新增 8003 端口供测试使用。并且需要设置映射宿主机端口以供连接。

然后在本地使用 MqttBox 连接 baetyl-broker，来测试连通性。

安装 eKuiper

从 eKuiper 官方镜像仓库镜像仓库选取 eKuiper 的官方 Docker 镜像，这里选取的是：

 emqx/kuiper:0.5.1-alpine

然后创建容器服务，并添加 eKuiper 服务，设置镜像、添加端口映射以及环境变量。

MQTT_BROKER_ADDRESS=baetyl-broker.baetyl-edge-system:8003
MQTT_BROKER_USERNAME=test
MQTT_BROKER_PASSWORD=hahaha

用户在端侧可以通过 telnet 命令来判断边缘设备上 eKuiper 是否启动成功。

更多 eKuiper 资料可以参考 eKuiper (https://github.com/lf-edge/ekuiper/) 官网。

安装集成 eKuiper 插件

eKuiper 原生的 stream、rule 创建都是通过 Http 请求，为了适配 baetyl 平台，可以使用 eKuiper 推出的适配插件: kuiper-kubernetes-tool (https://github.com/lf-edge/ekuiper/tree/master/tools/kubernetes) ，支持从配置文件加载 stream、rule 配置。

从 eKuiper 官方镜像仓库镜像仓库选取 eKuiper 的官方 Docker 镜像，这里选取的是：

 emqx/kuiper-kubernetes-tool:0.5.1

我们在新建 eKuiper 插件应用时，先新建对应的配置文件。

◆ 创建流语法解析

创建流的目的是为了定义发送到该流上的数据格式，类似于在关系数据库中定义表的结构。eKuiper 中所有支持的数据类型，可以参考 eKuiper (https://github.com/lf-edge/ekuiper/) 官网。

{
    "commands":[
        {
            "url":"/streams",
            "description":"create stream1",
            "method":"post",
            "data":{
                "sql":"create stream demo (temperature float, humidity bigint) WITH (FORMAT=\"JSON\", DATASOURCE=\"devices/+/messages\");"
            }
        }
    ]
}

上述语句在 eKuiper 中创建了一个名为 demo 的流定义，包含了两个字段，分别为 temperature 和 humidity，数据源为订阅 MQTT 的主题 devices/+/messages，这里请注意采用了通配符 +，用于订阅不同设备的消息。

◆ 数据业务逻辑处理语法解析

eKuiper 采用 SQL 实现业务逻辑，每10秒钟统计温度的平均值、最大值、最小值和次数，并根据设备 ID 进行分组，实现的 SQL 如下所示。

{
    "commands":[
        {
            "url":"/rules",
            "description":"create rule1",
            "method":"post",
            "data":{
                "id":"rule1",
                "sql": "SELECT avg(temperature) AS t_av, max(temperature) AS t_max, min(temperature) AS t_min, COUNT(*) As t_count, split_value(mqtt(topic), \"/\", 1) AS device_id FROM demo GROUP BY device_id, TUMBLINGWINDOW(ss, 10)",
                "actions": [
                    {
                        "log": {}
                    },
                    {
                        "mqtt": {
                            "server": "tcp://arncpan.iot.gz.baidubce.com:1883",
                            "topic": "$iot/test/user/b",
                            "protocol_version": "3.1.1",
                            "qos": 0,
                            "clientId": "demo_001",
                            "username": "arncpan/test",
                            "password": "xxxx"
                        }
                    }
                ]
            }
        }]
}

这里的 SQL 用了四个聚合函数，用于统计在10秒钟窗口期内的相关值。

avg: 平均值
max: 最大值
min: 最小值
count: 计数

另外还使用了几个基本的函数：

mqtt: 消息中取出 MQTT 协议的信息，mqtt(topic) 就是取得当前取得消息的主题名称
split_value: 该函数将第一个参数使用第二个参数进行分割，然后第三个参数指定下标，取得分割后的值。所以函数 split_value("devices/001/messages", "/", 1)调用就返回001
GROUP BY 跟的是分组的字段，分别为计算字段 device_id；时间窗口 TUMBLINGWINDOW(ss, 10)，该时间窗口的含义为每10秒钟生成一批统计数据。

actions 列表中的 mqtt 类型的 action 的相关配置信息是 IoT Core 的连接信息。这里注意替换 IoTCore 的连接信息。

◆ 创建命令配置项

将上述两步的语法填写到配置项中。创建配置项如下:

◆ 创建配置信息配置项

配置信息用于 kuiper-kubernetes-tool 连接 eKuiper 模块，其中指定了 eKuiper 的 ip、port 等信息。

port: 9081
timeout: 500
intervalTime: 30
ip: "kuiper"
logPath: "log/kuiper.log"
commandDir: "sample"

关于配置详情可以参考 kuiper-kubernetes-tool (https://github.com/lf-edge/ekuiper/tree/master/tools/kubernetes) 文档。其中 9081 端口是 eKuiper 默认的 Restful API 端口。

创建配置项如下:

◆ 创建 kuiper-tool 应用

新建容器服务，并添加 kuiper-kubernetes-tool 服务，设置镜像、添加上两步的配置项。

如果上述步骤都安装正确，在边缘设备执行如下命令，可以得到如下结果：

测试

我们使用 Mqtt Box 模拟设备向事先约定的 Topic 主题发送消息，观察 IoT Core 是否可以收到流式处理的结果。

我们分别向 Baetyl-Broker 发送两条消息：

{"temperature": 30, "humidity" : 80}
{"temperature": 60, "humidity" : 80}

预期 10s 后 IoT Core 会收到如下消息：

[{"device_id":"device_001","t_av":45,"t_count":2,"t_max":60,"t_min":30}]

实际操作：

向 baetyl-broker 发送两条消息。

IoTCore 查看：

如上图，符合预期。

此时观察端上应用的资源消耗：

可以看出流式处理引擎 eKuiper 只消耗了极小的内存和CPU。

通过本文，读者可以基于 Baetyl 边缘计算框架快速集成 eKuiper 流式处理引擎，快速搭建边缘侧的流式解决方案，灵活地开发出基于边缘数据分析的系统，实现数据的低时延、低成本和安全的处理。

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