Azure iot产品架构及概述 azure iot hub

背景

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 Azure IoT Hub 或者 AWS IoT Hub。这种解决方案的问题在于，

• 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。

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，采用边缘分析/流式数据处理的方式，在边缘端我们采用了 EMQ X 的方案，最后将计算结果输出到 Azure 的 IoT Hub 中。

• EMQ X Edge 可以接入各种协议类型的设备，比如 MQTT、CoAP、LwM2M 等，这样用户可以不需要关心协议适配方面的问题；另外它本身也比较轻量级，适合部署在边缘设备上。
• EMQ X Kuiper 是 EMQ 发布的基于 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
• Azure IoT Hub 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

实现步骤

安装 EMQ X Edge & Kuiper

• 写本文的时候，EMQ X Edge 的最新版本是4.0，用户可以通过 Docker 来安装和启动 EMQ X Edge

# docker pull emqx/emqx-edge
# docker run -d --name emqx -p 1883:1883  emqx/emqx-edge:latest
# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                                                                                           NAMES
a348e3ac150c        emqx/emqx-edge:latest   "/usr/bin/docker-entr"   3 seconds ago       Up 2 seconds        4369/tcp, 5369/tcp, 6369/tcp, 8080/tcp, 8083-8084/tcp, 8883/tcp, 11883/tcp, 0.0.0.0:1883->1883/tcp, 18083/tcp   emqx

用户可以通过 telnet 命令来判断是否启动成功，如下所示。

# telnet localhost 1883
Trying 127.0.0.1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.

• 安装、启动 Kuiper
  点击这里下载最新版 Kuiper，并解压。在写本文的时候，Kuiper 最新版本为 0.0.3。

# unzip kuiper-linux-amd64-0.0.3.zip
# cd kuiper
# bin/server
Serving Kuiper server on port 20498

如果无法启动，请查看日志文件 log/stream.log。

创建流

Kuiper 提供了一个命令用于管理流和规则，用户可以通过在命令行窗口中敲入 bin/cli 查看有哪些子命令及其帮助。cli 命令缺省连接的是本地的 Kuiper 服务器，cli 命令也可以连接到别的 Kuiper 服务器，用户可以在 etc/client.yaml配置文件中修改连接的 Kuiper 服务器。用户如果想了解更多关于命令行的信息，可以参考这里。

创建流定义：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。 Kuiper 中所有支持的数据类型，可以参考这里。

# cd kuiper
# bin/cli create stream demo '(temperature float, humidity bigint) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="devices/+/messages")'

上述语句在 Kuiper 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。该数据源所对应的 MQTT 服务器地址在配置文件 etc/mqtt_source.yaml中，可以根据所在的服务器地址进行配置。如下图所示，配置 servers 项目。

#Global MQTT configurations
default:
  qos: 1
  sharedsubscription: true
  servers: [tcp://127.0.0.1:1883]

用户可以在命令行中敲入 describe 子命令来查看刚创建好的流定义。

# bin/cli describe stream demo
Connecting to 127.0.0.1:20498
Fields
--------------------------------------------------------------------------------
temperature	float
humidity	bigint

FORMAT: JSON
DATASOURCE: devices/+/messages

数据业务逻辑处理

Kuiper 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。

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)

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

另外还使用了两个基本的函数

• 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。

调试 SQL

在正式写规则之前，我们需要对规则进行调试，Kuiper 提供了 SQL 的调试工具，可以让用户非常方便地对 SQL 进行调试。

• 进入 kuiper 安装目录，并运行 bin/cli query
• 在出现的命令行提示符中输入前面准备好的 SQL 语句。

# bin/cli query
Connecting to 127.0.0.1:20498
kuiper > 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)
query is submit successfully.
kuiper >

在日志文件 log/stream.log 中，可以看到创建了一个名为 internal-kuiper_query_rule 的临时规则。

...
time="2019-11-12T11:56:10+08:00" level=info msg="The connection to server tcp://10.211.55.6:1883 was established successfully" rule=internal-kuiper_query_rule
time="2019-11-12T11:56:10+08:00" level=info msg="Successfully subscribe to topic devices/+/messages" rule=internal-kuiper_query_rule

值得注意的是，这个名为 internal-kuiper_query_rule 的规则是通过 query 创建的，服务器端每5秒钟会检测一下 query 客户端是否在线，如果query 客户端发现有超过10秒钟没有反应（比如被关闭），那么这个内部创建的 internal-kuiper_query_rule 规则会被自动删除，被删除的时候在日志文件中会打印如下的信息。

...
time="2019-11-12T12:04:08+08:00" level=info msg="The client seems no longer fetch the query result, stop the query now."
time="2019-11-12T12:04:08+08:00" level=info msg="stop the query."
time="2019-11-12T12:04:08+08:00" level=info msg="unary operator project cancelling...." rule=internal-kuiper_query_rule
...

• 发送测试数据
  通过任何的测试工具，向 EMQ X Edge 发送以下的测试数据。笔者在测试过程中用的是 JMeter 的 MQTT 插件，因为基于 JMeter 可以做一些比较灵活的自动数据生成，业务逻辑控制，以及大量设备的模拟等。用户也可以直接使用 mosquitto 等其它客户端进行模拟。

• 主题：devices/$device_id/messages，其中$device_id 为下面数据中的第一列
• 消息：{"temperature": $temperature, "humidity" : $humidity}, 其中$temperature 和 $humidity 分别为下面数据中的第二列和第三列

#device_id, temperature, humidity
1,20,30
2,31,40
1,35,50
2,20,30
1,80,90
2,45,20
1,10,90
2,12,30
1,65,35
2,55,32

我们可以发现发送了模拟数据后，在 query 客户端命令行里在两个10秒的时间窗口里打印了两组数据。这里输出的结果条数跟用户发送数据的频率有关系，如果 Kuiper 在一个时间窗口内接受到所有的数据，那么只打印一条结果。

kuiper > [{"device_id":"1","t_av":45,"t_count":3,"t_max":80,"t_min":20},{"device_id":"2","t_av":25.5,"t_count":2,"t_max":31,"t_min":20}]

[{"device_id":"2","t_av":37.333333333333336,"t_count":3,"t_max":55,"t_min":12},{"device_id":"1","t_av":37.5,"t_count":2,"t_max":65,"t_min":10}]

创建、提交规则

完成了 SQL 的调试之后，开始配置规则文件，将结果数据通过 Kuiper 的 MQTT Sink 发送到远程的 Azure IoT Hub 中。 在 Azure IoT Hub 中，用户需要先创建好以下内容，

• IoT Hub：本文创建的名称为 rockydemo，用于接入设备
• IoT Device：代表了一个设备，此处为处理设备数据的网关，该网关安装了 Kuiper，网关在把相关相关数据处理完毕后，将结果发送到 Azure 云端
• 设备连接用户名和密码：请参考 Azure 相关的文档了解 Azure IoT MQTT 连接的用户名和密码；关于生成 SAS Token，用户可以参考此文档。

如下图所示，在 Azure IoT Hub 中创建完成的相关设备。

编写 Kuiper 规则文件

规则文件是一个文本文件，描述了业务处理的逻辑（前面已经调试好的 SQL 语句），以及 sink 的配置（消息处理结果的发送目的地）。连接 Azure IoT Hub 的大部分信息都已经在前文中描述，需要注意是必须设置 protocol_version 的值为 3.1.1，而不能为 3.1。

{
  "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": "ssl://rockydemo.azure-devices.net:8883",
        "topic": "devices/demo_001/messages/events/",
        "protocol_version": "3.1.1",
        "qos": 1,
        "clientId": "demo_001",
        "username": "rockydemo.azure-devices.net/demo_001/?api-version=2018-06-30",
        "password": "SharedAccessSignature sr=*******************"
      }
    }
  ]
}

通过 Kuiper 命令行创建规则

# bin/cli create rule rule1 -f rule1.txt
Connecting to 127.0.0.1:20498
Creating a new rule from file rule1.txt. 
Rule rule1 was created.

在日志文件中可以查看规则的运行连接情况，如果配置项都正确的话，应该可以看到到 Azure IoT Hub 的连接建立成功。

......
time="2019-11-12T14:30:34+08:00" level=info msg="The connection to server tcp://10.211.55.6:1883 was established successfully" rule=rule1
time="2019-11-12T14:30:34+08:00" level=info msg="Successfully subscribe to topic devices/+/messages" rule=rule1
time="2019-11-12T14:30:35+08:00" level=info msg="The connection to server ssl://rockydemo.azure-devices.net:8883 was established successfully" rule=rule1
......

• 通过命令 az iot hub monitor-events -n rockydemo 启动 Azure IoT Hub 监控，并往本地的 EMQ X Edge 上发送跟调试 SQL 语句一样的模拟数据。经过 Kuiper 处理后，相应的处理结果被发送到了 Azure IoT Hub 中。

#az iot hub monitor-events -n rockydemo
Starting event monitor, use ctrl-c to stop...
{
    "event": {
        "origin": "demo_001",
        "payload": "[{\"device_id\":\"2\",\"t_av\":32,\"t_count\":3,\"t_max\":45,\"t_min\":20},{\"device_id\":\"1\",\"t_av\":45,\"t_count\":3,\"t_max\":80,\"t_min\":20}]"
    }
}
{
    "event": {
        "origin": "demo_001",
        "payload": "[{\"device_id\":\"2\",\"t_av\":33.5,\"t_count\":2,\"t_max\":55,\"t_min\":12},{\"device_id\":\"1\",\"t_av\":37.5,\"t_count\":2,\"t_max\":65,\"t_min\":10}]"
    }
}

总结

通过本文，读者可以了解到利用 EMQ X 在边缘端的解决方案可以非常快速、灵活地开发出基于边缘数据分析的系统，实现数据低时延、低成本和安全的处理。Azure IoT 也提供了 IoT Edge 方案，与 Azure 的方案相比，

• Kuiper 的运行时非常轻量级；Azure IoT Edge 方案需要提供相关语言的运行时，安装包相对来说会比较大。
• Kuiper 基于 SQL 实现业务逻辑的实现方式更加快速简单，对复杂的业务逻辑处理缺乏一定的灵活性；Azure IoT Edge 在业务实现的灵活度上相对来说更佳。
• Kuiper 在与第三方的 IoT Hub 进行集成的时候灵活性更好。Azure IoT Edge 一般只跟 Azure IoT Hub 进行对接。

如果有兴趣了解更多关于边缘流式数据分析的内容，请参考 Kuiper 开源项目。