前言

　　一直以來，對于邊緣流式計算的需求就沒有停止過，但是受限于邊緣節(jié)點的計算能力，邊緣流式計算一直面臨內(nèi)存壓力、磁盤壓力、作業(yè)管理壓力等諸多挑戰(zhàn)。

　　2019年11月29日，在Flink Forward Asia 2019大會上，百度正式對外發(fā)布了“基于Apache Flink的邊緣流式計算Creek”。creek很好的解決資源受限的問題，它可以將流式作業(yè)內(nèi)存消耗降低到10M左右，比傳統(tǒng)的流式作業(yè)下降了2個數(shù)量級的資源消耗，使得邊緣設備也可以輕松跑流式作業(yè)。這樣，在不增加邊緣節(jié)點成本的前提下，邊緣節(jié)點增加流式計算的能力，使得邊緣節(jié)點能夠支撐更多、更復雜的業(yè)務場景。

　　百度智能邊緣BIE也同步實現(xiàn)了與Creek的產(chǎn)品化集成，Creek通過與BIE的集成，能夠?qū)崿F(xiàn)流式計算任務”云端統(tǒng)一定義，統(tǒng)一下發(fā)“，讓流式計算能力真正延伸至各個邊緣節(jié)點。

　　邊緣流式計算典型應用場景

　　下面羅列在BIE當中使用邊緣流式計算的兩個典型場景：

　　數(shù)據(jù)分析師的取數(shù)場景

　　在數(shù)據(jù)分析場景下，數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常使用「10分鐘平均值」或「15分鐘平均值」作為樣本數(shù)據(jù)進行分析，而不會直接使用原始采集數(shù)據(jù)。如果云平臺當中只有原始采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師通常使用以下幾種方式獲取「10分鐘平均值」：

　　導出原始數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預處理工具獲取10分鐘平均值

　　云平臺增加流式計算任務，計算10分鐘平均值并實時保存在數(shù)據(jù)庫

　　通過大數(shù)據(jù)平臺對歷史數(shù)據(jù)執(zhí)行離線任務，計算歷史數(shù)據(jù)的10分鐘平均值并保存在數(shù)據(jù)庫

　　上述的幾種方案能夠讓數(shù)據(jù)分析師拿到10分鐘平均值，但是成本都很高，也不方便。通過邊緣流式計算可以很好的解決上述問題，邊緣節(jié)點在邊緣側(cè)通過流式計算得到10分鐘平均值，然后上報至云端iothub，經(jīng)由規(guī)則引擎將10min數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到數(shù)據(jù)庫，可以降低數(shù)據(jù)分析師的取數(shù)難度。

　　運維人員的實時監(jiān)控場景

　　在物聯(lián)網(wǎng)場景下，設備測量數(shù)據(jù)因為各種因素(網(wǎng)絡因素、設備自身精度因素)經(jīng)常會出現(xiàn)抖動情況，如果對設備的實時采集值配置閾值告警，經(jīng)常會出現(xiàn)誤告警，導致用戶需要處理大量無用告警，逐漸用戶對告警的準確性失去信心，閾值告警形同虛設。

　　針對這種場景，用戶可以借助流式計算的能力來降低數(shù)據(jù)抖動帶來的偏差，常見的方案有：

　　按平均值告警：通過流式計算獲取10分鐘平均值、10分鐘最大值、10分鐘最小值、10分鐘計算樣本數(shù)，然后設定閾值規(guī)則，比如“10分鐘平均值>閾值 且 10分鐘計算樣本數(shù)>100”

　　按持續(xù)時間告警：通過流式計算找出實時采集值一直大于指定閾值且持續(xù)時間很長的設備，比如”設備溫度>100℃ 且 持續(xù)時長>5分鐘”

　　在網(wǎng)絡不穩(wěn)定的場景下，上述兩種方案如果通過云端流式計算來實現(xiàn)，最終得到的計算值準確度不高，比如當設備出現(xiàn)5分鐘無連接的時候，云端再去計算10分鐘平均值，計算的結(jié)果并不準確。而邊緣側(cè)是內(nèi)網(wǎng)環(huán)境，網(wǎng)絡異常的概率大大降低。在邊緣側(cè)將統(tǒng)計值計算好后再上報云端，可以提升流式計算統(tǒng)計結(jié)果的準確性。

　　邊緣流式計算為客戶帶來的價值

　　降低成本，包括流量成本、存儲成本、云端流式計算資源成本。

　　在弱網(wǎng)絡環(huán)境下，提升流式計算結(jié)果的準確性。

　　嘗試此項功能

　　如果要嘗試在邊緣節(jié)點上部署流式計算任務，可以登錄百度智能云控制臺，具體操作指南參考：https://cloud.baidu.com/doc/BIE/s/Ok43i486z

　　BIE與Creek集成的效果

      以實時監(jiān)控場景為例，需要通過流式計算獲得temperature的統(tǒng)計值，包括：10分鐘平均值、10分鐘最大值、10分鐘最小值、10分鐘計算樣本數(shù)。我們可以搭建以下模擬實驗場景來進行驗證：

　　使用模擬器以每秒1條數(shù)據(jù)的頻率，不間斷往邊緣hub發(fā)送模擬數(shù)據(jù)

　　模擬數(shù)據(jù)的格式為：{“humidity”:6.3426914,”temperature”:11.457714,”timestamp”:1576207523}

　　云端配置邊緣流式計算任務，計算temperature的統(tǒng)計值，包括：

　　10分鐘平均值

　　10分鐘最大值

　　10分鐘最小值

　　10分鐘計算樣本數(shù)

　　下發(fā)邊緣流式計算任務至邊緣核心設備

　　在邊緣側(cè)驗證流式計算結(jié)果

　　前面1~4不可以參考操作指南(點擊原文查看)執(zhí)行，現(xiàn)在我們一起來看一下邊緣側(cè)運行流式計算的效果。

　　啟動mqtt數(shù)據(jù)訂閱工具MQTTBox，訂閱testtopic/update和testtopic/streamdata這兩個topic：

　　如下圖所示：

　　testtopic/update：左側(cè)部分數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)模擬器產(chǎn)生的模擬數(shù)據(jù)，1秒1條記錄

　　testtopic/streamdata：右側(cè)部分數(shù)據(jù)，為流式計算結(jié)果，包含最大值、最小值、平均值、計算樣本數(shù)。因為是1分鐘統(tǒng)計結(jié)果，所以計算樣本數(shù)剛好是60，與實際相符。

　　可以在BIE云管套件查看流式計算任務的資源使用情況，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存占用在12M左右，相比邊緣流式計算帶來的價值，這點資源使用率上升，是完全值得的。

　　感興趣的朋友可以在邊緣計算框架baetyl上部署一個flink，然后執(zhí)行相同的作業(yè)任務，查看flink與creek的資源消耗對比。

　　點擊閱讀原文，查看詳細的使用教程。教程url：https://cloud.baidu.com/doc/BIE/s/Ok43i486z

　　==============關于BIE ===================

　　百度智能邊緣(Baidu IntelliEdge)旨在將云計算能力拓展至用戶現(xiàn)場，提供可以臨時離線、低延時的計算服務，包括設備接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)上報、流式計算、函數(shù)計算、AI 推斷等功能。

　　BIE整體包括邊緣本地運行包和云端管理套件兩部分：

　　本地運行包：本地運行包包含百度開放邊緣框架baetyl，以及基于baetyl框架開放的邊緣應用，實現(xiàn)將云計算能力延伸至邊緣，提供離線自治、低延時的計算服務。

　　云端管理套件：主要負責邊緣設備節(jié)點的管理，包含設備節(jié)點的監(jiān)控、注冊管理、應用的編排與升級等功能。除此之外，云端套件還負責與百度智能云的其他服務進行集成對接，包括函數(shù)計算CFC，流式計算BSC，端側(cè)模型生成框架EasyEdge等。實現(xiàn)”云管理、邊運行、邊云一體“的整體解決方案。

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