如果你和我一样，你会不断想象完全实现的物联网生态系统的未来可能性。在家庭的背景下，我想象我的汽车、GPS和Nest一起工作，以预测我的到来，并对气候控制进行适当的调整。或者是冰箱、Egg Minders和Amazon Fresh在我知道我需要鸡蛋之前，就能毫不费力地相互交流，订购鸡蛋......多么美好的未来。
其他时候，我相信物联网会带来一个荒诞的未来（正如《Wired》所描述的那样，令人扼腕叹息的细节）。
幸运的是，我们距离这种程度的互联还有一些距离。物联网发展还处于相对初级阶段，物联网开发者必须克服一些关键挑战。
似乎大家都认为环境的复杂性是一个主要的挑战，这是一个棘手的挑战，因为复杂性算是物联网世界的重点——作为一个物联网设备的开发者，我可能会集成很多下游的第三方API，而其他开发者可能会消耗我暴露的API。
在物联网需求增加之前，我们可能通过创建物理测试实验室，在API和设备的生态系统中测试我们的设备。现在，这是一个过时且昂贵的命题，而且开发人员通常无法控制来自第三方API或设备的数据（这对于边缘案例测试至关重要）。
这就是为什么服务虚拟化是解决方案的关键部分。我们可以模拟下游API并控制我们的设备正在消耗的数据，以验证集成测试期间的异常情况。
今天的例子
在这篇文章中，我将使用亚马逊Echo来演示这些功能，因为它可以成为家庭物联网生态系统的中心枢纽（也许你甚至像我一样有一个可用）。
我将首先带你完成使用AWS Lambda实现自己的Alexa技能的步骤。这个电话将允许你向Alexa询问一个邮政编码的天气状况。
然后，我们将在 Azure 中部署 Parasoft 虚拟服务，以模拟来自天气 API 的响应，进行边缘案例测试。（例如，当有雷雨或外面是101华氏度时，Alexa会说什么？）
先决条件，自己也要跟上：
- 一个互联网连接（很明显）
- 你自己的Amazon Echo或Echo Dot会改善体验，但你也可以使用模拟器。
- 一个亚马逊开发者账户（https://developer.amazon.com/）和亚马逊网络服务账户（https://aws.amazon.com/）。
- 在 https://openweathermap.org/api 注册成为开发者，即可获得 Open Weather API 的 API 密钥。
- 一个微软账户（https://signup.live.com）以访问Microsoft Azure。
- 对 REST API 和 JSON 有基本了解。
这将如何工作？
在第一部分中，我们将设置我们的Alexa技能和Lambda函数。
- 用户将对Alexa说一些话（用户的输入称为“Utterance”）。
- 我们的Alexa技能将把这个“Utterance”映射到一个“Intent”
- 我们的Alexa技能会在AWS Lambda中向我们的函数发送一个JSON请求。Lambda是亚马逊的一项强大的服务，它允许你上传一些代码，并在云端按需执行；你只需在执行的时候收取费用。在这个例子中，Lambda函数将决定如何处理我们的Intent请求，并将具有代表Alexa为用户创建响应消息的逻辑。
- 为了创建响应，我们的Lambda函数必须调用开放的天气API来获取当前的天气信息。
在第二部分中，我们将在Azure中部署一个Parasoft虚拟服务器。然后，我们将在 Lambda 函数和 OpenWeatherMap API 之间放置一个 Parasoft 代理。该代理将允许我们控制来自 AWS Lambda 的天气请求，流向真正的 OpenWeatherMap API 或带有罐装响应的虚拟表示。
第1部分：设置我们的Alexa技能和Lambda函数
1. 首先，我们需要确保我们在亚马逊网络服务控制台（https://console.aws.amazon.com）中处于“美国东部（弗吉尼亚州北部）”区域。目前，这是唯一可以使用Lambda的区域。
2. 让我们从创建Lambda函数开始。登录（https://console.aws.amazon.com/lambda/）并选择蓝色的“创建Lambda函数”按钮。
3. 在“选择蓝图”下选择“空白功能”，然后选择Alexa技能包作为Lambda功能的触发器。如果你在列表中没有看到“Alexa Skills Kit”，那么你可能不在“美东（北弗吉尼亚）”地区。
这里发生了什么？我们必须指定我们的Lambda函数的调用方式，Alexa技能套件将允许Alexa启动它（一旦它收到正确的Utterance，我们将在后面配置）。
4. 给函数取个名字，比如“virtualWeather”，并选择“Node.js 4.3”作为运行时。在本文中，我们将使用我已经在这里构建的Skill，所以现在就去下载吧。如果你想看看底层的源代码，你可以在这里找到它。
5. 在代码输入类型下拉菜单中，选择“上传一个.ZIP文件”，然后选择步骤4中下载的virtual-weather.zip。
6. 并添加两个环境变量——host和api_key。
“host”暂时应该等于http://api.openweathermap.org。“api_key”是指http://api.openweathermap.org。“api_key”是当你注册成为开发者时，你将从OpenWeatherMap收到的32位字母数字密钥（参见上面的先决条件列表中的操作位置）。
7. 在“Lambda 函数处理程序和角色”下，在“角色”下拉菜单中选择“创建一个自定义角色”。在出现的新窗口中，保留一切默认值，选择“允许”。
8. 回到“配置函数”页面，您可以保留其他一切的默认选择，然后点击“下一步”。在“审查”页面，如果一切看起来不错，选择“创建功能”。
9. 一旦你创建了函数，请确保复制页面右上方的ARN id。我们以后会需要它。
10. 现在我们的Lambda函数已经到位了，我们必须定义一个Alexa技能。登录Amazon开发者门户（http://developer.amazon.com），选择Alexa标签。选择“Get Started with Alexa Skills Kit”。
11. 点击“添加新技能”。给它命名，调用名称为“天气”
12. 在“交互模型”下，在“意图模式”下张贴以下内容。
{
"intents": [
{
"slots": [
{
"name": "Zip",
"type": "AMAZON.Number"
}
],
"intent": "GetWeatherForZipIntent"
}
]
}13. 在Sample Utterances下发布以下内容：
GetWeatherForZipIntent what’s the weather for zip code {Zip}
GetWeatherForZipIntent what’s the weather for {Zip}
GetWeatherForZipIntent what’s the weather in {Zip}
最后两步具体规定了我们的用户将如何与我们的技能进行交互。我们的示例语句将用户发声输入映射到Intent.Intent类型（本例中为GetWeatherForZipIntent）和用户指定的邮政编码将以请求的形式发送到我们的Lambda函数。
14. 在配置下，选择AWS Lambda ARN（Amazon Resource Name），然后输入你之前复制的函数ARN。
我们已经准备好测试了 在“文本”选项卡下，输入一个样本Utterance，比如“91016年的天气如何”，然后点击“询问天气”。你应该看到发送到你的Lambda函数的JSON请求及其响应：
如果你的Echo连接到了这个账户，并且你已经在你的账户上启用了这个技能进行测试（你可以在测试页面上这样做），你也可以和Alexa说话来测试这个。说一些类似“Alexa，问天气，91016年的天气怎么样”。
就这样，Alexa的设置就完成了！这还不算太差，对吧？
但是本文开头提出的复杂性和外部依赖性的核心挑战呢？
我们的Lambda函数依赖于一个外部API，它提供了实时的、真实世界的数据。作为物联网设备的开发者或测试人员，我们如何确保我们接收到测试不同条件所需的下游数据呢？
例如，我们来看看我们Alexa技能的一部分，即weather.js：
我们在这里有一些简单的逻辑 可以根据我们的天气描述添加适合天气的短语。例如，每当我们的JSON响应的描述字段中提到下雨的时候，我们Alexa的响应中就会出现“Grab an umbrella!”。
那么我们到底要怎么测试呢？除非你准备好了可靠的雨舞，或者你恰好住在西雅图，否则这并不容易。将测试自动化（为此我们需要来自OpenWeather API的一致的、可重复的数据，这不太可能）加入到这个组合中，我们就有了一个非常棘手的问题。
显然，简单的答案是服务虚拟化。这将使我们能够模拟天气API并测试不同的情况。Parasoft有一个免费的服务虚拟化平台（持续测试平台），可以在Azure中免费试用30天。
第2部分：使用服务虚拟化对我们的Alexa技能进行边缘案例测试
1. 登录到您的 Azure 门户，并选择“新建”以访问市场。
2. 在市场中，搜索“Parasoft”并选择“Service Virtualization On-Demand”。如果您之前已经从 Parasoft 获得了特殊许可证，您可以选择“BYOL”选项。单击“创建”。
3. 为虚拟机提供一个名称，然后输入用户名和密码。您可以选择为虚拟机创建一个新的资源组，或将其添加到现有的虚拟机中。所有其他选项均可保留为默认值。单击“确定”。
4. 选择虚拟机大小（建议使用 DS2_V2 或更高版本）。单击“确定”。
5. 在“设置”下，如果需要，您可以更改其他配置。建议您不要更改默认配置，除非您有特殊原因。单击“确定”。
6. 在“摘要”视图中单击“确定”。
7. 在“购买”视图中单击“购买”。在您的免费试用期结束后（前 30 天），您将被收费。虚拟机的创建过程需要几分钟才能完成。
8. 一旦虚拟机的状态为“运行”，请选择虚拟机并复制其公共 IP 地址。
9. 在浏览器中转到 http://<VM_IP_Address>。将出现“持续测试平台”主菜单。 一旦“在线百分比”小组件显示“100%”，虚拟机已完全配置和初始化。
10. 靠近顶部，点击“Add System”：
11. 选择“从文件导入系统”，然后浏览到AlexaWeatherSystem.zip（在此下载）。选择“AzureVirtServer”作为目标服务器，然后点击“导入”：我们现在已经导入了AlexaWeatherSkill系统、虚拟服务和相关数据。
12. 最后，让我们在Lambda函数和OpenWeatherMap API之间放置我们的代理端点。代理部署在http://<VM_IP_Address>:9080/proxy。
进入AWS Lambda（https://console.aws.amazon.com/lambda/）中的virtualWeather函数，将我们创建的环境变量改为代理端点。
13. 在我们的环境（http://<VM_IP_Address>/em/ui/environments/1）中，我们现在可以控制返回给我们Lambda函数的数据，以测试不同的条件。这将按需改变我们Alexa的行为！从OpenWeatherMap API组件下的下拉菜单中选择T-Storm，然后选择“供应”按钮。
现在，交通被引导到我们的虚拟“T-Storm”服务，并返回一个响应（指示下雨和雷暴）。说一些类似于“Alexa，问问virtualWeather在91016的天气如何”，你会听到这样的回应：“拿把伞！蒙罗维亚有雷雨和大雨。”我们现在有能力控制天气了!
接下来的步骤：
那么，下一步该怎么走？这里有几个潜在的下一步：
- 如果你对修改现有的虚拟响应（或创建你自己的）感到好奇，请看：http://<VM_IP_Address>/em/virtualassets/manage。
- 目前，虚拟响应将报告“测试城市”的天气，而不是与您指定的邮政编码相关的城市名称。您可以增强虚拟服务，按邮编进行查询，在虚拟响应中提供正确的城市名称。
- 你可以修改我的Lambda函数代码，并将其构建/部署到AWS Lambda上。也许你可以修改Alexa的响应，以包含更多的API返回的天气数据。你可以在这里找到repo：https://github.com/sdebrosse/virtualize-weather
- 一旦你把它克隆到你的Linux机器上（你只能在Linux环境上构建它），你需要配置AWS CLI并安装npm/nodejs。在repo文件夹中，你可以执行“npm run deploy”来部署对Lambda的修改。
我还强烈推荐Brian Donohue在https://medium.com/@bthdonohue/build-your-first-alexa-skill-8a37dc3103d6发表的关于创建你的第一个Alexa技能的文章。我还推荐Ryan Ray在http://www.ryanray.me/serverless-slack-integrations的文章。我已经从他们的两个教程中改编了代码，用于我们在本文中使用的Lambda函数。