Shifu の高度な機能: カスタムデバイスShifu データハンドラー

カスタム deviceShifu データハンドラー

Shifu を使用すると、ユーザーはdeviceShifuをカスタマイズしてデジタルツインをより効率的にすることができます。

デフォルト

デフォルトでは、デバイスからdeviceShifuへのデータは元の形式で提供されます。

ファイル

カスタム処理

カスタムロジックを追加した後、deviceShifu はデータを処理して、アプリケーションにより適したものにすることができます。

1. データをユーザーが必要な形式に変換します。2. 不要なデータを除外します。3. 動的計算とデータ分析を実行します。

ファイル

カスタムデバイスShifuを追加

Shifuの実行を開始する前に、最初に行うべきことが 3 つあります。

1.customized_handlers.pyデータ処理ロジックをに書き込みます。処理メソッドの一般的な構造は次のとおりです。

#使用指令/API名称作为方法名称
def humidity(raw_data): 
    new_data = process(raw_data)
    return new_data

2.にcustomized_handlers.py移動しますpkg/deviceshifu/pythoncustomizedhandlers。

3. deviceShifuを生成します。

例: 水分検出器

ここで使用されるデバイスの例は、examples/deviceshifu/customized/humidity_detectorディレクトリ内にあります。

HTTPこのデバイスは、指定されたJSON形式 (コマンド/API のみ)で湿度と温度のデータを消費する仮想湿度検出器ですhumidity。

0. 湿度検出器の仮想デバイスを作成する

最初のステップは、 Docker イメージhumidity-detector.goに含まれるexamples/deviceshifu/customized/humidity_detectorDockerfile を使用して Docker イメージを構築することですhumidity-detector。

1. カスタムデータハンドラーを追加する

にファイルexamples/deviceshifu/customized/humidity_detector/pythoncustomizedhandlersがあるのでcustomized_hanlders.py、そのファイルをにコピーしますpkg/deviceshifu/pythoncustomizedhandlers。

2.deviceShifuのDockerファイルを編集する

examples/deviceshifu/customized/humidity_detector/sample_deviceshifu_dockerfiles/Dockerfile.deviceshifuHTTPにコピーされますdockerfiles。

3. データハンドラーのマッピングを追加します。

examples/deviceshifu/customized/humidity_detector/configuration中ファイル内でdeviceshifu-humidity-detector-configmap.yaml、デバイス命令をデータハンドラーの funcName にマップします。

(例: 命令は「/123」、関数名は「湿度」)

次に、「指示」の下にある機器の指示をセットアップしてセットアップする必要customInstructionsPythonが123: humidityinstructions.instructionstelemetries.telemetries.device_health.properties.instruction

次のように：

data:
  customInstructionsPython: |
    123: humidity 
    #123是instructions，humidity是处理程序funcName
  instructions: |
    instructions:
      123:
  telemetries: |
    telemetries:
      device_health:
        properties:
          instruction: 
            123

4. deviceShifu の Docker イメージを作成する

新しいdeviceShifuイメージを構築して、カスタムデータハンドラーを追加します。

shifuのルートディレクトリで次のコマンドを実行して、 deviceShifuの Docker イメージを構築します。

make buildx-build-imag-deviceshifu-http-http

5.启动Shifu

このセクションは、クイックスタートデモとまったく同じです。

Shifuが実行されたら、新しく作成した湿度検出器仮想デバイスをkindクラスターにインポートする必要があります。

kind load docker-image humidity-detector:v0.0.1

6. 加工したデータを確認する

この仮想デバイスからの生データは、customized_hanlders.pyで。

nginx シェルでは、API をカールして結果が処理されたかどうかを確認できるはずですhumidity。結果は次のようになります。

[
  {
  "unit": "℃", 
  "code": "20990922009", 
  "exception": "temperature is too high", 
  "name": "atmosphere temperature", 
  "val": "37"
  }, 
  {
    "unit": "%RH", 
    "code": "20990922009", 
    "exception": "humidity is too high", 
    "name": "atmosphere humidity", 
    "val": "88"
  }
]

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