Skip to content

Latest commit

 

History

History
150 lines (96 loc) · 5.78 KB

README-CN.md

File metadata and controls

150 lines (96 loc) · 5.78 KB

EMQ X Kuiper - 超轻量物联网边缘数据分析软件

English | 简体中文

概览

EMQ X Kuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。Kuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比如 Apache SparkApache StormApache Flink 等)迁移到边缘端。Kuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实现,结合边缘流式数据处理的特点,采用了编写基于源 (Source)SQL (业务逻辑处理), 目标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。

arch

应用场景

Kuiper 可以运行在各类物联网的边缘使用场景中,比如工业物联网中对生产线数据进行实时处理;车联网中的车机对来自汽车总线数据的即时分析;智能城市场景中,对来自于各类城市设施数据的实时分析。通过 Kuiper 在边缘端的处理,可以提升系统响应速度,节省网络带宽费用和存储成本,以及提高系统安全性等。

功能

  • 超轻量

    • 核心服务安装包约 4.5MB,初始运行时占用内存约 10MB
  • 跨平台

    • 流行 CPU 架构:X86 AMD * 32, X86 AMD * 64; ARM * 32, ARM * 64位; PPC
    • 常见 Linux 发行版、OpenWrt 嵌入式系统、MacOS、Docker
    • 工控机、树莓派、工业网关、家庭网关、MEC 边缘云等
  • 完整的数据分析

    • 通过 SQL 支持数据抽取、转换和过滤
    • 数据排序、分组、聚合、连接
    • 60+ 各类函数,覆盖数学运算、字符串处理、聚合运算和哈希运算等
    • 4 类时间窗口
  • 高可扩展性

    提供插件扩展机制,可以支持在源 (Source)SQL 函数 , 目标 (Sink) 三个方面的扩展

    • 源 (Source) :内置支持 MQTT 数据的接入,提供了扩展点支持任意的类型的接入
    • 目标(Sink):内置支持 MQTT、HTTP,提供扩展点支持任意数据目标的支持
    • SQL 函数:内置支持60+常见的函数,提供扩展点可以扩展自定义函数
  • 管理能力

    • 命令行对流、规则进行管理
    • 通过 REST API 也可以流与规则进行管理(规划中)
    • KubeEdgeK3s 等基于边缘 Kubernetes 框架的集成能力
  • 与 EMQ X Edge 集成

    提供了与 EMQ X Edge 的无缝集成,实现在边缘端从消息接入到数据分析端到端的场景实现能力

快速入门

性能测试结果

MQTT 吞吐量测试支持

  • 使用 JMeter MQTT 插件来发送数据到 EMQ X 服务器,消息类似于 {"temperature": 10, "humidity" : 90}, 温度与湿度的值是介于 0 ~ 100 之间的随机整数值
  • Kuiper 从 EMQ X 服务器订阅消息,并且通过 SQL 分析数据: SELECT * FROM demo WHERE temperature > 50
  • 分析结果通过 文件插件 写到本地的文件系统里
设备 每秒发送消息数 CPU 使用 内存
树莓派 3B+ 12k sys + user: 70% 20M
AWS t2.micro (x86: 1 Core * 1 GB)
Ubuntu 18.04
10k sys + user: 25% 20M

EdgeX 吞吐量测试

  • 一个 Go 应用 用于向 ZeroMQ 消息总线发送数据,数据如下。

    {
      "Device": "demo", "Created": 000, …
      "readings": 
      [
         {"Name": "Temperature", value: "30", "Created":123 …},
         {"Name": "Humidity", value: "20", "Created":456 …}
      ]
    }
    
  • Kuiper 从 EdgeX ZeroMQ 消息总线订阅数据,并且使用 SELECT * FROM demo WHERE temperature > 50 来分析数据,其中 90% 数据被规则所过滤。

  • 分析结果将被发送到 nop sink,所有的数据都被忽略。

每秒发送消息数 CPU 使用 内存
AWS t2.micro( 1 Core * 1 GB)
Ubuntu18.04
11.4 k sys+user: 75% 32M

最大规则数支持

  • 8000 条规则,吞吐量为 800 条消息/秒
  • 配置
    • AWS 2 核 * 4GB 内存
    • Ubuntu
  • 资源消耗
    • 内存: 89% ~ 72%
    • CPU: 25%
    • 400KB - 500KB / 规则
  • 规则
    • 源: MQTT
    • SQL: SELECT temperature FROM source WHERE temperature > 20 (90% 数据被过滤)
    • 目标: 日志

文档

从源码编译

准备

  • Go version >= 1.13

编译

  • 编译二进制:

    • 编译二进制文件: $ make

    • 编译支持 EdgeX 的二进制文件: $ make build_with_edgex

  • 安装文件打包:

    • 安装文件打包:: $ make pkg

    • 支持 EdgeX 的安装文件打包: $ make pkg_with_edgex

  • Docker 镜像:$ make docker

    Docker 镜像默认支持 EdgeX

如果您要实现交叉编译,请参考此文档

开源版权

Apache 2.0