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三種整合數(shù)據(jù)至Streamr的典型場景

本系列文檔主要介紹怎么通過Streamr管理自己的DATA，整個(gè)系列包括三篇教程文檔，分別是：教你5分鐘上傳數(shù)據(jù)至Streamr、三種整合數(shù)據(jù)至Streamr的典型場景、教你在Streamr市場上發(fā)布數(shù)據(jù)。所有文檔均參考Streamr blog。前兩篇主要偏向技術(shù)文檔，所以需要有一定的技術(shù)背景。第三篇不包含任何技術(shù)知識(shí)，大部分人都可以按照教程來完成相應(yīng)的操作。

簡介

第一篇文檔主要介紹如何通過調(diào)用API接口上傳數(shù)據(jù)至Streamr，本篇教程文檔主要介紹了三種整合數(shù)據(jù)至Streamr網(wǎng)絡(luò)的典型示例。包括： 1. 直接從數(shù)據(jù)源推送數(shù)據(jù)至Streamr網(wǎng)絡(luò)； 2. 數(shù)據(jù)源和Streamr之間建立橋接（數(shù)據(jù)源向橋接點(diǎn)實(shí)時(shí)推送數(shù)據(jù)）； 3. 數(shù)據(jù)源和Streamr之間建立橋接（橋接點(diǎn)向數(shù)據(jù)源發(fā)送輪詢請求）。

相關(guān)概念說明

在Streamr網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于一個(gè)Stream。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（或者成為事件、消息）包含了標(biāo)有時(shí)間戳的一系列信息，比如，傳感器采集的數(shù)據(jù)、即時(shí)通訊的消息等。根據(jù)使用場景的不同，一個(gè)Stream可以包括一個(gè)源的數(shù)據(jù)或者是多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。Streamr網(wǎng)絡(luò)為用戶上傳數(shù)據(jù)提供API接口，用戶調(diào)用該API接口最簡單的方式是使用Streamr客戶端庫。當(dāng)前的Streamr客戶端庫是JavaScript編寫的，其他語言的客戶端庫還在開發(fā)中。如果您不方便使用當(dāng)前的Streamr客戶端庫，您也可以使用HTTP庫來調(diào)用API接口，相關(guān)方法請參見上一篇說明文檔。

場景一：直接從數(shù)據(jù)源推送數(shù)據(jù)至Streamr網(wǎng)絡(luò)

• 復(fù)雜度：低
• 延遲：低
• 可用性：中等
  在這種模式下，數(shù)據(jù)源一產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，將被立即直接推送至Streamr網(wǎng)絡(luò)。這種模式是官方推薦的，但是受環(huán)境影響，這種模式有可能會(huì)不可用。這種模式需要用戶能夠控制產(chǎn)生數(shù)據(jù)的系統(tǒng)并且能夠決定該數(shù)據(jù)發(fā)送的地方。舉例來說，如果您是IoT設(shè)備生產(chǎn)商，您可以直接將Streamr客戶端直接植入這些IoT設(shè)備中，并且允許設(shè)備使用者上傳數(shù)據(jù)至Streamr網(wǎng)絡(luò)。大部分的工業(yè)設(shè)備具有良好的可配置特性，可以隨時(shí)將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)接入Streamr網(wǎng)絡(luò)。然而，諸如汽車、手機(jī)、智能手環(huán)等消費(fèi)級(jí)設(shè)備經(jīng)常強(qiáng)制將用戶數(shù)據(jù)發(fā)送至設(shè)備制造商的云端，然后向用戶提供訪問該數(shù)據(jù)的API接口。在這種場景下，用戶可以使用橋接模式將數(shù)據(jù)接入到Streamr網(wǎng)絡(luò)（具體參見下一小節(jié)）。
  下面以一個(gè)實(shí)際應(yīng)用為例說明如何直接從數(shù)據(jù)源推送數(shù)據(jù)至Streamr網(wǎng)絡(luò)。這里主要介紹如何將IoT傳感器Ruuvi產(chǎn)生的測量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至Streamr。該設(shè)備通過低功耗藍(lán)牙將數(shù)據(jù)傳輸至一臺(tái)裝有Streamr客戶端庫的網(wǎng)關(guān)計(jì)算機(jī)。其中，網(wǎng)關(guān)計(jì)算機(jī)為每個(gè)設(shè)備單獨(dú)建立一個(gè)Stream，并且將設(shè)備產(chǎn)生的測量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至所創(chuàng)建的Stream。其示例代碼如下：

const StreamrClient = require('streamr-client')
const ruuvi = require('node-ruuvitag')
const API_KEY = 'MY-API-KEY'
const client = new StreamrClient({apiKey: API_KEY
})
const streams = {}
console.log('Listening for RuuviTags...')
ruuvi.on('found', tag => {// Create a Stream for this tag if it doesn't exist yetif (!streams[tag.id]) {streams[tag.id] = await client.getOrCreateStream({name: 'Ruuvi ' + tag.id})}tag.on('updated', async (data) => {const stream = streams[tag.id]try {// Produce the data point to the streamawait stream.produce(data)} catch (err) {console.error(err)}})
})

場景二：數(shù)據(jù)源和Streamr之間建立橋接（數(shù)據(jù)源向橋接點(diǎn)實(shí)時(shí)推送數(shù)據(jù)）

• 復(fù)雜度：中等
• 延遲：低
• 可用性：中等
  這種模式適用于您無法直接控制數(shù)據(jù)源的場景，用戶可以通過一系列API接口實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)。具體地，在這種模式下，數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)將新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)推送給用戶，用戶收到通知后立即將該數(shù)據(jù)上傳至Streamr。

示例1

示例1主要介紹如何使用Bitfinex客戶端庫和Streamr客戶端庫，將Bitfinex上DATA/USD交易數(shù)據(jù)和Streamr建立連接。

const BFX = require('bitfinex-api-node')
const StreamrClient = require('streamr-client')
const STREAM_ID = 'MY-STREAM-ID'
const API_KEY = 'MY-API-KEY'
const bws = new BFX('', '', {version: 2,transform: true
}).ws
const client = new StreamrClient({apiKey: API_KEY
})
bws.on('open', () => {bws.subscribeTicker('DATUSD')
})
bws.on('ticker', (pair, ticker) => {console.log('Ticker:', ticker)client.produceToStream(STREAM_ID, ticker).then(() => console.log('Sent to Streamr!')).catch((err) => console.error(err))
})

示例2

示例1主要從編程角度介紹如何建立相應(yīng)的連接，如果您非程序員，那可以使用本示例中的可視化編輯器Streamr Editor來建立相應(yīng)的連接。但是，使用該可視化編輯器也需要用戶了解一些API接口和協(xié)議等技術(shù)知識(shí)。下面展示一個(gè)通過MQTT API監(jiān)測電車實(shí)時(shí)位置的過程，該過程已獲得赫爾辛基公共交通的授權(quán)。

# MQTT 模型參數(shù)
URL: mqtt://mqtt.hsl.fi
Topic: /hfp/v1/journey/ongoing/tram/#MQTT 模型數(shù)據(jù)JSON格式的字符串，通過JSON解析器模型解析為一個(gè)對(duì)象。從該對(duì)象中提取出'VP'字段，該字段包含的也是一個(gè)對(duì)象。從提取出的對(duì)象中獲取'desi','lat','long'和'veh'字段的值，然后經(jīng)過數(shù)據(jù)處理之后通過SendToStream模型將該數(shù)據(jù)上傳至Streamr。

場景三：數(shù)據(jù)源和Streamr之間建立橋接（橋接點(diǎn)向數(shù)據(jù)源發(fā)送輪詢請求）

• 復(fù)雜度：中等
• 延遲：中等
• 可用性：好
  大多數(shù)云服務(wù)提供商都會(huì)為用戶提供訪問數(shù)據(jù)的API接口，這種場景正是使用該API接口完成用戶數(shù)據(jù)上傳至Streamr。在這種場景下，當(dāng)數(shù)據(jù)源產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)時(shí)，用戶不會(huì)收到任何通知，這就意味著用戶需要重復(fù)向該API接口發(fā)送數(shù)據(jù)請求，這種方式成為輪詢。顯而易見，這種方式并不是一個(gè)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的最佳方式，原因如下：1. 在用戶請求該數(shù)據(jù)之前，該數(shù)據(jù)可能已經(jīng)變化多次，意味著用戶會(huì)丟失一些數(shù)據(jù)信息；2. 會(huì)給API服務(wù)器端帶來不必要的負(fù)載，因?yàn)橛脩粽埱蟮臅r(shí)機(jī)是不固定的，不一定恰巧在數(shù)據(jù)值發(fā)送變化的時(shí)候；3. 增加了時(shí)延（輪詢周期的一半時(shí)間）。

示例1

本示例將介紹如何使用OpenWeatherMap每隔15分鐘查詢?nèi)鹗砍竦奶鞖馇闆r。對(duì)于天氣等這種數(shù)據(jù)，使用輪詢方式獲取是可行的，因?yàn)樘鞖鉅顩r不會(huì)變化的太快。

const fetch = require('node-fetch')
const StreamrClient = require('streamr-client')
const OPENWEATHERMAP_API_KEY = 'MY-OPENWEATHERMAP-KEY'
const STREAMR_API_KEY = 'MY-STREAMR-KEY'
const POLL_INTERVAL = 15 * 60 * 1000 // 5 minutes
const location = 'Zug,Switzerland'
const client = new StreamrClient({apiKey: STREAMR_API_KEY
})
// Query data from OWM and produce the result to Streamr
function pollAndProduce(stream) {fetch(`https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${location}&APPID=${OPENWEATHERMAP_API_KEY}&units=metric`).then((response) => response.json()).then((json) => {console.log(json)// Produce the data point to Streamrreturn stream.produce(json)}).catch((err) => {console.error(err)})
}
// Create a Stream for this location, if it doesn't exist
client.getOrCreateStream({name: `Weather in ${location}`,description: 'From openweathermap.org, updated every 15 minutes'
}).then((stream) => {console.log(`Target Stream id: ${stream.id}`)// Poll and produce nowpollAndProduce(stream)// Keep repeating every 15 minutessetInterval(() => pollAndProduce(stream), POLL_INTERVAL)
}).catch((err) => {console.log(err)
})

示例2

示例2將介紹如何利用可視化編輯器完成上述功能。

圖中，Clock模型每隔15分鐘發(fā)出一次警報(bào)并且觸發(fā)HTTP Request模型向OpenWeatherMap發(fā)出獲取天氣數(shù)據(jù)的請求。然后，SendToStream模型將獲取到的數(shù)據(jù)上傳至Streamr。

參考文獻(xiàn)

1. https://medium.com/streamrblog/three-patterns-for-integrating-your-data-to-streamr-2-of-3-38027dc91f9e

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Streamr-letsgo/p/9129707.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Streamr助你掌控自己的数据(2)——三种整合数据至Streamr的典型场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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