阿里雲物聯網邊緣計算加載MQTT驅動

寫在前面

本文在LinkEdge快速入門樣例驅動的基礎上，加載了MQTT訂閱的客戶端，使得邊緣端容器能夠經過MQTT得到外部數據。

1. 系統需求

物聯網邊緣計算平臺，又名Link IoT Edge[1]。在物聯網邊緣計算幫助文檔中的 「快速入門」描述了這樣一種應用場景，「光照傳感器檢測室內光照強度是否大於500 Lux，若光照強度大於500 Lux，則光照傳感器認爲室內不須要開燈，從而去關閉燈（客廳燈開關等於1），不然打開燈（客廳燈開關等於0）。」

本文在該樣例的基礎上，在光照傳感器的驅動程序上加載了MQTT訂閱的客戶端，使得光照傳感器能夠經過訂閱的方式得到光照強度值。

2. 系統架構

圖 1 給出了樣例的邊緣實例架構，樣例中LightSensor值是模擬值，經過定時器每2000毫秒執行表格 1中代碼。

圖 1 邊緣實例架構

表格 1 模擬值生成代碼

if (self.lightSensor.illuminance >= 600) { delta = -100; } else if (self.lightSensor.illuminance <= 100) { delta = 100; } self.lightSensor.illuminance += delta;

圖 2給出了在在光照傳感器的驅動程序上加載了MQTT訂閱的客戶端的架構。

圖 2 光照傳感器驅動掛載MQTT訂閱客戶端

3. 安裝部署

樣例完整的安裝和配置流程詳見幫助[2]。

4. 改寫驅動

4.1. 下載驅動

下載LightSensor驅動源碼，下載解壓後是一個index.js文件。

圖 3 下載驅動

4.2. 編寫驅動

(1) index.js中添加MQTT訂閱客戶端代碼

表格 2 MQTT訂閱客戶端代碼

'use strict'; const { RESULT_SUCCESS, RESULT_FAILURE, ThingAccessClient, } = require('linkedge-thing-access-sdk'); var mqtt = require('/usr/bin/mqtt'); var options={username:'admin',password:'password',clientId:'Nodejs-ed16ef77-5cf2-4e5c-b511-1af14451df51'}; var client = mqtt.connect('mqtt://*.*.*.*:1883',options); // 鏈接到MQTT服務端 var num = 0; var qtt = {}; qtt.id = '2002'; qtt.name = 'shoen'; qtt.age= 5000; client.subscribe('test',{qos:1}); //訂閱主題爲test的消息 client.on('message',function(top,message) { qtt=JSON.parse(message.toString()); }); // Max retry interval in seconds for registerAndOnline. const MAX_RETRY_INTERVAL = 30;

(2) 註釋原有模擬部分代碼，添加得到值代碼。

表格 3 得到數據來源

setInterval(function () { // if (self.lightSensor.illuminance >= 600) { // delta = -100; // } else if (self.lightSensor.illuminance <= 100) { // delta = 100; // } // self.lightSensor.illuminance += delta; if (self.client) { try { self.lightSensor.illuminance = qtt.age; var properties = {'MeasuredIlluminance': self.lightSensor.illuminance}; console.log(`Report properties: ${JSON.stringify(properties)}`); self.client.reportProperties(properties); } catch (err) { console.log(err); self.client.cleanup(); } } }, 2000);

4.3. 從新部署

(1) 將index.js壓縮成index.zip文件，注意index.zip僅包含index.js文件，不含其餘任何文件夾。

(2) 新建驅動myLightSensor，上傳index.zip文件。

圖 4新建驅動

(3) 部署實例

圖 5 部署實例

5. 腳本解析

在部署過程當中，咱們經過link-iot-edge.sh {productkey} {devicename} {devicesecret}下載和啓動邊緣計算平臺。

分析link-iot-edge.sh後，發現邊緣端實際是就是一個docker容器。其中主要幾行腳本含義以下描述：

圖 6 link-iot-edge.h源碼（局部）

n docker pull "$LINKEDGE_IMG"

Ø LINKEDGE_IMG=$IMAGE_NAME_PREFIX:$1

Ø registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/iotedge/edge_x86_centosversion

n docker run -d --rm --privileged=true -v linkedge_vol1:/usr/.security -v linkedge_vol2:/etc/.sec/ -v linkedge_vol3:/linkedge/gateway/build/.sst -v linkedge_vol4:/tmp/var/run/ -v linkedge_vol5:/linkedge/run --name=config-params $LINKEDGE_IMG $2 $3 $4

n docker

Ø run建立一個新的容器並運行一個命令

Ø -d後臺運行容器，並返回容器ID

Ø --rm 容器退出時自動清理容器並刪除文件系統，

Ø --privileged=true 以特權方式啓動容器，容許掛載宿主機目錄

Ø -v linkedge_vol1:/usr/.security

宿主機的linkedge_vol1目錄掛載到容器的/usr/.security

Ø -v linkedge_vol2:/etc/.sec/

Ø -v linkedge_vol3:/linkedge/gateway/build/.sst

Ø -v linkedge_vol4:/tmp/var/run/

Ø -v linkedge_vol5:/linkedge/run

Ø --name=config-params 爲容器指定一個名稱config-params

Ø $LINKEDGE_IMG 容器名稱

Ø $2 $3 $4三個均做爲參數

n 爲了方便訪問，修改以上啓動腳本，使得容器內能夠訪問宿主機c:/test目錄。

Ø ${preflag} docker run --rm --privileged=true -v c:/test:/data -v linkedge_vol1:/usr/.security -v linkedge_vol2:/etc/.sec/ -v linkedge_vol3:/linkedge/gateway/build/.sst -v linkedge_vol4:/tmp/var/run/ -v linkedge_vol5:/linkedge/run --name=config-params $LINKEDGE_IMG $2 $3 $4

6. Node.js實現MQTT

n 安裝node

n 安裝npm install mqtt

6.1. MQTT服務端

本文采用Apollo MQTT做爲MQTT服務器，安裝部署完畢後採用默認用戶名admin，密碼password。MQTT服務器採用默認的1883端口。

6.2. MQTT客戶端發佈

表格 4 MQTT客戶端發佈

var mqtt = require('mqtt'); var options={username:'admin',password: 'password',clientId:'Nodejs-ed16ef77-5cf2-4e5c-b511-1af14451df58'}; var client = mqtt.connect('mqtt://*.*.*.*:1883',options); //鏈接到MQTT服務端 var num = 0; var qtt = {}; qtt.id = '1001'; qtt.name = 'shoen'; qtt.age= 2222; client.publish('test', JSON.stringify(qtt), { qos: 0, retain: true });

7. 設置容器

經過link-iot-edge.sh啓動邊緣容器後，須要進入容器安裝mqtt庫，並設置容器內環境參數，使得node.js編寫的mqtt客戶端可以正確引用mqtt庫，即var mqtt = require('/usr/bin/mqtt');

設置主要步驟以下所示：

(1) 啓動容器：link-iot-edge.sh v1.7 a1xwL19pRAZ mygw uPcoNbWHYselHGpwG2HRtMvh********

(2) 進入容器：docker exec -it config-params /bin/bash

(3) node.js設置引用

n 安裝淘寶cnpm：npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

n 全局安裝mqtt：cnpm install –g mqtt

n 查看cnpm全局倉庫路徑：cnpm config get prefix

n 修改cnpm全局倉庫路徑：cnpm config set /usr/bin

n 以上設置完畢後，才能夠代碼中添加引用：var mqtt = require('/usr/bin/mqtt');

n 以上設置重啓本容器失效

8. 容器命令

調試過程當中涉及的相關容器命令以下：

(1) 啓動容器時映射宿主機和容器目錄：-v c:/test:/data

(2) 查看IP地址：ip addr

(3) 下載ifconfig：curl ifconfig.me

(4) find -name "*thing*"

n linkedge-thing-access-sdk所在位置：./linkedge/gateway/build/bin/iot-gravity/runtime/nodejs8/node_modules/linkedge-thing-access-sdk

(5) 查看容器鏡像docker image

(6) 中止容器 docker stop 容器ID

(7) 刪除鏡像 docker rmi 鏡像ID

9. 注意事項

(1) 驅動編寫錯誤可能包括：庫文件未引用、node.js語法錯誤，mqtt鏈接錯誤；

(2) 邊緣實例部署過程當中，如發生以上錯誤發生，光照傳感器將始終處於「離線」狀態；

(3) 本文宿主機爲Windows 10，系統配置以下：

圖 7 Windows系統配置

10. 最終效果

在宿主機上經過MQTT客戶端發佈一個qtt.age=2222數據，該數據會發送至MQTT服務器，容器內加載的MQTT訂閱客戶端將收到該數據，並將該數據賦值給self.lightSensor.illuminance，獲取的值將經過self.client.reportProperties(properties);上報至IOT Hub，最終在LightSensor運行狀態中顯示光照度檢測值爲2222Lux。

圖 8 最終效果

寫在後面

今年3月底深圳雲棲大會後，和阿里雲Linkedge團隊幾位同窗在西溪園區作了一次簡單的技術交流。阿里的同窗介紹了物模型、容器等概念，我則提了異構工業設備鏈接對於設備驅動有較爲強烈的需求……眨眼到了年末，Linkedge從公測到發佈，直到今天（12-5）正式發佈了v1.8，新加的幾項特性都值得關注，如「本地日誌能夠自動同步到雲端的日誌服務產品中，支持按照業務功能進行查詢。」這極大方便了運維。此外，「支持C版本設備驅動管理」，這對於我這樣一位老程序員（年紀大，而非經驗豐富）的吸引力是很是大的。

自10月17日開始試用Linkedge，學習時斷時續，這個過程當中Linkedge的幫助文檔不斷更新，致使前面截圖已失效。時至今日，終於輸出此文，雖然尚未實現了詳細介紹如何在邊緣計算平臺上編寫驅動的目標，但至少走通了關於驅動的helloworld。最後，提幾點意見，但願Linkedge開發團隊能有所改進：

(1) 驅動調試很是麻煩，幫助中沒有涉及調試方式。--這點從v1.8中的特性來看應該有很大改善。

(2) 邊緣容器設置細節應對開發者開放。

(3) 但願提供一個能和容器外（宿主機或其餘設備）通信的樣例，如經過串口、以太網，這樣的樣例對於學習更加有效。

參考文獻

[1] 阿里雲物聯網邊緣計算 [EB/OL]. https://help.aliyun.com/product/69083.html.

[2] 物聯網邊緣計算快速入門[EB/OL]. https://help.aliyun.com/document_detail/85389.html.

原文連接

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