# EMQ X Kuiper - 超轻量物联网边缘数据分析软件

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## 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 Spark](https://spark.apache.org)，[Apache Storm](https://storm.apache.org) 和 [Apache Flink](https://flink.apache.org) 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](docs/resources/arch.png)

**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，以及计数窗口

- 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
  - 通过命令行对流、规则和插件进行管理
  - 通过 REST API 也可以对流、规则和插件进行管理
  - 与 [KubeEdge](https://github.com/kubeedge/kubeedge)、[K3s](https://github.com/rancher/k3s)、[Baetyl](https://github.com/baetyl/baetyl) 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

- [Kuiper 5分钟快速入门](docs/zh_CN/quick_start_docker.md)
- [EdgeX 规则引擎教程](docs/zh_CN/edgex/edgex_rule_engine_tutorial.md)

## Slack
加入我们的 [Slack](https://join.slack.com/t/emqx/shared_invite/zt-7xrracuf-GGdbNB1pARtaZKvv6IfTvw)，然后加入 [kuiper](https://emqx.slack.com/archives/C0138SZP23Y) 频道。

## 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](docs/zh_CN/plugins/sinks/file.md) 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) <br />Ubuntu 18.04 | 10k            | sys + user: 25% | 20M  |

### EdgeX 吞吐量测试

- 一个 [Go 应用](fvt_scripts/edgex/benchmark/pub.go) 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](docs/zh_CN/rules/sinks/nop.md)，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) <br />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

- [开始使用](docs/zh_CN/getting_started.md) 

- [参考指南](docs/zh_CN/reference.md)
  - [安装与操作](docs/zh_CN/operation/overview.md)
  - [命令行界面工具-CLI](docs/zh_CN/cli/overview.md)
  - [Kuiper SQL参考](docs/zh_CN/sqls/overview.md)
  - [规则](docs/zh_CN/rules/overview.md)
  - [扩展Kuiper](docs/zh_CN/extension/overview.md)
  - [插件](docs/zh_CN/plugins/overview.md)

## 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](docs/zh_CN/cross-compile.md)。

## 开源版权

[Apache 2.0](LICENSE)

