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LF Edge eKuiper - 超轻量物联网边缘数据分析软件

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概览

LF Edge eKuiper 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。eKuiper 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，Apache Storm 和 Apache Flink 等）迁移到边缘端。eKuiper 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。

应用场景

eKuiper 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 eKuiper 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

  • 基于 Web 的管理控制台，用于节点，插件，流和规则的管理
  • 通过命令行和 REST API 对流、规则和插件进行管理
  • 与 KubeEdge、K3s、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 Neuron 和 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

• eKuiper 5分钟快速入门
• EdgeX 规则引擎教程

社区

你可通过以下途径与 EMQ 社区及开发者联系:

• Forum
• Weibo
• Blog
• Slack: 加入 ekuiper 或者 ekuiper-user 频道。
• Twitter
• Reddit
• Facebook

欢迎你将任何 bug、问题和功能请求提交到 lf-edge/ekuiper。

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
• eKuiper 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 …}
    ]
  }

• eKuiper 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

• 开始使用

• 参考指南

  • 安装与操作
  • 命令行界面工具-CLI
  • eKuiper SQL参考
  • 规则
  • 扩展eKuiper
  • 插件

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