本篇內容主要講解“怎么使用MQTT與函數(shù)計算做熱力圖”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么使用MQTT與函數(shù)計算做熱力圖”吧!
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1． 數(shù)據(jù)通道的連接能力：數(shù)據(jù)通道隨著業(yè)務的擴展，機器人的投放也會同步增加，對于數(shù)據(jù)通道有足夠的擴展靈活性，可以按需進行擴展，同時連接的級別能夠支持10W+級別的擴展。
2． 簡潔數(shù)據(jù)清洗的能力：對于數(shù)據(jù)的處理，本質上就是對數(shù)據(jù)的歸納統(tǒng)計，邏輯實現(xiàn)上并不復雜。對于數(shù)據(jù)本身的峰谷變化，能有最簡單有效的匹配擴縮處理能力即可，在清洗上不希望為此引入復雜的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)級別的笨重方案。
3． 彈性數(shù)據(jù)訪問的能力：這里提到的的熱力圖信息，以后會考慮開放給終端用戶訪問，訪問量都是動態(tài)變化的，隨著不同的時間、節(jié)日、突發(fā)事件等都會有不可預知的幅度變化，所以在此業(yè)務中要求有彈性的訪問能力。業(yè)務方不希望通過限流方式來實現(xiàn)，因為會對業(yè)務量本身造成影響。
4． 性能優(yōu)越的存儲能力：此場景下，數(shù)據(jù)寫入與讀取并發(fā)量都高，客戶希望使用NOSQL的方式進行存儲。NoSQL 類型能最好支持排序的功能，本文介紹的方案中使用redis，不再做更多的分析介紹。
數(shù)據(jù)通道的連接能力
自建Kafka
優(yōu)點：
Kafka作為通用的數(shù)據(jù)收集信息通道，使用面廣泛，接入方式多樣化。社區(qū)完善，學習成本低。
Kafka本身搭建容易，與下游的大數(shù)據(jù)處理產品協(xié)調方案成熟。
缺點：
動態(tài)處理Kafka的擴容復雜。
需要搭建額外處理集群的穩(wěn)定性配套方案。
外網(wǎng)網(wǎng)絡流量管理需要配合額外的方案。
主流方案是作為連接應用的收集能力，對于終端的連接能力沒有規(guī)模級別的案例驗證。
消息隊列MQTT方案
優(yōu)點：
支持百萬級別的連接，完成可以覆蓋業(yè)務發(fā)展的訴求，為業(yè)務留足了擴展空間。
MQTT的協(xié)議非常簡潔，在端與服務間的傳輸中有優(yōu)勢。支持各種消息觸達的QoS質量。
支持各種客戶端接入實現(xiàn)語言。
可實時觀測客戶端的連接情況，方便發(fā)現(xiàn)異常情況。
缺點：
處理大數(shù)據(jù)的實踐沒有Kafka成熟，下游產品選型受一定的限制。
彈性數(shù)據(jù)清洗的能力
大數(shù)據(jù)方案（Storm、Spark、Flink等）
優(yōu)點：
開源的通用方案，資料眾多，方案成熟。
缺點：
搭建運維復雜，需要提供額外的監(jiān)控與恢復手段。
需要學習接受各種組件方式（下圖是以Storm為例）。
提前評估資源使用情況，無法按照實時數(shù)據(jù)量進行相應的擴縮使用。
函數(shù)計算方案
優(yōu)點：
按需進行擴縮，百毫秒級的伸縮能力，適合數(shù)據(jù)量的脈沖峰谷變化。
不需要進行清洗環(huán)境的管理。
概念簡單，學習成本低。
其它優(yōu)點參考下圖：
缺點：
函數(shù)計算是各個云廠商的產品。要求一定需要在云上運行。
彈性數(shù)據(jù)訪問的能力
傳統(tǒng)應用的方案
優(yōu)點：
作為業(yè)務的一部分嵌在某個應用實現(xiàn)中，技術成熟，學習成本低。
缺點：
需要自實現(xiàn)根據(jù)業(yè)務請求量來進行彈縮處理，或者很多時候采用評估的方式進行資源冗余處理。
API Gateway+函數(shù)計算方案
優(yōu)點：
根據(jù)客戶的請求量實時進行彈縮處理。按需使用，不為高峰時段煩惱，不會閑置付費。
自動附帶專業(yè)的訪問監(jiān)控大盤。
缺點：
需要少量的學習成本。
綜述
在這個熱力圖信息收集清選與訪問業(yè)務中，可以參考使用下圖的解決方案完美實現(xiàn)。
MQTT到函數(shù)計算的介紹
請參考函數(shù)計算的微消息隊列MQTT服務集成方案。
API網(wǎng)關通過函數(shù)計算提取數(shù)據(jù)的介紹
詳情請參考API網(wǎng)關函數(shù)觸發(fā)實例。
以Node.js為例：
重慶分公司
重慶分公司
module.exports.handler = function(event, context, callback) {
var event = JSON.parse(event);
var content = {
path: event.path,
method: event.method,
headers: event.headers,
queryParameters: event.queryParameters,
pathParameters: event.pathParameters,
body: event.body
// 您可以在這里編寫您自己的邏輯。
// 從Redis提取數(shù)據(jù)的邏輯
}
var response = {
isBase64Encoded: false,
statusCode: '200',
headers: {
'x-custom-header': 'header value'
},
body: content
};
callback(null, response)
};到此，相信大家對“怎么使用MQTT與函數(shù)計算做熱力圖”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！
