Shifu+WasmEdge：物联网数据轻松“瘦身”

当我们在使用 Shifu 采集数据的时候，通常会出现从设备所采集到的数据，与我们所需要的数据格式不同的情况。为解决此问题，我们可以使用 Shifu + WasmEdge 实现把 Shifu 采集到的数据通过 WasmEdge 进行处理后再返回给我们的应用程序。

简介

本文将简单介绍如何将 WasmEdge 集成到 Shifu 中，从而实现从IoT设备上采集的数据的清洗。

以下为基本架构：

以下为本项目的数据流：

Shifu 简介

Shifu 为用户提供全场景设备托管与一体化软件开发的透明框架。开发者通过使用 Shifu，可以更简单地连接、监视和控制任何物联网设备。

Shifu 的创新优势是通过透明框架内的数字孪生技术，为设备赋予有思考能力的 “数字大脑”。数字孪生将反映设备的实时状态，对其进行开发操作等同于操作设备本身。物联网设备接入到 Shifu 中便会生成标准化接口，实现互联网互动，通过平台层对场景内所有设备、机器进行北向数据收集和南向指令管控。

Shifu 是基于Kube.NETes的云原生架构，创造性地将物联网设备对应为Kubernetes中的Pod，释放了物联网平台在边缘场景的设备管理能力以及云边端协同能力。云原生架构为物联网的应用开发提供了超高的系统稳定性，并提供给开发者仅运维一套架构实现对物联网的平台级维护。

Shifu 官方网站：https://shifu.run

WasmEdge 简介

WasmEdge 是轻量级、安全、高性能、符合 OCI 标准的软件容器与运行环境。目前是 CNCF 沙箱项目。WasmEdge 被应用在 Servrless SaaS、云原生，service mesh、边缘云、边缘设备、智能合约等领域。

WasmEdge 作为轻量级的容器，footprint 只有几兆，能够在资源受限的环境提供安全且不损失性能的运行环境。

嵌入式 Runtime 是 WasmEdge 的一个典型应用场景，WasmEdge 提供了 C/C++、Rust、 Golang 等 SDK，方便开发者将 WasmEdge 嵌入到 现有的应用软件中，从而将几乎任何应用软件变成可扩展的开发者平台。WasmEdge 作为嵌入到 Shifu 的轻量级容器，为 Shifu 提供了安全运行第三方不受信任代码的环境。

了解 WasmEdge 相关信息：

https://Github.com/WasmEdge/WasmEdge

步骤

准备

kubectl v1.24.2

Docker 20.10.16

kind v0.14.0

git 2.36.1

部署

为了方便您更快的了解本篇文章，您可以通过以下命令从GitHub上拉取本项目。

git clone https://github.com/Edgenesis/wasm-shifu-demo.git
cd wasm-shifu-demo

创建 kind 集群

使用以下命令创建 Kind 集群。

$ kind delete cluster && kind create cluster
Creating cluster "kind" ...
 ✓ Ensuring node image (kindest/node:v1.24.0) 
 ✓ Preparing nodes   
 ✓ Writing configuration  
 ✓ Starting control-plane ️ 
 ✓ Installing CNI  
 ✓ Installing StorageClass  
Set kubectl context to "kind-kind"
You can now use your cluster with:
kubectl cluster-info --context kind-kind
Have a question, bug, or feature request? Let us know! https://kind.sigs.k8s.io/#community 

构建 Shifu 镜像

使用以下命令构建 Shifu 镜像。

$ make -f shifu/Makefile build-image-deviceshifu
$ kind load docker-image edgehub/deviceshifu-http-http:v0.0.6
$ docker images | grep edgehub/deviceshifu-http-http 
edgehub/deviceshifu-http-http                v0.0.6    1d6b3544b8ad   54 minutes ago   36.1MB

运行虚拟设备

为了方便您的体验，这里我们使用虚拟设备进行模拟。安装并运行虚拟设备，设备的端口号为8099。

$ docker build -f mockDevice/dockerfile -t mockdevice:v0.0.1 .
$ docker run -p 8099:8099 -itd mockdevice:v0.0.1 
$ docker ps | grep mockdevice
bdfd2b1323be   mockdevice:v0.0.1      "./mockDevice"           19 seconds ago      Up 18 seconds      0.0.0.0:8099->8099/tcp      admiring_feistel

编写规则，编译wasm

您可以通过使用 JAVAScript 编写规则。如果您不熟悉 JavaScript，您可以直接使用默认规则。
规则文件路径：
wasmEdge/js-func/src/js/run.js 您可以通过修改该规则实现不同的功能。

$ docker build -t wasm:v0.0.1 -f wasmEdge/js.dockerfile  .
$ kind load docker-image wasm:v0.0.1
$ kubectl Apply -f wasmEdge/k8s

您可以通过以下命令检查 WasmEdge 的 pod 运行情况。

$ kubectl get pod -n wasmedge
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
wasm-deployment-fbc9564d8-td428   1/1     Running   0          1s

安装并运行 Shifu

使用以下命令安装 shifu。

$ kubectl apply -f shifuConfig/shifu_install.yml
$ kubectl get pod -n shifu-crd-system
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
shifu-crd-controller-manager-5bbdb4d786-s6h4m   2/2     Running   0          1s

安装 deviceShifu 与 mockDeivce 进行连接。在此之前，请先将
shifuConfig/task3/task3.yaml 文件中的 address 修改成您电脑的IP。

spec:
  sku: "E93"
  connection: Ethernet
  address: "192.168.14.163:8099" #修改此处IP地址

通过一下命令，部署运行 deviceShifu 。

$ kubectl apply -f shifuConfig/task3
$ kubectl get pod -n deviceshifu
NAME                                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
deviceshifu-demodevice-deployment-5589b55569-l5nb2   1/1     Running   0          4s

体验

您可以启动一个 Nginx 与 deviceShifu 进行通信。

$ kubectl run nginx --image=nginx:1.21
$ kubectl get pod 
NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx   1/1     Running   0          3s

通过以下命令，您即可与设备的数字孪生进行交互，从而实现从IoT设备上采集的数据的清洗。

$ kubectl exec -it nginx -- curl -v  http://deviceshifu-demodevice-service.deviceshifu.svc.cluster.local/get_info;echo

[
   {
      "code":375287,
      "name":"大气温度",
      "val":"24.56",
      "unit":"℃",
      "exception":"温度过高"
   },
   {
      "code":375287,
      "name":"大气湿度",
      "val":"81.63",
      "unit":"%RH",
      "exception":"湿度过高"
   }
]

同时我们可以使用以下命令查看IoT设备所产生的原始数据。

$ curl localhost:8099/getInfo

{
   "statusCode":"200",
   "message":"success",
   "entity":[
      {
         "dateTime":"2022-09-09 09:46:45",
         "eUnit":"℃",
         "eValue":"23.87",
         "eKey":"e1",
         "eName":"大气温度",
         "eNum":"101"
      },
      {
         "dateTime":"2022-09-09 09:46:45",
         "eUnit":"%RH",
         "eValue":"80.62",
         "eKey":"e2",
         "eName":"大气湿度",
         "eNum":"102"
      }
   ],
   "deviceId":950920,
   "deviceName":"950920",
   "deviceRemark":"2022-09-09 09:46:45"
}

比较两个输出，我们成功地将数据采集并进行清洗，从而得到我们想要的数据。