Predix AnalyticsFramework简介&教程

daniren 2017-07-17 02:37:33

Predix AnalyticsFramework（数据分析框架）教程

Predix AnalyticsFramework（数据分析框架）提供了一套分析数据的流程和方法，目前AnalyticsFramework由三个组件组成，分别是Analytics Catalog, Analytics Runtime, Analytics Ui。
Analytics Catalog 中存放了用户自定义的分析算法。
Analytics Runtime 负责执行相应的分析算法。
Analytics Ui则为用户上传算法脚本提供了交互界面。
利用AnalyticFramework，用户可以方便地整合和分析数据。下面将利用对时间序列的分析为例，对AnalyticsFramework进行讲解。

1. 准备工作

1. 建立Predix的UAA服务和时间序列服务
2. 在建立的UAA实例中配置一个UI client 一个runtime client 和一个AnalyticsFramework client. 同时为以上客户端配置足够的权限
具体配置权限请看这里
3. 创建自己的Predix AnalyticsFramework实例并且将上一步创建的UAA实例绑定到当前AnalyticsFramework上
4. 更新AnalyticsFramework实例的信息，为其配置相应的UAA-url, 所要分析的时间序列实例，等等。具体格式如下：

{

     "trustedIssuerIds":[

         "UAA-URL"

     ],

     "runtimeDependentServices":{

         "predixTimeseriesZoneId": "yourTimeSeriesZoneID"

     },

     "uiDomainPrefix": "yourUiPrefix",

     "uiTrustedClientCredentials":{     

     "clientId": "yourUiClientID",

     "clientSecret": "yourUiClientSecret"

     },

     "runtimeTrustedClientCredentials":{

     "clientId": "yourSchedulerClient",

     "clientSecret" : "yourSchedulerClientSecret"

     }

 }

5. 利用Analytics UI上传时间序列所需要的分析算法脚本和相关数据输入输出定义（具体介绍见下一节）
6. 利用REST api运行分析算法并用过请求体指定时间序列与field的映射关系

2. AnalyticsFramework数据输入输出定义

在AnalyticsFramework中有三个定义数据流的文件
1. Analytic template 分析模板(*.json)
定义了整个分析流程的输入输出的分析流程
2. Orchestration file（*.xml）
定义了运行时分析算法的分析过程，指定运行时所使用的分析脚本
3. Port to field (*.json)
将相应的时间序列或者资产序列信息映射到指定的port（端口）供数据分析算法读取。
整体的数据映射关系如下：
假设某个时间序列服务中有一列名为tag-C的时间序列，port to field中定义的输入数据field是temperature sensor 和输入Port name是data.time_series.numberArray1。port to field中定义的输出数据field是demo aggregation，输出port name是data.time_series.aggregation，最后想要存储到时间序列服务demo-aggregation1h这一列中。

下面介绍一下整体的数据分析流程

时间序列中的某个序列tag-C 通过api映射成temperature sensor，分析框架根据port to field 将temperature sensor 映射到 data.time_series.numberArray1，分析程序可以通过对JSON的解析获取相应的数据信息。处理完的数据会依据template定义的输出格式，映射到data.time_series.aggregation，再填充到field demo aggregation中，最后写回时间序列服务的demo-aggregation1h列当中
分析代码可以在这里下载

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