AI实践哪家强?来 AICon, 解锁技术前沿,探寻产业新机! 了解详情
写点什么

基于 Knative Serverless 技术实现天气服务(下篇)

  • 2019-10-25
  • 本文字数:3054 字

    阅读完需:约 10 分钟

基于 Knative Serverless 技术实现天气服务(下篇)

上一期我们介绍了如何基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-上篇,首先我们先来回顾一下上篇介绍的内容:


  • 通过高德天气 API 接口,每隔 3 个小时定时发送定时事件,将国内城市未来 3 天的天气信息,存储更新到表格存储

  • 提供 RESTful API 查询天气信息


接下来我们介绍如何通过表格存储提供的通道服务,实现 Knative 对接表格存储事件源,订阅并通过钉钉发送天气提醒通知。

整体架构

回顾一下整体架构:



  • 通过 CronJob 事件源,每隔 3 个小时定时发送定时事件,将国内城市未来 3 天的天气信息,存储更新到表格存储

  • 提供 RESTful API 查询天气信息

  • 通过表格存储提供的通道服务,实现 TableStore 事件源

  • 通过 Borker/Trigger 事件驱动模型,订阅天气信息

  • 根据订阅收到的天气信息进行钉钉消息通知。如明天下雨,提示带伞等

基于 Knative 实现天气服务-下篇

首先我们介绍一下表格存储提供的通道服务。通道服务(Tunnel Service)是基于表格存储数据接口之上的全增量一体化服务。通道服务为您提供了增量、全量、增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。通过为数据表建立数据通道,您可以简单地实现对表中历史存量和新增数据的消费处理。通过数据通道可以进行数据同步、事件驱动、流式数据处理以及数据搬迁。这里事件驱动正好契合我们的场景。


先看一下处理流程图:



  • 定义 TableStore 事件源,用于接收通道服务数据

  • 通过 Borker/Trigger 事件驱动模型,订阅天气信息

  • 订阅接收到的天气信息发送给天气提醒服务,进行钉钉消息通知


下面我们来详细介绍一下。

自定义 TableStore 事件源

在 Knative 中自定义事件源其实很容易,可以参考官方提供的自定义事件源的实例:https://github.com/knative/docs/tree/master/docs/eventing/samples/writing-a-source。


我们这里定义数据源为 AliTablestoreSource。代码实现主要分为两部分:


  1. 资源控制器-Controller:接收 AliTablestoreSource 资源,在通道服务中创建 Tunnel

  2. 事件接收器-Receiver:通过 Tunnel Client 监听事件,并将接收到的事件发送到目标服务( Broker)


关于自定义 TableStore 事件源实现参见 GitHub 源代码:https://github.com/knative-sample/tablestore-source


部署自定义事件源服务如下:


https://github.com/knative-sample/tablestore-source/tree/master/config 中可以获取事件源部署文件,执行下面的操作:


kubectl apply -f 200-serviceaccount.yaml -f 201-clusterrole.yaml -f 202-clusterrolebinding.yaml -f 300-alitablestoresource.yaml -f 400-controller-service.yaml -f 500-controller.yaml -f 600-istioegress.yaml
复制代码


部署完成之后,我们可以看到资源控制器已经开始运行:


[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl -n knative-sources get podsNAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGEalitablestore-controller-manager-0   1/1     Running   0          4h12m
复制代码

创建事件源

由于我们是通过 Knative Eventing 中 Broker/Trigger 事件驱动模型对天气事件进行处理。首先我们创建用于数据接收的 Broker 服务。

创建 Broker

apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1kind: Brokermetadata:  name: weatherspec:  channelTemplateSpec:    apiVersion: messaging.knative.dev/v1alpha1    kind: InMemoryChannel
复制代码

创建事件源实例

这里需要说明一下,创建事件源实例其实就是在表格存储中创建通道服务,那么就需要配置访问通道服务的地址、accessKeyId 和 accessKeySecret,这里参照格式:{ "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" } 设置并进行 base64 编码。将结果设置到如下 Secret 配置文件 alitablestore 属性中:


apiVersion: v1kind: Secretmetadata:  name: alitablestore-secrettype: Opaquedata:  # { "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" }  alitablestore: "<base64>"
复制代码


创建 RBAC 权限:


apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1kind: ClusterRoleBindingmetadata:  name: eventing-sources-alitablestoresubjects:- kind: ServiceAccount  name: alitablestore-sa  namespace: defaultroleRef:  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io  kind: ClusterRole  name: eventing-sources-alitablestore-controller
---apiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata: name: alitablestore-sasecrets:- name: alitablestore-secret
复制代码


创建 AliTablestoreSource 实例,这里我们设置接收事件的 sink 为上面创建的 Broker 服务。


---apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1kind: AliTablestoreSourcemetadata:  labels:    controller-tools.k8s.io: "1.0"  name: alitablestoresourcespec:  # Add fields here  serviceAccountName: alitablestore-sa  accessToken:    secretKeyRef:      name: alitablestore-secret      key: alitablestore  tableName: weather  instance: knative-weather  sink:    apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1    kind: Broker    name: weather
复制代码


创建完成之后,我们可以看到运行中的事件源:


[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl get podsNAME                                                              READY   STATUS      RESTARTS   AGEtablestore-alitablestoresource-9sjqx-656c5bf84b-pbhvw             1/1     Running     0          4h9m
复制代码

订阅事件和通知提醒

创建天气提醒服务

如何进行钉钉通知呢,我们可以创建一个钉钉的群组(可以把家里人组成一个钉钉群,天气异常时,给家人一个提醒),添加群机器人:



获取 webhook :



这里我们假设北京 (110000),日期:2019-10-13, 如果天气有雨,就通过钉钉发送通知提醒,则服务配置如下:


apiVersion: serving.knative.dev/v1beta1kind: Servicemetadata:  name: day-weatherspec:  template:    spec:      containers:      - args:        - --dingtalkurl=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxx        - --adcode=110000        - --date=2019-10-13        - --dayweather=雨        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/dingtalk-weather-service:1.2
复制代码


关于钉钉提醒服务具体实现参见 GitHub 源代码:https://github.com/knative-sample/dingtalk-weather-service

创建订阅

最后我们创建 Trigger 订阅天气事件,并且触发天气提醒服务:


apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1kind: Triggermetadata:  name: weather-triggerspec:  broker: weather  subscriber:    ref:      apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1      kind: Service      name: day-weather
复制代码


订阅之后,如果北京 (110000),日期:2019-10-13, 天气有雨,会收到如下的钉钉提醒:



这里其实还有待完善的地方:


  • 是否可以基于城市进行订阅(只订阅目标城市)?

  • 是否可以指定时间发送消息提醒(当天晚上 8 点准时推送第 2 天的天气提醒信息)?


有兴趣的可以继续完善当前的天气服务功能。

小结

本文介绍了如何在 Knative 中自定义事件源,并通过事件驱动接收天气变化信息,订阅并通过钉钉推送通知提醒。这样基于 Knative Serverless 技术实现天气服务整体实现就介绍完了。有兴趣的同学可以针对上面提到的不足继续研究。还是那句话,做好天气服务不容易,但还好我有 Knative。


本文转载自阿里巴巴云原生微信公众号(ID:Alicloudnative)


2019-10-25 17:572335

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

【YashanDB知识库】启动数据库时报错:YAS-02059 control file version 0.2.64 is incompatible with YashanDB version 0.2.65

YashanDB

数据库 yashandb

【YashanDB知识库】如何解决共享集群部署遇到报错:YAS-05721 invalid input parameter, reason: node name invalid.

YashanDB

数据库

【YashanDB知识库】如何排查YMP报错:”OCI版本为空或OCI的架构和本地系统的架构不符“

YashanDB

数据库 yashandb

2024年低代码趋势洞察——企业最看重的功能有哪些

JeeLowCode低代码平台

低代码开发 低代码开发工具 低代码,

【教程】第十一章 子任务 & 工时——化繁为简

NocoBase

开源 项目管理 低代码 教程 任务管理

京东零售数据可视化平台产品实践与思考

京东零售技术

数据可视化

“慢”增长时代的企业数据体系建设:超越数据中台

京东零售技术

大数据

矩阵起源荣膺"2024AI最佳实践案例"------多模态AI数据智能平台,让您的数据成就您的AI

MatrixOrigin

数据库 AI InfoQ 技术创新 MatrixOrigin

直击面试!阿里技术官手码12W字面试小册在Github上爆火

Summer

Java 程序员 面试 架构师 大厂

最新2025整理Java面试八股文,大厂必备神器

Summer

Java 程序员 面试 架构师 大厂

华为云Flexus X实例部署安装HivisionIDPhoto一个轻量级的AI证件照制作算法

平平无奇爱好科技

【2024丨CSIG青年科学家会议 AI可信论坛】视觉内容安全技术的前沿进展与应用

热爱编程的小白白

Taro小程序开发性能优化实践

京东零售技术

taro

云交易技术对接全景

京东零售技术

云交易

Python for 和 while 循环:掌握循环控制的基本操作

敲代码不忘补水

Python 科技 while循环 for in 计算机科学与技术

打造两轮差速机器人fishbot:从零开始构建移动机器人

芯动大师

ROS imu joint

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p82-p85

codists

京东科技基于 Apache SeaTunnel 探索复杂场景适配

白鲸开源

Clickhouse 数据同步 数据集成 Apache SeaTunnel 京东科技

【YashanDB知识库】如何处理报错"UDT column batch insert" has not been implemented yet

YashanDB

数据库 yashandb

Python 数据类型详解:列表、字典、元组与集合的操作指南

敲代码不忘补水

Python 科技 数据类型 tuple 计算机科学与技术

多推理几步,生成式AI会变得更聪明吗?

JustYan

人工智能 大模型 生成式AI

华为云Flexus X实例部署安装HivisionIDPhoto一个轻量级的AI证件照制作算法

平平无奇爱好科技

Hume 语音模型 OCTAVE:实现情感语音合成、声音克隆和多角色对话生成;通义开源多模态说话人识别项目 3D-Speaker

声网

【YashanDB知识库】如何限制用户session连接数

YashanDB

数据库 yashandb

【双喜】矩阵起源子公司荣膺“2024上海市高成长百家”第一、 荣获上海市技术创新资金立项资助

MatrixOrigin

AI 技术创新 MatrixOrigin 矩阵起源 GenAI

基于 Knative Serverless 技术实现天气服务(下篇)_语言 & 开发_元毅_InfoQ精选文章