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本篇內容介紹了“如何使用MQTT與函數計算做熱力圖”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
1． 數據通道的連接能力：數據通道隨著業務的擴展，機器人的投放也會同步增加，對于數據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． 簡潔數據清洗的能力：對于數據的處理，本質上就是對數據的歸納統計，邏輯實現上并不復雜。對于數據本身的峰谷變化，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大數據級別的笨重方案。
3． 彈性數據訪問的能力：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，訪問量都是動態變化的，隨著不同的時間、節日、突發事件等都會有不可預知的幅度變化，所以在此業務中要求有彈性的訪問能力。業務方不希望通過限流方式來實現，因為會對業務量本身造成影響。
4． 性能優越的存儲能力：此場景下，數據寫入與讀取并發量都高，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。
數據通道的連接能力
自建Kafka
優點：
Kafka作為通用的數據收集信息通道，使用面廣泛，接入方式多樣化。社區完善，學習成本低。
Kafka本身搭建容易，與下游的大數據處理產品協調方案成熟。
缺點：
動態處理Kafka的擴容復雜。
需要搭建額外處理集群的穩定性配套方案。
外網網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模級別的案例驗證。
優點：
支持百萬級別的連接，完成可以覆蓋業務發展的訴求，為業務留足了擴展空間。
MQTT的協議非常簡潔，在端與服務間的傳輸中有優勢。支持各種消息觸達的QoS質量。
支持各種客戶端接入實現語言。
可實時觀測客戶端的連接情況，方便發現異常情況。
缺點：
處理大數據的實踐沒有Kafka成熟，下游產品選型受一定的限制。
彈性數據清洗的能力
大數據方案（Storm、Spark、Flink等）
優點：
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，無法按照實時數據量進行相應的擴縮使用。
優點：
按需進行擴縮，百毫秒級的伸縮能力，適合數據量的脈沖峰谷變化。
不需要進行清洗環境的管理。
概念簡單，學習成本低。
其它優點參考下圖：
缺點：
函數計算是各個云廠商的產品。要求一定需要在云上運行。
優點：
作為業務的一部分嵌在某個應用實現中，技術成熟，學習成本低。
缺點：
需要自實現根據業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。
優點：
根據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。
自動附帶專業的訪問監控大盤。
缺點：
需要少量的學習成本。
在這個熱力圖信息收集清選與訪問業務中，可以參考使用下圖的解決方案完美實現。
MQTT到函數計算的介紹
請參考函數計算的微消息隊列MQTT服務集成方案。
詳情請參考API網關函數觸發實例。
以Node.js為例：
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提取數據的邏輯
} var response = {
isBase64Encoded: false,
statusCode: '200',
headers: { 'x-custom-header': 'header value'},
body: content
};
callback(null, response)
};“如何使用MQTT與函數計算做熱力圖”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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