如何从蔚蓝函数处理当前和以前的IoT集线器事件？

Question

我有一个简单的场景，在这个场景中，我希望获取参数的当前值与来自IoT集线器遥测消息的以前值之间的差异，并将此结果附加到时间序列洞察环境(如果需要的话通过事件集线器发送)。

我怎样才能做到这一点？我正在研究Azure函数，但不知道如何准确地实现它。

消息之间的最小时间戳差为1秒，只有边缘设备(最大可能为3)才会发送遥测数据。每个边缘设备可能正在从大约500个设备中收集数据。

我正在寻找关于所涉及的逻辑步骤和一些Python代码关键部分的指导。

Answer 1

这些是遥测信息还是财产变化？还有，规模(设备的数量)是多少？要有效地做到这一点，您需要确保既有当前的值，也有以前的值，这意味着在外部存储上一次报告的值和时间戳，因为这可能需要很长的时间间隔。事件集线器不能保证拥有所有过去的消息(默认是24小时)，所以如果消息之间有很长的延迟，那么它就不是需要依赖的存储库。

持久实体可以用来存储状态(使用类似于Actor模型的东西)。这些在Azure存储中是持久化的，因此在极高的吞吐量下，只有内存的计算选项对于延迟持久性可能是有意义的，但是您可以在函数中构建一个内存缓存层，以便在需要时提供帮助。这很可能是你想要做的最好的选择。

对于大多数人来说，进入Azure存储和返回的性能影响是最小的，持久的实体将是最简单的前进之路。

Answer 2

如果您是在一个近乎实时的流中这样做的，最好的解决方案是使用使用延迟运算符的。ASA有许多您需要的有用特性，例如分区BY和事件排序策略。请注意，ASA的运行成本很高，使用起来也很困难，但是对于商业解决方案来说，它是一项很好的服务。

如果您不需要接近实时，查询(blob)持久化数据的普通‘option脚本是一个很好的选择，如果运行时间不长，可以将其封装在Azure函数中。

Azure函数不建议用于有状态消息处理。您对运行的函数实例的数量、批处理的大小等没有足够的控制。因此，不可能始终如一地、自信地知道“以前”的timeseries值是什么。使用Azure函数，您必须假设并发性永远不会成为问题，这是流IoT数据所不能做到的。