Apache Edgent

Principe de fonctionnement
Apache Edgent désigne un environnement d'exécution embarqué léger et une API Java permettant d'effectuer des traitements analytiques et des opérations de transformation sur des flux de données au plus près des objets connectés (directement sur les objets connectés ou sur leur passerelle de connexion - emplacements dits edge pour le système d'informations centralisé).

Son principal intérêt est de donner la possibilité programmatique d'extraire très en amont l'information pertinente de la masse de données collectées, ce qui présente l'avantage de réduire considérablement la quantité d'informations échangées au travers du réseau et à destination de systèmes de stockage persistant.

Apache Edgent transforme ainsi un mode récurrent de collecte d'informations de type "heart beat polling" en un véritable système événementiel orienté autour des seules informations présentant une utilité informationnelle pour des traitements ultérieurs.

Les flux de données résultant des transformations Edgent sont ensuite transmis via des connecteurs à des applications en sortie qui peuvent être un serveur MQTT, une connexion JDBC, un fichier, un cluster Kafka ou un message hub de type IBM Watson IoT Platform (1).

Environnements de déploiement
Java 8 (incluant Raspberry Pi B et Pi2 B) / Java 7 / Android

Origine du projet
Apache Edgent est désormais un projet open source de type Apache Incubator (2). Il est l'héritier de Quarks développé par IBM jusqu'en juillet 2016 (3).

Etape 1 déclarative préalable
1> Instanciation d'un environnement principal d'exécution de type org.apache.edgent.providers.direct.DirectProvider :

DirectProvider dp = new DirectProvider;

2> Définition d'une configuration générale ou "topologie" avec org.apache.edgent.topology.Topology : Topology top = dp.newTopology;

3> Les fournisseurs des flux données tels que les capteurs sont définis avec l'interface org.apache.edgent.function.Supplier 4> Définition de politiques de collecte des flux de données depuis les capteurs au niveau de la configuration générale. L'instruction suivante permet par exemple de définir la collecte de mesures du capteur sensor à chaque milliseconde. TStream tempReadings = topology.poll(sensor, 1, TimeUnit.MILLISECONDS);

Etape 2 de mise en route
Une fois entièrement définie, la mise en route de l'application se fait au travers de l'instruction suivante :

dp.submit(topology);

Exemples d'opérations sur les flux de données
Les flux de données sont instantiés avec la classe org.apache.edgent.topology.TStream où T désigne le type générique du tuple de données collectées.

Un pipeline de traitements en chaîne est ensuite appliqué à ces flux de données pour produire de nouveaux flux de données avec pour traitements possibles :

Règles de filtre
L'instruction suivante permet par exemple de réduire un flux de données à un flux filtré aux seules valeurs 'exeptionnelles' ( 80) TStream ts2 = ts1.filter(reading -> reading < 50 || reading > 80);

Définition de fenêtres temporelles
Des sous-ensembles de données peuvent être définis via des fenêtres temporelles sur les flux de données (ici les données extraites lors des 5 dernières secondes) TWindow window = stream.last(5, TimeUnit.SECONDS, tuple -> 0); Les fonctions analytiques habituelles portant sur des ensembles (moyennes, valeurs limites, ...) peuvent alors être appliquées.

Autres règles de transformation
Le type de donnée peut être transmuté avec l'instruction nmap. Des opérateurs d'agrégation, d'union, de répartition peuvent également être utilisés (4).

Parallélisation des règles
Il est possible de paralléliser les traitements avec cet exemple instruction : |-&gt; A2-channel0 -&gt;| sensorReadings&lt;T&gt; -&gt; A1 -&gt; |-&gt; A2-channel1 -&gt;| -&gt; A3 -&gt; results&lt;R&gt; |-&gt; A2-channel2 -&gt;|

= Réferences =

1. http://edgent.incubator.apache.org/docs/quickstart.html 2. http://incubator.apache.org 3. https://developer.ibm.com/open/openprojects/apache-edgent/ 4. http://edgent.incubator.apache.org/docs/streaming-concepts.html

= Liens =

https://developer.ibm.com/open/openprojects/apache-edgent/

https://edgent.apache.org/docs/home

https://developer.ibm.com/streamsdev/2016/02/16/streaming-analytics-center-edge/

https://github.com/apache/incubator-edgent/blob/master/DEVELOPMENT.md