作者：史春奇，數據科學家，GE數字集團
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我們知道， 很多時候， 一個應用相關的數據， 需要進行分析展示， 而這個分析可以利用AnalyticsFramework來完成。 在創建Analytics服務之前， 需要你有一個App服務了， 同時也一個UAA服務了。
在之前的Analytics Catalog服務中， 我們要分別創建3個服務Catalog Service，Runtime Service 和 UI 。 如今， 全部由Framework取代了。 極大方便了分析服務的部署。
Analytics Framework主要包括Catalog, Runtime， UI 三大子部分。 一般會把自己生成的分析包放到Catalog中， 然後配置好Runtime的輸入輸出進行調用。有需求的話， 還需要進行Orchestration和Scheduling。
實現一個Analytics服務有兩種方式， 一種是通過命令行方式， 另外一種是通過Predix Console。 這裏我們主要介紹命令行的方式。
首先要創建一個AnalyticsFramework service， 通過cf creat-service創建服務
cf create-service predix-analytics-framework <plan> <my_framework_instance> -c '{ "trustedIssuerIds": [ "<uaa_instance_issuerId>" ], "runtimeClientId": "<my_runtime_client_id>", "runtimeClientSecret": "<my_runtime_client_secret>", "predixAssetZoneId": "<my_predix_asset_zone_id>", "predixTimeseriesZoneId": "<my_predix_timeseries_zone_id>", "uiDomainPrefix": "<my_ui_domain_prefix>", "uiClientId": "<my_ui_client_id>", "uiClientSecret": "<my_ui_client_secret>" }'
對應的參數包括UAA， Runtime， 數據（Asset 或者Timeseries）還有UI。
1. trustedIssuerIds: UUA對應的instance
2. runtimeClientId和runtimeClientSecret ： 是Scheduler對應UAA client的id和 UAA clientsecret 。
3. predixAssetZoneId和predixTimeseriesZoneId： 是訪問的asset或者timeseries對應的zoneid。
4. uiDomainPrefix，uiClientId 和uiClientSecret 是對應的Analytics Library UI對應URL， ID和Secret。
創建完成這個服務之後， 我們就要把這個服務和App綁定起來。
cf bind-service <app_name> <my-framework-instance>綁定完成之後， 你可以通過
cf env <app_name>
命令來確認”predix-analytics-framewor”， 這樣我們可以查看到對應配置
{
"VCAP_SERVICES": {
"predix-analytics-framework": [
{
"credentials": {
"catalog_uri": "<catalog_uri>",
"config_uri": "<config_uri",
"configurations": {
"predix_asset_zone_id": "<my_asset_zone_id>",
"predix_timeseries_zone_id": "<my_timeseries_zone_id>",
"runtime_client_id": "<my_runtime_client_id>",
"trusted_issuer_ids": "<my_trusted_issuer_id>",
"ui_client_id": "<my_ui_client_id>",
"ui_uri": "<my_ui_uri>"
},
"execution_uri": "<execution_uri>",
"monitoring_uri": "<monitoring_uri>",
"scheduler_uri": "<scheduler_uri>",
"zone-http-header-name": "Predix-Zone-Id",
"zone-http-header-value": "<my_predix_zone_id>",
"zone-oauth-scope": "analytics.zones.<my_predix_zone_id>.user"
},
"label": "predix-analytics-framework",
"name": "<my_framework_instance>",
"plan": "Tiered",
"provider": null,
"syslog_drain_url": null,
"tags": [],
"volume_mounts": []
}
]
}
}
這樣， 基本完成一個Analytics Service的創建和綁定了。 這裏有一個 https://github.com/PredixDev/predix-analytics-sample 的實例， 大家可以試試來着。
最後， 在新的Framework框架下， 專門針對時間序列數據， 還開發了Event Stream Processing 和 Anomaly Detection Service，使得開發更爲方便。 希望大家持續關注後續更新。
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