Knative 实战:基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-上篇
提到天气预报服务,我们第一反应是很简单的一个服务啊,目前网上有大把的天气预报 API 可以直接使用,有必要去使用 Knative 搞一套吗?杀鸡用牛刀?先不要着急,我们先看一下实际的几个场景需求:
- 场景需求 1:根据当地历年的天气信息,预测明年大致的高温到来的时间
- 场景需求 2:近来天气多变,如果明天下雨,能否在早上上班前,给我一个带伞提醒通知
- 场景需求 3:领导发话“最近经济不景气,公司财务紧张,那个服务器,你们提供天气、路况等服务的那几个小程序一起用吧,但要保证正常提供服务”。
从上面的需求,我们其实发现,要做好一个天气预报的服务,也面临内忧(资源紧缺)外患(需求增加),并不是那么简单的。不过现在更不要着急,我们可以使用 Knative 帮你解决上面的问题。
关键词:天气查询、表格存储,通道服务,事件通知
场景需求
首先我们来描述一下我们要做的天气服务场景需求:
1. 提供对外的天气预报 RESTful API
- 根据城市、日期查询(支持未来 3 天)国内城市天气信息
- 不限制查询次数,支持较大并发查询(1000)
2. 天气提醒
- 订阅国内城市天气信息,根据实际订阅城市区域,提醒明天下雨带伞
- 使用钉钉进行通知
整体架构
有了需求,那我们就开始如何基于 Knative 实现天气服务。我们先看一下整体架构:
- 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,订阅目标城市天气信息
- 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
基于内容较多,我们分上、下两篇分别进行介绍:
- 上篇我们会主要介绍如何对接第三方的天气预报 API、定时同步并更新天气信息以及提供 RESTful API;
- 下篇我们会主要介绍如何实现 TableStore 事件源、订阅天气信息并通过钉钉发送提醒通知;
基于 Knative 实现天气服务-上篇
对接高德开放平台天气预报 API
查询天气的 API 有很多,这里我们选择高德开放平台提供的天气查询 API,使用简单、服务稳定,并且该天气预报 API 每天提供 100000 免费的调用量,支持国内 3500 多个区域的天气信息查询。另外高德开放平台,除了天气预报,还可以提供 IP 定位、搜索服务、路径规划等,感兴趣的也可以研究一下玩法。
登录高德开放平台: https://lbs.amap.com, 创建应用,获取 Key 即可:
获取Key之后,可以直接通过 url 访问:https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?city=110101&extensions=all&key=<用户 key>,返回天气信息数据如下:
{
"status":"1",
"count":"1",
"info":"OK",
"infocode":"10000",
"forecasts":[
{
"city":"杭州市",
"adcode":"330100",
"province":"浙江",
"reporttime":"2019-09-24 20:49:27",
"casts":[
{
"date":"2019-09-24",
"week":"2",
"dayweather":"晴",
"nightweather":"多云",
"daytemp":"29",
"nighttemp":"17",
"daywind":"无风向",
"nightwind":"无风向",
"daypower":"≤3",
"nightpower":"≤3"
},
...
]
}
]
}
定时同步并更新天气信息
同步并更新天气信息
该功能主要实现对接高德开放平台天气预报 API, 获取天气预报信息,同时对接阿里云表格存储服务(TableStore),用于天气预报数据存储。具体操作如下:
- 接收 CloudEvent 定时事件
- 查询各个区域天气信息
- 将天气信息存储或者更新到表格存储
在 Knative 中,我们可以直接创建服务如下:
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: weather-store
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: weather-store
annotations:
autoscaling.knative.dev/maxScale: "20"
autoscaling.knative.dev/target: "100"
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/weather-store:1.2
ports:
- name: http1
containerPort: 8080
env:
- name: OTS_TEST_ENDPOINT
value: http://xxx.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
- name: TABLE_NAME
value: weather
- name: OTS_TEST_INSTANCENAME
value: ${xxx}
- name: OTS_TEST_KEYID
value: ${yyy}
- name: OTS_TEST_SECRET
value: ${Pxxx}
- name: WEATHER_API_KEY
value: xxx
关于服务具体实现参见 GitHub 源代码:https://github.com/knative-sample/weather-store
创建定时事件
这里或许有疑问:为什么不在服务中直接进行定时轮询,非要通过 Knative Eventing 搞一个定时事件触发执行调用?那我们要说明一下,Serverless 时代下就该这样玩-按需使用。千万不要在服务中按照传统的方式空跑这些定时任务,亲,这是在持续浪费计算资源。
言归正传,下面我们使用 Knative Eventing 自带的定时任务数据源(CronJobSource),触发定时同步事件。
创建 CronJobSource 资源,实现每 3 个小时定时触发同步天气服务(weather-store),WeatherCronJob.yaml 如下:
apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: CronJobSource
metadata:
name: weather-cronjob
spec:
schedule: "0 */3 * * *"
data: '{"message": "sync"}'
sink:
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
name: weather-store
执行命令:
kubectl apply -f WeatherCronJob.yaml
现在我们登录阿里云表格存储服务,可以看到天气预报数据已经按照城市、日期的格式同步进来了。
提供天气预报查询 RESTful API
有了这些天气数据,可以随心所欲的提供属于我们自己的天气预报服务了(感觉像是承包了一块地,我们来当地主),这里没什么难点,从表格存储中查询对应的天气数据,按照返回的数据格式进行封装即可。
在 Knative 中,我们可以部署 RESTful API 服务如下:
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: weather-service
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: weather-service
annotations:
autoscaling.knative.dev/maxScale: "20"
autoscaling.knative.dev/target: "100"
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/weather-service:1.1
ports:
- name: http1
containerPort: 8080
env:
- name: OTS_TEST_ENDPOINT
value: http://xxx.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
- name: TABLE_NAME
value: weather
- name: OTS_TEST_INSTANCENAME
value: ${xxx}
- name: OTS_TEST_KEYID
value: ${yyy}
- name: OTS_TEST_SECRET
value: ${Pxxx}
具体实现源代码 GitHub 地址:https://github.com/knative-sample/weather-service
查询天气 RESTful API:
- 请求 URL
GET /api/weather/query
参数:
cityCode:城市区域代码。如北京市区域代码:110000
date:查询日期。如格式:2019-09-26
- 返回结果
{
"code":200,
"message":"",
"data":{
"adcode":"110000",
"city":"北京市",
"date":"2019-09-26",
"daypower":"≤3",
"daytemp":"30",
"dayweather":"晴",
"daywind":"东南",
"nightpower":"≤3",
"nighttemp":"15",
"nightweather":"晴",
"nightwind":"东南",
"province":"北京",
"reporttime":"2019-09-25 14:50:46",
"week":"4"
}
}
查询:杭州,2019-09-26 天气预报信息示例
另外城市区域代码表可以在上面提供的源代码 GitHub 中可以查看,也可以到高德开放平台中下载:https://lbs.amap.com/api/webservice/download
小结
通过上面的介绍,大家对如何通过 Knative 提供天气预报实现应该有了更多的体感,其实类似的场景我们有理由相信通过 Knative Serverless 可以帮你做到资源利用游刃有余。下一篇会继续我们要实现的内容:通过 Knative 事件驱动,订阅天气信息,钉钉推送通知提醒,欢迎持续关注。
欢迎加入 Knative 交流群
“ 阿里巴巴云原生微信公众号(ID:Alicloudnative)关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践,做最懂云原生开发者的技术公众号。”
相关文章
- Wol 网络远程唤醒技术,通过TP-LINK路由器远程一键开启电脑
- 订单微服务(5)-1024电商平台项目技术选择和创 建聚合工程项目【工业级PaaS云平台+SpringCloudAlibaba+JDK11综合项目实战】
- 欲知己之所防,先知彼之所攻——论Hook 技术的攻防对抗
- 其实,对于微服务网关的主要功能和技术选型,你还需要深入理解下
- 官宣 | 袋鼠云获过亿元 C + 轮融资,深耕国产自研数字化技术与服务
- Techo Day 腾讯技术开放日,微服务产品重磅发布
- Android平台实现系统内录(捕获播放的音频)并推送RTMP服务技术方案探究
- CODING X 山东开创云|推动数字技术服务升级
- MetaDaily|俄罗斯最大社交媒体推出NFT服务,脑机接口平台技术企业“博睿康”获数亿元C轮融资
- 镁佳科技自动泊车系统荣获北京市新技术新产品(服务)证书
- iOS开发——高级技术&蓝牙服务详解手机开发
- 用Java技术创建RESTful Web服务详解架构师
- 服务Mac终止Mysql服务的技术指南(mac停止mysql)
- 器无服务器技术:Oracle 实现轻松管理(oracle无服务)
- 技术『Oracle服务器技术——领先与稳固的数据存储服务』(服务器oracle)
- Linux关闭屏幕:新的技术体验(linux关闭屏幕)
- Mac使用MySQL:一步走入技术世界(mac使用mysql)
- Oracle 01113:新增服务革新技术(oracle01113)
- 增强系统性能:使用Redis技术(redis加入系统服务)
- Linux 开启新分支:引领技术发展之路(linux的分支)
- 服务Oracle技术:可靠的服务比较(oracle比较)
- Oracle中国官网:展示专业的数据库技术服务(oracle中国官网)
- 微流冷却技术可能让摩尔定律起死回生
- 扫地机发展史上的创新黑马:石头科技以技术革命焕新体验
- 【技术分享】通过MySQL建立中间表优化数据查询(mysql建立中间表)
- 查询Mysql中实现百分比查询的技术(mysql百分数)
- Linux语音技术拓展无穷可能(linux语音)
- 阿里云开启技术服务“新长征”
- 启动蒙塔纳斯技术和服务(启动服务mssql)
- SQL Server High Availability 技术:使用必不可少(sqlserver ha)
- 微服务技术案例基于Redis的实现(微服务案例redis)
- 足客户需求Oracle共享池技术优化客户资源与服务(Oracle共享池满)
- 腾讯新技术干掉Redis(腾讯 干掉redis)
- Oracle数据库技术在299技术挑战中的应用(oracle -299)
- 本地部署Redis服务器,轻松提高自身的技术应用能力(本地开redis服务)
- 新浪微博率先使用Redis技术加速社交服务(新浪微博redis使用)
- PHP企业级应用之常见缓存技术篇