袁芳的学习笔记（6）基于Predix的在线分析服务

本文主要是介绍袁芳的学习笔记（6）基于Predix的在线分析服务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：袁芳，北京华瑞特信息技术有限公司

如果您还没有Predix试用帐号，请访问https://supportcentral.ge.com/esurvey/GE_survey/takeSurvey.html?form_id=18446744073709715720申请。请务必准确提供您的信息，我们会以邮件方式通知您注册结果。

GE Predix平台的在线分析服务非常有特色，我个人觉得这也是GE做工业互联网云的最大优势，因为百年老店GE积累了大量的有价值的信息分析服务，这也正是其他企业所无法比拟的。今天我们参考官方教程（https://predix-io.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io/resources/tutorials/journey.html#1615）记录如何向predix申请分析服务，并编写分析算法，借助predix运行分析服务。

一、通过Predix创建analytics-catalog-instance和analytics-runtime-instance（因为Predix一直在更新，所以此服务和图片可能不一致）

（1）通过predix控制台申请Analytics Catalog和Analytics Runtime，在创建服务中，请务必绑定UAA（UAA的创建可以参考之前的博客文章）

（2）下载一个前端示例工程

通过git命令下载示例程序：

git clone https://github.com/PredixDev/predix-nodejs-starter.git，详细参加之前的博客，本次借用之前创建的前端工程进行练习和纪录。以下按照命令将上一步创建的分析服务与前端进行绑定。

cf bind-serviceyf-predix-nodejs-starter yf-analytics-catalog-instance

cf restage yf-predix-nodejs-starter

cf env yf-predix-nodejs-starter，返回相关的predix-analytics-catalog环境变量如下所示：

"predix-analytics-catalog": [

{

"credentials": {

"catalog_uri":"https://predix-analytics-catalog-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io",

"zone-http-header-name": "Predix-Zone-Id",

"zone-http-header-value":"0235f167-80f3-4578-964e-987549e4d892", 【此为Predix-Zone-Id的数值，重要】

"zone-oauth-scope":"analytics.zones.0235f167-80f3-4578-964e-987549e4d892.user" 【此为UAA授权信息，重要】

"label": "predix-analytics-catalog",
"name": "yf-analytics-catalog-instance",
"plan": "Bronze",
"provider": null,
"syslog_drain_url": null,
"tags": [],
"volume_mounts": []
}

-----------------------------------------------------------

cf bind-serviceyf-predix-nodejs-starter yf-analytics-runtime-instance

cf restage yf-predix-nodejs-starter

cf env yf-predix-nodejs-starter返回相关的predix-analytics-runtime环境变量如下所示：

"predix-analytics-runtime": [

{

"credentials": {

"config_uri":"https://predix-analytics-config-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io",

"execution_uri": "https://predix-analytics-execution-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io",

"monitoring_uri":"https://predix-analytics-monitoring-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io",

"scheduler_uri": "https://predix-scheduler-service-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io",

"zone-http-header-name": "Predix-Zone-Id",

"zone-http-header-value":"e9201bc2-9671-417e-8f2c-df562950e063", 【此为Predix-Zone-Id的数值，重要】

"zone-oauth-scope": "analytics.zones.e9201bc2-9671-417e-8f2c-df562950e063.user" 【此为UAA授权信息，重要】

"label": "predix-analytics-runtime",

"name": "yf-analytics-runtime-instance",

"plan": "Bronze",

"provider": null,

"syslog_drain_url": null,

"tags": [],

"volume_mounts": []

}

（3）打开UAA Dashboard，点击“Client Management”，此处我们选择并编辑app_client_id，在“scope”中，添加“analytics.zones.0235f167-80f3-4578-964e-987549e4d892.user”和“analytics.zones.e9201bc2-9671-417e-8f2c-df562950e063.user”，如图，保存并返回。

（4）在下图的client mangement页面中，在service instances面板中，我们看到新增的“yf-analytics-catalog-instance”和“yf-analytics-runtime-instance”两个模块，分别点击“Authorize Client”，并将app_client_id添加进去。

二、创建分析算法模块

（1）下载一个示例代码

git clone https://github.com/PredixDev/predix-analytics-sample.git

（2）使用maven编译打包，创建jar，该jar文件是一个算法，之后将通过predix tool kit上传到predix cloud
C:\Users\Administrator>cd predix-analytics-sample
C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample>cd analytics
C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics>cd demo-adder
C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics\demo-adder>cddemo-adder-Java
C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics\demo-adder\demo-adder-java>
mvn clean package

C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics\demo-adder\demo-adder-java\target\demo-adder-java-1.0.0.jar

（3）按照路径打开DemoAdderJavaEntryPoint.java可以研读一下示例代码

C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics\demo-adder\demo-adder-java\src\main\java\com\ge\predix\analytics\demo\java\DemoAdderJavaEntryPoint.java

（4）查阅算法配置

C:\Users\Administrator\predix-analytics-sample\analytics\demo-adder\demo-adder-java\src\main\resources\config.json

（5）以后可以自己参考这种模式编写自己的算法，切记一定要配置到config.json文件内

三、执行分析算法

（1）在之前创建的分析分析实例（AnalyticsCatalog instance）中创建一个分类项。访问https://predix-starter.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io，选择右上角 API Explorer，选择左侧菜单的Login as Client. ，成功登录之后，选择Analytics Catalog，

在“Choose Request”中选择Create an analytic catalog entry ，输入predix-zone-id ，点击submit提交。返回结果：

{

"id": "b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab",

"name": "yf-analytics-catalog-instance",
"author": "John Doe",
"description": "This analytic does simple math",
"version": "v1",
"supportedLanguage": "Java",
"customMetadata":"{\"assetid\":\"abc\"}",
"taxonomyLocation": "/uncategorized",
"state": null,
"access": "FULL",
"createdTimestamp": "2016-12-24T15:01:43+00:00",
"updatedTimestamp": "2016-12-24T15:01:43+00:00"

}

（2）Choose Request: 中选择Get the list of analytics. ，填写predix-zone-id,点击Submit.

（3）Choose request:选择Upload analytic. 在Form Values区域中，将demo-adder-java-1.0.0.jar上传, 在catalogEntryId输入框中，输入analyticCatalogId ，并添加 predix-zone-id, ，点击submit，并自行保存一下结果，因为里面的id数值后面会用到。

（4）Choose request: 选择 Validate analytic. 在POST的 URL中，把地址后面的analyticCatalogEntryId 填充一下，点击submit提交，并自行保存结果，其中的 validationRequestId后面会用到。

结果：

{

"analyticId": "b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab",
"validationRequestId":"e75d27c2-8d69-41c9-9198-51cf35a56467",

"status": "QUEUED",

"message": "Analytic validation request successfullyqueued - reference request id is e75d27c2-8d69-41c9-9198-51cf35a56467 forcatalog entry id b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab",
"inputData": "{\"number1\":700,\"number2\":800}",

"result": null,
"createdTimestamp": "2016-12-24T15:09:28+00:00",
"updatedTimestamp": "2016-12-24T15:09:28+00:00"
}

（5）Choose request:选择 Get analytic result. 在 GET的 URL,中替换两个字符串，分别是 analyticCatalogEntryId和request id ，点击submit，结果中的result就是计算结果。

eg:GETURL=https://predix-analytics-catalog-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io/api/v1/catalog/analytics/b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab/validation/e75d27c2-8d69-41c9-9198-51cf35a56467

（6）Choose request:选择Deploy analytic.在 POST 的URL,替换填充 analyticCatalogEntryId，点击 Submit.并将结果自行保存么，待后面使用resultid。

eg:POSTURL=https://predix-analytics-catalog-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io/api/v1/catalog/analytics/b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab/deployment

（7）Choose request: 选择Check deployment status. 在GET 的URL中，替换两个字符串，分别为 analyticCatalogEntryId和deployment requestid点击 Submit.。

eg:GET URL=https://predix-analytics-catalog-release.run.aws-jp01-pr.ice.predix.io/api/v1/catalog/analytics/b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab/deployment/73722e28-4346-4bf8-913c-0555ede6c103

（8）Choose request:选择 Execute Analytic. 此处请求执行一个分析或者设置BPMN的配置，BPMN （ Business Process Modeling Notation）描述如何在predix的分析执行运行环境中定义分析工作流

例如：在这个工作流中，这里两个数字相加的算法命名为DemoAdder Analytic 。修改一下Request Body 中的BPMN XML ，搜索一下serviceTask字符串，找到位置，将现在的示例数值替换为上面的analyticcatalog entry id=b19f374c-600a-4e39-9a5e-c9076538ccab，点击submit执行分析流程，即可在result获取结果 25 and 29.