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Apache StreamPipes 扩展服务

镜像概述与主要用途

本镜像包含Apache StreamPipes的扩展服务，提供工业物联网(IIoT)场景相关的管道元素子集。这些管道元素（数据处理器、数据接收器和连接器）采用独立包装器实现，专为工业物联网数据处理设计，由Apache StreamPipes PMC（项目管理委员会）维护管理。

核心功能与特性

Apache StreamPipes 核心能力

Apache StreamPipes是面向非技术用户的自助式工业物联网工具箱，具备以下核心功能：

• 多协议连接：快速接入20余种工业协议，如OPC-UA、PLC、MQTT、REST、Pulsar、Kafka等
• 数据管道构建：通过100余种算法和数据接收器创建数据协调与分析管道，支持数据转发至第三方系统
• 数据探索与可视化：提供数据探索器，通过多种时间序列数据专用组件可视化探索历史数据；实时仪表板展示数据源和管道的实时数据，适用于车间监控等场景
• 高度可扩展性：提供Java SDK用于创建新管道元素和适配器；Python支持处于早期开发阶段
• 分布式部署：管道元素为独立微服务，可在服务器中心或边缘节点运行，支持集成自定义机器学习模型处理实时数据

生产部署特性

• 资源组织：将管道、数据流和仪表板分配给资产，提升管理效率
• 监控与指标：管道和适配器的运行状态监控与指标收集
• 权限管理：内置用户及访问权限管理功能
• 资源迁移：支持资源的导出与导入

扩展服务特性

本镜像提供的扩展服务专注于工业物联网场景，包含经筛选的管道元素子集，均采用独立包装器实现，确保与StreamPipes核心系统的兼容性和部署灵活性。

使用场景与适用范围

• 工业物联网数据处理：非技术用户连接、分析和探索工业IoT数据流
• 生产环境监控：通过实时仪表板监控车间设备状态和生产数据
• 边缘计算部署：管道元素作为独立微服务在边缘节点运行，降低中心服务器负载
• 自定义数据处理：集成用户自有算法或机器学习模型，实现特定业务逻辑的数据处理
• 企业级资源管理：在大型工业环境中组织和管理多类数据资源与访问权限

安装与配置

部署方式

提供两种主要部署方式：

• Docker Compose：通过docker-compose文件部署
• Kubernetes：通过helm图表部署

安装步骤

请参考官方安装文档：https://streampipes.apache.org/docs/try-installation

配置文件获取

GitHub仓库的installer目录提供部署配置文件：

• Docker Compose配置：https://github.com/apache/streampipes/tree/dev/installer/compose
• Kubernetes配置：https://github.com/apache/streampipes/tree/dev/installer/k8s

注意：请确保使用最新官方发布版本对应的分支。

更多信息

• 官方网站：https://streampipes.apache.org
• GitHub仓库：https://github.com/apache/streampipes