StackStorm分析(七)Sensor说明

本文详细介绍了StackStorm中的Sensor概念,Sensor作为事件感应器,接收并监测事件,触发工作流。文中展示了如何创建Sensor,包括Python脚本实现、规格文件定义以及Sensor的注册与管理。同时,文章提及Trigger作为事件的代表,可以由外部系统或Sensor自身业务场景触发,并提供了查询和管理Trigger的相关操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

StackStorm介绍

       StackStorm是一个强大的自动化平台,结合DevOpsChatOps,提供可扩展、灵活和健壮的工具链用于应用、服务和工作流的自动化能力。

 


 

Sensor

       Sensor是一系列的感应器用于接受或者监测事件,当事件发生的时候,Sensor将会通知Trigger提交事件到StackStorm。

       StackStorm定义了Sensor的接口,第三方系统可以方便的和StackStorm对接。

我们现在创建一个Sensor, 首先需要实现Python脚本sample_sensor.py:

from st2reactor.sensor.base import Sensor
 
class SampleSensor(Sensor):
    """
    * self.sensor_service
        - provides utilities like
            - get_logger() - returns logger instance specific to this sensor.
            - dispatch() for dispatching triggers into the system.
    * self._config
        - contains parsed configuration that was specified as
          config.yaml in the pack.
    """
 
    def setup(self):
        # Setup stuff goes here. For example, you might establish connections
        # to external system once and reuse it. This is called only once by the system.
        pass
 
    def run(self):
        # This is where the crux of the sensor work goes.
        # This is called once by the system.
        # (If you want to sleep for regular intervals and keep
        # interacting with your external system, you'd inherit from PollingSensor.)
        # For example, let's consider a simple flask app. You'd run the flask app here.
        # You can dispatch triggers using sensor_service like so:
        # self.sensor_service(trigger, payload, trace_tag)
        #   # You can refer to the trigger as dict
        #   # { "name": ${trigger_name}, "pack": ${trigger_pack} }
        #   # or just simply by reference as string.
        #   # i.e. dispatch(${trigger_pack}.${trigger_name}, payload)
        #   # E.g.: dispatch('examples.foo_sensor', {'k1': 'stuff', 'k2': 'foo'})
        #   # trace_tag is a tag you would like to associate with the dispatched TriggerInstance
        #   # Typically the trace_tag is unique and a reference to an external event.
        pass
 
    def cleanup(self):
        # This is called when the st2 system goes down. You can perform cleanup operations like
        # closing the connections to external system here.
        pass
 
    def add_trigger(self, trigger):
        # This method is called when trigger is created
        pass
 
    def update_trigger(self, trigger):
        # This method is called when trigger is updated
        pass
 
    def remove_trigger(self, trigger):
     &
### SensorHub 技术概述 SensorHub 是一种用于管理和处理传感器数据的技术框架,通常被设计用来支持分布式系统的实时监控和数据分析。它可以通过集成多种类型的硬件设备和网络协议来收集、传输并存储来自不同源的数据流。类似于 StackStorm 的 st2contrib 模块[^1],SensorHub 提供了一系列工具集和接口,允许开发者扩展其功能以满足特定业务需求。 以下是关于 SensorHub 的一些关键概念和技术细节: #### 1. 安装与配置 为了开始使用 SensorHub,需先完成基础环境设置。这包括下载官方发布的版本或者克隆 Git 存储库到本地机器上。接着按照说明文件中的指示逐步操作直至成功部署服务端程序为止。 ```bash git clone https://github.com/sensorhub-project/sensorhub.git cd sensorhub pip install -r requirements.txt ``` #### 2. 数据采集机制 SensorHub 支持多种形式的数据接入方式,比如 RESTful API 请求、MQTT 协议订阅以及 WebSocket 长连接等等。下面给出了一段简单的 Python 示例代码演示如何向指定主题发布消息: ```python from mqtt_publisher import MQTTPublisher def main(): publisher = MQTTPublisher(broker_address="localhost", port=1883) topic = "/sensor/temperature" payload = {"value": 25.6} try: publisher.connect() publisher.publish(topic, str(payload)) print("Message published successfully.") finally: publisher.disconnect() if __name__ == "__main__": main() ``` 此片段展示了通过 MQTT 协议发送温度读数的过程[^3]。 #### 3. 实现自定义插件 如果现有的内置功能无法完全匹配实际应用场景,则可以考虑开发专属插件。这类定制化组件往往涉及编写新的类继承默认基类,并重写某些方法以便调整行为逻辑。例如,在 Ambient 中我们可能需要定义一个新的事件处理器函数 `event_handler` 来响应特定条件触发的动作[^3]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值