Tôi chỉ muốn biết làm thế nào
mini NiFi
MiNiFi khác với NiFi?Sự khác biệt giữa Nifi và Mini NiFi (MiNiFi)
Chúng tôi có tính năng bổ sung nào không? Tại sao cần phải giới thiệu nó?
Bất kỳ suy nghĩ hoặc liên kết nào sẽ là trợ giúp tuyệt vời.
Apache NiFi là một khung công tác mạnh mẽ và an toàn để định tuyến, chuyển đổi và phân phối dữ liệu trên nhiều hệ thống. NiFi có thể chạy song song với các ứng dụng khác, nhưng nó hoạt động tốt nhất khi toàn bộ hệ thống (hoặc nhiều hệ thống trong một cụm) được dành riêng cho nó. Nó thường sử dụng lưu trữ SAN hoặc RAID ở mức TB cho một lượng lớn nội dung mà nó ăn và nguồn gốc mà nó tạo ra. Giao diện người dùng cho phép nhiều người dùng nhanh chóng sửa đổi các luồng đồng thời trên cùng một máy hoặc trên một cụm. Ứng cử viên phát hành mới nhất của NiFi (1.1.0 RC1) bao gồm hơn 170 bộ vi xử lý cho tích hợp tùy chỉnh với các hệ thống và hoạt động khác nhau, và là 762 MB khi được nén để tải xuống. Nói cách khác, NiFi là một ứng dụng lớp máy chủ.
Apache MiNiFi được phát triển ra khỏi một nhu cầu được công nhận để mang lại khả năng của NiFi đến "cạnh" là "đại lý" - truy cập dữ liệu từ IOT và các thiết bị máy tính để bàn cấp, và áp dụng các tính năng chính của NiFi ở giai đoạn sớm nhất có thể . Bây giờ dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều giao thức khác nhau, có nguồn gốc dữ liệu được tạo ngay lập tức để quản trị tổng thể và minh bạch hơn, có chuyển đổi ánh sáng được áp dụng tại nguồn, được mã hóa, được ưu tiên và được định tuyến lại cho các chuyển đổi mạnh mẽ hơn được thực hiện trong đám mây hoặc trung tâm dữ liệu.
Bây giờ, tất cả các hành vi này có thể được thực hiện bằng tập lệnh tùy chỉnh, nhưng sau đó gặp phải sự cố về lệnh kiểm soát & (C2). Với hàng trăm, hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu thiết bị này hiện có, làm thế nào mỗi thiết bị có thể được theo dõi và exfilled và điều gì sẽ xảy ra khi luồng cần thay đổi? Có thể báo cáo lại cho một điểm cuối mới, để cập nhật tần suất mà nó được thu thập hoặc truyền đi hoặc để xử lý các chỉ số hoặc siêu dữ liệu mới từ thiết bị. Quy trình thủ công này không mở rộng quy mô. Với sự tích hợp MiNiFi với NiFi, một luồng có thể được phát triển bằng cách sử dụng giao diện người dùng trong NiFi và được chuyển thành một luồng MiNiFi một cách minh bạch và đẩy ra các lớp đại lý trên khắp thế giới.
Với sửa đổi thủ công để loại bỏ các bộ xử lý và tính năng không cần thiết, NiFi có thể được cắt để vừa với Raspberry Pi. Nhưng nó vẫn yêu cầu JVM và có rất nhiều thiết bị không hỗ trợ nó. MiNiFi được cung cấp trong Java và C++, và dấu chân nằm trên một quy mô hoàn toàn khác - 39 MB cho tác nhân Java (tar) và 310K cho tác nhân C++ (tar).
Một ví dụ tuyệt vời về sức mạnh và tính hữu ích của MiNiFi là bản trình diễn gần đây tại triển lãm TU-Automotive Detroit, nơi MiNiFi được tải lên custom Qualcomm modem nằm trong "xe được kết nối". Khi các ổ đĩa xe, số lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi các thành phần trong suốt xe và được chuyển qua CANBUS để được xử lý. Một số dữ liệu quan trọng để truyền trở lại một trung tâm xử lý từ xa trong thời gian thực - dữ liệu này được truyền qua kết nối LTE. LTE có sẵn rộng rãi nhưng băng thông thì đắt. Trong khi đó, dữ liệu lớn hơn nhiều nhưng ít liên quan đến thời gian hơn (chẩn đoán hệ thống, v.v.) có thể được sắp xếp và nén, sau đó được gửi trong các vụ nổ qua WiFi khi xe ở trong phạm vi của một điểm phát sóng đã biết. MiNiFi đã phối hợp tất cả các quyết định dòng chảy và định tuyến thông qua phản hồi làm giàu địa lý và kiểm soát mặt phẳng. Đây là một đoạn video ngắn của Joe Niemiec explaining the process and showing the flow.
Bạn có thể ngoại suy bản trình diễn đó cho nhiều trường hợp sử dụng khác. Nó là hữu ích để nghĩ về MiNiFi như là một "khách tốt" - một tác nhân nhẹ chạy trên phần cứng mà có lẽ là dành riêng cho một mục đích chính khác nhau.Cho dù đây là IoT, hệ thống đăng ký tiền mặt/điểm bán hàng, modem xe hơi, cảm biến vật lý, v.v., không liên quan đến MiNiFi - công việc của nó là xử lý và exfil dữ liệu này trong khi không lấy tài nguyên không cần thiết từ chức năng chính. Tương phản với NiFi, một lần nữa, có thể chạy đồng thời với các ứng dụng khác, nhưng lý tưởng là nó có các tài nguyên chuyên dụng mà nó có thể tối đa hóa cho hiệu năng riêng của nó.