设备控制
与数据采集类似，在deviceshifu_configmap.yaml中设置好设备的指令后，我们可以通过HTTP/gRPC与deviceshifu进行通信，deviceshifu会将我们发送的指令转换成设备所支持协议的形式，并发送给设备。设备接受到指令之后，可以通过指令执行相应的操作，从而实现设备控制。
结合数据采集实现设备的自动化控制
1.这里，我们再创建一个虚拟设备PLC(如果您未试玩过PLC设备，您可以点击查看)。
$ kubectl get pods -n deviceshifu
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
deviceshifu-opcua-deployment-765b77cfcf-dnhjh 1/1 Running 0 14m
deviceshifu-plc-deployment-7f96585f7c-6t48g 1/1 Running 0 7m8s
此时我们启动了两个deviceshifu，它们分别与设备建立了连接。我们可以将两个deviceshifu进行联动，即当温度计温度超过阈值时，将PLC的Q区的最低位置为1，当温度计温度低于阈值时则置回0。
2.编写与控制设备相关的程序。
package main
import (
"io/ioutil"
"log"
"net/http"
"strconv"
"time"
)
func main() {
targetUrl := "http://deviceshifu-thermometer.deviceshifu.svc.cluster.local/read_value"
req, _ := http.NewRequest("GET", targetUrl, nil)
var isHigh bool
for {
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)
temperature, _ := strconv.Atoi(string(body))
if temperature > 20 && isHigh == false {
setPLCBit("1")
isHigh = true
} else if temperature <= 20 && isHigh == true {
setPLCBit("0")
isHigh = false
}
log.Printf("Now remperature is: %d", temperature)
res.Body.Close()
time.Sleep(5 * time.Second)
}
}
func setPLCBit(value string) {
targetUrl := "http://deviceshifu-plc/sendsinglebit?rootaddress=Q&address=0&start=0&digit=0&value=" + value
req, _ := http.NewRequest("GET", targetUrl, nil)
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
}
3.对于上述程序，我们可以将其打包成docker image并加载到集群中，以便其能更好的与deviceshifu进行通信。创建以下Dockerfile文件：
# syntax=docker/dockerfile:1
FROM golang:1.17-alpine
WORKDIR /app
COPY go.mod ./
RUN go mod download
COPY *.go ./
RUN go build -o /high-temperature-control-plc
EXPOSE 11111
CMD [ "/high-temperature-control-plc" ]
4.使用Dockerfile文件生成docker image。
docker build --tag high-temperature-control-plc:v0.0.1
5.之后我们将docker image加载到集群中。
kind load docker-image high-temperature-control-plc:v0.0.1
6.运行我们编写的数据采集程序。
kubectl run high-temperature-control-plc --image=high-temperature-control-plc:v0.0.1
7.同时为了便于我们观察PLC设备的值，我们再载入一个nginx镜像。
kubectl run nginx --image=nginx:1.21 -n deviceshifu
8.此时我们有了如下的pod，且均处于Running状态。
$ kubectl get pods -n deviceshifu
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
deviceshifu-plc-deployment-7f96585f7c-87zb4 1/1 Running 0 20m
deviceshifu-thermometer-deployment-7b69b89b88-crwzx 1/1 Running 0 67m
high-temperature-control-plc 1/1 Running 0 8m54s
nginx 1/1 Running 0 61m
9.我们编写的自动化设备控制程序正处于运行中，可以通过查看实时日志的方式查看程序获取的数据。
$ kubectl logs high-temperature-control-plc -n deviceshifu -f
2022/07/07 03:05:07 Now remperature is: 29
2022/07/07 03:05:12 Now remperature is: 10
2022/07/07 03:05:17 Now remperature is: 23
2022/07/07 03:05:22 Now remperature is: 30
10.为了方便观察数据，我们将程序中的time.Sleep(5 * time.Second)调高(为提高采集精度，可将其调低，以提高采集频率)。此时我们再输入一条命令进入nginx的容器中。
kubectl exec -it nginx -n deviceshifu -- bash
11.程序获取的温度超过阈值时我们通过curl获取PLC数值。
$ curl "http://deviceshifu-plc/getcontent?rootaddress=Q&address=0&start=0"; echo
0b0000000000000001
12.当程序获取的温度低于阈值时我们再次通过curl获取PLC数值
$ curl "http://deviceshifu-plc/getcontent?rootaddress=Q&address=0&start=0"; echo
0b0000000000000000
自此，我们通过对虚拟温度计采集实时数据，实现了对PLC设备的自动化控制。
