如何使用 Dataflow 更新 IoT 设备配置（在 Cloud IoT Core 中）？
How do I update IoT device config (in Cloud IoT Core), using Dataflow?
我正在使用 Google 云平台收集物联网数据。然后可能会在 AI Platform 中进行分析，我想将一些检索到的数据作为配置设置发送到 IoT 设备。我看过几个流程图（见下文）显示数据如何通过 Dataflow 从 AI Platform 流向 IoT Core 作为设备配置，但我该怎么做？ （我之前只通过 Cloud Functions 发送过设备配置更新。）
我是 Dataflow 和 AI Platform 的新手，但已开始考虑向 Dataflow 中的 Apache Beam 管道添加一些 Python 代码以更新设备配置。这看起来像是前进的方向吗？
你当然可以那样做，尽管我发现 Beam 有点难以使用，并且将所有内容都放在一个地方意味着可能会对你的管道进行大量中断以进行更改。例如。如果您想更改 IoT 设备 receives/reacts 对传入数据的方式，则必须更新 Dataflow 中的整个管道才能进行更改。这不是很好的隔离。
这还取决于您根据传入的数据更改设备配置的频率。是一天一次吗？一天一千次？如果您处于高端，那么是的，直接从 Dataflow 使用 IoT Admin SDK 可能是最好的选择，因为其他解决方案开始增加大量成本。如果只是一天几次或更少，我建议让 Dataflow 写回 GCF（Google 云功能）正在收听的单独 Pub/Sub 主题，并更新来自 GCF 的设备配置。这为流程提供了更好的隔离，因此如果您需要更改，例如，数据的处理方式，但输出最终是相同的，则无需更改您的设备配置和 GCF 组件。反之亦然，如果您只想更改设备处理数据的方式，但 Dataflow 输出不变，则不必更改 Dataflow 进程。
GCF 确实会增加一些成本，因此如果您不断更改配置，您不一定要这样做，但如果它只是相对不频繁，您可能会保持在 GCF 免费套餐以下. GCF 的免费层是（当前）：
每月 200 万次调用（包括后台和 HTTP 调用）
400,000 GB 秒，200,000 GHz 秒的计算时间
每月 5 GB 网络出口
我正在使用 Google 云平台收集物联网数据。然后可能会在 AI Platform 中进行分析，我想将一些检索到的数据作为配置设置发送到 IoT 设备。我看过几个流程图（见下文）显示数据如何通过 Dataflow 从 AI Platform 流向 IoT Core 作为设备配置，但我该怎么做？ （我之前只通过 Cloud Functions 发送过设备配置更新。）
我是 Dataflow 和 AI Platform 的新手，但已开始考虑向 Dataflow 中的 Apache Beam 管道添加一些 Python 代码以更新设备配置。这看起来像是前进的方向吗？
你当然可以那样做，尽管我发现 Beam 有点难以使用，并且将所有内容都放在一个地方意味着可能会对你的管道进行大量中断以进行更改。例如。如果您想更改 IoT 设备 receives/reacts 对传入数据的方式，则必须更新 Dataflow 中的整个管道才能进行更改。这不是很好的隔离。
这还取决于您根据传入的数据更改设备配置的频率。是一天一次吗？一天一千次？如果您处于高端，那么是的，直接从 Dataflow 使用 IoT Admin SDK 可能是最好的选择，因为其他解决方案开始增加大量成本。如果只是一天几次或更少，我建议让 Dataflow 写回 GCF（Google 云功能）正在收听的单独 Pub/Sub 主题，并更新来自 GCF 的设备配置。这为流程提供了更好的隔离，因此如果您需要更改，例如，数据的处理方式，但输出最终是相同的，则无需更改您的设备配置和 GCF 组件。反之亦然，如果您只想更改设备处理数据的方式，但 Dataflow 输出不变，则不必更改 Dataflow 进程。
GCF 确实会增加一些成本，因此如果您不断更改配置，您不一定要这样做，但如果它只是相对不频繁，您可能会保持在 GCF 免费套餐以下. GCF 的免费层是（当前）：
每月 200 万次调用（包括后台和 HTTP 调用） 400,000 GB 秒，200,000 GHz 秒的计算时间 每月 5 GB 网络出口