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用 REST API 呼叫 R function ( 續 )
Response 格式如下
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Response:
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ello, world! Joseph"n","filename":
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package: ibmdbRnLoading required package: methodsnLoading required package:
MASSnLoading required package: grDevicesnLoading required package: graphicsnLoading
required package: statsnLoading required package: utilsnLoading required package:
MatrixnLoading required package: arulesnnAttaching package: u2018arulesu2019nnThe
following objects are masked from u2018package:baseu2019:nn %in%, writennLoading
required package: rpartnLoading required package: rpart.plotnLoading required package:
ggplot2nmv: cannot stat
`/mnt/blumeta0/home/dash110600//.qAo5M0WRbiqchiTY6ja73oQ/1463239583055/ou
....](https://image.slidesharecdn.com/bluemixnode-red-partiii-160326035656/85/Bluemix-node-red-part-iii-37-320.jpg)
Uploaded byJoseph Chang
Bluemix node red-part iii
该文档介绍了如何利用IBM Bluemix和Node-RED构建智能物联网应用，涵盖了数据存储、R语言集成以及图像分析等关键技术环节。重点包括使用Cloudant和DashDB进行数据存取、在Node-RED中创建和调用R包，以及通过IBM Watson分析网页图像内容。文档分为多个章节，逐步引导用户实现物联网应用开发。
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- 2. © 2016 IBMCorporation2 第七章 資料儲存 第八章 dashDB-R 第九章 Watson 感知元件 使用 IBM Bluemix Node-RED 打造智慧物聯網應用 (Part III)
- 3. © 2016 IBMCorporation3 第一章 入門篇 -- 溫度感測與通知 第二章 排程器與網頁爬蟲 第三章 用 Node-RED 寫 HTML 及組合 REST API 使用 IBM Bluemix Node-RED 打造智慧物聯網應用 (Part I) 第四章 在 Node-RED 中撰寫 Javascript 程 式 第五章 擴充 Node-RED 工具盒 使用 IBM Bluemix Node-RED 打造智慧物聯網應用 (Part II) 第十章 啟用安全設定 第十一章 MQTT & IBM IOT 第十二章 用 Node-RED 做為行動後台 使用 IBM Bluemix Node-RED 打造智慧物聯網應用 (Part IV)
- 4. © 2016 IBMCorporation4 -- Store data with Cloudant (NoSQL) -- Data Warehousing & Analytic with dashDB (SQL) 第七章 資料儲存
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- 6. © 2016 IBMCorporation 配置資料庫服務 6 請在 Node-RED 的 Server 先開好所要的 DB, 在此我們 用 Cloudant 與 dashDB 為 例
- 7. © 2016 IBMCorporation –節點說明 Prepare JSON data 在 Node-RED 中 , JSON 格式的資料 , 可以不用再轉 換格式 , 直接 insert 到 DashDB ,Cloudant 及 DB2 當中 JSON data 過 msg.payload 傳給 DB 元 件 , 就可將資料寫入 DB 7
- 8. © 2016 IBMCorporation Dash DB 8
- 9. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB(dashDB Insert) 9 Bind 在 Node-RED server 的 Cloudant 服務 , 會出現 在 DB 元件的 service 選項 中 填入 Table 欄內容 , 資料就 可以寫入指定的 DB 中 由 service icon ( 左下圖 ) 點選可進入 DashDB 管理 畫面 ( 右下圖 )
- 10. © 2016 IBMCorporation DashDB 管理畫面及 資料 Insert 10 點選左上圖的 Add Table, 以建立資料表格 參照左下圖以標準 DDL ”語法建立 SENSOR_DB” 資料表格 檢式建好的 Table 結構 ( 右 下圖 )
- 11. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB (dashDB Insert) 11 資料成功 Insert 透過 debug 可檢視 準備寫入的內容
- 12. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB(DashDB Query) 12 透過 msg.payload 傳 遞查詢條件 , 這 個值會覆寫下個 節點的 Query Bind 在 Node-RED 上 的 DashDB 可直接選取 由 DB 讀出的資料 , 以 JSON 格式顯示
- 13. © 2016 IBMCorporation Cloudant 13
- 14. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB(Cloudant Insert) 14 • Bind 在 Node-RED 上的 Cloudant DB 可 直接選取 • 填寫在 Database 名 稱 , 如不存在 , Cloudant 會自動建立 • Operation 欄選 insert
- 15. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB (Cloudant Insert) 15 點選 Cloudant 圖 示 , 以開啟管理界 面 Node-RED 宣告的 DB 自動建立 資料成功 Insert
- 16. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB (Cloudant Query) 16 如要在 Cloudant 的 Non-Primary Key 欄位做查詢 , 請先 建立 Search Index • 先建立一組 design Document • 填寫 index name • Search Index Function 的 語法是依照 Lucene Query Parser Syntax 請參考 https://docs.cloudant.com/ search.html
- 17. © 2016 IBMCorporation –節點說明 SENSOR_DB (Cloudant Query) 17 • 建完 Index 之後 , 可 點選 Search 頁面做 測試 • Query 條件需包含欄 位名稱及欄位值 , 以 : 分隔 , 值的部份可用 wildcard character
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- 34. © 2016 IBMCorporation 檢視 helloworld package 檔案結構 34 從右下方的視窗可檢視 package 的組成結構
- 35. © 2016 IBMCorporation 檢視 helloworld package 35 從右下視窗 packages tab 可檢 視 helloworld package 被加入到 User Library 當中
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- 37. © 2016 IBMCorporation 用 REST API 呼叫 R function ( 續 ) Response 格式如下 37 Response: {"message":"","cmd":"RScriptRunScript","errorMessageCode":"","items":"{"RModelOutput":"[1] "H ello, world! Joseph"n","filename": [],"workingDirectory":"/opt/ibm/dsserver/Config/RModels/qAo5M0WRbiqchiTY6ja73oQ /1463239583055","RModelError":"Loading required package: RODBCnLoading required package: ibmdbRnLoading required package: methodsnLoading required package: MASSnLoading required package: grDevicesnLoading required package: graphicsnLoading required package: statsnLoading required package: utilsnLoading required package: MatrixnLoading required package: arulesnnAttaching package: u2018arulesu2019nnThe following objects are masked from u2018package:baseu2019:nn %in%, writennLoading required package: rpartnLoading required package: rpart.plotnLoading required package: ggplot2nmv: cannot stat `/mnt/blumeta0/home/dash110600//.qAo5M0WRbiqchiTY6ja73oQ/1463239583055/ou ....
- 38. © 2016 IBMCorporation Call R function with Node-RED 38
- 39. © 2016 IBMCorporation Prepare R Script 39 呼叫 R function 換成自已的 dashdb schema id
- 40. © 2016 IBMCorporation Login in to DashDB 40 網址同 R-Studio, 注意 Port 不相 同 , 亦可從 dash DB 的 service credential 取得 同 login 進入 R-Studio 的 ID, password
- 41. © 2016 IBMCorporation 1st json 41 由 Login to DashDB 的 Output 中 , 我們已取回了我們要的結果 , 回傳 的結果為 String 格式 , 為方 便取欄位值 , 我們用 JSON 元件 將 String 轉 Object JSON 元件將 String 轉 Object
- 42. © 2016 IBMCorporation Get item & 2nd json 42 我們要的結果在 “ items:” 欄位之 中的 RModelOutput, 透過 function 結點取出 items, 內容 又是 JSON String, 所以我們用第 2 個 json 元件將 items 轉成 Object
- 43. © 2016 IBMCorporation Get RModel Output 43 最後終於取到 我們要的 RModelOutput
- 44. © 2016 IBMCorporation 第八章 結束 44
- 45. © 2016 IBMCorporation45 -- Alchemy Image Analysis 第九章 Watson 感知元件
- 46. © 2016 IBMCorporation 網頁相片分析 46 透過 Alchemy 影像分析元 件 , 我們可以擷取網頁圖片 , 然後分析照片中的內容
- 47. © 2016 IBMCorporation –節點說明 第 1 個 http request 我們想知道此刻 CNN 新聞 網頁上的照片的主題 . 我們 可以 透過 http request 將 網頁內容取回 , 並交給下一 個節點 Feature Extract 47
- 48. © 2016 IBMCorporation –節點說明 Feature Extract 透過 Alchemy Feature Extract , 我們可以很容易的 擷取網頁上的照片 48 註 : 當網頁上有多張照片時 , 只會取最後一張 , 要同時取 多張照片 , 可改用 元件處理 .
- 49. © 2016 IBMCorporation –節點說明 Get Image URL Alchemy Feature Extract , 回傳的 URL 看起來如下 : 49 {"page- image":"http://i2.cdn.turner.com/cnnnext/da m/assets/160325112508-brussels- policemen-search-large-tease.jpg"} 我們直接用 substring function, 擷取 url 的值再 傳給影像分析節點 . 處理後 的回傳值如下 :
- 50. © 2016 IBMCorporation –節點說明 第 2 個 http request 節點 URL 欄位留空白 , 因為我 們已從前個節點傳入照片的 URL: 50
- 51. © 2016 IBMCorporation –節點說明 Image Analysis 照片的 URL 傳入 Image Analysis 元件後 , 可自動偵測內容 , 做為標 籤 : 51 Image Analysis 元件分析的結果 , 認為這張照片的主題內容是有 94.26% 的機率是人
- 52. © 2016 IBMCorporation –節點說明 Image Analysis 我們直接開啟這張照片件後 , 可以 發現照片內容的確是人 : 52
- 53. © 2016 IBMCorporation 更多關於 IBM Watson 53 IBM 華生的目標在於使用當今可用的資訊技術 , 再次挑戰人工知慧這個議題 , 將 技術以微服務 ( 包含視覺 , 聽覺 , 對話 , …自然語言 . 物聯網感測 ) 的方式 提供給 開發人員 , 期望透過全球開發者的力量 , 突破 IT 的運用方式 . 更多華生的議題筆 者將另闢專文呈現 . 不在 Node-RED 文件中做說明 https://console.ng.bluemix.net/catalog/
- 54. © 2016 IBMCorporation 第九章 結束 54
- 55. © 2016 IBMCorporation Thank you 55 Take me to Bluemix Click Here