Все три Go-сервиса (ingest, device-control, rule-engine) отдают /metrics в формате Prometheus: счётчики MQTT/RabbitMQ/ClickHouse операций, гистограммы длительности батч-флашей и диспатча правил, переходы устройств online/offline. Добавлены сервисы prometheus и grafana в docker-compose с провижининг конфигом (datasource + два готовых дашборда: "Ingest & Telemetry" и "Automation & Devices").
5.0 KiB
5.0 KiB
device-control-service (Go)
Статус: реализован (MVP).
Зона ответственности:
- Предоставляет gRPC API (см.
proto/device_control/device_control.proto:TurnOn,TurnOff,SetLevel→CommandResult) для отправки команд устройствам — вызывается из rule-engine-service (действия по срабатыванию правил). - Тот же функционал доступен и по HTTP/JSON (
internal/httpapi,POST /devices/{device_id}/turn-on|turn-off|set-level) — для Laravel (ручное управление из UI), см. «Архитектурные решения» почему не gRPC. - Публикует команду в MQTT-топик устройства (
devices/{device_id}/commands) и слушает подтверждения (devices/{device_id}/ack). - Поддерживает паттерн Device Shadow в Redis:
desired_state(чего хочет пользователь) противreported_state(что подтвердило устройство), плюсstatusиlast_seen. - Ведёт health-check горутиной-тикером: переводит устройство в
offline, когдаlast_seenпревышает таймаут, и публикует событие в RabbitMQ (device.status_changed) для будущего notification-service — как при уходе в офлайн, так и при возврате online.
Не входит в зону ответственности: решение о том, когда отправлять команду на основе показаний датчиков — это логика rule-engine-service. Этот сервис только исполняет команды и отслеживает состояние для той команды, что ему дали.
Архитектурные решения
- gRPC — не ждёт подтверждения устройства.
CommandResult.successозначает «desired_state обновлён и команда опубликована в MQTT», а не «устройство подтвердило выполнение». Это соответствует Device Shadow: мгновенный отклик в UI, даже если устройство офлайн или ответит с задержкой.reported_stateобновляется позже, асинхронно, по приходу ack. - last_seen обновляется и по телеметрии, и по ack. Сервис подписан на
devices/+/telemetryтолько ради отметки «устройство живо» (сами данные телеметрии парсит и хранит ingest-service) — иначе датчики без исходящих команд (и, соответственно, без ack) никогда не считались бы online. - Нет зависимости от PostgreSQL. Список известных устройств — это Redis
Set (
devices:known), который пополняется по мере поступления телеметрии/ack, а не выгружается из таблицыdevices. Это удерживает сервис в границах MQTT+Redis+RabbitMQ+gRPC, как и в диаграмме архитектуры корневого README. - HTTP рядом с gRPC, а не вместо. ТЗ подразумевало gRPC-вызов и от
Laravel тоже, но
grpc/grpcпод PHP требует PECL-расширение, которое в Alpine компилируется мучительно долго (C-код, 10-20+ минут) и утяжеляет образ.internal/httpapi— тонкий транспорт поверх ТОГО ЖЕserver.Server(никакой логики не дублируется, просто JSON вместо Protobuf): диаграмма архитектуры в ТЗ и так допускала «HTTP/очередь» для Laravel→device-control. gRPC-контракт между Go-сервисами (rule-engine) не тронут.
Метрики
GET /metrics на том же порту, что и команды (DEVICE_CONTROL_HTTP_PORT)
— не открывали отдельный порт ради этого. Счётчики/latency команд
(TurnOn/TurnOff/SetLevel по action+outcome), MQTT-событий (telemetry/ack),
переходов online/offline health-check.
Запуск
cd services/device-control-service
go test ./...
go build ./cmd/device-control-service
Конфигурация — через переменные окружения (секция device-control-service в
корневом .env.example). proto/ — отдельный Go-модуль, подключается через
replace в go.mod на относительный путь ../../proto.