REST API로 입력받아 kafka로 결과 전달하기
해당 예제는 MNIST 모델을 이용한 이미지 예측입니다.
입력으로 HTTP 통신을 이용하며, 워크플로우는 전달받은 데이터에 대한 예측 값을 kafka에 전달합니다.
kafka topic 설정값
| 속성 | 설정값 |
|---|---|
| bootStrapServers | csle1:9092 |
| zooKeeperConnect | csle1:2181 |
| groupId | mnist_output_ml_03 |
| topic | mnist_output_ml_03 |
워크플로우 빌드하기
IN2WISER 웹툴킷 상단 Workbench 의 운영화면 탭을 선택하여, 빌드버튼을 선택합니다. Engine 빌드로그 에서 확인할 수 있습니다.
워크플로우 배포하기
IN2WISER 웹툴킷 상단 Workbench의 운영화면 탭을 선택하여 빌드를 진행했다면, 배포 버튼을 선택하여, 워크플로우를 실행시킵니다. Engine 실행로그 에서 확인할 수 있습니다.
워크플로우 모니터링하기
IN2WISER 웹툴킷 상단 Monitoring 탭에서 워크플로우의 진행 내역/상태를 확인할 수 있습니다.
워크플로우 종료하기
IN2WISER 웹툴킷 상단 Monitoring 에서 Workflow 탭을 선택하여, 현재 Status가 Inprogress인 01-03.MNIST_http_kafka(csle1:53130, csle1:9092) 워크플로우의 정지버튼(◼)을 클릭하여 종료시킵니다.
결과 확인
입력 데이터 전달하기
예측하고자 하는 입력 데이터는 예제 파일 "http_post.py"을 이용하여 워크플로우에 전달합니다. 해당 워크플로우 예제는 csle1:53130로 request를 받습니다.
실행방법
python http_post.py --ip csle1 --port 53130
kafka 확인하기
예제 파일 "kafka_consumer.py"을 이용하여, kafka의 consumer를 실행시킵니다. 워크플로우를 실행시키고, 입력데이터가 전달되면, 예측 결과 값을 kafka의 mnist _output 토픽을 통해 가져옵니다.
실행방법
python kafka_consumer.py --ip csle1 --port 9092 --topic mnist_output_ml_03 --groupid mnist_output_ml_03
아래 화면은 kafka로 가져온 결과 데이터의 이미지 입니다.
