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如果您像我一样，就会不断想象完全实现的物联网生态系统的未来可能性。在家庭环境中，我想象我的汽车，GPS和Nest可以一起工作，以预测我的到来并对气候控制进行适当的调整。或是冰箱，打蛋器和Amazon Fresh在我什至不知道需要它们之前就毫不费力地互相订购鸡蛋，这是什么未来。

在其他时候，我坚信物联网将带来反乌托邦式的未来（如Wired令人发指的详细描述）。

幸运的是，我们处于这种互连水平上的某些方式。物联网的发展还处于起步阶段，物联网开发人员必须克服一些关键的挑战。

似乎已经达成共识，环境复杂性是一个重大挑战，这是一个棘手的挑战，因为复杂性是物联网领域的重点–作为物联网设备的开发者，我可能会与许多下游的第三方API集成，而其他开发人员可能会使用我公开的API。

在物联网需求增加之前，我们可能已经通过创建物理测试实验室在API和设备生态系统中测试了我们的设备。现在，这是一个过时且昂贵的主张，并且开发人员通常无法控制来自第三方API或设备的数据（这对于边缘案例测试至关重要）。

这就是为什么服务虚拟化是解决方案的关键部分。我们可以模拟下游API并控制设备消耗的数据，以验证集成测试中的异常情况。

今天的例子

在本文中，我将使用Amazon Echo演示这些功能，因为它可以成为家庭IoT生态系统的中心枢纽（也许您甚至可以像我一样拥有一个）。

首先，我将指导您完成使用AWS Lambda实施自己的Alexa技能的步骤。通过此电话，您可以询问Alexa的天气状况，以获取邮政编码。

然后，我们将在Azure中部署Parasoft虚拟服务，以模拟来自Weather API的响应，以进行边缘案例测试。 （例如，当有雷雨或外面有101 F时，Alexa会怎么说？）

跟随自己的先决条件：

• 互联网连接（很明显）

• 您自己的Amazon Echo或Echo Dot可以改善体验，但您也可以使用模拟器。

• 一个Amazon开发人员帐户（//developer.amazon.com/）和Amazon Web服务帐户（//aws.amazon.com/）。

• 在//openweathermap.org/api上以开发人员身份注册，以获取开放天气API的API密钥。

• 一个用于访问Microsoft Azure的Microsoft帐户（//signup.live.com）。

• 对REST API和JSON的基本了解。

这将如何运作？

在第1部分中，我们将设置Alexa技能和Lambda函数。

1. 用户将对Alexa说话（用户的输入称为“发言”）。

2. 我们的Alexa技能会将这种“话语”映射为“意图”

3. 我们的Alexa技能将向我们的AWS Lambda函数发送一个JSON请求。 Lambda是Amazon的一项强大功能，可让您上传一些代码并按需在云中执行它。您只需要在执行时付费即可。在此示例中，Lambda函数将决定如何处理我们的Intent请求，并具有代表Alexa为用户创建响应消息的逻辑。

4. 要创建响应，我们的Lambda函数必须调用开放天气API来获取当前的天气信息。

在第2部分中，我们将在Azure中部署Parasoft虚拟服务器。然后，我们将在Lambda函数和OpenWeatherMap API之间放置一个Parasoft代理。该代理将使我们能够控制来自AWS Lambda的天气请求，将其发送到真正的OpenWeatherMap API或带有罐装响应的虚拟表示。

第1部分：设置我们的Alexa技能和Lambda函数

1. 首先，我们需要确保我们位于Amazon Web Services控制台（//console.aws.amazon.com）的“美国东部（弗吉尼亚北部）”地区。当前，这是Lambda可用的唯一区域：

2. 首先创建Lambda函数。登录（//console.aws.amazon.com/lambda/）并选择蓝色的“创建Lambda函数”按钮：

3. 在“选择蓝图”下，选择“空白功能”，然后选择Alexa技能套件作为Lambda功能的触发器。如果您在列表中没有看到“ Alexa Skills Kit”，则可能不在“美国东部（弗吉尼亚北部）”区域。

这里发生了什么事？我们必须指定调用Lambda函数的方式，Alexa Skills Kit将允许Alexa启动它（一旦它收到正确的话语，我们稍后将对其进行配置）。

4. 给该函数命名为“ virtualWeather”，然后选择“ Node.js 4.3”作为运行时。就本文而言，我们将使用我已经在此处构建的技能，因此请立即下载。如果您想查看底层的源代码，可以在这里找到。

5. 在“代码输入类型”下拉列表中，选择“上传.ZIP文件”，然后选择在步骤4中下载的virtual-weather.zip。

6. 并添加两个环境变量-host和api_key：

目前，“主机”应等于//api.openweathermap.org。 “ api_key”是当您注册为开发人员时将从OpenWeatherMap收到的32位字母数字键（有关执行此操作的信息，请参见上面的前提条件列表）。

7. 在“ Lambda函数处理程序和角色”下，在“角色”下拉菜单下选择“创建自定义角色”。在出现的新窗口中，将所有内容保留为默认值，然后选择“允许”。

8. 返回“配置功能”页面，您可以为其他所有设置保留默认选项，然后单击“下一步”。如果一切正常，在“查看”页面上，选择“创建功能”。

9. 创建函数后，请确保复制页面右上角的ARN ID。我们稍后将需要它：

10. 现在我们的Lambda函数就位了，我们必须定义一个Alexa Skill。 登录到Amazon Developer门户（//developer.amazon.com）并选择Alexa选项卡。 选择“ Alexa技能套件入门：

11. 点击“添加新技能”。 为其指定名称和“天气”的调用名称

12. 在“交互模型”下的“意图模式”下发布以下内容：

{

"intents": [

{

"slots": [

{

"name": "Zip",

"type": "AMAZON.Number"

}

],

"intent": "GetWeatherForZipIntent"

}

]

}

13. 在示例话语下发布以下内容：

GetWeatherForZipIntent what’s the weather for zip code {Zip}

GetWeatherForZipIntent what’s the weather for {Zip}

GetWeatherForZipIntent what’s the weather in {Zip}

最后两个步骤准确地指定了我们的用户如何与我们的技能进行交互。我们的示例话语将用户的语音输入映射到Intents.Intent类型（在这种情况下为GetWeatherForZipIntent）和用户指定的邮政编码将在请求中发送给我们的Lambda函数。

14. 在配置下，选择AWS Lambda ARN（Amazon资源名称），然后输入您先前复制的函数ARN：

我们已经准备好进行测试！在“文字”标签下，输入示例“话语”，例如“ 91016的天气如何”，然后点击“询问天气”。您应该看到发送到Lambda函数的JSON请求及其响应：

如果您的Echo已连接到该帐户，并且已启用此技能以对其帐户进行测试（可以在“测试”页面上进行此操作），则也可以与Alexa交谈以进行测试。说出类似“ Alexa，询问天气，91016的天气如何”之类的内容。

这就是Alexa设置！还不错吧？

但是，本文开头提出的复杂性和外部依存关系面临的主要挑战是什么？

我们的Lambda函数依赖于提供实时，真实数据的外部API。作为物联网设备的开发人员或测试人员，我们如何确保我们接收到需要测试不同条件的下游数据？

例如，让我们看一下我们的Alexa技能weather.js的一部分：

我们这里有一些简单的逻辑，可以根据我们的天气描述添加适合天气的短语。例如，“撑一把雨伞！” JSON响应的描述字段中提到下雨时，我们对Alexa响应的响应。

那么我们将如何测试呢？除非您准备好进行可靠的雨舞，或者碰巧住在西雅图，否则这将不容易。将测试自动化（为此我们需要来自OpenWeather API的一致，可重复的数据，这不太可能）添加到组合中，我们遇到了一个非常棘手的问题。

显而易见，简单的答案是服务虚拟化。这将使我们能够模拟Weather API并测试不同的情况。 Parasoft拥有免费的服务虚拟化平台（连续测试平台），可在Azure中进行30天的免费试用。

第2部分：使用服务虚拟化对Alexa技能进行边缘案例测试

1. 登录到您的Azure门户，然后选择“新建”以访问市场：

2. 在市场中，搜索“ Parasoft”，然后选择“按需服务虚拟化”。如果您先前已从Parasoft处获得了特殊许可，则可以选择“ BYOL”选项。单击创建。

3. 提供虚拟机的名称，然后输入用户名和密码。您可以选择为VM创建新的资源组，也可以将其添加到现有VM。所有其他选项可以保留为默认值。单击确定。

4. 选择虚拟机大小（建议为DS2_V2或更好）。单击确定。

5. 如果需要，您可以在“设置”下更改其他配置。建议不要更改默认配置，除非有特殊原因。单击确定。

6. 单击“摘要”视图上的“确定”。

7. 在购买视图上，单击购买。免费试用期结束后（前30天），我们将向您收费。 VM创建过程将需要几分钟才能完成。

8. VM的状态为“正在运行”后，选择VM并复制其公共IP地址。

9. 在浏览器中转到http：// <VM_IP_Address>。连续测试平台主菜单将出现。一旦“在线百分比”窗口小部件显示为“ 100％”，虚拟机将被完全配置并初始化：

10. 在顶部附近，单击“添加系统”：

11. 选择“从文件导入系统”，然后浏览到AlexaWeatherSystem.zip（在此处下载）。选择“AzureVirtServer”作为目标服务器，然后单击“导入”：我们现在已经导入了AlexaWeatherSkill系统，虚拟服务和相关数据。

12. 最后，将代理端点放置在Lambda函数和OpenWeatherMap API之间。代理部署在http：// <VM_IP_Address>：9080 / proxy

进入AWS Lambda（//console.aws.amazon.com/lambda/）中的virtualWeather函数，并将我们创建的环境变量更改为代理端点：

13. 在我们的环境（http：// <VM_IP_Address&gt; / em / ui / environments / 1）中，我们现在可以控制返回到Lambda函数的数据以测试不同的条件。这将改变我们Alexa的按需行为！从OpenWeatherMap API组件下的下拉菜单中选择T-Storm，然后选择“设置”按钮：

现在，流量已定向到我们的虚拟“ T暴风”服务，并且正在返回响应（指示下雨和雷暴）。说出类似“ Alexa，询问virtualWeather 91016中的天气”之类的内容，您会听到“拿一把雨伞！蒙罗维亚有雷暴和大雨。”

现在，我们可以控制天气了！

下一步：

那么，从这里去哪里呢？以下是一些可能的后续步骤：

• 如果您想修改现有的虚拟响应（或创建自己的虚拟响应），请访问：http：// <VM_IP_Address> / em / virtualassets / manage
• 当前，虚拟响应将报告“ Test City”中的天气，而不是与您指定的邮政编码关联的城市名称。您可能会增强虚拟服务，以通过邮政编码进行查找，以在虚拟响应中提供正确的城市名称。
• 您可以修改我的Lambda函数代码并将其构建/部署到AWS Lambda上。也许您可以修改Alexa响应以包含API返回的更多天气数据。您可以在以下位置找到该存储库：//github.com/sdebrosse/virtualize-weather
• 将其克隆到Linux计算机上后（只能在Linux环境上构建它），需要配置AWS CLI并安装npm / nodejs。在repo文件夹中，您可以执行“ npm run deploy”以将更改部署到Lambda。

我也强烈推荐Brian Donohue在这里撰写有关创建您的第一个Alexa技能的文章。我也推荐Ryan Ray在这里的文章。我已经针对他们在本文中使用的Lambda函数改编了他们两个教程中的代码。