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如果你和我一样，你会不断想象完全实现的物联网生态系统的未来可能性。在家庭的背景下，我想象我的汽车、GPS和Nest一起工作，以预测我的到来，并对气候控制进行适当的调整。或者是冰箱、Egg Minders和Amazon Fresh在我知道我需要鸡蛋之前，就能毫不费力地相互交流，订购鸡蛋......多么美好的未来。
其他时候，我相信物联网会带来一个荒诞的未来（正如《Wired》所描述的那样，令人扼腕叹息的细节）。
幸运的是，我们距离这种程度的互联还有一些距离。物联网发展还处于相对初级阶段，物联网开发者必须克服一些关键挑战。
似乎大家都认为环境的复杂性是一个主要的挑战，这是一个棘手的挑战，因为复杂性算是物联网世界的重点——作为一个物联网设备的开发者，我可能会集成很多下游的第三方API，而其他开发者可能会消耗我暴露的API。
在物联网需求增加之前，我们可能通过创建物理测试实验室，在API和设备的生态系统中测试我们的设备。现在，这是一个过时且昂贵的命题，而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并控制我们的设备正在消耗的数据，以验证集成测试期间的异常情况。
今天的例子
在这篇文章中，我将使用亚马逊Echo来演示这些功能，因为它可以成为家庭物联网生态系统的中心枢纽（也许你甚至像我一样有一个可用）。
我将首先带你完成使用AWS Lambda实现自己的Alexa技能的步骤。这个电话将允许你向Alexa询问一个邮政编码的天气状况。
然后，我们将在 Azure 中部署 Parasoft 虚拟服务，以模拟来自天气 API 的响应，进行边缘案例测试。（例如，当有雷雨或外面是101华氏度时，Alexa会说什么？）
先决条件，自己也要跟上：
在第一部分中，我们将设置我们的Alexa技能和Lambda函数。
在第二部分中，我们将在Azure中部署一个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。该代理将允许我们控制来自 AWS Lambda 的天气请求，流向真正的 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
这里发生了什么？我们必须指定我们的Lambda函数的调用方式，Alexa技能套件将允许Alexa启动它（一旦它收到正确的Utterance，我们将在后面配置）。
“host”暂时应该等于 http://api.openweathermap.org 。“api_key”是指 http://api.openweathermap.org 。“api_key”是当你注册成为开发者时，你将从OpenWeatherMap收到的32位字母数字密钥（参见上面的先决条件列表中的操作位置）。
{
"intents": [
{
"slots": [
{
"name": "Zip",
"type": "AMAZON.Number"
}
],
"intent": "GetWeatherForZipIntent"
}
]
}
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.GetWeatherForZipIntent what’s the weather for zip code {Zip}
GetWeatherForZipIntent what’s the weather for {Zip}
GetWeatherForZipIntent what’s the weather in {Zip}
最后两步具体规定了我们的用户将如何与我们的技能进行交互。我们的示例语句将用户发声输入映射到Intent.Intent类型（本例中为GetWeatherForZipIntent）和用户指定的邮政编码将以请求的形式发送到我们的Lambda函数。
我们已经准备好测试了 在“文本”选项卡下，输入一个样本Utterance，比如“91016年的天气如何”，然后点击“询问天气”。你应该看到发送到你的Lambda函数的JSON请求及其响应：
如果你的Echo连接到了这个账户，并且你已经在你的账户上启用了这个技能进行测试（你可以在测试页面上这样做），你也可以和Alexa说话来测试这个。说一些类似“Alexa，问天气，91016年的天气怎么样”。
就这样，Alexa的设置就完成了！这还不算太差，对吧？
但是本文开头提出的复杂性和外部依赖性的核心挑战呢？
我们的Lambda函数依赖于一个外部API，它提供了实时的、真实世界的数据。作为物联网设备的开发者或测试人员，我们如何确保我们接收到测试不同条件所需的下游数据呢？
例如，我们来看看我们Alexa技能的一部分，即weather.js：
我们在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，每当我们的JSON响应的描述字段中提到下雨的时候，我们Alexa的响应中就会出现“Grab an umbrella!”。
那么我们到底要怎么测试呢？除非你准备好了可靠的雨舞，或者你恰好住在西雅图，否则这并不容易。将测试自动化（为此我们需要来自OpenWeather API的一致的、可重复的数据，这不太可能）加入到这个组合中，我们就有了一个非常棘手的问题。
显然，简单的答案是服务虚拟化。这将使我们能够模拟天气API并测试不同的情况。Parasoft有一个免费的服务虚拟化平台（持续测试平台），可以在Azure中免费试用30天。
第2部分：使用服务虚拟化对我们的Alexa技能进行边缘案例测试。
进入AWS Lambda（ https://console.aws.amazon.com/lambda/ ）中的virtualWeather函数，将我们创建的环境变量改为代理端点。
现在，交通被引导到我们的虚拟“T-Storm”服务，并返回一个响应（指示下雨和雷暴）。说一些类似于“Alexa，问问virtualWeather在91016的天气如何”，你会听到这样的回应：“拿把伞！蒙罗维亚有雷雨和大雨。”我们现在有能力控制天气了!
接下来的步骤：
那么，下一步该怎么走？这里有几个潜在的下一步：
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