Obsah:
- Krok 1: Pozrite si video
- Krok 2: Pridajte uzly senzorov
- Krok 3: Nainštalujte InfluxDB
- Krok 4: Nainštalujte Grafanu
- Krok 5: Vytvorte informačný panel
Video: Protokolovanie senzorov pomocou InfluxDB, Grafana a Hassio: 5 krokov
2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2024-01-30 11:57
V tomto príspevku sa učíme používať InfluxDB na dlhodobé ukladanie údajov zo senzorov a Grafanu používame na analýzu údajov. Toto je súčasť série automatizácie domácnosti, kde sa učíme, ako nastaviť a používať Home Assistant, aby sa to všetko robilo pomocou programu Hassio.
Krok 1: Pozrite si video
Pozrite si video vyššie, ktoré obsahuje podrobné informácie o nastavení. Je tiež oveľa jednoduchšie sledovať všetko a vidieť, ako sa to všetko integruje dohromady pomocou videa. Tento písomný príspevok bude obsahovať iba dôležité kúsky.
Krok 2: Pridajte uzly senzorov
Aby sme mohli zaznamenávať a analyzovať údaje, najskôr potrebujeme niekoľko senzorových uzlov, preto sa uistite, že ste ich pridali do domáceho asistenta. Predchádzajúci príspevok vám ukáže, ako vytvoriť uzol pomocou senzora DHT22 spolu s ESPHome. Vytvárame tiež nové uzly, ktoré používajú senzory DS18B20 a SGP30 vo videu vloženom do prvého kroku.
Krok 3: Nainštalujte InfluxDB
Akonáhle máme senzorové uzly na mieste, musíme začať ukladať ich hodnoty do InfluxDB. Najprv ho musíme nainštalovať. To sa dá urobiť tak, že prejdete do obchodu s doplnkami, vyhľadáte „InfluxDB“a potom kliknete na tlačidlo nainštalovať. Tento krok bude trvať minútu alebo dve, preto mu dajte nejaký čas.
Predtým, ako doplnok spustíme, musíme prejsť nadol na sekciu konfigurácie a vypnúť SSL nahradením „true“za „false“. Uložte konfiguráciu a potom môžete začať s doplnkom. Voliteľne môžete pre jednoduchší prístup povoliť aj možnosť „Zobraziť na bočnom paneli“. Spustenie doplnku bude chvíľu trvať, dajte mu preto nejaký čas. Prípadne sa môžete posunúť nadol a skontrolovať protokoly a počkať, kým sa nezobrazí správa „Spúšťa sa Nginx“, ktorá bude znamenať, že doplnok sa spustil.
Potom musíme otvoriť webové používateľské rozhranie InfluxDB a prejsť na kartu správcu, kde môžeme vytvoriť databázu a používateľské meno. Začnite vytvorením databázy s názvom „homeassistant“. Potom vytvorte nového používateľa s menom a heslom ako „homeassistant“. Predtým, ako sa pohnete ďalej, nezabudnite mu udeliť všetky povolenia.
Teraz, keď máme nastavenie InfluxDB, musíme aktualizovať konfiguráciu Home Assistant, aby obaja mohli navzájom komunikovať. To je možné vykonať aktualizáciou súboru configuration.yaml a najľahším spôsobom aktualizácie je pomocou doplnku konfigurátora. Prejdite do konfigurátora obchodu s doplnkami a inštaláciou. Spustite ho a potom otvorte WEB UI. Pomocou ikony priečinka v ľavom hornom rohu otvorte súbor configuration.yaml a potom pridajte riadky s podrobnosťami o inštalácii InfluxDB, ako je znázornené na obrázku.
Môžete ich tiež získať z nižšie uvedeného odkazu:
github.com/hassio-addons/addon-influxdb/blob/v3.5.1/README.md
Akonáhle to urobíte, reštartujte Home Assistant. Akonáhle je znova zálohovaný, otvorte InfluxDB a teraz by ste mali vidieť údaje senzorov.
Krok 4: Nainštalujte Grafanu
Teraz, keď je InfluxDB nakonfigurovaný, musíme nainštalovať Grafana. Toto je tiež možné nainštalovať pomocou doplnkového obchodu. Po inštalácii určite deaktivujte SSL ako predtým a potom spustite doplnok. Dajte tomu pár minút, aby ste mohli začať.
Grafana potrebuje prístup k údajom z InfluxDB, takže je dobré otvoriť InfluxDB a vytvoriť nového používateľa, ako sme to urobili v predchádzajúcom kroku. Predpokladám, že používateľské meno a heslo sú „grafana“. Akonáhle to urobíte, otvorte WEB UI Grafana a zvoľte možnosť „Pridať zdroj údajov“. Ako hostiteľ zadajte nasledujúcu adresu URL:
https:// a0d7b954-influxdb: 8086
Potom zadajte názov databázy, ktorý je „homeassistant“, spolu s používateľským menom a heslom, ktoré sme práve vytvorili. Po dokončení jednoducho kliknite na tlačidlo „Uložiť a otestovať“, ktoré skontroluje, či je komunikácia v poriadku. Tým sa dokončí proces nastavenia.
Krok 5: Vytvorte informačný panel
Grafana používa niečo, čo sa nazýva dashboardy, ktoré sa skladajú z panelov. Tieto panely môžu byť grafy, grafy atď. Odporúčame vám pozrieť si video a naučiť sa vytvárať základné grafy. Očividne môžete vytvoriť oveľa podrobnejšie informačné panely, ktoré budú reprezentovať vaše údaje, a je to príliš rozsiahla téma na to, aby sme sa týmto príspevkom zaoberali.
Zvážte prihlásenie sa na odber nášho kanála YouTube, aby ste mohli podporovať tieto videá a príspevky:
YouTube:
Ďakujem za čítanie!
Odporúča:
Ako vytvoriť domácu automatizáciu založenú na IoT pomocou riadiaceho relé senzorov NodeMCU: 14 krokov (s obrázkami)
Ako vytvoriť domácu automatizáciu založenú na IoT pomocou riadiaceho relé senzorov NodeMCU: V tomto projekte založenom na IoT som vyrobil domácu automatizáciu s riadiacim reléovým modulom Blynk a NodeMCU so spätnou väzbou v reálnom čase. V manuálnom režime je možné tento reléový modul ovládať z mobilného telefónu alebo smartfónu a manuálneho prepínača. V automatickom režime tento inteligentný
Bezdrôtový poplachový systém Arduino pomocou existujúcich senzorov: 9 krokov (s obrázkami)
Bezdrôtový poplachový systém Arduino pomocou existujúcich senzorov: Tento projekt je možné postaviť zhruba za pol hodinu za cenu približne 20,00 dolárov, ak máte existujúce bezdrôtové poplašné snímače 433 MHz alebo 315 MHz. Môže to byť tiež úplne nový projekt s bezdrôtovými poplachovými senzormi, ako sú infračervené detektory pohybu a jazýčkové
Arduino vykresľovanie dátumu/času/protokolovanie pomocou nástrojov Millis () a PfodApp: 11 krokov
Arduino vykresľovanie dátumu/času/protokolovanie pomocou Millis () a PfodApp: Nie je potrebné žiadne programovanie pre Arduino alebo Android. Podporované sú tiež moduly RTC a GPS. Automatická korekcia časových pásiem, posunu RTC a chýbajúcich prestupných sekúnd GPS Úvod Tento tutoriál vám ukáže, ako používať zariadenie Arduino millis ( ) časové pečiatky na vykreslenie údajov
Monitorovanie štrukturálneho zdravia občianskych infraštruktúr pomocou bezdrôtových senzorov vibrácií: 8 krokov
Monitorovanie štrukturálneho zdravia civilných infraštruktúr pomocou bezdrôtových vibračných senzorov: Zhoršenie starej budovy a občianskej infraštruktúry môže viesť k smrteľnej a nebezpečnej situácii. Neustále monitorovanie týchto štruktúr je povinné. Štrukturálne monitorovanie zdravia je mimoriadne dôležitou metodikou pri hodnotení
Robot vyhýbajúci sa prekážkam pomocou ultrazvukových senzorov: 9 krokov (s obrázkami)
Robot, ktorý sa vyhýba prekážkam, pomocou ultrazvukových senzorov: Jedná sa o jednoduchý projekt o robote, ktorý sa vyhýba prekážkam, pomocou ultrazvukových senzorov (HC SR 04) a dosky Arduino Uno. Robot sa vyhýba prekážkam a vyberá si najlepší spôsob, ako sa riadiť senzormi. A všimnite si, že to nie je tutorial project, share you