Оглавление:

Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS: 8 шагов
Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS: 8 шагов

Видео: Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS: 8 шагов

Видео: Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS: 8 шагов
Видео: Урок 124 (осн). Зависимость температуры кипения жидкости от давления 2024, Ноябрь
Anonim
Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS
Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS
Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS
Визуализация атмосферного давления и температуры с помощью Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 и AWS

Это простой проект по измерению атмосферного давления и температуры с помощью Infineon DPS 422. Отслеживать давление и температуру в течение определенного периода времени становится неудобно. Здесь на помощь приходит аналитика, понимание изменений давления и температуры в течение определенного периода времени может помочь в обнаружении неисправностей и выполнении профилактического обслуживания.

Привлекательность для реализации этого проекта - использование промышленного датчика давления Infineon и получение информации из измерений с помощью Amazon QuickSight.

Шаг 1. Аппаратное обеспечение

Аппаратное обеспечение
Аппаратное обеспечение
Аппаратное обеспечение
Аппаратное обеспечение
Аппаратное обеспечение
Аппаратное обеспечение

ДАВЛЕНИЕ S2GO DPS422:

Это датчик абсолютного барометрического давления. Это датчик промышленного класса с относительной точностью ± 0,06 гПа. И с температурной точностью ± 0,5 ° C.

МОЙ АДАПТЕР IOT:

Мои адаптеры IoT - это шлюзы для внешних аппаратных решений, таких как Arduino и Raspberry PI, которые являются популярными аппаратными платформами IoT. Все это позволяет максимально быстро оценить и разработать систему IoT.

XMC4700 Relax Kit:

Оценочный комплект микроконтроллера XMC4700; Аппаратная совместимость с экранами Arduino ™ 3,3 и 5 В

NodeMCU ESP8266:

NodeMCU - это платформа IoT с открытым исходным кодом. Он включает в себя прошивку, которая работает на ESP8266WiFi SoC от Espressif Systems, и оборудование, основанное на модуле ESP-12.

Шаг 2: Архитектура решения

Архитектура решения
Архитектура решения

Amazon webservices предоставляет сервис MQTT для подключения устройств к облаку. Модель MQTT по сути работает по принципу публикации-подписки. Устройство, которым в данном случае является датчик DPS310, действует как издатель, который передает данные о давлении и температуре в базовый сервис AWS IOT, который действует как подписчик. Полученное сообщение пересылается в Amazon Kinesis Delivery Stream с использованием основного набора правил AWS IoT. Поток доставки настроен для доставки сообщения в кластер Amazon Redshift. Amazon Redshift - это сервис хранилища данных, предоставляемый AWS. Полученные данные, то есть давление и температура вместе с отметкой времени, добавляются в таблицу кластера. Теперь появляется Amazon QuickSight, инструмент бизнес-аналитики, предоставляемый AWS, который преобразует данные в кластере с красным смещением в визуальное представление, чтобы получить представление о данных.

Шаг 3: Программное обеспечение

Программное обеспечение
Программное обеспечение
Программное обеспечение
Программное обеспечение

Исходный код для NodeMCU ESP8266 можно найти здесь:

Шаг 4. Конфигурация ядра AWS IOT

Конфигурация ядра AWS IOT
Конфигурация ядра AWS IOT
Конфигурация ядра AWS IOT
Конфигурация ядра AWS IOT
Конфигурация ядра AWS IOT
Конфигурация ядра AWS IOT
  1. Создайте вещь на ядре AWS IOT.
  2. Создайте сертификат и прикрепите его к созданной вещи.
  3. Создайте новую политику и прикрепите ее к вещи.
  4. Теперь создайте правило.
  5. Выберите Отправить сообщение в поток Amazon Kinesis Firehose.

Шаг 5: Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose

Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
Конфигурация потока доставки Kinesis Firehose
  1. Нажмите "Создать потоки доставки".
  2. Выберите источник как Direct PUT или другие источники
  3. Отключите преобразование записи и преобразование формата записи.
  4. Выберите пункт назначения как Amazon Redshift.
  5. Заполните данные кластера.
  6. Поскольку сообщение от DPS должно быть сгенерировано в формате JSON, команду копирования следует соответствующим образом изменить. В поле «Параметры КОПИРОВАНИЯ» введите JSON «авто». Кроме того, поскольку мы собираемся использовать сжатие GZIP, это необходимо указать в поле параметров.
  7. Включите сжатие S3 как GZIP, чтобы сократить время передачи (необязательно)
  8. Просмотрите доставку Firehose и нажмите Create Delivery Stream.

Шаг 6. Конфигурация Amazon Redshift

Конфигурация Amazon Redshift
Конфигурация Amazon Redshift
Конфигурация Amazon Redshift
Конфигурация Amazon Redshift
Конфигурация Amazon Redshift
Конфигурация Amazon Redshift
  1. Начните с идентификатора кластера, имени базы данных, главного пользователя и пароля.
  2. Выберите тип узла как dc2.large, тип кластера как мультиузел, если вы хотите включить отдельные вычислительные узлы. Укажите количество вычислительных узлов, если выбран тип многоузлового кластера.
  3. Продолжите, а затем запустите кластер.
  4. Перейдите в редактор запросов и создайте таблицу dps_info.

Правило входящего трафика группы безопасности для Redshift

  1. По умолчанию красное смещение ограничивает входящие соединения через группу безопасности VPC.
  2. Добавьте входящее правило для красного смещения, чтобы разрешить Redshift подключаться к другим сервисам, таким как QuickSight.

Шаг 7. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight
  1. В списке услуг выберите Amazon QuickSight. Если вы впервые используете QuickSight, его можно использовать бесплатно в течение 60 дней, а после этого - за дополнительную плату.
  2. После успешной настройки учетной записи нажмите на новый анализ на панели инструментов.
  3. Дайте название вашему анализу.
  4. Выберите источник данных Redshift из данного списка.
  5. Выберите базу данных специй для хранения данных. Это база данных в памяти, предоставляемая QuickSight.
  6. Вы также можете запланировать обновление данных в SPICE.
  7. Добавьте обязательные поля для анализа.
  8. Опубликуйте панель управления с опцией совместного использования. Предоставьте другим пользователям необходимый доступ для просмотра панели управления.

Рекомендуемые: