Energysaver
Sobre
Energysaver é uma plataforma IoT para monitoramento de sensores e dados implementada em Python com o micro-framework Flask. A plataforma possui uma página web de gerenciamento de usuarios e sensores, onde os dados de cada sensor podem ser visualizados ou baixados em um arquivo .csv para uma futura análise em softwares exeternos. Atualmente a plataforma está em desenvolvimento, mas já possui uma fase de teste que está em andamento nas dependências da Universidade Federal do Oeste do Pará.
A plataforma é conectada a um banco de dados (MongoDB) do tipo não-relacional orientado a documentos (No-SQL) para o armazenamento das informações dos usuários, sensores e dos dados em si. As leituras dos sensores são enviadas através do portocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) de um Raspberry Pi disposto geograficamente. A principal vantagem é a sua utilização para a alta transferêcia de dados em pequenos intervalos de tempo e com baixos sinais de rede.
Script do Client
O script funciona em forma de loop onde o dado é coletado e enviado para o Broker MQTT. O requisito obrigatório é, como mencionado acima, a biblioteca “paho-mqtt” que oferece suporte para o uso do protocolo MQTT integrado ao Python.
Entendendo o sistema
Após criar o programa que será usado para enviar os dados para o sistema algumas observações devem ser cumpridas. A primeira delas é o modelo de envio de dados, este é utilizado para organizar o envio corretamente para que o servidor identifique e armazene cada dado. O modelo é definido por um objeto que contém as informações do sistema que está enviando os dados, bem como usuário, local, dispositivo que está enviando, dia, hora, tipo do sensor, modelo, e o valor da leitura. A segunda, deve-se indicar o tópico de envio do dado para o servidor. O tópico é uma string que redireciona o dado para um determinado canal que somente o cliente que possui acesso a ele pode receber as mensagens. E por último, deve ser indicado o endereço de chegada do dado, que é o IP do servidor de armazenamento de dados.
{
“user”: “Dalton”,
“local”: “laboratório”,
”device”: “raspberry pi”,
“hour”: ”15:31:22”,
“day”: “10-07-2017”,
"name_sensor": "corrente01",
“type_sensor”: “corrente”,
“model_sensor”: “ACS712”,
“value”: “0.45”
}
Cliente simulado
Um cliente simulado foi criado para testar se o sistema está funcionando. Um cliente simulado é um programa genérico que simula os dados e suas informações de acordo com o que o usuário define, por exemplo, ao iniciar a simulação, configurações como número de leituras, intervalo entre elas, em segundos, e o valor de cada leitura pode ser determinado por um número aleatório definido por um intervalo numérico como um número entre 0.40 e 0.60. O cliente simulado ajuda nos testes e não depende de sensores, o que facilita bastante para definir se o sistema funciona corretamente. Após preencher as configurações básicas do modelo do banco de dados devemos preencher os campos do envio dos dados, como o tópico em formato de string que deve ser definido tanto no servidor quanto cliente e por último o local onde está instalado o servidor, se os dois, cliente e servidor, estão no mesmo dispositivo pode-se usar “localhost” para defini-lo, no entanto, o IP da máquina/servidor deverá ser o endereço.
Descrição da Plataforma
Servidor Flask
Possui algumas configurações e atua principalmente como ponte entre o Raspberry Pi e o banco de dados MongoDB.
Página Web
Atua como gerencidador de dispositivos (Raspberry Pi) e de sensores, além da vizualização em tempo real dos dados, bem como seu gerenciamento e disposição para download.
MQTT
É o protocolo para o envio e recepção das leituras dos dados dos sensores.
MongoDB
Banco de dados para o armazenamento das informações de usuários e dos dados.
Dependências
Vide requirements.txt
Instalação e dependências
- Fazer o clone do repositório
- Instalar e ativar um ambiente virtual
- Instalar as dependências
$ pip install -r requirements.txt - Ter uma versão do MongoDB rodando em sua máquina
- Ter um broker MQTT rodando em sua máquina
Rodar a aplicação
Após o processo de instalação, rode o comando $ python run.py