Construindo uma plataforma de nuvem IoT multiprotocolo baseada em EMQX Flask InfluxDB Grafana: acesso a dispositivos MQTT/HTTP e processo de visualização de dados (com exemplos de código)

2024-07-12

Resumo: Este artigo apresenta conceitos básicos como Internet das Coisas, plataforma em nuvem, MQTT, HTTP e visualização de dados de maneira simples e fácil de entender. Ele também combina ferramentas convencionais como EMQX, Flask, InfluxDB e Grafana para ensinar. você mostra passo a passo como construir uma plataforma em nuvem da Internet das Coisas que suporta vários protocolos. O artigo tem uma estrutura, imagens e textos claros, e o código é informativo e fácil de entender. Ele foi projetado para ajudar os leitores a dominar rapidamente a tecnologia central de construção de uma plataforma de nuvem IoT.

Palavras-chave:IoT, plataforma em nuvem, MQTT, HTTP, visualização de dados, EMQX, Flask, InfluxDB, Grafana

1. Conhecimento básico de Internet das Coisas

1.1 Visão Geral da Internet das Coisas

A Internet das Coisas (IoT, Internet das Coisas) refere-se à coleção em tempo real de quaisquer objetos ou processos que precisam ser monitorados, conectados e interagidos por meio de vários sensores de informação, tecnologia de identificação por radiofrequência, sistemas de posicionamento global, etc., para realizar a comunicação onipresente entre coisas e coisas, e entre coisas e pessoas. Em conexão, podemos alcançar percepção, identificação e gerenciamento inteligentes de itens e processos.

1.2 Arquitetura IoT

A arquitetura do sistema IoT geralmente é dividida em três camadas:

Camada de percepção:Responsável pela coleta de dados, incluindo diversos sensores, tags RFID, módulos GPS, etc.
Camada de rede:Responsável pela transmissão de dados, incluindo diversos protocolos de rede, tecnologias de comunicação, etc., como WiFi, Bluetooth, Zigbee, NB-IoT, etc.
Camada de aplicação:Responsável pelo processamento de dados e apresentação de aplicações, como análise de dados, controle remoto, tomada de decisão inteligente, etc.

2. Plataforma em nuvem e visualização de dados

2.1 Plataforma em nuvem

Plataforma em nuvem refere-se ao modelo de adição, uso e entrega de serviços relacionados baseados na Internet, geralmente envolvendo o fornecimento de recursos dinamicamente escalonáveis e muitas vezes virtualizados pela Internet. A plataforma em nuvem pode fornecer recursos poderosos de computação, armazenamento e rede para aplicações IoT, reduzindo o custo de desenvolvimento e implantação de aplicações IoT.

2.2 Visualização de dados

A visualização de dados refere-se à exibição de dados em formatos visuais, como gráficos e tabelas, para ajudar os usuários a compreender os dados de forma mais intuitiva e obter insights sobre os padrões e tendências por trás dos dados.

3. Introdução aos protocolos e ferramentas comumente usados

3.1 Protocolo MQTT

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) é um protocolo leve de publicação/assinatura de mensagens projetado para dispositivos e redes de baixa largura de banda e baixo consumo de energia. MQTT é amplamente utilizado no campo da Internet das Coisas, especialmente adequado para dispositivos com recursos limitados e ambientes de rede não confiáveis.

3.2 Protocolo HTTP

HTTP (Hypertext Transfer Protocol) é um protocolo de camada de aplicação usado para transferir informações entre navegadores da Web e servidores da Web. O protocolo HTTP é simples e fácil de usar e é amplamente utilizado em diversas aplicações de rede, incluindo a Internet das Coisas.

3.3 EMQX

EMQX é um servidor de mensagens MQTT escalonável, de alto desempenho e de código aberto que oferece suporte a milhões de conexões simultâneas e taxa de transferência de mensagens.

3.4 Frasco

Flask é uma estrutura de aplicação web leve escrita em Python, fácil de aprender e usar, e adequada para construir rapidamente aplicações web e interfaces API.

3.5 InfluxoDB

InfluxDB é um banco de dados de série temporal de código aberto projetado para armazenar e consultar dados de série temporal. É adequado para armazenar dados de sensores IoT, dados de monitoramento, etc.

3.6 Grafana

Grafana é uma ferramenta de visualização de dados de código aberto que pode conectar várias fontes de dados para criar painéis bonitos e poderosos e exibir dados em tempo real.

4. Construção de plataforma de nuvem IoT multiprotocolo

Este projeto construirá uma plataforma de nuvem IoT que suporta protocolos MQTT e HTTP para atingir as seguintes funções:

Suporte multiprotocolo: oferece suporte ao acesso ao dispositivo com protocolos MQTT e HTTP.
Coleta e armazenamento de dados: Colete dados de diferentes dispositivos de protocolo em tempo real e armazene-os no banco de dados InfluxDB.
Visualização de dados: use o Grafana para exibir visualmente os dados coletados.

4.1 Arquitetura do sistema

4.2 Implementação do código

1. Construção de servidor HTTP (Flask)


# 导入 Flask 库
from flask import Flask, request, jsonify
 
# 创建 Flask 应用
app = Flask(__name__)
 
# 定义 HTTP 接口，接收 POST 请求
@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():
    # 获取请求数据
    data = request.get_json()
 
    # 数据处理逻辑，例如数据校验、格式转换等
    # ...
 
    # 将数据写入 InfluxDB (示例)
    from influxdb import InfluxDBClient
    client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'user', 'password', 'iot_data')
    json_body = [
        {
            "measurement": "sensor_data",
            "tags": {
                "sensor_id": data.get("sensor_id")
            },
            "fields": {
                "temperature": data.get("temperature"),
                "humidity": data.get("humidity")
            }
        }
    ]
    client.write_points(json_body)
 
    # 返回响应
    return jsonify({'message': 'Data received successfully!'}), 200
 
# 启动 Flask 应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Descrição do código:

usarFlaskA estrutura cria um servidor HTTP e define/dataA interface recebe solicitações POST.
usarrequest.get_json()Obtenha os dados JSON na solicitação HTTP.
Execute o processamento de dados, como verificação de dados, conversão de formato, etc.
usarInfluxDBClientConecte-se ao banco de dados InfluxDB e grave dados no banco de dados.
Retorne uma resposta no formato JSON para informar ao cliente que a recepção dos dados foi bem-sucedida.

2. Processamento de mensagens MQTT (Python)


# 导入必要的库
import paho.mqtt.client as mqtt
from influxdb import InfluxDBClient
import json
 
# MQTT Broker 配置
MQTT_BROKER = "localhost"
MQTT_PORT = 1883
MQTT_TOPIC = "sensor/data"
 
# InfluxDB 配置
INFLUXDB_HOST = "localhost"
INFLUXDB_PORT = 8086
INFLUXDB_USER = "user"
INFLUXDB_PASSWORD = "password"
INFLUXDB_DATABASE = "iot_data"
 
# 创建 InfluxDB 客户端
influxdb_client = InfluxDBClient(
    host=INFLUXDB_HOST,
    port=INFLUXDB_PORT,
    username=INFLUXDB_USER,
    password=INFLUXDB_PASSWORD,
    database=INFLUXDB_DATABASE
)
 
# 连接到 MQTT Broker
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print("Connected to MQTT Broker with result code " + str(rc))
    client.subscribe(MQTT_TOPIC)
 
# 接收 MQTT 消息
def on_message(client, userdata, msg):
    # 解析数据
    data = json.loads(msg.payload.decode())
    
    # 构建 InfluxDB 数据点
    influxdb_data = [
        {
            "measurement": "sensor_data",
            "tags": {
                "sensor_id": data.get("sensor_id"),
            },
            "fields": {
                "temperature": data.get("temperature"),
                "humidity": data.get("humidity"),
            }
        }
    ]
 
    # 写入 InfluxDB
    influxdb_client.write_points(influxdb_data)
    print("Data written to InfluxDB: " + str(influxdb_data))
 
# 创建 MQTT 客户端
mqtt_client = mqtt.Client()
mqtt_client.on_connect = on_connect
mqtt_client.on_message = on_message
mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60)
 
# 启动 MQTT 客户端
mqtt_client.loop_start()
 
# 保持程序运行
while True:
    pass

Descrição do código:

usarpaho.mqtt.clientConecte-se ao MQTT Broker e assine o tópico especificado.
Quando uma mensagem MQTT for recebida, usejson.loads()Analise o conteúdo da mensagem.
Construa os dados analisados no formato de ponto de dados InfluxDB.
usarinfluxdb_client.write_points()Grave dados no banco de dados InfluxDB.

3. Visualização de dados (Grafana)

Instale o Grafana e configure a fonte de dados para conectar-se ao banco de dados InfluxDB.
Crie painéis e adicione gráficos ao painel, como gráficos de linhas, gráficos de barras, etc.
Configure a fonte de dados do gráfico como InfluxDB e escreva instruções de consulta para obter dados do InfluxDB.
Configure o estilo, o título, o eixo e outros atributos do gráfico conforme necessário para tornar a exibição dos dados mais intuitiva e fácil de entender.

Exemplo de instrução de consulta Grafana:

SELECT "temperature", "humidity" FROM "sensor_data" WHERE time > now() - 1h

A declaração de consulta será desensor_dataConsulte os dados de temperatura e umidade da última hora de medição.

Este projeto combina ferramentas como Flask, EMQX, InfluxDB e Grafana para construir uma plataforma de nuvem IoT que suporta protocolos MQTT e HTTP e realiza coleta de dados, armazenamento e exibição visual. A plataforma pode ser expandida de forma flexível para suportar mais tipos de dispositivos e protocolos de acesso, e suas funções podem ser personalizadas de acordo com as necessidades reais.

Perceber:

O código acima é apenas para referência e precisa ser modificado de acordo com necessidades específicas em aplicações reais.
Certifique-se de que todas as bibliotecas dependentes estejam instaladas, por ex.paho-mqtt，influxdb，flaskespere.
Na implantação real, fatores como segurança de dados e estabilidade do sistema precisam ser considerados.

Se você quiser códigos e ideias específicas, pode me enviar uma mensagem privada! ! !

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