Si un capteur de température prend une mesure dans les bois mais qu’il n’y a personne pour la lire, est-ce qu’il fait chaud?

Si vous avez un projet qui collecte des données, vous pourriez avoir des raisons de le mettre en ligne. Être capable de lire vos données de n’importe où a ses avantages, après tout, et il est également essentiel de créer des systèmes interconnectés plus intelligents. De plus, vous pouvez dire à des étrangers l’humidité de votre salon pendant que vous êtes au pub, et ils seront vraiment impressionnés.

Faire le saut dans l’Internet des objets peut cependant être intimidant, avec de nombreux services et options concurrents, du niveau de base au niveau industriel. Aujourd’hui, nous examinons deux options pour l’enregistrement des données en ligne qui sont accessibles au débutant.

Éléments clés à rechercher

Lorsque vous essayez de trouver une plate-forme de journalisation en ligne, il y a quelques éléments à considérer. La facilité d’utilisation est une considération primordiale, car ceux qui se familiarisent avec l’Internet des objets n’ont pas besoin d’être effrayés par la complexité. Tout ce qui implique la compilation de bibliothèques obscures ou la configuration de bases de données complexes est sorti. De plus, le coût est également un facteur. Les abonnements coûteux sont un découragement pour ceux qui souhaitent principalement barboter. Pour cet article, nous avons sélectionné deux options qui ont un bon ensemble de fonctionnalités et une barre d’entrée basse pour les débutants.

IOTPlotter

IOTPlottter représentera vos données de manière attrayante, le tout avec un minimum de tracas.

Pour de nombreux projets IoT, l’objectif est d’obtenir un groupe de capteurs, de surveiller la sortie et de créer des graphiques. Si tel est votre cas d’utilisation, IOTPlotter, comme son nom l’indique, peut être l’outil qu’il vous faut. Gratuit à utiliser, il est parfait pour l’enregistrement discret de données numériques.

Pour utiliser IOTPlotter, il est nécessaire de créer un alimentation, qui correspond généralement à un seul appareil. Ce flux peut contenir plusieurs graphiques, relatifs à différents capteurs ou données. L’écriture dans un flux est facile, réalisée le plus facilement via le code Python ou toute autre plate-forme capable de faire une requête HTTP de base. Pour empêcher les intrus aléatoires d’effectuer des modifications non autorisées, un flux est sécurisé par une clé API qui est nécessaire pour soumettre des données et effectuer des demandes. Bien qu’il ne s’agisse en aucun cas d’une mesure de sécurité haut de gamme, c’est plus que suffisant pour un projet de bricolage moyen.

Une poignée d’autres fonctionnalités rendent IOTPlotter un peu plus utile. Il est possible de combiner plusieurs flux de données sur un seul graphique et d’exporter automatiquement des graphiques au format PNG pour un usage externe. Cela s’applique en particulier aux situations dans lesquelles vous souhaitez afficher les données sur un site Web externe ou dans une application de téléphonie mobile. Il existe également des options de confidentialité qui vous permettent de fermer votre flux afin que ce ne soit que pour vos yeux. Peut-être que la seule fonctionnalité que vous risquez de manquer à ce niveau est l’exportation de données – il n’y a pas de moyen facile de cracher un fichier CSV de toutes vos données collectées à ce jour.

La documentation du service est succincte – à peine deux pages! Ceux qui ont une expérience de base en Python peuvent se connecter et se connecter en moins d’une demi-heure, y compris l’inscription initiale. Si vos applications s’orientent vers les plus puissantes, il y a des limites de taux à prendre en compte et, en tant que service gratuit, il ne présente pas les mêmes garanties qu’une offre commerciale complète. Mais si vous travaillez à ce niveau, il est probable que IOTPlotter ne soit pas la solution pour vous de toute façon.

Google Sheets

Google Sheets ne représente pas automatiquement le graphique pour vous, vous devrez donc le configurer vous-même. Cependant, vos données sont toutes là dans un format pratique pour le calcul des nombres plus tard.

Si vos besoins en matière de journalisation sont plus sérieux et que vous avez des plans pour effectuer une analyse sérieuse des nombres sur la piste, vous voudrez vous concentrer sur le stockage de vos données dans un format accessible. Le jeter dans une feuille de calcul est une excellente façon de procéder, et Google Sheets est une excellente plate-forme en ligne pour un tel objectif. Lorsque tout ce dont vous avez besoin est de gérer la création, la lecture, la mise à jour et la suppression d’enregistrements, nous appelons cela une application CRUD. Bien qu’il soit plus courant d’utiliser une base de données complète, pour de nombreuses applications, Google Sheets est suffisamment puissant et nécessite beaucoup moins de travail à configurer. En prime, il est déjà configuré pour accéder de n’importe où et peut également être facilement partagé avec d’autres.

En tant que feuille de calcul, vous avez toute la flexibilité nécessaire pour écrire les données comme vous le souhaitez. Cependant, cela signifie également que l’écriture dans Google Sheets est un peu plus complexe. Une autorisation est également requise via OAuth 2 et la console API Google. Ce n’est pas aussi facile que de travailler avec IOTPlotter, mais cela reste réalisable en quelques heures pour l’utilisateur moyen. Ces exigences signifient qu’il est généralement plus facile de travailler avec Google Sheets en utilisant un ordinateur, comme un Raspberry Pi, plutôt qu’un microcontrôleur. [Greg Baugues] a un excellent guide pour faire le travail pour ceux qui travaillent en Python. Cependant, il est possible d’utiliser des solutions de contournement pour effectuer le travail sur une plate-forme plus légère. Comme [Shishir Dey] démontre, il est possible de soumettre à Google Sheets avec une requête HTTP à l’aide d’un petit script.

L’avantage d’une telle méthode est que l’exportation de données pour une analyse plus approfondie est triviale. Un simple clic sur «Fichier-> Télécharger» offre une variété d’options, y compris CSV, pour l’exportation. Cela permet aux données d’être utilisées dans des logiciels comme MATLAB ou d’autres langages de script, vous permettant d’exécuter des statistiques et de générer des parcelles jusqu’à ce que les vaches rentrent à la maison. Cela nécessite un peu de travail supplémentaire, mais pour les projets scientifiques, cette flexibilité est essentielle pour obtenir de bons résultats à partir des données.

Autres options

Pour ceux qui recherchent des interfaces plus sophistiquées ou des offres plus à l’épreuve des balles, d’autres options existent. Nous avons déjà exécuté des fonctionnalités sur les services IoT et discuté des avantages de MQTT en tant que méthode de transport de données. Si ce dont nous avons discuté ici aujourd’hui ne correspond pas tout à fait au projet de loi, lisez un peu plus ce qui existe et voyez ce qui convient le mieux à votre cas d’utilisation. Lorsque votre projet est terminé, prenez quelques photos et envoyez-nous un message, et comme toujours, bon piratage!

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