水位センサーの構築に取り掛かりました。

KKHMFセンサーを利用して、水の有無を判断。

水がなくなったら、特定のメールへPUSH。

サクッとできました。

1週間程度、動作チェックをおこないます。

進捗あり次第更新します。

1ヵ月程度、BME280で温度・湿度・気圧とDS18B20で温度を取得してみた。

まず、調べたかった点として、BME280の温度とDS18B20の温度の差分。

結果、データ値の大きな差はなし。

DS18B20は防水なので、野ざらし環境でも十分利用ができそうだ。

次に、RSPi⇒IoTcore⇒cloudwatchでのグラフ化。

これも問題なく構築できた。

その次の、cloudwatch（閾値設定）⇒SNS⇒メール発報。

ここも問題なく構築できたが、、

メールの内容が英語とUTC時刻で飛んでくる、、、

直したいが、直し方がわからない。。仕様なのか、、

こんなところだが、、

ここで一度この構成での検証は止めて、次に移ろうと思う。

進捗あったらまた更新します。

こんにちは、ミウラです。

前回に引き続き、センサデータにより温度が異常値になるとメール発報する仕組みを追加しました。
センサの温度が30℃を超えたデータを採取すると、AWSのSNSサービスからメール送信を行います。手でセンサを塞ぎ、30℃以上のデータを検知したタイミングでメールが送信されました。なお、メッセージはデフォルトのままで素っ気ないですが。

図１）SNS機能の追加

ondo30というトピックを作成し、IoTのルールで「SNSプッシュ通知」を選択し追加、そしてSNSターゲットにondo30のトピックと連携させる。

ではまた。

こんにちは、ミウラです。

ようやくBME280で採取した、気温、湿度、気圧のセンサデータをグラフ化できるところまでできました。
詳細な技術情報は、少し時間をいただき整理したいです。
思わぬ想定外の引っ掛かりもありましたが、まずは一気通貫で出来たというところでしょうか。

全体の動きとしては、
①センサデータをAWS IoTに上げ、
②そのデータは、ポリシーとルールに基づき、Elasticsearchに放りこまれ、
③見たい情報をkibanaでフィルタリング定義してグラフで確認する、
といった動きとなります。

また、実際の運用までにはいくつかの技術的課題が見られましたのでひとつづつ解決していきたいと思います。

図１）全体概要図

図２）Kibanaにelasticsearchのデータを読み込んだところ

図３）Kibanaでグラフ化した温度データ

グラフは、横一の線に見えますが、温度は0.1℃単位で変動しています。マウスを当てるとそのデータの数字を表示します。センサを風通しの悪かった場所に置いていたせいか、ちょっと暑め・・・

ではまた。

ミウラです。
Raspberry-Piで作業中です。
Arduinoで使っていた温度・湿度・気圧センサー(BME280)を利用し、
計測できました。
例のごとくサンプルのpythonプログラムは、スイッチサイエンス社様の情報を
参考にさせていただきました。

ようやく、Arduinoでやっていた作業に追いつきました。

次は鬼門の？AWS-IoT接続です。

ではまた。

とりあえず、取れている模様。

1週間程度、動作確認を実施します。

インストールしました。

WiFi環境を下準備無しで利用できるのはありがたい！！

IoT coreへのPub(MQTT)通信の確認。

今の所、気になるところ無しで動作良好！