Daftar Isi:
- Langkah 1: Tonton Videonya
- Langkah 2: Tambahkan Node Sensor
- Langkah 3: Instal InfluxDB
- Langkah 4: Instal Grafana
- Langkah 5: Buat Dasbor
Video: Sensor Logging Menggunakan InfluxDB, Grafana & Hassio: 5 Langkah
2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:55
Dalam posting ini, kita belajar bagaimana menggunakan InfluxDB untuk penyimpanan data sensor jangka panjang dan kita menggunakan Grafana untuk analisis data. Ini adalah bagian dari seri otomatisasi rumah di mana kita belajar cara mengatur dan menggunakan Asisten Rumah sehingga semua ini akan dilakukan menggunakan Hassio.
Langkah 1: Tonton Videonya
Silakan tonton video di atas saat membahas detail pengaturan semuanya. Juga jauh lebih mudah untuk mengikuti semuanya dan melihat bagaimana semuanya terintegrasi bersama menggunakan video. Postingan tertulis ini hanya akan berisi bit-bit penting.
Langkah 2: Tambahkan Node Sensor
Untuk mencatat dan menganalisis data, pertama-tama kita memerlukan beberapa node sensor jadi pastikan Anda telah menambahkan beberapa ke asisten rumah. Posting sebelumnya menunjukkan cara membuat node menggunakan sensor DHT22 bersama dengan ESPHome. Kami juga membuat node baru yang menggunakan sensor DS18B20 dan SGP30 dalam video yang disematkan ke langkah pertama.
Langkah 3: Instal InfluxDB
Setelah kita memiliki node sensor, kita harus mulai menyimpan nilainya ke InfluxDB. Pertama, kita perlu menginstalnya. Ini dapat dilakukan dengan menuju ke toko add-on, mencari "InfluxDB" dan kemudian mengklik tombol instal. Langkah ini akan memakan waktu satu atau dua menit jadi pastikan untuk memberikan waktu.
Sebelum kita dapat memulai pengaya, kita perlu menggulir ke bawah ke bagian konfigurasi dan menonaktifkan SSL dengan mengganti "benar" dengan "salah". Simpan konfigurasi dan Anda kemudian dapat memulai add-on. Secara opsional, Anda juga dapat mengaktifkan opsi "Tampilkan di bilah sisi" untuk akses yang lebih mudah. Pengaya akan membutuhkan sedikit waktu untuk memulai, jadi berikan waktu. Atau, Anda dapat menggulir ke bawah untuk memeriksa log dan menunggu pesan "Memulai Nginx" muncul yang menandakan bahwa add-on telah dimulai.
Kita kemudian perlu membuka UI WEB InfluxDB dan menavigasi ke tab admin tempat kita dapat membuat database dan nama pengguna. Mulailah dengan membuat database dengan nama "homeassistant". Kemudian buat user baru dengan nama dan password sebagai "homeassistant". Pastikan untuk memberikan semua izin sebelum melangkah lebih jauh.
Sekarang setelah kita memiliki pengaturan InfluxDB, kita perlu memperbarui konfigurasi Home Assistant sehingga keduanya dapat berkomunikasi satu sama lain. Hal ini dapat dilakukan dengan cara mengupdate file configuration.yaml dan cara termudah untuk melakukan update yaitu dengan menggunakan add-on configurator. Buka toko add-on dan instal konfigurator. Mulai dan kemudian buka UI WEB. Gunakan ikon folder di sudut kiri atas untuk membuka file configuration.yaml dan kemudian tambahkan baris dengan detail instalasi InfluxDB seperti yang ditunjukkan pada gambar.
Ini juga dapat diperoleh dari tautan di bawah ini:
github.com/hassio-addons/addon-influxdb/blob/v3.5.1/README.md
Setelah selesai, mulai ulang Asisten Rumah. Setelah dicadangkan lagi, buka InfluxDB dan Anda sekarang seharusnya dapat melihat data sensor.
Langkah 4: Instal Grafana
Sekarang InfluxDB telah dikonfigurasi, kita perlu menginstal Grafana. Ini juga dapat diinstal menggunakan add-on store. Setelah terinstal, pastikan untuk menonaktifkan SSL seperti sebelumnya dan kemudian mulai add-on. Berikan beberapa menit untuk memulai.
Grafana perlu mengakses data dari InfluxDB jadi sebaiknya buka InfluxDB dan buat pengguna baru seperti yang kita lakukan pada langkah sebelumnya. Saya berasumsi nama pengguna dan kata sandi adalah "grafana". Setelah ini selesai, buka UI WEB Grafana dan pilih opsi "Tambahkan sumber data". Masukkan URL berikut sebagai tuan rumah:
https://a0d7b954-influxdb:8086
Kemudian, masukkan nama database yaitu "homeassistant" beserta username dan password yang baru saja kita buat. Setelah selesai, cukup tekan tombol "Simpan & Uji" yang akan memeriksa apakah komunikasi baik-baik saja. Ini menyelesaikan proses penyiapan.
Langkah 5: Buat Dasbor
Grafana menggunakan sesuatu yang disebut dashboard yang terdiri dari panel. Panel-panel ini dapat berupa bagan, grafik, dan sebagainya. Saya akan merekomendasikan menonton video untuk mempelajari cara membuat beberapa bagan dasar. Anda jelas dapat membuat dasbor yang jauh lebih detail untuk mewakili data Anda dan topik ini terlalu luas untuk dibahas dalam posting ini.
Harap pertimbangkan untuk berlangganan saluran YouTube kami untuk membantu mendukung video dan pos seperti ini:
YouTube:
Terima kasih telah membaca!
Direkomendasikan:
NodeMCU Lua Murah 6$ Papan Dengan MicroPython Suhu dan Kelembaban Logging, Wifi dan Mobile Stats: 4 Langkah
Papan NodeMCU Lua Murah 6$ Dengan Pencatatan Suhu dan Kelembaban MicroPython, Wifi, dan Statistik Seluler: Ini pada dasarnya adalah stasiun cuaca cloud, Anda dapat memeriksa data di ponsel Anda atau menggunakan beberapa ponsel sebagai tampilan langsung Dengan perangkat NodeMCU Anda dapat mencatat data suhu dan kelembaban di luar , di kamar, rumah kaca, lab, ruang pendingin atau tempat lain yang lengkap
Lacak Kualitas Udara Menggunakan Grafana dan Raspberry Pi: 7 Langkah
Lacak Kualitas Udara Menggunakan Grafana dan Raspberry Pi: Saya sedang mencari proyek IOT kecil dan seorang teman menyarankan saya memeriksa tutorial ini: https://dzone.com/articles/raspberry-pi-iot-sensor…Saya sangat merekomendasikan mengikuti tutorial untuk mengikuti dalam menyiapkan Raspberry Pi untuk pemantauan
Termometer Logging DIY Dengan 2 Sensor: 3 Langkah (dengan Gambar)
Termometer Logging DIY Dengan 2 Sensor: Proyek ini merupakan peningkatan dari proyek saya sebelumnya "Termometer Logging DIY". Ini mencatat pengukuran suhu ke kartu micro SD.Perubahan perangkat kerasSaya menambahkan sensor suhu DS18B20 ke modul jam waktu nyata, di mana ada
Arduino Date/Time Plotting/Logging Menggunakan Millis() dan PfodApp: 11 Langkah
Arduino Date/Time Plotting/Logging Menggunakan Millis() dan PfodApp: Tidak diperlukan pemrograman Arduino atau Android. Modul RTC dan GPS juga didukung. Koreksi otomatis untuk zona waktu, penyimpangan RTC, dan detik kabisat GPS yang hilangPendahuluanTutorial ini menunjukkan cara menggunakan mili Arduino Anda( ) stempel waktu untuk memplot data
Logging Data Jarak Jauh Akurasi Tinggi Menggunakan Multimeter/Arduino/pfodApp: 10 Langkah (dengan Gambar)
Pencatatan Data Jarak Jauh Akurasi Tinggi Menggunakan Multimeter/Arduino/pfodAplikasi: Diperbarui 26 April 2017Revisi sirkuit dan papan untuk digunakan dengan meter USB 4000ZC.Tidak diperlukan pengkodean Android Instruksi ini menunjukkan kepada Anda bagaimana mengakses berbagai pengukuran akurasi tinggi dari Arduino Anda dan juga mengirimkannya dari jarak jauh untuk login dan