Visualizando a pressão barométrica e a temperatura usando Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 e AWS: 8 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:36

É um projeto simples capturar a pressão barométrica e a temperatura usando o DPS 422. da Infineon. É difícil rastrear a pressão e a temperatura ao longo de um período de tempo. É aqui que a análise entra em cena, o insight sobre a mudança na pressão e temperatura ao longo de um período de tempo pode ajudar na detecção de falhas e na realização de manutenção preditiva.

A atração para fazer este projeto é o uso do sensor de pressão de nível industrial da Infineon e obter a visão das medições usando o Amazon QuickSight.

Etapa 1: Hardware

S2GO PRESSURE DPS422:

Este é um sensor de pressão barométrica absoluta. É um sensor de nível industrial com precisão relativa ± 0,06 hPa. E com precisão de temperatura de ± 0,5 ° C.

MEU ADAPTADOR IOT:

Meus adaptadores IoT são gateways para soluções de hardware externo como Arduino e Raspberry PI, que são plataformas de hardware IoT populares. Tudo isso permite a avaliação e o desenvolvimento mais rápidos do sistema IoT.

Kit de relaxamento XMC4700:

Kit de avaliação do microcontrolador XMC4700; Hardware compatível com escudos Arduino ™ de 3,3 V e 5 V

NodeMCU ESP8266:

NodeMCU é uma plataforma de IoT de código aberto. Inclui firmware executado no ESP8266WiFi SoC da Espressif Systems e hardware baseado no módulo ESP-12.

Etapa 2: Arquitetura da Solução

Amazon webservices fornece o serviço MQTT para conectar os dispositivos à nuvem. O modelo MQTT funciona essencialmente com base no princípio de publicar-assinar. O dispositivo, que é o sensor DPS310, neste caso, atua como um editor que publica a pressão e a temperatura para o serviço principal AWS IOT, que atua como um assinante. A mensagem recebida é encaminhada para o Amazon Kinesis Delivery Stream usando o conjunto de regras básicas do AWS IoT. O Delivery Stream está configurado para entregar a mensagem ao cluster Amazon Redshift. Amazon Redshift é o serviço de armazenamento de dados fornecido pela AWS. Os dados recebidos, ou seja, pressão e temperatura, juntamente com o carimbo de data / hora, são adicionados à tabela do cluster. Agora, o Amazon QuickSight, a ferramenta de inteligência de negócios fornecida pela AWS, entra em cena, convertendo os dados no cluster redshift em representação visual para obter uma visão dos dados.

Etapa 3: Software

O código-fonte do NodeMCU ESP8266 pode ser encontrado aqui:

Etapa 4: AWS IOT Core Configuration

1. Crie a coisa no núcleo AWS IOT.
2. Crie o certificado e anexe-o à coisa criada.
3. Crie a nova política e anexe-a ao objeto.
4. Agora crie uma regra.
5. Escolha Enviar uma mensagem para um stream do Amazon Kinesis Firehose.

Etapa 5: Configuração do fluxo de entrega Kinesis Firehose

1. Clique em Criar fluxos de entrega
2. Selecione a fonte como Direct PUT ou outras fontes
3. Desative a transformação do registro e a conversão do formato do registro.
4. Selecione o destino como Amazon Redshift.
5. Preencha os detalhes do cluster.
6. Como a mensagem do DPS deve ser gerada no formato JSON, o comando de cópia deve ser alterado de acordo. Na caixa de opções COPY, digite JSON ‘auto’. Além disso, como vamos usar a compactação GZIP, o mesmo precisa ser mencionado na caixa de opções.
7. Habilite a compressão S3 como GZIP inorder para reduzir o tempo de transferência (opcional)
8. Revise a entrega Firehose e clique em Criar fluxo de entrega

Etapa 6: configuração do Amazon Redshift

1. Comece com o identificador do cluster, nome do banco de dados, usuário mestre e senha.
2. Selecione o tipo de nó como dc2.large, clustertype como multinó se desejar incorporar nós de computação separados. Mencione o número de nós de computação se o tipo de cluster multinó selecionado.
3. Continue e inicie o cluster.
4. Acesse o editor de consultas e crie a tabela dps_info.

Regra de entrada do grupo de segurança para Redshift

1. Por padrão, o redshift restringe as conexões de entrada por meio do grupo de segurança VPC.
2. Adicione a regra de entrada para o redshift para permitir que o Redshift se conecte a outros serviços, como QuickSight.

Etapa 7: Amazon QuickSight

1. Na lista de serviços, selecione Amazon QuickSight. Se você for um usuário pela primeira vez, o QuickSight é gratuito para uso por 60 dias e cobrado a partir de então.
2. Depois de configurar a conta com sucesso, clique em nova análise no painel.
3. Dê o nome à sua análise.
4. Selecione a fonte de dados Redshift na lista fornecida.
5. Escolha o banco de dados Spice para armazenar os dados. Este é o banco de dados na memória fornecido pelo QuickSight.
6. Além disso, você pode escolher programar a atualização dos dados no SPICE.
7. Adicione os campos obrigatórios para análise.
8. Publique o painel da opção de compartilhamento. Conceda o acesso necessário a outros usuários para visualizar o painel.