Visualisierung von Luftdruck und Temperatur mit Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 und AWS. - Gunook

2025 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2025-01-23 12:52

Es ist ein einfaches Projekt, den Luftdruck und die Temperatur mit dem DPS 422 von Infineon zu erfassen. Es wird umständlich, den Druck und die Temperatur über einen bestimmten Zeitraum zu verfolgen. Hier kommt die Analytik ins Spiel. Der Einblick in die Veränderung von Druck und Temperatur über einen bestimmten Zeitraum kann bei der Erkennung von Fehlern und bei der Durchführung einer vorausschauenden Wartung helfen.

Die Attraktion für dieses Projekt ist die Verwendung von industrietauglichen Drucksensoren von Infineon und die Erkenntnisse aus den Messungen mit Amazon QuickSight.

Schritt 1: Hardware

S2GO DRUCK DPS422:

Dies ist ein absoluter barometrischer Drucksensor. Es handelt sich um einen industrietauglichen Sensor mit einer relativen Genauigkeit von ±0,06 hPa. Und mit einer Temperaturgenauigkeit von ±0,5°C.

MEIN IOT-ADAPTER:

Meine IoT-Adapter sind Gateways zu externen Hardwarelösungen wie Arduino und Raspberry PI, die beliebte IoT-Hardwareplattformen sind. All dies ermöglicht die schnellste Evaluierung und Entwicklung von IoT-Systemen.

XMC4700 Relax-Kit:

XMC4700 Mikrocontroller-Evaluierungskit; Hardwarekompatibel mit 3.3V und 5V Arduino™ Shields

KnotenMCU ESP8266:

NodeMCU ist eine Open-Source-IoT-Plattform. Es enthält Firmware, die auf dem ESP8266WiFi-SoC von Espressif Systems läuft, und Hardware, die auf dem ESP-12-Modul basiert.

Schritt 2: Lösungsarchitektur

Amazon Webservices stellt den MQTT-Dienst bereit, um die Geräte mit der Cloud zu verbinden. Das MQTT-Modell arbeitet im Wesentlichen nach dem Prinzip Publish-Subscribe. Das Gerät, das in diesem Fall der DPS310-Sensor ist, fungiert als Herausgeber, der den Druck und die Temperatur an den AWS IOT-Kerndienst veröffentlicht, der als Abonnent agiert. Die empfangene Nachricht wird mithilfe des AWS IoT-Kernregelsatzes an den Amazon Kinesis Delivery Stream weitergeleitet. Der Delivery Stream ist so konfiguriert, dass er die Nachricht an den Amazon Redshift-Cluster übermittelt. Amazon Redshift ist der von AWS bereitgestellte Data Warehousing-Service. Die empfangenen Daten, d. h. Druck und Temperatur, werden zusammen mit dem Zeitstempel zur Clustertabelle hinzugefügt. Jetzt kommt Amazon QuickSight, das von AWS bereitgestellte Business-Intelligence-Tool, ins Bild, das die Daten im Redshift-Cluster in eine visuelle Darstellung umwandelt, um Einblicke in die Daten zu gewinnen.

Schritt 3: Software

Quellcode für NodeMCU ESP8266 finden Sie hier:

Schritt 4: AWS IOT Core-Konfiguration

1. Erstellen Sie das Ding auf dem AWS IOT-Kern.
2. Erstellen Sie das Zertifikat und hängen Sie es an das erstellte Ding an.
3. Erstellen Sie die neue Richtlinie und hängen Sie sie an das Ding an.
4. Erstellen Sie nun eine Regel.
5. Wählen Sie Nachricht an einen Amazon Kinesis Firehose-Stream senden.

Schritt 5: Konfiguration des Kinesis Firehose Delivery Streams

1. Klicken Sie auf Lieferströme erstellen
2. Quelle als Direct PUT oder andere Quellen auswählen
3. Deaktivieren Sie die Datensatztransformation und die Konvertierung des Datensatzformats.
4. Wählen Sie das Ziel als Amazon Redshift aus.
5. Geben Sie die Clusterdetails ein.
6. Da die Nachricht vom DPS im JSON-Format generiert werden soll, sollte der Kopierbefehl entsprechend geändert werden. Geben Sie im Feld KOPIEREN-Optionen JSON „auto“ein. Da wir die GZIP-Komprimierung verwenden werden, muss dies auch im Optionsfeld erwähnt werden.
7. Aktivieren Sie die S3-Komprimierung als GZIP, um die Übertragungszeit zu verkürzen (Optional)
8. Überprüfen Sie die Firehose-Lieferung und klicken Sie auf Create Delivery Stream

Schritt 6: Amazon Redshift-Konfiguration

1. Beginnen Sie mit der Cluster-ID, dem Datenbanknamen, dem Hauptbenutzer und dem Kennwort.
2. Wählen Sie Node type als dc2.large, clustertype als multinode, wenn Sie separate Rechenknoten einbinden möchten. Erwähnen Sie die Anzahl der Rechenknoten, wenn der Clustertyp mit mehreren Knoten ausgewählt ist.
3. Fahren Sie fort und starten Sie dann den Cluster.
4. Gehen Sie zum Abfrageeditor und erstellen Sie die Tabelle dps_info.

Regel für eingehende Sicherheitsgruppen für Redshift

1. Standardmäßig schränkt Redshift eingehende Verbindungen über die VPC-Sicherheitsgruppe ein.
2. Fügen Sie die eingehende Regel für Redshift hinzu, damit Redshift eine Verbindung zu anderen Diensten wie QuickSight herstellen kann.

Schritt 7: Amazon QuickSight

1. Wählen Sie aus der Liste der Dienste Amazon QuickSight aus. Wenn Sie zum ersten Mal Benutzer sind, ist QuickSight 60 Tage lang kostenlos und danach kostenpflichtig.
2. Klicken Sie nach erfolgreicher Einrichtung des Kontos im Dashboard auf Neue Analyse.
3. Geben Sie Ihrer Analyse einen Namen.
4. Wählen Sie Redshift-Datenquelle aus der angegebenen Liste aus.
5. Wählen Sie die Gewürzdatenbank zum Speichern der Daten. Dies ist die von QuickSight bereitgestellte In-Memory-Datenbank.
6. Sie können zusätzlich die Aktualisierung der Daten in SPICE planen.
7. Fügen Sie die erforderlichen Felder für die Analyse hinzu.
8. Veröffentlichen Sie das Dashboard über die Freigabeoption. Gewähren Sie anderen Benutzern den erforderlichen Zugriff, um das Dashboard anzuzeigen.