Armadillo-IoT G3L:データをMQTTで送信してAWSで可視化してみた

at_yukari.hara

2020年2月27日 8時35分

Armadillo-IoT G3Lを使って、データをAWSに送信してkibanaで可視化してみました。

Kibanaとは？

Kibana は、ログと時系列の分析、アプリケーションのモニタリング、オペレーショナルインテリジェンスのユースケースに使われる、
オープンソースのデータの視覚化および調査ツールです。
参考：AWS-Kibana

環境

・Armadillo-IoT G3L(ネットワーク接続有)
　-AWSのアカウントが必要です。
　-ArmadilloをAWSのIoTcoreへの登録が必要です。
　　(今回は下記サイトを参考にAWSのIoTCoreにArmadilloを登録させていただきました。)
　　参考：[メモ] Raspberry PiをAWS IoTに接続する (とりあえずGUIで)

手順

1.必要なパッケージをインストールします

・必要なパッケージをインストールします。

[armadillo ~]# apt-get update
[armadillo ~]# apt-get install python3
[armadillo ~]# apt-get install python3-pip
[armadillo ~]# pip3 install AWSIoTPythonSDK

2.MQTTTを送信するプログラムを作成します。

以下のコードをpublish.pyという名前で保存します。

import subprocess as sub
import random
import json
import time
from datetime import datetime
 
# Import SDK packages
from AWSIoTPythonSDK.MQTTLib import AWSIoTMQTTClient
 
def support_datetime_default(o):
    if isinstance(o, datetime):
        return o.isoformat()
 
def get_data():
 
    sensor = {}
    sensor['temp'] = random.randint(20,30) #今回はテスト用でデータをランダムに生成しています。
 
    message = {}
    message['timestamp'] = datetime.now()
    message['sensor'] = sensor
    messageJson = json.dumps(message, default=support_datetime_default)
 
    return messageJson
 
def main():
    #while True:
        # For certificate based connection
        myMQTTClient = AWSIoTMQTTClient("myClientID")
        myMQTTClient.configureEndpoint("AWSIoTエンドポイント", 8883)
        myMQTTClient.configureCredentials("[AmazonRootCA1.pemのPATH]", "[pprivate.pem.keyのPATH]", "[certificate.pem.crtのPATH]")
        myMQTTClient.configureOfflinePublishQueueing(-1)  # Infinite offline Pubblish queueing
        myMQTTClient.configureDrainingFrequency(2)  # Draining: 2 Hz
        myMQTTClient.configureConnectDisconnectTimeout(10)  # 10 sec
        myMQTTClient.configureMQTTOperationTimeout(5)  # 5 sec
 
        myMQTTClient.connect()
        while True:
            messageJson = get_data()
            myMQTTClient.publish("myTopic", messageJson, 1)
            time.sleep(1)
        myMQTTClient.disconnect()
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

AWS側の設定

1.Elasticsearch Serviceのドメインの作成

下記サイトを参考にElasticsearch Serviceのドメインの作成をしてkibanaにアクセスするところまで行います。
参考：Kibanaの使い方〜環境準備〜【Amazon Elasticsearch Service】

※ドメインが作成されるまで約10分かかります

2.IoTCoreのルールの作成

IoTCore→ACT→ルール→作成
　-名前：任意
　-ルールクエリステートメント：SELECT * FROM 'myTopic'
　-アクション：Amazon Elasticsearch Service にメッセージを送信する
　　　　[ドメイン]先ほど作成したドメインを選択
　　　　[ID]${newuuid()}
　　　　[索引]timestamp
　　　　[タイプ]timestamp
　　　　[ロール]新しいロールの作成

確認

1.Armadilloでpublish.pyを実行する

# python3 publish.py

2.kibanaで確認する

kibana→index pattern→Create index pattern
　[Index pattern]timestamp*
　→Next step 　[Custom index pattern ID]timestamp 　Create index pattern

3.visualizationの作成

Visualize→New Visualization→Area
　[Index pattern]timestamp*
　[Y-Axis]Aggregation:Average
　　　　　Field:sensor.temp

　[X-Axis]Aggregation:Date Histogram
　　　　Field:timestamp

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