#はじめに
スマートホームに欠かせないのが環境センサーのデータ収集です。自宅リビングの環境では、Project Linkingの環境センサーを設置して温湿度と照度のデータを収集しています。
今回は取得したデータをNode-REDからElasticsearchに登録する方法をご紹介します。
#前提環境
- 環境センサー
- Tukeru TH (温度、湿度)
- Sizuku Lux (照度)
- 収集機器
- Raspberry Pi 4B (RAM:4GB)
- ソフトウェア
- Raspbian (Buster)
- Node-RED v1.0.3 + node-red-contrib-linking-device
- Elasticsearch + Kibana (Raspbian buster でElastic Stack 7.5.1 を動かす)
#Node-REDで環境センサーの情報を受信する
Linkingデバイスの利点は場所の制約が緩いというところでしょう。他の環境センサーも試したのですが、USBのタイプだと熱を貰って正確な値が出なかったり、設置したい場所によっては本体も移動するなど、大掛かりな作業が発生します。USBケーブルの見栄えも良くないです。
電池駆動で電池切れをチェックする必要はありますが、メリットの部分が非常に大きいと感じています。
Linkingデバイスから情報を取得するノードのセットアップは「オススメ！1600円の無線(BLE)温度センサーをRaspberry Pi3 + node-redで活用する」を参考にさせていただきました。
「linking-scanner」ノードは、インジェクトノードのように利用できるようです。
以下のように、30秒ごとにElasticsearchへデータ投入するフローを作成しました。
手前味噌ですが「Elasticsearch」サブフローは、別記事「Node-REDでのElasticsearch活用法」を参考にしてください。
書き出したフローのJSONは以下です。
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事前のindex作成やsetting/mappingはしていません。
宣伝するわけではないですが、Elasticsearchのデータ操作にNode-REDは非常に相性が良いです。
#Kibanaで可視化する
データが蓄積されていくと、Kibanaでの可視化もできます。
#おわりに
今回は環境センサーからのBLE BeaconのデータをRaspberry Pi 4B上のElasticsearchへ格納するまでを記事にしました。温度湿度照度が取れれば、完全自動の家電制御も夢ではないですね！
Elasticsearchにデータを入れるメリットとしては、時系列クエリが多様である事です。
照度は変化のあるもので、特定期間の平均値が欲しいですし、エアコン制御も室温が上がってきているのか、下がってきているのかの判断ができれば、もっと賢い制御ができると思います。
例えば、日没後に室温が下がってきているのであれば、閾値を少し超えていても冷房を入れないなど。人間のような判断がしやすいと思います。