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RaspberryPiでセンサーデータの可視化(1) InfluxDBとGrafanaを使う。

Last updated at 2023-01-25Posted at 2022-05-26

やったこと

・センサーデータ等の時系列データをGrafanaで可視化してダッシュボードにする。

最終的な画面のイメージ

システムの構成

今回RaspberryPiだけで完結させたいので、下記をすべてRaspberryPi上で構成。

センサー値：ランダムに値を生成(ハードウエアの準備を省略するため)
influx + Grafana

ハードウエア

RaspbrryPi 3
　※以下、ラズパイで実行する。

InfluxDB準備

インストール　Influxdbのリポジトリを登録します。

インストールと設定

# ソースの設定
wget -qO- https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
source /etc/os-release
echo "deb https://repos.influxdata.com/debian $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list

# インストール
sudo apt update
sudo apt install influxdb

# サービスの起動設定
sudo systemctl unmask influxdb.service
sudo systemctl start influxdb
sudo systemctl enable influxdb.service

ターミナルでinfluxコマンドを入力するとでInfluxDBの操作ができます。

InfluxDB初期設定

今回の為に下記の様なデータベースを作成します。
※必要に応じて変更してください。
・データベース名：sensor_test
・ユーザー：test01_user
・パスワード：test01_pass

influxDBのシェルを起動

influx

続けて、">"（大なり記号）にの後に"create"コマンド等を入力します。

> create database sensor_test
> use sensor_test
Using database test01
> create user test01_user with password 'test01_pass' with all privileges
> grant all privileges on sensor_test to test01_user
> show users
 #userとadminの確認
> exit
 #influxコマンドを終了。

センサーデータ生成と登録

　今回は値をランダムに生成してInfluxDBに登録する。

ライブラリインストール

InfluxDBへの書き込み：InfluxDB-Pythonライブラリを使う。
Pythonで周期的に何かを実行する：scheduleライブラリを使う。
乱数の生成：randomモジュール(python標準ライブラリ)

ライブラリーのインストール

pip install influxdb
pip install schedule

データ生成＆登録コード

import influxdb
import schedule
import datetime
import sys, time
import random

# dbへのアクセス
influx = influxdb.InfluxDBClient(
    host='localhost',
    port=8086,
    database='sensor_test',
    username='test01_user',
    password='test01_pass'
)

device_id='sensor01'

def get_data():
    #センサー値をランダムに生成
    humidity=random.uniform(40, 100)
    temperature=random.uniform(20, 42)
    battery=random.uniform(0, 100)
    data = {}
    data['temperature'] = temperature
    data['humidity'] = humidity
    data['battery'] = battery
    return data

def write_to_influxdb(data):
    json_body = [{
        'measurement': 'sensor',
        'tags': {'macaddr': device_id},
        'time': datetime.datetime.utcnow(),
        'fields': data
    }]
    influx.write_points(json_body)

def on_minute():
    print('on_minute')
    try:
        data = get_data()
        print(data)
        write_to_influxdb(data)
    except KeyboardInterrupt:
        print("intrrupted Ctrl-C")
        sys.exit(1)

def main():
    try:
        schedule.every(10).seconds.do(on_minute)
        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        print("intrrupted Ctrl-C")
        time.sleep(1)
        print("Process end")
        time.sleep(1)
if __name__=='__main__':
    main()

データ内容の確認

$ influx
Connected to http://localhost:8086
> USE sensor_test
Using database sensor_test
> SELECT * FROM sensor

Grafanaで可視化

前手順でinfluxDBに一定時間データを蓄積したらGrafanaで可視化してみる。
詳細な手順はこのリンクが大変わかりやすいため、それにならって実施。

Grafanaのインストール

# ソースの設定
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list

# インストール
sudo apt update
sudo apt install grafana

# サービスの起動設定
sudo systemctl unmask grafana-server.service
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server.service