Spark CoreにはデフォルトでTinkerファームウェアがインストールされています。前回はAndroidなどのTinkerアプリなどから操作するために使いました。TinkerファームウェアはArduinoのFirmataファームウェアと異なり、インターネット上のSpark Cloudを経由して通信します。そのため直接ホストマシンと接続する必要がありません。リモートにあるSpark CoreをREST APIなどから操作することができます。自分のクラウド上の仮想マシンからNode.jsのプログラムを実行することも可能です。
ブレッドボードとLEDの準備
Spark-Core-LEDを参考にしてブレッドボードにLEDと抵抗を配線します。
D0のGPIOを使ってLチカします。
spark-cli
spark-cliを自分のクラウド上にデプロイしてSpark CoreをLチカしてみます。
Dockerコンテナの用意
適当なクラウドに仮想マシンとDockerをインストールしてプロジェクトを作成します。今回はIDCFクラウドの仮想マシンを使いました。最初にプロジェクトを作成します。
$ mkdir ~/docker_apps/spark_apps/my-spark-cli
$ cd !$
spark-cliはグローバルインストールするので、package.jsonには依存パッケージとして定義しません。
{
"name": "my-spark-cli",
"version": "0.0.1",
"private": true
}
Dockerfileを作成してイメージをビルドします。ベースイメージにはgoogle/nodejs-runtimeを指定します。
$ cat <<EOF > Dockerfile
FROM google/nodejs-runtime
RUN npm install -g spark-cli
ENTRYPOINT ["/bin/bash"]
EOF
$ docker pull google/nodejs-runtime
$ docker build -t my-spark-cli .
$ docker run --rm --name spark-cli -it my-spark-cli
ログイン
CLIを使ってSpark Cloudにログインします。テンポラリのaccess_tokenを取得できるので以下の操作で使います。
$ spark cloud login
Could I please have an email address? ma6ato@gmail.com
and a password? *********
Got an access token! xxx
logged in! { '0': 'xxx' }
Using the setting "access_token" instead
CLIからLチカ
spark cloud listを実行すると接続しているSpark Coreの一覧を取得できます。xxxのところに実際にはdevice_idが入っています。
$ spark cloud list
Checking with the cloud...
Retrieving cores... (this might take a few seconds)
ninja_mighty (xxx) is online
Functions:
int digitalread(String args)
int digitalwrite(String args)
int analogread(String args)
int analogwrite(String args)
このデバイスで使える関数の一覧が表示されます。digitalwriteを使いLチカしてみます。
D0のLEDを点灯(HIGH)します。成功すると1が返ります。
$ spark call ninja_mighty digitalwrite D0,HIGH
1
D0のLEDを消灯(LOW)します。
$ spark call ninja_mighty digitalwrite D0,LOW
１
REST APIからLチカ
spark-cliで確認した{access_token}と{device_id}を使ってREST APIを試してみます。
D0のLEDを点灯(HIGH)します。
$ curl https://api.spark.io/v1/devices/{device_id}/digitalwrite \
-d access_token={access_token} \
-d params=D0,HIGH
{
"id": "xxx",
"name": "ninja_mighty",
"last_app": null,
"connected": true,
"return_value": 1
}
D0のLEDを消灯(LOW)します。
$ curl https://api.spark.io/v1/devices/{device_id}/digitalwrite \
-d access_token={access_token} \
-d params=D0,LOW
{
"id": "53ff6d066667574821362467",
"name": "ninja_mighty",
"last_app": null,
"connected": true,
"return_value": 1
}
Cylon.jsでLチカ
Cylon.jsのcylon-sparkアダプタを使い、Node.jsのプログラムからLチカします。
Dockerコンテナの用意
Dockerをインストールした仮想マシンにプロジェクトを作成します。
$ mkdir ~/docker_apps/spark_apps/led-blinking
$ cd !$
package.jsonに必要なパッケージを定義します。
{
"name": "spark-led-blinking",
"version": "0.0.1",
"private": true,
"dependencies": {
"cylon-spark": "0.18.0"
},
"scripts": {"start": "node app.js"}
}
app.jsのメインプログラムを書きます。access_tokenとdevice_idはDokerコンテナの起動時に環境変数として渡します。
var Cylon = require('cylon');
Cylon.robot({
connections: {
spark: { adaptor: 'spark',
accessToken: process.env.ACCESS_TOKEN,
deviceId: process.env.DEVICE_ID
}
},
devices: {
led: { driver: 'led', pin: 'D0'}
},
work: function(my) {
every((1).second(), function() {my.led.toggle()});
}
}).start();
Dockerfileを作成してイメージをビルドします。
$ echo FROM google/nodejs-runtime > Dockerfile
$ docker pull google/nodejs-runtime
$ docker build -t spark-led-blinking .
Lチカの実行
Dockerコンテナを起動します。{device_id}はspike-cliで取得した値と同じですが、{access_token}の値はテンポラリのようです。Spark Buildにログインして、Settingsメニューからアクセストークンを確認します。
{device_id}もSpark BuildのCoresメニューから確認できます。
docker runの-eフラグに{access_token}と{device_id}を指定してコンテナを起動します。package.jsonのscriptsディレクティブに指定したapp.jsを実行してLチカが始まります。
$ docker run --rm --name led-blinking \
-e ACCESS_TOKEN={access_token} \
-e DEVICE_ID={device_id} \
-it spark-led-blinking
> spark-led-blinking@0.0.1 start /app
> node app.js
I, [2015-03-02T05:03:37.022Z] INFO -- : [Robot 57708] - Initializing connections.
I, [2015-03-02T05:03:37.229Z] INFO -- : [Robot 57708] - Initializing devices.
I, [2015-03-02T05:03:37.232Z] INFO -- : [Robot 57708] - Starting connections.
I, [2015-03-02T05:03:38.186Z] INFO -- : [Robot 57708] - Starting devices.
I, [2015-03-02T05:03:38.186Z] INFO -- : [Robot 57708] - Working.