Opciones sencillas de registro de IoT para principiantes

Si un sensor de temperatura toma una medida en el bosque pero no hay nadie cerca para leerlo, ¿hace calor? 

Si tiene un proyecto que recopila datos, es posible que tenga motivos para publicarlo en línea. Poder leer sus datos desde cualquier lugar tiene sus ventajas, después de todo, y también es clave para construir sistemas interconectados más inteligentes. Además, puedes decirle a los extraños la humedad en tu sala de descanso mientras estás en el pub y quedarán realmente impresionados.

Sin embargo, dar el salto al Internet de las cosas puede ser abrumador, ya que hay muchos servicios y opciones que compiten entre sí, desde los básicos hasta los industriales disponibles. Hoy, echamos un vistazo a dos opciones para registrar datos en línea que son accesibles para los principiantes.

COSAS CLAVE PARA BUSCAR

Al intentar encontrar una plataforma de registro en línea, hay algunas cosas a considerar. La facilidad de uso es una consideración primordial, ya que aquellos que simplemente se mojan los pies con el Internet de las cosas no necesitan asustarse por la complejidad. Todo lo que implique la compilación de bibliotecas oscuras o la creación de bases de datos complejas está descartado. Además, el costo también es un factor. Las suscripciones caras son un desaliento para aquellos que desean principalmente incursionar. Para este artículo, hemos seleccionado dos opciones que tienen un buen conjunto de funciones y una barra de entrada baja para principiantes.

IOTPLOTTER

IOTPlottter graficará sus datos de una manera atractiva, todo con un mínimo de esfuerzo.

Para muchos proyectos de IoT, el objetivo es obtener un montón de sensores, monitorear la salida y hacer algunos gráficos. Si ese es su caso de uso, IOTPlotter , como su nombre indica, puede ser la herramienta para ti. De uso gratuito, es perfecto para el registro discreto de datos numéricos.

Para usar IOTPlotter, es necesario crear un feed , que generalmente correspondería a un solo dispositivo. Este feed puede contener varios gráficos, pertenecientes a diferentes sensores o datos. Escribir en un feed es fácil, se logra más fácilmente a través del código Python o cualquier otra plataforma capaz de realizar una solicitud HTTP básica. Para evitar que intrusos aleatorios realicen cambios no autorizados, un feed está protegido por una clave API que se requiere para enviar datos y realizar solicitudes. Si bien de ninguna manera es una medida de seguridad de alto nivel, es más que suficiente para el proyecto de bricolaje promedio.

Algunas otras características hacen que IOTPlotter sea un poco más útil. Es posible combinar múltiples fuentes de datos en un solo gráfico y también exportar automáticamente gráficos en formato PNG para uso externo. Esto es particularmente aplicable a situaciones en las que es posible que desee mostrar los datos en un sitio web externo o en una aplicación de teléfono móvil. También hay opciones de privacidad que le permiten cerrar su feed para que sea solo para sus ojos. Quizás la única característica que puede perderse en este nivel es la exportación de datos; no hay una manera fácil de escupir un archivo CSV de todos los datos recopilados hasta la fecha.

La documentación del servicio es sucinta , ¡apenas dos páginas! Aquellos con experiencia básica en Python pueden iniciar sesión en media hora, incluido el registro inicial. Si sus aplicaciones se desvían hacia las más poderosas, hay límites de tarifas a considerar, y como servicio gratuito, no viene con las mismas garantías que una oferta comercial completa. Pero si está trabajando en ese nivel, es probable que IOTPlotter no sea la solución para usted de todos modos.

HOJAS DE CÁLCULO DE GOOGLE


Google Sheets no crea gráficos automáticamente para ti, por lo que tendrás que configurarlo tu mismo. Sin embargo, todos sus datos están allí en un formato conveniente para procesar números más adelante.

Si tus necesidades de registro son más serias, y tiene diseños para hacer algunos cálculos importantes en el camino, querrá concentrarse en almacenar sus datos en un formato accesible. Ponerlo en una hoja de cálculo es una excelente manera de hacerlo, y Google Sheets es una excelente plataforma en línea para ese propósito. Cuando todo lo que necesita es manejar la creación, lectura, actualización y eliminación de registros, lo llamamos una aplicación CRUD. Si bien es más común usar una base de datos completa, para muchas aplicaciones, Google Sheets es lo suficientemente potente y requiere mucho menos trabajo para configurarlo. Como beneficio adicional, ya está configurado para acceder desde cualquier lugar y también se puede compartir fácilmente con otros.

Como hoja de cálculo, tiene total flexibilidad para escribir datos de la forma que desee. Sin embargo, esto también significa que hay un poco más de complejidad al escribir en Google Sheets. También se requiere autorización a través de OAuth 2 y la Consola API de Google. No es tan fácil como trabajar con IOTPlotter, pero aún así se puede lograr en unas pocas horas para el usuario promedio. Estos requisitos significan que, en general, es más fácil trabajar con Google Sheets usando una computadora, como una Raspberry Pi, en lugar de un microcontrolador. [Greg Baugues] tiene una gran guía para hacer el trabajo para aquellos que trabajan en Python. Sin embargo, es posible utilizar soluciones alternativas para realizar el trabajo en una plataforma más ligera. Como demuestra [Shishir Dey], es posible enviar a Google Sheets con una solicitud HTTP con la ayuda de un pequeño script.

La ventaja de este método es que exportar datos para un análisis posterior es trivial. Simplemente haciendo clic en "Archivo > Descargar" proporciona una variedad de opciones, incluido CSV, para exportar. Esto permite que los datos se utilicen en software como MATLAB u otros lenguajes de programación, lo que le permite ejecutar estadísticas y generar gráficos hasta que las vacas regresen a casa. Requiere un poco más de trabajo preliminar, pero para proyectos científicos, esta flexibilidad es clave para obtener buenos resultados a partir de los datos.

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