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<title>Visoar</title>
<updated>2020-04-03T03:48:21.014Z</updated>
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<subtitle>「生命在于折腾」</subtitle>
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<rights>All rights reserved 2020, Visoar</rights>
<entry>
<title type="html"><![CDATA[给你吃灰的树莓派找点活（是的，又一个温湿度监测）]]></title>
<id>https://visoar.top/post/gei-ni-chi-hui-de-shu-mei-pai-zhao-dian-huo-shi-de-you-yi-ge-wu-lian-wang-wen-shi-du-jian-ce/</id>
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</link>
<updated>2020-02-05T09:02:29.000Z</updated>
<summary type="html"><![CDATA[<p>很多同学的树莓派，买之前计划了很多使用场景，然而买回来以后折腾了几次，就默默放在那吃灰了。</p>
<p>所以，这篇文章就是来尝试给你的树莓派找点活干的。当然，也可能成为一些同学入手 pi 的原因。吃灰——永远在循环...</p>
]]></summary>
<content type="html"><![CDATA[<p>很多同学的树莓派，买之前计划了很多使用场景，然而买回来以后折腾了几次，就默默放在那吃灰了。</p>
<p>所以，这篇文章就是来尝试给你的树莓派找点活干的。当然，也可能成为一些同学入手 pi 的原因。吃灰——永远在循环...</p>
<!-- more -->
<figure data-type="image" tabindex="1"><img src="https://visoar.top/post-images/15759680281029.jpg" alt="-w300" loading="lazy"></figure>
<h2 id="准备">准备</h2>
<h3 id="硬件">硬件</h3>
<p>树莓派（就不配图了）<br>
DHT11 温湿度传感器（可根据自己需要更换）和杜邦线<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15759685855490.jpg" alt="-w300" loading="lazy"></p>
<h3 id="云端配置">云端配置</h3>
<p>云端可以使用任一一家成熟支持 MQTT 标准协议的物联网云平台，如百度天工、阿里IoT、移动OneNET 等。我平时用百度天工（毕竟完善还便宜）比较多，这里就以天工的物联网平台为例了。</p>
<p>注册百度云天工账号并认证 <a href="https://iot.baidu.com/">天工-物联网平台</a>，在左侧「产品服务」-「物联网服务」中，选择「物接入」，开通即可。</p>
<p>随后，进入项目列表，创建一个设备型项目。点项目名称可进入到项目详情页面，点击「新建物模型」。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809061120398.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>填写「名称」、「添加属性」。这里的属性就是我们需要采集的上报的信息，所以这里我加了两个属性：</p>
<pre><code>+ temperature 温度 number类型
+ humidity 湿度 number类型
</code></pre>
<p>创建完物模型，接下来创建物影子。名称自定义即可，这个在后面会用到。对应的物模型选择刚才创建的模型，点击创建即可完成。创建完成后，获取连接信息备用（需要注意的是，连接信息中，key 是仅在生成后显示一次的，请下载保存好）。</p>
<figure data-type="image" tabindex="2"><img src="https://visoar.top/post-images/15809062261288.jpg" alt="" loading="lazy"></figure>
<h3 id="树莓派nodered-准备工作">树莓派NodeRED 准备工作</h3>
<p>树莓派的系统安装这里就不展开了，假定你手上的树莓派是一个完成了系统初始化的版本。<br>
NodeRED 在树莓派中有预置，不过版本太旧了。所以树莓派初始化完成之后第一件事，就是升级 NodeRED。</p>
<p>在「终端」中执行以下命令</p>
<pre><code>bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/node-red/linux-installers/master/deb/update-nodejs-and-nodered)
</code></pre>
<p>按照提示，选择 y 继续安装（需要注意，安装时会同时自动更新 NodeJS）<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15808941092183.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>等待几分钟就安装成功了。随后执行 <code>node-red-start</code> 来启动 NodeRED，启动完成后用浏览器打开<code>http://{your_pi_ip-address}:1880</code> 即可看到 NodeRED 的界面，其中 <code>{your_pi_ip-address}</code> 替换成你树莓派的 IP，在树莓派本机上打开的话也可以直接用 <code>localhost</code> 或者 <code>127.0.0.1</code> 替换。打开后看到如下界面。</p>
<p>如果需要之后树莓派开机启动，可以执行 <code>sudo systemctl enable nodered.service</code>添加 NodeRED 到启动项。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809052821072.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<h2 id="动手">动手</h2>
<h3 id="传感器连接">传感器连接</h3>
<p>我手上的 DHT11 传感器有三个接口，其中<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809743864038.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<ul>
<li>vcc 或 + 接到树莓派的供电</li>
<li>gnd 或 - 接到接地</li>
<li>data 接 GPIO 4（可任一数据口，但需注意修改对应配置里面 Pin 号）<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15759685278899.jpg" alt="-w600" loading="lazy"></li>
</ul>
<h3 id="构建-nodered-流程flow">构建 NodeRED 流程（Flow）</h3>
<p>硬件接好了，回到屏幕上。</p>
<h4 id="第一步安装-dht-读取节点">第一步：安装 DHT 读取节点</h4>
<p>NodeRED 中读取 DHT11 传感数据的节点默认是没有安装的，按以下步骤安装对应节点（Node）<code>node-red-contrib-dht-sensor</code>。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809106647491.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<h4 id="第二步导入-flow">第二步：导入 Flow</h4>
<p>在 NodeRED 中，菜单中选择「导入」。将以下内容贴进去即可生成对应 Flow 。</p>
<pre><code>[{"id":"82b6262e.bf49e8","type":"tab","label":"pi-H/T","disabled":false,"info":""},{"id":"2560d913.ffaba6","type":"rpi-dht22","z":"82b6262e.bf49e8","name":"","topic":"rpi-dht11","dht":"11","pintype":"0","pin":4,"x":340,"y":240,"wires":[["5a42c596.cc8fec"]]},{"id":"85fe1005.4d91b","type":"inject","z":"82b6262e.bf49e8","name":"","topic":"","payload":"","payloadType":"date","repeat":"60","crontab":"","once":false,"onceDelay":0.1,"x":160,"y":240,"wires":[["2560d913.ffaba6"]]},{"id":"59a8a484.1ef38c","type":"debug","z":"82b6262e.bf49e8","name":"","active":false,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"payload","targetType":"msg","x":730,"y":300,"wires":[]},{"id":"5a42c596.cc8fec","type":"change","z":"82b6262e.bf49e8","name":"","rules":[{"t":"move","p":"payload","pt":"msg","to":"payload.reported.temperature","tot":"msg"},{"t":"move","p":"humidity","pt":"msg","to":"payload.reported.humidity","tot":"msg"}],"action":"","property":"","from":"","to":"","reg":false,"x":520,"y":240,"wires":[["59a8a484.1ef38c","e86b6792.1a73c8"]]},{"id":"e86b6792.1a73c8","type":"mqtt out","z":"82b6262e.bf49e8","name":"Send to Cloud","topic":"$baidu/iot/shadow/raspberrypi/update","qos":"0","retain":"false","broker":"451f3b59.7bb104","x":740,"y":240,"wires":[]},{"id":"451f3b59.7bb104","type":"mqtt-broker","z":"","name":"raspberrypi","broker":"a8fcf75.mqtt.iot.gz.baidubce.com","port":"1883","clientid":"raspberrypi","usetls":false,"compatmode":false,"keepalive":"60","cleansession":true,"birthTopic":"","birthQos":"0","birthPayload":"","closeTopic":"","closeQos":"0","closePayload":"","willTopic":"","willQos":"0","willPayload":""}]
</code></pre>
<p>当然，你也可以手动拖拽Node来连接并配置。需要注意的是，上面的配置中，需要选择接线时所选的对应 GPIO Pin 针脚号。</p>
<h4 id="第三步配置mqtt">第三步：配置MQTT</h4>
<p>双击命名为 Send to Cloud 的 MQTT Out 节点，打开如下配置界面。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809734845857.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>添加 MQTT Broker 的时候就用的上前面下载留存的「连接信息」了。对应从里面 copy 填写就可以了。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809736493193.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<h4 id="第四步测试连接结果">第四步：测试连接结果</h4>
<p>点击右上角的部署，就可以看到 MQTT 节点状态变成了已连接。也可以开启 debug 在控制台查看到输出。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809738151509.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>对应云端，也可以进入创建好的物影子，在详情页面看到对应上报的数据（「当前值」列）以及对应时间。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809738946397.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<h4 id="第五步配置云端可视化仪表盘">第五步：配置云端可视化仪表盘</h4>
<p>如果需要历史曲线，可以配置在上报时保存对应数据，将数据存储在 TSDB。<br>
然后就可以用强大的物可视来完成仪表盘的创建了。此步奏和之前教程一致，可翻出来看看，像做 PPT 一样做出来一个大屏。<br>
<img src="https://visoar.top/post-images/15809757647540.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
]]></content>
</entry>
<entry>
<title type="html"><![CDATA[微信小程序中使用 MQTT 协议]]></title>
<id>https://visoar.top/post/wei-xin-xiao-cheng-xu-zhong-shi-yong-mqtt-xie-yi/</id>
<link href="https://visoar.top/post/wei-xin-xiao-cheng-xu-zhong-shi-yong-mqtt-xie-yi/">
</link>
<updated>2019-03-25T03:30:05.000Z</updated>
<summary type="html"><![CDATA[<p>由于小程序的限制，仅允许备案域名通过加密协议连接（https 和 wss）。</p>
<p>刚好，MQTT 的是可以基于 wss 来传输的，所以，在小程序中连接 MQTT 需就可以通过 MQTT over wss 的方式实现。</p>
]]></summary>
<content type="html"><![CDATA[<p>由于小程序的限制，仅允许备案域名通过加密协议连接（https 和 wss）。</p>
<p>刚好，MQTT 的是可以基于 wss 来传输的，所以，在小程序中连接 MQTT 需就可以通过 MQTT over wss 的方式实现。</p>
<!-- more -->
<h3 id="开源库">开源库</h3>
<p>目前支持 MQTT 在微信小程序里使用的库有不少，这里推荐以下两个：</p>
<blockquote>
<p>https://github.com/tennessine/paho.mqtt.wxapp<br>
https://github.com/mqttjs/MQTT.js</p>
</blockquote>
<h3 id="demo">Demo</h3>
<p>于是，基于上面的开源库 paho.mqtt.wxapp 做了个 demo，可以微信扫码体验下。</p>
<figure data-type="image" tabindex="1"><img src="https://img.iotalk.top/Fso5JyIc7njd1NUPUFbOJCW-yOSE" alt="「MQTT 工具」小程序" loading="lazy"></figure>
<p>服务器用了百度云天工的物接入，因为我用的广州区域，就适配了下广州。</p>
<p>你可以自己在天工上创建物接入项目，获取账户密码。</p>
<p>为了方便大家玩耍，这里提供一组测试用的账户和密码（不承诺持久有效）：</p>
<blockquote>
<p>账户：<code>1mvy4n5/iotalk-user</code><br>
密码：<code>pyt1Qoy1QB7YbtOF</code><br>
ClientID：代码中已默认填充（此处无需填写）</p>
</blockquote>
<p>可测试的主题：</p>
<blockquote>
<p>test（pub 与 sub 均已绑定权限）</p>
</blockquote>
<h3 id="截图示例">截图示例</h3>
<figure data-type="image" tabindex="2"><img src="https://img.iotalk.top/FjtSsJ2LX498WYrda-C9YG2URaxX@f_png,q_90" alt="输入鉴权信息，完成登录" loading="lazy"></figure>
<figure data-type="image" tabindex="3"><img src="https://img.iotalk.top/FqSmJXuZBkxp3hko9ofZE8wir9Ye@f_png,q_90" alt="填写主题名称（test为例），完成订阅" loading="lazy"></figure>
<figure data-type="image" tabindex="4"><img src="https://img.iotalk.top/FqSmJXuZBkxp3hko9ofZE8wir9Ye@f_png,q_90" alt="向主题（test）发送消息" loading="lazy"></figure>
<figure data-type="image" tabindex="5"><img src="https://img.iotalk.top/FuKIE31pTgj6xmQiSvcLnofBEMI7@f_png,q_90" alt="查看收到的消息（可配合电脑或其他手机端测试玩耍）" loading="lazy"></figure>
]]></content>
</entry>
<entry>
<title type="html"><![CDATA[动态创建百度云天工物接入（IoT Hub）的设备物影子]]></title>
<id>https://visoar.top/post/dong-tai-chuang-jian-bai-du-yun-tian-gong-wu-jie-ru-iot-hubde-she-bei-wu-ying-zi/</id>
<link href="https://visoar.top/post/dong-tai-chuang-jian-bai-du-yun-tian-gong-wu-jie-ru-iot-hubde-she-bei-wu-ying-zi/">
</link>
<updated>2019-01-28T07:31:28.000Z</updated>
<summary type="html"><![CDATA[<p>本例实现通过百度云函数计算，动态创建天工物接入的设备影子，并返回连接信息（影子的用户名&密码）；并可搭配规则引擎，实现通过MQTT消息创建影子。</p>
]]></summary>
<content type="html"><![CDATA[<p>本例实现通过百度云函数计算，动态创建天工物接入的设备影子，并返回连接信息（影子的用户名&密码）；并可搭配规则引擎，实现通过MQTT消息创建影子。</p>
<!-- more -->
<h2 id="背景">背景</h2>
<p>场景1、天工物接入的设备型，给每个设备影子分配了设备唯一的鉴权信息（MQTT用户名+密码），但设备产线可能不具备针对每个设备烧录独一无二信息的能力。</p>
<p>场景2、设备产线具备每个设备逐一收录的能力，但是需动态获取设备对应影子的连接信息。</p>
<h2 id="方案分析">方案分析</h2>
<p>对场景1，部分情况下可采用物接入（设备型）所提供的组权限（单组鉴权信息最多对应100设备）或者超级权限（可管理所有影子）；但是此方案中鉴权信息一旦泄露，设备的消息就有可能被第三方采集或伪造。所以对设备实际使用环境要求较高，一般仅在设备完全处于安全可控情况下、且对设备信息不做安全要求的情况下。</p>
<p>还有一种思路，设备烧录统一的用于初始化的连接信息（MQTT或HTTP均可），对应所连接的服务调用 API 创建设备影子并返回鉴权信息。设备首次联网时建立连接，上报设备唯一标识作为影子名，并获取设备唯一的鉴权信息，随后断开初始化连接，使用本设备唯一的连接信息连接设备影子，开始正常工作。虽然理论上仍存在鉴权信息泄露的风险，但是泄露后最大风险为伪装建立了一些影子，相对前述风险小了很多。而且还可以针对性的通过校验白名单、加密设备标识（设备有双标识情况下还可以交叉验证）等方式进一步减小风险。</p>
<p>对场景2，设备产线同样，可以在产线系统中实时调用 API 创建影子，并获取影子对应的连接信息以烧入设备。</p>
<h2 id="方案描述">方案描述</h2>
<p>根据以上分析，所以我们需要搭建一个服务（Init Service）用于设备初始化（创建影子、返回鉴权信息）<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bfedyj20rg0c4tct.jpg" alt="方案描述" loading="lazy"></p>
<p>搭建这个服务可以在自己的主机上，也可以使用一些更轻量级的方案，比如比较火爆的 Serveless 方案。百度云提供了 CFC（函数计算），就可以承担这一任务。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bf627j20on082jtd.jpg" alt="请求路径" loading="lazy"></p>
<p>此外，若设备性能较弱，希望裁剪协议支持（如仅支持必须的 MQTT），也可以搭配 IoT Hub + 规则引擎，以 MQTT+CFC 的方式实现。</p>
<h2 id="实现">实现</h2>
<h3 id="函数计算">函数计算</h3>
<p>首先在控制台开通函数计算，创建一个函数。我这里取名叫 <code>creatDevice</code>。</p>
<p>可根据自己的群控选择语言，我一般 Python，所提供的示例 Demo 也是 Python 的。如需运行示例，可上传 zip 包，将 <code>creatDevice.zip</code> 上传上去。</p>
<p>随后配置一下环境变量，如图添加<code>AK</code>和<code>SK</code>，对应填写自己的 AK/SK。<a href="https://cloud.baidu.com/doc/Reference/GetAKSK.html">获取AK/SK </a></p>
<p>![CFC-环境变量](https://本例实现通过百度云函数计算，动态创建天工物接入的设备影子，并返回连接信息（影子的用户名&密码）；并可搭配规则引擎，实现通过MQTT消息创建影子。</p>
<!-- more -->
<h2 id="背景-2">背景</h2>
<p>场景1、天工物接入的设备型，给每个设备影子分配了设备唯一的鉴权信息（MQTT用户名+密码），但设备产线可能不具备针对每个设备烧录独一无二信息的能力。</p>
<p>场景2、设备产线具备每个设备逐一收录的能力，但是需动态获取设备对应影子的连接信息。</p>
<h2 id="方案分析-2">方案分析</h2>
<p>对场景1，部分情况下可采用物接入（设备型）所提供的组权限（单组鉴权信息最多对应100设备）或者超级权限（可管理所有影子）；但是此方案中鉴权信息一旦泄露，设备的消息就有可能被第三方采集或伪造。所以对设备实际使用环境要求较高，一般仅在设备完全处于安全可控情况下、且对设备信息不做安全要求的情况下。</p>
<p>还有一种思路，设备烧录统一的用于初始化的连接信息（MQTT或HTTP均可），对应所连接的服务调用 API 创建设备影子并返回鉴权信息。设备首次联网时建立连接，上报设备唯一标识作为影子名，并获取设备唯一的鉴权信息，随后断开初始化连接，使用本设备唯一的连接信息连接设备影子，开始正常工作。虽然理论上仍存在鉴权信息泄露的风险，但是泄露后最大风险为伪装建立了一些影子，相对前述风险小了很多。而且还可以针对性的通过校验白名单、加密设备标识（设备有双标识情况下还可以交叉验证）等方式进一步减小风险。</p>
<p>对场景2，设备产线同样，可以在产线系统中实时调用 API 创建影子，并获取影子对应的连接信息以烧入设备。</p>
<h2 id="方案描述-2">方案描述</h2>
<p>根据以上分析，所以我们需要搭建一个服务（Init Service）用于设备初始化（创建影子、返回鉴权信息）<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bfedyj20rg0c4tct.jpg" alt="方案描述" loading="lazy"></p>
<p>搭建这个服务可以在自己的主机上，也可以使用一些更轻量级的方案，比如比较火爆的 Serveless 方案。百度云提供了 CFC（函数计算），就可以承担这一任务。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bf627j20on082jtd.jpg" alt="请求路径" loading="lazy"></p>
<p>此外，若设备性能较弱，希望裁剪协议支持（如仅支持必须的 MQTT），也可以搭配 IoT Hub + 规则引擎，以 MQTT+CFC 的方式实现。</p>
<h2 id="实现-2">实现</h2>
<h3 id="函数计算-2">函数计算</h3>
<p>首先在控制台开通函数计算，创建一个函数。我这里取名叫 <code>creatDevice</code>。</p>
<p>可根据自己的群控选择语言，我一般 Python，所提供的示例 Demo 也是 Python 的。如需运行示例，可上传 zip 包，将 <code>creatDevice.zip</code> 上传上去。</p>
<p>随后配置一下环境变量，如图添加<code>AK</code>和<code>SK</code>，对应填写自己的 AK/SK。<a href="https://cloud.baidu.com/doc/Reference/GetAKSK.html">获取AK/SK </a></p>
<figure data-type="image" tabindex="1"><img src="https://img.iotalk.top/0071ouepgy1fyfy5485loj31jj0t8wng.jpg" alt="CFC-环境变量" loading="lazy"></figure>
<h3 id="规则引擎">规则引擎</h3>
<p>配置一个物接入数据型实例（或设备型中创建一个Init影子），创建身份拿到 Init 鉴权信息，我的示例中是给了<code>creatdevice</code>主题发布权限，以及<code>creatdevice/resp</code>主题的订阅权限。</p>
<p>创建一个规则引擎，在<code>实例和主题</code>中选择对应实例，输入主题<code>creatdevice</code>；<br>
在<code>数据目的地</code>中添加一个 函数计算CFC 的目的地，选择刚才创建的函数，并配置「结果转入主题」为<code>creatdevice/resp</code></p>
<p>这样就完成了配置。</p>
<h2 id="测试">测试</h2>
<p>使用 MQTT 客户端，通过 Init 鉴权信息连接 IoT Hub，订阅（Sub）用于接受返回信息的主题 <code>creatdevice/resp</code></p>
<p>向主题 <code>creatdevice</code> 发布（Pub）一条消息，内容为</p>
<pre><code>{
"deviceName": "MAC10A4B9000000",
"description": "device shadow created by re & cfc",
"schemaId": "8093f59e-7df2-4207-a28d-cdfd65999ac4"
}
</code></pre>
<ul>
<li>其中 schemaId 可以通过 API ，也可以在控制台点开物模型详情页，从 URL 中获取。</li>
</ul>
<p>然后就可以在主题 <code>creatdevice/resp</code>中收到鉴权信息。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfyniawfjj20ze0o5k03.jpg" alt="返回鉴权信息" loading="lazy"></p>
<h2 id="改进">改进</h2>
<p>在大多数情况下，设备的描述信息和物模型都是固定的，所以这部分也可以写入环境变量。</p>
<p>如我添加了 <code>defaultSchemaId</code> 和 <code>defaultDescription</code> 的环境变量，就不需要在请求中带上<code>schemaId</code>及<code>description</code>了。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/0071ouepgy1fyfyipyyx1j318i0ax75o.jpg" alt="环境变量" loading="lazy"></p>
<h2 id="本次未做">本次未做</h2>
<p>1、鉴权信息（密码）重置：本示例中，同一影子名若重复发送，则会提示影子已经存在</p>
<p>2、白名单或其他加密或验证方式</p>
<h2 id="附录">附录</h2>
<p><a href="https://github.com/Visoar/creatDeviceShadow_via_CFC_for_Baidu_IoTHub">Github - creatDeviceShadow_via_CFC_for_Baidu_IoTHub</a>/0071ouepgy1fyfy5485loj31jj0t8wng.jpg)</p>
<h3 id="规则引擎-2">规则引擎</h3>
<p>配置一个物接入数据型实例（或设备型中创建一个Init影子），创建身份拿到 Init 鉴权信息，我的示例中是给了<code>creatdevice</code>主题发布权限，以及<code>creatdevice/resp</code>主题的订阅权限。</p>
<p>创建一个规则引擎，在<code>实例和主题</code>中选择对应实例，输入主题<code>creatdevice</code>；<br>
在<code>数据目的地</code>中添加一个 函数计算CFC 的目的地，选择刚才创建的函数，并配置「结果转入主题」为<code>creatdevice/resp</code></p>
<p>这样就完成了配置。</p>
<h2 id="测试-2">测试</h2>
<p>使用 MQTT 客户端，通过 Init 鉴权信息连接 IoT Hub，订阅（Sub）用于接受返回信息的主题 <code>creatdevice/resp</code></p>
<p>向主题 <code>creatdevice</code> 发布（Pub）一条消息，内容为</p>
<pre><code>{
"deviceName": "MAC10A4B9000000",
"description": "device shadow created by re & cfc",
"schemaId": "8093f59e-7df2-4207-a28d-cdfd65999ac4"
}
</code></pre>
<ul>
<li>其中 schemaId 可以通过 API ，也可以在控制台点开物模型详情页，从 URL 中获取。</li>
</ul>
<p>然后就可以在主题 <code>creatdevice/resp</code>中收到鉴权信息。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfyniawfjj20ze0o5k03.jpg" alt="返回鉴权信息" loading="lazy"></p>
<h2 id="改进-2">改进</h2>
<p>在大多数情况下，设备的描述信息和物模型都是固定的，所以这部分也可以写入环境变量。</p>
<p>如我添加了 <code>defaultSchemaId</code> 和 <code>defaultDescription</code> 的环境变量，就不需要在请求中带上<code>schemaId</code>及<code>description</code>了。<br>
![环境变量](https://本例实现通过百度云函数计算，动态创建天工物接入的设备影子，并返回连接信息（影子的用户名&密码）；并可搭配规则引擎，实现通过MQTT消息创建影子。</p>
<!-- more -->
<h2 id="背景-3">背景</h2>
<p>场景1、天工物接入的设备型，给每个设备影子分配了设备唯一的鉴权信息（MQTT用户名+密码），但设备产线可能不具备针对每个设备烧录独一无二信息的能力。</p>
<p>场景2、设备产线具备每个设备逐一收录的能力，但是需动态获取设备对应影子的连接信息。</p>
<h2 id="方案分析-3">方案分析</h2>
<p>对场景1，部分情况下可采用物接入（设备型）所提供的组权限（单组鉴权信息最多对应100设备）或者超级权限（可管理所有影子）；但是此方案中鉴权信息一旦泄露，设备的消息就有可能被第三方采集或伪造。所以对设备实际使用环境要求较高，一般仅在设备完全处于安全可控情况下、且对设备信息不做安全要求的情况下。</p>
<p>还有一种思路，设备烧录统一的用于初始化的连接信息（MQTT或HTTP均可），对应所连接的服务调用 API 创建设备影子并返回鉴权信息。设备首次联网时建立连接，上报设备唯一标识作为影子名，并获取设备唯一的鉴权信息，随后断开初始化连接，使用本设备唯一的连接信息连接设备影子，开始正常工作。虽然理论上仍存在鉴权信息泄露的风险，但是泄露后最大风险为伪装建立了一些影子，相对前述风险小了很多。而且还可以针对性的通过校验白名单、加密设备标识（设备有双标识情况下还可以交叉验证）等方式进一步减小风险。</p>
<p>对场景2，设备产线同样，可以在产线系统中实时调用 API 创建影子，并获取影子对应的连接信息以烧入设备。</p>
<h2 id="方案描述-3">方案描述</h2>
<p>根据以上分析，所以我们需要搭建一个服务（Init Service）用于设备初始化（创建影子、返回鉴权信息）<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bfedyj20rg0c4tct.jpg" alt="方案描述" loading="lazy"></p>
<p>搭建这个服务可以在自己的主机上，也可以使用一些更轻量级的方案，比如比较火爆的 Serveless 方案。百度云提供了 CFC（函数计算），就可以承担这一任务。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfy7bf627j20on082jtd.jpg" alt="请求路径" loading="lazy"></p>
<p>此外，若设备性能较弱，希望裁剪协议支持（如仅支持必须的 MQTT），也可以搭配 IoT Hub + 规则引擎，以 MQTT+CFC 的方式实现。</p>
<h2 id="实现-3">实现</h2>
<h3 id="函数计算-3">函数计算</h3>
<p>首先在控制台开通函数计算，创建一个函数。我这里取名叫 <code>creatDevice</code>。</p>
<p>可根据自己的群控选择语言，我一般 Python，所提供的示例 Demo 也是 Python 的。如需运行示例，可上传 zip 包，将 <code>creatDevice.zip</code> 上传上去。</p>
<p>随后配置一下环境变量，如图添加<code>AK</code>和<code>SK</code>，对应填写自己的 AK/SK。<a href="https://cloud.baidu.com/doc/Reference/GetAKSK.html">获取AK/SK </a></p>
<figure data-type="image" tabindex="2"><img src="https://img.iotalk.top/0071ouepgy1fyfy5485loj31jj0t8wng.jpg" alt="CFC-环境变量" loading="lazy"></figure>
<h3 id="规则引擎-3">规则引擎</h3>
<p>配置一个物接入数据型实例（或设备型中创建一个Init影子），创建身份拿到 Init 鉴权信息，我的示例中是给了<code>creatdevice</code>主题发布权限，以及<code>creatdevice/resp</code>主题的订阅权限。</p>
<p>创建一个规则引擎，在<code>实例和主题</code>中选择对应实例，输入主题<code>creatdevice</code>；<br>
在<code>数据目的地</code>中添加一个 函数计算CFC 的目的地，选择刚才创建的函数，并配置「结果转入主题」为<code>creatdevice/resp</code></p>
<p>这样就完成了配置。</p>
<h2 id="测试-3">测试</h2>
<p>使用 MQTT 客户端，通过 Init 鉴权信息连接 IoT Hub，订阅（Sub）用于接受返回信息的主题 <code>creatdevice/resp</code></p>
<p>向主题 <code>creatdevice</code> 发布（Pub）一条消息，内容为</p>
<pre><code>{
"deviceName": "MAC10A4B9000000",
"description": "device shadow created by re & cfc",
"schemaId": "8093f59e-7df2-4207-a28d-cdfd65999ac4"
}
</code></pre>
<ul>
<li>其中 schemaId 可以通过 API ，也可以在控制台点开物模型详情页，从 URL 中获取。</li>
</ul>
<p>然后就可以在主题 <code>creatdevice/resp</code>中收到鉴权信息。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fyfyniawfjj20ze0o5k03.jpg" alt="返回鉴权信息" loading="lazy"></p>
<h2 id="改进-3">改进</h2>
<p>在大多数情况下，设备的描述信息和物模型都是固定的，所以这部分也可以写入环境变量。</p>
<p>如我添加了 <code>defaultSchemaId</code> 和 <code>defaultDescription</code> 的环境变量，就不需要在请求中带上<code>schemaId</code>及<code>description</code>了。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/0071ouepgy1fyfyipyyx1j318i0ax75o.jpg" alt="环境变量" loading="lazy"></p>
<h2 id="本次未做-2">本次未做</h2>
<p>1、鉴权信息（密码）重置：本示例中，同一影子名若重复发送，则会提示影子已经存在</p>
<p>2、白名单或其他加密或验证方式</p>
<h2 id="附录-2">附录</h2>
<p><a href="https://github.com/Visoar/creatDeviceShadow_via_CFC_for_Baidu_IoTHub">Github - creatDeviceShadow_via_CFC_for_Baidu_IoTHub</a></p>
]]></content>
</entry>
<entry>
<title type="html"><![CDATA[ 20元体验物联网——简易环境监测站]]></title>
<id>https://visoar.top/post/20-yuan-ti-yan-wu-lian-wang-jian-yi-huan-jing-jian-ce-zhan/</id>
<link href="https://visoar.top/post/20-yuan-ti-yan-wu-lian-wang-jian-yi-huan-jing-jian-ce-zhan/">
</link>
<updated>2019-01-01T11:22:01.000Z</updated>
<summary type="html"><![CDATA[<p>在本例中，将使用廉价开发版，及通用物联网云平台带领大家搭建一个环境温湿度监测站。</p>
]]></summary>
<content type="html"><![CDATA[<p>在本例中，将使用廉价开发版，及通用物联网云平台带领大家搭建一个环境温湿度监测站。</p>
<!-- more -->
<h2 id="少啰嗦先看东西">少啰嗦，先看东西</h2>
<p><img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznas5ud94j21400u0779.jpg" alt="预览图" loading="lazy"><br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznas5upnxj20ku0fuq7p.jpg" alt="预览图" loading="lazy"></p>
<h2 id="〇-准备清单">〇、准备清单</h2>
<h3 id="开发版">开发版</h3>
<p>这里我选择的是一款叫做 NodeMCU 的开发版。这个是非常好用方便且便宜的物联网开发板，自带 USB 转串口芯片、WiFi 及多个 GPIO 接口，可连接多个传感器。硬件基于 ESP8266 构建，内置 WiFi 支持。</p>
<h3 id="传感器">传感器</h3>
<p>传感器方面因为我对精度要求不是很高，所以选择了一款廉价的温湿度传感器——DHT11。这是一款温湿度传感器，可以用来测试环境温湿度，其精度湿度+-5%RH， 温度+-2℃，量程湿度20-90%RH， 温度0~50℃。</p>
<h3 id="云平台准备">云平台准备</h3>
<h4 id="云平台选择">云平台选择</h4>
<p>我的目的是要将数据报到云端，然后做个展示，当然你也可以自行搭建 MQTT Broker 及数据存储、展示部分。这里我就方便些，选择一个提供物联网平台的云服务了。<br>
在评估了百度天工物联网平台、阿里物联网套件、腾讯 IoT 套件后，决定选择百度天工。主要是两个方面的考虑：</p>
<ul>
<li>百度天工支持标准的 MQTT 接入</li>
<li>存储的过程无需编码</li>
<li>提供现成的可视化报表制作工具<br>
不过也有一些问题，但是也算瑕不掩瑜吧：提供了物接入和物管理两个接入入口，但实际上物接入是裸协议，物管理会方便很多；日志查询交互有点反人类，默认进去无内容，需要点一下搜索才出来，排查的时候以为没有报日志上来。</li>
</ul>
<h4 id="云平台操作">云平台操作</h4>
<ol>
<li>注册百度云天工账号并认证 <a href="https://cloud.baidu.com/">天工-物联网平台</a><br>
在左侧「产品服务」-「物联网服务」中，选择「物接入」，购买一个月的套餐（根据情况选择消息条数，因为我上报的数据比较多，所以我这里选了200万条）。<br>
随后，在左侧菜单选择「物管理」。进入物管理后，点击「新建物模型」。<br>
填写「名称」、「添加属性」。这里的属性就是我们需要采集的上报的信息，所以这里我加了两个属性：
<ul>
<li>Temperature 温度 number类型</li>
<li>Humidity 湿度 number类型</li>
</ul>
</li>
</ol>
<figure data-type="image" tabindex="1"><img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznawk2ccdj20nw0go0tp.jpg" alt="创建物模型" loading="lazy"></figure>
<ol start="2">
<li>创建完物模型，接下来创建物影子。名称自定义即可，这个在后面会用到。来自的物模型选择刚才创建的模型，点击创建即可完成。创建完成后，获取连接信息备用（连接信息中，key 是仅在生成后显示一次的）。</li>
</ol>
<figure data-type="image" tabindex="2"><img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznayr1urzj219r0gjq4x.jpg" alt="" loading="lazy"></figure>
<p>至此，准备工作告一段落。后面存储的部分（时序数据库 TSDB）可在这一步骤开启，也可连通之后再开启。</p>
<h2 id="一-开发版系统选择">一、开发版系统选择</h2>
<p>这款开发版可支持多种操作系统，如 NodeMCU（lua）、ESPEasy（WebUI）、MicroPython，以及我们今天要使用的 Mongoose OS（NodeJS）。</p>
<p>不管是以上哪个固件，都可以跑通 MQTT。如在百度天工文档中，NodeMCU 固件下的 lua 版本<a href="https://cloud.baidu.com/doc/IOT/Quickstart-new.html#Arduino.20D1.20.26amp.3B.20NodeMCU">NodeMCU</a>。</p>
<p>因为 Mongoose OS 刷系统不需要借助第三方工具，有一个 web 的控制台可以便于管理及调试，所以为了方便，我这次就选择了 Mongoose OS 的固件。</p>
<h2 id="二-接线">二、接线</h2>
<p>将传感器与板子之间使用杜邦线连接起来。DHT11 一般包含3个接头，但根据生产商不同，标注和顺序有所不同，接线时请查看模块上的标注。我手上这颗是按如下顺序标注的：</p>
<ul>
<li>VCC（+、3.3v等）</li>
<li>DATA（D、S、SIG 等）</li>
<li>GND（-、G 等）</li>
</ul>
<p>VCC 和 GND 可与板子上对应标注位连接；DATA 接到 GPIO 口即可。<br>
因为 D4距离较近，于是 GPIO 口我就选了 D4 。<br>
接线如图：<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznaz19z9sj20ci0ch75g.jpg" alt="" loading="lazy"><br>
实物图：<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznazd9wrvj20kh0gqwib.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<h2 id="三-刷系统">三 刷系统</h2>
<h3 id="安装驱动">安装驱动</h3>
<p>淘宝上可买到的 NodeMCU，所集成的 USB 转串口的芯片一般有 CP2102 和 CH340 两种，驱动下载地址分别为：<a href="https://www.silabs.com/products/development-tools/software/usb-to-uart-bridge-vcp-drivers">CP2102</a> <a href="http://www.wch.cn/search?q=340&t=downloads">CH-340</a>。</p>
<h3 id="安装">安装</h3>
<p>随后，我们要下载 Mongoose OS。根据你的操作系统，在 <a href="https://mongoose-os.com/software.html">MongooseOS 官网</a> 选择对应方式进行安装。</p>
<p>我的是 macOS，所以直接使用以下命令安装。</p>
<pre><code>curl -fsSL https://mongoose-os.com/downloads/mos/install.sh | /bin/bash
~/.mos/bin/mos --help
~/.mos/bin/mos
</code></pre>
<p>安装完成后，就会自动打开浏览器。这时候你会看到引导界面。<br>
如果没有启动，可输入 <code>cd .mos/bin/</code> 或者进入自定义的安装目录，执行 <code>./mos</code> 来运行管理界面。（Windows 用户直接双击即可）<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznaznj95vj20i20f1q55.jpg" alt="" loading="lazy"><br>
接下来是烧录固件。将板子用 Micro-USB 的数据线与电脑连接，在引导界面，选择板子对应的接口，点击 Select。<br>
平台会默认选择（ESP8266），App 的部分我选择了 demo-js，后面我会在这个 App 基础上进行改动以将数据采集并上报。<br>
WiFi 的部分填写你希望板子连接到的热点（注意：仅支持2.4G）。随后点击 Done 即可，这时板子上指示灯会以较快频率闪动。</p>
<h2 id="四-采集并上报数据">四、采集并上报数据</h2>
<p>烧录完成后，即可在浏览器中看到代码编辑界面。系统启动后会执行<code>init.js</code> ，我们的代码足够少，所以这里我们就全部写到此文件。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznazuqlbzj218y0u31do.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>代码如下<br>
其中</p>
<ul>
<li><code>pin</code> 是按 ESP8266 的编号，我们上面接线的 D4 对应 ESP8266 2 号 GPIO 口，所以这里填的2。</li>
<li><code>$baidu/iot/shadow/xxxxxxxxxxx/update</code> 中的 xxxxxxxxxxx 替换为你在前面百度天工中创建的物影子名称。</li>
</ul>
<pre><code>load('api_dht.js');
load('api_mqtt.js');
load('api_timer.js');
// GPIO pin which has a DHT sensor data wire connected
let pin = 2;
// Initialize DHT library
let dht = DHT.create(pin, DHT.DHT11);
// This function reads data from the DHT sensor every 10 second
Timer.set(10000 /* milliseconds */, Timer.REPEAT, function() {
let t = dht.getTemp();
let h = dht.getHumidity();
if (isNaN(h) || isNaN(t)) {
print('Failed to read data from sensor');
return;
}
let data = {"reported":{ temperature:t, humidity:h }};
let myData = JSON.stringify(data);
let ok = MQTT.pub("$baidu/iot/shadow/xxxxxxxxxxx/update", myData, 1);
print('Published:', ok ? 'yes' : 'no', ',message:', myData);
print('Temperature:', t, '*C');
print('Humidity:', h, '%');
}, null);
</code></pre>
<p>你一定会好奇，前面的连接信息哪里去了。在 MongooseOS 里，MQTT 的连接信息是写在配置文件的。<br>
点击 MongooseOS 浏览器界面左侧的 <code>DeviceConf</code> ，可看到 MQTT 配置界面。将前面的连接信息填写进来，点击左上角的 <code>Save</code> 即可<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznb058hk4j20jh06q3z3.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>再回到 <code>Projects</code> 的代码编写界面，点击那个长得像上传的图标（如图），保存文件并传输到板子上重启。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznb0ayughj208z02dwel.jpg" alt="" loading="lazy"><br>
这时，你就可以看到 Logs 里在打印温湿度信息，并显示上报成功（Yes）。如果为 no，可以配合本地 Log 及天工里「平台通用功能」-「日志」进行错误排查。</p>
<p>传输成功后，在天工「物影子详情」页面上就可以看到刚刚上报的数据了。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznb0i66tgj20vo0gr0ua.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>至此，就完成了数据采集到上报的全过程。</p>
<p>等一哈...一开始的第二张图不是有个好看的图么，难道是假的？<br>
当然不是。接下来的部分不需要写代码了，直接在云平台上配置即可。</p>
<h2 id="五-数据存储">五、数据存储</h2>
<p>我展示的图表里，有实时值和折线图。其中折线图是过去一段时间的历史数据。所以，我们需要将数据存下来。在一开始，我想着把数据存到 MySQL 或者 MongoDB，在看了一些物联网平台，尤其是百度这个天工之后，发现「时序数据库 TSDB」是一个更好的选择。<br>
随后发现，在天工里，我们上报到物影子的数据，如果需要简单存储到 TSDB，压根不用写代码。不过如果需要复杂的逻辑处理，好像还是要写代码，或者用一个叫规则引擎的服务。<br>
扯远了，这次我们要存的东西比较简单，所以就用现成的功能了。在「物详情」页面（之前获取连接信息那有图），点击编辑，开启「存储配置」，把「不存储」改成「上报即存储」，选择需要存到哪个数据库（没有的话先创建个，默认配置就够用），度量名称填写 <code>monitor</code> ，点击保存即可。<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznb0som26j20n30aqgmj.jpg" alt="" loading="lazy"></p>
<p>这样存储的部分就配置好了，每次上报的数据，都会自动给存到 TSDB 里。可以在左侧导航选择「时序数据库」，点对应数据库的「查询面板」查看存进去的历史数据了。</p>
<h2 id="六-做个好看的报表">六、做个好看的报表</h2>
<p>数据存好了，接下来就是展示出来。<br>
同样的，继续使用天工的一个叫「物可视」的功能。这也是我选用百度这套平台的主要原因之一。<br>
这个功能的引导略少，我是看文档才了解怎么用，会了之后发现超级超级简单方便。<br>
我以做一张我截图那种报表为例，来大概说一下步骤：</p>
<ul>
<li>首先进到物可视，点创建「仪表盘」</li>
<li>进入后，顶上有俩标签，选择「数据表」</li>
<li>左侧新建数据表，因为我有俩仪表指针图和一个时序折线图，所以这一步我要创建两个数据表，一个时序数据库类型，一个物管理类型</li>
<li>创建完后，返回「仪表盘」。将需要的图拖动到空白处，点对应的图，右侧设置一下绑定数据，如下图<br>
<img src="https://img.iotalk.top/5a8b1db6ly1fznb10pbksj20qz0huq5w.jpg" alt="" loading="lazy"></li>
</ul>
<p>这里介绍了一小部分功能，需要展示更多的部分，可以再看看文档。</p>
<h2 id="结束">结束</h2>
<p>至此，整个搭建到展示的过程完成。<br>
一共花费为 20 元 = （NodeMCU板 14.5 元）+ （DHT11传感器 4.5元） + （时序数据库 1 元）<br>
这是套最基础的温湿度采集上报系统，在此基础上，也可以做一些梗复杂的事情。比如加个红外，当温湿度到指定阈值，就触发开关空调；做个手机 App 或微信小程序，控制板子上的红外遥控……<br>
场景还是很多的，就不一一引申了。</p>
]]></content>
</entry>
<entry>
<title type="html"><![CDATA[Hello World]]></title>
<id>https://visoar.top/post/hello-gridea/</id>
<link href="https://visoar.top/post/hello-gridea/">
</link>
<updated>2018-12-11T16:00:00.000Z</updated>
<summary type="html"><![CDATA[<p>准备使用 <strong>Gridea</strong> 重新开始写 blog（捂脸）<br>
✍️ <strong>Gridea</strong> 是一个静态博客写作客户端。你可以用它来记录你的生活、心情、知识、笔记、创意... ...</p>
]]></summary>
<content type="html"><![CDATA[<p>准备使用 <strong>Gridea</strong> 重新开始写 blog（捂脸）<br>
✍️ <strong>Gridea</strong> 是一个静态博客写作客户端。你可以用它来记录你的生活、心情、知识、笔记、创意... ...</p>
<!-- more -->
<p><a href="https://github.com/getgridea/gridea">Github</a></p>
<p>打算首先把之前的文章迁移一下。</p>
]]></content>
</entry>
</feed>