skip to Main Content

IoT ara katman yazılımları (middleware)

ÜrünDesteklenen Programlama Dillerihaberleşme, protokolBarındırma durumuURL
MuleSoft Anypoint Platform Java, Python, JavaScriptMQTT, AMQP, WebSockets, HTTP, TCP Hosted or On-Premise mulesoft.com
ProSyst mBS Java MQTT, CoAP, OMA Lightweight M2M On-Premise prosyst.com
Red Hat JBoss A-MQ Java, C, C++, JavaScript,.NET MQTT, AMQP, STOMP, Openwire, WebSockets
On-Premise redhat.com
Vortex by PrismTech Node.js, HTML, Java,JavaScript DDS, CoAP, MQTT, AMQP, JMS, REST Hosted prismtech.com
WSO2 Platform Java, JavaScript MQTT, AMQP, XMPP Hosted or On-Premise wso2.com

IoT için kullanabileceğiniz donanımlar

ÜrünGeliştirme içim desteklenen dillerResmi Site
Arduino YúnPython, Ruby, Node.js, PHParduino.cc
Artik 5 by Samsung C, C++, Java, Groovy artik.io
BeagleBone BlackJava, C, C++, Python, Perl, Ruby, Node.js beagleboard.org
Edison by Intel JavaScript, C++, Pythonintel.com
Gizmo Anygizmosphere.org
KinomaJavaScriptkinoma.com
MojoLucidembeddedmicro.com
NetduinoVisual Basic netduino.com
Papilio Duo Drag-and-drop interfacepapilio.cc
Raspberry PiPython, Scratch, C, C++, Ruby raspberrypi.org
Tessel 2 Node.js, JavaScript, Python, Rust tessel.io
TI LaunchpadCti.com
Wiring SC++wiring.org.co

Arduino : LM35 Sıcaklık Sensörü ile LCD li Termometre

analog veri alabileceğniz en ucuz ve kolay bulunabilen sensörlerden bir tanesi lm35 dir. lm35 ile hassas uygulamalar yapmanın doğru olmayacağını hatırlatmakta fayda var.

arduino üzerinde analog giriş farklı portları kullanabilirsiniz. bu örnekte lm35 in Vout bacağı arduino nun A0 bacağına bağlanmıştır. burada hangi pinin kullanılacağı okunan sıcaklık degerinin hesaplanmasında önemlidir.

bu örneğimiz için Sicaklik = (500.0 * Vin)/1023 formulü bizim hesaplamızda işimize yarayacaktır.

lcd olarak standart 16×2 bir lcd kullanılmaktadır. devre kullanılan potansiyemetere ve direnç srasıyla lcd parlaklık ayarını yapmak ve lcd yi korumak için kullanılmaktadır.

lm35_lcd_uno

uno r3 için kod :

int Vin;  // Arduino A0 pinin kullanilacak degisken
float Sicaklik; // Sicakik degeri float olarak belirlenir

// include the library code:
#include <LiquidCrystal.h>

// LiquidCrystal kutuphanesi ile  lcd icin kullanacagimiz pinleri set edelim.
LiquidCrystal lcd(12, 11, 5, 4, 3, 2);

void setup() {
  // lcd nin satir ve sutun bilgisi
  lcd.begin(16, 2);
  // lcd nin 1. satirina ait bilgi mesaji
  lcd.print("Sicaklik: ");
}

void loop() {
  Vin = analogRead(0);    // A0 pin değerinin okunması
  Sicaklik = (500.0 * Vin)/1023; // A0 pininden okunan degerin sicaklik degerine cevrilmesi
  // set the cursor to column 3, line 1
  lcd.setCursor(3, 1);
   // Sicaklik degerini yazirma
   lcd.print("derece "); 
  lcd.print(Sicaklik); 
       
}

circuits.io platformunu test etmk için bu uygulamayı circuits.io üzerinde yapmıştım. https://circuits.io/circuits/2424060-lm35-lcd-uno-r3/ adresinden devrenin çalışır haline ulaşabilirsiniz.

nesnelerin interneti için veri kayıt alanları : thingspeak temel kullanım

nesnelerin interneti uygulamalarının artması, uygulamalardan elde edilen verilerin kaydedileceği veri kayıt merkezi uygulamaları ihtiyaçlarınıda doğurmaktadır. bu verilerin yerelde tutulması kimi zaman imkansız, kimi zamanda veriye erişim ve inceleme gereksinimlerinden dolayı bir uygun değildir. yani nesnelerin interneti kavramı büyük veri ve bulut bilişim ile iç içe geçmiş durumdadır.

bu gereksinimin farkında olan bir çok şirket kullanıcılara parasız ve paralı seçenekler sunmaya başlamıştır. bunlardan bir taneside arkasında mathworksun olduğu thingspeak. thingspeak i diğerlerinden farklı kılan yanı matlab ile entegrasyonu. matlab ile veri işlemeye ve karışık hesaplamalarla sıklıkla uğraşan birisiyseniz gerçek dünyadan elde ettiğiniz verileri saklamak için ideal bir ortam konumunda.

örnek olarak iliniz içerisinde ayırdığınız bölgelerdeki hava sıcaklık, nem, rüzgar ile hava kirliği arasında bir ilişki  konusunda bir araştırma yapıyorsanuz sahadaki internet erişimi olan sensörlerinizin verilerini bu platformda tutabilirsiniz.

https://thingspeak.com/users/sign_up adresinde çok kısa sürede kendinize bir hesap oluşturabilirsiniz.

th1

hesabınızı oluşturduktan sonra My Channels linkine girerek New Channel diyerek yeni bir channel – yani bir veri tabanı – tablo oluşturuyoruz.

th2karşımıza çıkan ekran yandaki şekilde olacaktır.

burada yer alan alanlara ait açıklamalar kısaca aşagıdaki şekildedir.

  • Channel Name: kanal için kullanılacak isim.
  • Description: kanal için açıklama.
  • Field#: kanalda kaydedilebilecek 8 adet veri alanı mevcuttur. bu veri alanı için isim. kullanabilek için yandaki kutucuk seçilerek aktif edilmelidir..
  • Metadata: kanal datasının JSON, XML, veya CSV olup olmadığı bilgisi.
  • Tags: kanalı tanımlamak için kullanılacak anahtar kelimeler.
  • Latitude: kullanılacak sensör – kanal için enlem bilgisi
  • Longitude: kullanılacak sensör – kanal için boylam bilgisi.
  • Elevation: kullanılacak sensör – kanal için yükseklik bilgisi..
  • Make Public: verileri herkese açık hale getirmek.
  • URL: kanal hakkında bilgi içeren bir web sitesi var ise.
  • Video ID: kanal hakkında bilgi içeren bir youtube veya vimeo videosu var ise..

her kanal içine 8 tane anlık veri kaydedebiliyoruz. bu bir çok uygulama için yeterli olacaktır. formu doldurarak kaydettiğimizde thingspeak bize bir kanal oluşturacaktır.

oluşturulan her kanala ait bir idye sahip olacaktır. verilere erişmek için bu id bilgisi gerekmektedir.

kanalı oluştuduktan sonra My Channels görünümü aşagıdaki şekilde olacaktır.

th3

burada bizim için önemli alanları inceleyelim.

th4

private ve public viewde kendimizin görebileceği ve herkesin görebileceği verileri görebiliyruz. burada kanal id miz ve kanala ait temel bilgilerde yer almaktadır.

Chanel Setting kanalı oluşturken kullandığmız alanları yönetebileceğimiz kısımdır.

API Keys altında ise thingspeaka veri yazma ve okuma işlemi sırasında kullanacağımız keyler yer almaktadır. bu keyler birbirinden farklı olduğu için uygulmalar sırasında buna dikkat etmek gerekmektedir.

th5

Data Import/Export altında ise kanal altında veri eklemenize ve veri almanıza yarayan tool mevcuttur.. Export ile CSV formatında alınan dosya yapısı aşagıdaki şekildedir.

created_at,entry_id,field1
2015-12-04 19:26:13 UTC,1,
2015-12-04 19:32:53 UTC,2,0.0
2015-12-04 19:33:16 UTC,3,1.9
2015-12-04 19:33:31 UTC,4,1.9
2015-12-04 19:33:45 UTC,5,6.3
2015-12-04 19:33:59 UTC,6,3.5
2015-12-04 19:34:15 UTC,7,1.8
2015-12-04 19:34:29 UTC,8,2.4
2015-12-04 19:34:43 UTC,9,1.9
2015-12-04 19:34:58 UTC,10,4.7
2015-12-04 19:35:18 UTC,11,3.2
2015-12-04 19:35:32 UTC,12,2.1
2015-12-04 19:35:46 UTC,13,6.8
2015-12-04 19:36:00 UTC,14,4.3
2015-12-04 19:36:14 UTC,15,2.6

bir sonraki yazıda raspberry üzerinde python ile veri gönderimi konusunda bir örnek yapılacaktır. uygun bir zamandada matlab kısmına değinebiliriz.

raspberry dağıtımlarının varsayılan yönetici kullanıcı adı ve şifresi

raspberry pi üzerinde kullanılabilecek dağıtım sayısı günden güne artmaktadır. https://www.raspberrypi.org/downloads/ adreside yer alan en temel dağıtımların varsayılan yönetici kullanıcı adı şifreleri aşagıdaki gibidir. neyin ne zaman lazım olacağı belli olmuyor.

dağıtım

kullanıcı adı::şire

Arch Linux ARM root::root
Bodhi Linux pi::bodhilinux
OpenELEC root::openelec
PiBang pi::raspberry
Pidora root::raspberrypi
PiMAME pi::raspberry
Raspbian wheezy pi::raspberry
Raspbmc pi::raspberry
RISC OS N/A

raspberry üzerinden python tweepy kütüphanesi kullanılarak tweet gönderilmesi

linuxte iç ve dış ip adresi değişimlerinin twitter hesabına gönderilmesi yazısında linux üzerinden nasıl twit atılabileceğin dair bir şeyler yazmıştık. aynı işlemi raspberry üzerinden yapmak isteyebiliriz. ancak o yazıda anlatılan kütüphane ruby aitti. bize python ve c fazlasıyla yetecektir. raspberry üzerine birde ruby bulaştırmaya gerek yok.

python için işimize yarayacak bir çok kütüphane var ancak tweepy tercihimiz olacak. raspianımızı python-tweepy ve bağımlı olan kütüphanleri yükleyelim.

pi@cicek /etc/apt/sources.list.d $ sudo apt-get install python-tweepy
Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
The following extra packages will be installed:
  python-oauth
Suggested packages:
  python-tweepy-doc
The following NEW packages will be installed:
  python-oauth python-tweepy
0 upgraded, 2 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.
Need to get 39,0 kB of archives.
After this operation, 331 kB of additional disk space will be used.
Do you want to continue [Y/n]? Y
Get:1 http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ wheezy/main python-oauth all 1.0.1-3 [14,2 kB]
Get:2 http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ wheezy/main python-tweepy all 1.7.1-2+deb7u1 [24,8 kB]
Fetched 39,0 kB in 1s (32,8 kB/s)   
Selecting previously unselected package python-oauth.
(Reading database ... 53951 files and directories currently installed.)
Unpacking python-oauth (from .../python-oauth_1.0.1-3_all.deb) ...
Selecting previously unselected package python-tweepy.
Unpacking python-tweepy (from .../python-tweepy_1.7.1-2+deb7u1_all.deb) ...
Setting up python-oauth (1.0.1-3) ...
Setting up python-tweepy (1.7.1-2+deb7u1) ...

kütüphanemiz şimdi raspberry üzerinde hazır ve kullanabiliriz. http://www.tweepy.org/ adresinden kütüphane hakkında detaylı bilgi alabilirsiniz.
eğer python-tweepy reponuzda yoksa pip ile kurabilirsiniz tabiki.

pi@cicek /etc/apt/sources.list.d $ sudo pip install tweepy

kurulum tamam tweepy adresinden kütüphanenin kullanıma kısaca baktıysanız basit bir örnek yapalım.. klasik olarak cpu nun sıcaklık değerini tweet olarak atalım.

twitter üzerinden https://apps.twitter.com/ gerekli ayarları önceden yapmış olmanız gerekmektedir. çünkü buradaki Consumer ve Access bilgiler gerekecek.


#!/usr/bin/env python
#gerekli kütüphaneleri import edelim
import os
import sys
import tweepy

#apps.twitter.com adresinden aldığımız consumer ve access bilgileri tanımlayalım
CONSUMER_KEY = 'size ait Consumer Key (API Key)'
CONSUMER_SECRET = 'size ait Consumer Secret (API Secret)'
ACCESS_KEY = 'size ait Access Token'
ACCESS_SECRET = 'size ait Access Token Secret'

#twitter ile doğrulama işlemleri gerçekleştirelim
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_KEY, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#meşhur sıcaklık verisini alıp işleyelim
cmd = '/opt/vc/bin/vcgencmd measure_temp'
line = os.popen(cmd).readline().strip()
temp = line.split('=')[1].split("'")[0]

#sıcaklık bilgisini tweet olarak gönderelim.
api.update_status(temp);

kodumuzu çalıştırdığımız da

tweepy1

ekran görüntüsündeki gibi başarılı şekilde twitimiz public olarak atılmış oldu.

mqtt client pahonun python kütüphanesi kullanılarak cloudmqtt servisi üzerinde bir örnek

mqtt için her geçen yeni bir client, kütüphane yayınlanmaya devam ediyor. bunlardan en kullanışlarından bir tanesi kesinlikle paho .

sitesinde an itibariye mqtt için C/C++, Java, Javascript, Python, Go ve C# .NET destekleri olduğu görülmekte.

paho nun python kütüphaneleri kullanarak basit bir örnek yapalım. öncelikle gerekli kütüphaleri raspberry üzerine yükleyelim.

pi@cicek ~ $ sudo pip install paho-mqtt

eğer sisteminiz üzerinde pip kurulu değilse tabiki öncelikle pip kurulumunu yapmanız gerekmektedir.

pi@cicek ~ $ sudo apt-get install python-pip

gerekli kurulumları yaptıktan sonra kodumuzu yazarak gerekli testleri yapabiliriz. bu örnekte lokal bir broker kullanmak yerine cloudmqtt.com üzerinde yer alan servisi kullanalım. böylelikle uygulamalarımızı diğer sistemlere entegrasyonu konusunda ufak bir atmış oluruz. cloudmqtt üzerinde bir hesap oluşturak yeni bir servis oluşturalım.

cloudmqtt

yukarıdaki gibi bize kullanıcı adı şifre v.b. verecektir. sitesinde yer alan şablona uygun olarak test kodumuzu yazalım.

mport mosquitto, os, urlparse
import paho.mqtt.client as paho

def on_connect(mosq, obj, rc):
    print("rc: " + str(rc))

def on_message(mosq, obj, msg):
    print(msg.topic + " " + str(msg.qos) + " " + str(msg.payload))

def on_publish(mosq, obj, mid):
    print("mid: " + str(mid))

def on_subscribe(mosq, obj, mid, granted_qos):
    print("Subscribed: " + str(mid) + " " + str(granted_qos))

def on_log(mosq, obj, level, string):
    print(string)

mqtt_pahoclient = paho.Client()
mqtt_pahoclient.on_message = on_message
mqtt_pahoclient.on_connect = on_connect
mqtt_pahoclient.on_publish = on_publish
mqtt_pahoclient.on_subscribe = on_subscribe

mqtt_pahoclient.on_log = on_log

url_str = os.environ.get('CLOUDMQTT_URL', 'mqtt://iskarfwb:tRi1l3nkuCCa@m20.cloudmqtt.com:11440')
#mqtt://USER:PASSWORD@host:port
url = urlparse.urlparse(url_str)

mqtt_pahoclient.username_pw_set(url.username, url.password)
mqtt_pahoclient.connect(url.hostname, url.port)

mqtt_pahoclient.subscribe("hello/world", 0)

mqtt_pahoclient.publish("hello/world", "my message")

rc = 0
while rc == 0:
    rc = mqtt_pahoclient.loop()
print("rc: " + str(rc))

dosyamızı cloudmqtt_test.py olarak kaydedelim. site üzerinden websocket kısmını açalım ve

pi@cicek ~ $ python cloudmqtt_test.py 

kodumuzu çalıştıralım. websocket arayüzünde

cloudmqtt2

yukarıdaki gibi raspberrymiz üzerinden gelen mesajlarımızı görebileceğiz.

iot protokolü mqtt ve mqtt brokeri mosquitto için başlangıç

yaptığımız iot uygulamalarını bir adım ileri taşımak ve standartlara uydurmak için cihazlar arasında kabul gören standartlardan bir tanesini kullanmakta fayda var.

bu konuda en büyük çalışmaları yapan ibm inde arkasında olduğu mqtt ve amqp, coap, lwm2m gibi bir kaç protokol daha mevcut.

konu hakkında detaylı bilgi edinilmek istenirse

OASIS Committee Categories: IoT/M2M
MQTT

siteleri incelenebilir. maalesef konu hakkında henüz çok fazla Türkçe doküman mevcut değil.

temel olarak yapılan uygulamalarda

– bilgilerin hızlı bir şekilde iletilebiliyor olması
– iletilen bilgilerin sorunsuz olarak iletiliyor olması
– iletimin güvenli bir şekilde olması
– iletimin performansının yüksek olması ve ölçeklendirilebilir olması
– basitleştirilmiş bir yönetim ve denetimin olması
– maliyetin düşük olması
– yazılım dili şartı olmaksızın geliştirilmeye açık olması

vb istenmektedir. bu istekleri karşılayacak bir veri iletim standartı geliştirilmesi zorunluluğundan dolayı mqtt ve benzeri protokoller ortaya çıkmıştır.

mqtt ile çalışmaya başlamadan önce bu kadar temel bilgi yeter.

mqtt de cihazlar doğrudan birbiri ile iletişim kurmak yerine broker olarak isimlendirilen bir sunucu ile irtibata geçer ve bu sunucu üzerinden iletim sağlarlar. bu sunucu ile iletim kuran cihazlar yaptığı işe göre publisher veya subscriber olarak isimlendirilirler. publisher veri sensörler gibi veri gönderen uç birimleri temsil ederken subscriber veri talebinde bulunan veya değer gönderen uç birimdir.

temel mantık bu şekildedir. işin mantığını pratik yaparak öğrenmeye devam edelim. mqtt standartı için yazılmış bir çok kütüphane vb mevcuttur. bunlardan kullanımı oldukça kolay olan mosquitto ile kod yazmadan bir kaç uygulama yapalım.

kullanacağımız yazılımları mosquitto adresinden edineceğiz.

ben test sırasında

gateway – sensor : raspberry pi – 192.168.2.37
broker – sunucu : ubuntu server – 192.168.126.128
istemci – kullanıcı : windows 7 – 192.168.2.23

şeklinde bir ağ kullanacağım.

gerekli yazılımları sırası ile kuralım…

fcicek@ubuntu:~$ sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients

ile ubuntu server için gerekli kurulu yapalım. eğer mosquitto repository niz içerisinde yok ise aşagıdaki şekilde ekleyebilirsiniz.

fcicek@ubuntu:~$ sudo apt-add-repository ppa:mosquitto-dev/mosquitto-ppa
fcicek@ubuntu:~$ sudo apt-get update

raspberry üzerinde kullandığımız raspbian da debian kökenli olduğu için ubuntuda olduğu gibi raspberry içinde gerekli adımları uygulayalım

pi@cicek ~ $ sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients

şimdi sıra windows için olan kuruluma geldi. şu anki en güncel sürüm olan mosquitto-1.4.2-install-win32.exe ı indirelim ve setup dosyasını çalıştıralım. kurulum sırasında aşagıdaki ekran görüntüsünde görüleceği üzere bağımlı olduğu bir kaç dosyalarıda bilgisayarımıza kurmamız gerekmektedir.

mos_install

Win32 OpenSSL v1.0.2d Light ssl uygulamasını pcmize kuralım pthreadVC2.dll dll dosyasını da mosquitto kurduğumuz dizine ekleyelim.

C:\Program Files (x86)\mosquitto>dir *.exe
 Directory of C:\Program Files (x86)\mosquitto

07.05.2015  16:25           120.832 mosquitto.exe
07.05.2015  16:24            13.824 mosquitto_passwd.exe
07.05.2015  16:24            30.208 mosquitto_pub.exe
07.05.2015  16:24            28.160 mosquitto_sub.exe
26.07.2015  01:27            62.913 Uninstall.exe
               5 File(s)        255.937 bytes
               0 Dir(s)  428.300.537.856 bytes free

gerekli kurulumları yaptıktan sonra her üç sistemimiz üzerinde mosquitto, mosquitto_pub ve mosquitto_sub olarak çalıştırılabilir üç dosyamız olacak. herşey tamam kod yazmadan mosquitto nın nasıl çalıştığını test edelim.

ubuntu üzerinden brokerimizin çalıştığından emin olalım.

fcicek@ubuntu:~$ ps aux | grep mosquitto
mosquit+   4792  0.0  0.0  14912   964 ?        Ss   03:15   0:05 /usr/sbin/mosquitto -c /etc/mosquitto/mosquitto.conf

raspberry üzerinde cicek isimli bir kanal oluşturarak “test_mesaji_raspberry” şeklinde bir mesaj gönderelim.

pi@cicek ~$ mosquitto_pub -h 192.168.126.128 -t cicek -m test_mesaji_raspberry
pi@cicek ~$ mosquitto_pub -h 192.168.126.128 -t cicek -m test_mesaji_raspberry_2
pi@cicek ~$ mosquitto_pub -h 192.168.126.128 -t cicek -m test_mesaji_raspberry_3

windows tarafından cicek kanalından gelen mesajları almak için

C:\Program Files (x86)\mosquitto>mosquitto_sub.exe -h 192.168.126.128 -t cicek
test_mesaji_raspberry
test_mesaji_raspberry_2
test_mesaji_raspberry_3

yukarıdaki komut takımını giriyoruz. artık raspberry tarafından girilen komut satırındaki mesajları windowsda görebiliyoruz…

Back To Top