{"id":11711,"date":"2020-09-29T19:48:39","date_gmt":"2020-09-29T17:48:39","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/?p=11711"},"modified":"2023-08-06T21:41:57","modified_gmt":"2023-08-06T19:41:57","slug":"perfekter-gluhwein-fur-zuhause-thermometer-mit-raspberry-pi-und-aws","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2020\/09\/29\/perfekter-gluhwein-fur-zuhause-thermometer-mit-raspberry-pi-und-aws\/","title":{"rendered":"Perfekter Gl\u00fchwein f\u00fcr Zuhause: Thermometer mit Raspberry Pi und AWS"},"content":{"rendered":"\n

<\/p>\n\n\n\n

Abstract<\/h2>\n\n\n\n

Kein anderes Getr\u00e4nk ist mit Weihnachtsm\u00e4rkten so verbunden wie Gl\u00fchwein. Und so trinkt sich der ausschweifende Weihnachtsmarktbesucher im Laufe der Adventszeit von Stand zu Stand bis er schlie\u00dflich am Ende des Jahres seinen Lieblingsstand gefunden hat. Doch auch daheim kann der perfekte Gl\u00fchwein gelingen. <\/p>\n\n\n\n

Wir zeigen, wie man sich ein Gl\u00fchweinthermoter mit Cloudanbindung selber baut, und so perfekten Gl\u00fchwein und Komfort miteinander kombiniert. Und das ganz ohne gedr\u00e4ngte Weihnachtsm\u00e4rkte und Mundschutz.<\/p>\n\n\n\n

Prost!<\/p>\n\n\n\n

Einleitung<\/h2>\n\n\n\n

Unser dreik\u00f6pfiges Team hatte f\u00fcr die Vorlesung Software Development for Cloud Computing das Ziel, die Grundlagen der Entwicklung in einer Cloud Umgebung zu lernen und dabei ein Projekt auf die Beine zu stellen, welches diese Grundlagen in der Praxis umsetzt. Ein interessanter Aspekt der Cloud war f\u00fcr uns dabei die Bereitstellung einer \u00fcberall erreichbaren Umgebung, \u00fcber welche wir verschiedene Ger\u00e4te miteinander kommunizieren lassen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Daher kam uns die Idee, ein Thermometer zu bauen, welches mit einem Raspberry Pi verbunden ist und wir die Daten \u00fcber die Cloud verarbeiten und an ein Smartphone weiterleiten. Dar\u00fcber soll es m\u00f6glich sein, die aktuelle Temperatur abzulesen und eine Prognose f\u00fcr die Dauer bis zum Erreichen einer einstellbaren Temperatur zu stellen.<\/p>\n\n\n\n

Unser Projekt besteht aus drei logischen Schichten. Unser Sensor stellt ein Raspberry Pi mit angeschlossenem Thermometer dar. Der Sensor dient der Feststellung der Fl\u00fcssigkeitstemperatur, die wir anschlie\u00dfend in der zweiten Schicht verarbeiten. Unsere zweite Schicht stellt dabei eine EC2 Instanz bei AWS dar. Diese erledigt die Berechnung der Zielzeit und stellt einen Webserver f\u00fcr die dritte Schicht, der Datenanzeige bereit. Die Anzeige stellt Informationen und bietet M\u00f6glichkeiten der Steuerung des Systems. Es bestehen also bidirektionale Verbindungen, damit der Benutzer Konfigurationen am System unternehmen kann.<\/p>\n\n\n\n

Ablauf<\/h2>\n\n\n\n

Der grundlegende Ablauf in unserem Projekt sollte also folgenderma\u00dfen aussehen:<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Im ersten Schritt scannt das Smartphone einen QR-Code auf dem Raspberry Pi, damit die richtige Zuordnung von Raspi und Smartphone in der Cloud sp\u00e4ter gew\u00e4hrleistet werden kann. Als n\u00e4chstes beginnt der Raspberry Pi, die Temperatur \u00fcber das Thermometer auszulesen und schickt diese an die Cloud weiter. Sobald der Nutzer nun seine Zieltemperatur eingegeben hat und die Abfrage gestartet hat, wird dies im vierten Schritt mit der ID des Raspberry Pis an die Cloud \u00fcbermittelt. Nun kann diese die Daten des Raspis mit der passenden ID verarbeiten, die Zeit errechnen und das Ergebnis an die App weiterleiten.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Backend<\/h2>\n\n\n\n

In unseren ersten Schritten wollten wir uns mit der Cloud vertraut machen und erste Instanzen darauf laufen lassen. Dabei entschieden wir uns f\u00fcr die Cloud von Amazon Web Services (AWS), da es zu dieser eine gute Dokumentation gibt und sie alle f\u00fcr uns notwendigen Komponenten bereitstellt. Zwar kostet die AWS Cloud im Gegensatz zur IBM Cloud auch f\u00fcr Studenten etwas, aber dies stellte f\u00fcr uns kein Problem dar, da wir von der HdM genug Credits zur Verf\u00fcgung gestellt bekommen haben.<\/p>\n\n\n\n

Bei unserem ersten Versuch, eine EC2 Instanz zu starten, stie\u00dfen wir aber bereits auf einige Probleme. Der Grund daf\u00fcr war, dass die AWS Cloud relativ komplex ist und sehr viele M\u00f6glichkeiten bietet, die Instanzen zu individualisieren und zu optimieren. Dies ist besonders f\u00fcr Einsteiger zu Beginn relativ \u00fcberfordernd. Am meisten Probleme hatten wir mit dem Einstellen der Security Groups. Diese sind notwendig, damit der Zugriff auf den Server von au\u00dferhalb m\u00f6glich ist. Erst nachdem wir den Zugriff auch \u00fcber die verschiedenen Protokolle wie TCP und UDP ge\u00f6ffnet haben, konnten wir auf den Server zugreifen.<\/p>\n\n\n\n

Als n\u00e4chstes mussten wir unseren Raspberry Pi so erweitern, dass er die Temperatur messen kann. Daf\u00fcr haben wir ein Thermometer<\/a> gekauft, welches wir mit dem Raspberry Pi verkabeln. <\/p>\n\n\n\n

Um nun die Temperatur auch zu verarbeiten, ben\u00f6tigten wir ein Skript auf dem Raspberry Pi. Wir entschieden uns hierbei f\u00fcr Python, stellten aber im Nachhinein fest, dass eine Sprache, welche nativ auf dem Ger\u00e4t l\u00e4uft, sich hier besser geeignet h\u00e4tte. Dies hat damit zu tun, dass der Raspberry Pi in unserem Fall ja nur als Testobjekt fungiert, auf welchem Linux installiert ist. Eigentlich sollte es auch m\u00f6glich sein, die Aufgabe des Raspberry Pis auf ein embedded System zu \u00fcbertragen, welches nicht die M\u00f6glichkeit hat, Python zu nutzen. H\u00e4tten wir dies im Vorhinein beachtet, w\u00e4re der \u00dcbergang vom Raspberry Pi zu embedded Systems einfacher.<\/p>\n\n\n\n

Das Thermometer schreibt die ganze Zeit die aktuelle Temperatur in eine Datei auf dem Raspi. Diese lesen wir mit dem Skript jede Sekunde aus und schicken sie dann gemeinsam mit der ID des Raspis an den Server.<\/p>\n\n\n\n

Im weiteren Verlauf des Projekts besch\u00e4ftigten wir uns mehr mit der Serverseite in der Cloud. Wir entschieden uns f\u00fcr eine Node.js-L\u00f6sung, welche in der EC2 Instanz l\u00e4uft, da Node.js mit get und post requests alle von uns ben\u00f6tigten Kommunikationsmittel zwischen dem Raspberry Pi und dem Smartphone bereitstellt. Auch im Nachhinein erwies sich Node.js als eine gute Wahl, da das Aufsetzen des Webservers keinerlei Probleme bereitet hat und die Kommunikation auch mit dem Python Skript auf dem Raspi einwandfrei geklappt hat.<\/p>\n\n\n\n

Unser technischer Ablauf und die Kommunikation unter den Ger\u00e4ten sah nun folgenderma\u00dfen aus:<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Frontend<\/h2>\n\n\n\n

Zu Beginn des Projekts bestand unser Frontend nur aus einer Webseite, welche die Temperatur des Thermometers anzeigen sollte. Sp\u00e4ter erweiterten wir diese mit einem Zeit-Temperatur Graph und einem Thermometer zur Darstellung der Temperatur. Dies lie\u00df sich mit HTML, CSS und etwas JavaScript relativ simpel realisieren. Sp\u00e4ter wurde diese Ansicht durch eine Android App erweitert. Diese stellt eine mobile M\u00f6glichkeit dar, sich \u00fcber den aktuellen Stand zu informieren. Technisch gesehen handelt es sich hierbei um eine WebView, die die Webseite mobil anzeigt.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Weg, erst eine leicht wartbare Webseite zu erstellen und diese anschlie\u00dfend per WebView auf dem Smartphone aufzurufen erwies sich als gute Idee. So konnten wir uns erst um die Funktionalit\u00e4t der Gesch\u00e4ftslogik konzentrieren und diese anschlie\u00dfend ohne viel Code auf dem Handy nutzen. Jedoch muss man die Optimierung f\u00fcr verschiedene Ger\u00e4te dann nicht in der App selbst, sondern in der Website vornehmen, was etwas m\u00fchsamer ist als in Java f\u00fcr Android.<\/p>\n\n\n\n

Zeitberechnung<\/h2>\n\n\n\n

Ein zentraler Wunsch war es, eine zeitliche Absch\u00e4tzung zu erhalten, wann nach aktuellem Temperaturtrend die Zieltemperatur erreicht wird. <\/p>\n\n\n\n

Daf\u00fcr haben wir zuerst eine Beispielmessung eines Temperaturverlaufs durchgef\u00fchrt. Eine Analyse verschiedener Trendlinien hat ergeben, dass sich eine quadratische Regression am Besten eignet. Bei der Auswahl haben wir ein besonderes Augenmerk auf die Genauigkeit der Zeitabsch\u00e4tzung nach kurzer Zeit gelegt, sodass wir bereits relativ fr\u00fch eine gute Absch\u00e4tzung bekommen. <\/p>\n\n\n\n

Die eigentliche Berechnung erfolgte dann in 3 Schritten. Zuerst wurden die Mittelwerte der Messwerte ermittelt und mit diesen nach den Formeln der quadratischen Regression<\/a> die Faktoren einer quadratischen Gleichung bestimmt. Anhand dieser konnten wir nun den Schnittpunkt mit der gew\u00fcnschten Zieltemperatur berechnen. Vorteil dieser Variante ist es, dass wir auch negative Temperaturtrends, sowie andere Zieltemperaturen verarbeiten k\u00f6nnen. Bei der praktischen Anwendung stellte sich jedoch heraus, dass das System einige Schwachstellen aufweist. So k\u00f6nnen gleichbleibende Temperaturen, die vor allem in der Anfangsphase einer Erhitzung auftreten, die Berechnung sehr ins Schwanken bringen, sodass manchmal f\u00fcr l\u00e4ngere Zeit keine Zielzeit berechnet werden kann. Auch kommt es zu teils starken Schwankungen im Verlauf einer Messung. Diese Probleme k\u00f6nnen jedoch durch eine Bereinigung der Daten im Voraus gel\u00f6st werden.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Wir haben im Laufe des Projektes nat\u00fcrlich nicht nur viel Mathe gemacht, sondern auch sehr viel \u00fcber Cloud Computing gelernt. F\u00fcr einen Anf\u00e4nger, der vorher noch nie mit AWS in Kontakt kam, ist der Einstieg ziemlich \u00fcberfordernd. Es gibt deutlich einsteigerfreundliche IaaS-Anbieter wie z.B. die IBM-Cloud.<\/p>\n\n\n\n

Was unseren Server angeht, sind wir auch recht zufrieden mit unserer Wahl von Node.js als Web-Backend. Node.js bietet den Vorteil, dass es sehr einfach ist, einen Webserver aufzusetzen, der auf Anfragen h\u00f6rt und gleichzeitig eine Webseite liefern kann. Braucht man mehr Performance und stellt viele parallele Anfragen an den Server, w\u00fcrde es sich lohnen einen Server in Go aufzusetzen. Dasselbe gilt f\u00fcr unseren Raspberry Pi. Das Python-Skript zu schreiben ging ziemlich schnell, aber auch hier k\u00f6nnte man auf eine performantere L\u00f6sung in C++ einsetzen. <\/p>\n\n\n\n

Durch eine erprobte Zielberechnung hat unser Thermometer deutlich an Funktionalit\u00e4t gewonnen und kann f\u00fcr nun f\u00fcr verschiedene Temperaturen eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Unser Projekt war ganz klar auf Anf\u00e4nger ausgerichtet. So wurden bereits genutzte und bekannte Technologien mit neuen Technologien der Cloud kombiniert. Dabei konnte der Funktionsumfang von AWS nat\u00fcrlich nicht vollst\u00e4ndig ausgenutzt werden. Jedoch haben wir uns Schritt f\u00fcr Schritt an der Cloud bedient und so einen ersten Einblick in die Welt von IaaS erhalten.<\/p>\n\n\n\n

Geschrieben von: Nikolai Thees, Michael Partes & Joshua Gertheiss<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Abstract Kein anderes Getr\u00e4nk ist mit Weihnachtsm\u00e4rkten so verbunden wie Gl\u00fchwein. Und so trinkt sich der ausschweifende Weihnachtsmarktbesucher im Laufe der Adventszeit von Stand zu Stand bis er schlie\u00dflich am Ende des Jahres seinen Lieblingsstand gefunden hat. Doch auch daheim kann der perfekte Gl\u00fchwein gelingen.  Wir zeigen, wie man sich ein Gl\u00fchweinthermoter mit Cloudanbindung selber […]<\/p>\n","protected":false},"author":976,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1,120,654,650],"tags":[84,232,395,25,14],"ppma_author":[826],"class_list":["post-11711","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-allgemein","category-cloud-technologies","category-internet-of-things","category-scalable-systems","tag-aws","tag-cloud-computing","tag-gluhwein","tag-nodejs","tag-raspberry-pi"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack-related-posts":[{"id":22460,"url":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2022\/02\/28\/himbeer-tarte-und-harte-fakten-im-interview-mit-ansible-k3s-infrastructure-as-code-und-raspberry-pi\/","url_meta":{"origin":11711,"position":0},"title":"\u201cHimbeer Tarte und harte Fakten\u201d: Im Interview mit Ansible, k3s, Infrastructure as Code und Raspberry Pi","author":"Aliena Leonhard","date":"28. 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