Sistema di monitoraggio: Integrazione RMS con Met Office Datapoint. Un esperimento con le API

L'ultimo software del sistema di monitoraggio Rotronic è stato progettato specificamente per il mondo IoT e IIoT. Abbiamo una vasta e crescente gamma di sensori, logger e moduli di ingresso e uscita, ma non riusciremo mai a stare al passo con le richieste uniche dei nostri clienti. È qui che l'integrazione è la chiave per qualsiasi sistema di monitoraggio continuo di successo!

L'hardware può già essere integrato tramite moduli d'ingresso analogici come il nostro 8ADC e i dispositivi digitali possono essere integrati tramite il nostro RMS-Convertor che può essere programmato con protocolli e funzioni personalizzate che operano praticamente con qualsiasi dispositivo.

Vuoi tagliare le ciance... accedi e vedi i dati dal vivo ora usando i dettagli qui sotto:

Oltre all'hardware, l'integrazione software è un must, e non è facile se consideriamo che RMS è un sistema completamente conforme a Gamp6 e quindi la sicurezza e la tracciabilità sono fondamentali.

Perché non accedere al DB SQL?

Tutti i dati su RMS sono memorizzati in un database SQL che, con i diritti adeguati, può essere facilmente interrogato per estrarre i dati. Tuttavia l'iniezione di dati, mentre è possibile, fa scattare il nostro sistema per segnalare la manipolazione dei dati. Anche l'accesso diretto al database presenta un rischio per la sicurezza e modifiche incontrollate al sistema, e naturalmente non è possibile su sistemi condivisi.

Per questo motivo offriamo anche una API Restful attraverso la quale i dati possono essere pubblicati solo se configurati da utenti con permessi appropriati e ogni flusso di dati è collegato in modo sicuro a un token una tantum, senza dubbio la migliore sicurezza ma adatto a molte applicazioni (e naturalmente l'intera funzione API può essere disabilitata se si preferisce). Naturalmente abbiamo dei maghi del software nel nostro quartier generale che possono sviluppare soluzioni di integrazione professionali, ma come hobbista volevo vedere cosa potevo ottenere. Esempio di rapporto API

Il mio piano era di usare Python e tirare i dati dal servizio Met Office DataPoint e iniettarli direttamente nel nostro software server RMS per poterli visualizzare, riportare e analizzare di conseguenza. Pochi semplici passi...

• Step 1 Ottenere i dati da Met Office API
• Fase 2 Crea un dispositivo API in RMS e invia i tuoi dati
• Fase 3 Goditi grafici, report e allarmi personalizzati

Passo 1 - Ottenere i dati da Met Office API.

Il Met Office API è ottimo, devi semplicemente registrarti per ottenere una chiave api e poi capire i comandi. Una volta ottenuta, puoi richiedere i dati di cui hai bisogno tramite un semplice url e le informazioni vengono restituite in formato xml o json.

In Python la richiesta delle ultime 24 ore di dati orari dalla posizione 3212 (Keswick) assomiglia a questo...

Importa json, richieste
url = 'http://datapoint.metoffice.gov.uk/public/data/val/wxobs/all/json/3212?res=hourly&key=YOURKEY’ #sostituisci con la tua chiave Met Office API!
r = requests.get(url)
metoffice_data = json.loads(r.text)

Questo dà un dizionario Python con tutti i dati json da cui possiamo richiedere facilmente valori specifici, per esempio le ultime condizioni (senza dubbio ci sono soluzioni più eleganti, ma questo funziona per me).

Hum = (metoffice_data['SiteRep']['DV']['Location']['Period'][1]['Rep'][-1]['H'])
Temp = (metoffice_data['SiteRep']['DV']['Location']['Period'][1]['Rep'][-1]['T'])
Pres = (metoffice_data['SiteRep']['DV']['Location']['Period'][1]['Rep'][-1]['P'])
DewP = (metoffice_data['SiteRep']['DV']['Location']['Period'][1]['Rep'][-1]['Dp'])

Poi dobbiamo creare il nostro dispositivo API in RMS in modo che accetti i nostri dati

Passo 2 - Creare un dispositivo API in RMS

Aggiungere un nuovo dispositivo API in RMS è un processo semplice, creiamo il dispositivo e definiamo il nome e il numero di serie.

A questo punto RMS attende un comando Post in cui sono inclusi i dettagli aggiuntivi. Usando il codice Python qui sotto sono in grado di creare un dispositivo con 4 punti di misurazione (valori misurati); Umidità, Temperatura; Pressione e Punto di rugiada.

importare json, richieste

url = 'http://rms.rotronic.com/wService/wService3.DeviceService.svc/UpdateDataJson’
headers = {'Content-Type' : 'Application/json', 'Expect' : '100-continue', 'Connnection' : 'Close', 'Host' : 'rms.rotronic.com'}

payload = {'Name':'API_Test','Serial':'12345′,'Values':[{'Index':'1′,'Typ':'1′,'Value':'50'},{'Index':'2′,'Typ':'2′,'Value':'23'},\
{'Index':'3′,'Typ':'16','Value':'5′},{'Index':'4′,'Typ':'48','Value':'1000′}]}
stampa (payload)
r = requests.post(url, headers=headers, data =json.dumps (payload))

Finalmente RMS ci dà l'ID del dispositivo e il token API che devono essere inclusi in ogni futuro comando di post.

Combinando il passo 1 e il passo 2 ci permette di sostituire semplicemente i miei valori di esempio sopra con i dati reali di Met Office API! Esegui lo script ogni ora o permanentemente con un'ora di ritardo e abbiamo un semplice strumento che dimostra i dati meteo in diretta!

Step 3 - Godetevi grafici, report e allarmi personalizzati

Con i dati in RMS possiamo facilmente graficare i valori e creare allarmi via email, sms o telefono. Portando l'API oltre è possibile scaricare immagini satellitari dal vivo e aggiornare dinamicamente i layout in RMS!

Esempio di rapporto

Si è scoperto che ottenere dati in RMS tramite l'API è semplice con un po' di codice di base. Naturalmente i dati di Met Office sono solo un esempio, nelle moderne applicazioni industriali ci sono così tanti dati unici da dispositivi o software che potrebbero essere utili e RMS mira ad offrire una soluzione di monitoraggio completa non solo per i nostri prodotti!

Assicuratevi di mettervi in contatto se avete domande su quanto sopra o se avete delle esigenze di monitoraggio. Usa il login demo qui sopra o visita il nostro sito web RMS per maggiori dettagli.

Aggiornamento 2021.

• Abbiamo lanciato un piccolo strumento software API (RMS-JSON-API) in cui i nostri team di sviluppo possono integrare fonti di dati personalizzate per qualsiasi progetto.
• Esempi di fonti di dati integrate includono
• A API del meteo globale
• Regolatori della camera di Memmert
• Dispositivi wireless IoT LORAWAN via The Things Network.

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