CérénIT

Le blog tech de Nicolas Steinmetz (Time Series, IoT, Web, Ops, Data)

IoT - Qualité de l'air avec un esp32 (TTGo T-Display), le service ThingSpeak, du MQTT, Warp 10 et Discovery

iot mqtt arduino warp10 thingspeak co2 esp32 discovery dashboard

Le projet Nous Aérons propose de réaliser ses propres détecteurs de CO2 avec un ESP32 avec un écran comme le Lilygo TTGo T-Display et un capteur Senseair S8-LP.

L’idée est donc de déployer plusieurs capteurs, faire remonter les valeurs via ThingSpeak et ensuite les ingérer puis analyser avec Warp 10 et faire un dashboard avec Discovery.

schema du projet

Montage

Pour le montage, je vous invite à consuler principalement :

ThingSpeak

L’exemple de code fourni utilise le service ThingSpeak pour la remontée des valeurs. Comme il s’agit de mon premier projet Arduino et que cela fonctionne, j’ai cherché à rester dans les clous du code proposé et tester par la même occasion ce service. J’aurais pu directement poster les valeurs sur mon instance Warp 10 mais c’est aussi l’occasion de tester la récupération d’informations via le client MQTT de Warp 10.

Il vous faut :

  • Créer un compte
  • Créer un channel avec le champ 1 qui accueillera vos données
  • Récupérer la clé d’API en écriture
  • Noter votre Channel ID

Code Arduino

Disclaimer : c’est mon premier projet Arduino.

En repartant du code fourni sur le site Capteur de CO2, j’ai fait quelques ajustements :

  • Remplacer l’appel HTTP par la librairie ThingSpeak
  • La librairie retourne des status code : 200 si c’est OK, 40x si incorrect et -XXX si erreur ; j’ai un amélioré le message de debug pour savoir si l’insertion était OK ou KO.
  • Ajustement de positionnement du “CO2” et du “ppm” sur l’écran pour une meilleure lisibilité.

Il vous faut modifier :

  • la configuration wifi : ssid1, password1 et éventuellement ssid2, password2
  • la configuration ThingSpeak : channelID, writeAPIKey

Compiler le tout et uploader le code sur votre ESP32.

/************************************************
 * 
 *   Capteur de CO2 par Grégoire Rinolfi
 *   https://co2.rinolfi.ch
 * 
 ***********************************************/
#include <TFT_eSPI.h>
#include <SPI.h>
#include <Wire.h>
#include <WiFiMulti.h>
#include <ThingSpeak.h>

WiFiMulti wifiMulti;
TFT_eSPI tft = TFT_eSPI(135, 240);

/************************************************
 * 
 *   Paramètres utilisateur
 * 
 ***********************************************/
 
#define TXD2 21         // série capteur TX
#define RXD2 22         // série capteur RX
#define BOUTON_CAL 35
#define DEBOUNCE_TIME 1000

const char* ssid1     = "wifi1";
const char* password1 = "XXXXXXXXXXXXXXXX";
const char* ssid2     = "wifi2";
const char* password2 = "XXXXXXXXXXXXXXXX";

unsigned long channelID = XXXXXXXXXXXXXXXX;
char* readAPIKey = "XXXXXXXXXXXXXXXX";
char* writeAPIKey = "XXXXXXXXXXXXXXXX";
unsigned int dataFieldOne = 1;                       // Field to write temperature data
const unsigned long postingInterval = 12L * 1000L;   // 12s
unsigned long lastTime = 0;

// gestion de l'horloge pour la validation des certificats HTTPS
void setClock() {
  configTime(0, 0, "pool.ntp.org", "time.nist.gov");

  Serial.print(F("Waiting for NTP time sync: "));
  time_t nowSecs = time(nullptr);
  while (nowSecs < 8 * 3600 * 2) {
    delay(500);
    Serial.print(F("."));
    yield();
    nowSecs = time(nullptr);
  }

  Serial.println();
  struct tm timeinfo;
  gmtime_r(&nowSecs, &timeinfo);
  Serial.print(F("Current time: "));
  Serial.print(asctime(&timeinfo));
}

/************************************************
 * 
 * Thinkgspeak functions
 * https://fr.mathworks.com/help/thingspeak/read-and-post-temperature-data.html
 * 
 ***********************************************/

float readTSData( long TSChannel,unsigned int TSField ){
    
  float data =  ThingSpeak.readFloatField( TSChannel, TSField, readAPIKey );
  Serial.println( " Data read from ThingSpeak: " + String( data, 9 ) );
  return data;

}

// Use this function if you want to write a single field.
int writeTSData( long TSChannel, unsigned int TSField, float data ){
  int  writeSuccess = ThingSpeak.writeField( TSChannel, TSField, data, writeAPIKey ); // Write the data to the channel
  if(writeSuccess == 200){
    Serial.println("Channel updated successfully!");
  }
  else{
    Serial.println("Problem updating channel. HTTP error code " + String(writeSuccess));
  }
  return writeSuccess;
}

// Use this function if you want to write multiple fields simultaneously.
int write2TSData( long TSChannel, unsigned int TSField1, long field1Data, unsigned int TSField2, long field2Data ){

  ThingSpeak.setField( TSField1, field1Data );
  ThingSpeak.setField( TSField2, field2Data );
    
  int writeSuccess = ThingSpeak.writeFields( TSChannel, writeAPIKey );
  if(writeSuccess == 200){
    Serial.println("Channel updated successfully!");
  }
  else{
    Serial.println("Problem updating channel. HTTP error code " + String(writeSuccess));
  }
  return writeSuccess;
}

/************************************************
 * 
 *   Code de gestion du capteur CO2 via ModBus
 *   inspiré de : https://github.com/SFeli/ESP32_S8
 * 
 ***********************************************/
volatile uint32_t DebounceTimer = 0;

byte CO2req[] = {0xFE, 0X04, 0X00, 0X03, 0X00, 0X01, 0XD5, 0XC5};
byte ABCreq[] = {0xFE, 0X03, 0X00, 0X1F, 0X00, 0X01, 0XA1, 0XC3}; 
byte disableABC[] = {0xFE, 0X06, 0X00, 0X1F, 0X00, 0X00, 0XAC, 0X03};  // écrit la période 0 dans le registre HR32 à adresse 0x001f
byte enableABC[] = {0xFE, 0X06, 0X00, 0X1F, 0X00, 0XB4, 0XAC, 0X74}; // écrit la période 180
byte clearHR1[] = {0xFE, 0X06, 0X00, 0X00, 0X00, 0X00, 0X9D, 0XC5}; // ecrit 0 dans le registe HR1 adresse 0x00
byte HR1req[] = {0xFE, 0X03, 0X00, 0X00, 0X00, 0X01, 0X90, 0X05}; // lit le registre HR1 (vérifier bit 5 = 1 )
byte calReq[] = {0xFE, 0X06, 0X00, 0X01, 0X7C, 0X06, 0X6C, 0XC7}; // commence la calibration background
byte Response[20];
uint16_t crc_02;
int ASCII_WERT;
int int01, int02, int03;
unsigned long ReadCRC;      // CRC Control Return Code 

void send_Request (byte * Request, int Re_len)
{
  while (!Serial1.available())
  {
    Serial1.write(Request, Re_len);   // Send request to S8-Sensor
    delay(50);
  }

  Serial.print("Requete : ");
  for (int02 = 0; int02 < Re_len; int02++)    // Empfangsbytes
  {
    Serial.print(Request[int02],HEX);
    Serial.print(" ");
  }
  Serial.println();
  
}

void read_Response (int RS_len)
{
  int01 = 0;
  while (Serial1.available() < 7 ) 
  {
    int01++;
    if (int01 > 10)
    {
      while (Serial1.available())
        Serial1.read();
      break;
    }
    delay(50);
  }

  Serial.print("Reponse : ");
  for (int02 = 0; int02 < RS_len; int02++)    // Empfangsbytes
  {
    Response[int02] = Serial1.read();
    
    Serial.print(Response[int02],HEX);
    Serial.print(" ");
  }
  Serial.println();
}

unsigned short int ModBus_CRC(unsigned char * buf, int len)
{
  unsigned short int crc = 0xFFFF;
  for (int pos = 0; pos < len; pos++) {
    crc ^= (unsigned short int)buf[pos];   // XOR byte into least sig. byte of crc
    for (int i = 8; i != 0; i--) {         // Loop over each bit
      if ((crc & 0x0001) != 0) {           // If the LSB is set
        crc >>= 1;                         // Shift right and XOR 0xA001
        crc ^= 0xA001;
      }
      else                            // else LSB is not set
        crc >>= 1;                    // Just shift right
    }
  }  // Note, this number has low and high bytes swapped, so use it accordingly (or swap bytes)
  return crc;  
}

unsigned long get_Value(int RS_len)
{

// Check the CRC //
  ReadCRC = (uint16_t)Response[RS_len-1] * 256 + (uint16_t)Response[RS_len-2];
  if (ModBus_CRC(Response, RS_len-2) == ReadCRC) {
    // Read the Value //
    unsigned long val = (uint16_t)Response[3] * 256 + (uint16_t)Response[4];
    return val * 1;       // S8 = 1. K-30 3% = 3, K-33 ICB = 10
  }
  else {
    Serial.print("CRC Error");
    return 99;
  }
}

// interruption pour lire le bouton d'étalonnage
bool demandeEtalonnage = false;
void IRAM_ATTR etalonnage() {
  if ( millis() - DEBOUNCE_TIME  >= DebounceTimer ) {
    DebounceTimer = millis();
    
    Serial.println("Etalonnage manuel !!");

    tft.fillScreen(TFT_BLACK);
    tft.setTextSize(3);
    tft.setTextColor(TFT_WHITE);
    tft.drawString("Etalonnage", tft.width() / 2, tft.height()/2);

    demandeEtalonnage = true;
  } 
}

// nettoie l'écran et affiche les infos utiles
void prepareEcran() {
  tft.fillScreen(TFT_BLACK);
  // texte co2 à gauche
  tft.setTextSize(4);
  tft.setTextColor(TFT_WHITE);
  tft.drawString("CO",25, 120);
  tft.setTextSize(3);
  tft.drawString("2",60, 125);

  // texte PPM à droite ppm
  tft.drawString("ppm",215, 120);

  // écriture du chiffre
  tft.setTextColor(TFT_GREEN,TFT_BLACK);
  tft.setTextSize(8);
}

void setup() {
  // bouton de calibration
  pinMode(BOUTON_CAL, INPUT);

  // ports série de debug et de communication capteur
  Serial.begin(115200);
  Serial1.begin(9600, SERIAL_8N1, RXD2, TXD2);

  // initialise l'écran
  tft.init();
  delay(20);
  tft.setRotation(1);
  tft.fillScreen(TFT_BLACK);
  tft.setTextDatum(MC_DATUM); // imprime la string middle centre
  
  // vérifie l'état de l'ABC
  send_Request(ABCreq, 8);
  read_Response(7);
  Serial.print("Période ABC : ");
  Serial.printf("%02ld", get_Value(7));
  Serial.println();
  int abc = get_Value(7);

  // active ou désactive l'ABC au démarrage
  if(digitalRead(BOUTON_CAL) == LOW){
    if(abc == 0){
      send_Request(enableABC, 8);
    }else{
      send_Request(disableABC, 8);
    }
    read_Response(7);
    get_Value(7);
  }
  
  tft.setTextSize(2);
  tft.setTextColor(TFT_BLUE,TFT_BLACK);
  tft.drawString("Autocalibration", tft.width() / 2, 10);
  if( abc != 0 ){
    tft.drawString(String(abc)+"h", tft.width() / 2, 40);
  }else{
    tft.drawString("OFF", tft.width() / 2, 40);
  }

  // gestion du wifi
  wifiMulti.addAP(ssid1, password1);
  wifiMulti.addAP(ssid2, password2);

  Serial.print("Connexion au wifi");
  tft.setTextSize(2);
  tft.setTextColor(TFT_WHITE,TFT_BLACK);
  tft.drawString("Recherche wifi", tft.width() / 2, tft.height() / 2);
  
  int i = 0;
  while(wifiMulti.run() != WL_CONNECTED && i < 3){
    Serial.print(".");
    delay(500);
    i++;
  }
  if(wifiMulti.run() == WL_CONNECTED){
    tft.setTextColor(TFT_GREEN,TFT_BLACK);
    Serial.println("Connecté au wifi");
    Serial.println("IP address: ");
    Serial.println(WiFi.localIP());
    tft.drawString("Wifi OK", tft.width() / 2, 100);
    setClock();
  }else{
    tft.setTextColor(TFT_RED,TFT_BLACK);
    Serial.println("Echec de la connexion wifi");
    tft.drawString("Pas de wifi", tft.width() / 2, 100);
  }
  delay(3000); // laisse un temps pour lire les infos

  // préparation de l'écran
  prepareEcran();

  //interruption de lecture du bouton
  attachInterrupt(BOUTON_CAL, etalonnage, FALLING);
}  

unsigned long ancienCO2 = 0;
int seuil = 0;

void loop() {

  // effectue l'étalonnage si on a appuyé sur le bouton
  if( demandeEtalonnage ){
    demandeEtalonnage = false;
    // nettoye le registre de verification
    send_Request(clearHR1, 8); 
    read_Response(8); 
    delay(100);
    // demande la calibration
    send_Request(calReq, 8); 
    read_Response(8); 
    delay(4500); // attend selon le cycle de la lampe

    // lit le registre de verification
    send_Request(HR1req, 8); 
    read_Response(7); 
    int verif = get_Value(7);
    Serial.println("resultat calibration "+String(verif));
    if(verif == 32){
      tft.setTextColor(TFT_GREEN);
      tft.drawString("OK", tft.width() / 2, tft.height()/2+30);
    }else{
      tft.setTextColor(TFT_RED);
      tft.drawString("Erreur", tft.width() / 2, tft.height()/2+20);
    }
    delay(3000);
    prepareEcran();
    seuil = 0;
  }

  // lecture du capteur
  send_Request(CO2req, 8);
  read_Response(7);
  unsigned long CO2 = get_Value(7);
  
  String CO2s = "CO2: " + String(CO2);
  Serial.println(CO2s);

  // efface le chiffre du texte
  if(CO2 != ancienCO2){
    tft.fillRect(0,0, tft.width(), 60, TFT_BLACK);
  }

  if( CO2 < 800 ){
    tft.setTextColor(TFT_GREEN,TFT_BLACK);
    if( seuil != 1 ){
      tft.setTextSize(2);
      tft.fillRect(0,61, tft.width(), 25, TFT_BLACK);
      tft.drawString("Air Excellent", tft.width() / 2, tft.height() / 2 + 10);
    }
    seuil = 1;
  }else if( CO2 >= 800 && CO2 < 1000){
    tft.setTextColor(TFT_ORANGE,TFT_BLACK);
    if( seuil != 2 ){
      tft.setTextSize(2);
      tft.fillRect(0,61, tft.width(), 25, TFT_BLACK);
      tft.drawString("Air Moyen", tft.width() / 2, tft.height() / 2 + 10);
    }
    seuil = 2;
  }else if (CO2 >= 1000 && CO2 < 1500){
    tft.setTextColor(TFT_RED,TFT_BLACK);
    if( seuil != 3 ){
      tft.setTextSize(2);
      tft.fillRect(0,61, tft.width(), 25, TFT_BLACK);
      tft.drawString("Air Mediocre", tft.width() / 2, tft.height() / 2 + 10);
    }
    seuil = 3;
  }else{
    tft.setTextColor(TFT_RED,TFT_BLACK);
    if( seuil != 4 ){
      tft.setTextSize(2);
      tft.fillRect(0,61, tft.width(), 25, TFT_BLACK);
      tft.drawString("Air Vicie", tft.width() / 2, tft.height() / 2 + 10);
    }
    seuil = 4;
  }

  tft.setTextSize(8);
  tft.drawString(String(CO2), tft.width() / 2, tft.height() / 2 - 30);


  // envoi de la valeur sur le cloud
  if((millis() - lastTime) >= postingInterval) {
    if((wifiMulti.run() == WL_CONNECTED)) {
      WiFiClient client;
      ThingSpeak.begin( client );
      
      writeTSData( channelID , dataFieldOne , CO2 );  
      lastTime = millis();
    }
  }

  ancienCO2 = CO2;
  delay(10000); // attend 10 secondes avant la prochaine mesure
}

MQTT

Sur ThingSpeak, aller dans Devices > MQTT et compléter si besoin avec la lecture de la documentation MQTT Basics:

  • Créer un device,
  • Ajouter la/les channel(s) voulu(s),
  • Limiter les droits à la partie “subscribe” ; notre client en effet n’est pas prévu pour publier des données sur ThingSpeak,
  • Conserver précautionneusement vos identifiants MQTT.

Sur l’instance Warp 10, déployer le plugin MQTT :

Avec le script /path/to/warp10/mqtt/test.mc2 :

// subscribe to the topics, attach a WarpScript™ macro callback to each message
// the macro reads ThingSpeak message to extract the first byte of payload,
// the server timestamp, the channel id and the value

'Loading MQTT ThingSpeak Air Quality Warpscript™' STDOUT
{
  'host' 'mqtt3.thingspeak.com'
  'port' 1883
  'user' 'XXXXXXXXXX'
  'password' 'XXXXXXXXXX'
  'clientid' 'XXXXXXXXXX'
  'topics' [
    'channels/channelID 1/subscribe'
    'channels/channelID 2/subscribe'
    'channels/channelID 3/subscribe'
  ]
  'timeout' 20000
  'parallelism' 1
  'autoack' true

  'macro'
  <%
    //in case of timeout, the macro is called to flush buffers, if any, with NULL on the stack.
    'message' STORE
    <% $message ISNULL ! %>
    <%
      // message structure :
      // {elevation=null, latitude=null, created_at=2022-01-11T10:02:27Z, field1=412.00000, field7=null, field6=null, field8=null, field3=null, channel_id=1630275, entry_id=417, field2=null, field5=null, field4=null, longitude=null, status=null}
      $message MQTTPAYLOAD 'ascii' BYTES-> JSON-> 'TSmessage' STORE
      $TSmessage 'created_at' GET TOTIMESTAMP 'ts' STORE
      $TSmessage 'channel_id' GET 'channelId' STORE
      $TSmessage 'field1' GET 'sensorValue' STORE

      $message MQTTTOPIC ' ' +
      $ts ISO8601 + ' ' +
      $channelId TOSTRING + ' ' +
      $sensorValue +
      STDOUT // print to warp10.log
    %> IFT
  %>
}

Vous devriez avoir dans /path/to/warp10/log/warp10.log :

Loading MQTT ThingSpeak Air Quality Warpscript™
channels/<channelID 1>/subscribe 2022-01-11T10:30:51.000000Z <channelID 1> 820.00000
channels/<channelID 2>/subscribe 2022-01-11T10:30:53.000000Z <channelID 2> 715.00000
channels/<channelID 3>/subscribe 2022-01-11T10:30:54.000000Z <channelID 3> 410.00000

Maintenant que l’intégration MQTT est validée, supprimez ce fichier et passons à la gestion de la persistence des données dans Warp 10.

Avec le script suivant :

// subscribe to the topics, attach a WarpScript™ macro callback to each message
// the macro reads ThingSpeak message to extract the first byte of payload,
// the server timestamp, the channel id and the value.

{
  'host' 'mqtt3.thingspeak.com'
  'port' 1883
  'user' 'XXXXXXXXXX'
  'password' 'XXXXXXXXXX'
  'clientid' 'XXXXXXXXXX'
  'topics' [
    'channels/channelID 1/subscribe'
    'channels/channelID 2/subscribe'
    'channels/channelID 3/subscribe'
  ]
  'timeout' 20000
  'parallelism' 1
  'autoack' true

  'macro'
  <%
    //in case of timeout, the macro is called to flush buffers, if any, with NULL on the stack.
    'message' STORE
    <% $message ISNULL ! %>
    <%
      // message structure :
      // {elevation=null, latitude=null, created_at=2022-01-11T10:02:27Z, field1=412.00000, field7=null, field6=null, field8=null, field3=null, channel_id=1630275, entry_id=417, field2=null, field5=null, field4=null, longitude=null, status=null}
      $message MQTTPAYLOAD 'ascii' BYTES-> JSON-> 'TSmessage' STORE
      $TSmessage 'created_at' GET TOTIMESTAMP 'ts' STORE
      $TSmessage 'channel_id' GET 'channelId' STORE
      $TSmessage 'field1' GET 'sensorValue' STORE

      // Tableau de correspondance entre mes channel IDs et mes devices en vue de définir des labels pour les GTS
      {
        <channelID 1> 'air1'
        <channelID 2> 'air2'
        <channelID 3> 'air3'
      } 'deviceMap' STORE
      // Récupération du nom du device dans la variable senssorId
      $deviceMap $channelId GET 'sensorId' STORE

      // Création d'une GTS air.quality.home
      // Le label "device" aura pour valeur le nom du device, via la variable sensorId
      // On crée une entrée qui correspond à la valeur que nous venons de récupérer
      // sensorValue est une string, il faut la repasser sur un format numérique
      // Une fois la GTS reconstituée avec son entrée, on la periste en base via UPDATE
      '<writeToken>' 'writeToken' STORE
      NEWGTS 'air.quality.home' RENAME
      { 'device' $sensorId } RELABEL
      $ts NaN NaN NaN $sensorValue TODOUBLE TOLONG ADDVALUE
      $writeToken UPDATE
    %> IFT
  %>
}

Depuis le WarpStudio, vérifiez la disposnibilité de vos données :

'<readToken>' 'readToken'  STORE
[ $readToken 'air.quality.home' {} NOW -1000 ] FETCH

warp10 - validation de l’ingestion des données IoT

Ensuite, il nous reste plus qu’à faire une petite macro et un dashboard pour présenter les données.

Pour la macro :

  • On lui passe un nom de device en paramètre qui servira à filtrer sur le label
  • Elle retourne une GTS avec l’ensemble des valeurs disponibles
<%
  {
    'name' 'cerenit/iot/co2'
    'desc' 'Provide CO2 levels per device'
    'sig' [ [ [ [  'device:STRING' ] ]  [ 'result:GTS' ] ] ]
    'params' {
        'device' 'String'
        'result' 'GTS'
    }
    'examples' [
    <'
air1 @cerenit/iot/co2
    '>
    ]
  } INFO

  // Actual code
  SAVE 'context' STORE

  'device' STORE // Save parameter as year

  '<readToken>' 'readToken' STORE
  [ $readToken 'air.quality.home' { 'device' $device } MAXLONG MINLONG ] FETCH
  0 GET

  $context RESTORE
%>
'macro' STORE
$macro

Et pour le dashboard Discovery :

  • Chaque tile utilise la macro que l’on vient de réaliser en lui passant le device en paramètre,
  • Chaque tile affiche un système de seuils avec des couleurs associées.
<%
{
    'title' 'Home CO2 Analysis'
    'description' 'esp32 + Senseair S8 sensors at home'
    'options' {
      'scheme' 'CHARTANA'
    }
    'tiles' [
        {
            'title' 'Informations'
            'type' 'display'
            'w' 6 'h' 1 'x' 0 'y' 0
            'data' {
                'data' 'D&eacute;tails et informations compl&eacute;mentaires :  <a href="https://www.cerenit.fr/blog/air-quality-iot-esp32-senseair-thingspeak-mqtt-warp10-discovery/">IoT - Qualit&eacute; de l air avec un esp32 (TTGo T-Display), le service ThingSpeak, du MQTT, Warp 10 et Discovery</a>'
            }
        }
        {
            'title' 'Device AIR1'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 0 'y' 1
            'macro' <% 'air1' @cerenit/macros/co2 %>
            'options' {
                'thresholds' [
                    { 'value' 400 'color' '#008000' }
                    { 'value' 600 'color' '#329932' }
                    { 'value' 800 'color' '#66b266' }
                    { 'value' 960 'color' '#ffdb99' }
                    { 'value' 1210 'color' '#ffa500' }
                    { 'value' 1760 'color' '#ff0000' }
	        ]
	    }
        }
        {
            'title' 'Device AIR2'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 6 'y' 1
            'macro' <% 'air2' @cerenit/macros/co2 %>
            'options' {
                'thresholds' [
                    { 'value' 400 'color' '#008000' }
                    { 'value' 600 'color' '#329932' }
                    { 'value' 800 'color' '#66b266' }
                    { 'value' 960 'color' '#ffdb99' }
                    { 'value' 1210 'color' '#ffa500' }
                    { 'value' 1760 'color' '#ff0000' }
	        ]
	    }
        }
        {
            'title' 'Device AIR3'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 0 'y' 3
            'macro' <% 'air3' @cerenit/macros/co2 %>
            'options' {
                'thresholds' [
                    { 'value' 400 'color' '#008000' }
                    { 'value' 600 'color' '#329932' }
                    { 'value' 800 'color' '#66b266' }
                    { 'value' 960 'color' '#ffdb99' }
                    { 'value' 1210 'color' '#ffa500' }
                    { 'value' 1760 'color' '#ff0000' }
                ]
           }
        }
    ]
}
{ 'url' 'https://w.ts.cerenit.fr/api/v0/exec'  }
@senx/discovery2/render
%>

Le résultat est alors :

warp10 - dashboard IoT CO2

Bilan de ce que nous avons vu :

  • Comment monter son capteur de CO2 en profitant des ressources mises à disposition par le projet “Nous Aérons”,
  • Comment envoyer les données du capteur vers le service ThingSpeak,
  • Comment récupérer les données du service ThingSpeak via le protoole MQTT et les stocker dans Warp 10,
  • Comment créer un dashboard Discovery avec une macro permettant de récupérer les données et mettre en place un système de seuils.

L’ensemble des fichiers peuvent être récupérés depuis cerenit/iot-air-quality.

Web, Ops, Data et Time Series - Décembre 2021

django test api robotframework parquet influxdb raspberrypi dredd tavern grafana

Code & Frameworks

  • Django 4.0 released : compatible python 3.8+, il appot son lot de nouveautés et notamment la capacité de personnaliser un peu plus le rendu des formulaires pour ce qui me concerne.

Conteneurs & Orchestration

IoT

  • “New” old functionality with Raspberry Pi OS (Legacy) : la fondation Raspbery Pi annonce l’arrivée d’un OS 64 bits (enfin) mais aussi la mise à disposition d’une version legacy de Raspberry Pi OS basée sur Debian 10/Buster pour ceux qui rencontrent des problèmes avec le passage à Debian 11/Bullseye.

Monitoring & Observabilité

Tests

  • RobotFramework : robot opensource d’automatisation tant pour des tests que des process d’automatisation robotique, il semble assez complet pour permettre de faire des tests assez complets tout en proposant une interface relativement simple. A voir ce que cela donne…
  • Dredd : pour tester vos API au format Blueprint ou OpenAPI
  • Keep calm and release your API in prod : Tavern permet de tester des API HTTP via une déclariaton des scénarios en YAML. Il s’appuie sur pytests, requests et dispose d’une intégration MQTT. Le billet montre un cas d’exemple.

Time Series

  • Demystifying the use of the Parquet file format for time series : retour sur le format Parquet et son usage pour des séries temporelles. Au delà de l’explication, il est intéressant de mettre cela en perspective vis à vis d’InfluxData qui a prévu que son moteur de stockage Iox soit notamment basé sur Parquet.

Web, Ops, Data et Time Series - Novembre 2021

postgresql timeseries timecale warp10 warpstudio influxdb

Containers & Orchestration

  • Announcing General Availability of HashiCorp Nomad 1.2 : Arrivée des “system batchs jobs” prévu pour gérer des jobs à destination du cluster nomad en lui même (purge, backup, etc) et non des clients. Cette version apporte également des améliorations au niveau de l’interface, ainsi que les “nomad pack”, format de distribution de vos applications à destination de nomad.

IoT

Monitoring & Observabilité

Time Series

Annonces & Produits :

  • Timescale 2.5.0 : support de Postgresql 14, continuous aggregates for distributed hypertables (la fonction fonctionne donc maintenant en multi-nodes) et support des timezone pour la fonction time_bucket_ng
  • Warp Studio 2.0.6 : version mineure du studio pour la gesion de CORS-RFC1918 ; c’est pour utiliser le studio avec vos instances locales depuis Chrome 92 (et bientôt les autres navigateurs) du fait des restrictrions d’accès mises en place dans les navigateurs.
  • Release Announcement: InfluxDB OSS 2.1.0 | InfluxData : Arrivée des annotations et des notebooks, le client influx n’est plus distribué avec le serveur (sauf dans l’image Docker), améliorations de flux, amélioration de l’API et de la CLI et mise à jour de l’extension VSCode.
  • Announcing PyCaret’s New Time Series Module :la librairie “low code” de machine learning PyCaret se dote d’un module de gestion de séries temporelles comprenant 30+ modèles (ARIMA, SARIMA, FBProphet, etc) et fonctions.

Articles :

Ma comptabilité, une série temporelle comme les autres - partie 6 - Les FEC et le compte de résultat

warp10 timeseries comptabilité résultat fec dashboard discovery

Suite de notre épopée :

Dans ce sixième et dernier billet pour cette série, nous continuons avec les Fichier d’Ecritures Comptables (FEC) pour produire le compte de résultat et déterminer ainsi le bénéfice de l’exercice en cours. Il faut donc prendre toutes les opérations en classe 6 (charges) et 7 (produits). Pour chaque classe de compte, il peut y avoir des crédits ou des débits (ex pour un compte de classe 7 : un avoir sur une facture émise). C’est donc un chouilla plus compliqué que le compte de trésorerie.

Depuis le dernier billet, j’ai légèrement fait évoluer le modèle de données :

  • Initialement, j’avais : <société>.<bilan ou resultat>.<classe de compte>.<type d'opération: credit ou debit>
  • Cela a évolué vers : <société>.<bilan ou resultat>.<classe de compte> ; le type d’opération est maintenant un label

Pour un crédit de 100€ avec une référence de pièce à 1234 pour le compte 706, on passe donc de :

<Timestamp de l'écriture comptable>// cerenit.resultat.706.credit{PieceRef=1234} 100

à :

<Timestamp de l'écriture comptable>// cerenit.resultat.706{PieceRef=1234, operation=credit} 100

Compte de résultat

"<readToken>" "readToken"  STORE

// Récupération de toutes les opérations de crédit pour les comptes charges (classe 6xx)
// Le SORT permet d'être sur d'avoir toutes les opérations triées par date
// Stockage du résultat dans une variable
[ $readToken '~comptabilite.resultat.6.*' { "operation" "credit" } '2020-01-01T00:00:00Z' '2020-12-31T23:59:59Z' ] FETCH
MERGE
SORT
'charges_credit' RENAME
'charges_credit' STORE


// Récupération de toutes les opérations de débit pour les comptes charges (classe 6xx)
// Le SORT permet d'être sur d'avoir toutes les opérations triées par date
// Stockage du résultat dans une variable
[ $readToken '~comptabilite.resultat.6.*' { "operation" "debit" } '2020-01-01T00:00:00Z' '2020-12-31T23:59:59Z' ] FETCH
MERGE
SORT
'charges_debit' RENAME
'charges_debit' STORE

// Fusion des deux listes de séries en une liste qui va avoir l'ensemble des opérations
// Les opérations de débit sont mis en valeur négative du calcul du solde
// Le SORT permet d'être sur d'avoir toutes les opérations triées par date
// Stockage du résultat dans une variable qui contient l'ensemble des opérations
[
  $charges_debit -1 *
  $charges_credit
] MERGE
SORT
'charges_flux' RENAME
'charges_flux' STORE

// Même opération pour les comptes de produit (7xx)
[ $readToken '~comptabilite.resultat.7.*' { "operation" "credit" } '2020-01-01T00:00:00Z' '2020-12-31T23:59:59Z' ] FETCH
MERGE
SORT
'produits_credit' RENAME
'produits_credit' STORE

[ $readToken '~comptabilite.resultat.7.*' { "operation" "debit" } '2020-01-01T00:00:00Z' '2020-12-31T23:59:59Z' ] FETCH
MERGE
SORT
'produits_debit' RENAME
'produits_debit' STORE

[
  $produits_debit -1 *
  $produits_credit 
] MERGE
SORT
'produits_flux' RENAME
'produits_flux' STORE

// Fusion des 2 flux d'opérations (charges et produits) pour avoir une vision temporelle de ces opérations
// Le SORT permet d'être sur d'avoir toutes les opérations triées par date
// Renommage de la série en "compte_resultat" qu'elle va permettre de batir
// Somme cumulée de l'ensemble des opérations pour avoir un solde à date
// Stockage sous la forme d'une variable
// Affichage de la variable
[
  $produits_flux
  $charges_flux
] MERGE
SORT
'compte_resultat' RENAME
[ SWAP mapper.sum MAXLONG 0 0 ] MAP
'compte_resultat' STORE
$compte_resultat

Ce qui nous donne dans le Studio :

warp10 - compte de résultat

Du précédent billet et ce celui-ci, nous avons donc :

  • Un compte de résultat annuel
  • Un compte de trésorerie annuel

Tout ce qu’il faut donc pour faire un dashboard avec Discovery. Il faut dire que le billet Covid Tracker built with Warp 10 and Discovery et dans une moindre mesure Server monitoring with Warp 10 and Telegraf donnent accès à plein d’options pour réaliser ses dashboards.

Macros

Je pourrais mettre le code de mes requêtes directement dans les dashboards mais j’aime pas trop quand des tokens se balladent dans les pages web. Du coup, je vais déporter le code dans des macros. J’ai églément rendu les macro dynamiques dans le sens où elles prennent une année en paramètre pour afficher les données de l’année en question.

On a déjà vu le fonctionnement des macros précédemment, je ne reviendrais donc pas dessus.

La macro du compte de résultat à titre d’exemple :

<%
    {
        'name' 'cerenit/accountancy/compte-resultat'
        'desc' 'Function to calculate the cumulative benefit (or loss) of the company'
        'sig' [ [ [ [  'year:LONG' ] ]  [ 'result:GTS' ] ] ]
        'params' {
            'year' 'Year, YYYY'
            'result' 'GTS'
        }
        'examples' [
    <'
2020 @cerenit/accountancy/compte-resultat
    '>
    ]
    } INFO

    // Actual code
    SAVE 'context' STORE

    TOLONG // When called from dashboard, it's a string - so convert paramter to LONG first
    'year' STORE // Save parameter as year
    
    // Compute 1st Jan of given year
    [ $year 01 01 ] TSELEMENTS-> ISO8601 
    'start' STORE
    
    // Compute 31 Dec of given year
    [ $year 12 31 23 59 59 ] TSELEMENTS-> ISO8601 
    'end' STORE
    
    "<readToken>" "readToken"  STORE

    [ $readToken '~comptabilite.resultat.6.*' { "operation" "credit" } $start $end ] FETCH
    MERGE
    SORT
    'charges_credit' RENAME
    'charges_credit' STORE

    [ $readToken '~comptabilite.resultat.6.*' { "operation" "debit" } $start $end ] FETCH
    MERGE
    SORT
    'charges_debit' RENAME
    'charges_debit' STORE

    [
    $charges_debit -1 *
    $charges_credit
    ] MERGE
    SORT
    { NULL NULL } RELABEL
    'charges_flux' RENAME
    'charges_flux' STORE

    [ $readToken '~comptabilite.resultat.7.*' { "operation" "credit" } $start $end ] FETCH
    MERGE
    SORT
    'produits_credit' RENAME
    'produits_credit' STORE

    [ $readToken '~comptabilite.resultat.7.*' { "operation" "debit" } $start $end ] FETCH
    MERGE
    SORT
    'produits_debit' RENAME
    'produits_debit' STORE

    [
    $produits_debit -1 *
    $produits_credit 
    ] MERGE
    SORT
    { NULL NULL } RELABEL
    'produits_flux' RENAME
    'produits_flux' STORE

    [
    $produits_flux
    $charges_flux
    ] MERGE
    SORT
    'compte_resultat' RENAME
    [ SWAP mapper.sum MAXLONG 0 0 ] MAP
    'compte_resultat' STORE
    $compte_resultat

    $context RESTORE
%>
'macro' STORE
$macro

Comme le décrit l’exemple, si on veut le compte de résultat de l’année 2020, on utilisera le code suivant :

2020 @cerenit/accountancy/compte-resultat

J’ai profité de ce billet pour utiliser Warpfleet Synchronizer & Warpfleet Resolver pour simplifier le déploiement des macros ; cela explique que les signatures pour appeler les macros changent par la suite dans le dashboard.

Dashboards

Ci-après le code du dashboard :

<%
{
    'title' 'Comptabilité CérénIT'
    'description' 'Trésorerie et compte de résultat'
    'vars' {
        'myYear' 2020
    }    
    'tiles' [
        {
            'title' 'Informations'
            'type' 'display'
            'w' 11 'h' 1 'x' 0 'y' 0
            'data' {
                'data' 'R&eacute;sultat de la s&eacute;rie <a href="https://www.cerenit.fr/blog/premiers-pas-avec-warp10-comptabilite-et-previsions/">Ma comptabilit&eacute;, une s&eacute;rie temporelle comme les autres</a> et de l&apos;ingestion des Fichiers d&apos;&eacute;critures comptables.'
                'globalParams' { 'timeMode' 'custom' }
            }
        }
        {
            'title' 'Année'
            'type' 'input:list'
            'w' 1 'h' 1 'x' 11 'y' 0
            'data' {
                'data' [ '2017' '2018' '2019' '2020' ]
                'events' [ { 'type' 'variable' 'tags' 'year' 'selector' 'myYear' } ]
                'globalParams' { 'input' { 'value' '2020' } }   
            }
        }
        {
            'title' 'Trésorerie (annuel)'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 0 'y' 1
            'macro' <% $myYear @cerenit/macros/treso %>
            'options' { 'eventHandler' 'type=(variable),tag=year' }
        }
        {
            'title' 'Compte de résultat (annuel)'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 6 'y' 1
            'macro' <% $myYear @cerenit/macros/compteresultat %>
            'options' { 'eventHandler' 'type=(variable),tag=year' }
        }
        {
            'title' 'Trésorerie (pluri-annuelle)'
            'type' 'line'
            'w' 12 'h' 2 'x' 0 'y' 3
            'macro' <% [ 2017 $myYear ] @cerenit/macros/treso_multi %>
            'options' { 'eventHandler' 'type=(variable),tag=year' }
        }  
    ]
}
{ 'url' 'https://w.ts.cerenit.fr/api/v0/exec'  } 
@senx/discovery2/render
%>

et son rendu :

warp10 - dashboard

Dans le bloc global du dashboard, on définir une variable myYear, initialisée à 2020. Cette variable est mise à jour dynamiquement lorsque l’on choisit une valeur dans la liste déroulante du bloc “Année”.

<%
{
    'title' 'Comptabilité CérénIT'
    'description' 'Trésorerie et compte de résultat'
    'vars' {
        'myYear' 2020
    }    
    ...

Le bloc Année justement :

        {
            'title' 'Année'
            'type' 'input:list'
            'w' 1 'h' 1 'x' 11 'y' 0
            'data' {
                'data' [ '2017' '2018' '2019' '2020' ]
                'events' [ { 'type' 'variable' 'tags' 'year' 'selector' 'myYear' } ]
                'globalParams' { 'input' { 'value' '2020' } }   
            }
        }

C’est une liste déroulante (type: input:list) avec pour valeurs les années 2017 à 2020. Par défaut, elle est initialisée à 2020. Via le mécanisme des “events”, lorsqu’une valeur est choisie, celle-ci est émise sous la forme d’une variable, nommée myYear et ayant pour tag la valeur year.

Ainsi, si je sélectionne 2017 dans la liste, la variable myYear prendra cette valeur. Maintenant que la valeur est définie suite à mon choix et émise vers le reste du dashboard, il faut que les autres tiles récupèrent l’information.

Regardons le tile Trésorerie :

        {
            'title' 'Trésorerie (annuel)'
            'type' 'line'
            'w' 6 'h' 2 'x' 0 'y' 1
            'macro' <% $myYear @cerenit/macros/treso %>
            'options' { 'eventHandler' 'type=(variable),tag=year' }
        }

La récupération de la variable se fait via la proriété options et la récupération de l’eventHandler associé et défini précédemment.

Une fois récupérée, la variable myYear peut être utilisée dans le bloc macro et le tile est mis à jour dynamiquement.

En conséquence :

  • Les deux premiers tiles afficheront le solde de trésorerie et le compte de résultat de l’année sélectionnée
  • Le dernier tile affichera la trésorerie depuis début 2017 jusqu’à la fin d’année sélectionnée. Donc au minimum 2017 et au maximum 2017 > 2020.

Ainsi s’achève cette série sur les données comptable et les séries temporelles. Des analyses complémentaires pourraient être menées (analyse de stocks, réparition d’activité, etc) mais mes données comptables sont insuffisantes pour en valoir l’intérêt. J’espère néanmoins que cela aura sucité votre intérêt et ouvert des horizons.

Cette série fut aussi l’occasion de faire un tour de la solution Warp 10 et de voir :

  • l’ingestion de données,
  • la manipulation et l’analyse des données,
  • la mise en place de dashboards,
  • la projection de données avec les algorythmes de machine learning.

Si vous souhaitez poursuivre l’aventure et le sujet, n’hésitez pas à me contacter.

Web, Ops, Data et Time Series - Octobre 2021

postgresql timeseries bi datatask dbt metabase singer timescale influxdb quasardb vector nomad clever-cloud yield pivot warp10 flows vscode kapacitor chronograf telegraf clickhouse

BI

Code

  • vscode.dev : l’ère de l’IDE dans le navigateur continue après gitpod ou githuab codspaces, c’est au tour de vscode.dev qui permet d’avoir une IDE dans son navigateur. Affaire à suivre…

Observabilité et monitoring

Orchestration & conteneurs

  • damon, un dashboard pour nomad en ligne de commande.
  • Announcing HashiCorp Nomad 1.2 Beta : ajout des “System Batch” qui sont des (petits) jobs globaux au cluster, des améliorations de l’interface et l’ajout des Nomad Pack, une sorte de catalogue d’applications prêtes à être déployées dans votre cluster.

SQL

Sécurité

Time Series

Annonces & Produits :

Articles & Vidéos :

Pour le retour sur les InfluxDays North America qui ont lieu cette semaine, ce sera pour un prochain billet ou édition du Time Series France Meetup

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