DS18B20センサー+Raspberry Piで取得した温度をAmazon Kinesis FirehoseからS3へ格納してAthenaでクエリーしたのをQuickSightで可視化する
JAWS DAYS 2017でやりますハンズオンの「[IoTハンズオン] Raspberry Pi + Athena + QuickSightで可視化」の事前検証をしました記録です。
こちらの個人ブログでは検証の記録をしているのみです。
ハンズオン当日は親切丁寧なQiitaの記事を見ながら、分からないところはメンターに質問してもらいながら進めていただきますのでご安心ください。
目次
Amazon Kinesis FirehoseのためのIAMユーザ
AmazonKinesisFirehoseFullAccessのポリシーを付与したユーザーを作成して、Access Key IDとSecret Access Keyを控えておくかユーザ作成時のCSVを保管します。
Amazon Kinesis Firehoseの設定
Desination : Amazon S3
Delivery stream name : 任意
S3 bucket : 任意
Buffer interval : 300
IAM role : Firehose delivery IAM role
Raspberry Pi
AWS CLIをインストールして設定
1-wireモジュール用の設定
一番下に2行追加
次にbootconfigの設定ですが、念のためコピーを作成しておきます
一番下に1行追加
DS18B20の接続
ここで1つ目の問題発生
通販でDS18B20を買ってとどいいたものをろくろく確認もせずにブレッドボードに挿していざ検証っとしたところでセンサーが熱くなってこげくさくなってバチバチに。
よく見るとLM35DZでした。
ちょうどVccが逆になるのですね。いかんですね。
しかたなくもう1種類購入していたDS18B20使用 防水型 温度センサーを使用。
ここで2つ目の問題が発生。
実際のケーブルの色と説明のケーブルの色が違う。。。。。。。
試しながらつないでみて、下記の結果でした。
赤=赤、青=黄、黒=灰
なので、抵抗を経由して、赤を3.3vに、黄をGPIO4に、灰をGNDに接続しました。
シェルスクリプトの作成
「28-」から始まるディレクトリ名を確認
実行!
S3確認
出来てます!
Athenaでクエリーテーブル作成
[add table]からデータベースとテーブルを作成しました。
- Database : Create new database
- Name : jawsdays2017
- Table Name : sensor
- Location of Input Data Set : s3://days-yama-2017/
-
Data Format : JSON
-
Column1 : time : timestamp
- Column2 : temperature : float
QuickSightで可視化
QuickSightではAthenaで作成しているS3にアクセス許可をしておきました。
[Manage QuickSight] – [Account Settings] – [Edit AWS permissions]
Athenaのデータセットを作成
New Data SetでAthenaを選択
データベースとテーブルを選択
Import to SPICEを選択
Analysisでごにょごにょ
Visual typesで折れ線グラフを選んで X axisにtime(HOUR),Valueにtemperature(AVERAGE)を設定してあっという間に気温遷移のグラフが完成です。
最後までお読みいただきましてありがとうございました!
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開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。
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