Medição de Temperatura, Umidade e Luminosidade Node-Red

O monitoramento de ambiente é uma temática importante para diversas áreas, como a meteorologia, a agricultura, a indústria e a saúde. A medição de temperatura, umidade e luminosidade permite a obtenção de dados precisos sobre o ambiente em que determinado processo ou atividade ocorre, possibilitando a tomada de decisões mais assertivas e a otimização de recursos. Nesse sentido, o uso de dispositivos como o sensor BME280, que mede temperatura, umidade e pressão atmosférica, e de tecnologias como o microcontrolador ESP32 e serviços de computação em nuvem, como AWS, têm se tornado cada vez mais comuns. Além disso, a integração de tecnologias como o Node-RED, o MongoDB e o MQTT-Mosquitto, possibilita o desenvolvimento de soluções mais completas e eficientes para o monitoramento de ambiente, de forma remota e em tempo real. Diante disso, é possível perceber que a tendência de mercado é a utilização de tecnologias que possibilitem a integração de dispositivos e serviços, permitindo a obtenção de dados mais precisos e a otimização de processos.


Dashboard:

Um modelo de dashboard para monitoramento de ambiente usando o Node-RED, MongoDB e MQTT-Mosquitto pode ser construído usando os dados dos sensores BME280 e LDR. O Node-RED pode ser usado para coletar dados dos sensores e transmiti-los para o banco de dados MongoDB usando o protocolo MQTT-Mosquitto. Os dados coletados do banco de dados e visualizados em um dashboard usando a ferramenta nativa do Node-RED para a inclusão de novos plugins, conhecida como Manage Palette que contém todos os nós novos e atualizados.
O dashboard pode conter gráficos que mostram as tendências de temperatura, umidade e luminosidade ao longo do tempo, bem como alertas em tempo real quando os valores dos sensores ultrapassam limites pré-definidos. Também é possível incluir um fluxo de informações gravado no banco de dados, que permite aos usuários visualizar os dados de cada sensor individualmente.
Usando o Node-RED, MongoDB e MQTT-Mosquitto para integrar os sensores BME280 e LDR, e exibindo os dados em um dashboard personalizado, as pessoas podem monitorar facilmente o ambiente em tempo real e tomar decisões informadas com base nos dados coletados.

Fonte:https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/dashboard.png 


ESP32:

O microcontrolador ESP32 é uma escolha popular para o desenvolvimento de projetos de IoT. Ele é fabricado pela TSMC usando seu processo de 40nm e desenvolvido pela Espressif Systems. O ESP32 incorpora Wi-Fi e Bluetooth de dupla função, com várias CPUs e capacidades. É uma plataforma acessível e eficiente para a implementação de soluções conectadas, permitindo a criação de dispositivos inteligentes e aplicativos de automação residencial, monitoramento ambiental, rastreamento e muito mais. Sua relevância comercial se dá pela sua capacidade de oferecer uma solução completa e eficiente para a conectividade em projetos de IoT.
Esta é uma escolha popular para o desenvolvimento de projetos de IoT. Ele oferece uma plataforma acessível e eficiente para a implementação de soluções conectadas, abrindo caminho para a criação de uma ampla gama de dispositivos inteligentes e aplicativos de automação residencial, monitoramento ambiental, rastreamento e afins.




Sensor BME280:

O sensor BME280 é um dispositivo digital de alta precisão fabricado pela Bosch, que mede temperatura, umidade e pressão barométrica. Ele é especialmente desenvolvido para aplicações móveis e dispositivos vestíveis, onde o tamanho e o baixo consumo de energia são parâmetros-chave de design. O sensor é pré-calibrado e não requer componentes adicionais para começar a medir. Ele é capaz de medir com precisão a umidade de 0 a 100%, pressão de 300 a 1100 hPa e temperatura de -40°C a 85°C. O BME280 é amplamente utilizado em uma variedade de aplicações, incluindo monitoramento climático, controle de jogos e medição de altitude.

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/sensor-BME280.jpg 

Sensor LDR:

O sensor LDR, também conhecido como fotoresistor, é um componente passivo que diminui a resistência em função da luminosidade que recebe. Ele é utilizado em circuitos eletrônicos como um sensor de luz, permitindo que os dispositivos reajam a mudanças de luminosidade em seu ambiente. Com relação à sua relevância comercial, o sensor LDR é amplamente utilizado em equipamentos eletrônicos, como câmeras fotográficas, sistemas de iluminação automática e monitores de brilho. Além disso, ele também pode ser utilizado em projetos de monitoramento ambiental, como os sistemas de irrigação inteligentes que utilizam sensores de temperatura e umidade juntamente com o sensor LDR para o monitoramento da luminosidade. As tecnologias envolvidas nesses sistemas incluem o Node-RED, MongoDB, MQTT-Mosquitto e o microcontrolador ESP32, que oferece uma plataforma eficiente e acessível para a criação de dispositivos conectados e aplicações de automação.

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/sensor-LDR.jpg 


Programação Flow:

Node-RED é uma ferramenta de programação visual que usa programação baseada em fluxo para criar aplicativos orientados a eventos. Isso significa que os usuários podem desenhar uma representação visual do fluxo de seu aplicativo, facilitando a compreensão e a manutenção. O principal método de organizar fluxos no Node-RED é separá-los em várias guias dentro do editor. Com sua interface intuitiva e extensibilidade, permite criar fluxos de trabalho conectando nós para implementar lógica e funcionalidade de forma eficiente e integrada. Além disso, o Node-RED é um ambiente de programação de low code que permite aos usuários programar sem precisar digitar longas linhas de código. Isso torna mais fácil para os usuários criar aplicativos IoT sem a necessidade de aprender linguagens de programação complexas. No geral, a estrutura de programação baseada em fluxo e o ambiente de low code do Node-RED o tornam uma ferramenta poderosa para criar aplicativos que monitoram e controlam dispositivos IoT.
A modelagem objeto desse projeto utiliza a solução MQTT - Mosquitto (bloco roxo), filtros de passagem (bloco amarelo), integração com banco de dados Mongo (bloco marrom) e exibição na dashboard (bloco azul). Associadamente, foi incluído blocos de debug (bloco verde) onde são apresentados os elementos de mensagens de desenvolvimento para teste e validação.

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/flow-node-red.png 


MongoDB:

MongoDB é um banco de dados orientado a documentos, ao contrário dos bancos de dados tradicionais que seguem o paradigma de relacionamento de armazenar dados em tabelas. No MongoDB os dados são armazenados em documentos JSON que podem ser facilmente lidos e manipulados pelo software.
Ele é flexível, permitindo que os desenvolvedores trabalhem com dados semi-estruturados e não-estruturados, e escalável, permitindo o aumento da capacidade de armazenamento e processamento com facilidade. Sendo assim, uma excelente escolha para aplicações que precisam de armazenamento de dados flexível e escalável.
Quando falamos de dados flexíveis e escaláveis em uma aplicação que utiliza o Node-RED como dashboard, MongoDB como banco de dados e o broker MQTT-Mosquitto juntamente com elementos de borda, como os sensores BME280 e LDR, espera-se que o projeto possa eficientemente armazenar e recuperar dados relevantes para análise e tomada de decisão.
A integração dessas tecnologias permite que os dados coletados pelos sensores sejam enviados e armazenados no banco de dados MongoDB em formato JSON. 
Com a ajuda do Node-RED, é possível configurar o fluxo de dados para o armazenamento correto e fácil recuperação de dados. A utilização do Mosquitto MQTT broker garante a comunicação confiável e em tempo real entre os elementos. Com essas tecnologias em conjunto, espera-se que o projeto forneça uma solução escalável e flexível para a gestão de dados em tempo real em uma ampla gama de aplicações.
Nas figuras abaixo são apresentados a estrutura de dados coletados pelo o banco de dados MongoDB deste projeto.
  

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/mondodb-structure-view-1.jpeg 
  

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/mondodb-structure-view-2.jpg 
  

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/mondodb-structure-view-3.png 


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MQTT:

O protocolo MQTT é um protocolo M2M amplamente utilizado na IoT. É um protocolo leve baseado em mensagens, suportado por quase todas as plataformas IoT, ideal para enviar e receber dados de objetos inteligentes. O protocolo usa um paradigma de publicação/assinatura e é eficiente em termos de energia, já que possui uma natureza assíncrona. Essa característica permite que ele gerencie de forma eficiente a parte energética e os recursos de segurança o tornam uma escolha popular para implementações de IoT em diferentes setores, como automação residencial, monitoramento ambiental, agricultura inteligente e muitos outros.
O componente principal do MQTT é o broker, que recebe e despacha mensagens para assinantes com base em um tópico. Ele não exige que o editor e o assinante estejam conectados ao mesmo tempo. Já o Mosquitto é uma implementação popular do MQTT e bem vista nas aplicações IoT. O Mosquitto MQTT é um software de broker de mensagens de código aberto e leve que implementa o protocolo MQTT para permitir a comunicação entre dispositivos IoT com recursos de baixa potência. Ele usa o modelo de publicação/assinatura e tem conceitos como tópicos, mensagens, assinantes e brokers. Um dispositivo publicador pode publicar uma mensagem em um tópico e os assinantes devem se inscrever neste tópico para visualizar as mensagens. O broker é responsável por receber todas as mensagens, filtrar as mensagens, decidir quem está interessado nelas e, em seguida, publicar as mensagens para os clientes inscritos. O Mosquitto broker é altamente escalável, permitindo escalabilidade horizontal para lidar com um grande número de dispositivos.
Utilizando o Node-RED é possível integrar facilmente a tecnologia MQTT, já que ela é suportada de forma nativa, assim como tecnologias de banco de dados, como MongoDB, possibilitando uma conversa fluida entre todas essas tecnologias de integração. O Node-RED é uma plataforma de código aberto que permite aos desenvolvedores criar fluxos de dados para IoT de forma visual. Ele suporta a integração com MQTT e MongoDB, permitindo que os desenvolvedores criem dashboards personalizados e relatórios para analisar e visualizar dados em tempo real. O Node-RED é uma plataforma altamente flexível e escalável, tornando-se uma escolha popular para desenvolvedores de IoT em todo o mundo.


Conclusão:

Em conclusão, o uso de plataformas de prototipação para gerenciamento de áreas de risco com IoT apresenta inúmeras vantagens e possibilidades. Essas plataformas permitem a criação de soluções personalizadas e adaptáveis às necessidades específicas de cada projeto, fornecendo uma maneira eficiente de monitorar e gerenciar áreas de risco. Com a integração de dispositivos IoT, como o sensor BME280 e o ESP32, e o uso de tecnologias como o Node-RED, o MongoDB e o MQTT, é possível obter dados precisos, realizar análises em tempo real e tomar decisões embasadas em informações confiáveis. Além disso, a facilidade de implementação, a escalabilidade e a interoperabilidade são características-chave dessas plataformas, permitindo uma maior flexibilidade e adaptabilidade aos desafios do gerenciamento de áreas de risco. No entanto, é importante enfrentar os desafios relacionados à implementação, como a integração de sistemas e a segurança dos dados, garantindo que as soluções sejam robustas e confiáveis. Em suma, as plataformas de prototipação para gerenciamento de áreas de risco com IoT oferecem um potencial significativo para aprimorar a segurança, o monitoramento e a tomada de decisões em situações de risco, contribuindo para a proteção de vidas e propriedades.
  

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/led-off-practical-test.jpg 
  

Fonte: https://raw.githubusercontent.com/fabicorvelo/TemperatureMonitor/main/photo-folde/led-on-practical-test.jpg

[ID:150] Autor: - Criado em: 2023-06-04 01:45:38 - [ Compartilhar ]