[ IoT Studio ] 將感測資訊經由 IoT Studio 傳送到 MediaTek Cloud Sandbox 服務

本文來源於 Alliotcloud 物聯雲與 Makee.io 專欄 - 作者 Archer Huang @ Makee.io

與 IoT 相關的雲端服務為數眾多，例如：ThingSpeak、WoT.City、AWS、IBM Bluemix、MediaTek MCS 等，並在透過這些雲端服務可在對資料進行資料視覺化、資料分析與其它的應用，而本文描述如何使用 IoT Studio 串接 MediaTek Cloud Sandbox 服務。

情境

執行步驟

前置準備作業

準備 Raspberry Pi 3 Model B 開發板
Raspberry Pi 3 Model B 開發板中已安裝 Raspbian 作業系統【安裝方式】
已安裝 IoT Studio 於 Raspberry Pi 中【安裝方式】
設定 IoT Studio 透過 WebSocket 接收 Sensing Data 【 Link 】
已設定完成 MediaTek Cloud Sandbox 【 Link 】

IoT Studio 端

Step 1. 啟動 IoT Studio

node IoT-Studio.js

Step 2. 開啟 IoT Studio 網頁會

http://{Raspberry Pi 的 IP}:1880

Step 3. 從左側的 Function 區拉 function 圖型化元件至編輯區

Step 4. 設定 function 元件

4.1  點擊程式編輯區的 function 元件

4.2  輸入 Function 程式  
※ 請將 deviceKey 的 value 換成自已 MCS 上的 deviceKey

var temHum = JSON.parse(msg.payload);  
msg.payload = {"datapoints":[{"dataChnId":"Humidity","values":{"value":temHum.humidity}},{"dataChnId":"Temperature","values":{"value":temHum.temperature}}]};  
msg.headers = {'content-type':'application/json','deviceKey' : '5Y5k5LneAqMpA923'};  
return msg;

並點選右上角的「Done」

4.3  輸入完成畫面

Step 5. 建立 websocket 與 function 兩個元件的關聯

點選 function 元件左邊的小圓圈，即會出現一條線，並將此線拉到 websocket 元件右邊的小圓圈，即建立兩個元件的關聯。

※ 如要刪除元件或關聯的話，請在編輯區點選要刪除的元件或關聯，再按鍵盤上的 Delete 按鈕。

Step 6. 從左側的 Function 區拉 http request 圖型化元件至編輯區

Step 7. 設定 http request 元件

7.1  點擊程式編輯區的 http request 元件

7.2  輸入相關資訊

※ 請修改下方 URL 中的 Your-MCS-DeviceId

Method 選擇 POST  
URL 輸入 http://api.mediatek.com:80/mcs/v2/devices/Your-MCS-DeviceId/datapoints  
Name 輸入 MCS  
並點選右上角的「Done」

7.3  輸入完成畫面

Step 8. 建立 http request 與 function 兩個元件的關聯

點選 http request 元件左邊的小圓圈，即會出現一條線，並將此線拉到 function 元件右邊的小圓圈，即建立兩個元件的關聯。

※ 如要刪除元件或關聯的話，請在編輯區點選要刪除的元件或關聯，再按鍵盤上的 Delete 按鈕。

Step 9. Deploy 程式

點選畫面右上角的 Deploy 按鈕

Step 10. 執行 Linkit Smart 7688 Duo 中的 Python Code

執行透過 WebSocket 傳送 Sensing Data 到 IoT Studio 中的 Step 4 的 Python Code

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