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