Lee Stott
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# <div dir="rtl"> مقدمة لإنترنت الأشياء </div>
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> <div dir="rtl"> خريطة من <a href="https://github.com/nitya">Nitya Narasimhan</a> </div>
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> <div dir="rtl"> اضغط على الصورة لتكبيرها </div>
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## <div dir="rtl"> اختبار ما قبل المحاضرة </div>
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[<div dir="rtl"> اختبار ما قبل المحاضرة </div>](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/1)
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## <div dir="rtl"> المقدمة </div>
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<div dir="rtl"> يغطي هذا الدرس بعض الموضوعات التمهيدية حول إنترنت الأشياء ، ويساعدك على إعداد أجهزتك. </div>
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<div dir="rtl"> سنغطي في هذا الدرس: </div>
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- [ ما هو انترنت الأشياء ](#what-is-the-internet-of-things)
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- [الأجهزة المتعلقة بانترنت الأشياء](#iot-devices)
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- [قم بإعداد جهازك](#set-up-your-device)
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- [تطبيقات انترنت الأشياء](#applications-of-iot)
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- [أمثلة على أجهزة إنترنت الأشياء التي قد تكون موجودة حولك](#examples-of-iot-devices-you-may-have-around-you)
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## <div dir="rtl"> ما هو "انترنت الأشياء"؟ </div>
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<div dir="rtl"> مصطلح "إنترنت الأشياء" ابتكره
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<a href="https://wikipedia.org/wiki/KevinAshton">Kevin Ashton</a>
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في عام 1999 ، للإشارة إلى توصيل الإنترنت بالعالم المادي عبر أجهزة الاستشعار. منذ ذلك الحين ، تم استخدام المصطلح لوصف أي جهاز يتفاعل مع العالم المادي من حوله ، إما عن طريق جمع البيانات من أجهزة الاستشعار ، أو توفير تفاعلات في العالم الحقيقي عبر المشغلات (الأجهزة التي تقوم بشيء مثل تشغيل مفتاح أو إضاءة LED ) ، متصلة بشكل عام بأجهزة أخرى أو بالإنترنت. </div>
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> <div dir="rtl"> المستشعرات تجمع المعلومات من العالم ، مثل قياس السرعة أو درجة الحرارة أو الموقع. </div>
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> <div dir="rtl"> المشغلات تحول الإشارات الكهربائية إلى تفاعلات في العالم الحقيقي مثل تشغيل مفتاح أو تشغيل الأضواء أو إصدار أصوات أو إرسال إشارات تحكم إلى أجهزة أخرى ، على سبيل المثال لتشغيل مقبس طاقة. </div>
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<div dir="rtl">إن إنترنت الأشياء كمجال تقني هو أكثر من مجرد أجهزة - فهو يشمل الخدمات المستندة إلى السحابة التي يمكنها معالجة بيانات المستشعر ، أو إرسال طلبات إلى المشغلات المتصلة بأجهزة إنترنت الأشياء. ويشمل أيضًا الأجهزة التي لا تحتوي على اتصال بالإنترنت أو لا تحتاج إليه ، وغالبًا ما يشار إليها باسم الأجهزة المتطورة. هذه هي الأجهزة التي يمكنها معالجة بيانات الاستشعار والاستجابة لها بنفسها ، وعادةً ما تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في السحابة.</div>
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<div dir="rtl">إنترنت الأشياء هو مجال تكنولوجي سريع النمو. تشير التقديرات إلى أنه بحلول نهاية عام 2020 ، تم نشر 30 مليار جهاز إنترنت الأشياء وتوصيلها بالإنترنت. بالنظر إلى المستقبل ، تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 ، ستجمع أجهزة إنترنت الأشياء ما يقرب من 80 زيتابايت من البيانات ، أو 80 تريليون جيجابايت. هذا كثير من البيانات!</div>
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<div dir="rtl">✅ قم بإجراء القليل من البحث: ما مقدار البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء المستخدمة بالفعل ، وكم يتم إهدارها؟ لماذا يتم تجاهل الكثير من البيانات؟ </div>
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هذه البيانات هي مفتاح نجاح إنترنت الأشياء. لكي تكون مطورًا ناجحًا لإنترنت الأشياء ، فأنت بحاجة إلى فهم البيانات التي تحتاج إلى جمعها ، وكيفية جمعها ، وكيفية اتخاذ القرارات بناءً عليها ، وكيفية استخدام هذه القرارات للتفاعل مع العالم المادي إذا لزم الأمر.</div>
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## <div dir="rtl">الأجهزة المتعلقة بانترنت الأشياء</div>
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يرمز T في إنترنت الأشياء إلى الأشياء - الأجهزة التي تتفاعل مع العالم المادي من حولها إما عن طريق جمع البيانات من أجهزة الاستشعار ، أو توفير تفاعلات واقعية عبر المشغلات.
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عادةً ما تكون الأجهزة المخصصة للإنتاج أو الاستخدام التجاري ، مثل أجهزة تتبع اللياقة البدنية للمستهلكين أو أجهزة التحكم في الآلات الصناعية ، مصنوعة خصيصًا. يستخدمون لوحات دوائر مخصصة ، وربما حتى معالجات مخصصة ، مصممة لتلبية احتياجات مهمة معينة ، سواء كانت صغيرة بما يكفي لتناسب معصمك ، أو متينة بما يكفي للعمل في درجات حرارة عالية ، أو ضغط مرتفع ، أو بيئة مصنع عالية الاهتزاز.
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بصفتك مطورًا إما يتعلم عن إنترنت الأشياء أو يصنع نموذجًا أوليًا للجهاز ، فستحتاج إلى البدء بمجموعة أدوات التطوير. هذه أجهزة إنترنت الأشياء للأغراض العامة مصممة للمطورين لاستخدامها ، غالبًا مع ميزات لن تراها على جهاز إنتاج ، مثل مجموعة من المسامير الخارجية لتوصيل المستشعرات أو المشغلات بها ، أو الأجهزة لدعم التصحيح ، أو الموارد الإضافية التي سيضيف تكلفة غير ضرورية عند إجراء عملية تصنيع كبيرة.
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تنقسم مجموعات المطورين هذه عادةً إلى فئتين - المتحكمات الدقيقة وأجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة. سيتم تقديم هذه هنا ، وسنتناول المزيد من التفاصيل في الدرس التالي.
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>💁يمكن أيضًا اعتبار هاتفك جهاز إنترنت الأشياء للأغراض العامة ، مع أجهزة استشعار ومحركات مدمجة ، مع تطبيقات مختلفة تستخدم المستشعرات والمشغلات بطرق مختلفة مع خدمات سحابية مختلفة. يمكنك أيضًا العثور على بعض البرامج التعليمية لإنترنت الأشياء التي تستخدم تطبيق الهاتف كجهاز إنترنت الأشياء.
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### <div dir="rtl">المتحكم الدقيق</div>
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المتحكم الدقيق (يشار إليه أيضًا باسم MCU ، اختصارًا لوحدة التحكم الدقيقة) هو جهاز كمبيوتر صغير يتكون من:
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🧠 واحدة أو أكثر من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) - "عقل" المتحكم الدقيق الذي يدير برنامجك
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💾 الذاكرة (ذاكرة الوصول العشوائي وذاكرة البرنامج) - حيث يتم تخزين البرنامج والبيانات والمتغيرات الخاصة بك
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🔌 اتصالات الإدخال / الإخراج القابلة للبرمجة (I / O) - للتحدث إلى الأجهزة الطرفية الخارجية (الأجهزة المتصلة) مثل المستشعرات والمشغلات
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عادةً ما تكون وحدات التحكم الدقيقة أجهزة حوسبة منخفضة التكلفة ، حيث ينخفض متوسط أسعار الأجهزة المستخدمة في الأجهزة المخصصة إلى حوالي 0.50 دولار أمريكي ، وبعض الأجهزة رخيصة مثل 0.03 دولار أمريكي. يمكن أن تبدأ مجموعات المطورين بسعر منخفض يصل إلى 4 دولارات أمريكية ، مع ارتفاع التكاليف كلما أضفت المزيد من الميزات. <a href="https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html">محطة Wio</a>, مجموعة مطور متحكم من <a href="https://www.seeedstudio.com">Seeed studios</a> تحتوي على أجهزة استشعار ومحركات واي فاي وشاشة تكلف حوالي 30 دولارًا أمريكيًا.
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> <div dir="rtl">💁 عند البحث في الإنترنت عن المتحكمات الدقيقة ، احذر من البحث عن المصطلح MCU لأن هذا سيعيد لك الكثير من النتائج ل Marvel السينمائي ، وليس للمتحكمات الدقيقة.</div>
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تم تصميم وحدات التحكم الدقيقة بحيث تتم برمجتها للقيام بعدد محدود من المهام المحددة للغاية ، بدلاً من أن تكون أجهزة كمبيوتر للأغراض العامة مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية أو أجهزة Mac. باستثناء سيناريوهات محددة للغاية ، لا يمكنك توصيل الشاشة ولوحة المفاتيح والماوس واستخدامها في مهام الأغراض العامة.
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عادة ما تأتي مجموعات مطوري وحدات التحكم الدقيقة بأجهزة استشعار ومشغلات إضافية على متنها. تحتوي معظم اللوحات على واحد أو أكثر من مصابيح LED التي يمكنك برمجتها ، بالاضافة الى الأجهزة الأخرى مثل المقابس القياسية لإضافة المزيد من أجهزة الاستشعار أو المشغلات باستخدام أنظمة بيئية مختلفة للمصنعين ، أو أجهزة استشعار مدمجة (عادةً ما تكون الأكثر شيوعًا مثل مستشعرات درجة الحرارة). تحتوي بعض وحدات التحكم الدقيقة على اتصال لاسلكي مدمج مثل Bluetooth أو WiFi ، أو تحتوي على وحدات تحكم دقيقة إضافية على اللوحة لإضافة هذا الاتصال.
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> <div dir="rtl">💁 عادة ما يتم برمجة المتحكمات الدقيقة في C / C ++. </div>
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### <div dir="rtl"> أجهزة كمبيوتر أحادية اللوحة</div>
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<div dir="rtl"> الكمبيوتر أحادي اللوحة هو جهاز حوسبة صغير يحتوي على جميع عناصر الكمبيوتر الكامل الموجودة على لوحة صغيرة واحدة. هذه هي الأجهزة التي لها مواصفات قريبة من سطح المكتب أو الكمبيوتر المحمول أو جهاز Mac ، وتعمل بنظام تشغيل كامل ، ولكنها صغيرة ، وتستخدم طاقة أقل ، وأرخص بكثير.</div>
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يعد Raspberry Pi أحد أشهر أجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة.
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مثل وحدة التحكم الدقيقة ، تحتوي أجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة على وحدة معالجة مركزية وذاكرة ودبابيس إدخال / إخراج ، ولكنها تحتوي على ميزات إضافية مثل شريحة رسومات للسماح لك بتوصيل الشاشات ومخرجات الصوت ومنافذ USB مثل كاميرات الويب أو وحدات التخزين الخارجية. يتم تخزين البرامج على بطاقات SD أو محركات أقراص ثابتة بالاضافة الى نظام التشغيل ، بدلاً من شريحة ذاكرة مدمجة في اللوحة.
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> <div dir="rtl">🎓 يمكنك التفكير في الكمبيوتر أحادي اللوحة كإصدار أصغر وأرخص من الكمبيوتر الشخصي أو جهاز Mac الذي تقرأ عليه ، مع إضافة دبابيس GPIO (إدخال / إخراج للأغراض العامة) للتفاعل مع المستشعرات والمحركات.</div>
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<div dir="rtl">أجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة هي أجهزة كمبيوتر كاملة الميزات ، لذا يمكن برمجتها بأي لغة. عادةً ما تتم برمجة أجهزة إنترنت الأشياء بلغة Python.</div>
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### <div dir="rtl"> اختيارات الأجهزة لبقية الدروس</div>
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<div dir="rtl">تتضمن جميع الدروس اللاحقة مهام باستخدام جهاز إنترنت الأشياء للتفاعل مع العالم والتواصل مع السحابة. يدعم كل درس 3 خيارات للأجهزة - Arduino (باستخدام Seeed Studios Wio Terminal) ، أو كمبيوتر لوحة واحدة ، إما جهاز (Raspberry Pi 4) ، أو جهاز كمبيوتر افتراضي أحادي اللوحة يعمل على الكمبيوتر الشخصي أو جهاز Mac.</div>
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يمكنك أن تقرأ عن الأجهزة اللازمة لإكمال جميع المهام في ملف [hardware guide](../../../../hardware.md)
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> <div dir="rtl">💁 لا تحتاج إلى شراء أي جهاز إنترنت الأشياء لإكمال المهام ، يمكنك القيام بكل شيء باستخدام جهاز كمبيوتر افتراضي أحادي اللوحة. </div>
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<div dir="rtl">تحديد الأجهزة التي تختارها متروك لك - يعتمد ذلك على ما لديك إما في المنزل أو في مدرستك ، ولغة البرمجة التي تعرفها أو تخطط لتعلمها. سيستخدم كلا النوعين من الأجهزة نفس نظام المستشعر البيئي ، لذلك إذا بدأت في مسار واحد ، يمكنك التغيير إلى الآخر دون الحاجة إلى استبدال معظم المجموعة. سيكون الكمبيوتر الافتراضي أحادي اللوحة مكافئًا للتعلم على Raspberry Pi ، حيث يمكن نقل معظم الشفرة إلى Pi إذا حصلت في النهاية على جهاز ومستشعرات.</div>
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### <div dir="rtl"> مجموعة مطوري Arduino </div>
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<div dir="rtl"> إذا كنت مهتمًا بتعلم تطوير وحدة التحكم الدقيقة ، فيمكنك إكمال المهام باستخدام جهاز Arduino. ستحتاج إلى فهم أساسي لبرمجة C / C ++ ، حيث أن الدروس ستعلم فقط الكود ذي صلة بإطار عمل Arduino ، وأجهزة الاستشعار والمشغلات المستخدمة ، والمكتبات التي تتفاعل مع السحابة. </div>
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<div dir="rtl"> ستستخدم الواجبات <a href="https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html">Visual Studio Code</a> مع <a href="https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html">امتداد PlatformIO لتطوير وحدة التحكم الدقيقة</a>. يمكنك أيضًا استخدام Arduino IDE إذا كنت من ذوي الخبرة في هذه الأداة ، حيث لن يتم توفير الإرشادات.</div>
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### <div dir="rtl"> مجموعة مطوري الكمبيوتر أحادية اللوحة </div>
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إذا كنت مهتمًا بتعلم تطوير إنترنت الأشياء باستخدام أجهزة كمبيوتر أحادية اللوحة ، فيمكنك إكمال المهام باستخدام Raspberry Pi ، أو جهاز افتراضي يعمل على جهاز الكمبيوتر أو جهاز Mac.
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ستحتاج إلى فهم أساسي لبرمجة Python ، حيث ستعلم الدروس فقط التعليمات البرمجية ذات الصلة بالمستشعرات والمشغلات المستخدمة والمكتبات التي تتفاعل مع السحابة.
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> <div dir="rtl">💁 إذا كنت تريد تعلم البرمجة في Python ، فراجع سلسلتي الفيديو التاليين:
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>* [بايثون للمبتدئين](https://channel9.msdn.com/Series/Intro-to-Python-Development?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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> * [ المزيد من بايثون للمبتدئين ](https://channel9.msdn.com/Series/More-Python-for-Beginners?WT.mc_id=academic-7372-jabenn)
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الواجبات ستستخدم <a href="https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html">Visual Studio Code</a>
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إذا كنت تستخدم Raspberry Pi ، فيمكنك إما تشغيل Pi الخاص بك باستخدام إصدار سطح المكتب الكامل من Raspberry Pi OS ، والقيام بكل الترميز مباشرة على Pi باستخدام <a href="https://code.visualstudio.com/docs/setup/raspberry-pi?WT.mc_id=academic-17441-jabenn">the Raspberry Pi OS version of VS Code</a> ، أو قم بتشغيل Pi من جهاز الكمبيوتر أو جهاز Mac باستخدام VS Code مع <a href="https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn">Remote SSH extension</a> التي يتيح لك الاتصال بـ Pi الخاص بك وتحرير التعليمات البرمجية وتصحيحها وتشغيلها كما لو كنت تقوم بالتشفير عليها مباشرةً.
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إذا كنت تستخدم خيار الجهاز الظاهري ، فستقوم بالتشفير مباشرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. بدلاً من الوصول إلى المستشعرات والمشغلات ، ستستخدم أداة لمحاكاة هذا الجهاز لتوفير قيم أجهزة الاستشعار التي يمكنك تحديدها ، وإظهار نتائج المشغلات على الشاشة.
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### <div dir="rtl"> قم بإعداد جهازك </div>
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<div dir="rtl"> قبل أن تبدأ في برمجة جهاز إنترنت الأشياء الخاص بك ، ستحتاج إلى إجراء قدر صغير من الإعداد. اتبع التعليمات ذات الصلة أدناه بناءً على الجهاز الذي ستستخدمه. </div>
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> <div dir="rtl">💁 إذا لم يكن لديك جهاز بعد ، فارجع إلى </div>
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>[hardware guide](../../../../hardware.md) للمساعدة في تحديد الجهاز الذي ستستخدمه والأجهزة الإضافية التي تحتاج إلى شرائها. لا تحتاج إلى شراء أجهزة ، حيث يمكن تشغيل جميع المشاريع على أجهزة افتراضية.
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تتضمن هذه التعليمات ارتباطات إلى مواقع ويب تابعة لجهات خارجية من منشئي الأجهزة أو الأدوات التي ستستخدمها. هذا للتأكد من أنك تستخدم دائمًا أحدث الإرشادات للأدوات والأجهزة المختلفة.
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اعمل من خلال الدليل ذي الصلة لإعداد جهازك وإكمال مشروع "Hello World". ستكون هذه هي الخطوة الأولى في إنشاء ضوء ليلي لإنترنت الأشياء على الدروس الأربعة .
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* [ وحدة Arduino - Wio ](../wio-terminal.md)
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* [كمبيوتر ذو لوحة واحدة - Raspberry Pi](../pi.md)
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* [كمبيوتر ذو لوحة واحدة - جهاز افتراضي](../virtual-device.md)
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### <div dir="rtl"> تطبيقات إنترنت الأشياء </div>
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<div dir="rtl">يغطي إنترنت الأشياء مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام عبر مجموعات قليلة:
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* انترنت الاشياء المستهلك
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* إنترنت الأشياء التجاري
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* إنترنت الأشياء الصناعي
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* انترنت الاشياء البنية التحتية
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<div dir="rtl">✅ قم ببعض البحث: لكل مجال من المجالات الموضحة أدناه ، ابحث عن مثال ملموس واحد لم يرد في النص.</div>
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### <div dir="rtl"> انترنت الاشياء المستهلك </div>
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يشير IoT للمستهلكين إلى أجهزة IoT التي سيشتريها المستهلكون ويستخدمونها في المنزل. بعض هذه الأجهزة مفيدة بشكل لا يصدق ، مثل مكبرات الصوت الذكية وأنظمة التدفئة الذكية والمكانس الكهربائية الآلية. البعض الآخر مشكوك فيه في فائدته ، مثل الصنابير التي يتم التحكم فيها بالصوت والتي تعني بعد ذلك أنه لا يمكنك إيقاف تشغيلها لأن التحكم الصوتي لا يمكنه سماع صوت المياه الجارية.
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تعمل أجهزة إنترنت الأشياء للمستهلكين على تمكين الأشخاص من تحقيق المزيد في محيطهم ، وخاصة المليار شخص من ذوي الإعاقة. يمكن للمكانس الكهربائية الروبوتية توفير أرضيات نظيفة للأشخاص الذين يعانون من مشاكل في الحركة والذين لا يستطيعون تنظيف أنفسهم ، وتسمح الأفران التي يتم التحكم فيها بالصوت للأشخاص ذوي الرؤية المحدودة أو التحكم في المحرك بتسخين أفرانهم بصوتهم فقط ، ويمكن أن تسمح أجهزة المراقبة الصحية للمرضى بمراقبة الحالات المزمنة بأنفسهم بمزيد من الانتظام والمزيد من التحديثات التفصيلية عن ظروفهم. أصبحت هذه الأجهزة منتشرة في كل مكان حتى أن الأطفال الصغار يستخدمونها كجزء من حياتهم اليومية ، على سبيل المثال الطلاب الذين يقومون بالتعليم الافتراضي أثناء جائحة COVID يضبطون أجهزة ضبط الوقت على الأجهزة المنزلية الذكية لتتبع أعمالهم المدرسية أو أجهزة الإنذار لتذكيرهم باجتماعات الفصل القادمة.
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<div dir="rtl">✅ ما هي أجهزة IoT الاستهلاكية التي لديك أو في منزلك؟ </div>
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### <div dir="rtl">انترنت الأشياء التجاري </div>
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يغطي إنترنت الأشياء التجاري استخدام إنترنت الأشياء في مكان العمل. في مكتب ما ، قد يكون هناك أجهزة استشعار إشغال وكاشفات حركة لإدارة الإضاءة والتدفئة لإبقاء الأضواء والتدفئة فقط عند عدم الحاجة إليها ، مما يقلل التكلفة وانبعاثات الكربون. في المصنع ، يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء مراقبة مخاطر السلامة مثل عدم ارتداء العمال للقبعات الصلبة أو الضوضاء التي وصلت إلى مستويات خطيرة. في البيع بالتجزئة ، يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء قياس درجة حرارة التخزين البارد ، وتنبيه صاحب المتجر إذا كانت الثلاجة أو الفريزر خارج نطاق درجة الحرارة المطلوبة ، أو يمكنهم مراقبة العناصر الموجودة على الأرفف لتوجيه الموظفين لإعادة تعبئة المنتجات التي تم بيعها. تعتمد صناعة النقل أكثر فأكثر على إنترنت الأشياء لمراقبة مواقع المركبات ، وتتبع الأميال على الطريق لشحن مستخدمي الطريق ، وتتبع ساعات السائق وانقطاع الامتثال ، أو إخطار الموظفين عند اقتراب مركبة من المستودع للاستعداد للتحميل أو التفريغ.
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<div dir="rtl">✅ ما هي أجهزة إنترنت الأشياء التجارية المتوفرة لديك في مدرستك أو مكان عملك؟ </div>
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### <div dir="rtl">انترنت الأشياء الصناعي </div>
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إنترنت الأشياء الصناعي ، أو IIoT ، هو استخدام أجهزة إنترنت الأشياء للتحكم في الآلات وإدارتها على نطاق واسع. يغطي هذا مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ، من المصانع إلى الزراعة الرقمية.
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تستخدم المصانع أجهزة إنترنت الأشياء بعدة طرق مختلفة. يمكن مراقبة الماكينات بأجهزة استشعار متعددة لتتبع أشياء مثل درجة الحرارة والاهتزاز وسرعة الدوران. يمكن بعد ذلك مراقبة هذه البيانات للسماح للجهاز بالتوقف إذا خرج عن تفاوتات معينة - يعمل على درجة حرارة عالية جدًا ويتم إيقاف تشغيله على سبيل المثال. يمكن أيضًا جمع هذه البيانات وتحليلها بمرور الوقت لإجراء الصيانة التنبؤية ، حيث ستنظر نماذج الذكاء الاصطناعي في البيانات المؤدية إلى الفشل ، وتستخدم ذلك للتنبؤ بحالات الفشل الأخرى قبل حدوثها.
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تعتبر الزراعة الرقمية مهمة إذا كان كوكب الأرض يريد إطعام العدد المتزايد من السكان ، خاصة بالنسبة لملياري شخص في 500 مليون أسرة تعيش على <a href="https://wikipedia.org/wiki/Subsistence_agriculture">زراعة الكفاف</a> يمكن أن تتراوح الزراعة الرقمية من عدد قليل من أجهزة الاستشعار بالدولار الواحد ، إلى الأجهزة التجارية الضخمة. يمكن للمزارع أن يبدأ بمراقبة درجات الحرارة واستخدام <a href="https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day">أيام الدرجات المتزايدة</a> للتنبؤ بموعد جاهزية المحصول للحصاد. يمكنهم ربط مراقبة رطوبة التربة بأنظمة الري الآلية لمنح نباتاتهم القدر المطلوب من المياه ، ولكن ليس أكثر لضمان عدم جفاف محاصيلهم دون إهدار المياه. بل إن المزارعين يأخذون الأمر إلى أبعد من ذلك ويستخدمون الطائرات بدون طيار وبيانات الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لمراقبة نمو المحاصيل والأمراض وجودة التربة في مساحات شاسعة من الأراضي الزراعية
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<div dir="rtl">✅ ما هي أجهزة إنترنت الأشياء الأخرى التي يمكن أن تساعد المزارعين؟ </div>
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### <div dir="rtl"> انترنت الاشياء البنية التحتية </div>
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<div dir="rtl"> يقوم إنترنت الأشياء للبنية التحتية بمراقبة والتحكم في البنية التحتية المحلية والعالمية التي يستخدمها الناس كل يوم. </div>
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<div dir="rtl"> <a href="https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day">المدن الذكية </a> هي مناطق حضرية تستخدم أجهزة إنترنت الأشياء لجمع البيانات حول المدينة واستخدامها لتحسين كيفية إدارة المدينة. عادة ما يتم تشغيل هذه المدن بالتعاون بين الحكومات المحلية والأوساط الأكاديمية والشركات المحلية ، وتتبع وإدارة الأشياء التي تختلف من النقل إلى وقوف السيارات والتلوث. على سبيل المثال ، في كوبنهاغن ، الدنمارك ، يعد تلوث الهواء مهمًا للسكان المحليين ، لذلك يتم قياسه واستخدام البيانات لتوفير معلومات حول أنظف طرق ركوب الدراجات والركض. </div>
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<div dir="rtl"> <a href="https://wikipedia.org/wiki/Smart_grid">شبكات الكهرباء الذكية </a> تسمح بتحليلات أفضل للطلب على الطاقة من خلال جمع بيانات الاستخدام على مستوى المنازل الفردية. يمكن أن توجه هذه البيانات القرارات على مستوى الدولة بما في ذلك مكان بناء محطات طاقة جديدة ، وعلى المستوى الشخصي من خلال إعطاء المستخدمين رؤى حول مقدار الطاقة التي يستخدمونها ، وأوقات استخدامها ، وحتى اقتراحات حول كيفية تقليل التكاليف ، مثل لشحن السيارات الكهربائية في الليل. </div>
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<div dir="rtl">✅ إذا كان بإمكانك إضافة أجهزة إنترنت الأشياء لقياس أي شيء تعيش فيه ، فماذا سيكون؟</div>
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### <div dir="rtl">أمثلة على أجهزة إنترنت الأشياء التي قد تكون موجودة حولك </div>
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ستندهش من عدد أجهزة إنترنت الأشياء الموجودة حولك. أكتب هذا من المنزل و لدي الأجهزة التالية متصلة بالإنترنت بميزات ذكية مثل التحكم في التطبيق أو التحكم الصوتي أو القدرة على إرسال البيانات إلي عبر هاتفي:
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* مكبرات صوت ذكية متعددة
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* ثلاجة وغسالة صحون وفرن وميكروويف
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* مرقاب كهرباء الألواح الشمسية
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* المقابس الذكية
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* جرس باب بالفيديو وكاميرات مراقبة
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* ترموستات ذكي مع عدة مستشعرات ذكية للغرفة
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* فتحت باب المرآب
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* أنظمة الترفيه المنزلي وأجهزة التلفزيون ذات التحكم الصوتي
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* أضواء
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* أجهزة تتبع اللياقة البدنية والصحة
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كل هذه الأنواع من الأجهزة لها مستشعرات و / أو مشغلات وتتحدث إلى الإنترنت. يمكنني معرفة ما إذا كان باب الكاراج الخاص بي مفتوحًا من هاتفي ، وأطلب من السماعة الذكية إغلاقها من أجلي. يمكنني حتى ضبطه على مؤقت ، لذلك إذا كان لا يزال مفتوحًا في الليل ، فسيتم إغلاقه تلقائيًا. عندما يرن جرس الباب ، يمكنني أن أرى من هاتفي من يوجد أينما كنت في العالم ، وأتحدث إليهم عبر مكبر صوت وميكروفون مدمجين في جرس الباب. يمكنني مراقبة الجلوكوز في الدم ومعدل ضربات القلب وأنماط النوم ، والبحث عن أنماط في البيانات لتحسين صحتي. يمكنني التحكم في الأضواء الخاصة بي عبر السحابة ، والجلوس في الظلام عندما ينقطع الاتصال بالإنترنت.
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## <div dir="rtl">تحدي </div>
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<div dir="rtl">ضع قائمة بأكبر عدد ممكن من أجهزة إنترنت الأشياء الموجودة في منزلك أو مدرستك أو مكان عملك - قد يكون هناك أكثر مما تعتقد! </div>
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## <div dir="rtl">مسابقة ما بعد المحاضرة </div>
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<a href="https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/2">مسابقة ما بعد المحاضرة </a> </div>
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## <div dir="rtl">المراجعة والدراسة الذاتية </div>
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<div dir="rtl"> اقرأ عن مزايا وإخفاقات مشروعات إنترنت الأشياء للمستهلكين. تحقق من المواقع الإخبارية بحثًا عن مقالات عن الأوقات التي حدث فيها خطأ ، مثل مشكلات الخصوصية أو مشكلات الأجهزة أو المشكلات الناجمة عن نقص الاتصال.
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بعض الأمثلة:
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* قم بالاطلاع على حساب التويتر لأمثلة جيدة على انترنت الاشياء المستهلك **[Internet of Sh*t](https://twitter.com/internetofshit)** *(profanity warning)*
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* [c|net - My Apple Watch saved my life: 5 people share their stories](https://www.cnet.com/news/apple-watch-lifesaving-health-features-read-5-peoples-stories/)
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* [c|net - ADT technician pleads guilty to spying on customer camera feeds for years](https://www.cnet.com/news/adt-home-security-technician-pleads-guilty-to-spying-on-customer-camera-feeds-for-years/) *(trigger warning - non-consensual voyeurism)*
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### الواجب
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[التحقيق في مشروع إنترنت الأشياء](assignment.ar.md)
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@ -1,221 +0,0 @@
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# इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT )का परिचय
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) द्वारा स्केचनोट. Click the image for a larger version.
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## प्री-रीडिंग क्विज
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[Pre-lecture quiz](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/1)
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## परिचय
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इस पाठ में इंटरनेट ऑफ थिंग्स के कुछ परिचयात्मक विषयों को शामिल किया गया है, और आपको अपना हार्डवेयर सेट करने के लिए प्रेरित करता है।
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इस पाठ में हम कवर करेंगे:
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* [ 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' क्या है? ](#'इंटरनेट-ऑफ-थिंग्'स-क्या-है)
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* [ 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' IoT डिवाइस ](#IoT-डिवाइस)
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* [अपना डिवाइस सेट करें ](#अपना-डिवाइस-सेट-करें)
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* [ 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' IoT के अनुप्रयोग ](#IoT-.-के-अनुप्रयोग)
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* [आपके आस-पास मौजूद IoT उपकरणों के उदाहरण ](#IoT-उपकरणों-के-उदाहरण-जो-आपके-आस-पास-हो-सकते-हैं)
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## 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' क्या है?
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'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' शब्द को [kevin Ashton](https://wikipedia.org/wiki/Kevin_Ashton) ने 1999 में सेंसर के माध्यम से इंटरनेट को भौतिक दुनिया से जोड़ने के लिए गढ़ा था। तब से इस शब्द का उपयोग किसी भी उपकरण का वर्णन करने के लिए किया गया है जो या तो सेंसर से डेटा एकत्र करके, या एक्ट्यूएटर्स के माध्यम से वास्तविक दुनिया की बातचीत प्रदान करके अपने आस-पास की भौतिक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करता है (ऐसे उपकरण जो स्विच चालू करने या एलईडी लाइट करने जैसे कुछ करते हैं), आम तौर पर अन्य उपकरणों या इंटरनेट से जुड़ा होता है।
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> **सेंसर** दुनिया से जानकारी इकट्ठा करते हैं, जैसे गति, तापमान या स्थान को मापना।
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> **एक्ट्यूएटर्स** विद्युत संकेतों को वास्तविक दुनिया के इंटरैक्शन में परिवर्तित करते हैं जैसे कि लीवर, लाइट चालू करना, ध्वनि करना, या अन्य हार्डवेयर को नियंत्रण सिग्नल भेजना जैसे कि पावर सॉकेट चालू करना
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एक प्रौद्योगिकी क्षेत्र के रूप में IoT केवल उपकरणों से अधिक है - इसमें क्लाउड आधारित सेवाएं शामिल हैं जो सेंसर डेटा को संसाधित कर सकती हैं, या IoT उपकरणों से जुड़े एक्चुएटर्स को अनुरोध भेज सकती हैं। इसमें ऐसे उपकरण भी शामिल हैं जिनमें कनेक्टिविटी नहीं है, जिन्हें अक्सर एज डिवाइस कहा जाता है, जो सेंसर डेटा को स्वयं संसाधित और प्रतिक्रिया दे सकते हैं, आमतौर पर क्लाउड में प्रशिक्षित एआई मॉडल का उपयोग करते हुए।
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IoT एक तेजी से बढ़ता प्रौद्योगिकी क्षेत्र है। ऐसा अनुमान है कि 2020 के अंत तक, 30 बिलियन IoT उपकरणों को तैनात किया गया और इंटरनेट से जोड़ा गया। भविष्य को देखते हुए, यह अनुमान लगाया गया है कि 2025 तक, IoT डिवाइस लगभग 80 ज़ेटाबाइट डेटा, या 80 ट्रिलियन गीगाबाइट्स एकत्र करेंगे। यह बहुत सारा डेटा है!
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✅थोड़ा शोध करें: IoT उपकरणों द्वारा उत्पन्न डेटा का वास्तव में कितना उपयोग किया जाता है, और कितना बर्बाद होता है? इतने डेटा को नज़रअंदाज़ क्यों किया जाता है?
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यह डेटा IoT की सफलता की कुंजी है। एक सफल IoT डेवलपर बनने के लिए, आपको उस डेटा को समझने की ज़रूरत है जिसे आपको इकट्ठा करने की ज़रूरत है, इसे कैसे इकट्ठा करना है, इसके आधार पर निर्णय कैसे लेना है, और ज़रूरत पड़ने पर भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए उन निर्णयों का उपयोग कैसे करना है।
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## IoT डिवाइस
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IoT में **T** का अर्थ है **चीजें** - ऐसे उपकरण जो सेंसर से डेटा एकत्र करके, या एक्ट्यूएटर्स के माध्यम से वास्तविक दुनिया की बातचीत प्रदान करके अपने आस-पास की भौतिक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करते हैं।
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उत्पादन या व्यावसायिक उपयोग के लिए उपकरण, जैसे उपभोक्ता फिटनेस ट्रैकर्स, या औद्योगिक मशीन नियंत्रक, आमतौर पर कस्टम मेड होते हैं। वे कस्टम सर्किट बोर्ड का उपयोग करते हैं, शायद कस्टम प्रोसेसर भी, जिन्हें किसी विशेष कार्य की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, चाहे वह कलाई पर फिट होने के लिए पर्याप्त छोटा हो, या उच्च तापमान, उच्च तनाव, उच्च कंपन कारखाने के वातावरण में काम करने के लिए पर्याप्त कठोर हो।
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एक डेवलपर के रूप में, या तो IoT के बारे में सीखना या एक प्रोटोटाइप डिवाइस बनाना, आपको एक डेवलपर किट के साथ शुरुआत करनी होगी। ये सामान्य प्रयोजन के IoT डिवाइस हैं जिन्हें डेवलपर्स के उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, अक्सर ऐसी सुविधाओं के साथ जो आप किसी प्रोडक्शन डिवाइस पर नहीं देखेंगे, जैसे सेंसर या एक्ट्यूएटर्स को जोड़ने के लिए बाहरी पिन का एक सेट, डिबगिंग का समर्थन करने के लिए हार्डवेयर, या अतिरिक्त संसाधन एक बड़ा विनिर्माण रन करते समय अनावश्यक लागत जोड़ें।
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ये डेवलपर किट आमतौर पर दो श्रेणियों में आते हैं - माइक्रोकंट्रोलर और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर। इन्हें यहां पेश किया जाएगा, और हम अगले पाठ में इनके बारे में विस्तार से जानेंगे।
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> आपके फ़ोन को एक सामान्य-उद्देश्य वाला IoT उपकरण भी माना जा सकता है, जिसमें सेंसर और एक्चुएटर अंतर्निहित होते हैं, जिसमें अलग-अलग ऐप्स अलग-अलग क्लाउड सेवाओं के साथ अलग-अलग तरीकों से सेंसर और एक्चुएटर्स का उपयोग करते हैं। आप कुछ IoT ट्यूटोरियल भी पा सकते हैं जो IoT डिवाइस के रूप में फ़ोन ऐप का उपयोग करते हैं।
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### माइक्रोकंट्रोलर
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एक माइक्रोकंट्रोलर (जिसे एमसीयू भी कहा जाता है, माइक्रोकंट्रोलर यूनिट के लिए छोटा) एक छोटा कंप्यूटर है जिसमें निम्न शामिल हैं:
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🧠एक या अधिक सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) - आपके प्रोग्राम को चलाने वाले माइक्रोकंट्रोलर का 'दिमाग'
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💾 मेमोरी (रैम और प्रोग्राम मेमोरी) - जहां आपका प्रोग्राम, डेटा और वेरिएबल्स संग्रहीत हैं
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🔌 प्रोग्राम करने योग्य इनपुट/आउटपुट (I/O) कनेक्शन - बाहरी बाह्य उपकरणों (कनेक्टेड डिवाइस) जैसे सेंसर या एक्चुएटर से बात करने के लिए
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माइक्रोकंट्रोलर आम तौर पर कम लागत वाले कंप्यूटिंग डिवाइस होते हैं, कस्टम हार्डवेयर में उपयोग किए जाने वाले लोगों के लिए औसत मूल्य लगभग यूएस $ 0.50 तक गिरते हैं, कुछ डिवाइस यूएस $ 0.03 के सस्ते होते हैं। डेवलपर किट कम से कम US$4 से शुरू हो सकती हैं, जैसे-जैसे आप अधिक सुविधाएँ जोड़ते हैं, लागत बढ़ती जाती है। [
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वाईओ टर्मिनल](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html), [सीड स्टूडियो](https://www.seeedstudio.com) का एक माइक्रोकंट्रोलर डेवलपर किट जिसमें सेंसर लगे हैं , एक्चुएटर्स, वाईफाई और एक स्क्रीन की कीमत लगभग US$30 है।
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> 💁 माइक्रोकंट्रोलर के लिए इंटरनेट पर खोज करते समय **MCU** शब्द की खोज करने से सावधान रहें क्योंकि इससे मार्वल सिनेमैटिक यूनिवर्स के लिए बहुत सारे परिणाम वापस आएंगे, न कि माइक्रोकंट्रोलर।
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माइक्रोकंट्रोलर को पीसी या मैक जैसे सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर होने के बजाय सीमित संख्या में बहुत विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रोग्राम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। बहुत विशिष्ट परिदृश्यों को छोड़कर, आप मॉनिटर, कीबोर्ड और माउस को कनेक्ट नहीं कर सकते हैं और सामान्य प्रयोजन के कार्यों के लिए उनका उपयोग नहीं कर सकते हैं।
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माइक्रोकंट्रोलर डेवलपर किट आमतौर पर बोर्ड पर अतिरिक्त सेंसर और एक्चुएटर्स के साथ आते हैं। अधिकांश बोर्डों में एक या एक से अधिक एल ई डी होंगे जिन्हें आप प्रोग्राम कर सकते हैं, साथ ही अन्य उपकरणों जैसे कि विभिन्न निर्माताओं के पारिस्थितिक तंत्र का उपयोग करके अधिक सेंसर या एक्ट्यूएटर जोड़ने के लिए मानक प्लग या सेंसर में निर्मित (आमतौर पर तापमान जैसे सबसे लोकप्रिय वाले)। कुछ माइक्रोकंट्रोलर्स ने ब्लूटूथ या वाईफाई जैसे वायरलेस कनेक्टिविटी में बनाया है, या इस कनेक्टिविटी को जोड़ने के लिए बोर्ड पर अतिरिक्त माइक्रोकंट्रोलर हैं।
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> 💁
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माइक्रोकंट्रोलर आमतौर पर C/C++ में प्रोग्राम किए जाते हैं।
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### सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर
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एक सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर एक छोटा कंप्यूटिंग डिवाइस है जिसमें एक छोटे से बोर्ड पर निहित संपूर्ण कंप्यूटर के सभी तत्व होते हैं। ये ऐसे उपकरण हैं जिनके विनिर्देश डेस्कटॉप या लैपटॉप पीसी या मैक के करीब हैं, एक पूर्ण ऑपरेटिंग सिस्टम चलाते हैं, लेकिन छोटे होते हैं, कम शक्ति का उपयोग करते हैं, और काफी सस्ते होते हैं।
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रास्पबेरी पाई सबसे लोकप्रिय सिंगल-बोर्ड कंप्यूटरों में से एक है।
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एक माइक्रोकंट्रोलर की तरह, सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर में एक सीपीयू, मेमोरी और इनपुट/आउटपुट पिन होते हैं, लेकिन उनमें ग्राफिक्स चिप जैसी अतिरिक्त सुविधाएं होती हैं, जिससे आप मॉनिटर, ऑडियो आउटपुट और यूएसबी पोर्ट को कीबोर्ड, चूहों और अन्य मानक यूएसबी से कनेक्ट कर सकते हैं। वेबकैम या बाहरी भंडारण जैसे उपकरण। बोर्ड में निर्मित मेमोरी चिप के बजाय प्रोग्राम को ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ एसडी कार्ड या हार्ड ड्राइव पर संग्रहीत किया जाता है।
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> 🎓आप एक सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर को उस पीसी या मैक के छोटे, सस्ते संस्करण के रूप में सोच सकते हैं जिस पर आप इसे पढ़ रहे हैं, सेंसर और एक्ट्यूएटर्स के साथ बातचीत करने के लिए जी.पी.आई.ओ पिन के अतिरिक्त।
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सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर पूरी तरह से फीचर्ड कंप्यूटर हैं, इसलिए इन्हें किसी भी भाषा में प्रोग्राम किया जा सकता है। IoT डिवाइस आमतौर पर Python में प्रोग्राम किए जाते हैं।
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### बाकी पाठों के लिए हार्डवेयर विकल्प
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बाद के सभी पाठों में भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करने और क्लाउड के साथ संचार करने के लिए IoT डिवाइस का उपयोग करने वाले असाइनमेंट शामिल हैं। प्रत्येक पाठ 3 डिवाइस विकल्पों का समर्थन करता है - Arduino (एक Seeed Studios Wio Terminal का उपयोग करके), या एक सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर, या तो एक भौतिक उपकरण (एक रास्पबेरी पाई 4), या आपके पीसी या मैक पर चलने वाला एक वर्चुअल सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर।
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आप [हार्डवेयर गाइड](../../../../hardware.md) में सभी असाइनमेंट को पूरा करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर के बारे में पढ़ सकते हैं।
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> 💁 असाइनमेंट को पूरा करने के लिए आपको कोई IoT हार्डवेयर खरीदने की आवश्यकता नहीं है, आप वर्चुअल सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग करके सब कुछ कर सकते हैं।
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आप कौन सा हार्डवेयर चुनते हैं यह आप पर निर्भर करता है - यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपके स्कूल में घर पर क्या उपलब्ध है, और आप कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा जानते हैं या सीखने की योजना बना रहे हैं। दोनों हार्डवेयर वेरिएंट एक ही सेंसर इकोसिस्टम का उपयोग करेंगे, इसलिए यदि आप एक पथ को शुरू करते हैं, तो आप अधिकांश किट को बदले बिना दूसरे में बदल सकते हैं। वर्चुअल सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर रास्पबेरी पाई पर सीखने के बराबर होगा, यदि आप अंततः एक डिवाइस और सेंसर प्राप्त करते हैं तो अधिकांश कोड पीआई में स्थानांतरित हो जाते हैं।
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### Arduino डेवलपर किट
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यदि आप माइक्रोकंट्रोलर विकास सीखने में रुचि रखते हैं, तो आप Arduino डिवाइस का उपयोग करके असाइनमेंट पूरा कर सकते हैं। आपको C/C++ प्रोग्रामिंग की एक बुनियादी समझ की आवश्यकता होगी, क्योंकि पाठ केवल Arduino फ्रेमवर्क, सेंसर और एक्चुएटर्स और क्लाउड के साथ इंटरैक्ट करने वाले पुस्तकालयों के लिए प्रासंगिक कोड सिखाएंगे।
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असाइनमेंट [विज़ुअल स्टूडियो कोड](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) का उपयोग [माइक्रोकंट्रोलर डेवलपमेंट के लिए प्लेटफ़ॉर्मियो एक्सटेंशन](https://platformio.org) के साथ करेंगे। यदि आप इस उपकरण के साथ अनुभवी हैं, तो आप Arduino IDE का भी उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि निर्देश प्रदान नहीं किए जाएंगे।
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### सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर डेवलपर किट
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यदि आप सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग करके IoT विकास सीखने में रुचि रखते हैं, तो आप रास्पबेरी पाई, या अपने पीसी या मैक पर चलने वाले वर्चुअल डिवाइस का उपयोग करके असाइनमेंट पूरा कर सकते हैं।
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आपको पायथन प्रोग्रामिंग की एक बुनियादी समझ की आवश्यकता होगी, क्योंकि पाठ केवल वही कोड सिखाएगा जो उपयोग किए जा रहे सेंसर और एक्चुएटर्स और क्लाउड के साथ इंटरैक्ट करने वाले पुस्तकालयों के लिए प्रासंगिक है।
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> 💁 यदि आप पायथन में कोड करना सीखना चाहते हैं, तो निम्नलिखित दो वीडियो श्रृंखला देखें:
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> * [शुरुआती के लिए पायथन](https://channel9.msdn.com/Series/Intro-to-Python-Development?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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> * [शुरुआती के लिए अधिक पायथन](https://channel9.msdn.com/Series/More-Python-for-Beginners?WT.mc_id=academic-7372-jabenn)
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असाइनमेंट [विजुअल स्टूडियो कोड](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) का उपयोग करेंगे।
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यदि आप रास्पबेरी पाई का उपयोग कर रहे हैं, तो आप या तो रास्पबेरी पाई ओएस के पूर्ण डेस्कटॉप संस्करण का उपयोग करके अपना पाई चला सकते हैं, और [वीएस कोड के रास्पबेरी पाई ओएस संस्करण](https://code.visualstudio.com/docs/setup/raspberry-pi?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), या [ रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन ](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) के साथ वीएस कोड का उपयोग करके अपने पीसी या मैक से एक हेडलेस डिवाइस और कोड के रूप में अपना पाई चलाएं। जो आपको अपने पाई से कनेक्ट करने और कोड को संपादित करने, डीबग करने और चलाने की अनुमति देता है जैसे कि आप उस पर सीधे कोडिंग कर रहे थे।
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यदि आप वर्चुअल डिवाइस विकल्प का उपयोग करते हैं, तो आप सीधे अपने कंप्यूटर पर कोड करेंगे। सेंसर और एक्ट्यूएटर्स तक पहुंचने के बजाय, आप इस हार्डवेयर को सेंसर मान प्रदान करने के लिए एक उपकरण का उपयोग करेंगे जिसे आप परिभाषित कर सकते हैं, और स्क्रीन पर एक्ट्यूएटर्स के परिणाम दिखा सकते हैं।
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## अपना डिवाइस सेट करें
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इससे पहले कि आप अपने IoT डिवाइस की प्रोग्रामिंग शुरू करें, आपको थोड़ी मात्रा में सेटअप करने की आवश्यकता होगी। आप किस डिवाइस का उपयोग कर रहे हैं, इसके आधार पर नीचे दिए गए प्रासंगिक निर्देशों का पालन करें.
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> 💁यदि आपके पास अभी तक कोई उपकरण नहीं है, तो यह तय करने में सहायता के लिए [हार्डवेयर गाइड](../../../../hardware.md) देखें कि आप किस उपकरण का उपयोग करने जा रहे हैं, और आपको कौन सा अतिरिक्त हार्डवेयर खरीदने की आवश्यकता है . आपको हार्डवेयर खरीदने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि सभी प्रोजेक्ट वर्चुअल हार्डवेयर पर चलाए जा सकते हैं।
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इन निर्देशों में आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे हार्डवेयर या टूल के निर्माताओं से तृतीय-पक्ष वेबसाइटों के लिंक शामिल हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए है कि आप हमेशा विभिन्न उपकरणों और हार्डवेयर के लिए नवीनतम निर्देशों का उपयोग कर रहे हैं।
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अपने डिवाइस को सेट अप करने और 'हैलो वर्ल्ड' प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए प्रासंगिक गाइड के माध्यम से काम करें। इस आरंभिक भाग में 4 पाठों पर IoT नाइटलाइट बनाने में यह पहला कदम होगा।
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* [Arduino - Wio Terminal](../wio-terminal.md)
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* [सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर - रास्पबेरी पाई](../pi.md)
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* [सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर - वर्चुअल डिवाइस](../virtual-device.md)
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## IoT . के अनुप्रयोग
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IoT कुछ व्यापक समूहों में उपयोग के मामलों की एक विशाल श्रृंखला को कवर करता है:
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* उपभोक्ता IoT I
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* वाणिज्यिक IoT
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* औद्योगिक IoT
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* इंफ्रास्ट्रक्चर IoT
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✅ थोड़ा शोध करें: नीचे वर्णित प्रत्येक क्षेत्र के लिए, एक ठोस उदाहरण खोजें जो पाठ में नहीं दिया गया है।
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### उपभोक्ता IoT
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उपभोक्ता IoT IoT उपकरणों को संदर्भित करता है जिसे उपभोक्ता घर के आसपास खरीदेंगे और उपयोग करेंगे। इनमें से कुछ डिवाइस अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं, जैसे स्मार्ट स्पीकर, स्मार्ट हीटिंग सिस्टम और रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर। अन्य उनकी उपयोगिता में संदिग्ध हैं, जैसे आवाज नियंत्रित नल, जिसका मतलब है कि आप उन्हें बंद नहीं कर सकते क्योंकि आवाज नियंत्रण आपको बहते पानी की आवाज पर नहीं सुन सकता है।
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उपभोक्ता IoT डिवाइस लोगों को अपने परिवेश में और अधिक हासिल करने के लिए सशक्त बना रहे हैं, विशेष रूप से 1 बिलियन जो विकलांग हैं। रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर गतिशीलता के मुद्दों वाले लोगों को साफ फर्श प्रदान कर सकते हैं जो खुद को वैक्यूम नहीं कर सकते हैं, आवाज नियंत्रित ओवन सीमित दृष्टि या मोटर नियंत्रण वाले लोगों को अपने ओवन को केवल अपनी आवाज से गर्म करने की अनुमति देते हैं, स्वास्थ्य मॉनीटर रोगियों को पुरानी स्थितियों की निगरानी करने की अनुमति दे सकते हैं। और उनकी शर्तों पर अधिक विस्तृत अपडेट। ये उपकरण इतने सर्वव्यापी होते जा रहे हैं कि छोटे बच्चे भी इनका उपयोग अपने दैनिक जीवन के हिस्से के रूप में कर रहे हैं, उदाहरण के लिए COVID महामारी के दौरान वर्चुअल स्कूलिंग करने वाले छात्र स्मार्ट होम डिवाइस पर टाइमर सेट कर अपने स्कूलवर्क या अलार्म को ट्रैक करने के लिए उन्हें आगामी कक्षा की बैठकों की याद दिलाते हैं।
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✅ आपके पास अपने व्यक्ति या आपके घर में कौन से उपभोक्ता IoT उपकरण हैं?
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### वाणिज्यिक IoT
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व्यावसायिक IoT कार्यस्थल में IoT के उपयोग को कवर करता है। एक कार्यालय की स्थापना में प्रकाश और हीटिंग का प्रबंधन करने के लिए अधिभोग सेंसर और गति डिटेक्टर हो सकते हैं, केवल रोशनी और गर्मी को बंद रखने के लिए, लागत और कार्बन उत्सर्जन को कम करने के लिए। एक कारखाने में, IoT उपकरण सुरक्षा खतरों की निगरानी कर सकते हैं जैसे कि श्रमिक कठोर टोपी नहीं पहने हुए हैं या शोर जो खतरनाक स्तर तक पहुंच गया है। खुदरा क्षेत्र में, IoT उपकरण कोल्ड स्टोरेज के तापमान को माप सकते हैं, दुकान के मालिक को सचेत कर सकते हैं कि क्या फ्रिज या फ्रीजर आवश्यक तापमान सीमा से बाहर है, या वे अलमारियों पर वस्तुओं की निगरानी कर सकते हैं ताकि कर्मचारियों को बेची गई उपज को फिर से भरने के लिए निर्देशित किया जा सके। परिवहन उद्योग वाहन के स्थानों की निगरानी करने, सड़क उपयोगकर्ता चार्जिंग के लिए ऑन-रोड माइलेज ट्रैक करने, ड्राइवर घंटे ट्रैक करने और ब्रेक अनुपालन, या कर्मचारियों को सूचित करने के लिए IoT पर अधिक से अधिक भरोसा कर रहा है, जब कोई वाहन लोडिंग या अनलोडिंग की तैयारी के लिए डिपो के पास आ रहा हो।
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✅ आपके स्कूल या कार्यस्थल में आपके पास कौन से व्यावसायिक IoT उपकरण हैं?
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### औद्योगिक IoT (IIoT)
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औद्योगिक IoT, या IIoT, बड़े पैमाने पर मशीनरी को नियंत्रित और प्रबंधित करने के लिए IoT उपकरणों का उपयोग है। इसमें कारखानों से लेकर डिजिटल कृषि तक कई तरह के उपयोग के मामले शामिल हैं।
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फैक्ट्रियां कई अलग-अलग तरीकों से IoT उपकरणों का उपयोग करती हैं। तापमान, कंपन और रोटेशन की गति जैसी चीजों को ट्रैक करने के लिए कई सेंसर के साथ मशीनरी की निगरानी की जा सकती है। इस डेटा की निगरानी की जा सकती है ताकि मशीन को कुछ सहनशीलता से बाहर जाने पर रोका जा सके - यह गर्म हो जाता है और उदाहरण के लिए बंद हो जाता है। भविष्य कहनेवाला रखरखाव करने के लिए इस डेटा को समय के साथ इकट्ठा और विश्लेषण भी किया जा सकता है, जहां एआई मॉडल विफलता के लिए अग्रणी डेटा को देखेगा, और ऐसा होने से पहले अन्य विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करेगा।
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डिजिटल कृषि महत्वपूर्ण है अगर ग्रह को बढ़ती आबादी को खिलाना है, खासकर 500 मिलियन घरों में 2 अरब लोगों के लिए जो [निर्वाह खेती](https://wikipedia.org/wiki/Subsistence_agriculture) पर जीवित हैं। डिजिटल कृषि कुछ एकल अंकों के डॉलर सेंसर से लेकर बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक सेटअप तक हो सकती है। एक किसान तापमान की निगरानी और [ग्रोइंग डिग्री डेज](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day) का उपयोग करके भविष्यवाणी कर सकता है कि फसल कब कटाई के लिए तैयार होगी। वे अपने पौधों को उतना ही पानी देने के लिए मिट्टी की नमी की निगरानी को स्वचालित जल प्रणाली से जोड़ सकते हैं, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए और नहीं कि उनकी फसलें पानी बर्बाद किए बिना सूख न जाएं। किसान इसे और आगे ले जा रहे हैं और कृषि भूमि के विशाल क्षेत्रों में फसल वृद्धि, बीमारी और मिट्टी की गुणवत्ता की निगरानी के लिए ड्रोन, उपग्रह डेटा और एआई का उपयोग कर रहे हैं।<br>
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✅ अन्य कौन से IoT उपकरण किसानों की मदद कर सकते हैं?
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### इंफ्रास्ट्रक्चर IoT
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इन्फ्रास्ट्रक्चर IoT स्थानीय और वैश्विक बुनियादी ढांचे की निगरानी और नियंत्रण कर रहा है जिसका लोग हर दिन उपयोग करते हैं।
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[स्मार्ट सिटीज](https://wikipedia.org/wiki/Smart_city) शहरी क्षेत्र हैं जो शहर के बारे में डेटा एकत्र करने के लिए IoT उपकरणों का उपयोग करते हैं और इसका उपयोग शहर के चलने के तरीके को बेहतर बनाने के लिए करते हैं। ये शहर आमतौर पर स्थानीय सरकारों, शिक्षाविदों और स्थानीय व्यवसायों के बीच सहयोग से चलाए जाते हैं, परिवहन से लेकर पार्किंग और प्रदूषण तक की चीजों को ट्रैक और प्रबंधित करते हैं। उदाहरण के लिए, डेनमार्क के कोपेनहेगन में, वायु प्रदूषण स्थानीय निवासियों के लिए महत्वपूर्ण है, इसलिए इसे मापा जाता है और डेटा का उपयोग सबसे स्वच्छ साइकिलिंग और जॉगिंग मार्गों पर जानकारी प्रदान करने के लिए किया जाता है।
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[स्मार्ट पावर ग्रिड](https://wikipedia.org/wiki/Smart_grid) अलग-अलग घरों के स्तर पर उपयोग डेटा एकत्र करके बिजली की मांग के बेहतर विश्लेषण की अनुमति देता है। यह डेटा देश के स्तर पर निर्णयों का मार्गदर्शन कर सकता है, जिसमें नए पावर स्टेशन बनाने के लिए, और व्यक्तिगत स्तर पर उपयोगकर्ताओं को यह जानकारी दी जाती है कि वे कितनी शक्ति का उपयोग कर रहे हैं, जब वे इसका उपयोग कर रहे हैं, और यहां तक कि लागत कम करने के बारे में सुझाव भी दे सकते हैं, जैसे रात में इलेक्ट्रिक कारों को चार्ज करने के रूप में।
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✅ यदि आप अपने निवास स्थान को मापने के लिए IoT उपकरणों को जोड़ सकते हैं, तो वह क्या होगा?
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## IoT उपकरणों के उदाहरण जो आपके आस-पास हो सकते हैं
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आपके आस-पास कितने IoT डिवाइस हैं, यह देखकर आप चकित रह जाएंगे। मैं इसे घर से लिख रहा हूं और मेरे पास इंटरनेट से जुड़े निम्नलिखित डिवाइस हैं जिनमें स्मार्ट फीचर्स जैसे ऐप कंट्रोल, वॉयस कंट्रोल, या मेरे फोन के माध्यम से मुझे डेटा भेजने की क्षमता है:
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* एकाधिक स्मार्ट स्पीकर
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*फ्रिज, डिशवॉशर, ओवन और माइक्रोवेव
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*सौर पैनलों के लिए बिजली की निगरानी
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*स्मार्ट प्लग
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* वीडियो डोरबेल और सुरक्षा कैमरे
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* कई स्मार्ट रूम सेंसर के साथ स्मार्ट थर्मोस्टेट
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* गैरेज का दरवाजा खोलने वाला
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* होम एंटरटेनमेंट सिस्टम और वॉयस नियंत्रित टीवी
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*लाइट्स
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* फिटनेस और स्वास्थ्य ट्रैकर
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इन सभी प्रकार के उपकरणों में सेंसर और/या एक्चुएटर होते हैं और इंटरनेट से बात करते हैं। मैं अपने फोन से बता सकता हूं कि क्या मेरा गैरेज का दरवाजा खुला है, और अपने स्मार्ट स्पीकर से इसे मेरे लिए बंद करने के लिए कह सकता हूं। मैं इसे टाइमर पर भी सेट कर सकता हूं ताकि अगर यह अभी भी रात में खुला है, तो यह अपने आप बंद हो जाएगा। जब मेरे दरवाजे की घंटी बजती है, तो मैं अपने फोन से देख सकता हूं कि मैं दुनिया में कहीं भी हूं, और दरवाजे की घंटी में बने स्पीकर और माइक्रोफ़ोन के माध्यम से उनसे बात कर सकता हूं। मैं अपने स्वास्थ्य में सुधार के लिए डेटा में पैटर्न की तलाश में, अपने रक्त ग्लूकोज, हृदय गति और नींद के पैटर्न की निगरानी कर सकता हूं। और मैं बादल के माध्यम से अपनी रोशनी को नियंत्रित कर सकता हूं, और जब मेरा इंटरनेट कनेक्शन बंद हो जाता है तो मैं अंधेरे में बैठ सकता हूं।
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## 🚀 चुनौती
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अपने घर, स्कूल या कार्यस्थल में जितने हो सके उतने IoT उपकरणों की सूची बनाएं - आपके विचार से कहीं अधिक हो सकते हैं!
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## व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी
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[व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/2)
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## समीक्षा और आत्म अध्ययन
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उपभोक्ता IoT परियोजनाओं के लाभों और विफलताओं के बारे में पढ़ें। लेखों के लिए समाचार साइटों की जाँच करें कि यह कब गलत हो गया, जैसे गोपनीयता समस्याएँ, हार्डवेयर समस्याएँ या कनेक्टिविटी की कमी के कारण होने वाली समस्याएँ।
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कुछ उदाहरण:
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* उपभोक्ता IoT के साथ विफलताओं के कुछ अच्छे उदाहरणों के लिए ट्विटर अकाउंट **[इंटरनेट ऑफ Sh*t](https://twitter.com/internetofshit)** *(अपमानजनक चेतावनी)* देखें।
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* [c|net - My Apple Watch ने मेरी जान बचाई: 5 लोगों ने अपनी कहानियां साझा की](https://www.cnet.com/news/apple-watch-lifeving-health-features-read-5-peoples-stories/ )
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* [सी|नेट - एडीटी तकनीशियन वर्षों से ग्राहक कैमरा फीड पर जासूसी करने के लिए दोषी मानते हैं](https://www.cnet.com/news/adt-home-security-technician-pleads-guilty-to-spying-on-customer-camera-feeds-for-years/)*
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## असाइनमेंट
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[एक IoT प्रोजेक्ट की जाँच करें](assignment.hi.md)
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# Pengenalan IoT
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> Sketsa dibuat oleh [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Klik gambar untuk versi yang lebih besar.
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## Kuis prakuliah
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[Kuis prakuliah](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/1)
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## Pengantar
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Pelajaran ini mencakup beberapa topik pengantar mengenai Internet of Things, dan membuat Anda dapat mempersiapkan dan mengatur perangkat keras Anda.
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Dalam pelajaran ini kita akan membahas:
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* [Apa itu 'Internet of Things'?](#apa-itu-internet-of-things)
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* [Perangkat IoT](#perangkat-iot)
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* [Mengatur Perangkat Anda](#set-up-your-device)
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* [Penerapan dari IoT](#applications-of-iot)
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* [Contoh Perangkat IoT yang Mungkin Anda Punya di Sekitar](#examples-of-iot-devices-you-may-have-around-you)
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## Apa itu 'Internet of Things'?
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Istilah 'Internet of Things' diciptakan oleh [Kevin Ashton](https://wikipedia.org/wiki/Kevin_Ashton) pada tahun 1999, yang merujuk pada menghubungkan Internet ke dunia fisik melalui sensor. Sejak saat itu, istilah IoT digunakan untuk menggambarkan perangkat apa pun yang berinteraksi dengan dunia fisik di sekitarnya, baik dengan mengumpulkan data dari sensor, atau menyediakan interaksi dunia nyata melalui aktuator (perangkat yang melakukan sesuatu seperti menyalakan sakelar atau menyalakan LED), dan terhubung ke perangkat lain atau Internet.
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> **Sensor** mengumpulkan informasi dari lingkungan, seperti mengukur kecepatan, suhu, atau lokasi.
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> **Aktuator** mengubah sinyal listrik menjadi interaksi pada lingkungan seperti memicu sakelar, menyalakan lampu, membuat suara, atau mengirim *control signal* ke perangkat keras lain, misalnya untuk menyalakan soket listrik.
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IoT sebagai suatu bidang teknologi lebih dari sekadar perangkat. Hal ini mencakup layanan berbasis cloud yang dapat memproses data sensor, atau mengirim permintaan ke aktuator yang terhubung ke perangkat IoT. IoT juga mencakup perangkat yang tidak memiliki atau tidak memerlukan konektivitas Internet, sering disebut sebagai *edge devices* atau perangkat tepi. Perangkat tepi adalah perangkat yang dapat memproses dan merespons data sensor itu sendiri, biasanya menggunakan model AI yang dilatih di cloud.
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IoT merupakan bidang teknologi yang berkembang pesat. Diperkirakan pada akhir tahun 2020, 30 miliar perangkat IoT dikerahkan dan terhubung ke Internet. Jika melihat ke masa depan, diperkirakan pada tahun 2025, perangkat IoT akan mengumpulkan hampir 80 zettabytes data atau 80 triliun gigabyte. Banyak sekali bukan?
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✅ Lakukan sedikit riset: Berapa banyak data yang dihasilkan oleh perangkat IoT yang benar-benar digunakan, dan berapa banyak yang terbuang? Mengapa begitu banyak data yang diabaikan?
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Data ini adalah kunci kesuksesan IoT. Untuk menjadi pengembang IoT yang sukses, Anda perlu memahami data yang perlu Anda kumpulkan, cara mengumpulkannya, cara membuat keputusan berdasarkan data tersebut, dan cara menggunakan keputusan tersebut untuk berinteraksi dengan lingkungan fisik jika diperlukan.
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## Perangkat IoT
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Huruf **T** di IoT adalah singkatan dari **Things** - perangkat yang berinteraksi dengan lingkungan fisik di sekitarnya baik dengan mengumpulkan data dari sensor atau menyediakan interaksi dunia nyata melalui aktuator.
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Perangkat untuk produksi atau penggunaan komersial, seperti pelacak kebugaran konsumen, atau pengontrol mesin industri, biasanya dibuat khusus. Mereka menggunakan papan sirkuit khusus, bahkan mungkin prosesor khusus, yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan tugas tertentu, apakah itu cukup kecil untuk muat di pergelangan tangan, atau cukup kuat untuk bekerja di lingkungan pabrik dengan suhu tinggi, stres tinggi, atau getaran tinggi.
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Sebagai pengembang yang belajar tentang IoT atau membuat prototipe perangkat, Anda harus mulai dengan *developer kit* atau perangkat pengembang. Perangkat tersebut adalah perangkat IoT untuk tujuan umum yang dirancang untuk digunakan pengembang, seringkali dengan fitur yang tidak akan Anda miliki di perangkat produksi, seperti satu set pin eksternal untuk menghubungkan sensor atau aktuator, perangkat keras untuk mendukung debugging, atau sumber daya tambahan yang akan menambah biaya yang tidak perlu saat melakukan produksi manufaktur.
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Perangkat pengembang ini biasanya terbagi dalam dua kategori - mikrokontroler dan komputer papan tunggal. Perangkat tersebut akan diperkenalkan di sini, dan kita akan membahas lebih detail di pelajaran berikutnya.
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> 💁 Ponsel Anda juga dapat dianggap sebagai perangkat IoT tujuan umum, dengan sensor dan aktuator bawaan, dengan berbagai aplikasi yang menggunakan sensor dan aktuator dengan cara yang berbeda dengan layanan cloud yang berbeda. Anda bahkan dapat menemukan beberapa tutorial IoT yang menggunakan aplikasi ponsel sebagai perangkat IoT.
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### Mikrokontroler
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Mikrokontroler atau Pengendali mikro (juga disebut sebagai MCU, kependekan dari microcontroller unit) adalah komputer kecil yang terdiri dari:
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🧠 Satu atau lebih unit pemrosesan pusat (CPU) - 'otak' mikrokontroler yang menjalankan program Anda
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💾 Memori (RAM dan memori program) - tempat program, data, dan variabel Anda disimpan
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🔌 Koneksi input/output (I/O) yang dapat diprogram - untuk berbicara dengan periferal eksternal (perangkat yang terhubung) seperti sensor dan aktuator
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Mikrokontroler biasanya merupakan perangkat komputasi berbiaya rendah, dengan harga rata-rata untuk yang digunakan dalam perangkat keras khusus turun menjadi sekitar US$0,50, dan beberapa perangkat bahkan semurah US$0,03. Perangkat pengembang dapat ditemukan mulai dari harga US$4, dengan biaya meningkat karena Anda menambahkan lebih banyak fitur. [Wio Terminal](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html), perangkat pengembang mikrokontroler dari [Seeed studios](https://www.seeedstudio.com) yang memiliki sensor , aktuator, WiFi, dan layar berharga sekitar US$30.
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> 💁 Saat mencari mikrokontroler di Internet, berhati-hatilah saat mencari istilah **MCU** karena ini akan mengembalikan banyak hasil untuk Marvel Cinematic Universe, bukan mikrokontroler.
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Mikrokontroler dirancang untuk diprogram untuk melakukan sejumlah tugas yang sangat spesifik, daripada menjadi komputer dengan tujuan umum seperti PC atau Mac. Kecuali untuk skenario yang sangat spesifik, Anda tidak dapat menghubungkan monitor, keyboard, dan mouse dan menggunakannya untuk tugas umum.
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Perangkat pengembang mikrokontroler biasanya dilengkapi dengan sensor dan aktuator tambahan. Sebagian besar papan (board) akan memiliki satu atau lebih LED yang dapat Anda program, bersama dengan perangkat lain seperti steker standar untuk menambahkan lebih banyak sensor atau aktuator menggunakan berbagai ekosistem pabrikan atau sensor bawaan (biasanya yang paling populer seperti sensor suhu). Beberapa mikrokontroler memiliki konektivitas nirkabel bawaan seperti Bluetooth atau WiFi atau memiliki mikrokontroler tambahan di papan untuk menambahkan konektivitas ini.
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> 💁 Mikrokontroler biasanya diprogram dalam bahasa C/C++.
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### Komputer papan tunggal
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Komputer papan tunggal adalah perangkat komputasi kecil yang memiliki semua elemen komputer lengkap yang terdapat pada satu papan kecil. Ini adalah perangkat yang memiliki spesifikasi yang mirip dengan desktop atau laptop PC atau Mac, menjalankan sistem operasi lengkap, tetapi berukuran kecil, menggunakan lebih sedikit daya, dan jauh lebih murah.
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Raspberry Pi adalah salah satu komputer papan tunggal yang paling populer.
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Seperti mikrokontroler, komputer papan tunggal memiliki CPU, memori dan pin input/output, tetapi mereka memiliki fitur tambahan seperti chip grafis untuk memungkinkan Anda menghubungkan monitor, output audio, dan port USB untuk menghubungkan mouse keyboard dan USB standar lainnya. perangkat seperti webcam atau penyimpanan eksternal. Program disimpan di kartu SD atau hard drive bersama dengan sistem operasi, bukan chip memori yang terpasang di papan.
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> 🎓 Anda dapat menganggap komputer papan tunggal sebagai versi PC atau Mac yang lebih kecil dan lebih murah, dengan tambahan pin GPIO (general-purpose input/output) untuk berinteraksi dengan sensor dan aktuator.
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Komputer papan tunggal adalah komputer berfitur lengkap, sehingga dapat diprogram dalam bahasa apa pun. Perangkat IoT biasanya diprogram dengan Python.
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### Pilihan perangkat keras untuk sisa pelajaran
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Semua pelajaran selanjutnya mencakup tugas menggunakan perangkat IoT untuk berinteraksi dengan dunia fisik dan berkomunikasi dengan cloud. Setiap pelajaran mendukung 3 pilihan perangkat - Arduino (menggunakan Terminal Seeed Studios Wio), atau komputer papan tunggal, baik perangkat fisik (Raspberry Pi 4) atau komputer papan tunggal virtual yang berjalan di PC atau Mac Anda.
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Anda dapat membaca tentang perangkat keras yang diperlukan untuk menyelesaikan semua tugas di [panduan perangkat keras](../../../hardware.md).
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> 💁 Anda tidak perlu membeli perangkat keras IoT apa pun untuk menyelesaikan tugas, Anda dapat melakukan semuanya menggunakan komputer papan tunggal virtual.
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Perangkat keras mana yang Anda pilih terserah Anda - itu tergantung pada apa yang Anda miliki di rumah di sekolah Anda, dan bahasa pemrograman apa yang Anda ketahui atau rencanakan untuk dipelajari. Kedua varian perangkat keras akan menggunakan ekosistem sensor yang sama, jadi jika Anda memulai pada salah satu perangkat, Anda dapat dengan mudah melakukannya pada perangkat lain tanpa harus mengganti sebagian besar perangkat pengembang. Komputer papan tunggal virtual akan setara dengan pembelajaran di Raspberry Pi, dengan sebagian besar kode dapat ditransfer ke Pi jika Anda akhirnya mendapatkan perangkat dan sensor.
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# IoT에 대한 소개
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) 의 스케치노트. 더 큰 이미지를 보고싶으면 클릭하세요.
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이 수업은 [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)의 [Hello IoT series](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) 일부로 진행되었습니다. 수업은 2개의 비디오로 진행되었는데, 1시간짜리 수업과 강의에 대한 집중탐구 및 질의 응답 1시간으로 구성되어있습니다.
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[](https://youtu.be/bVFfcYh6UBw)
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[](https://youtu.be/YI772q5v3yI)
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> 🎥 비디오를 시청하고 싶으면 이미지를 클릭하세요
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/1)
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## 개요
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이 강의에서는 사물 인터넷과 관련된 몇 가지 소개용 항목에 대해 설명하고 하드웨어를 설정하는 방법에 대해 설명합니다.
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이 단원에서는 다음을 다룹니다:
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* ['사물 인터넷'이란?](#what-is-the-internet-of-things)
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* [IoT 장치](#iot-devices)
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* [디바이스 설정](#set-up-your-device)
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* [IoT의 응용 프로그램](#applications-of-iot)
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* [내 주변에서 IoT의 예시](#examples-of-iot-devices-you-may-have-around-you)
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## '사물 인터넷'이란 무엇인가?
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'사물 인터넷'이라는 용어는 1999년, [Kevin Ashton](https://wikipedia.org/wiki/Kevin_Ashton)이 센서를 통해 인터넷을 물리적 세계에 연결하는 것을 지칭하기 위해 만들었다. 그 이후로 이 용어는 센서로부터 데이터를 수집하거나 액츄에이터(스위치를 켜거나 LED를 켜거나 켜는 것과 같은 일을 하는 장치)를 통해 실제 상호작용을 제공함으로써 주변 물리 세계와 상호 작용하는 모든 장치를 기술하기 위해 사용되어 왔으며 일반적으로 다른 장치나 인터넷에 연결되어 있다.
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> **센서** 는 속도, 온도 또는 위치 와 같은 정보를 세상에서 수집합니다.
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> **액츄에이터** 는 전기 신호를 스위치 트리거, 조명 켜기, 소리 내기 또는 전원 소켓 켜기와 같은 실제 상호 작용으로 변환합니다.
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IoT는 단순한 기기가 아니라 센서 데이터를 처리하거나 IoT 기기에 연결된 액츄에이터에 요청을 보낼 수 있는 클라우드 기반 서비스를 포함합니다. 또한 edge장치라고 종종 언급되는, 인터넷 연결이 없거나 필요하지 않은 장치도 포함됩니다. 이들은 센서 데이터를 자체적으로 처리하고 대응할 수 있는 장치들로, 대개 클라우드에서 훈련된 AI 모델을 사용합니다.
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IoT는 빠르게 성장하는 기술 분야입니다. 2020년 말까지, IoT 기기가 300억대 보급돼 인터넷에 연결된 것으로 추산됩니다. 미래를 내다보면 2025년에는, IoT 기기가 거의 80제타바이트 또는 80조 기가바이트의 데이터를 수집할 것으로 예상됩니다. 정말 많은 데이터양이죠!
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✅ 약간의 조사를 해보세요: IoT 기기에서 생성된 데이터의 얼마가 실제로 사용되고 있고, 얼마나 많은 데이터가 낭비되고 있나요? 왜 이렇게 많은 데이터가 무시되는 것일까요?
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IoT 성공의 비결은 바로 이 데이터입니다. 성공적인 IoT 개발자가 되려면 수집해야 할 데이터, 수집 방법, 이를 어떻게 결정을 할지 및 필요한 경우 이러한 결정들을 물리 세계와 연동하기 위해 어떻게 이용해야하는지 이해해야 합니다.
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## IoT 장치
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IoT에서 **T** 는 **Things** 을 의미합니다. - 센서로부터 데이터를 수집하거나 액추에이터를 통해 실세계의 상호작용을 제공하며 주변 물리적 세계와 상호 작용하는 장치입니다.
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소비자 피트니스 추적기 또는 산업용 기계 제어기와 같은 생산 또는 상업적 사용을 위한 장치는 일반적으로 맞춤 제작됩니다. 이들은 맞춤형 회로 기판, 심지어 맞춤형 프로세서를 사용하기도 하는데, 이 기판은 손목에 찰 정도로 작거나 고온, 고강도 또는 고진동 공장 환경에서 작동하기에 충분히 견고하거나, 손목에 잘 맞도록 설계되어 있습니다.
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개발자는 IoT에 대해 배우거나 기기 프로토타입을 만들 때 개발자 키트로 시작해야 합니다. 그것은 개발자가 사용할 수 있도록 설계된 범용 IoT 장치이며, 센서나 액추에이터를 연결할 수 있는 외부 핀 세트, 디버깅을 지원하는 하드웨어 또는 대규모 제조 실행 시 불필요한 비용을 추가하는 추가 리소스와 같은 운영 장치에는 없는 기능을 갖추고 있습니다.
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이러한 개발자 키트는 일반적으로 마이크로컨트롤러와 싱글보드 컴퓨터의 두 가지 범주로 나뉩니다. 이것들은 여기서 소개될 것이고, 다음 수업에서 더 자세히 다루도록 하겠습니다.
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> 💁 당신의 핸드폰 또한 센서와 액추에이터가 내장된 범용 IoT 기기로도 볼 수 있으며, 앱마다 센서와 액추에이터를 사용하는 방식이 다르고 클라우드 서비스도 다릅니다. 당신은 또한 휴대폰 앱을 IoT 기기로 사용하는 IoT 튜토리얼도 찾아볼 수 있습니다.
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### 마이크로컨트롤러
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마이크로컨트롤러(줄여서 MCU라고도 함)는 다음과 같이 구성된 소형 컴퓨터입니다.:
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🧠 하나 이상의 CPU(중앙 처리 장치) - 당시의 프로그램을 실행하는 마이크로컨트롤러의 '두뇌'
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💾 메모리(RAM 및 프로그램 메모리) - 당신의 프로그램, 데이터 및 변수가 저장되는 위치
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🔌 프로그래밍 가능한 입출력(I/O) 연결 - 센서 및 액추에이터와 같은 외부 주변 장치(연결 장치)와 통신
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마이크로컨트롤러는 일반적으로 저렴한 컴퓨팅 장치이며, 사용자 지정 하드웨어에 사용되는 장치의 평균 가격은 약 0.50달러까지 떨어지며, 어떤 장치는 0.03달러만큼 저렴합니다. 개발자 키트는 미화 4달러부터 시작할 수 있으며, 기능을 추가할수록 비용도 증가합니다. [Wio Terminal](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) 센서, 액츄에이터, WiFi, 스크린을 갖춘 [Seeed studios](https://www.seeedstudio.com) 의 마이크로컨트롤러 개발자 키트로 미화 약 30달러의 가격으로 형성되어 있습니다.
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> 💁 인터넷에서 마이크로컨트롤러를 검색할 때 **MCU**라는 용어를 검색하면 마이크로컨트롤러가 아닌 Marvel Cinematic Universe에 대한 많은 결과를 얻을 수 있으므로 주의해야 합니다.
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마이크로컨트롤러는 PC나 맥과 같은 범용 컴퓨터가 아니라 제한된 수의 매우 특정한 작업을 수행하도록 프로그래밍되어 있습니다. 매우 구체적인 시나리오를 제외하고는 모니터, 키보드 및 마우스를 연결하여 범용 작업에 사용할 수 없습니다.
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마이크로컨트롤러 개발자 키트는 보통 추가적인 센서와 작동기가 탑재되어 있습니다. 대부분의 보드에는 프로그래밍할 수 있는 하나 이상의 LED와 다양한 제조업체의 에코시스템을 사용하여 더 많은 센서 또는 액추에이터를 추가하는 표준 플러그와 같은 다른 장치 또는 내장 센서(일반적으로 온도 센서 등 가장 인기 있는 센서)가 있습니다. 일부 마이크로컨트롤러는 Bluetooth 또는 WiFi와 같은 무선 연결이 내장되어 있거나 이 연결을 추가하기 위해 보드에 추가 마이크로컨트롤러가 있습니다.
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> 💁 마이크로컨트롤러는 보통 C/C++로 프로그래밍 됩니다.
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### 싱글보드 컴퓨터
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단일 보드 컴퓨터(single-board computer)는 하나의 작은 보드에 포함된 완전한 컴퓨터의 모든 요소를 포함하는 소형 컴퓨팅 장치입니다. 데스크탑 또는 노트북 PC 또는 Mac에 가까운 사양을 갖추고 있으며 전체 운영 체제를 실행하지만 크기가 작고 전력 사용량이 적으며 가격이 상당히 저렴한 장치입니다.
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라즈베리 파이는 가장 인기 있는 싱글보드 컴퓨터 중 하나입니다.
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마이크로컨트롤러와 마찬가지로 싱글보드 컴퓨터에는 CPU, 메모리, 입출력 핀이 있지만 모니터, 오디오 출력, USB 포트를 연결하여 키보드 마우스와 웹캠이나 외장 스토리지와 같은 표준 USB 장치를 연결할 수 있는 그래픽 칩과 같은 추가 기능이 있습니다. 프로그램은 메모리 칩 대신 운영 체제와 함께 SD 카드나 하드 드라이브에 저장됩니다.
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> 🎓 싱글보드 컴퓨터는 센서 및 액추에이터와 상호 작용할 GPIO(일반용 입력/출력) 핀을 추가하여 읽고 있는 PC 또는 Mac의 더 작고 저렴한 버전이라고 생각할 수 있습니다.
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싱글보드 컴퓨터는 모든 기능을 갖춘 컴퓨터이므로 모든 언어로 프로그래밍할 수 있습니다. IoT 장치는 일반적으로 파이썬으로 프로그래밍됩니다.
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### 남은 수업 동안의 하드웨어 선택
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이후의 모든 과정에는 IoT 디바이스를 사용하여 물리적 세계와 상호 작용하고 클라우드와 통신하는 과제가 포함됩니다. 각 레슨은 Arduino(Seeed Studios Wio Terminal 사용) 또는 단일 보드 컴퓨터, 물리적 장치(Lasberry Pi 4), PC 또는 Mac에서 실행되는 가상 단일 보드 컴퓨터 등 3가지 장치를 지원합니다.
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모든 과제를 완료하는 데 필요한 하드웨어에 대한 자세한 내용은 [하드웨어 가이드](../../../hardware.md)에서 확인할 수 있습니다.
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> 💁 과제를 완료하기 위해 IoT 하드웨어를 구입할 필요가 없으며 가상 싱글보드 컴퓨터로 모든 작업을 수행할 수 있습니다.
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어떤 하드웨어를 선택할지는 여러분의 학교와 가정에서 사용할 수 있는 것과 여러분이 알고 있거나 배울 계획인 프로그래밍 언어에 달려 있습니다. 두 하드웨어 변형 모두 동일한 센서 생태계를 사용하기 때문에 한 경로에서 시작하면 대부분의 키트를 교체할 필요 없이 다른 경로로 변경할 수 있습니다. 가상 싱글보드 컴퓨터는 라즈베리 파이에서 학습하는 것과 같으며, 결국 장치와 센서를 얻게 되면 대부분의 코드를 파이로 전송할 수 있습니다.
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### 아두이노 개발자 키트
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마이크로컨트롤러 개발에 관심이 있다면 아두이노 기기를 이용해 과제를 완료할 수 있습니다. 이 수업은 아두이노 프레임워크, 사용 중인 센서와 액추에이터, 클라우드와 상호 작용하는 라이브러리와 관련된 코드만 가르치기 때문에 C/C++ 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
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과제는 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 와 [PlatformIO extension for microcontroller development](https://platformio.org)를 이용할 것입니다. 또한 이 도구에 익숙한 경우, 지침이 제공되지 않는 Arduino IDE를 사용할 수도 있습니다.
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### Single-board 컴퓨터 개발자 키트
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싱글보드 컴퓨터를 사용하여 IoT 개발을 배우는 데 관심이 있다면 PC 또는 Mac에서 실행 중인 가상 장치인 라즈베리 파이를 사용하여 과제를 완료할 수 있습니다.
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사용 중인 센서와 액추에이터, 클라우드와 상호 작용하는 라이브러리와 관련된 코드만 학습하므로 파이썬 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
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> 💁 만약 당신이 Python으로 코드를 알기 원한다면 : 다음의 두개의 비디오 시리즈를 확인해보세요 :
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> * [입문자를 위한 파이썬](https://channel9.msdn.com/Series/Intro-to-Python-Development?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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> * [입문자를 위한 더 많은 파이썬](https://channel9.msdn.com/Series/More-Python-for-Beginners?WT.mc_id=academic-7372-jabenn)
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과제에서는 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)을 이용할 것입니다..
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Rasberry Pi를 사용하는 경우 Rasberry Pi OS의 전체 데스크톱 버전을 사용하여 Pi를 실행하고 [Rasberry Pi OS 버전의 VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/setup/raspberry-pi?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)를 사용하여 Pi에서 직접 모든 코딩을 수행하거나 [원격 SSH 확장](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)을 사용하여 PC 또는 Mac의 헤드리스 장치 및 코드로 Pi를 실행할 수 있습니다. 직접 코드를 코딩하는 것처럼 코드를 편집, 디버그 및 실행합니다.
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가상 디바이스 옵션을 사용하는 경우 컴퓨터에서 직접 코딩합니다. 센서와 액추에이터에 액세스하는 대신 도구를 사용하여 정의할 수 있는 센서 값을 제공하고 액추에이터의 결과를 화면에 표시합니다.
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## 장치 설정
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IoT 장치 프로그래밍을 시작하려면 먼저 소량의 설정을 수행해야 합니다. 사용할 기기에 따라 아래의 관련 지침을 따라보세요.
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> 💁 아직 장치가 없는 경우 [하드웨어 가이드](../../../../hardware.md)를 참조하여 사용할 장치와 구입해야 할 추가 하드웨어를 결정해보세요. 모든 프로젝트를 가상 하드웨어에서 실행할 수 있으므로 하드웨어를 구입할 필요는 없습니다.
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이러한 지침에는 사용할 하드웨어 또는 도구를 만든 사람이 제공하는 타사 웹 사이트에 대한 링크가 포함됩니다. 이렇게 하면 다양한 도구 및 하드웨어에 대한 최신 지침을 항상 사용할 수 있습니다.
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관련 안내에 따라 장치를 설정하고 'Hello World' 프로젝트를 완료해보세요. 이것은 이 시작 부분의 4가지 레슨에 대한 IoT 야간조명을 만드는 첫 번째 단계가 될 것입니다.
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi](pi.md)
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* [Single-board computer - Virtual device](virtual-device.md)
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✅ 당신은 아두이노와 싱글보드 컴퓨터 모두에 VS code를 사용하게 될 것입니다. 사용해본적이 없다면 [VS Code site](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)를 자세히 읽어보세요.
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## IoT의 응용
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IoT는 몇 가지 광범위한 그룹에 걸쳐 광범위한 사용 사례를 다루고 있습니다 :
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* 소비자 IoT
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* 상용 IoT
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* 산업 IoT
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* 사회 기반 시설 IoT
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✅ 약간의 조사를 해보세요: 아래에 설명된 각 영역에 대해, 본문에 나와 있지 않은 구체적인 예를 하나 찾아보세요.
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### 소비자 IoT
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컨슈머 IoT는 소비자가 가정 주변에서 구매해 사용할 IoT 기기를 말합니다. 스마트 스피커, 스마트 난방 시스템, 로봇 청소기와 같은 이 장치들 중 일부는 엄청나게 유용합니다. 음성 제어 수도꼭지와 같이 유용성이 의심되는 경우도 있는데, 이는 음성 제어가 흐르는 물 소리 때문에 당신의 목소리를 들을 수 없기 때문에 끌 수 없음을 의미합니다.
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소비자 IoT 기기들은 특히 장애를 가진 10억 명의 사람들에게 그들의 환경에서 더 많은 것을 성취할 수 있는 힘을 주고 있습니다. 로봇청소기는 스스로 진공청소기를 사용할 수 없는 거동이 불편한 사람들에게 깨끗한 바닥을 제공할 수 있고, 음성제어 오븐은 시력이 제한적이거나 운동기능이 있는 사람들이 목소리만으로 오븐을 데울 수 있게 하며, 건강 모니터는 환자들이 만성 상태를 그들의 상태에 대한 업데이트로 보다 규칙적이고 더 자세하게 스스로 모니터링할 수 있게 합니다. 예를 들어 COVID 대유행 기간 동안 가상 교육을 하는 학생들이 스마트 홈 장치에 타이머를 설정하여 학교 공부를 추적하거나 다가오는 학급 회의를 상기시키는 등 이러한 장치는 매우 보편화되고 있습니다.
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✅ 개인 또는 가정에 어떤 소비자 IoT 기기를 가지고 있나요?
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### 상용 IoT
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상용 IoT는 직장에서 IoT를 사용하는 것을 포함합니다. 사무실 환경에서는 조명과 난방을 관리하기 위한 거주 감지기와 동작 감지기가 있어 필요하지 않을 때만 조명을 유지하고 열을 차단하여 비용과 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 공장에서 사물인터넷(IoT) 기기는 작업자가 안전모를 쓰지 않거나 위험 수위에 도달한 소음 등 안전상의 위험을 감시할 수 있습니다. 소매업체에서는 사물인터넷(IoT) 기기가 냉장·냉동고가 필요 온도 범위를 벗어나면 점주에게 알려 냉장·냉동고 보관 온도를 측정하거나, 선반에 있는 품목을 모니터링해 직원들에게 판매된 농산물을 리필하도록 지시할 수 있습니다. 운송업계는 차량 위치 모니터링, 도로 사용자 충전을 위한 온로드 마일리지 추적, 운전자 시간 및 고장 준수 여부 추적, 적재 또는 하역 준비를 위해 차량 입고지 접근 시 직원에게 알리는 등의 IoT 의존도가 높아지고 있습니다.
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✅ 당신의 학교나 직장에 어떤 상용 IoT 기기를 가지고 있나요?
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### 산업 IoT (IIoT)
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산업용 IoT 또는 IIoT는 대규모로 기계를 제어하고 관리하기 위해 IoT 장치를 사용하는 것입니다. 여기에는 공장에서 디지털 농업에 이르기까지 광범위한 사용 사례가 포함됩니다.
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공장들은 IoT 기기를 다양한 방식으로 사용합니다. 기계는 온도, 진동, 회전 속도와 같은 것들을 추적하기 위해 여러 센서로 모니터링될 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 모니터링하여 특정 공차를 벗어날 경우 기계가 중지되도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 너무 뜨거울 경우 기계가 종료됩니다. 이 데이터는 시간이 지남에 따라 수집 및 분석하여 예측 정비를 수행할 수 있으며, 여기서 AI 모델은 장애로 이어지는 데이터를 살펴보고 다른 장애가 발생하기 전에 예측에 사용할 수 있습니다.
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지구의 증가하는 인구, 특히 [지속 농업](https://wikipedia.org/wiki/Subsistence_agriculture)으로 생존하는 5억 가구 20억 인구의 경우 디지털 농업이 중요합니다. 디지털 농업은 몇 개의 한 자릿수 달러 센서에서 대규모 상업 설정에 이르기까지 다양합니다. 농부는 온도를 모니터링하고 [일별 성장 비율](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day) 을 사용하여 농작물이 언제 수확할 수 있는지 예측할 수 있습니다. 그들은 토양 수분 모니터링과 자동 식수 시스템을 연결하여 식물들에게 필요한 만큼의 물을 줄 수 있지만, 물을 낭비하지 않고 농작물이 마르지 않도록 더 이상 보장할 수는 없습니다. 농부들은 심지어 그것을 더 나아가서 드론, 위성 데이터, AI를 이용하여 거대한 농경지의 농작물 성장, 질병, 토양의 질 등을 감시하고 있습니다.
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✅ 농부들에게 도움이 될 수 있는 다른 사물인터넷 기기들은 무엇일까요?
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### 사회 기반 시설(인프라) IoT
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인프라 IoT는 사람들이 일상적으로 사용하는 지역적 인프라와 세계적 인프라를 감시하고 제어하는 것입니다.
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[Smart Cities](https://wikipedia.org/wiki/Smart_city) 는 IoT 기기를 사용하여 도시에 대한 데이터를 수집하고 도시 운영 방식을 개선하는 도시 지역입니다. 이 도시들은 보통 지방 정부, 학계, 지역 기업들 간의 협업으로 운영되며, 교통에서부터 주차, 오염에 이르기까지 다양한 것들을 추적하고 관리합니다. 예를 들어 덴마크 코펜하겐은 대기오염이 지역 주민들에게 중요하기 때문에 이를 측정해 데이터를 활용해 가장 깨끗한 자전거와 조깅 경로에 대한 정보를 제공합니다.
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[스마트 전력망](https://wikipedia.org/wiki/Smart_grid) 은 개별 가정 수준에서 사용 데이터를 수집하여 전력 수요를 더 잘 분석할 수 있도록 합니다. 이 데이터는 발전소를 새로 지을 장소를 포함한 국가 차원에서의 의사 결정을 안내할 수 있으며, 사용자가 얼마나 많은 전력을 사용하고 있는지, 언제 사용하는지에 대한 통찰력과 심지어 야간 전기차 충전과 같은 비용 절감 방법에 대한 제안까지 사용자에게 제공하여 개인 차원에서의 의사 결정을 안내할 수 있습니다.
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✅ 만약 당신이 살고 있는 곳의 사물인터넷 장치를 추가하여 무엇이든 측정할 수 있다면, 무엇을 하고 싶나요?
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## 주변에 있을 수 있는 IoT 장치의 예
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주변에 IoT 기기가 얼마나 많은지 알면 놀라실거에요. 집에서 작성 중이며 앱 컨트롤, 음성 컨트롤 또는 전화기를 통해 데이터를 전송하는 기능과 같은 스마트 기능을 갖춘 다음과 같은 장치들이 인터넷에 연결되어 있습니다.
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* 다중 스마트 스피커
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* 냉장고, 식기세척기, 오븐 및 전자레인지
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* 태양 전지판용 전기 모니터
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* 스마트 플러그
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* 비디오 초인종 및 보안 카메라
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* 여러 개의 스마트 룸 센서가 장착된 스마트 온도 조절기
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* 차고 문 개폐기
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* 가정용 엔터테인먼트 시스템 및 음성 제어 TV
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* 조명
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* 피트니스 및 건강 추적기
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이러한 모든 유형의 장치에는 센서 및/또는 작동기가 있으며 인터넷과 통신합니다. 우리는 휴대폰으로 차고 문이 열려 있는지 알 수 있고, 스마트 스피커에게 문을 닫아달라고 부탁할 수 있습니다. 타이머도 설정할 수 있어서 밤에 열려 있으면 자동으로 닫힙니다. 초인종이 울리면 세계 어디에 있든 휴대폰으로 누가 있는지, 초인종 안에 내장된 스피커와 마이크를 통해 대화할 수 있습니다. 나는 내 혈당, 심박수, 수면 패턴을 모니터링 할 수 있고 내 건강을 증진시키기 위해 데이터에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 우리는 클라우드를 통해 조명을 제어할 수 있고, 인터넷 연결이 끊어졌을 때 어둠 속에 앉아 있을 수 있습니다.
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## 🚀 도전
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집, 학교 또는 직장에 있는 IoT 기기를 가능한 한 많이 나열해보세요 - 생각보다 많을 에요!
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/2)
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## 복습 & 자기주도 학습
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소비자 IoT 프로젝트의 이점과 실패에 대해 읽어보세요. 뉴스 사이트에서 개인 정보 보호 문제, 하드웨어 문제 또는 연결 부족으로 인한 문제와 같은 잘못된 기사를 확인해보세요.
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예시 :
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* 트위터 계정 **[Internet of Sh*t](https://twitter.com/internetofshit)** *(profanity warning)* 에서 소비자 IoT의 실폐사례로 좋은 몇가지 예시들을 확인해보세요.
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* [c|net - My Apple Watch saved my life: 5 people share their stories](https://www.cnet.com/news/apple-watch-lifesaving-health-features-read-5-peoples-stories/)
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* [c|net - ADT technician pleads guilty to spying on customer camera feeds for years](https://www.cnet.com/news/adt-home-security-technician-pleads-guilty-to-spying-on-customer-camera-feeds-for-years/) *(trigger warning - non-consensual voyeurism)*
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## 과제
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[IoT 프로젝트 조사](assignment.md)
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<div dir="rtl">
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# التحقيق في مشروع إنترنت الأشياء
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## تعليمات
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هناك العديد من مشاريع إنترنت الأشياء الكبيرة والصغيرة التي يتم طرحها على مستوى العالم ، من المزارع الذكية إلى المدن الذكية ، ومراقبة الرعاية الصحية ، والنقل ، أو استخدام الأماكن العامة.
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ابحث في الويب عن تفاصيل المشروع الذي يثير اهتمامك ، ومن الأفضل أن يكون مشروعًا قريبًا من المكان الذي تعيش فيه. اشرح الجوانب الإيجابية والسلبية للمشروع ، مثل الفائدة التي تأتي منه ، وأي مشاكل يسببها وكيف يتم أخذ الخصوصية في الاعتبار.
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## الموضوع
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| المعايير | نموذجي | كافية | يحتاج إلى تحسين |
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| اشرح الإيجابيات والسلبيات | قدّم شرحاً واضحاً لأوجه الإيجابيات والسلبيات للمشروع | قدم شرحا مختصرا للجوانب الإيجابية والسلبية | لم يشرح الإيجابيات أو السلبيات |
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</div>
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@ -1,13 +0,0 @@
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# একটি IoT প্রজেক্ট পর্যালোচনা
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## নির্দেশাবলী
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স্মার্ট ফার্ম থেকে শুরু করে স্মার্ট শহরগুলিতে, স্বাস্থ্যসেবা পর্যবেক্ষণ, পরিবহন এবং জনসাধারণের ব্যবহারের জন্য বিশ্বব্যাপী বড় এবং ছোট আকারের অনেক আইওটি প্রকল্প আসছে।
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আপনার বসবাসের জায়গার আশেপাশের এমন কোন প্রকল্প থাকলে, সেটি সম্পর্কে ইন্টারনেটে সার্চ করুন। প্রজেক্টটির ইতিবাচক এবং নেতিবাচক দিকগুলো (যেমন: এটির কারণে কী কী সুবিধা হচ্ছে, কোন সমস্যা তৈরী করছে কিনা বা তথ্যের গোপনীয়তা সংক্রান্ত বিষয়গুলি কীভাবে দেখা হচ্ছে) ব্যখ্যা করুন।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক ব্যখ্যা | পর্যাপ্ত ব্যখ্যা | আরো উন্নতির প্রয়োজন |
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| ইতিবাচক এবং নেতিবাচক দিকগুলোর ব্যখ্যা করুন | বিশদভাব ব্যখ্যা করা হয়েছে | সংক্ষিপ্ত ব্যখ্যা করা হয়েছে | ভালোভাবে ব্যখ্যা করা হয়নি |
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@ -1,13 +0,0 @@
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# एक IoT प्रोजेक्ट की जाँच करें
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## अनुदेश
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स्मार्ट फ़ार्म से लेकर स्मार्ट शहरों, स्वास्थ्य निगरानी, परिवहन, या सार्वजनिक स्थानों के उपयोग तक, वैश्विक स्तर पर कई बड़े और छोटे पैमाने के IoT प्रोजेक्ट शुरू किए जा रहे हैं।
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किसी ऐसे प्रोजेक्ट के विवरण के लिए वेब पर खोजें जिसमें आपकी रुचि हो, आदर्श रूप से वह स्थान जहां आप रहते हैं। परियोजना के उतार-चढ़ाव के बारे में बताएं, जैसे कि इससे क्या लाभ होता है, इससे होने वाली कोई भी समस्या और गोपनीयता को कैसे ध्यान में रखा जाता है।
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## शीर्ष
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| मानदंड | उदाहरणात्मक| पर्याप्त | सुधार की जरूरत |
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| उतार-चढ़ाव के बारे में बताएं | परियोजना के उतार-चढ़ाव की स्पष्ट व्याख्या दी | उतार-चढ़ाव का संक्षिप्त विवरण दिया | उतार-चढ़ाव की व्याख्या नहीं की |
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@ -1,13 +0,0 @@
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# Investigue um projeto de IoT
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## Instruções
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Existem muitos projetos de IoT de grande e pequena escala sendo implementados globalmente, de fazendas inteligentes a cidades inteligentes, em monitoramento de saúde, transporte e para o uso de espaços públicos.
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Pesquise na web por detalhes de um projeto do seu interesse, de preferência um perto de onde você mora. Explique as vantagens e desvantagens do projeto, por exemplo, quais os benefícios dele, quaisquer problemas que ele causa e como a privacidade é levada em consideração.
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## Rubrica
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| Critérios | Exemplar | Adequado | Precisa Melhorar |
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| Explique as vantagens e desvantagens | Deu uma explicação clara das vantagens e desvantagens do projeto | Deu uma breve explicação sobre as vantagens e desvantagens | Não explicou as vantagens ou desvantagens |
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@ -1,242 +0,0 @@
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# রাস্পবেরি পাই
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[রাস্পবেরি পাই](https://raspberrypi.org) হলো একটি সিংগেল বোর্ড কম্পিউটার । আমরা বিভিন্ন ইকোসিস্টেমের সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার করতে পারি, আর এই লেসনে আমরা [Grove](https://www.seeedstudio.com/category/Grove-c-1003.html) নামের বেশ সমৃদ্ধ একটি হার্ডওয়্যার ইকোসিস্টেম ব্যবহার করবো। আমাদের রাস্পবেরি পাই (সংক্ষেপে "পাই") এর কোডিং এবং Grove সেন্সরগুলো আমরা নিয়ন্ত্রণ করবো পাইথন ল্যাংগুয়েজে।
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## সেটাপ
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যদি আমরা আমাদের আইওটি হার্ডওয়্যার হিসাবে রাস্পবেরি পাই ব্যবহার করি, তবে দুটি অপশন আছে - সবগুলো লেসন পড়ে সরাসরি রাসপবেরি পাই তে কোডের মাধ্যমে কাজ করা অথবা কম্পিউটার থেকে 'হেডলেস' পাই এবং কোডের সাথে দূরবর্তীভাবে সংযোগ করতে পারেন।
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কাজ শুরু করার আগে আমাদের গ্রোভ বেস হ্যাটটি আপনার পাইয়ের সাথে সংযুক্ত করতে হবে।
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### কাজ - সেটাপ
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Grove বেস হ্যাটটি রাস্পবেরি পাই এ ইন্সটল করা এবং পাই কে সেই অনুসারে কনফিগার করা।
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১. গ্রোভ বেস টুপিটি রাস্পবেরি পাই এর সাথে সংযুক্ত করতে হবে। নিচের ছবির মতো, জিপিআইও পিনগুলো বরাবর আমরা গ্রোভ হ্যাট বসাতে পারবো।
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২. কীভাবে রাস্পবেরি পাই তে কাজ করতে চাচ্ছি, সে সম্পর্কিত সিদ্ধান্ত নিয়ে - নিচের যেকোন একটি প্রাসঙ্গিক সেকশন এ যেতে হবে
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* [সরাসরি রাস্পবেরি পাই তে কাজ করা](#সরাসরি-রাস্পবেরি-পাই-তে-কাজ-করা)
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* [রাস্পবেরি পাই তে রিমোট একসেস নেয়া](#পাই-তে-রিমোট-একসেস)
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### সরাসরি রাস্পবেরি পাই তে কাজ করা
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আমরা যদি সরাসরি রাস্পবেরি পাই তে কাজ করতে চাই, সেক্ষত্রে আমাদেরকে Raspberry Pi OS এর ডেস্কটপ ভার্সন ব্যবহার করতে হবে এবং প্রয়োজনীয় সব উপাদান ইন্সটল করতে হবে।
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#### কাজ - সরাসরি রাস্পবেরি পাই
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আমাদেরকে রাস্পবেরি পাই সেটাপ করে নিতে হবে।
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1. [ রাস্পবেরি পাই সেটাপ গাইড](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/raspberry-pi-setting-up) থেকে সব নির্দেশ অনুসরণ করে আমাদের পাই সেটাপ করে নিতে হবে। এটিকে এবার কীবোর্ড/মাউস/মনিটরের সাথে যুক্ত করি। তারপর ওয়াইফাই বা ইথারনেটে সংযুক্ত করে, সফটওয়্যর আপডেট করে নিতে হবে। এক্ষেত্রে যে অপারেটিং সিস্টেম আমরা ডাউনলোড করবো তা হলো **Raspberry Pi OS (32 bit)** , এটিই রেকমেন্ডেড হিসেবে মার্ক করা থাকে ।
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গ্রোভ সেন্সর ও একচুয়েটর ব্যবহার করে কাজ করার জন্য, আগেই একটি এডিটর ইন্সটল করতে হবে যাতে আমরা কোড লিখতে পারি এবং বিভিন্ন লাইব্রেরি ও ট্যুল ব্যবহার করতে পারি - এতে করে সহজেই আমরা গ্রোভে কাজ করতে পারবো।
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1. পাই রিব্যুট করার পরে, উপরের মেন্যু বার থেকে **Terminal** আইকনে ক্লিক করে তা চালু করতে হবে অথবা *Menu -> Accessories -> Terminal* এভাবে চালু করতে হবে।
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2. ওএস এবং সব সফটওয়্যর আপডেট করা আছে কিনা তার জন্য নীচের কমান্ড টা রান করতে হবে।
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrade --yes
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```
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3. গ্রোভে সকল লাইব্রেরি ইন্সটল করার জন্য নিচের কমান্ড রান দিই।
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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পাইথনের অন্যতম শক্তিশালী একটি সুবিধা হলো [pip packages](https://pypi.org) ইন্সটল করতে পারা - পিপ প্যাকেজ হলো অন্যদের তৈরী ও পাবলিশ করা কোডের প্যাকেজ। মাত্র ১টা কমান্ড দিয়েই পিপ ইন্সটল করে ব্যবহার করা যায়। এই গ্রুভ ইন্সটল স্ক্রিপ্ট টি রান করলে, তা আমাদের প্রয়োজনীয় সকল ট্যুল ইন্সটল করে নিবে।
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4. আমাদের রাস্পবেরি পাই টি মেন্যু থেকে অথবা নিচের স্ক্রিপ্ট রান করে রিব্যুট করে নিই।
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```sh
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sudo reboot
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```
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5. পাই রিব্যুট হওয়ার পর, টার্মিনাল আবারো চালু করতে হবে আর [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ইন্সটল করতে হবে। এই এডিটরের সাহায্যেই মূলত আমরা সব কোড লিখবো।
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```sh
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sudo apt install code
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```
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ইন্সটলেশনের পর টপ মেন্যু থেকেই ভিএস কোড পাওয়া যাবে।
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> 💁 পছন্দানুসারে যেকোন পাইথন আইডিই বা এডিটর ব্যবহার করলেই হয়, কিন্তু আমরা এখানে সম্পূর্ণ টিউটোরিয়াল সাজিয়েছি ভিএস কোডের উপর ভিত্তি করে।
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6. Pylance ইন্সটল করতে হবে। পাইথনে কোড করার জন্য, এটি ভিএস কোডের একটি এক্সটেনশন। [Pylance extension documentation](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) থেকে এটি ইন্সটল করার সকল নির্দেশনা পাওয়া যাবে।
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### পাই তে রিমোট একসেস
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কম্পিউটারের কীবোর্ড/মাউস/মনিটরের সাথে যুক্ত না রেখে, সরাসরি এটিতে কোডিং না করে, আমরা 'হেডলেস' হিসেবে এটাকে রান করতে পারি। এক্ষেত্রেও ভিস্যুয়াল স্টুডিও কোড ব্যবহার করে আমরা কনফিগারেশন এবং কোডিং করবো।
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#### পাই অপারেটিং সিস্টেম সেটাপ করা
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পাই ওএস কে একটি এসডি কার্ডে ইন্সটল করে রাখতে হবে।
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##### কাজ- পাই ওএস সেটাপ
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হেডলেস পাই ওএস সেটাপ করা :
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1. [Raspberry Pi OS software page](https://www.raspberrypi.org/software/) থেকে **Raspberry Pi Imager** ডাউনলোড এবং ইন্সটল করতে হবে।
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1. কম্পিউটারে একটি এসডি কার্ড প্রবেশ করাতে হবে (এডাপটার প্রয়োজন হতে পারে) ।
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1. রাস্পবেরি পাই ইমেজার চালু করতে হবে ।
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1. রাস্পবেরি পাই ইমেজার থেকে **CHOOSE OS** সিলেক্ট করি। তারপর *Raspberry Pi OS (Other)* সিলেক্ট করতে হবে *Raspberry Pi OS Lite (32-bit)* এর পরে ।
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> 💁 Raspberry Pi OS Lite হলো মূলত Raspberry Pi OS এরই একটি ভার্সন যার ডেস্কটপ ইন্টারফেস বা এই সংক্রান্ত ট্যুল নেই। হেডলেস পাই তে এসব দরকার নেই বলেই লাইট ভার্সন নেয়া হচ্ছে যাতে প্রক্রিয়াটি সংক্ষিপ্ত হয় এবং দ্রুত ব্যুট করা যায়।
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1. **CHOOSE STORAGE** এ ক্লিক করে, এসডি কার্ড সিলেক্ট করি ।
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1. **Advanced Options** চালু করতে হবে, `Ctrl+Shift+X` প্রেস করে। এখান থেকে আমরা পাই এর কিছু প্রি-কনফিগারেশন করতে পারবো।
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1. এখন **Enable SSH** বক্সে টিক দিতে হবে এবং পাই ইউজারের জন্য পাসওয়ার্ড সেট করতে হবে। এই পাসওয়ার্ডটি আমরা পরে পাইতে লগ ইন করতে ব্যবহার করবো।
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1. যদি আমাদেরকে পাই কে ওয়াইফাইয়ের সাথে সংযোগ স্থাপনের মাধ্যমে কাজ করার ইচ্ছে থাকে, তাহলে **Configure WiFi** চেক বাক্সটি চেক করুন এবং আমাদের ওয়াইফাই, এসএসআইডি এবং পাসওয়ার্ড লিখে, দেশ নির্বাচন করতে হবে। যদি ইথারনেট ক্যাবল ব্যবহার করি, তবে এটি করার দরকার নেই। এখানে অবশ্যই নিশ্চিত থাকতে হবে যে, পাই কে যে নেটওয়ার্কে সংযোগ করা হচ্ছে, সেই একই নেটওয়ার্কে কম্পিউটারটি যুক্ত রয়েছে।
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1. **Set locale settings** বক্সে টিক দিতে হবে এব দেশ এবং টাইমজোন দিতে হবে।
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1. **SAVE** সিলেক্ট করি।
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1. এবার **WRITE** ক্লিক করলে ওএস আর এসডি কার্ডের কাজ শুরু। যদি ম্যাক-ওএস ব্যবহার করলে এক্ষেত্রে পাসওয়ার্ডটি প্রবেশ করতে বলা হবে যা ডিস্ক ইমেজ এ কাজ করার একসেস দেয়।
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অপারেটিং সিস্টেমটি এসডি কার্ডে 'write' করা হবে এবং কার্ডটি সম্পূর্ণ হয়ে গেলে ওএস দ্বারা 'ইজেক্ট' করে দেওয়া হবে এবং ইউজারকে অবহিত করা হবে। এটি হয়ে গেলে, কম্পিউটার থেকে এসডি কার্ড সরিয়ে তা পাই তে প্রবেশ করিয়ে তা চালু করতে হবে।
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#### পাই এর সাথে সংযোগ
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পরবর্তী ধাপ হলো পাই তে রিমোট একসেস পাওয়া। এটি `ssh` ব্যবহার করে করা যায়, যা ম্যাক-ওএস, লিনাক্স এবং উইন্ডোজের সাম্প্রতিক ভার্সনগুলোতে রয়েছে।
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##### কাজ - পাই এর সাথে সংযোগ
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পাই এ রিমোট একসেস
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1. টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট চালু করতে হবে এবং পাই কে যুক্ত করার জন্য নীচের কমান্ডটি চালু করতে হবে।
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```sh
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ssh pi@raspberrypi.local
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```
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উইন্ডোজের পুরাতন ভার্সন, যেসবে `ssh` নেই সেখানে কী করা যায় ? খুব সহজ - OpenSSH ব্যবহার করা যাবে। ইন্সটল করার সব নির্দেশনা [OpenSSH installation documentation](https://docs.microsoft.com//windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) এ পাওয়া যাবে।
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1. এটি পাইয়ের সাথে সংযুক্ত হয়ে এবং পাসওয়ার্ড চাইবে।
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আমাদের কম্পিউটার নেটওয়ার্ক `<hostname>.local` এই কমান্ডের মাধ্যমে জানতে পারাটা বেশ নতুন একটি ফীচার লিনাক্স এবং উইন্ডোজে। যদি লিনাক্স বা উইন্ডোজে এইক্ষেত্রে হোস্টনেম পাওয়া না গিয়ে বরং এরর আসে তাহলে, অতিরিক্ত সফটওয়্যার ইন্সটল করতে হবে যাতে করে 'ZeroConf networking' চালু করা যায় (এপল ডিভাইসের জন্য 'Bonjour'):
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1. লিনাক্স ব্যবহারকারী হলে, Avahi ইন্সটল করতে হবে নীচের কমান্ড ব্যবহার করে:
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```sh
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sudo apt-get install avahi-daemon
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```
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1. উইন্ডোজে সবচেয়ে সহজে 'ZeroConf networking' চালু করার জন্য [Bonjour Print Services for Windows](http://support.apple.com/kb/DL999) ইন্সটল করলেই হবে। এছাড়াও [iTunes for Windows](https://www.apple.com/itunes/download/) ইন্সটল করলেও হবে, আর এতে কিছু নতুন সুবিধা রয়েছে যা স্ট্যান্ড-এলোন হিসেবে সাধারণত পাওয়া যায়না।
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> 💁 যদি `raspberrypi.local` ব্যবহার করে কানেক্ট করা না যায় , তখন পাই এর আইপি এড্রেস ব্যবহার করতে হবে। এই সংক্রান্ত নির্দেশনা [Raspberry Pi IP address documentation](https://www.raspberrypi.org/documentation/remote-access/ip-address.md) এ বিস্তারিত দেয়া রয়েছে।
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1. রাস্পবেরি পাই ইমেজার এডভান্সড অপশনে যে পাসওয়ার্ডটি সেট করা হয়েছিল, তা প্রবেশ করাতে হবে।
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#### পাই এ সফ্টওয়্যার কনফিগার
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একবার পাইয়ের সাথে সংযুক্ত হয়ে গেলে, আমাদেরকে খেয়াল রাখতে হবে ওএস আপ টু ডেট রয়েছে কিনা এবং গ্রোভ হার্ডওয়ারের সাথে যুক্ত বিভিন্ন লাইব্রেরি এবং সরঞ্জাম ইনস্টল করতে হবে।
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##### কাজ - পাই সফ্টওয়্যার কনফিগার
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পাই সফ্টওয়্যার কনফিগার এবং গ্রোভ লাইব্রেরি ইন্সটল করা।
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1. `ssh` সেশন থেকে, নিচের কমান্ডগুলো রান করতে হবে এবং আপডেট করার পর , পাই রিব্যুট করতে হবে।
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrade --yes && sudo reboot
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```
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আপডেট এবং রিব্যুট হয়ে যাবে আর তা শেষ হলে `ssh`সেশন শেষ হয়ে যাবে। তাই ৩০ সেকেন্ড পর পুনরায় কানেক্ট করতে হবে।
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1. রিকানেক্ট করা `ssh` সেশনে , নিচের কমান্ডগুলো রান করতে হবে গ্রোভ লাইব্রেরি ইন্সটল করার জন্য:
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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পাইথনের অন্যতম শক্তিশালী একটি সুবিধা হলো [pip packages](https://pypi.org) ইন্সটল করতে পারা - পিপ প্যাকেজ হলো অন্যদের তৈরী ও পাবলিশ করা কোডের প্যাকেজ। মাত্র ১টা কমান্ড দিয়েই পিপ ইন্সটল করে ব্যবহার করা যায়। এই গ্রুভ ইন্সটল স্ক্রিপ্ট টি রান করলে, তা আমাদের প্রয়োজনীয় সকল ট্যুল ইন্সটল করে নিবে।
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1. নিচের কমান্ডটি রান করে রিব্যুট করতে হবে:
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```sh
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sudo reboot
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```
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পাই রিব্যুট হওয়ার পর `ssh`সেশন শেষ হয়ে যাবে। রিকানেক্ট করার আর প্রয়োজন নেই।
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#### রিমোট একসেসের জন্য ভিএস কোড কনফিগার
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পাই কনফিগার করার পরে, এটাতে Visual Studio Code (অর্থাৎ VS Code) এর মাধ্যমে কানেক্ট করা যাবে।
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##### কাজ - রিমোট একসেসের জন্য ভিএস কোড কনফিগার
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প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার ইনস্টল করে এবং পাই এর সাথে রিমোট বা দূরবর্তী সংযোগ স্থাপন করতে হবে।
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1. [VS Code documentation](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) অনুসারে ভিসুয়াল স্টুডিও কোড ইন্সটল করতে হবে।
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1. তারপর [VS Code Remote Development using SSH documentation](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) অনুসরণ করে প্রয়োজনীয় সব কম্পোনেন্ট ইন্সটল করতে হবে।
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1. একই গাইড ফলো করে রাস্পবেরি পাই কে ভিএস কোডের সাথে সংযুক্ত করতে হবে।
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1. কানেক্ট হয়ে যাওয়ার পরে [managing extensions](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh#_managing-extensions?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) অনুসারে [Pylance extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) রিমোট মাধ্যমে পাই তে ইন্সটল করতে হবে।
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## Hello world (হ্যালো ওয়ার্লড)
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কোন নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা বা প্রযুক্তি শেখা শুরু করার সময় এটি প্রচলিত রয়েছে যে - একটি 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড' অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মাধ্যমে যাত্রা শুরু করা । 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড'- একটি ছোট অ্যাপ্লিকেশন যা `"Hello World"` আউটপুট হিসেবে প্রদান করবে আর এতে আমরা বুঝতে পারি যে আমাদের সব কনফিগারেশন ঠিক আছে কিনা।
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এক্ষেত্রে 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড' অ্যাপটি নিশ্চিত করবে যে আমাদের পাইথন এবং ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডটি সঠিকভাবে ইনস্টল করা হয়েছে।
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এই অ্যাপ্লিকেশনটি `nightlight` নামে একটি ফোল্ডারে থাকবে এবং নাইটলাইট অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করতে এই অ্যাসাইনমেন্টের পরবর্তী অংশগুলিতে এটি বিভিন্ন কোডের সাথে পুনরায় ব্যবহার করা হবে।
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### কাজ - হ্যালো ওয়ার্লড
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'হ্যালো ওয়ার্ল্ড' অ্যাপ তৈরী করা
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1. ভিএস কোড চালু করতে হবে। সরসারি রাস্পবেরি পাই অথবা কম্পিউটার থেকে এটি করা যাবে যা Remote SSH extension দিয়ে পাই এর সাথে যুক্ত ।
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1. ভিএস কোডের টার্মিনাল চালু করতে হবে, এজন্য আমাদেরকে এই ধারা অনুসরণ করতে হবে *Terminal -> New Terminal অথবা `` CTRL+` `` টাইপ করে। এটি `pi` ইউজারের হোম ডিরেক্টরি চালু করবে।
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1. নিচের কমান্ড রান করার মাধ্যমে কোড এর জন্য একটি ডিরেক্টরি ক্রিয়েট করা হবে এবং আমরা `app.py` নামের একটি পাইথন ফাইল সেই ডিরেক্টরি তে তৈরী করছি:
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```sh
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mkdir nightlight
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cd nightlight
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touch app.py
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```
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1. এই ফোল্ডারটি ভিএস কোডের মাধ্যমে ওপেন করতে হবেঃ *File -> Open...* তারপর *nightlight* folder সিলেক্ট করে **OK** তে ক্লিক করতে হবে।
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1. `app.py` ফাইলটি ভিএস কোড এক্সপ্লোরারের মাধ্যমে ওপেন করে, নিম্নের কোডটি লিখি
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```python
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print('Hello World!')
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```
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এখানে `print` ফাংশনটি এর ভেতরে যা রাখা হবে, তাকে আউটপুট হিসেবে প্রদর্শন করবে।
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1. ভিএস কোড টার্মিনাল থেকে নিচের কমান্ডটি রান করানো হলে, পাইথন ফাইলটি রান করবে :
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```sh
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python3 app.py
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```
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> 💁 এই কোডটি চালানোর জন্য স্পষ্টভাবে `Python 3` কল করতে হবে কেননা ডিভাইসে যদি পাইথন 3 (সর্বশেষ সংস্করণ) ছাড়াও পাইথন 2 ইনস্টল করা থাকে সেক্ষেত্রে সমস্যা এড়ানোর জন্য। যদি আমাদের পাইথন 2 ইনস্টল থাকে তবে `Python` কল করলে, পাইথন 3 এর পরিবর্তে পাইথন 2 ব্যবহার হবে যা আমাদের অবশ্যই এড়িয়ে চলতে হবে।
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টার্মিনালে নিম্নোক্ত আউটপুট দেখাবে :
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Hello World!
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```
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> 💁 এই সম্পূর্ণ কোডটি পাওয়া যাবে [code/pi](../code/pi) ফোল্ডারে ।
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😀 আমাদের 'Hello World'প্রোগ্রাম সফল হলো !
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@ -1,247 +0,0 @@
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# रास्पबेरी पाई
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[रास्पबेरी पाई](https://raspberrypi.org) एक सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर है। आप कई तरह के उपकरणों और पारिस्थितिक तंत्रों का उपयोग करके सेंसर और एक्ट्यूएटर जोड़ सकते हैं, और इन पाठों के लिए [ग्रोव](https://www.seeedstudio.com/category/Grove-c-1003.html) नामक हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग कर सकते हैं। आप अपने पाई को कोड करेंगे और पायथन का उपयोग करके ग्रोव सेंसर तक पहुंचेंगे।
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***रास्पबेरी पाई 4. माइकल हेन्ज़लर / [विकिमीडिया कॉमन्स](https://commons.wikimedia.org/wiki/Main_Page) / [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)***
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## सेट अप
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यदि आप अपने आईओटी हार्डवेयर के रूप में रास्पबेरी पाई का उपयोग कर रहे हैं, तो आपके पास दो विकल्प हैं - आप इन सभी पाठों और कोड के माध्यम से सीधे पाई पर काम कर सकते हैं, या आप दूरस्थ रूप से 'हेडलेस' पाई से कनेक्ट करके अपने कंप्यूटर से कोड कर सकते हैं।
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शुरू करने से पहले, आपको ग्रोव बेस हैट को अपने पाई से कनेक्ट करना होगा।
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### टास्क - सेटअप
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अपने पाई पर ग्रोव बेस हैट स्थापित करें और पाई को कॉन्फ़िगर करें
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1. ग्रोव बेस हैट को अपने पाई से कनेक्ट करें। हैट का सॉकेट पाई पर सभी जी.पी.आई.ओ पिनों पर फिट बैठता है, पाई पर मजबूती से बैठाने के लिए सभी तरह से पिन को नीचे की ओर खिसकायें। यह पाई के ऊपर बैठता है उसे ढकते हुए।
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1. तय करें कि आप अपने पाई को कैसे प्रोग्राम करना चाहते हैं, और नीचे दिए गए संबंधित अनुभाग पर जाएं:
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* [सीधे अपने पाई पर काम करें](#सीधे-अपने-पाई-पर-काम-करें)
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* [पाई को कोड करने के लिए रिमोट एक्सेस](#पाई-को-कोड-करने-के-लिए-रिमोट-एक्सेस)
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### सीधे अपने पाई पर काम करें
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यदि आप सीधे अपने पाई पर काम करना चाहते हैं, तो आप रास्पबेरी पाई ओएस के डेस्कटॉप संस्करण का उपयोग कर सकते हैं और अपने सभी आवश्यक टूल्स इंस्टॉल कर सकते हैं।
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#### टास्क - सीधे अपने पाई पर काम करें
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विकास के लिए अपना पाई सेट करें।
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1. अपना पाई सेट करने के लिए [रास्पबेरी पाई सेटअप गाइड](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/raspberry-pi-setting-up) में दिए गए निर्देशों का पालन करें, इसे कीबोर्ड/माउस/मॉनिटर से कनेक्ट करें, अपने वाईफाई या ईथरनेट नेटवर्क से कनेक्ट करें और सॉफ्टवेयर को अपडेट करें। जिस ओएस को आप इंस्टॉल करना चाहते हैं वह **Raspberry Pi OS (32 bit)** है, एस.डी. कार्ड इमेज के लिए रास्पबेरी पाई इमेजर इसे अनुशंसित ओएस (Recommended OS) के रूप में चिह्नित करता है।
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ग्रोव सेंसर और एक्चुएटर्स का उपयोग करके पाई को प्रोग्राम करने के लिए, आपको डिवाइस कोड, और ग्रोव हार्डवेयर के साथ इंटरैक्ट करने वाले विभिन्न लाइब्रेरीज़ और उपकरणों को लिखने की अनुमति देने के लिए एक एडीटर स्थापित करने की आवश्यकता होगी।
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1. एक बार आपका पाई रीबूट हो जाने के बाद, शीर्ष मेनू बार पर **Terminal** आइकन पर क्लिक करके टर्मिनल लॉन्च करें, या *Menu -> Accessories -> Terminal* चुनें
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1. ओएस और स्थापित सॉफ़्टवेयर अद्यतित है यह सुनिश्चित करने के लिए निम्न आदेश चलाएं:
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrad --yes
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```
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1. ग्रोव हार्डवेयर के लिए सभी आवश्यक लाइब्रेरीज़ को स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ:
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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पायथन की शक्तिशाली विशेषताओं में से एक [पिप पैकेज](https://pypi.org) स्थापित करने की क्षमता है - ये अन्य लोगों द्वारा लिखे गए और इंटरनेट पर प्रकाशित कोड के पैकेज हैं। आप अपने कंप्यूटर पर एक कमांड के साथ एक पिप पैकेज स्थापित कर सकते हैं, फिर उस पैकेज को अपने कोड में उपयोग कर सकते हैं। यह ग्रोव इंस्टाल स्क्रिप्ट उन पिप पैकेजों को स्थापित करेगा जिनका उपयोग आप पायथन से ग्रोव हार्डवेयर के साथ काम करने के लिए करेंगे।
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1. या तो मेनू का उपयोग करके या टर्मिनल में निम्न कमांड चलाकर पाई को रिबूट करें:
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```sh
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sudo reboot
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```
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1. एक बार पाई रीबूट हो जाने के बाद, टर्मिनल को फिर से लॉन्च करें और [विजुअल स्टूडियो कोड (वीएस कोड)](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएं - यह वह संपादक है जिसका उपयोग आप अपने डिवाइस कोड को पायथन में लिखने के लिए करेंगे।
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```sh
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sudo apt install code
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```
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एक बार यह इंस्टॉल हो जाने के बाद, वीएस कोड शीर्ष मेनू से उपलब्ध होगा।
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>💁 यदि आपके पास कोई पसंदीदा टूल है, तो आप इन पाठों के लिए किसी भी पायथन आईडीई या संपादक का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं, लेकिन पाठ वीएस कोड के उपयोग के आधार पर निर्देश देंगे।
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1. पाइलेंस स्थापित करें। यह वीएस कोड के लिए एक एक्सटेंशन है जो पायथन भाषा समर्थन प्रदान करता है। वीएस कोड में इस एक्सटेंशन को स्थापित करने के निर्देशों के लिए [पायलेंस एक्सटेंशन डॉक्यूमेंटेशन](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) देखें।
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### पाई को कोड करने के लिए रिमोट एक्सेस
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पीआई पर सीधे कोडिंग करने के बजाय, इसे आप 'हेडलेस' चला सकते है यानी कि बिना कीबोर्ड/माउस/मॉनिटर जोड़े, और विजुअल स्टूडियो कोड का उपयोग करके अपने कंप्यूटर से कॉन्फ़िगर और कोड कर सकते है।
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#### पाई ओएस सेट करें
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दूरस्थ रूप से कोड करने के लिए, पीआई ओएस को एसडी कार्ड पर इंस्टॉल करना होगा।
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##### टास्क - पाई ओएस सेट करें
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हेडलेस पाई ओएस सेट करें।
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1. [रास्पबेरी पाई ओएस सॉफ्टवेयर पेज](https://www.raspberrypi.org/software/) से **Raspberry Pi Imager** डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें
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1. यदि आवश्यक हो तो एडेप्टर का उपयोग करके अपने कंप्यूटर में एक एसडी कार्ड डालें
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1. रास्पबेरी पाई इमेजर लॉन्च करें
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1. रास्पबेरी पाई इमेजर से, **Chosse OS** बटन चुनें, फिर *Raspberry Pi OS (Other)* चुनें, उसके बाद *Raspberry Pi OS Lite (32-bit)*
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> रास्पबेरी पाई ओएस लाइट रास्पबेरी पाई ओएस का एक संस्करण है जिसमें डेस्कटॉप यूआई या यूआई आधारित उपकरण नहीं हैं। हेडलेस पाई के लिए इनकी आवश्यकता नहीं होती है और यह इंस्टाल को छोटा और बूट अप समय को तेज बनाता है।
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1. **CHOOSE OS** बटन चुनें, फिर अपना एसडी कार्ड चुनें
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1. `Ctrl+Shift+X` दबाकर **Advanced Options** लॉन्च करें। एसडी कार्ड में इमेज किए जाने से पहले ये विकल्प रास्पबेरी पाई ओएस के कुछ पूर्व-कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देते हैं।
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1. **Enable SSH** चेक बॉक्स चेक करें, और `pi` उपयोगकर्ता के लिए पासवर्ड सेट करें। यह वह पासवर्ड है जिसका उपयोग आप बाद में पाई में लॉग इन करने के लिए करेंगे।
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1. यदि आप वाईफाई पर पाई से कनेक्ट करने की योजना बना रहे हैं, तो **Configure WiFi** चेक बॉक्स को चेक करें, और अपना वाईफाई SSID और पासवर्ड दर्ज करें, साथ ही अपने वाईफाई देश का चयन करें। यदि आप ईथरनेट केबल का उपयोग करेंगे तो आपको ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है। सुनिश्चित करें कि जिस नेटवर्क से आप कनेक्ट हैं वह वही है जिससे आपका कंप्यूटर भी कनेक्ट है।
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1. **Set locale settings** चेक बॉक्स चेक करें, और अपना देश और समय क्षेत्र सेट करें
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1. ** SAVE** बटन चुनें
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1. एसडी कार्ड में ओएस लिखने के लिए ** WRITE** बटन चुनें। यदि आप macOS का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको अपना पासवर्ड दर्ज करने के लिए कहा जाएगा क्योंकि डिस्क इमेज लिखने वाले अंतर्निहित टूल को इस कार्ये के लिए विशेषाधिकार प्राप्त करने की आवश्यकता होती है।
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ओएस एसडी कार्ड पर लिखा जाएगा, और एक बार पूरा हो जाने पर ओएस द्वारा इजेक्ट किया जाएगा, और आपको सूचित किया जाएगा। अपने कंप्यूटर से एसडी कार्ड निकालें, इसे पाई में डालें और पाई को पावर दें।
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#### पाई से जुड़ें
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अगला कदम पाई को दूरस्थ रूप से एक्सेस करना है। आप इसे `ssh` का उपयोग करके कर सकते हैं, जो macOS, Linux और Windows के नवीनतम संस्करणों पर उपलब्ध है।
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##### टास्क - पाई से कनेक्ट करें
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पाई को दूरस्थ रूप से एक्सेस करें।
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1. टर्मिनल या कमांड प्रॉम्प्ट लॉन्च करें, और पाई से कनेक्ट करने के लिए निम्न आदेश दर्ज करें:
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```sh
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ssh pi@raspberrypi.local
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```
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यदि आप Windows पर पुराने संस्करण का उपयोग कर रहे हैं जिसमें `ssh` स्थापित नहीं है, तो आप OpenSSH का उपयोग कर सकते हैं। आप [ओपन एसएसएच इंस्टॉलेशन डॉक्यूमेंटेशन](https://docs.microsoft.com//windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) में इंस्टॉलेशन निर्देश पा सकते हैं।
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1. यह आपके पाई से जुड़ना चाहिए और पासवर्ड मांगना चाहिए।
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`<hostname>.local` का उपयोग करके अपने नेटवर्क पर कंप्यूटर खोजने में सक्षम होना Linux और Windows के लिए एक नया फ़ीचर है। यदि आप Linux या Windows का उपयोग कर रहे हैं और आपको होस्टनाम नहीं मिलने के बारे में कोई त्रुटि मिलती है, तो आपको ZeroConf नेटवर्किंग को सक्षम करने के लिए अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर स्थापित करने की आवश्यकता होगी (जिसे Apple द्वारा Bonjour भी कहा जाता है):
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1. यदि आप Linux का उपयोग कर रहे हैं, तो अवही को निम्न कमांड का उपयोग करके स्थापित करें:
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```sh
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sudo apt-get install avahi-daemon
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```
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1. यदि आप Windows का उपयोग कर रहे हैं, तो ZeroConf को सक्षम करने का सबसे आसान तरीका [विंडोज़ के लिए बोनजोर प्रिंट सर्विसेज](http://support.apple.com/kb/DL999) स्थापित करना है। आप उपयोगिता का नया संस्करण प्राप्त करने के लिए [Windows के लिए आईट्यून्स](https://www.apple.com/itunes/download/) भी इंस्टॉल कर सकते हैं (जो स्टैंडअलोन उपलब्ध नहीं है)।
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> 💁 यदि आप `raspberrypi.local` का उपयोग करके कनेक्ट नहीं कर सकते हैं, तो आप अपने पाई के आईपी एड्रेस का उपयोग कर सकते हैं। आईपी एड्रेस प्राप्त करने के कई तरीकों के निर्देशों के लिए [रास्पबेरी पाई आईपी एड्रेस डॉक्यूमेंटेशन](https://www.raspberrypi.org/documentation/remote-access/ip-address.md) देखें।
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1. रास्पबेरी पाई इमेजर एडवांस्ड ऑप्शंस में आपके द्वारा सेट किया गया पासवर्ड दर्ज करें
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#### Pi पर सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगर करें
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एक बार जब आप पीआई से जुड़ जाते हैं, तो यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि आपका ओएस अप्डेटेड है, और ग्रोव हार्डवेयर के साथ बातचीत करने वाले विभिन्न लाइब्रेरीज़ और उपकरणों को स्थापित/इंस्टॉल करें।
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##### कार्य - Pi पर सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगर करें
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पूर्व-स्थापित पाई सॉफ्टवेयर को कॉन्फ़िगर करें और ग्रोव लाइब्रेरीज़ स्थापित करें।
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1. अपने `ssh` सत्र से, अद्यतन करने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ और फिर पाई को रिबूट करें:
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrade --yes && sudo reboot
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```
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पाई को अपडेट और रीबूट किया जाएगा। Pi के रीबूट होने पर `ssh` सत्र समाप्त हो जाएगा, इसलिए इसे लगभग 30 सेकंड के लिए छोड़ दें और फिर से कनेक्ट करें।
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1. फिर से जुड़े `ssh` सत्र से, ग्रोव हार्डवेयर के लिए सभी आवश्यक लाइब्रेरीज़ स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ:
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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पायथन की शक्तिशाली विशेषताओं में से एक [पिप पैकेज](https://pypi.org) स्थापित करने की क्षमता है - ये अन्य लोगों द्वारा लिखे गए कोड के पैकेज हैं और इंटरनेट पर प्रकाशित होते हैं। आप अपने कंप्यूटर पर एक कमांड के साथ एक पिप पैकेज स्थापित कर सकते हैं, फिर उस पैकेज को अपने कोड में उपयोग कर सकते हैं। यह ग्रोव इंस्टाल स्क्रिप्ट उन पिप पैकेजों को स्थापित करेगा जिनका उपयोग आप पायथन से ग्रोव हार्डवेयर के साथ काम करने के लिए करेंगे।
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1. निम्न आदेश चलाकर पाई को रीबूट करें:
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```sh
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sudo reboot
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```
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पाइ के रीबूट होने पर `ssh` सत्र समाप्त हो जाएगा। पुन: कनेक्ट करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
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#### रिमोट एक्सेस के लिए वीएस कोड कॉन्फ़िगर करें
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एक बार पाई कॉन्फ़िगर हो जाने के बाद, आप अपने कंप्यूटर से विजुअल स्टूडियो कोड (वीएस कोड) का उपयोग करके इससे जुड़ सकते हैं - यह एक मुफ्त डेवलपर टेक्स्ट एडिटर है जिसका उपयोग आप अपने डिवाइस कोड को पायथन में लिखने के लिए करेंगे।
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##### कार्य - रिमोट एक्सेस के लिए वीएस कोड कॉन्फ़िगर करें
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आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करें और दूरस्थ रूप से अपने पाई से कनेक्ट करें।
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1. [वीएस कोड प्रलेखन](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) का पालन करके अपने कंप्यूटर पर वीएस कोड स्थापित करें।
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1. आवश्यक घटकों को स्थापित करने के लिए [एसएसएच दस्तावेज़ीकरण का उपयोग कर वीएस कोड रिमोट डेवलपमेंट](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) में दिए गए निर्देशों का पालन करें।
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1. समान निर्देशों का पालन करते हुए, VS कोड को पाइ से कनेक्ट करें
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1. कनेक्ट होने के बाद, [पाइलेंस एक्सटेंशन](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) इंस्टॉल करने के लिए [मैनेजिंग एक्सटेंशन](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#_managing-extensions) निर्देशों का पालन करें।
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## हैलो वर्ल्ड
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एक नई प्रोग्रामिंग भाषा या तकनीक के साथ शुरू करते समय यह पारंपरिक है कि हम एक छोटे से एप्लिकेशन का निर्माण करें जो हैलो वर्ल्ड प्रिंट करता हो - यह दिखाने के लिए कि सभी टूल्स सही तरीके से कॉन्फ़िगर किए गए हैं
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पाई के लिए हैलो वर्ल्ड ऐप यह सुनिश्चित करेगा कि आपके पास पायथन और विजुअल स्टूडियो कोड सही तरीके से स्थापित है।
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यह ऐप `नाइटलाइट` नामक फ़ोल्डर में होगा, और नाइटलाइट एप्लिकेशन बनाने के लिए इस असाइनमेंट के बाद के हिस्सों में हैलो वर्ल्ड को अलग-अलग कोड के साथ फिर से उपयोग किया जाएगा।
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### कार्य - हैलो वर्ल्ड लिखना
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हेलो वर्ल्ड ऐप बनाएं।
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1. वीएस कोड लॉन्च करें, या तो सीधे पीआई पर, या अपने कंप्यूटर पर और रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन का उपयोग करके पाई से कनेक्ट करें
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1. *Terminal -> New Terminal* या `` CTRL+` `` दबाकर VS कोड टर्मिनल लॉन्च करें। यह `pi` उपयोगकर्ताओं की होम निर्देशिका के लिए खुलेगा।
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1. अपने कोड के लिए एक निर्देशिका बनाने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ, और उस निर्देशिका के अंदर `app.py` नामक एक पायथन फ़ाइल बनाएँ:
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```sh
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mkdir nightlight
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cd nightlight
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touch app.py
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```
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1. इस फोल्डर को VS कोड में खोलें *File -> Open...* का चयन करें और *नाइटलाइट* फोल्डर का चयन करें, फिर **ओके** दबाएं
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1. वीएस कोड एक्सप्लोरर से `app.py` फ़ाइल खोलें और निम्नलिखित कोड जोड़ें:
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```python
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print('Hello World!')
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```
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`print` फ़ंक्शन कंसोल पर जो कुछ भी पास किया जाता है उसे प्रिंट करता है।
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1. वीएस कोड टर्मिनल से, अपना पायथन ऐप चलाने के लिए निम्नलिखित चलाएँ:
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```sh
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python3 app.py
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```
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> 💁 इस कोड को चलाने के लिए आपको स्पष्ट रूप से `python3` को कॉल करने की आवश्यकता है, यदि आपके पास Python 3 (नवीनतम संस्करण) के अलावा Python 2 भी स्थापित है। यदि ऐसा है, तो `python` को कॉल करने से Python 3 के बजाय Python 2 का उपयोग किया जाएगा
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आपको निम्न आउटपुट देखना चाहिए:
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Hello World!
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```
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> 💁 आप इस कोड को [code/pi](code/pi) फोल्डर में पा सकते हैं।
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😀 आपका 'हैलो वर्ल्ड' प्रोग्राम सफल रहा!
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@ -1,245 +0,0 @@
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# Raspberry Pi
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O [Raspberry Pi](https://raspberrypi.org) é um computador de placa única. Você pode adicionar sensores e atuadores usando uma ampla variedade de dispositivos e ecossistemas, e para essas lições, usando um ecossistema de hardware chamado [Grove](https://www.seeedstudio.com/category/Grove-c-1003.html). Você codificará seu Pi e acessará os sensores Grove usando Python.
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## Configuração
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Se você estiver usando um Raspberry Pi como seu hardware IoT, você tem duas opções - você pode trabalhar em todas essas lições e codificar diretamente no Pi ou pode se conectar remotamente a um Pi 'headless' e codificar de seu computador.
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Antes de começar, você também precisa conectar o Grove Base Hat ao seu Pi.
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### Tarefa - configuração
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Instale o Grove Base Hat no seu Pi e configure o Pi
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1. Conecte o Grove Base Hat ao seu Pi. O soquete no Grove Base Hat se encaixa em todos os pinos de GPIO no Pi, deslizando para baixo sobre os pinos para que se assente firmemente na base. Ele fica sobre o Pi, cobrindo-o.
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1. Decida como você deseja programar seu Pi e vá para a seção relevante abaixo:
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* [Trabalhe diretamente no seu Pi](#trabalhe-diretamente-no-seu-pi)
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* [Acesso remoto para codificar o Pi](#acesso-remoto-para-codificar-o-pi)
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### Trabalhe diretamente no seu Pi
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Se você quiser trabalhar diretamente no seu Pi, pode usar a versão desktop do Raspberry Pi OS e instalar todas as ferramentas de que precisa.
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#### Tarefa - trabalhe diretamente no seu Pi
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Configure seu Pi para desenvolvimento.
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1. Siga as instruções no [guia de configuração do Raspberry Pi](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/raspberry-pi-setting-up) para configurar seu Pi, conecte-o a um teclado/mouse/monitor, conecte-o à sua rede WiFi ou ethernet e atualize o software. O sistema operacional que você deseja instalar é o **Raspberry Pi OS (32 bits)**, ele é marcado como o sistema operacional recomendado ao usar o Raspberry Pi Imager para criar a imagem do seu cartão SD.
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Para programar o Pi usando os sensores e atuadores Grove, você precisará instalar um editor para permitir que você escreva o código do dispositivo e várias bibliotecas e ferramentas que interagem com o hardware Grove.
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1. Assim que seu Pi for reiniciado, inicie o Terminal clicando no ícone **Terminal** na barra de menu superior ou escolha *Menu -> Acessórios -> Terminal*
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1. Execute o seguinte comando para garantir que o sistema operacional e o software instalado estejam atualizados:
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrade --yes
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```
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1. Execute o seguinte comando para instalar todas as bibliotecas necessárias para o hardware Grove:
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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Um dos recursos poderosos do Python é a capacidade de instalar [pacotes pip](https://pypi.org) - são pacotes de código escritos por outras pessoas e publicados na Internet. Você pode instalar um pacote pip em seu computador com um comando e, em seguida, usar esse pacote em seu código. Este script de instalação do Grove instalará os pacotes pip que você usará para trabalhar com o hardware Grove a partir do Python.
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1. Reinicialize o Pi usando o menu ou executando o seguinte comando no Terminal:
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```sh
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sudo reboot
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```
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1. Após a reinicialização do Pi, reinicie o Terminal e execute o seguinte comando para instalar o [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) - este é o editor que você usará para escrever o código do seu dispositivo em Python.
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```sh
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sudo apt install code
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```
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Depois de instalado, o VS Code estará disponível no menu superior.
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> 💁 Você está livre para usar qualquer IDE de Python ou editor para essas lições se tiver uma ferramenta preferida, mas as lições darão instruções baseadas no uso do VS Code.
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1. Instale o Pylance. Esta é uma extensão para VS Code que fornece suporte à linguagem Python. Consulte a [documentação da extensão Pylance](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) para obter instruções sobre como instalar esta extensão no VS Code.
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### Acesso remoto para codificar o Pi
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Em vez de codificar diretamente no Pi, ele pode rodar 'headless', quando não está conectado a um teclado/mouse/monitor, e assim configurar e codificar nele a partir do seu computador, usando o Visual Studio Code.
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#### Configure o Pi OS
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Para codificar remotamente, o Pi OS precisa ser instalado em um cartão SD.
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##### Tarefa - configurar o Pi OS
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Configure o Pi OS headless.
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1. Baixe o **Raspberry Pi Imager** da [página do software Raspberry Pi OS](https://www.raspberrypi.org/software/) e instale-o
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1. Insira um cartão SD em seu computador, usando um adaptador, se necessário
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1. Inicie o Raspberry Pi Imager
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1. No Raspberry Pi Imager, selecione o botão **CHOOSE OS** e, em seguida, selecione *Raspberry Pi OS (Other)*, seguido por *Raspberry Pi OS Lite (32 bits)*
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> 💁 Raspberry Pi OS Lite é uma versão do Raspberry Pi OS que não possui a UI para desktop ou ferramentas baseadas em UI. Eles não são necessários para um Pi headless e tornam a instalação menor e o tempo de inicialização mais rápido.
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1. Selecione o botão **CHOOSE STORAGE** e, em seguida, selecione seu cartão SD
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1. Inicie as **Advanced Options** pressionando `Ctrl+Shift+X`. Essas opções permitem alguma pré-configuração do sistema operacional do Raspberry Pi antes que sua imagem seja criada no cartão SD.
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1. Marque a caixa de seleção **Enable SSH** e defina uma senha para o usuário `pi`. Esta é a senha que você usará para fazer login no Pi mais tarde.
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1. Se você está planejando se conectar ao Pi por WiFi, marque a caixa de seleção **Configure WiFi** e insira o SSID e a senha do seu WiFi, bem como selecione o país do seu WiFi. Você não precisa fazer isso se for usar um cabo Ethernet. Certifique-se de que a rede à qual você se conecta é a mesma em que seu computador está.
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1. Marque a caixa de seleção **Set locale settings** e defina seu país e fuso horário
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1. Selecione o botão **SAVE**
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1. Selecione o botão **WRITE** para gravar o sistema operacional no cartão SD. Se estiver usando o macOS, será solicitado que você insira sua senha, pois a ferramenta subjacente que grava imagens de disco precisa de acesso privilegiado.
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O sistema operacional será gravado no cartão SD e, uma vez concluído, o cartão será ejetado pelo sistema operacional e você será notificado. Remova o cartão SD do seu computador, insira-o no Pi e ligue o Pi.
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#### Conecte-se ao Pi
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A próxima etapa é acessar remotamente o Pi. Você pode fazer isso usando `ssh`, que está disponível no macOS, Linux e versões recentes do Windows.
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##### Tarefa - conectar ao Pi
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Acesse remotamente o Pi.
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1. Inicie um Terminal ou Prompt de Comando e digite o seguinte comando para se conectar ao Pi:
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```sh
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ssh pi@raspberrypi.local
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```
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Se você estiver no Windows usando uma versão mais antiga que não possui o `ssh` instalado, você pode usar o OpenSSH. Você pode encontrar as instruções de instalação na [documentação de instalação do OpenSSH](https://docs.microsoft.com//windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
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1. Isso deve se conectar ao seu Pi e pedir a senha.
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Ser capaz de encontrar computadores em sua rede usando `<hostname>.local` é uma adição bastante recente ao Linux e Windows. Se você estiver usando Linux ou Windows e receber algum erro sobre o nome do host não ser encontrado, será necessário instalar software adicional para habilitar o ZeroConf networking (também conhecido pela Apple como Bonjour):
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1. Se você estiver usando Linux, instale o Avahi usando o seguinte comando:
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```sh
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sudo apt-get install avahi-daemon
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```
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1. Se você estiver usando o Windows, a maneira mais fácil de ativar o ZeroConf é instalar [Bonjour Print Services para Windows](http://support.apple.com/kb/DL999). Você também pode instalar o [iTunes para Windows](https://www.apple.com/itunes/download/) para obter uma versão mais recente do utilitário (que não está disponível standalone).
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> 💁 Se você não conseguir se conectar usando `raspberrypi.local`, poderá usar o endereço IP do seu Pi. Consulte a [documentação do endereço IP do Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.org/documentation/remote-access/ip-address.md) para obter instruções sobre várias maneiras de obter o endereço IP.
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1. Digite a senha que você definiu nas opções avançadas do Raspberry Pi Imager
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#### Configure o software no Pi
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Assim que estiver conectado ao Pi, você precisa garantir que o sistema operacional esteja atualizado e instalar várias bibliotecas e ferramentas que interagem com o hardware Grove.
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##### Tarefa - configurar software no Pi
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Configure o software Pi instalado e instale as bibliotecas Grove.
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1. Na sessão `ssh`, execute o seguinte comando para atualizar e reinicie o Pi:
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```sh
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sudo apt update && sudo apt full-upgrade --yes && sudo reboot
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```
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O Pi será atualizado e reiniciado. A sessão `ssh` terminará quando o Pi for reiniciado, então deixe-o por cerca de 30 segundos e reconecte.
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1. A partir da sessão `ssh` reconectada, execute o seguinte comando para instalar todas as bibliotecas necessárias para o hardware Grove:
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```sh
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curl -sL https://github.com/Seeed-Studio/grove.py/raw/master/install.sh | sudo bash -s -
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```
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Um dos recursos poderosos do Python é a capacidade de instalar [pacotes pip](https://pypi.org) - são pacotes de código escritos por outras pessoas e publicados na Internet. Você pode instalar um pacote pip em seu computador com um comando e, em seguida, usar esse pacote em seu código. Este script de instalação do Grove instalará os pacotes pip que você usará para trabalhar com o hardware Grove a partir do Python.
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1. Reinicialize o Pi executando o seguinte comando:
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```sh
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sudo reboot
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```
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A sessão `ssh` terminará quando o Pi for reiniciado. Não há necessidade de reconectar.
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#### Configure o VS Code para acesso remoto
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Depois que o Pi estiver configurado, você pode se conectar a ele usando o Visual Studio Code (VS Code) a partir do seu computador - este é um editor de texto para desenvolvedores gratuito que você usará para escrever o código do seu dispositivo em Python.
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##### Tarefa - configurar o VS Code para acesso remoto
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Instale o software necessário e conecte-se remotamente ao seu Pi.
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1. Instale o VS Code em seu computador seguindo a [documentação do VS Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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1. Siga as instruções em [VS Code Remote Development using SSH documentation](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) para instalar os componentes necessários
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1. Seguindo as mesmas instruções, conecte o VS Code ao Pi
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1. Depois de conectado, siga as instruções em [gerenciando extensões](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh#_managing-extensions?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) para instalar a [extensão Pylance](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) remotamente no Pi
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## Hello World
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É tradicional, ao começar com uma nova linguagem de programação ou tecnologia, criar um aplicativo 'Hello World' - um pequeno aplicativo que produz algo como o texto `"Hello World"` para mostrar que todas as ferramentas estão configuradas corretamente.
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O aplicativo Hello World para o Pi garantirá que você tenha o Python e o Visual Studio Code instalados corretamente.
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Este aplicativo estará em uma pasta chamada `nightlight` e será reutilizado com código diferente em partes posteriores desta tarefa para construir o aplicativo nightlight.
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### Tarefa - hello world
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Crie o aplicativo Hello World.
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1. Inicie o VS Code, diretamente no Pi ou em seu computador e conectado ao Pi usando a extensão Remote SSH
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1. Inicie o Terminal do VS Code selecionando *Terminal -> Novo Terminal* ou pressionando `` CTRL+` ``. Ele será aberto no diretório inicial dos usuários `pi`.
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1. Execute os seguintes comandos para criar um diretório para o seu código e crie um arquivo Python chamado `app.py` dentro desse diretório:
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```sh
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mkdir nightlight
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cd nightlight
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touch app.py
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```
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1. Abra esta pasta no VS Code selecionando *File -> Open...* e selecionando a pasta *nightlight* e, em seguida, selecione **OK**
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1. Abra o arquivo `app.py` no VS Code explorer e adicione o seguinte código:
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```python
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print('Hello World!')
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```
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A função `print` imprime tudo o que é passado para ela no console.
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1. No Terminal do VS Code, execute o seguinte para executar seu aplicativo Python:
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```sh
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python3 app.py
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```
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> 💁 Você precisa chamar explicitamente `python3` para executar este código apenas no caso de ter o Python 2 instalado além do Python 3 (a versão mais recente). Se você tiver Python2 instalado, chamar `python` usará Python 2 em vez de Python 3
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A seguinte saída aparecerá no terminal:
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Hello World!
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```
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> 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/pi](code/pi).
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😀 Seu programa 'Hello World' foi um sucesso!
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@ -1,210 +0,0 @@
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# Computador de placa única virtual
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Em vez de comprar um dispositivo IoT, junto com sensores e atuadores, você pode usar seu computador para simular o hardware IoT. O [projeto CounterFit](https://github.com/CounterFit-IoT/CounterFit) permite que você execute um aplicativo localmente que simula hardware IoT, como sensores e atuadores, e acesse os sensores e atuadores a partir do código Python local que está escrito da mesma forma que o código que você escreveria em um Raspberry Pi usando um hardware físico.
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## Configuração
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Para usar o CounterFit, você precisará instalar alguns softwares gratuitos em seu computador.
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### Tarefa
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Instale o software necessário.
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1. Instale o Python. Consulte a [página de downloads do Python](https://www.python.org/downloads/) para obter instruções sobre como instalar a versão mais recente do Python.
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1. Instale o Visual Studio Code (VS Code). Este é o editor que você usará para escrever o código do seu dispositivo virtual em Python. Consulte a [documentação do VS Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) para obter instruções sobre como instalar o VS Code.
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> 💁 Você está livre para usar qualquer IDE ou editor de código Python para essas lições se tiver uma ferramenta preferida, mas as lições darão instruções baseadas no uso do VS Code.
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1. Instale a extensão Pylance do VS Code. Esta é uma extensão para VS Code que fornece suporte à linguagem Python. Consulte a [documentação da extensão Pylance](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) para obter instruções sobre como instalar esta extensão no VS Code.
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As instruções para instalar e configurar o aplicativo CounterFit serão fornecidas no momento relevante nas instruções de atribuição, uma vez que é instalado por projeto.
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## Hello world
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É tradicional, ao começar com uma nova linguagem de programação ou tecnologia, criar um aplicativo 'Hello World' - um pequeno aplicativo que produz algo como o texto `"Hello World"` para mostrar que todas as ferramentas estão configuradas corretamente.
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||||
O aplicativo Hello World para o hardware IoT virtual garantirá que você tenha o Python e o Visual Studio Code instalados corretamente. Ele também se conectará ao CounterFit para os sensores e atuadores IoT virtuais. Ele não usará nenhum hardware, apenas se conectará para provar que tudo está funcionando.
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Este aplicativo estará em uma pasta chamada `nightlight` e será reutilizado com código diferente em partes posteriores desta atribuição para construir o aplicativo nightlight.
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### Configure um ambiente virtual Python
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||||
Um dos recursos poderosos do Python é a capacidade de instalar [pacotes pip](https://pypi.org) - são pacotes de código escritos por outras pessoas e publicados na Internet. Você pode instalar um pacote pip em seu computador com um comando e, em seguida, usar esse pacote em seu código. Você usará o pip para instalar um pacote para falar com o CounterFit.
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Por padrão, quando você instala um pacote, ele está disponível em qualquer lugar do seu computador, e isso pode causar problemas com as versões do pacote - como um aplicativo dependendo de uma versão de um pacote que quebra quando você instala uma nova versão para um aplicativo diferente. Para contornar esse problema, você pode usar um [ambiente virtual Python](https://docs.python.org/3/library/venv.html), essencialmente uma cópia do Python em uma pasta dedicada, e ao instalar o pip pacotes são instalados apenas nessa pasta.
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#### Tarefa - configurar um ambiente virtual Python
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Configure um ambiente virtual Python e instale os pacotes pip para CounterFit.
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1. Em seu terminal ou linha de comando, execute o seguinte em um local de sua escolha para criar e navegar para um novo diretório:
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```sh
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mkdir nightlight
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cd nightlight
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```
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1. Agora execute o seguinte para criar um ambiente virtual na pasta `.venv`
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```sh
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python3 -m venv .venv
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```
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> 💁 Você precisa chamar explicitamente `python3` para criar o ambiente virtual apenas no caso de ter o Python 2 instalado além do Python 3 (a versão mais recente). Se você tiver Python2 instalado, chamar `python` usará Python 2 em vez de Python 3
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1. Ative o ambiente virtual:
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* No Windows, execute:
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```cmd
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.venv \ Scripts \ activate.bat
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```
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* No macOS ou Linux, execute:
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```cmd
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||||
source ./.venv/bin/activate
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```
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1. Uma vez que o ambiente virtual foi ativado, o comando padrão `python` irá executar a versão do Python que foi usada para criar o ambiente virtual. Execute o seguinte para obter a versão:
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```sh
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python --version
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```
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A saída deve conter o seguinte:
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```output
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(.venv) ➜ nightlight python --version
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Python 3.9.1
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```
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> 💁 Sua versão do Python pode ser diferente - contanto que seja a versão 3.6 ou superior, você está bem. Caso contrário, exclua esta pasta, instale uma versão mais recente do Python e tente novamente.
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1. Execute os seguintes comandos para instalar os pacotes pip para CounterFit. Esses pacotes incluem o aplicativo CounterFit principal, bem como shims para hardware Grove. Esses shims permitem que você escreva código como se estivesse programando usando sensores e atuadores físicos do ecossistema Grove, mas conectado a dispositivos IoT virtuais.
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```sh
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pip install CounterFit
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pip install counterfit-connection
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pip install counterfit-shims-grove
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```
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Esses pacotes pip só serão instalados no ambiente virtual e não estarão disponíveis fora dele.
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### Escreva o código
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Assim que o ambiente virtual Python estiver pronto, você pode escrever o código para o aplicativo 'Hello World'
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#### Tarefa - escreva o código
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Crie um aplicativo Python para imprimir `" Hello World "` no console.
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1. Em seu terminal ou linha de comando, execute o seguinte dentro do ambiente virtual para criar um arquivo Python chamado `app.py`:
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* No Windows, execute:
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```cmd
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type nul > app.py
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```
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* No macOS ou Linux, execute:
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```cmd
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touch app.py
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```
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1. Abra a pasta atual no VS Code:
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```sh
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code .
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```
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> 💁 Se o seu terminal retornar `command not found` no macOS, significa que o VS Code não foi adicionado ao seu PATH. Você pode adicionar o VS Code ao seu PATH seguindo as instruções na seção [Iniciando a partir da linha de comando da documentação do código do VS](https://code.visualstudio.com/docs/setup/mac?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#_launching-from-the-command-line) e execute o comando depois. O VS Code é instalado em seu PATH por padrão no Windows e Linux.
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1. Quando o VS Code for iniciado, ele ativará o ambiente virtual Python. O ambiente virtual selecionado aparecerá na barra de status inferior:
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1. Se o Terminal do VS Code já estiver em execução quando o VS Code for inicializado, ele não terá o ambiente virtual ativado nele. A coisa mais fácil a fazer é matar o terminal usando o botão **Kill the active terminal instance**:
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Você pode dizer se o terminal tem o ambiente virtual ativado, pois o nome do ambiente virtual será um prefixo no prompt do terminal. Por exemplo, pode ser:
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```sh
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(.venv) ➜ nightlight
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```
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Se você não tiver `.venv` como prefixo no prompt, o ambiente virtual não está ativo no terminal.
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1. Inicie um novo Terminal do VS Code selecionando *Terminal -> Novo Terminal* ou pressionando `` CTRL+` ``. O novo terminal irá carregar o ambiente virtual, e a chamada para ativá-lo aparecerá no terminal. O prompt também terá o nome do ambiente virtual (`.venv`):
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```output
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➜ nightlight source .venv/bin/activate
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(.venv) ➜ nightlight
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```
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1. Abra o arquivo `app.py` no VS Code explorer e adicione o seguinte código:
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```python
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print('Hello World!')
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```
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A função `print` imprime no console tudo o que é passado para ela.
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1. No terminal do VS Code, execute o seguinte para executar seu aplicativo Python:
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```sh
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python app.py
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```
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O seguinte estará na saída:
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```output
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(.venv) ➜ nightlight python app.py
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Hello World!
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```
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😀 Seu programa 'Hello World' foi um sucesso!
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### Conecte o 'hardware'
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Como uma segunda etapa 'Hello World', você executará o aplicativo CounterFit e conectará seu código a ele. Isso é o equivalente virtual de conectar algum hardware IoT a um kit de desenvolvimento.
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#### Tarefa - conecte o 'hardware'
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1. A partir do terminal do VS Code, inicie o aplicativo CounterFit com o seguinte comando:
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```sh
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counterfit
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```
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O aplicativo começará a funcionar e abrir no seu navegador da web:
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Ele será marcado como *Desconectado*, com o LED no canto superior direito apagado.
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1. Adicione o seguinte código ao topo de `app.py`:
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||||
```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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||||
CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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||||
Este código importa a classe `CounterFitConnection` do módulo `counterfit_connection`, que vem do pacote pip `counterfit-connection` que você instalou anteriormente. Em seguida, ele inicializa uma conexão com o aplicativo CounterFit em execução em `127.0.0.1`, que é um endereço IP que você sempre pode usar para acessar seu computador local (muitas vezes referido como *localhost*), na porta 5000.
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> 💁 Se você tiver outros aplicativos em execução na porta 5000, pode alterar isso atualizando a porta no código e executando o CounterFit usando `CounterFit --port <port_number>`, substituindo `<port_number>` pela porta que deseja usar.
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1. Você precisará iniciar um novo terminal do VS Code selecionando o botão **Create a new integrated terminal**. Isso ocorre porque o aplicativo CounterFit está sendo executado no terminal atual.
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1. Neste novo terminal, execute o arquivo `app.py` como antes. O status do CounterFit mudará para **Conectado** e o LED acenderá.
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> 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/virtual-device](../code/virtual-device).
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😀 Sua conexão com o hardware foi um sucesso!
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@ -1,198 +0,0 @@
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# Wio Terminal
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O [Wio Terminal da Seeed Studios] (https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) é um microcontrolador compatível com Arduino, com WiFi e alguns sensores e atuadores integrados, bem como portas para adicionar mais sensores e atuadores, usando um ecossistema de hardware chamado [Grove] (https://www.seeedstudio.com/category/Grove-c-1003.html).
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## Configuração
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Para usar o Wio Terminal, você precisará instalar algum software gratuito no computador. Você também precisará atualizar o firmware do Wio Terminal antes de conectá-lo ao WiFi.
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### Tarefa - configuração
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Instale o software necessário e atualize o firmware.
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1. Instale o Visual Studio Code (VS Code). Este é o editor que você usará para escrever o código do seu dispositivo em C/C++. Consulte a [documentação do VS Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) para obter instruções sobre como instalar o VS Code.
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> 💁 Outro IDE popular para o desenvolvimento do Arduino é o [Arduino IDE](https://www.arduino.cc/en/software). Se você já está familiarizado com esta ferramenta, você pode usá-la em vez do VS Code e PlatformIO, mas as lições darão instruções baseadas no uso do VS Code.
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1. Instale a extensão PlatformIO do VS Code. Esta é uma extensão do VS Code que oferece suporte à programação de microcontroladores em C/C++. Consulte a [documentação da extensão PlatformIO](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=platformio.platformio-ide) para obter instruções sobre como instalar esta extensão no VS Code. Esta extensão depende da extensão Microsoft C/C++ para funcionar com código C e C ++, e a extensão C/C++ é instalada automaticamente quando você instala a extensão PlatformIO.
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1. Conecte o Wio Terminal ao computador. O Wio Terminal possui uma porta USB-C na parte inferior e ela precisa ser conectada a uma porta USB no seu computador. O Wio Terminal vem com um cabo USB-C para USB-A, mas se o seu computador tiver apenas portas USB-C, você precisará de um cabo USB-C ou de um adaptador USB-A para USB-C.
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||||
1. Siga as instruções na [documentação de visão geral de WiFi da Wiki do Wio Terminal](https://wiki.seeedstudio.com/Wio-Terminal-Network-Overview/) para configurar seu Wio Terminal e atualizar o firmware.
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## Hello World
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||||
É tradicional, ao começar com uma nova linguagem de programação ou tecnologia, criar um aplicativo 'Hello World' - um pequeno aplicativo que produz algo como o texto `"Hello World"` para mostrar que todas as ferramentas estão configuradas corretamente.
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O aplicativo Hello World para o Wio Terminal garantirá que você tenha o Visual Studio Code instalado corretamente com PlatformIO e configurado para desenvolvimento de microcontrolador.
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### Crie um projeto PlatformIO
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A primeira etapa é criar um novo projeto usando PlatformIO configurado para o Wio Terminal.
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#### Tarefa - criar um projeto PlatformIO
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Crie o projeto PlatformIO.
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1. Conecte o Wio Terminal ao seu computador
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1. Inicie o VS Code
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1. O ícone PlatformIO estará na barra de menu lateral:
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Selecione este item de menu e, em seguida, selecione *PIO Home -> Open*
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1. Na tela de boas-vindas, selecione o botão **+ New Project**
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1. Configure o projeto no *Project Wizard*:
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1. Nomeie seu projeto como `nightlight`
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1. No dropdown de *Board*, digite `WIO` para filtrar as placas e selecione *Seeeduino Wio Terminal*
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1. Deixe o *Framework* como *Arduino*
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1. Deixe a caixa de seleção *Use default location* marcada, ou desmarque-a e selecione um local para o seu projeto
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1. Selecione o botão **Finish**
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PlatformIO baixará os componentes necessários para compilar o código para o Wio Terminal e criar seu projeto. Isso pode levar alguns minutos.
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### Investigue o projeto PlatformIO
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O explorador do VS Code mostrará vários arquivos e pastas criados pelo assistente PlatformIO.
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#### Pastas
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* `.pio` - esta pasta contém dados temporários necessários para PlatformIO, como bibliotecas ou código compilado. Ela é recriada automaticamente se excluída e você não precisa adicioná-la ao controle do código-fonte se estiver compartilhando seu projeto em sites como o GitHub.
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||||
* `.vscode` - esta pasta contém a configuração usada por PlatformIO e VS Code. Ela é recriada automaticamente se excluída e você não precisa adicioná-la ao controle do código-fonte se estiver compartilhando seu projeto em sites como o GitHub.
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||||
* `include` - esta pasta é para arquivos de cabeçalho externos necessários ao adicionar bibliotecas adicionais ao seu código. Você não usará esta pasta em nenhuma dessas lições.
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||||
* `lib` - esta pasta é para bibliotecas externas que você deseja chamar de seu código. Você não usará esta pasta em nenhuma dessas lições.
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||||
* `src` - esta pasta contém o código-fonte principal do seu aplicativo. Inicialmente, ele conterá um único arquivo - `main.cpp`.
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* `test` - esta pasta é onde você colocaria quaisquer testes de unidade para o seu código
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#### Arquivos
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* `main.cpp` - este arquivo na pasta `src` contém o ponto de entrada para sua aplicação. Abra este arquivo e ele conterá o seguinte código:
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```cpp
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#include <Arduino.h>
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void setup() {
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// coloque seu código de configuração aqui, para ser executado uma vez:
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}
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void loop() {
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// coloque seu código principal aqui, para executar repetidamente:
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}
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```
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Quando o dispositivo é inicializado, a estrutura do Arduino executará a função `setup` uma vez e, em seguida, executará a função `loop` repetidamente até que o dispositivo seja desligado.
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* `.gitignore` - este arquivo lista os arquivos e diretórios a serem ignorados ao adicionar seu código ao controle de código-fonte do git, como enviar para um repositório no GitHub.
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||||
* `platformio.ini` - este arquivo contém a configuração para seu dispositivo e aplicativo. Abra este arquivo e ele conterá o seguinte código:
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```ini
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[env:seeed_wio_terminal]
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platform = atmelsam
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board = seeed_wio_terminal
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framework = arduino
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```
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A seção `[env:seeed_wio_terminal]` tem configuração para o Wio Terminal. Você pode ter várias seções `env` para que seu código possa ser compilado para várias placas.
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Os outros valores correspondem à configuração do assistente de projeto:
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* `platform = atmelsam` define o hardware que o Wio Terminal usa (um microcontrolador baseado em ATSAMD51)
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* `board = seeed_wio_terminal` define o tipo de placa do microcontrolador (o Wio Terminal)
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||||
* `framework = arduino` define que este projeto está usando o framework Arduino.
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### Escreva o aplicativo Hello World
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Agora você está pronto para escrever o aplicativo Hello World.
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#### Tarefa - escrever o aplicativo Hello World
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Escreva o aplicativo Hello World.
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1. Abra o arquivo `main.cpp` no VS Code
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1. Altere o código para corresponder ao seguinte:
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```cpp
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#include <Arduino.h>
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void setup()
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{
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Serial.begin(9600);
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while (!Serial)
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; // Aguarde até que o Serial esteja pronto
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delay(1000);
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}
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void loop()
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{
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Serial.println("Hello World");
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delay(5000);
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}
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```
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A função `setup` inicializa uma conexão com a porta serial - neste caso, a porta USB que é usada para conectar o Wio Terminal ao seu computador. O parâmetro `9600` é a [taxa de transmissão](https://wikipedia.org/wiki/Symbol_rate) (também conhecida como taxa de símbolo), ou velocidade com que os dados serão enviados pela porta serial em bits por segundo. Essa configuração significa que 9.600 bits (0s e 1s) de dados são enviados a cada segundo. Em seguida, ele espera que a porta serial esteja pronta.
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A função `loop` envia a linha `Hello World!` para a porta serial, então os caracteres de `Hello World!` junto com um caractere de nova linha. Em seguida, ele dorme por 5.000 milissegundos ou 5 segundos. Depois que o `loop` termina, ele é executado novamente, e novamente, e assim por diante, o tempo todo em que o microcontrolador permanece ligado.
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1. Construa e carregue o código para o Wio Terminal
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1. Abra a paleta de comando do VS Code
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1. Digite `PlatformIO Upload` para pesquisar a opção de upload e selecione *PlatformIO: Upload*
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PlatformIO construirá automaticamente o código, se necessário, antes de fazer o upload.
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1. O código será compilado e enviado para o Wio Terminal
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> 💁 Se você estiver usando o macOS, será exibida uma notificação sobre um *DISCO NÃO EJETADO CORRETAMENTE*. Isso ocorre porque o Wio Terminal é montado como uma unidade como parte do processo de flashing e é desconectado quando o código compilado é gravado no dispositivo. Você pode ignorar esta notificação.
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⚠️ Se você receber erros sobre a porta de upload não estar disponível, primeiro certifique-se de ter o Wio Terminal conectado ao seu computador e ligado usando o botão no lado esquerdo da tela. A luz verde na parte inferior deve estar acesa. Se você ainda receber o erro, puxe o botão liga/desliga para baixo duas vezes em rápida sucessão para forçar o Wio Terminal no modo bootloader e tente fazer o upload novamente.
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PlatformIO tem um monitor serial que pode monitorar os dados enviados pelo cabo USB do Wio Terminal. Isso permite que você monitore os dados enviados pelo comando `Serial.println("Hello World");`.
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1. Abra a paleta de comando do VS Code
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1. Digite `PlatformIO Serial` para pesquisar a opção Serial Monitor e selecione *PlatformIO: Serial Monitor*
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Um novo terminal será aberto e os dados enviados pela porta serial serão transmitidos para este terminal:
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```output
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> Executing task: platformio device monitor <
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem101 9600,8,N,1 ---
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--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Hello World
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Hello World
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```
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`Hello World` será impresso no monitor serial a cada 5 segundos.
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> 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/wio-terminal](../code/wio-terminal).
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😀 Seu programa 'Hello World' foi um sucesso!
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@ -1,266 +0,0 @@
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# Une meilleure immersion dans l'IoT
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> Sketchnote par [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Cliquez sur l'image pour l'agrandir.
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Cette leçon a été dispensée dans le cadre de la [série Hello IoT](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) de [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). La leçon a été dispensée sous forme de deux vidéos - une leçon d'une heure et une heure aux heures de bureau pour approfondir certaines parties de la leçon et répondre aux questions.
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[](https://youtu.be/t0SySWw3z9M)
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[](https://youtu.be/tTZYf9EST1E)
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> 🎥 Cliquez sur les images ci-dessus pour regarder les vidéos
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## Quiz préalable
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[Quiz préalable](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/3)
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## Introduction
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Cette leçon approfondit certains des concepts abordés dans la dernière leçon.
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Dans cette leçon, nous couvrirons :
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* [Les composants d'une application IoT](#les-composants-d'une-application-iot)
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* [Approfondissement des microcontrôleurs](#approfondissement-des-microcontrôleurs)
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* [Approfondissement des ordinateurs monocartes](#approfondissement-des-ordinateurs-monocartes)
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## Les composants d'une application IoT
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Les deux composants d'une application IoT sont l' *Internet* et l' *objet* (the thing). Examinons ces deux composants de manière un peu plus détaillée.
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### L'objet (The Thing)
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La partie **Objet** (**Thing** en anglais) de l'IOT (Internet Of Thing) fait référence à un dispositif qui peut interagir avec le monde physique. Ces appareils sont généralement des ordinateurs de petite taille, peu coûteux, fonctionnant à faible vitesse et consommant peu d'énergie - par exemple, de simples microcontrôleurs dotés de kilooctets de RAM (par opposition aux gigaoctets d'un PC) et fonctionnant à seulement quelques centaines de mégahertz (par opposition aux gigahertz d'un PC), mais consommant parfois si peu d'énergie qu'ils peuvent fonctionner pendant des semaines, des mois, voire des années sur des piles.
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Ces dispositifs interagissent avec le monde physique, soit en utilisant des capteurs pour recueillir des données sur leur environnement, soit en contrôlant des sorties ou des actionneurs pour apporter des changements physiques. L'exemple type est celui du thermostat intelligent, un appareil doté d'un capteur de température, d'un moyen de régler la température souhaitée (cadran ou écran tactile) et d'une connexion à un système de chauffage ou de refroidissement qui peut être activé lorsque la température détectée est en dehors de la plage souhaitée. Le capteur de température détecte que la pièce est trop froide et un actionneur met le chauffage en marche.
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Il existe un large éventail d'objets différents qui peuvent agir comme des dispositifs IoT, du matériel dédié qui détecte une seule chose, aux appareils à usage général, même votre smartphone ! Un smartphone peut utiliser des capteurs pour détecter le monde qui l'entoure et des actionneurs pour interagir avec ce monde, par exemple en utilisant un capteur GPS pour détecter votre position et un haut-parleur pour vous donner des instructions de navigation vers une destination.
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✅ Pensez à d'autres systèmes que vous avez autour de vous et qui lisent les données d'un capteur et les utilisent pour prendre des décisions. Un exemple serait le thermostat d'un four. Pouvez-vous en trouver d'autres ?
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### L'Internet
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Le côté **Internet** d'une application IoT (Internet Of Thing) se compose d'applications auxquelles le dispositif IoT peut se connecter pour envoyer et recevoir des données, ainsi que d'autres applications qui peuvent traiter les données du dispositif IoT et aider à prendre des décisions sur les demandes à envoyer aux actionneurs du dispositif IoT.
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Une configuration typique consisterait à avoir une sorte de service cloud auquel le dispositif IoT se connecte, et ce service cloud gèrerait des aspect comme la sécurité, ainsi que la réception et le renvoi de messages au dispositif IoT. Ce service cloud se connecte ensuite à d'autres applications qui peuvent traiter ou stocker les données des capteurs, ou utiliser ces données avec celles d'autres systèmes pour prendre des décisions.
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Par ailleurs, les appareils ne se connectent pas toujours directement à l'internet via des connexions WiFi ou filaires. Certains appareils utilisent un réseau maillé pour communiquer entre eux par le biais de technologies telles que le Bluetooth, en se connectant via un hub qui dispose d'une connexion Internet.
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Dans l'exemple d'un thermostat intelligent, le thermostat se connecterait via le WiFi domestique à un service en nuage s'éxecutant dans le cloud. Il enverrait les données de température à ce service en nuage, et de là, elles seraient écrites dans une sorte de base de données permettant au propriétaire de vérifier les températures actuelles et passées à l'aide d'une application téléphonique. Un autre service cloud saura quelle température le propriétaire souhaite et enverra des messages à l'appareil IoT via le service cloud pour demander au système de chauffage de s'allumer ou de s'éteindre.
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Une version encore plus intelligente pourrait utiliser l'IA dans le cloud avec des données provenant d'autres capteurs connectés à d'autres appareils IoT, tels que des capteurs d'occupation qui détectent quelles pièces sont utilisées, ainsi que des données telles que la météo et même votre calendrier, pour prendre des décisions sur la façon de régler la température de manière intelligente. Par exemple, il pourrait éteindre votre chauffage s'il lit dans votre calendrier que vous êtes en vacances, ou éteindre le chauffage pièce par pièce en fonction des pièces que vous utilisez, apprenant des données pour être de plus en plus précis au fil du temps.
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✅ Quelles autres données pourraient contribuer à rendre un thermostat connecté à Internet plus intelligent ?
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### IoT on the Edge
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Bien que le "I" dans IoT soit l'abréviation d'Internet, ces dispositifs n'ont pas besoin de se connecter à l'Internet. Dans certains cas, les appareils peuvent se connecter à des appareils 'périphériques', c'est-à-dire des appareils représentant des passerelles qui fonctionnent sur votre réseau local, ce qui signifie que vous pouvez traiter des données sans passer par l'Internet. Cela peut être plus rapide lorsque vous avez beaucoup de données ou une connexion Internet lente, cela vous permet de fonctionner hors ligne lorsque la connectivité Internet n'est pas possible, comme sur un navire ou dans une zone sinistrée pour répondre à une crise humanitaire, et cela vous permet de garder les données privées. Certains appareils contiendront un code de traitement créé à l'aide d'outils en nuage et l'exécuteront localement pour recueillir des données et y répondre sans utiliser de connexion Internet pour prendre une décision.
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Il s'agit par exemple d'un appareil domestique intelligent tel que le HomePod d'Apple, l'Alexa d'Amazon ou le Google Home, qui écoutera votre voix à l'aide de modèles d'IA formés dans le nuage, mais exécutés localement sur l'appareil. Ces appareils 's'activent' lorsqu'un certain mot ou une certaine phrase est prononcé(e) et n'envoient qu'après celà votre voix sur Internet pour la traiter. L'appareil cessera d'envoyer la parole à un moment approprié, par exemple lorsqu'il détectera une pause dans votre discours. Tout ce que vous dites avant de réveiller l'appareil avec le mot de réveil, et tout ce que vous dites après que l'appareil a cessé d'écouter, ne sera pas envoyé via internet au fournisseur de l'appareil, et sera donc privé.
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✅ Pensez à d'autres scénarios dans lesquels la confidentialité est importante, de sorte que le traitement des données serait mieux fait à la périphérie plutôt que dans le cloud. À titre d'indication - pensez aux appareils IoT dotés de caméras ou d'autres dispositifs d'imagerie.
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### La sécurité dans l'IoT
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Avec toute connexion Internet, la sécurité est une considération importante. Une vieille plaisanterie dit que 'le S de IoT signifie sécurité' - il n'y a pas de 'S' dans IoT, ce qui implique qu'il n'est pas sécurisé.
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Les appareils IoT se connectent à un service cloud et sont donc aussi sécuriés que ce dernier. Si votre service cloud permet à n'importe quel appareil de se connecter, des données malveillantes peuvent être envoyées ou des attaques virales peuvent avoir lieu. Cela peut avoir des conséquences très concrètes dans la mesure où les dispositifs IoT interagissent et contrôlent d'autres dispositifs. Par exemple, le [ver Stuxnet](https://wikipedia.org/wiki/Stuxnet) a manipulé les valves des centrifugeuses pour les endommager. Des pirates ont également profité d'une [sécurité insuffisante pour accéder à des moniteurs pour bébé](https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2018/06/05/617196788/s-c-mom-says-baby-monitor-was-hacked-experts-say-many-devices-are-vulnerable) et à d'autres dispositifs de surveillance domestique.
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> 💁 Parfois, les appareils IoT et les périphériques fonctionnent sur un réseau complètement isolé d'Internet afin de préserver la confidentialité et la sécurité des données. C'est ce qu'on appelle l'[air-gapping](https://wikipedia.org/wiki/Air_gap_(networking)).
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## Approfondissement des microcontrôleurs
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Dans la dernière leçon, nous avons présenté les microcontrôleurs. Nous allons maintenant approfondir cette technologie.
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### Le processeur (CPU)
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Le processeur est le 'cerveau' du microcontrôleur. C'est le processeur qui exécute votre code et qui peut envoyer et recevoir des données de n'importe quel appareil connecté. Les CPU peuvent contenir un ou plusieurs noyaux - essentiellement un ou plusieurs CPU qui peuvent travailler ensemble pour exécuter votre code.
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Les processeurs s'appuient sur une horloge qui ticote plusieurs millions ou milliards de fois par seconde. Chaque tic, ou cycle, synchronise les actions que l'unité centrale peut entreprendre. À chaque tic, l'unité centrale peut exécuter une instruction d'un programme, par exemple pour récupérer des données d'un périphérique externe ou effectuer un calcul mathématique. Ce cycle régulier permet de terminer toutes les actions avant de traiter l'instruction suivante.
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Plus le cycle d'horloge est rapide, plus le nombre d'instructions pouvant être traitées chaque seconde est important, et donc plus le CPU est rapide. Les vitesses des processeurs sont mesurées en [Hertz (Hz)](https://wikipedia.org/wiki/Hertz), une unité standard où 1 Hz signifie un cycle ou un tic d'horloge par seconde.
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> 🎓 Les vitesses des processeurs sont souvent indiquées en MHz ou en GHz. 1MHz correspond à 1 million de Hz, 1GHz à 1 milliard de Hz.
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> 💁 Les CPU exécutent des programmes en utilisant le [cycle de récupération-décodage-exécution](https://wikipedia.org/wiki/Instruction_cycle). Pour chaque tic d'horloge, le CPU va chercher l'instruction suivante dans la mémoire, la décode, puis l'exécute, par exemple en utilisant une unité arithmétique et logique (UAL) pour additionner 2 nombres. Certaines exécutions prennent plusieurs ticks pour être exécutées, le cycle suivant sera donc exécuté au prochain tick après la fin de l'instruction.
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Les microcontrôleurs ont des vitesses d'horloge beaucoup plus faibles que les ordinateurs de bureau ou portables, ou même que la plupart des smartphones. Le terminal Wio, par exemple, possède un processeur qui fonctionne à 120 MHz, soit 120 000 000 de cycles par seconde.
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✅ Un PC ou un Mac moyen possède une unité centrale avec plusieurs cœurs fonctionnant à plusieurs GigaHertz, ce qui signifie que l'horloge tique des milliards de fois par seconde. Recherchez la vitesse d'horloge de votre ordinateur et comparez combien de fois il est plus rapide que le terminal Wio.
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Chaque cycle d'horloge consomme de l'énergie et génère de la chaleur. Plus les tic-tac sont rapides, plus la consommation d'énergie et la production de chaleur sont importantes. Les PC sont équipés de dissipateurs thermiques et de ventilateurs pour évacuer la chaleur, sans quoi ils surchaufferaient et s'arrêteraient en quelques secondes. Les microcontrôleurs n'ont souvent ni l'un ni l'autre, car ils sont beaucoup plus froids et donc beaucoup plus lents. Les PC fonctionnent sur le secteur ou sur de grosses batteries pendant quelques heures, alors que les microcontrôleurs peuvent fonctionner pendant des jours, des mois, voire des années sur de petites batteries. Les microcontrôleurs peuvent également avoir des cœurs qui fonctionnent à des vitesses différentes, passant à des cœurs plus lents et de faible puissance lorsque la demande de l'unité centrale est faible afin de réduire la consommation d'énergie.
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> 💁 Certains PC et Mac adoptent le même mélange de cœurs rapides à haute puissance et de cœurs plus lents à faible puissance, en basculant pour économiser la batterie. Par exemple, la puce M1 des derniers ordinateurs portables d'Apple peut basculer entre 4 cœurs de performance et 4 cœurs d'efficacité pour optimiser la durée de vie de la batterie ou la vitesse en fonction de la tâche exécutée.
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✅ Faites un peu de recherche : Renseignez-vous sur les processeurs sur le site [Wikipedia CPU article](https://wikipedia.org/wiki/Central_processing_unit)
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#### Tâche
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Examinez le terminal Wio.
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Si vous utilisez un terminal Wio pour ces leçons, essayez de trouver l'unité centrale. Consultez la section *Vue d'ensemble du matériel* de la [page produit du terminal Wio](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) pour obtenir une image des composants internes, et essayez de trouver l'unité centrale à travers la fenêtre en plastique transparent située à l'arrière.
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### Mémoire
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Les microcontrôleurs disposent généralement de deux types de mémoire : la mémoire de programme et la mémoire vive (RAM).
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La mémoire de programme est non volatile, ce qui signifie que tout ce qui y est écrit est conservé lorsque l'appareil n'est pas alimenté. C'est la mémoire qui stocke votre code de programme.
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La RAM est la mémoire utilisée par le programme pour s'exécuter, contenant les variables allouées par votre programme et les données recueillies auprès des périphériques. La RAM est volatile, lorsque l'alimentation est coupée, son contenu est perdu, ce qui a pour effet de réinitialiser votre programme.
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> 🎓 La mémoire de programme stocke votre code et se conserve lorsqu'il n'y a pas d'alimentation.
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> 🎓 La mémoire vive est utilisée pour exécuter votre programme et est réinitialisée lorsqu'il n'y a pas d'alimentation.
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Comme pour l'unité centrale, la mémoire d'un microcontrôleur est plusieurs fois plus petite que celle d'un PC ou d'un Mac. Un PC typique peut avoir 8 gigaoctets (Go) de RAM, ou 8 000 000 000 d'octets, chaque octet étant suffisant pour stocker une seule lettre ou un nombre de 0 à 255. Un microcontrôleur n'aurait que des kilo-octets (Ko) de RAM, un kilo-octet étant égal à 1 000 octets. Le terminal Wio mentionné ci-dessus possède 192 Ko de RAM, soit 192 000 octets - plus de 40 000 fois moins qu'un PC moyen!
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Le diagramme ci-dessous montre la différence de taille relative entre 192KB et 8GB - le petit point au centre représente 192KB.
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! [Une comparaison entre 192KB et 8GB - plus de 40 000 fois plus grand](../../../../images/ram-comparison.png)
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Le stockage des programmes est également plus petit que dans un PC. Un PC typique peut avoir un disque dur de 500 Go pour le stockage des programmes, alors qu'un microcontrôleur peut n'avoir que des kilo-octets ou peut-être quelques méga-octets (Mo) de stockage (1 Mo correspond à 1 000 Ko, ou 1 000 000 d'octets). Le terminal Wio dispose de 4 Mo de mémoire de programme.
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✅ Faites une petite recherche : De quelle quantité de mémoire vive et de stockage dispose l'ordinateur que vous utilisez pour lire ces lignes? Comment cela se compare-t-il à un microcontrôleur?
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### Les entrée / Les sortie (Input/Output)
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Les microcontrôleurs ont besoin de connexions d'entrée et de sortie (E/S) pour lire les données des capteurs et envoyer des signaux de commande aux actionneurs. Ils contiennent généralement un certain nombre de broches d'entrée/sortie à usage général ('general-purpose input/output' ou GPIO en anglais). Ces broches peuvent être configurées par logiciel pour être des entrées (c'est-à-dire qu'elles reçoivent un signal) ou des sorties (elles envoient un signal).
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🧠⬅️ Les broches d'entrée sont utilisées pour lire les valeurs des capteurs.
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🧠➡️ Les broches de sortie envoient des instructions aux actionneurs.
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Vous en apprendrez plus à ce sujet dans une prochaine leçon.
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#### Tâche
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Examinez le terminal Wio.
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Si vous utilisez un terminal Wio pour ces leçons, trouvez les broches GPIO. Trouvez la section *Pinout diagram* de la [page produit du terminal Wio](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) pour savoir à quoi correspondent les broches. Le terminal Wio est livré avec un autocollant que vous pouvez apposer à l'arrière avec les numéros de broches, alors ajoutez-le maintenant si vous ne l'avez pas encore fait.
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### Taille physique
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Les microcontrôleurs sont généralement de petite taille, le plus petit étant un [Freescale Kinetis KL03 MCU est assez petit pour tenir dans la cavité d'une balle de golf](https://www.edn.com/tiny-arm-cortex-m0-based-mcu-shrinks-package/). L'unité centrale d'un PC peut mesurer 40 mm x 40 mm, sans compter les dissipateurs thermiques et les ventilateurs nécessaires pour que l'unité centrale puisse fonctionner pendant plus de quelques secondes sans surchauffe, ce qui est nettement plus grand qu'un microcontrôleur complet. Le kit de développement du terminal Wio, qui comprend un microcontrôleur, un boîtier, un écran et une série de connexions et de composants, n'est pas beaucoup plus grand qu'un processeur Intel i9 nu, et beaucoup plus petit qu'un processeur avec un dissipateur thermique et un ventilateur!
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| Appareil | Taille |
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| Freescale Kinetis KL03 | 1.6mm x 2mm x 1mm |
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| Terminal Wio | 72mm x 57mm x 12mm |
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| Processeur Intel i9, dissipateur de chaleur et ventilateur | 136mm x 145mm x 103mm |
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### Frameworks et systèmes d'exploitation
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En raison de leur faible vitesse et de la taille de leur mémoire, les microcontrôleurs n'utilisent pas de système d'exploitation (OS) au sens bureautique du terme. Le système d'exploitation qui fait fonctionner votre ordinateur (Windows, Linux ou macOS) a besoin de beaucoup de mémoire et de puissance de traitement pour exécuter des tâches qui sont totalement inutiles pour un microcontrôleur. N'oubliez pas que les microcontrôleurs sont généralement programmés pour exécuter une ou plusieurs tâches très spécifiques, contrairement à un ordinateur à usage général comme un PC ou un Mac qui doit prendre en charge une interface utilisateur, lire de la musique ou des films, fournir des outils pour écrire des documents ou du code, jouer à des jeux ou naviguer sur l'internet.
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Pour programmer un microcontrôleur sans système d'exploitation, vous avez besoin d'un outil qui vous permette de construire votre code de manière à ce que le microcontrôleur puisse fonctionner, en utilisant des API qui peuvent communiquer avec tous les périphériques. Chaque microcontrôleur étant différent, les fabricants prennent normalement en charge des frameworks standards qui vous permettent de suivre une 'recette' standard pour créer votre code et le faire fonctionner sur n'importe quel microcontrôleur qui prend en charge ce framework.
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Vous pouvez programmer les microcontrôleurs à l'aide d'un système d'exploitation - souvent appelé système d'exploitation en temps réel ('real-time operating system' ou RTOS en anglais), car il est conçu pour gérer l'envoi de données vers et depuis des périphériques en temps réel. Ces systèmes d'exploitation sont très légers et offrent des fonctionnalités telles que :
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* Le multithreading, qui permet à votre code d'exécuter plus d'un bloc de code en même temps, soit sur plusieurs cœurs, soit en se relayant sur un cœur.
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* la mise en réseau, qui permet de communiquer en toute sécurité sur l'internet
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* des composants d'interface utilisateur graphique (GUI) pour construire des interfaces utilisateur (UI) sur des appareils dotés d'écrans.
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✅ Renseignez-vous sur les différents RTOS : [Azure RTOS](https://azure.microsoft.com/services/rtos/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), [FreeRTOS](https://www.freertos.org), [Zephyr](https://www.zephyrproject.org)
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#### Arduino
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[Arduino](https://www.arduino.cc) est probablement le microcontrôleur le plus populaire, en particulier parmi les étudiants, les amateurs et les créateurs. Arduino est une plateforme électronique open source combinant logiciel et matériel. Vous pouvez acheter des cartes compatibles Arduino auprès d'Arduino ou d'autres fabricants, puis coder à l'aide de la structure Arduino.
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Les cartes Arduino sont codées en C ou en C++. L'utilisation de C/C++ permet de compiler un code très petit et de l'exécuter rapidement, ce qui est nécessaire sur un dispositif contraignant tel qu'un microcontrôleur. Le cœur d'une application Arduino est appelé sketch et est un code C/C++ avec 2 fonctions - `setup` et `loop`. Lorsque la carte démarre, le code du framework Arduino exécute la fonction `setup` une fois, puis il exécute la fonction `loop` encore et encore, l'exécutant continuellement jusqu'à ce que l'alimentation soit coupée.
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Vous écrirez votre code d'installation dans la fonction `setup`, comme la connexion aux services WiFi et cloud ou l'initialisation des broches pour l'entrée et la sortie. Votre code de boucle contiendrait alors le code de traitement, comme la lecture d'un capteur et l'envoi de la valeur au nuage. Vous devez normalement inclure un délai dans chaque boucle, par exemple, si vous voulez que les données du capteur soient envoyées toutes les 10 secondes, vous devez ajouter un délai de 10 secondes à la fin de la boucle pour que le microcontrôleur puisse dormir, économisant ainsi de l'énergie, puis exécuter la boucle à nouveau lorsque cela est nécessaire 10 secondes plus tard.
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✅ Cette architecture de programme est connue sous le nom de *boucle d'événements* ou *boucle de messages*. De nombreuses applications l'utilisent en arrière plan et c'est la norme pour la plupart des applications de bureau qui fonctionnent sur des systèmes d'exploitation comme Windows, macOS ou Linux. La `boucle` ('loop') écoute les messages provenant des composants de l'interface utilisateur tels que les boutons, ou des périphériques tels que le clavier, et y répond. Pour en savoir plus, consultez cet [article sur la boucle d'événements](https://wikipedia.org/wiki/Event_loop).
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Arduino fournit des bibliothèques standard pour interagir avec les microcontrôleurs et les broches d'I/O (Entrée/Sorties), avec différentes implémentations en arrière plan pour fonctionner sur différents microcontrôleurs. Par exemple, la [fonction `delay`](https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/time/delay/) met le programme en pause pendant une période donnée, la [fonction `digitalRead`](https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/digital-io/digitalread/) lit une valeur `HIGH` ou `LOW` sur la broche donnée, quelle que soit la carte sur laquelle le code est exécuté. Ces bibliothèques standard signifient que le code Arduino écrit pour une carte peut être recompilé pour n'importe quelle autre carte Arduino et fonctionnera, en supposant que les broches sont les mêmes et que les cartes supportent les mêmes fonctionnalités.
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Il existe un vaste écosystème de bibliothèques Arduino tierces qui vous permettent d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires à vos projets Arduino, telles que l'utilisation de capteurs et d'actionneurs ou la connexion à des services cloud IoT.
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##### Tâche
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Étudiez le terminal Wio.
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Si vous utilisez un terminal Wio pour ces leçons, relisez le code que vous avez écrit dans la dernière leçon. Trouvez les fonctions `setup` et `loop`. Surveillez la sortie série pour voir si la fonction loop est appelée de façon répétée. Essayez d'ajouter du code à la fonction `setup` pour écrire sur le port série et observez que ce code n'est appelé qu'une seule fois à chaque redémarrage. Essayez de redémarrer votre appareil avec l'interrupteur d'alimentation sur le côté pour montrer que ce code est appelé à chaque redémarrage de l'appareil.
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## Approfondissement des ordinateurs monocartes
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Dans la dernière leçon, nous avons présenté les ordinateurs monocartes. Nous allons maintenant les étudier plus en détail.
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### Raspberry Pi
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La [Raspberry Pi Foundation](https://www.raspberrypi.org) est une organisation caritative britannique fondée en 2009 pour promouvoir l'étude de l'informatique, en particulier dans les écoles. Dans le cadre de cette mission, elle a développé un ordinateur monocarte, appelé Raspberry Pi. Les Raspberry Pis sont actuellement disponibles en trois variantes : une version pleine grandeur, le Pi Zero, plus petit, et un module de calcul qui peut être intégré dans votre appareil IoT final.
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La dernière itération du Raspberry Pi grandeur nature est le Raspberry Pi 4B. Il dispose d'un processeur quadricœur (4 cœurs) cadencé à 1,5 GHz, de 2, 4 ou 8 Go de RAM, d'un réseau Ethernet gigabit, du WiFi, de 2 ports HDMI supportant les écrans 4k, d'un port de sortie audio et vidéo composite, de ports USB (2 USB 2.0, 2 USB 3.0), de 40 broches GPIO, d'un connecteur pour un module caméra Raspberry Pi, et d'un emplacement pour carte SD. Le tout sur une carte de 88 mm x 58 mm x 19,5 mm, alimentée par une alimentation USB-C de 3A. Ces cartes sont proposées à partir de 35 dollars, bien moins chères qu'un PC ou un Mac.
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> 💁 Il existe également un ordinateur tout-en-un Pi400 avec un Pi4 intégré dans un clavier.
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Le Pi Zero est beaucoup plus petit et moins puissant. Il dispose d'un processeur à cœur unique de 1 GHz, de 512 Mo de RAM, du WiFi (dans le modèle Zero W), d'un port HDMI unique, d'un port micro-USB, de 40 broches GPIO, d'un connecteur pour un module caméra Raspberry Pi et d'un emplacement pour carte SD. Il mesure 65 mm x 30 mm x 5 mm et consomme très peu d'énergie. Le Zero coûte 5 dollars, la version W avec WiFi 10 dollars.
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> 🎓 Les processeurs de ces deux appareils sont des processeurs ARM, par opposition aux processeurs Intel/AMD x86 ou x64 que l'on trouve dans la plupart des PC et des Mac. Ces processeurs sont similaires à ceux que l'on trouve dans certains microcontrôleurs, ainsi que dans presque tous les téléphones portables, la Surface X de Microsoft et les nouveaux Mac d'Apple basés sur le silicium.
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Toutes les variantes du Raspberry Pi utilisent une version de Debian Linux appelée Raspberry Pi OS. Cette version est disponible en version allégée sans bureau, ce qui est parfait pour les projets 'headless' où vous n'avez pas besoin d'écran, ou en version complète avec un environnement de bureau complet, avec un navigateur web, des applications de bureau, des outils de codage et des jeux. Le système d'exploitation étant une version de Debian Linux, vous pouvez installer n'importe quelle application ou outil fonctionnant sous Debian et conçu pour le processeur ARM du Pi.
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#### Tâche
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Étudiez le Raspberry Pi.
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Si vous utilisez un Raspberry Pi pour ces leçons, renseignez-vous sur les différents composants matériels de la carte.
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* Vous pouvez trouver des détails sur les processeurs utilisés sur la [page de documentation sur le matériel du Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.org/documentation/hardware/raspberrypi/). Renseignez-vous sur le processeur utilisé dans le Pi que vous utilisez.
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* Localisez les broches GPIO. Pour en savoir plus, consultez la [documentation GPIO du Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.org/documentation/hardware/raspberrypi/gpio/README.md). Utilisez le [Guide d'utilisation des broches GPIO](https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/gpio/README.md) pour identifier les différentes broches de votre Pi.
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### Programmation d'ordinateurs monocartes
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Les ordinateurs monocartes sont des ordinateurs à part entière, dotés d'un système d'exploitation complet. Cela signifie qu'il existe un large éventail de langages de programmation, de cadres et d'outils que vous pouvez utiliser pour les coder, contrairement aux microcontrôleurs qui dépendent de la prise en charge de la carte dans des cadres tels qu'Arduino. La plupart des langages de programmation disposent de bibliothèques qui peuvent accéder aux broches GPIO pour envoyer et recevoir des données de capteurs et d'actionneurs.
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✅ Quels sont les langages de programmation qui vous sont familiers? Sont-ils pris en charge par Linux?
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Le langage de programmation le plus courant pour créer des applications IoT sur un Raspberry Pi est Python. Il existe un vaste écosystème de matériel conçu pour le Pi, et presque tous incluent le code nécessaire à leur utilisation sous forme de bibliothèques Python. Certains de ces écosystèmes sont basés sur des `chapeaux` (ou `hat` en anglais), ainsi appelés parce qu'ils se placent sur le Pi comme un chapeau et se connectent aux 40 broches GPIO à l'aide d'une grande prise. Ces chapeaux offrent des fonctionnalités supplémentaires, telles que des écrans, des capteurs, des voitures télécommandées ou des adaptateurs permettant de brancher des capteurs à l'aide de câbles standardisés.
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### Utilisation d'ordinateurs monocartes dans les déploiements professionnels de l'IoT
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Les ordinateurs monocartes sont utilisés pour les déploiements IoT professionnels, et pas seulement comme kits de développement. Ils peuvent constituer un moyen puissant de contrôler le matériel et d'exécuter des tâches complexes telles que l'exécution de modèles d'apprentissage automatique. Par exemple, il existe un [module de calcul Raspberry Pi 4 ](https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-compute-module-4/) qui offre toute la puissance d'un Raspberry Pi 4, mais dans un format compact et moins cher, sans la plupart des ports, conçu pour être installé dans du matériel personnalisé.
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## 🚀 Défi
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Le défi de la dernière leçon consistait à dresser une liste du plus grand nombre possible d'appareils IoT présents chez vous, à l'école ou sur votre lieu de travail. Pour chaque appareil de cette liste, pensez-vous qu'ils sont construits autour de microcontrôleurs ou d'ordinateurs monocartes, ou même d'un mélange des deux ?
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## Quiz de validation des connaissances
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[Quiz de validation des connaissances](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/4)
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## Révision et auto-apprentissage
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* Lire le [Guide de démarrage Arduino](https://www.arduino.cc/en/Guide/Introduction) pour en savoir plus sur la plateforme Arduino.
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* Lire [l'introduction au Raspberry Pi 4](https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/) pour en savoir plus sur les Raspberry Pis.
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* Apprenez-en plus sur certains concepts et acronymes dans l'article [What the FAQ are CPUs, MPUs, MCUs, and GPUs article in the Electrical Engineering Journal](https://www.eejournal.com/article/what-the-faq-are-cpus-mpus-mcus-and-gpus/).
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✅ Utilisez ces guides, ainsi que les coûts indiqués en suivant les liens dans le [guide du matériel](../../../../hardware.md) pour décider de la plate-forme matérielle que vous souhaitez utiliser, ou si vous préférez utiliser un dispositif virtuel.
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## Affectation
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[Comparez les microcontrôleurs et les ordinateurs monocartes](assignment.fr.md)
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@ -1,266 +0,0 @@
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# IoT में गहराई से अध्ययन करें
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> स्केचनोट [नित्य नरसिम्हन](https://github.com/nitya) द्वारा बनाया गया है। एक बड़े संस्करण के लिए छवि पर क्लिक करें।
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यह पाठ [Hello IoT series](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) के हिस्से के रूप में [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=अकादमिक-17441-jabenn) से पढ़ाया गया था। पाठ को 2 वीडियो में पढ़ाया गया था - 1 घंटे का पाठ, और 1 घंटे का कार्यालय समय जिसमे पाठ के कुछ हिस्सों में गहराई से अध्ययन करते हैं और सवालों के जवाब देते हैं।
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[](https://youtu.be/t0SySWw3z9M)
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[](https://youtu.be/tTZYf9EST1E)
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> वीडियो देखने के लिए ऊपर की छवियों पर क्लिक करें
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## पूर्व व्याख्यान प्रश्नोत्तरी
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[व्याख्यान पूर्व प्रश्नोत्तरी](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/3)
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## परिचय
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यह पाठ पिछले पाठ में शामिल कुछ अवधारणाओं में गहराई से अध्ययन करता है।
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इस पाठ में हम कवर करेंगे:
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* [एक IoT एप्लिकेशन के अंश](#एक-IoT-एप्लिकेशन-के-अंश)
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* [माइक्रोकंट्रोलर्स में गहराई से अध्ययन करें](#माइक्रोकंट्रोलर-में-गहराई-से-अध्ययन-करें)
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* [सिंगल-बोर्ड कंप्यूटरों में गहराई से अध्ययन करें](#सिंगल-बोर्ड-कंप्यूटर-में-गहराई-से-अध्ययन-करें)
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## एक IoT एप्लिकेशन के अंश
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IoT एप्लिकेशन के दो घटक हैं *इंटरनेट* और *थिंग*। आइए इन दो अंशों को थोड़ा और विस्तार से देखें।
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### थिंग
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IoT का **थिंग** भाग एक ऐसे उपकरण को संदर्भित करता है जो भौतिक दुनिया के साथ इंटरैक्ट कर सकता है। ये उपकरण आमतौर पर छोटे, कम कीमत वाले कंप्यूटर होते हैं, जो कम गति पर चलते हैं और कम शक्ति का उपयोग करते हैं - उदाहरण के लिए, किलोबाइट रैम के साथ साधारण माइक्रोकंट्रोलर (पीसी में गीगाबाइट के विपरीत) केवल कुछ सौ मेगाहर्ट्ज़ पर चल रहे हैं (पीसी में गीगाहर्ट्ज़ के विपरीत), लेकिन कभी-कभी इतनी कम बिजली की खपत करते हुए कि वे बैटरी पर हफ्तों, महीनों या वर्षों तक चल सकते हैं।
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ये उपकरण भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करते हैं, या तो सेंसर का उपयोग करके अपने आसपास से डेटा इकट्ठा करते हैं या भौतिक परिवर्तन करने के लिए आउटपुट या एक्चुएटर्स को नियंत्रित करते हैं। इसका विशिष्ट उदाहरण एक स्मार्ट थर्मोस्टेट है - एक उपकरण जिसमें एक तापमान सेंसर होता है, एक वांछित तापमान जैसे डायल या टचस्क्रीन सेट करने का साधन, और एक हीटिंग या कूलिंग सिस्टम से एक कनेक्शन जिसे तापमान का पता चलने पर चालू किया जा सकता है वांछित सीमा से बाहर है। तापमान संवेदक यह पता लगाता है कि कमरा बहुत ठंडा है और एक एक्चुएटर हीटिंग को चालू कर देता है।
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विभिन्न चीजों की एक विशाल श्रृंखला है जो IoT उपकरणों के रूप में कार्य कर सकती है, समर्पित हार्डवेयर से जो एक चीज को समझती है, सामान्य प्रयोजन के उपकरणों तक, यहां तक कि आपका स्मार्टफोन भी! एक स्मार्टफोन अपने आसपास की दुनिया का पता लगाने के लिए सेंसर का उपयोग कर सकता है, और दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए एक्ट्यूएटर्स का उपयोग कर सकता है - उदाहरण के लिए आपके स्थान का पता लगाने के लिए एक जीपीएस सेंसर का उपयोग करना और एक स्पीकर का उपयोग करके आपको गंतव्य पर नेविगेशन निर्देश देना।
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✅अपने आस-पास मौजूद अन्य प्रणालियों के बारे में सोचें जो सेंसर से डेटा पढ़ती हैं और निर्णय लेने के लिए इसका उपयोग करती हैं। एक उदाहरण ओवन पर थर्मोस्टैट होगा। क्या आप और खोज सकते हैं?
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### इंटरनेट
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IoT एप्लिकेशन के **इंटरनेट** पक्ष में ऐसे एप्लिकेशन होते हैं जिन्हें IoT डिवाइस डेटा भेजने और प्राप्त करने के लिए कनेक्ट कर सकता है, साथ ही अन्य एप्लिकेशन जो IoT डिवाइस से डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं और IoT डिवाइस एक्ट्यूएटर्स को कौन से अनुरोध भेजने के लिए निर्णय लेने में मदद करते हैं।
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एक विशिष्ट सेटअप में किसी प्रकार की क्लाउड सेवा होगी जिससे IoT डिवाइस कनेक्ट होता है, और यह क्लाउड सेवा सुरक्षा जैसी चीज़ों को संभालती है, साथ ही IoT डिवाइस से संदेश प्राप्त करती है, और डिवाइस पर संदेश वापस भेजती है। यह क्लाउड सेवा तब अन्य अनुप्रयोगों से कनेक्ट होगी जो सेंसर डेटा को संसाधित या संग्रहीत कर सकते हैं, या निर्णय लेने के लिए अन्य सिस्टम के डेटा के साथ सेंसर डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
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डिवाइस हमेशा वाई-फ़ाई या वायर्ड कनेक्शन के माध्यम से सीधे इंटरनेट से कनेक्ट नहीं होते हैं। कुछ डिवाइस ब्लूटूथ जैसी तकनीकों पर एक-दूसरे से बात करने के लिए जाल नेटवर्किंग का उपयोग करते हैं, एक हब डिवाइस के माध्यम से जुड़ते हैं जिसमें इंटरनेट कनेक्शन होता है।
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एक स्मार्ट थर्मोस्टेट के उदाहरण के साथ, थर्मोस्टैट होम वाईफाई का उपयोग करके क्लाउड में चल रही क्लाउड सेवा से जुड़ जाएगा। यह इस क्लाउड सेवा को तापमान डेटा भेजेगा, और वहां से इसे किसी प्रकार के डेटाबेस में लिखा जाएगा जिससे मकान मालिक फोन ऐप का उपयोग करके वर्तमान और पिछले तापमान की जांच कर सके। क्लाउड में एक अन्य सेवा को पता होगा कि मकान मालिक को कौन सा तापमान चाहिए, और हीटिंग सिस्टम को चालू या बंद करने के लिए कहने के लिए क्लाउड सेवा के माध्यम से IoT डिवाइस पर संदेश वापस भेजें।
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एक और भी स्मार्ट संस्करण क्लाउड में AI का उपयोग अन्य IoT उपकरणों से जुड़े अन्य सेंसर से डेटा के साथ कर सकता है जैसे कि ऑक्यूपेंसी सेंसर जो यह पता लगाते हैं कि कौन से कमरे उपयोग में हैं, साथ ही डेटा जैसे मौसम और यहां तक कि आपका कैलेंडर, इस पर निर्णय लेने के लिए कि कैसे तापमान को स्मार्ट तरीके से सेट करें। उदाहरण के लिए, यदि यह आपके कैलेंडर से पढ़ता है कि आप छुट्टी पर हैं, तो यह आपके हीटिंग को बंद कर सकता है, या आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कमरों के आधार पर कमरे-दर-कमरे के आधार पर हीटिंग को बंद कर सकता है, डेटा से अधिक से अधिक सटीक होना सीखता है अधिक समय तक।
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✅कौन सा अन्य डेटा इंटरनेट से जुड़े थर्मोस्टेट को स्मार्ट बनाने में मदद कर सकता है?
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### किनारे पर IoT
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हालाँकि IoT में I का अर्थ इंटरनेट है, इन उपकरणों को इंटरनेट से कनेक्ट करने की आवश्यकता नहीं है। कुछ मामलों में, डिवाइस 'एज' डिवाइस से कनेक्ट हो सकते हैं - गेटवे डिवाइस जो आपके स्थानीय नेटवर्क पर चलते हैं, जिसका अर्थ है कि आप इंटरनेट पर कॉल किए बिना डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं। यह तब तेज हो सकता है जब आपके पास बहुत अधिक डेटा या धीमा इंटरनेट कनेक्शन हो, यह आपको ऑफ़लाइन चलाने की अनुमति देता है जहां इंटरनेट कनेक्टिविटी संभव नहीं है जैसे कि जहाज पर या आपदा क्षेत्र में मानवीय संकट का जवाब देते समय, और आपको डेटा को निजी रखें। कुछ उपकरणों में क्लाउड टूल्स का उपयोग करके बनाए गए प्रोसेसिंग कोड होंगे और निर्णय लेने के लिए इंटरनेट कनेक्शन का उपयोग किए बिना डेटा एकत्र करने और प्रतिक्रिया देने के लिए इसे स्थानीय रूप से चलाएंगे।
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इसका एक उदाहरण ऐप्पल होमपॉड, अमेज़ॅन एलेक्सा, या Google होम जैसे स्मार्ट होम डिवाइस हैं, जो क्लाउड में प्रशिक्षित एआई मॉडल का उपयोग करके आपकी आवाज सुनेंगे, लेकिन डिवाइस पर स्थानीय रूप से चल रहे हैं। जब कोई निश्चित शब्द या वाक्यांश बोला जाता है तो ये उपकरण 'जागृत' होंगे, और उसके बाद ही प्रसंस्करण के लिए इंटरनेट पर अपना भाषण भेजेंगे। डिवाइस उचित बिंदु पर भाषण भेजना बंद कर देगा जैसे कि जब यह आपके भाषण में विराम का पता लगाता है। वेक शब्द के साथ डिवाइस को जगाने से पहले आप जो कुछ भी कहते हैं, और डिवाइस के सुनना बंद करने के बाद आप जो कुछ भी कहते हैं वह इंटरनेट पर डिवाइस प्रदाता को नहीं भेजा जाएगा, और इसलिए निजी होगा।
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✅अन्य परिदृश्यों के बारे में सोचें जहां गोपनीयता महत्वपूर्ण है इसलिए डेटा का प्रसंस्करण क्लाउड के बजाय किनारे पर बेहतर ढंग से किया जाएगा। एक संकेत के रूप में - उन IoT उपकरणों के बारे में सोचें जिनमें कैमरे या अन्य इमेजिंग डिवाइस हैं।
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### आईओटी सुरक्षा
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किसी भी इंटरनेट कनेक्शन के साथ, सुरक्षा एक महत्वपूर्ण विचार है। एक पुराना मजाक है कि 'आईओटी में एस सुरक्षा के लिए खड़ा है' - आईओटी में कोई 'एस' नहीं है, जिसका अर्थ है कि यह सुरक्षित नहीं है।
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IoT डिवाइस क्लाउड सेवा से कनेक्ट होते हैं, और इसलिए केवल उस क्लाउड सेवा की तरह ही सुरक्षित होते हैं - यदि आपकी क्लाउड सेवा किसी डिवाइस को कनेक्ट करने की अनुमति देती है तो दुर्भावनापूर्ण डेटा भेजा जा सकता है, या वायरस के हमले हो सकते हैं। इसके बहुत ही वास्तविक दुनिया के परिणाम हो सकते हैं क्योंकि IoT डिवाइस अन्य उपकरणों को इंटरैक्ट और नियंत्रित करते हैं। उदाहरण के लिए, [स्टक्सनेट वर्म](https://wikipedia.org/wiki/Stuxnet) ने सेंट्रीफ्यूज में वाल्वों को खराब करने के लिए हेरफेर किया। हैकर्स ने [बेबी मॉनिटर तक पहुंचने के लिए खराब सुरक्षा](https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2018/06/05/617196788/s-c-mom-says-baby-monitor-was-hacked-experts-say-many-devices-are-vulnerable) का भी फायदा उठाया है और अन्य घरेलू निगरानी उपकरण।
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> 💁कभी-कभी IoT डिवाइस और एज डिवाइस डेटा को निजी और सुरक्षित रखने के लिए इंटरनेट से पूरी तरह से अलग नेटवर्क पर चलते हैं। इसे [एयर-गैपिंग](https://wikipedia.org/wiki/Air_gap_(networking)) के नाम से जाना जाता है।
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## माइक्रोकंट्रोलर में गहराई से अध्ययन करें
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पिछले पाठ में, हमने माइक्रोकंट्रोलर पेश किए थे। आइए अब उनमें गहराई से देखें।
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### सी पी यू
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सीपीयू माइक्रोकंट्रोलर का 'दिमाग' है। यह प्रोसेसर है जो आपके कोड को चलाता है और किसी भी कनेक्टेड डिवाइस से डेटा भेज सकता है और डेटा प्राप्त कर सकता है। सीपीयू में एक या अधिक कोर हो सकते हैं - अनिवार्य रूप से एक या अधिक सीपीयू जो आपके कोड को चलाने के लिए एक साथ काम कर सकते हैं।
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सीपीयू एक सेकंड में कई लाख या अरबों बार टिक करने के लिए एक घड़ी पर भरोसा करते हैं। प्रत्येक टिक, या चक्र, सीपीयू द्वारा की जाने वाली क्रियाओं को सिंक्रनाइज़ करता है। प्रत्येक टिक के साथ, सीपीयू एक प्रोग्राम से एक निर्देश निष्पादित कर सकता है, जैसे बाहरी डिवाइस से डेटा पुनर्प्राप्त करना या गणितीय गणना करना। यह नियमित चक्र अगले निर्देश के संसाधित होने से पहले सभी कार्यों को पूरा करने की अनुमति देता है।
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घड़ी का चक्र जितना तेज़ होता है, उतने ही अधिक निर्देश जो प्रत्येक सेकंड में संसाधित किए जा सकते हैं, और इसलिए सीपीयू जितना तेज़ होता है। CPU की गति [Hertz (Hz)](https://wikipedia.org/wiki/Hertz) में मापी जाती है, एक मानक इकाई जहां 1 Hz का अर्थ है प्रति सेकंड एक चक्र या घड़ी का टिक।
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> 🎓CPU की गति अक्सर MHz या GHz में दी जाती है। 1MHz 1 मिलियन हर्ट्ज है, 1GHz 1 बिलियन हर्ट्ज है।
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> 💁 CPU [fetch-decode-execute cycle](https://wikipedia.org/wiki/Instruction_cycle) का उपयोग करके प्रोग्राम निष्पादित करते हैं। प्रत्येक घड़ी की टिक के लिए, सीपीयू मेमोरी से अगला निर्देश प्राप्त करेगा, इसे डीकोड करेगा, फिर इसे निष्पादित करेगा जैसे कि 2 नंबर जोड़ने के लिए अंकगणितीय तर्क इकाई (एएलयू) का उपयोग करना। कुछ निष्पादन चलाने के लिए कई टिक लगेंगे, इसलिए अगला चक्र निर्देश पूरा होने के बाद अगले टिक पर चलेगा।
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माइक्रोकंट्रोलर की घड़ी की गति डेस्कटॉप या लैपटॉप कंप्यूटर, या यहां तक कि अधिकांश स्मार्टफ़ोन की तुलना में बहुत कम होती है। उदाहरण के लिए वाईओ टर्मिनल में एक सीपीयू है जो 120 मेगाहट्र्ज या 120,000,000 चक्र प्रति सेकेंड पर चलता है।
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✅एक औसत पीसी या मैक में कई गीगाहर्ट्ज़ पर चलने वाले कई कोर के साथ एक सीपीयू होता है, जिसका अर्थ है कि घड़ी एक सेकंड में अरबों बार टिकती है। अपने कंप्यूटर की घड़ी की गति पर शोध करें और तुलना करें कि यह Wio टर्मिनल से कितनी बार तेज है।
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प्रत्येक घड़ी चक्र शक्ति खींचता है और गर्मी उत्पन्न करता है। जितनी तेजी से टिक होते हैं, उतनी ही अधिक बिजली की खपत होती है और अधिक गर्मी उत्पन्न होती है। पीसी में गर्मी को दूर करने के लिए हीट सिंक और पंखे होते हैं, जिसके बिना वे गर्म हो जाते हैं और सेकंड के भीतर बंद हो जाते हैं। माइक्रोकंट्रोलर के पास अक्सर न तो होता है क्योंकि वे अधिक कूलर चलाते हैं और इसलिए बहुत धीमे होते हैं। पीसी की रन ऑफ मेन पावर या बड़ी बैटरी कुछ घंटों के लिए, माइक्रोकंट्रोलर छोटी बैटरी से दिनों, महीनों या वर्षों तक चल सकते हैं। माइक्रोकंट्रोलर में कोर भी हो सकते हैं जो अलग-अलग गति से चलते हैं, जब बिजली की खपत कम करने के लिए सीपीयू की मांग कम होती है, तो धीमी कम पावर कोर पर स्विच किया जाता है।
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> 💁 कुछ पीसी और मैक तेज हाई पावर कोर और धीमी लो पावर कोर के समान मिश्रण को अपना रहे हैं, बैटरी बचाने के लिए स्विच कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, नवीनतम Apple लैपटॉप में M1 चिप चल रहे कार्य के आधार पर बैटरी जीवन या गति को अनुकूलित करने के लिए 4 प्रदर्शन कोर और 4 दक्षता कोर के बीच स्विच कर सकती है।
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✅थोड़ा शोध करें: सीपीयू के बारे में [विकिपीडिया सीपीयू लेख](https://wikipedia.org/wiki/Central_processing_unit) पर पढ़ें।
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#### टास्क
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वाईओ टर्मिनल की जांच करें।
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यदि आप इन पाठों के लिए Wio Terminal का उपयोग कर रहे हैं, तो CPU खोजने का प्रयास करें। इंटर्नल की तस्वीर के लिए [Wio Terminal उत्पाद पृष्ठ](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) का *हार्डवेयर ओव्हरव्यू* अनुभाग ढूंढें और पीछे की ओर स्पष्ट प्लास्टिक विंडो के माध्यम से CPU को खोजने का प्रयास करें।
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### मेमरी
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माइक्रोकंट्रोलर में आमतौर पर दो प्रकार की मेमोरी होती है - प्रोग्राम मेमोरी और रैंडम-एक्सेस मेमोरी (RAM)।
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प्रोग्राम मेमोरी गैर-वाष्पशील होती है, जिसका अर्थ है कि इसमें जो कुछ भी लिखा जाता है वह तब रहता है जब डिवाइस में कोई शक्ति नहीं होती है। यह वह मेमोरी है जो आपके प्रोग्राम कोड को स्टोर करती है।
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RAM प्रोग्राम द्वारा चलाने के लिए उपयोग की जाने वाली मेमोरी है, जिसमें आपके प्रोग्राम द्वारा आवंटित चर और बाह्य उपकरणों से एकत्रित डेटा होता है। रैम अस्थिर है, जब बिजली चली जाती है तो सामग्री खो जाती है, प्रभावी रूप से आपके प्रोग्राम को रीसेट कर देती है।
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> 🎓प्रोग्राम मेमोरी आपके कोड को स्टोर करती है और पावर न होने पर रहती है।
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> 🎓RAM का उपयोग आपके प्रोग्राम को चलाने के लिए किया जाता है और बिजली न होने पर रीसेट हो जाता है
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सीपीयू की तरह, एक माइक्रोकंट्रोलर पर मेमोरी एक पीसी या मैक से छोटे परिमाण के आदेश हैं। एक सामान्य पीसी में 8 गीगाबाइट (GB) RAM, या 8,000,000,000 बाइट्स हो सकते हैं, प्रत्येक बाइट में एक अक्षर या 0-255 की संख्या को संग्रहीत करने के लिए पर्याप्त स्थान होता है। एक माइक्रोकंट्रोलर में केवल किलोबाइट (KB) RAM होगी, जिसमें एक किलोबाइट 1,000 बाइट्स होगा। ऊपर बताए गए Wio टर्मिनल में 192KB RAM या 192,000 बाइट्स हैं - एक औसत PC से 40,000 गुना कम!
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नीचे दिया गया चित्र 192KB और 8GB के बीच के सापेक्ष आकार के अंतर को दर्शाता है - केंद्र में छोटा बिंदु 192KB का प्रतिनिधित्व करता है।
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प्रोग्राम स्टोरेज भी पीसी से छोटा होता है। एक विशिष्ट पीसी में प्रोग्राम स्टोरेज के लिए 500GB हार्ड ड्राइव हो सकती है, जबकि एक माइक्रोकंट्रोलर में केवल किलोबाइट्स या शायद कुछ मेगाबाइट्स (MB) स्टोरेज (1MB 1,000KB, या 1,000,000 बाइट्स) हो सकता है। Wio टर्मिनल में 4MB प्रोग्राम स्टोरेज है।
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✅ थोड़ा शोध करें: इसे पढ़ने के लिए आप जिस कंप्यूटर का उपयोग कर रहे हैं उसमें कितनी रैम और स्टोरेज है? यह एक माइक्रोकंट्रोलर से कैसे तुलना करता है?
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### इनपुट आउटपुट
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माइक्रोकंट्रोलर्स को सेंसर से डेटा पढ़ने और एक्चुएटर्स को कंट्रोल सिग्नल भेजने के लिए इनपुट और आउटपुट (I/O) कनेक्शन की जरूरत होती है। उनमें आमतौर पर कई सामान्य-उद्देश्य इनपुट/आउटपुट (GPIO) पिन होते हैं। इन पिनों को सॉफ्टवेयर में इनपुट के रूप में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है (अर्थात वे एक संकेत प्राप्त करते हैं), या आउटपुट (वे एक संकेत भेजते हैं)।
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️🧠⬅️सेंसर से मूल्यों को पढ़ने के लिए इनपुट पिन का उपयोग किया जाता है
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️🧠➡️आउटपुट पिन एक्चुएटर्स को निर्देश भेजते हैं
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✅आप इसके बारे में अगले पाठ में और जानेंगे।
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#### टास्क
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वाईओ टर्मिनल की जांच करें।
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यदि आप इन पाठों के लिए Wio Terminal का उपयोग कर रहे हैं, तो GPIO पिन खोजें। यह जानने के लिए कि कौन से पिन कौन से हैं, [Wio Terminal उत्पाद पृष्ठ](https://www.seeedstudio.com/Wio-Terminal-p-4509.html) के *पिनआउट डायग्राम* अनुभाग खोजें। Wio Terminal एक स्टिकर के साथ आता है जिसे आप पिन नंबर के साथ पीछे की तरफ माउंट कर सकते हैं, इसलिए इसे अभी जोड़ें यदि आपने पहले से नहीं किया है।
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### भौतिक माप
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माइक्रोकंट्रोलर आमतौर पर आकार में छोटे होते हैं, सबसे छोटे के साथ, [फ़्रीस्केल काइनेटिस KL03 MCU गोल्फ़ बॉल के डिंपल में फ़िट होने के लिए पर्याप्त छोटा होता है](https://www.edn.com/tiny-arm-cortex-m0-based-mcu-shrinks-package/)। बस एक पीसी में सीपीयू 40 मिमी x 40 मिमी माप सकता है, और इसमें हीट सिंक और पंखे शामिल नहीं हैं जो यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि सीपीयू बिना ओवरहीटिंग के कुछ सेकंड से अधिक समय तक चल सके, एक पूर्ण माइक्रोकंट्रोलर से काफी बड़ा। माइक्रोकंट्रोलर, केस, स्क्रीन, और कनेक्शन और घटकों की एक श्रृंखला के साथ Wio टर्मिनल डेवलपर किट एक खुला हुआ Intel i9 CPU से बहुत बड़ा नहीं है, और एक हीट सिंक और पंखे के साथ CPU से काफी छोटा है!
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| फ्रीस्केल काइनेटिस KL03 | 1.6 मिमी x 2 मिमी x 1 मिमी |
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| वाईओ टर्मिनल | 72मिमी x 57मिमी x 12मिमी |
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| इंटेल i9 सीपीयू, हीट सिंक और पंखा | 136 मिमी x 145 मिमी x 103 मिमी |
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### फ्रेमवर्क और ऑपरेटिंग सिस्टम
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उनकी कम गति और स्मृति आकार के कारण, माइक्रोकंट्रोलर शब्द के डेस्कटॉप अर्थ में एक ऑपरेटिंग सिस्टम (OS) नहीं चलाते हैं। ऑपरेटिंग सिस्टम जो आपके कंप्यूटर को चलाता है (Windows, Linux, या macOS) को माइक्रोकंट्रोलर के लिए पूरी तरह से अनावश्यक कार्यों को चलाने के लिए बहुत अधिक मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है। याद रखें कि माइक्रोकंट्रोलर्स को आमतौर पर एक या अधिक विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, पीसी या मैक जैसे सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर के विपरीत, जिसे उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का समर्थन करने, संगीत या फिल्में चलाने, दस्तावेज़ या कोड लिखने, गेम खेलने के लिए उपकरण प्रदान करने की आवश्यकता होती है, या इंटरनेट ब्राउज़ करें।
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ओएस के बिना माइक्रोकंट्रोलर प्रोग्राम करने के लिए आपको कुछ टूलिंग की आवश्यकता होती है ताकि आप अपना कोड इस तरह से बना सकें कि माइक्रोकंट्रोलर चल सके, एपीआई का उपयोग करके जो किसी भी बाह्य उपकरणों से बात कर सके। प्रत्येक माइक्रोकंट्रोलर अलग होता है, इसलिए निर्माता सामान्य रूप से मानक ढांचे का समर्थन करते हैं जो आपको अपना कोड बनाने के लिए एक मानक 'नुस्खा' का पालन करने की अनुमति देते हैं और इसे किसी भी माइक्रोकंट्रोलर पर चलाते हैं जो उस ढांचे का समर्थन करता है।
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आप ओएस का उपयोग करके माइक्रोकंट्रोलर प्रोग्राम कर सकते हैं - जिसे अक्सर रीयल-टाइम ऑपरेटिंग सिस्टम (आरटीओएस) के रूप में संदर्भित किया जाता है, क्योंकि इन्हें रीयल-टाइम में बाह्य उपकरणों से डेटा भेजने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये ऑपरेटिंग सिस्टम बहुत हल्के होते हैं और इस तरह की सुविधाएँ प्रदान करते हैं:
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* मल्टी-थ्रेडिंग, आपके कोड को एक ही समय में कोड के एक से अधिक ब्लॉक चलाने की अनुमति देता है, या तो कई कोर पर या एक कोर को चालू करके
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* इंटरनेट पर सुरक्षित रूप से संचार करने की अनुमति देने के लिए नेटवर्किंग
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* स्क्रीन वाले उपकरणों पर यूजर इंटरफेस (यूआई) के निर्माण के लिए ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) घटक।
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✅ कुछ अलग RTOS के बारे में पढ़ें: [Azure RTOS](https://azure.microsoft.com/services/rtos/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), [FreeRTOS](https://www.freertos.org), [ज़ेफिर](https://www.zephyrproject.org)
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#### अरुडिनो
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[Arduino](https://www.arduino.cc) शायद सबसे लोकप्रिय माइक्रोकंट्रोलर फ्रेमवर्क है, खासकर छात्रों, शौक़ीन लोगों और निर्माताओं के बीच। Arduino एक ओपन-सोर्स इलेक्ट्रॉनिक्स प्लेटफॉर्म है जो सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर को मिलाता है। आप Arduino से स्वयं या अन्य निर्माताओं से Arduino संगत बोर्ड खरीद सकते हैं, फिर Arduino फ्रेमवर्क का उपयोग करके कोड कर सकते हैं।
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Arduino बोर्डों को C या C++ में कोड किया गया है। C या C++ का उपयोग करने से आपके कोड को बहुत छोटा संकलित किया जा सकता है और तेजी से चलाया जा सकता है, एक सीमित डिवाइस जैसे कि माइक्रोकंट्रोलर पर कुछ आवश्यक है। एक Arduino एप्लिकेशन के मूल को एक स्केच के रूप में संदर्भित किया जाता है और 2 कार्यों के साथ C/C++ कोड है - `setup` और `loop`। जब बोर्ड शुरू होता है, तो Arduino फ्रेमवर्क कोड एक बार `setup` फ़ंक्शन चलाएगा, फिर यह `loop` फ़ंक्शन को बार-बार चलाएगा, इसे तब तक लगातार चलाएगा जब तक कि बिजली बंद न हो जाए।
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आप अपना setup कोड `setup` फ़ंक्शन में लिखेंगे, जैसे कि वाईफाई और क्लाउड सेवाओं से कनेक्ट करना या इनपुट और आउटपुट के लिए पिन इनिशियलाइज़ करना। तब आपके लूप कोड में प्रोसेसिंग कोड होगा, जैसे सेंसर से पढ़ना और मान को क्लाउड पर भेजना। आप सामान्य रूप से प्रत्येक लूप में देरी शामिल करेंगे, उदाहरण के लिए, यदि आप चाहते हैं कि हर 10 सेकंड में केवल सेंसर डेटा भेजा जाए तो आप लूप के अंत में 10 सेकंड की देरी जोड़ देंगे ताकि माइक्रोकंट्रोलर सो सके, बिजली बचा सके, फिर 10 सेकंड बाद जरूरत पड़ने पर लूप को फिर से चला सकें।
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✅इस प्रोग्राम के आर्किटेक्चर को *इवेंट लूप* या *मैसेज लूप* के रूप में जाना जाता है। कई एप्लिकेशन हुड के तहत इसका उपयोग करते हैं और अधिकांश डेस्कटॉप एप्लिकेशन के लिए मानक हैं जो विंडोज, मैकओएस या लिनक्स जैसे ओएस पर चलते हैं। `loop` उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस घटकों जैसे बटन, या कीबोर्ड जैसे उपकरणों के संदेशों को सुनता है, और उनका जवाब देता है। आप इस [इवेंट लूप पर लेख](https://wikipedia.org/wiki/Event_loop) में और अधिक पढ़ सकते हैं।
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Arduino माइक्रोकंट्रोलर और I/O पिन के साथ इंटरैक्ट करने के लिए मानक पुस्तकालय प्रदान करता है, विभिन्न माइक्रोकंट्रोलर पर चलने के लिए हुड के तहत विभिन्न कार्यान्वयन के साथ। उदाहरण के लिए, [`delay` फ़ंक्शन](https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/time/delay/) एक निश्चित अवधि के लिए कार्यक्रम को रोक देगा, [`digitalRead` फ़ंक्शन](https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/digital-io/digitalread/) दिए गए पिन से `HIGH` या `LOW` का मान पढ़ेगा, चाहे किसी भी बोर्ड पर कोड चालू है। इन मानक पुस्तकालयों का मतलब है कि एक बोर्ड के लिए लिखे गए Arduino कोड को किसी अन्य Arduino बोर्ड के लिए पुन: संकलित किया जा सकता है और यह मानते हुए चलेगा कि पिन समान हैं और बोर्ड समान सुविधाओं का समर्थन करते हैं।
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तृतीय-पक्ष Arduino पुस्तकालयों का एक बड़ा पारिस्थितिकी तंत्र है जो आपको अपने Arduino प्रोजेक्ट्स में अतिरिक्त सुविधाएँ जोड़ने की अनुमति देता है, जैसे सेंसर और एक्चुएटर्स का उपयोग करना या क्लाउड IoT सेवाओं से जुड़ना।
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##### टास्क
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वाईओ टर्मिनल की जांच करें।
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यदि आप इन पाठों के लिए Wio Terminal का उपयोग कर रहे हैं, तो पिछले पाठ में आपके द्वारा लिखे गए कोड को दोबारा पढ़ें। `setup` और `loop` फ़ंक्शन ढूंढें। लूप फ़ंक्शन को बार-बार कॉल करने के लिए सीरियल आउटपुट की निगरानी करें। सीरियल पोर्ट पर लिखने के लिए `setup` फ़ंक्शन में कोड जोड़ने का प्रयास करें और देखें कि यह कोड केवल एक बार रीबूट करने पर ही कॉल किया जाता है। अपने डिवाइस को साइड में पावर स्विच के साथ रीबूट करने का प्रयास करें यह दिखाने के लिए कि हर बार डिवाइस रीबूट होने पर इसे कहा जाता है।
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## सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर में गहराई से अध्ययन करें
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पिछले पाठ में, हमने सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर पेश किए थे। आइए अब उनमें गहराई से देखें।
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### रास्पबेरी पाई
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[रास्पबेरी पाई फाउंडेशन](https://www.raspberrypi.org) यूके की एक चैरिटी है जिसकी स्थापना 2009 में कंप्यूटर विज्ञान के अध्ययन को बढ़ावा देने के लिए की गई थी, खासकर स्कूल स्तर पर। इस मिशन के हिस्से के रूप में, उन्होंने एक सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर विकसित किया, जिसे रास्पबेरी पाई कहा जाता है। रास्पबेरी पाई वर्तमान में 3 प्रकारों में उपलब्ध है - एक पूर्ण आकार का संस्करण, छोटा पाई ज़ीरो, और एक गणना मॉड्यूल जिसे आपके अंतिम IoT डिवाइस में बनाया जा सकता है।
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पूर्ण आकार के रास्पबेरी पाई का नवीनतम पुनरावृत्ति रास्पबेरी पाई 4 बी है। इसमें एक क्वाड-कोर (4 कोर) सीपीयू है जो 1.5GHz, 2, 4, या 8GB RAM, गीगाबिट ईथरनेट, वाईफाई, 4k स्क्रीन को सपोर्ट करने वाले 2 HDMI पोर्ट, एक ऑडियो और कम्पोजिट वीडियो आउटपुट पोर्ट, USB पोर्ट (2 USB) पर चलता है। 2.0, 2 यूएसबी 3.0), 40 जीपीआईओ पिन, रास्पबेरी पाई कैमरा मॉड्यूल के लिए एक कैमरा कनेक्टर और एक एसडी कार्ड स्लॉट। यह सब एक बोर्ड पर है जो 88mm x 58mm x 19.5mm है और यह 3A USB-C बिजली की आपूर्ति द्वारा संचालित है। ये 35 अमेरिकी डॉलर से शुरू होते हैं, जो पीसी या मैक से काफी सस्ता है।
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> 💁एक कीबोर्ड में निर्मित Pi4 के साथ एक सभी कंप्यूटर में एक Pi400 भी है।
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पाई ज़ीरो बहुत छोटा है, कम शक्ति के साथ। इसमें सिंगल-कोर 1GHz CPU, 512MB RAM, WiFi (ज़ीरो W मॉडल में), एक सिंगल HDMI पोर्ट, एक माइक्रो-USB पोर्ट, 40 GPIO पिन, एक रास्पबेरी पाई कैमरा मॉड्यूल के लिए एक कैमरा कनेक्टर और एक SD है। कार्ड का स्थान। यह 65 मिमी x 30 मिमी x 5 मिमी मापता है, और बहुत कम शक्ति खींचता है। ज़ीरो यूएस $ 5 है, वाई-फाई यूएस $ 10 के साथ डब्ल्यू संस्करण के साथ।
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>🎓 इन दोनों में सीपीयू एआरएम प्रोसेसर हैं, इंटेल/एएमडी x86 या x64 प्रोसेसर के विपरीत जो आपको अधिकांश पीसी और मैक में मिलते हैं। ये कुछ माइक्रोकंट्रोलर्स के साथ-साथ लगभग सभी मोबाइल फोन, माइक्रोसॉफ्ट सर्फेस एक्स और नए ऐप्पल सिलिकॉन-आधारित ऐप्पल मैक में पाए जाने वाले सीपीयू के समान हैं।
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रास्पबेरी पाई के सभी वेरिएंट रास्पबेरी पाई ओएस नामक डेबियन लिनक्स का एक संस्करण चलाते हैं। यह बिना डेस्कटॉप के एक लाइट संस्करण के रूप में उपलब्ध है, जो 'हेडलेस' परियोजनाओं के लिए एकदम सही है, जहां आपको स्क्रीन की आवश्यकता नहीं है, या एक पूर्ण डेस्कटॉप वातावरण के साथ एक पूर्ण संस्करण, एक वेब ब्राउज़र, कार्यालय अनुप्रयोगों, कोडिंग टूल, और खेल चूंकि ओएस डेबियन लिनक्स का एक संस्करण है, आप डेबियन पर चलने वाले किसी भी एप्लिकेशन या टूल को इंस्टॉल कर सकते हैं और पीआई के अंदर एआरएम प्रोसेसर के लिए बनाया गया है।
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#### टास्क
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रास्पबेरी पाई की जांच करें।
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यदि आप इन पाठों के लिए रास्पबेरी पाई का उपयोग कर रहे हैं, तो बोर्ड पर विभिन्न हार्डवेयर घटकों के बारे में पढ़ें।
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* आप [रास्पबेरी पाई हार्डवेयर डॉक्यूमेंटेशन पेज](https://www.raspberrypi.org/documentation/hardware/raspberrypi/) पर इस्तेमाल किए गए प्रोसेसर के बारे में जानकारी पा सकते हैं। आप जिस पाई का उपयोग कर रहे हैं उसमें प्रयुक्त प्रोसेसर के बारे में पढ़ें।
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* GPIO पिन का पता लगाएँ। [रास्पबेरी पाई GPIO दस्तावेज़ीकरण](https://www.raspberrypi.org/documentation/hardware/raspberrypi/gpio/README.md) पर उनके बारे में और पढ़ें। अपने पाई पर अलग-अलग पिन की पहचान करने के लिए [GPIO पिन यूसेज गाइड](https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/gpio/README.md) का इस्तेमाल करें।
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### प्रोग्रामिंग सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर
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सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर पूर्ण कंप्यूटर हैं, जो एक पूर्ण OS चला रहे हैं। इसका मतलब यह है कि माइक्रोकंट्रोलर के विपरीत प्रोग्रामिंग भाषाओं, ढांचे और टूल की एक विस्तृत श्रृंखला है जिसका उपयोग आप उन्हें कोड करने के लिए कर सकते हैं, जो Arduino जैसे ढांचे में बोर्ड के समर्थन पर भरोसा करते हैं। अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं में पुस्तकालय होते हैं जो सेंसर और एक्चुएटर्स से डेटा भेजने और प्राप्त करने के लिए GPIO पिन तक पहुंच सकते हैं।
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✅ आप किन प्रोग्रामिंग भाषाओं से परिचित हैं? क्या वे लिनक्स पर समर्थित हैं?
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रास्पबेरी पाई पर IoT अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषा पायथन है। पाई के लिए डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर का एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र है, और इनमें से लगभग सभी में संबंधित कोड शामिल हैं जो उन्हें पायथन पुस्तकालयों के रूप में उपयोग करने के लिए आवश्यक हैं। इनमें से कुछ पारिस्थितिक तंत्र 'टोपी' पर आधारित होते हैं - तथाकथित क्योंकि वे एक टोपी की तरह पाई के ऊपर बैठते हैं और एक बड़े सॉकेट से 40 GPIO पिन से जुड़ते हैं। ये टोपियां अतिरिक्त क्षमताएं प्रदान करती हैं, जैसे स्क्रीन, सेंसर, रिमोट-नियंत्रित कार, या एडेप्टर आपको मानकीकृत केबल के साथ सेंसर प्लग-इन करने की अनुमति देते हैं
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### पेशेवर IoT परिनियोजन में सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग
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एकल-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग पेशेवर IoT परिनियोजन के लिए किया जाता है, न कि केवल डेवलपर किट के रूप में। वे हार्डवेयर को नियंत्रित करने और मशीन लर्निंग मॉडल चलाने जैसे जटिल कार्यों को चलाने के लिए एक शक्तिशाली तरीका प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक [रास्पबेरी पाई 4 कंप्यूट मॉड्यूल](https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-compute-module-4/) है जो रास्पबेरी पाई 4 की सारी शक्ति प्रदान करता है लेकिन एक में अधिकांश पोर्ट के बिना कॉम्पैक्ट और सस्ता फॉर्म फैक्टर, जिसे कस्टम हार्डवेयर में स्थापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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## 🚀चुनौती
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पिछले पाठ में चुनौती थी कि आप अपने घर, स्कूल या कार्यस्थल में जितने हो सके उतने IoT उपकरणों को सूचीबद्ध करें। इस सूची में प्रत्येक डिवाइस के लिए, क्या आपको लगता है कि वे माइक्रोकंट्रोलर या सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर, या यहां तक कि दोनों के मिश्रण के आसपास बनाए गए हैं?
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## व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी
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[व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/4)
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## समीक्षा और आत्म अध्ययन
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* Arduino प्लेटफॉर्म के बारे में अधिक समझने के लिए [Arduino गेटिंग स्टार्ट गाइड](https://www.arduino.cc/en/Guide/Introduction) पढ़ें।
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* रास्पबेरी पाई के बारे में अधिक जानने के लिए [रास्पबेरी पाई 4 का परिचय](https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/) पढ़ें।
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* [इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग जर्नल में सीपीयू, एमपीयू, एमसीयू और जीपीयू के अक्सर पूछे जाने वाले सवाल क्या हैं](https://www.eejournal.com/article/what-the-faq-are-cpus-mpus-mcus-and-gpus/) में कुछ अवधारणाओं और शब्दों के बारे में और जानें।
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✅आप किस हार्डवेयर प्लेटफॉर्म का उपयोग करना चाहते हैं, या यदि आप इसके बजाय यह तय करने के लिए [हार्डवेयर गाइड](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/hardware.md) में लिंक का पालन करके दिखाए गए लागतों के साथ इन गाइड का उपयोग करें वर्चुअल डिवाइस का उपयोग करें।
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## कार्यभार
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[माइक्रोकंट्रोलर और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटरों की तुलना और तुलना करें](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/main/1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/assignment.md)
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@ -1,16 +0,0 @@
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<div dir="rtl">
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# قارن بين المتحكمات الدقيقة وأجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة
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## التعليمات
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غطى هذا الدرس المتحكمات الدقيقة وأجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة. قم بإنشاء جدول لمقارنتها ، ولاحظ على الأقل سببين لاستخدام متحكم دقيق على جهاز كمبيوتر ذي لوحة واحدة ، وسببين على الأقل لاستخدام جهاز كمبيوتر من لوحة واحدة بدلاً من متحكم دقيق.
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## نماذج
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| معايير | نموذجي | مناسب | يحتاج الى تحسين |
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| قم بإنشاء جدول يقارن المتحكمات الدقيقة بأجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة | إنشاء قائمة بالعناصر المتعددة للمقارنة والتباين بشكل صحيح | تم إنشاء قائمة تحتوي على عنصرين فقط | كان قادرًا على الخروج بعنصر واحد فقط ، أو لا توجد عناصر للمقارنة والتباين |
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| أسباب استخدام أحدهما على الآخر | كان قادرًا على تقديم سببين أو أكثر لاجهزة التحكم الدقيق ، وسببين أو أكثر لأجهزة الكمبيوتر ذات اللوحة الواحدة | كان قادرًا فقط على تقديم 1-2 سبب لمتحكم دقيق ، وسببين أو اكثر لجهاز كمبيوتر لوحة واحدة | لم يكن قادرًا على تقديم سبب واحد أو أكثر لمتحكم دقيق أو لجهاز كمبيوتر أحادي اللوحة |
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<div>
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@ -1,13 +0,0 @@
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# মাইক্রোকন্ট্রোলার এবং সিংগেল-বোর্ড কম্পিউটারের তুলনা করে পার্থক্য দাঁড় করানো
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## নির্দেশনা
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এই পাঠটিতে মাইক্রোকন্ট্রোলার এবং সিংগেল-বোর্ড কম্পিউটার নিয়ে আলোচনা হয়েছে । তাদের তুলনা করে এবং বিপরী্ত্য সম্বলিত একটি সারণী তৈরি করে কমপক্ষে ২টি কারণ লিখতে হবে যে কেন একটি সিংগেল-বোর্ড কম্পিউটারের পরিবর্তে মাইক্রোকন্ট্রোলার ব্যবহার করা উচিত। একইভাবে কমপক্ষে ২টি কারণ লিখতে হবে যে কেন একট মাইক্রোকন্ট্রোলারের পবিবর্তে সিংগেল-বোর্ড কম্পিউটার ব্যবহার করা উচিত।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক ব্যখ্যা (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত ব্যখ্যা (মাঝারি) | আরো উন্নতির প্রয়োজন (নিম্ন) |
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| -------- | ---------------------- | ------------------- | ------------------------- |
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| একক-বোর্ড কম্পিউটারের সাথে মাইক্রোকন্ট্রোলার এর তুলনা করে একটি সারণী তৈরি করা | একাধিক আইটেম সঠিকভাবে তুলনা এবং বৈপরীত্যসহ একটি তালিকা তৈরি করেছে | কেবল অল্প কয়েকটি বিষয় নিয়ে একটি তালিকা তৈরি করেছে | শুধুমাত্র একটি বা শুণ্যটি তুলনা এবং বৈপরীত্যসহ তালিকা তৈরি করেছে |
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| একটির পরিবর্তে অন্যটি ব্যবিহারের কারণ | ২ বা ততোধিক কারণ প্রদর্শন করেছে | ১ বা ২টি কারণ প্রদর্শন করেছে | ১ বা ততোধিক কারণ প্রদর্শন করতে পারেনি |
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@ -1,12 +0,0 @@
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# Comparer et opposer les microcontrôleurs et les ordinateurs monocarte
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## Instructions
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Cette leçon a porté sur les microcontrôleurs et les ordinateurs monocartes. Créez un tableau les comparant et les opposant, et notez au moins 2 raisons pour lesquelles vous utiliseriez un microcontrôleur plutôt qu'un ordinateur monocarte, et au moins 2 raisons pour lesquelles vous utiliseriez un ordinateur monocarte plutôt qu'un microcontrôleur.
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## Rubrique
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| Critères | Exemplaire | Adéquat | Besoin d'amélioration |
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| Créer un tableau comparant les microcontrôleurs aux ordinateurs monocartes | Créer une liste avec plusieurs éléments en les comparant et en les contrastant correctement | Création d'une liste ne comportant que quelques éléments | N'avoir pu trouver qu'un seul élément ou aucun élément de comparaison et de contraste |
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| Raisons d'utiliser l'un plutôt que l'autre | Avoir été capable de fournir 2 raisons ou plus pour les microcontrôleurs, et 2 ou plus pour les ordinateurs monocartes | N'avoir pu donner que 1 ou 2 raisons pour un microcontrôleur et 1 ou 2 raisons pour un ordinateur monocarte | N'avoir pas pu donner qu'une ou plusieurs raisons pour un microcontrôleur ou un ordinateur monocarte |
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@ -1,12 +0,0 @@
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# माइक्रोकंट्रोलर और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर की तुलना और अंतर करें
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## निर्देश
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इस पाठ में माइक्रोकंट्रोलर और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर शामिल थे। उनकी तुलना और तुलना करने के लिए एक तालिका बनाएं, और कम से कम 2 कारणों पर ध्यान दें कि आप सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर पर माइक्रोकंट्रोलर का उपयोग क्यों करेंगे, और कम से कम 2 कारणों से आप माइक्रोकंट्रोलर पर सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग क्यों करेंगे।
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## रूब्रिक
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| मानदंड | अनुकरणीय | पर्याप्त | सुधार की जरूरत |
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| माइक्रोकंट्रोलर की तुलना सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर से करने के लिए एक टेबल बनाएं | कई मदों की सही तुलना और विषमता के साथ एक सूची बनाई | केवल कुछ वस्तुओं के साथ एक सूची बनाई | केवल एक आइटम के साथ आने में सक्षम था, या तुलना और इसके विपरीत करने के लिए कोई आइटम नहीं था |
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| एक के ऊपर एक प्रयोग करने के कारण | माइक्रोकंट्रोलर के लिए 2 या अधिक कारण और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर के लिए 2 या अधिक कारण प्रदान करने में सक्षम था | माइक्रोकंट्रोलर के लिए केवल 1-2 कारण और सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर के लिए 1-2 कारण प्रदान करने में सक्षम था | माइक्रोकंट्रोलर या सिंगल-बोर्ड कंप्यूटर के लिए 1 या अधिक कारण प्रदान करने में असमर्थ था |
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@ -1,12 +0,0 @@
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# 마이크로컨트롤러와 싱글 보드 컴퓨터의 비교 및 대조
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## 지침
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이 강의에서 마이크로컨트롤러와 싱글 보드 컴퓨터에 대해 다뤘습니다. 두 가지를 비교하고 대조하는 표를 만들고, 싱글 보드 컴퓨터보다 마이크로컨트롤러를 사용하는 이유와 마이크로컨트롤러보다 싱글 보드 컴퓨터를 사용하는 이유를 각각 최소 2개씩 작성하십시오.
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## 평가 기준
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| 기준 | 모범 답안 | 적절함 | 개선이 필요함 |
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| 마이크로 컨트롤러와 싱글 보드 컴퓨터를 비교하는 표 만들기 | 여러 항목을 올바르게 비교하고 대조하는 목록을 만듦 | 몇 개의 항목만 있는 목록을 생성 | 하나의 항목만 생각해 낼 수 있거나 비교 및 대조할 항목이 없음 |
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| 다른 것보다 하나를 사용하는 이유 | 마이크로컨트롤러에 대해 2개 이상의 이유를 제공하고 싱글 보드 컴퓨터에 대해 2개 이상을 제공할 수 있음 | 마이크로컨트롤러에 대한 이유는 1-2개, 싱글 보드 컴퓨터에 대한 이유는 1-2개만 제공할 수 있음 | 마이크로컨트롤러 또는 싱글 보드 컴퓨터에 대해 하나 이상의 이유를 제공할 수 없음 |
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@ -1,12 +0,0 @@
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# 比较与对比微控制器和单板计算机
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## 指示
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这个课程涵盖了微控制器和单板计算机。创建一个表格来比较与对比它们，并记下至少两个微控制器和单板计算机相比之下选择微控制器的原因，还有至少两个微控制器和单板计算机相比之下选择单板计算机的原因。
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## 评分表
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| 标准 | 优秀 | 一般 | 需改进 |
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| 创建一个表格来比较微控制器和单板计算机 | 创建一个有多项的列表来正确地比较和对比它们 | 创建一个只有几项的列表 | 只能想出一项，或一项也没有来比较和对比它们 |
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| 两个相比之下选择某一个的原因 | 能够为微控制器提出至少两个原因，而且为单板计算机提出至少两个原因 | 只能为微控制器提出一两个原因，而且为单板计算机提出一两个原因 | 无法为微控制器或单板计算机提出至少一个原因 |
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@ -1,217 +0,0 @@
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# Interagir avec le monde physique à l'aide de capteurs et d'actionneurs
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> Sketchnote de [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Cliquez sur l'image pour l'agrandir.
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Cette leçon a été enseignée dans le cadre de la [série Hello IoT](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) du [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). La leçon a été enseignée sous forme de deux vidéos - une leçon d'une heure et une heure de bureau pour approfondir certaines parties de la leçon et répondre aux questions.
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[](https://youtu.be/Lqalu1v6aF4)
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[](https://youtu.be/qR3ekcMlLWA)
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> 🎥 Cliquez sur les images ci-dessus pour visionner les vidéos
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## Quiz préalable
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[Quiz préalable](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/5)
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## Introduction
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Cette leçon présente deux concepts importants pour votre appareil IoT : les capteurs et les actionneurs. Vous en ferez une prise en main en ajoutant un capteur de lumière à votre projet IoT, puis en ajoutant une LED contrôlée par les niveaux de lumière, ce qui vous permettra de développer une veilleuse.
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Dans cette leçon, nous aborderons les points suivants
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* [Qu'est-ce qu'un capteur?](#quest-ce-quun-capteur)
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* [Utiliser un capteur](#utiliser-un-capteur)
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* [Les types de capteurs](#les-types-de-capteurs)
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* [Qu'est-ce que les actionneurs?](#quest-ce-que-les-actionneurs)
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* [Utiliser un actionneur](#utiliser-un-actionneur)
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* [Les types d'actionneurs](#les-types-dactionneurs)
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## Qu'est-ce qu'un capteur?
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Les capteurs sont des dispositifs matériels qui détectent le monde physique, c'est-à-dire qu'ils mesurent une ou plusieurs propriétés autour d'eux et envoient l'information à un dispositif IoT. Les capteurs couvrent une vaste gamme d'appareils car il y a beaucoup de choses qui peuvent être mesurées, des propriétés naturelles telles que la température de l'air aux interactions physiques telles que le mouvement.
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Les capteurs les plus courants sont les suivants :
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* Capteurs de température - ils détectent la température de l'air ou la température de ce dans quoi ils sont immergés. Pour les amateurs et les développeurs, ces capteurs sont souvent combinés avec la pression atmosphérique et l'humidité dans un seul capteur.
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* Boutons - ils détectent le moment où ils ont été pressés.
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* Capteurs de lumière : ils détectent les niveaux de lumière et peuvent concerner des couleurs spécifiques, la lumière UV, la lumière IR ou la lumière visible en général.
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* Les caméras : elles détectent une représentation visuelle du monde en prenant une photo ou en diffusant une vidéo.
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* Accéléromètres : ils détectent les mouvements dans plusieurs directions.
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* Microphones - ils détectent les sons, qu'il s'agisse de niveaux sonores généraux ou de sons directionnels.
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✅ Faites des recherches. Quels sont les capteurs de votre téléphone ?
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Tous les capteurs ont un point commun : ils convertissent ce qu'ils détectent en un signal électrique qui peut être interprété par un appareil IoT. La manière dont ce signal électrique est interprété dépend du capteur, ainsi que du protocole de communication utilisé pour communiquer avec l'appareil IoT.
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## Utiliser un capteur
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Suivez le guide approprié ci-dessous pour ajouter un capteur à votre appareil IoT :
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* [Arduino - Terminal Wio](wio-terminal-sensor.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Raspberry Pi](pi-sensor.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Dispositif virtuel](virtual-device-sensor.fr.md)
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## Les types de capteurs
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Les capteurs sont soit analogiques, soit numériques.
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### Capteurs analogiques
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Les capteurs analogiques comptent parmi les capteurs les plus élémentaires. Ces capteurs reçoivent une tension de l'appareil IoT, les composants du capteur ajustent cette tension et la tension renvoyée par le capteur est mesurée pour donner la valeur du capteur.
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> 🎓 La tension ("Voltage" en anglais) est une mesure de la force exercée pour déplacer l'électricité d'un endroit à un autre, par exemple de la borne positive d'une pile à la borne négative. Par exemple, une pile AA standard a une tension de 1,5V (V est le symbole des volts) et peut pousser l'électricité avec une force de 1,5V de sa borne positive à sa borne négative. Par exemple, une LED peut s'allumer avec une tension de 2 à 3V, alors qu'une ampoule à filament de 100W nécessite une tension de 240V. Pour en savoir plus sur la tension, consultez la [page sur la tension sur Wikipédia](https://wikipedia.org/wiki/Voltage).
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Le potentiomètre en est un exemple. Il s'agit d'un cadran que l'on peut faire tourner entre deux positions et dont le capteur mesure la rotation.
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L'appareil IoT envoie un signal électrique au potentiomètre à une tension, par exemple 5 volts (5V). Lorsque le potentiomètre est ajusté, il modifie la tension qui sort de l'autre côté. Imaginez que vous ayez un potentiomètre étiqueté comme un cadran qui va de 0 à [11](https://wikipedia.org/wiki/Up_to_eleven), comme le bouton de volume d'un amplificateur. Lorsque le potentiomètre est en position complètement désactivée (0), 0V (0 volt) sort. Lorsqu'il est en position d'activation totale (11), 5V (5 volts) sont émis.
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> 🎓 Il s'agit d'une simplification excessive, et vous pouvez en savoir plus sur les potentiomètres et les résistances variables sur la [page Wikipédia sur les potentiomètres](https://wikipedia.org/wiki/Potentiometer).
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La tension qui sort du capteur est alors lue par l'appareil IoT, qui peut alors y répondre. Selon le capteur, cette tension peut être une valeur arbitraire ou correspondre à une unité standard. Par exemple, un capteur de température analogique basé sur une [thermistance](https://wikipedia.org/wiki/Thermistor) modifie sa résistance en fonction de la température. La tension de sortie peut alors être convertie en température en Kelvin, et donc en °C ou °F, par des calculs en code.
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✅ Que pensez-vous qu'il se passe si le capteur renvoie une tension plus élevée que celle qui a été envoyée (par exemple en provenance d'une alimentation externe)? ⛔️ NE TESTEZ PAS cela.
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#### Conversion analogique-numérique (CAN)
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Les appareils IoT sont numériques - ils ne peuvent pas fonctionner avec des valeurs analogiques, ils ne fonctionnent qu'avec des 0 et des 1. Cela signifie que les valeurs analogiques des capteurs doivent être converties en un signal numérique avant de pouvoir être traitées. De nombreux appareils IoT sont équipés de convertisseurs analogique-numérique (CAN) (ou analog-to-digital converters abrégé en "ADC" en anglais) pour convertir les entrées analogiques en représentations numériques de leur valeur. Les capteurs peuvent également fonctionner avec des convertisseurs analogiques-numériques par l'intermédiaire d'une carte de connexion. Par exemple, dans l'écosystème Seeed Grove avec un Raspberry Pi, les capteurs analogiques se connectent à des ports spécifiques sur un 'chapeau' ('hat' en anglais) qui se trouve sur le Pi connecté aux broches GPIO du Pi, et ce chapeau a un CAN pour convertir la tension en un signal numérique qui peut être envoyé hors des broches GPIO du Pi.
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Imaginez que vous ayez un capteur de lumière analogique connecté à un dispositif IoT qui utilise 3,3V et renvoie une valeur de 1V. Cette valeur de 1V ne signifie rien dans le monde numérique et doit donc être convertie. La tension sera convertie en valeur analogique à l'aide d'une échelle qui dépend de l'appareil et du capteur. Le capteur de lumière Seeed Grove, par exemple, émet des valeurs comprises entre 0 et 1023. Pour ce capteur fonctionnant à 3,3V, une sortie de 1V correspondrait à une valeur de 300. Un appareil IoT ne peut pas traiter 300 comme une valeur analogique, donc la valeur serait convertie en `0000000100101100`, la représentation binaire de 300 par le chapeau Grove. Cette valeur serait ensuite traitée par l'appareil IoT.
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✅ Si vous ne connaissez pas le binaire, faites quelques recherches pour apprendre comment les nombres sont représentés par des 0 et des 1. La [leçon d'introduction au binaire de BBC Bitesize](https://www.bbc.co.uk/bitesize/guides/zwsbwmn/revision/1) est un excellent point de départ.
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Du point de vue du codage, tout cela est généralement géré par les bibliothèques fournies avec les capteurs, de sorte que vous n'avez pas à vous préoccuper de cette conversion vous-même. Pour le capteur de lumière Grove, vous devez utiliser la bibliothèque Python et appeler la propriété `light`, ou utiliser la bibliothèque Arduino et appeler `analogRead` pour obtenir une valeur de 300.
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### Capteurs numériques
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Les capteurs numériques, comme les capteurs analogiques, détectent le monde qui les entoure en utilisant les changements de tension électrique. La différence est qu'ils émettent un signal numérique, soit en mesurant seulement deux états, soit en utilisant un CAN intégré. Les capteurs numériques sont de plus en plus courants pour éviter d'avoir à utiliser un CAN, que ce soit sur une carte de connexion ou sur l'appareil IoT lui-même.
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Le capteur numérique le plus simple est un bouton ou un interrupteur. Il s'agit d'un capteur à deux états, marche ou arrêt.
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Les broches des appareils IoT, telles que les broches GPIO, peuvent mesurer ce signal directement sous la forme d'un 0 ou d'un 1. Si la tension envoyée est la même que la tension renvoyée, la valeur lue est 1, sinon la valeur lue est 0. Il n'est pas nécessaire de convertir le signal, il ne peut être que 1 ou 0.
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> 💁 Les tensions ne sont jamais exactes, en particulier parce que les composants d'un capteur ont une certaine résistance, et il y a donc généralement une tolérance. Par exemple, les broches GPIO d'un Raspberry Pi fonctionnent sur 3,3V et lisent un signal de retour supérieur à 1,8V comme un 1, inférieur à 1,8 V comme un 0.
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* 3,3V entrent dans le bouton. Le bouton étant éteint, 0V en sort, ce qui donne une valeur de 0
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* 3,3V entrent dans le bouton. Le bouton est allumé, donc 3,3V sort, ce qui donne une valeur de 1
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Les capteurs numériques plus avancés lisent les valeurs analogiques, puis les convertissent en signaux numériques à l'aide de convertisseurs analogiques/numériques embarqués. Par exemple, un capteur de température numérique utilise toujours un thermocouple de la même manière qu'un capteur analogique et mesure toujours la variation de tension causée par la résistance du thermocouple à la température actuelle. Au lieu de renvoyer une valeur analogique et de compter sur l'appareil ou la carte de connexion pour la convertir en un signal numérique, un CAN intégré au capteur convertira la valeur et l'enverra sous la forme d'une série de 0 et de 1 à l'appareil IoT. Ces 0 et 1 sont envoyés de la même manière que le signal numérique d'un bouton, 1 étant la pleine tension et 0 étant 0v.
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L'envoi de données numériques permet aux capteurs de devenir plus complexes et d'envoyer des données plus détaillées, voire des données cryptées pour les capteurs sécurisés. L'appareil photo en est un exemple. Il s'agit d'un capteur qui capture une image et l'envoie sous forme de données numériques contenant cette image, généralement dans un format compressé tel que JPEG, pour qu'elle soit lue par l'appareil IoT. Il peut même diffuser de la vidéo en capturant des images et en envoyant soit l'image complète image par image, soit un flux vidéo compressé.
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## Qu'est-ce que les actionneurs?
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Les actionneurs sont l'opposé des capteurs : ils convertissent un signal électrique provenant de votre appareil IoT en une interaction avec le monde physique, par exemple en émettant une lumière ou un son, ou en faisant bouger un moteur.
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Les actionneurs les plus courants sont les suivants
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* LED - elles émettent de la lumière lorsqu'elles sont allumées.
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* Haut-parleur : il émet un son en fonction du signal qui lui est envoyé, qu'il s'agisse d'un simple buzzer ou d'un haut-parleur audio capable de diffuser de la musique.
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* Moteur pas à pas : il convertit un signal en une quantité définie de rotation, par exemple en tournant un cadran de 90°.
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* Relais : il s'agit d'interrupteurs qui peuvent être activés ou désactivés par un signal électrique. Ils permettent à une petite tension provenant d'un appareil IoT d'activer des tensions plus importantes.
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* Écrans - il s'agit d'actionneurs plus complexes qui affichent des informations sur un écran à segments multiples. Les écrans varient d'un simple affichage LED à des moniteurs vidéo haute résolution.
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✅ Faites des recherches. Quels sont les actionneurs de votre téléphone ?
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## Utiliser un actionneur
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Suivez le guide ci-dessous pour ajouter un actionneur à votre appareil IoT, contrôlé par le capteur, afin de créer une veilleuse IoT. Elle recueillera les niveaux de lumière du capteur de lumière et utilisera un actionneur sous la forme d'une LED pour émettre de la lumière lorsque le niveau de lumière détecté est trop faible.
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* [Arduino - Terminal Wio](wio-terminal-actuator.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Raspberry Pi](pi-actuator.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Dispositif virtuel](virtual-device-actuator.fr.md)
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## Les types d'actionneurs
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Comme les capteurs, les actionneurs sont soit analogiques, soit numériques.
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### Actionneurs analogiques
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Les actionneurs analogiques prennent un signal analogique et le convertissent en une sorte d'interaction, où l'interaction change en fonction de la tension fournie.
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Un exemple est celui d'une lampe à intensité variable, comme celles que vous avez peut-être dans votre maison. La quantité de tension fournie à la lampe détermine sa luminosité.
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Comme pour les capteurs, l'appareil IoT proprement dit fonctionne avec des signaux numériques et non analogiques. Cela signifie que pour envoyer un signal analogique, l'appareil IoT a besoin d'un convertisseur numérique-analogique (CNA), soit directement sur l'appareil IoT, soit sur une carte de connexion. Cela convertira les 0 et les 1 de l'appareil IoT en une tension analogique que l'actionneur peut utiliser.
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✅ À votre avis, que se passe-t-il si l'appareil IoT envoie une tension plus élevée que celle que l'actionneur peut gérer ?
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⛔️ NE PAS tester cela.
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#### Modulation de largeur d'impulsion (ou Pulse-Width Modulation en anglais abrégé en PWM)
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Une autre option pour convertir les signaux numériques d'un appareil IoT en un signal analogique est la modulation de largeur d'impulsion. Il s'agit d'envoyer de nombreuses impulsions numériques courtes qui agissent comme s'il s'agissait d'un signal analogique.
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Par exemple, vous pouvez utiliser la modulation de largeur d'impulsion pour contrôler la vitesse d'un moteur.
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Imaginez que vous contrôliez un moteur avec une alimentation de 5V. Vous envoyez une brève impulsion à votre moteur, en faisant passer la tension à un niveau élevé (5V) pendant deux centièmes de seconde (0,02s). Pendant ce temps, votre moteur peut effectuer un dixième de tour, soit 36°. Le signal s'interrompt ensuite pendant deux centièmes de seconde (0,02 s), envoyant un signal bas (0V). Chaque cycle de marche puis d'arrêt dure 0,04s. Le cycle se répète ensuite.
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Cela signifie qu'en une seconde, 25 impulsions de 5V de 0,02s font tourner le moteur, chacune étant suivie d'une pause de 0V de 0,02s qui ne fait pas tourner le moteur. Chaque impulsion fait tourner le moteur d'un dixième de tour, ce qui signifie que le moteur effectue 2,5 rotations par seconde. Vous avez utilisé un signal numérique pour faire tourner le moteur à 2,5 tours par seconde, soit 150 [tours par minute](https://wikipedia.org/wiki/Revolutions_per_minute) (une mesure non standard de la vitesse de rotation).
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```sortie
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25 pulses per second x 0.1 rotations per pulse = 2.5 rotations per second
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2.5 rotations per second x 60 seconds in a minute = 150rpm
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> 🎓 Lorsqu'un signal PWM est activé pendant la moitié du temps et désactivé pendant l'autre moitié, on parle d'un [cycle de service de 50 %](https://wikipedia.org/wiki/Duty_cycle). Les rapports cycliques sont mesurés en pourcentage du temps pendant lequel le signal est activé par rapport au temps pendant lequel il est désactivé.
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Vous pouvez modifier la vitesse du moteur en changeant la taille des impulsions. Par exemple, avec le même moteur, vous pouvez conserver le même temps de cycle de 0,04 s, en réduisant de moitié l'impulsion de marche à 0,01 s et en augmentant l'impulsion d'arrêt à 0,03 s. Vous avez le même nombre d'impulsions par seconde (25), mais chaque impulsion de marche est réduite de moitié. Vous avez le même nombre d'impulsions par seconde (25), mais chaque impulsion de marche est deux fois moins longue. Une impulsion de demi-longueur ne fait tourner le moteur que d'un vingtième de tour, et à 25 impulsions par seconde, le moteur effectue 1,25 rotation par seconde, soit 75 tours par minute. En modifiant la vitesse d'impulsion d'un signal numérique, vous avez réduit de moitié la vitesse d'un moteur analogique.
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```sortie
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25 pulses per second x 0.05 rotations per pulse = 1.25 rotations per second
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1.25 rotations per second x 60 seconds in a minute = 75rpm
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✅ Comment assurer la fluidité de la rotation du moteur, en particulier à faible vitesse ? Utilisez-vous un petit nombre d'impulsions longues avec de longues pauses ou un grand nombre d'impulsions très courtes avec de très courtes pauses?
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> 💁 Certains capteurs utilisent également le PWM pour convertir les signaux analogiques en signaux numériques.
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> 🎓 Pour en savoir plus sur la modulation de largeur d'impulsion, consultez la page consacrée à [la modulation de largeur d'impulsion sur Wikipédia](https://wikipedia.org/wiki/Pulse-width_modulation).
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### Actionneurs numériques
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Les actionneurs numériques, comme les capteurs numériques, ont soit deux états contrôlés par une tension haute ou basse, soit un convertisseur numérique-analogique intégré qui permet de convertir un signal numérique en un signal analogique.
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Un actionneur numérique simple est une LED. Lorsqu'un dispositif envoie un signal numérique de 1, une haute tension est envoyée et allume la LED. Lorsqu'un signal numérique de 0 est envoyé, la tension chute à 0V et la LED s'éteint.
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✅ À quels autres actionneurs simples à deux états pouvez-vous penser ? Un exemple est le solénoïde, qui est un électro-aimant qui peut être activé pour faire des choses comme déplacer un pêne de porte qui verrouille/déverrouille une porte.
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Les actionneurs numériques plus avancés, tels que les écrans, exigent que les données numériques soient envoyées dans certains formats. Ils sont généralement livrés avec des bibliothèques qui facilitent l'envoi des données correctes pour les contrôler.
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## 🚀 Challenge
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Le défi des deux dernières leçons consistait à dresser la liste du plus grand nombre possible d'appareils IoT présents chez vous, à l'école ou sur votre lieu de travail, et de déterminer s'ils sont construits autour de microcontrôleurs ou d'ordinateurs monocartes, ou même d'un mélange des deux.
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Pour chaque appareil que vous avez répertorié, à quels capteurs et actionneurs sont-ils connectés? Quelle est l'utilité de chaque capteur et actionneur connecté à ces dispositifs?
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## Quiz de validation des connaissances
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[Quiz de validation des connaissances](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/6)
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## Révision et auto-apprentissage
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* En apprendre plus sur l'électricité et les circuits sur [ThingLearn](http://thinglearn.jenlooper.com/curriculum/).
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* Pour en savoir plus sur les différents types de capteurs de température, consultez le [guide des capteurs de température de Seeed Studios](https://www.seeedstudio.com/blog/2019/10/14/temperature-sensors-for-arduino-projects/)
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* Pour en savoir plus sur les LED, consultez [la page LED de Wikipédia](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode)
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## Affectation
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[Recherche sur les capteurs et les actionneurs](assignment.fr.md)
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@ -1,222 +0,0 @@
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# 센서 및 액추에이터(actuator)를 통한 물리적 환경과의 상호작용
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) 의 스케치노트입니다. 이미지를 클릭하여 크게 보세요.
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이 수업은 [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 에서 [Hello IoT series](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) 시리즈의 일부로 제공되었습니다. . 수업은 2개의 비디오로 진행되었습니다. 1시간의 수업과 1시간의 추가 공부 시간을 통해 수업의 내용을 더 깊이 파고들어 질문에 답하고자 합니다.
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[](https://youtu.be/Lqalu1v6aF4)
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[](https://youtu.be/qR3ekcMlLWA)
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> 🎥 동영상을 보려면 위의 이미지를 클릭하세요
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/5)
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## 소개
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이 수업은 IoT 장치를 위한 두 가지 중요한 개념인 센서와 액추에이터를 소개한다. 당신은 또한 IoT 프로젝트에 광센서를 추가하고, 조도에 의해 제어되는 LED를 추가하여, 효과적으로 야간 조명을 구축할 수 있습니다.
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이 수업에서는 다음을 다룹니다:
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* [센서란 무엇인가](#센서란-무엇인가)
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* [센서를 사용해보자](#센서를-사용해보자)
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* [센서의 종류](#센서의-종류)
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* [액추에이터란 무엇인가](#액추에이터란-무엇인가)
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* [액추에이터를 사용해보자](#액추에이터를-사용해보자)
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* [액추에이터의 종류](#액추에이터의-종류)
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## 센서란 무엇인가
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센서는 물리적 세계를 감지하는 하드웨어 장치입니다. 즉, 센서는 주변의 하나 이상의 속성을 측정하고 정보를 IoT 장치로 보냅니다. 센서는 대기 온도와 같은 자연적 특성부터 움직임과 같은 물리적 상호 작용까지, 측정할 수 있는 것이 매우 많아 방대한 범위의 장치를 포괄합니다.
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일반적인 센서에는 다음이 포함됩니다.
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- 온도 센서 - 공기 온도 또는 물에 담그는 곳의 온도를 감지합니다. 애호가들과 개발자들에게, 이것들은 종종 단일 센서에서 기압과 습도와 결합됩니다.
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- 버튼 - 버튼을 눌렀을 때 신호가 감지됩니다.
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- 광센서 - 광도를 감지하고 특정 색상, 자외선, 적외선 또는 일반적인 가시광선일 수 있습니다.
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- 카메라 - 사진을 찍거나 비디오를 스트리밍함으로써 세계의 시각적 표현을 감지합니다.
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- 가속도계 - 여러 방향으로의 움직임을 감지합니다.
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- 마이크 - 일반적인 소리 수준 또는 방향성 소리를 감지합니다.
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✅ 생각해봅시다. 여러분의 휴대전화에는 어떤 센서가 있나요?
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모든 센서는 감지하는 모든 것을 IoT 장치로 해석할 수 있는 전기 신호로 변환한다는 한 가지 공통점이 있습니다. 이 전기 신호가 어떻게 해석되는지는 IoT 장치와 통신하는 데 사용되는 통신 프로토콜뿐만 아니라 센서에 따라 다릅니다.
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## 센서를 사용해보자
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아래의 관련 안내에 따라 IoT 장치에 센서를 추가하십시오.
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* [아두이노 - Wio Terminal](wio-terminal-sensor.md)
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* [싱글보드 컴퓨터 - Raspberry Pi](pi-sensor.md)
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* [싱글보드 컴퓨터 - 가상기기](virtual-device-sensor.md)
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## 센서의 종류
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센서는 아날로그 센서와 디지털 센서가 있습니다.
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### 아날로그 센서
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가장 기본적인 센서 중 하나는 아날로그 센서입니다. 이러한 센서는 IoT 장치로부터 전압을 공급받고, 센서 컴포넌트가 전압을 조정하며, 센서로부터 반환되는 전압을 측정하여 센서 값을 제공합니다.
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> 🎓전압은 배터리의 +극에서 -극 으로 전기를 이동시키기 위해 한 장소에서 다른 장소로 얼마나 밀리는지를 측정하는 것입니다. 예를 들어, 표준 AA 배터리는 1.5V(V는 볼트 기호)이며, 양극 단자에서 음극 단자로 1.5V의 힘으로 전기를 밀어낼 수 있다. 다른 전기 하드웨어가 작동하려면 다른 전압이 필요합니다. 예를 들어 LED 캔은 2~3V 사이에서 켜지지만 100W 필라멘트 전구는 240V가 필요합니다. 전압에 대한 자세한 내용은 [Wikipedia 에서 Voltage 검색](https://wikipedia.org/wiki/Voltage) 시 확인 가능합니다.
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이것의 한 예는 Potentiometer (포텐셔미터)입니다. 이것은 두 위치 사이에서 회전할 수 있고 센서가 회전을 측정하는 다이얼입니다.
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![중간 지점에 설정된 potentiometer가 5V를 전송하여 3.8V를 반환합니다.]
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(../../../images/potentiometer.png)
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IoT 장치는 포텐셔미터에 5V와 같은 전압으로 전기 신호를 보냅니다. 포텐셔미터가 조정되면 반대쪽에서 나오는 전압이 바뀝니다. 앰프의 볼륨 조정기와 같이 0에서 [11](https://wikipedia.org/wiki/Up_to_eleven)로 이동하는 다이얼로 표시된 포텐셔미터가 있다고 가정해 봅시다. 포텐셔미터가 완전히 꺼진 위치(0)에 있으면 0V(0V)가 나옵니다. 최대 ON 위치(11)에 있으면 5V(5V)가 나옵니다.
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> 🎓 이것은 지나치게 단순화된 것이며, [Wikipedia에서 potentiometer 검색 시](https://wikipedia.org/wiki/Potentiometer) 포텐셔미터 및 가변 저항기에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다..
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센서에서 나오는 전압은 IoT 장치에 의해 읽혀지고, 그 장치는 그것에 반응할 수 있습니다. 센서에 따라 이 전압은 임의 값이거나 표준 장치에 매핑될 수 있습니다. 예를 들어, [서미스터](https://wikipedia.org/wiki/Thermistor) 에 기반한 아날로그 온도 센서는 온도에 따라 저항이 변화합니다. 출력 전압은 코드 계산을 통해 켈빈 단위로, 그에 따라 °C 또는 °F 단위로 변환될 수 있습니다.
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✅ 센서가 전송된 전압보다 높은 전압을 반환할 경우(예: 외부 전원 공급 장치에서 나오는 전압) 어떻게 된다고 생각하십니까?
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⛔️ 호기심에 실험 해 보진 마십시오.
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#### 아날로그에서 디지털로의 변환
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IoT는 디지털 장치입니다. 아날로그 값으로는 작동할 수 없고 0과 1에서만 작동합니다. 즉, 아날로그 센서 값을 처리하기 전에 디지털 신호로 변환해야 합니다. 많은 IoT 장치들은 아날로그 입력을 디지털 값 표현으로 변환하는 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 가지고 있습니다. 센서는 커넥터 보드를 통해 ADC와 함께 작동할 수도 있습니다. 예를 들어, Raspberry Pi가 있는 seeed Grove ecosystem에서 아날로그 센서는 Pi에 있는 'hat'의 특정 포트에 연결됩니다. 이 포트는 Pi의 GPIO 핀에 연결되어 있습니다. 또한 이 “hat”은 전압을 파이의 GPIO 핀에서 보낼 수 있는 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC가 있습니다.
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3.3V를 사용하고 1V의 값을 반환하는 IoT 장치에 연결된 아날로그 광 센서가 있다고 가정 해 봅시다. 이 1V는 디지털 세계에서 아무런 의미가 없기 때문에 변환이 필요합니다. 전압은 장치와 센서에 따라 스케일을 사용하여 아날로그 값으로 변환됩니다. 한 가지 예는 0에서 1,023까지의 값을 출력하는 씨드 그로브 광 센서입니다. 3.3V에서 작동하는 이 센서의 경우 1V 출력은 300입니다. IoT 기기는 300을 아날로그 값으로 처리할 수 없기 때문에 300을 Grove hat로 이진법으로 표현한 `0000000100101100`으로 변환됩니다. 그러면 이것은 IoT 장치에 의해 처리될 것 입니다.
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✅ 2진법을 모르면 숫자가 0과 1로 어떻게 표현되는지 알아보기 위해 약간의 공부를 추천합니다. [BBC Bitesize introduction to binary lesson](https://www.bbc.co.uk/bitesize/guides/zwsbwmn/revision/1)는 이진법을 공부하기 좋은 곳입니다.
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코딩의 관점에서 볼 때, 이 모든 것은 보통 센서와 함께 제공되는 라이브러리에 의해 처리되므로, 당신은 이 변환에 대해 스스로 걱정할 필요가 없습니다. Grove 광센서의 경우 파이썬 라이브러리를 사용하여 `light (빛)` 속성을 호출하거나 아두이노 라이브러리를 사용하여 `analogRead` 를 호출하여 300의 값을 얻을 수 있습니다.
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### 디지털 센서
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아날로그 센서와 같은 디지털 센서는 전압의 변화를 이용하여 주변 세계를 감지합니다. 차이점은 두 개의 상태만 측정하거나 내장된 ADC를 사용하여 디지털 신호를 출력한다는 것입니다. 디지털 센서는 커넥터 보드 또는 IoT 장치 자체에서 ADC를 사용할 필요성을 피하기 위해 점점 더 보편화되고 있습니다.
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가장 간단한 디지털 센서는 버튼 또는 스위치입니다. 이것은 켜지거나 꺼지는 두 가지 상태의 센서입니다.
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GPIO 핀과 같은 IoT 장치의 핀은 이 신호를 직접 0 또는 1로 측정할 수 있습니다. 전송된 전압이 반환된 전압과 같으면 판독값이 1이고, 그렇지 않으면 판독값이 0입니다. 신호를 변환할 필요가 없습니다. 1 또는 0만 가능합니다.
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> 💁 전압은 절대 정확하지 않습니다. 특히 센서의 구성 요소에는 약간의 저항이 있기 때문에 일반적으로 공차가 있습니다. 예를 들어, 라즈베리 파이 상의 GPIO 핀은 3.3V에서 작동하며 1.8V 이상은 1로, 1.8V는 0으로 읽습니다.
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* 3.3V가 버튼에 들어갑니다. 버튼이 꺼져 있으므로 0V가 나오고 값이 0입니다.
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* 3.3V가 버튼에 들어갑니다. 버튼은 3번으로 되어 있어요.3V가 나오고 값이 1입니다.
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더 발전된 디지털 센서는 아날로그 값을 판독한 다음, 온보드 ADC를 사용하여 디지털 신호로 변환합니다. 예를 들어, 디지털 온도 센서는 아날로그 센서와 동일한 방식으로 열전대를 사용하며, 현재 온도에서 열전대의 저항으로 인한 전압 변화를 계속 측정합니다. 아날로그 값을 반환하고 장치나 커넥터 보드에 의존해 디지털 신호로 변환하는 대신 센서에 내장된 ADC가 값을 변환해 IoT 장치에 0과 1의 직렬로 전송합니다. 이러한 0과 1은 1이 최대 전압이고 0이 0v인 버튼에 대한 디지털 신호와 동일한 방식으로 전송됩니다.
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디지털 데이터를 전송하면 센서가 더욱 복잡해지고 더 자세한 데이터, 심지어 보안 센서를 위해 암호화된 데이터까지 전송할 수 있습니다. 카메라를 생각해봅시다. 카메라는 이미지를 캡처하여 IoT 장치에서 읽을 수 있도록 보통 JPEG와 같은 압축 형식으로 해당 이미지를 전송합니다. 이미지를 캡처하고 전체 이미지 프레임을 프레임별로 전송하거나 압축된 비디오 스트림을 전송하여 비디오를 스트리밍할 수도 있습니다.
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## 액추에이터란 무엇인가
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액추에이터는 센서의 반대입니다. IoT 장치에서 나오는 전기 신호를 빛이나 소리를 방출하거나 모터를 움직이는 것과 같은 물리적 세계와의 상호 작용으로 변환합니다.
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일반적인 액추에이터에는 다음이 포함됩니다 :
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* LED - 켜지면 빛이 방출됩니다.
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* 스피커 - 기본 부저에서 음악을 재생할 수 있는 오디오 스피커로 전송된 신호에 따라 소리를 냅니다.
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* 스테퍼 모터 - 신호를 다이얼 90° 회전과 같이 정의된 회전량으로 변환합니다.
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* 릴레이 - 전기 신호에 의해 켜지거나 끌 수 있는 스위치입니다. 그것들은 IoT 장치의 작은 전압이 큰 전압을 켜도록 합니다.
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* 화면 - 보다 복잡한 액추에이터로 멀티 세그먼트 디스플레이에 정보를 표시합니다. 화면은 단순한 LED 디스플레이부터 고해상도 비디오 모니터까지 다양합니다.
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✅ 생각해봅시다. 당신의 휴대전화에는 어떤 액추에이터가 있습니까?
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## 액추에이터를 사용해보자
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아래의 관련 안내에 따라 센서에 의해 제어되는 IoT 장치에 작동기를 추가하여 IoT 야간 조명을 만드십시오. 광센서로부터 광도를 모으고, 검출된 광도가 너무 낮을 때 발광하기 위해 LED 형태의 액추에이터를 사용합니다.
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* [아두이노 - 위오 터미널](wio-terminal-actuator.md)
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* [싱글 보드 컴퓨터 - 라즈베리 파이](pi-actuator.md)
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* [싱글 보드 컴퓨터 - 가상 ](virtual-device-actuator.md)
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## 액추에이터의 종류
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센서와 마찬가지로 액추에이터도 아날로그 또는 디지털입니다.
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### 아날로그 액추에이터(actuator)
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아날로그 액추에이터는 아날로그 신호를 받아 일종의 상호 작용으로 변환하며, 상호 작용은 공급되는 전압에 따라 변화합니다.
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한 가지 예는 여러분이 집에 가지고 있을 수 있는 것과 같은 희미한 불빛입니다. 조명에 공급되는 전압의 양에 따라 조명의 밝기가 결정됩니다.
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센서와 마찬가지로 실제 IoT 장치는 아날로그가 아닌 디지털 신호에서 작동합니다. 즉, 아날로그 신호를 보내려면 IoT 장치가 직접 IoT 장치 또는 커넥터 보드에 디지털-아날로그 변환기(DAC)가 필요합니다. 그러면 IoT 장치의 0과 1이 액추에이터가 사용할 수 있는 아날로그 전압으로 변환됩니다.
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✅ IoT 장치가 액추에이터가 처리할 수 있는 것보다 높은 전압을 전송하면 어떻게 된다고 생각하십니까?
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⛔️ 실험 해 보진 마십시오.
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### 펄스 폭 변조 (Pulse-Width Modulation)
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IoT 장치에서 아날로그 신호로 디지털 신호를 변환하는 또 다른 옵션은 펄스 폭 변조입니다. 이것은 마치 아날로그 신호인 것처럼 작동하는 많은 짧은 디지털 펄스를 보내는 것을 포함합니다.
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예를 들어 PWM을 사용하여 모터의 속도를 제어할 수 있습니다.
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5V 전원으로 모터를 제어한다고 가정해 보십시오. 모터에 짧은 펄스를 전송하여 전압을 200분의 2초(0.02초) 동안 High(5V)로 전환합니다. 그 시간 동안 당신의 모터는 10분의 1 또는 36° 회전할 수 있습니다. 그런 다음 신호가 200분의 2초(0.02초) 동안 일시 중지되어 낮은 신호(0V)를 전송합니다. 각 ON/OFF 사이클은 0.04초 동안 지속됩니다. 그런 다음 주기가 반복됩니다.
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즉, 1초 동안 모터를 회전시키는 0.02초의 255V 펄스가 있고, 그 후 모터를 회전하지 않는 0.02초의 0.02초의 일시 중지 상태가 있음을 의미합니다. 각 펄스는 모터를 회전의 10분의 1로 회전시킵니다. 즉, 모터가 초당 2.5회전을 완료한다는 의미입니다. 디지털 신호를 사용하여 모터를 초당 2.5회전 또는 [분당 150회](https://wikipedia.org/wiki/Revolutions_per_minute) (비표준 회전 속도 측정)으로 회전했습니다.
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```output
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초당 25펄스 x 펄스당 0.1회전 = 초당 2.5회전
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초당 2.5회전 x 1분에 60초 = 150rpm
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> 🎓 PWM 신호가 절반 동안 켜져 있고 절반 동안 꺼져 있는 경우를 [50% duty cycle](https://wikipedia.org/wiki/Duty_cycle) 이라고 합니다. 듀티 사이클은 신호가 꺼진 상태와 비교하여 켜진 상태에 있는 시간의 백분율로 측정됩니다.
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펄스 크기를 변경하여 모터 속도를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 모터를 사용하여 0.04초의 동일한 사이클 시간을 유지할 수 있으며, 온 펄스는 0.01초로 절반으로, 오프 펄스는 0.03초로 증가할 수 있습니다. 초당 펄스 수(25)는 동일하지만 각 펄스의 길이는 절반입니다. 1/2 길이의 펄스는 모터를 20분의 1 회전만 돌리게 하며, 25펄스에서는 초당 1.25회전을 완료하거나 75rpm으로 회전합니다. 디지털 신호의 펄스 속도를 변경함으로써 아날로그 모터 속도를 절반으로 줄였습니다.
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```output
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초당 25펄스 x 펄스당 0.05회전 = 초당 1.25회전
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초당 1.25회 회전 x 1분 동안 60초 = 75rpm
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```
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✅ 특히 저속 주행 시 모터 회전을 원활하게 유지하려면 어떻게 해야 합니까? 긴 일시 중지를 사용하는 긴 펄스 수를 사용할 것입니까, 아니면 매우 짧은 일시 중지를 사용하는 짧은 펄스 수를 사용할 것입니까?
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> 💁 일부 센서는 PWM을 사용하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기도 합니다.
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> 🎓 [Wikipedia에서 펄스 폭 변조 검색](https://wikipedia.org/wiki/Pulse-width_modulation) 시 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
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### 디지털 액추에이터(actuator)
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디지털 센서와 같은 디지털 액추에이터는 고전압 또는 저전압에 의해 제어되는 두 가지 상태를 가지고 있거나 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환할 수 있도록 DAC가 내장되어 있습니다.
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하나의 간단한 디지털 작동기는 LED입니다. 장치가 1의 디지털 신호를 보내면 LED를 켜는 고전압이 전송됩니다. 0의 디지털 신호가 전송되면 전압이 0V로 떨어지고 LED가 꺼집니다.
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✅ 다른 간단한 2-state 액추에이터는 무엇입니까? 한 예로 솔레노이드가 있는데, 이는 도어 볼트를 움직이기 위해 작동하거나 도어를 잠금/잠금 해제하는 등의 작업을 수행할 수 있는 전자석입니다.
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화면과 같은 더 발전된 디지털 작동기는 디지털 데이터가 특정 형식으로 전송되어야 합니다. 그들은 보통 그들을 제어하기 위해 정확한 데이터를 더 쉽게 보낼 수 있는 라이브러리와 함께 제공됩니다.
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## 🚀 도전
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이전 두 강의의 과제는 가정, 학교 또는 직장에 있는 가능한 한 많은 IoT 장치를 나열하고 그것들이 마이크로컨트롤러 또는 단일 보드 컴퓨터 또는 심지어 둘의 혼합으로 구축되었는지 결정하는 것이었습니다.
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생각해 낸 모든 장치들은 어떤 센서와 액추에이터에 연결되어 있습니까? 이러한 장치에 연결된 각 센서와 액추에이터의 용도는 무엇입니까?
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## 복습 퀴즈
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[복습 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/6)
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## 리뷰 & 추가 개별학습
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* 전기 및 회로에 대한 정보를 읽어보세요 [ThingLearn](http://thinglearn.jenlooper.com/curriculum/).
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* 다양한 유형의 온도 센서에 대한 자세한 내용은 [Seeed Studios Temperature Sensors guide](https://www.seeedstudio.com/blog/2019/10/14/temperature-sensors-for-arduino-projects/) 를 참조하세요
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* LED에 관한 내용은 [Wikipedia LED page](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode) 에서 확인하세요
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## 과제
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[센서와 액추에이터에 대하여 알아보자](assignment.md)
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<div dir="rtl">
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# بحث مستشعرات و مشغلات
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## تعليمات
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غطى هذا الدرس أجهزة الاستشعار والمحركات. ابحث وأوصف مستشعرًا ومشغلًا واحدًا يمكن استخدامه مع مجموعة أدوات تطوير إنترنت الأشياء ، بما في ذلك:
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* ماذا يفعل
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* الأجهزة الإلكترونية / الأجهزة المستخدمة بالداخل
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* هل هو تناظري أم رقمي
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* ما هي وحدات ونطاق المدخلات أو القياسات
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## الموضوع
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| المعايير | نموذجي | كافية | يحتاج إلى تحسين |
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| وصف جهاز استشعار | وصف جهاز استشعار بما في ذلك تفاصيل عن جميع الأقسام الأربعة المذكورة أعلاه. | وصف جهاز استشعار ، ولكنه كان قادرًا فقط على توفير 2-3 من الأقسام أعلاه | وصف جهاز استشعار ، لكنه كان قادرًا فقط على توفير 1 من الأقسام أعلاه |
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| وصف المشغل | وصف المشغل بما في ذلك التفاصيل لجميع الأقسام الأربعة المذكورة أعلاه. | وصف مشغل ، لكنه كان قادرًا فقط على توفير 2-3 من الأقسام أعلاه | وصف مشغل ، لكنه كان قادرًا فقط على توفير 1 من الأقسام أعلاه |
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</div>
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@ -1,17 +0,0 @@
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# সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর সংক্রান্ত গবেষণা
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## নির্দেশনা
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এই পাঠটিতে সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর আলোচনা হয়েছে। একটি আইওটি ডেভলাপার কিটে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন একটি সেন্সর এবং একটি অ্যাকচুয়েটর বর্ণনা করতে হবে, যেখানে উল্লেখ থাকবে:
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* এটি কী কাজ করে
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* ভিতরে ব্যবহৃত ইলেকট্রনিক্স/হার্ডওয়্যার
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* এটি কি অ্যানালগ নাকি ডিজিটাল
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* ইনপুট বা পরিমাপের একক কী এবং যন্ত্রটির ব্যবহার্য সীমা (range) কতটুকু
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক ব্যখ্যা (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত ব্যখ্যা (মাঝারি) | আরো উন্নতির প্রয়োজন (নিম্ন) |
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| একটি সেন্সর সংক্রান্ত বর্ণনা | উপরে তালিকাভুক্ত 4 টি বিভাগের বিশদ ব্যখ্যা সহ সেন্সর বর্ণিত হয়েছে | একটি সেন্সর বর্ণিত হয়েছ, তবে উপরের তালিকা থেকে কেবল 2-3টি বিষয় ব্যখ্যা করতে সক্ষম হয়েছে | একটি সেন্সর বর্ণিত হয়েছ, তবে উপরের তালিকা থেকে কেবল 1টি বিষয় ব্যখ্যা করতে সক্ষম হয়েছে |
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| একটি অ্যাকচুয়েটর সংক্রান্ত বর্ণনা | উপরে তালিকাভুক্ত 4 টি বিভাগের বিশদ ব্যখ্যা সহ অ্যাকচুয়েটর বর্ণিত হয়েছে | একটি অ্যাকচুয়েটর বর্ণিত হয়েছ, তবে উপরের তালিকা থেকে কেবল 2-3টি বিষয় ব্যখ্যা করতে সক্ষম হয়েছে | একটি অ্যাকচুয়েটর বর্ণিত হয়েছ, তবে উপরের তালিকা থেকে কেবল 1টি বিষয় ব্যখ্যা করতে সক্ষম হয়েছে |
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@ -1,17 +0,0 @@
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# Recherche sur les capteurs et actionneurs
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## Instructions
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Cette leçon a porté sur les capteurs et les actionneurs. Recherchez et décrivez un capteur et un actionneur pouvant être utilisés avec un kit de développement IoT :
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* Sa fonction
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* L'électronique/le matériel utilisé à l'intérieur
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* Est-il analogique ou numérique ?
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* Quelles sont les unités et la gamme d'entrées ou de mesures?
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## Rubrique
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| Critères | Exemplaire | Adéquat | Besoin d'amélioration |
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| Décrire un capteur | Décrire un capteur en détaillant les 4 sections énumérées ci-dessus. | Avoir pu décrire un capteur, mais n'avoir pu fournir que 2 ou 3 des sections ci-dessus. | Avoir pu décrire un capteur, mais n'avoir pu fournir qu'une seule des sections ci-dessus. |
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| Décrire un actionneur | Description d'un actionneur comprenant des détails pour les 4 sections énumérées ci-dessus. | Avoir décrit un actionneur, mais n'avoir pu fournir que 2 ou 3 des sections ci-dessus. | Avoir décrit un actionneur, mais n'avoir pu fournir qu'une seule des sections ci-dessus. |
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@ -1,17 +0,0 @@
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# रिसर्च सेंसर और एक्चुएटर्स
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## निर्देश
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इस पाठ में सेंसर और एक्चुएटर्स शामिल थे। अनुसंधान करें और एक सेंसर तथा एक एक्चुएटर का वर्णन करें जिसका उपयोग IoT देव किट के साथ किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैं:
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* यह क्या करता है
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* अंदर इस्तेमाल होने वाले इलेक्ट्रॉनिक्स / हार्डवेयर
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* क्या यह एनालॉग या डिजिटल है
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* इनपुट या माप की यूनिट और रेंज क्या है
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## रूब्रिक
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| मानदंड | अनुकरणीय | पर्याप्त | सुधार की जरूरत |
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| एक सेंसर का वर्णन करें | ऊपर सूचीबद्ध सभी 4 अनुभागों के विवरण सहित एक सेंसर का वर्णन किया गया है। | एक सेंसर का वर्णन किया गया है, लेकिन ऊपर के केवल 2-3 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे | एक सेंसर का वर्णन किया है, लेकिन ऊपर दिए गए अनुभागों में से केवल 1 प्रदान करने में सक्षम थे |
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| एक एक्चुएटर का वर्णन करें | ऊपर सूचीबद्ध सभी 4 वर्गों के विवरण सहित एक एक्चुएटर का वर्णन किया गया है। | एक एक्चुएटर का वर्णन किया गया है, लेकिन ऊपर के केवल 2-3 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे | एक एक्चुएटर का वर्णन किया है, लेकिन ऊपर के केवल 1 अनुभाग प्रदान करने में सक्षम थे |
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@ -1,17 +0,0 @@
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# 센서와 액추에이터에 대하여 알아보자
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## 소개
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이 수업에서는 센서와 액추에이터에 대해 설명했습니다. IoT 개발 키트와 함께 사용할 수 있는 센서 하나와 액추에이터 하나를 알아봅시다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
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* 무슨 일을 하나요?
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* 사용되는 전자 장치/하드웨어는 무엇이 있나요?
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* 아날로그 장치인가요 디지털장치인가요?
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* 입력 또는 측정의 단위 및 범위는 무엇입니까?
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## 평가기준(Rubric)
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| 기준 | 모범 답안 | 적절함 | 개선이 필요함 |
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| 센서 설명 | 위에 나열된 4개 섹션에 대한 세부 정보를 포함하여 센서에 대해 설명합니다. | 센서에 대해 설명했지만 위의 섹션 중 2-3개만 제공할 수 있었습니다. | 센서에 대해 설명했지만 위의 섹션 중 1개만 제공할 수 있었습니다. |
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| 액추에이터 설명 | 위에 나열된 4개 섹션에 대한 세부 정보를 포함하여 액추에이터에 대해 설명합니다. | 액추에이터에 대해 설명했지만 위의 섹션 중 2-3개만 제공할 수 있었습니다. | 액추에이터에 대해 설명했지만 위의 섹션 중 1개만 제공할 수 있었습니다. |
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@ -1,128 +0,0 @@
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<div dir="rtl">
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# قم ببناء ضوء ليلي - Raspberry Pi
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في هذا الجزء من الدرس ، ستضيف مؤشر LED إلى Raspberry Pi الخاص بك وتستخدمه لإنشاء ضوء ليلي.
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## المعدات
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يحتاج ضوء الليل الآن إلى مشغل.
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المشغل هو ** LED ** ، <a href="https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode"> الصمام الثنائي الباعث للضوء</a> الذي ينبعث منه الضوء عندما يتدفق التيار خلاله. هذا مشغل رقمي له حالتان ، تشغيل وإيقاف. يؤدي إرسال القيمة 1 إلى تشغيل مؤشر LED و 0 يؤدي إلى إيقاف تشغيله. LED هو مشغل Grove خارجي ويجب توصيله بقبعة Grove Base على Raspberry Pi.
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منطق ضوء الليل في الكود الزائف هو:
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```output
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تحقق من مستوى الضوء.
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إذا كان الضوء أقل من 300
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قم بتشغيل LED
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غير ذلك
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قم بإيقاف تشغيل LED
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```
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### قم بتوصيل الصمام
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يأتي Grove LED كوحدة نمطية مع مجموعة مختارة من مصابيح LED ، مما يسمح لك باختيار اللون.
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#### المهمة - قم بتوصيل LED
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قم بتوصيل الصمام.
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1. اختر مؤشر LED المفضل لديك وأدخل الأرجل في الفتحتين على وحدة LED.
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المصابيح هي صمامات ثنائية باعثة للضوء ، والصمامات الثنائية هي أجهزة إلكترونية يمكنها حمل التيار في اتجاه واحد فقط. هذا يعني أن مؤشر LED يحتاج إلى الاتصال بالطريقة الصحيحة ، وإلا فلن يعمل.
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أحد أرجل مؤشر LED هو الدبوس الموجب ، والآخر هو الدبوس السالب. LED ليس مستديرًا تمامًا وهو مسطح قليلاً من جانب واحد. الجانب المسطح قليلاً هو الدبوس السالب. عندما تقوم بتوصيل مؤشر LED بالوحدة ، تأكد من توصيل دبوس الجانب المستدير بالمقبس المميز بعلامة ** + ** على الجزء الخارجي من الوحدة ، وأن الجانب المسطح متصل بالمقبس الأقرب إلى منتصف الجزء وحدة.
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1. تحتوي وحدة LED على زر دوران يسمح لك بالتحكم في السطوع. اقلب هذا على طول الطريق لتبدأ بتدويره عكس اتجاه عقارب الساعة بقدر ما سيذهب باستخدام مفك براغي صغير من فيليبس.
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1. أدخل أحد طرفي كبل Grove في المقبس الموجود في وحدة LED. سوف تذهب في اتجاه واحد فقط.
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1. مع إيقاف تشغيل Raspberry Pi ، قم بتوصيل الطرف الآخر من كابل Grove بالمقبس الرقمي المميز بعلامة ** D5 ** على قبعة Grove Base المرفقة بـ Pi. هذا المقبس هو الثاني من اليسار ، على صف المقابس بجوار دبابيس GPIO.
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## برمجة ضوء الليل
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يمكن الآن برمجة ضوء الليل باستخدام مستشعر الضوء Grove و Grove LED.
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### المهمة - برمجة ضوء الليل
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برمجة ضوء الليل.
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1. قم بتشغيل Pi وانتظر حتى يتم التمهيد
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1. افتح مشروع Nightlight في VS Code الذي أنشأته في الجزء السابق من هذه المهمة ، سواء كان يعمل مباشرة على Pi أو متصل باستخدام امتداد Remote SSH.
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1. أضف الكود التالي إلى ملف `app.py` للاتصال لاستيراد المكتبة المطلوبة. يجب إضافة هذا إلى الأعلى ، أسفل سطور "الاستيراد" الأخرى.
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```python
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from grove.grove_led import GroveLed
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```
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تستورد العبارة `from grove.grove_led import GroveLed`` GroveLed` من مكتبات Grove Python. تحتوي هذه المكتبة على رمز للتفاعل مع Grove LED.
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1. أضف الكود التالي بعد إعلان "light_sensor" لإنشاء مثيل للفئة التي تدير مؤشر LED:
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```python
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led = GroveLed(5)
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```
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يُنشئ السطر `led = GroveLed (5)` مثيلًا لفئة `GroveLed` التي تتصل بالطرف ** D5 ** - دبوس Grove الرقمي الذي يتصل به مؤشر LED.
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> 💁 جميع المقابس لها أرقام دبوس فريدة. الدبابيس 0 و 2 و 4 و 6 هي دبابيس تمثيلية ، والدبابيس 5 و 16 و 18 و 22 و 24 و 26 هي دبابيس رقمية.
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1. أضف فحصًا داخل حلقة "while" وقبل "time.sleep" للتحقق من مستويات الإضاءة وتشغيل مؤشر LED أو إيقاف تشغيله:
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</div>
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```python
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if light < 300:
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led.on()
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else:
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led.off()
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```
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<div dir="rtl">
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يتحقق هذا الرمز من قيمة "light". إذا كان هذا أقل من 300 ، فإنه يستدعي طريقة "on" لفئة "GroveLed" التي ترسل قيمة رقمية 1 إلى LED ، وتشغيلها. إذا كانت قيمة الضوء أكبر من أو تساوي 300 ، فإنها تستدعي طريقة "إيقاف التشغيل" ، وإرسال قيمة رقمية بقيمة 0 إلى LED ، وإيقاف تشغيلها.
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> 💁 يجب وضع مسافة بادئة لهذا الرمز إلى نفس مستوى خط الطباعة ('Light level:'، light) `ليكون داخل حلقة while!
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> 💁 عند إرسال القيم الرقمية إلى المشغلات ، تكون القيمة 0 هي 0 فولت ، والقيمة 1 هي أقصى جهد للجهاز. بالنسبة لـ Raspberry Pi مع مستشعرات ومشغلات Grove ، يكون الجهد 1 هو 3.3 فولت.
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1. من VS Code Terminal ، قم بتشغيل ما يلي لتشغيل تطبيق Python:
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```sh
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python3 app.py
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```
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Light values will be output to the console.
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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1. قم بتغطية وكشف مستشعر الضوء. لاحظ كيف سيضيء مؤشر LED إذا كان مستوى الضوء 300 أو أقل ، وينطفئ عندما يكون مستوى الضوء أكبر من 300.
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> 💁 إذا لم يتم تشغيل مؤشر LED ، فتأكد من توصيله بالطريقة الصحيحة ، وأن زر الدوران مضبوط على الوضع الكامل.
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> 💁 يمكنك العثور على هذا الرمز في المجلد
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[code-actuator/pi](../code-actuator/pi)
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😀 كان برنامج الإضاءة الليلية الخاص بك ناجحًا!
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</div>
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@ -1,116 +0,0 @@
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# Créer une veilleuse - Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter une LED à votre Raspberry Pi et l'utiliser pour créer une veilleuse.
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## Matériel
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La veilleuse a maintenant besoin d'un actionneur.
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L'actionneur est une **LED**, une [diode électroluminescente](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode) qui émet de la lumière lorsqu'elle est traversée par un courant. Il s'agit d'un actionneur numérique qui a deux états, marche et arrêt (`on` et `off` en anglais). L'envoi d'une valeur de 1 allume la LED et celle de 0 l'éteint. La LED est un actionneur Grove externe et doit être connectée au chapeau Grove Base du Raspberry Pi.
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La logique de la veilleuse en pseudo-code est la suivante :
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```sortie
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Vérifier le niveau de lumière.
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Si la lumière est inférieure à 300
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Allumer la LED
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Sinon
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Eteindre la LED
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```
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### Connecter la LED
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Le Grove LED se présente sous la forme d'un module avec une sélection de LED, ce qui vous permet de choisir la couleur.
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#### Tâche - connecter la LED
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Connectez la LED.
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1. Choisissez votre LED préférée et insérez les pattes dans les deux trous du module LED.
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Les LEDs sont des diodes électroluminescentes, et les diodes sont des dispositifs électroniques qui ne peuvent transporter le courant que dans un sens. Cela signifie que la LED doit être connectée dans le bon sens, sinon elle ne fonctionnera pas.
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L'une des pattes de la LED est la broche positive, l'autre est la broche négative. La LED n'est pas parfaitement ronde et est légèrement plus plate d'un côté. Le côté légèrement plus plat est la broche négative. Lorsque vous connectez la LED au module, assurez-vous que la broche du côté arrondi est connectée à la prise marquée **+** à l'extérieur du module, et que le côté plus plat est connecté à la prise plus proche du milieu du module.
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1. Le module LED est doté d'un bouton rotatif qui vous permet de contrôler la luminosité. Pour commencer, réglez-le à fond en le tournant dans le sens inverse des aiguilles d'une montre jusqu'à la butée à l'aide d'un petit tournevis cruciforme.
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1. Insérez l'une des extrémités d'un câble Grove dans la prise du module LED. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le Raspberry Pi étant hors tension, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise numérique marquée **D5** sur le chapeau de base Grove attaché au Pi. Cette prise est la deuxième en partant de la gauche, sur la rangée de prises à côté des broches GPIO.
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## Programmer la veilleuse
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La veilleuse peut maintenant être programmée à l'aide du capteur de lumière Grove et de la LED Grove.
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### Tâche - programmer la veilleuse
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Programmez la veilleuse.
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1. Allumez le Pi et attendez qu'il démarre
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1. Ouvrez le projet nightlight que vous avez créé dans la partie précédente de ce travail dans VS Code, soit en l'exécutant directement sur le Pi, soit en le connectant à l'aide de l'extension Remote SSH.
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour vous connecter à l'importation d'une bibliothèque requise. Il doit être ajouté en haut, en dessous des autres lignes `import`.
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```python
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from grove.grove_led import GroveLed
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```
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L'instruction `from grove.grove_led import GroveLed` importe la bibliothèque `GroveLed` des bibliothèques Grove Python. Cette bibliothèque contient du code pour interagir avec une LED Grove.
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1. Ajoutez le code suivant après la déclaration `light_sensor` pour créer une instance de la classe qui gère la LED :
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```python
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led = GroveLed(5)
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```
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La ligne `led = GroveLed(5)` crée une instance de la classe `GroveLed` qui se connecte à la broche **D5** - la broche digitale Grove à laquelle la LED est connectée.
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> 💁 Toutes les prises ont des numéros de broches uniques. Les broches 0, 2, 4 et 6 sont des broches analogiques, les broches 5, 16, 18, 22, 24 et 26 sont des broches numériques.
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1. Ajoutez une vérification à l'intérieur de la boucle `while`, et avant le `time.sleep` pour vérifier les niveaux de lumière et allumer ou éteindre la LED :
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```python
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if light < 300:
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led.on()
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else:
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led.off()
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```
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Ce code vérifie la valeur de `light`. Si elle est inférieure à 300, il appelle la méthode `on` de la classe `GroveLed` qui envoie une valeur numérique de 1 à la LED, l'allumant ainsi. Si la valeur de la lumière est supérieure ou égale à 300, il appelle la méthode `off`, qui envoie une valeur numérique de 0 à la LED, pour l'éteindre.
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> 💁 Ce code doit être indenté au même niveau que la ligne `print('Light level:', light)` pour être à l'intérieur de la boucle while !
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> 💁 Lors de l'envoi de valeurs numériques à des actionneurs, une valeur 0 correspond à 0V, et une valeur 1 correspond à la tension maximale de l'appareil. Pour le Raspberry Pi avec les capteurs et actionneurs Grove, la tension 1 est de 3,3V.
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1. Depuis le terminal VS Code, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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python3 app.py
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```
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Les valeurs de lumière seront affichées dans la console.
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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1. Couvrez et découvrez le capteur de lumière. Remarquez que la LED s'allume si le niveau de lumière est inférieur ou égal à 300, et s'éteint lorsque le niveau de lumière est supérieur à 300.
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> 💁 Si la LED ne s'allume pas, assurez-vous qu'elle est connectée dans le bon sens et que le bouton de rotation est réglé sur "full on".
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> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-actuator/pi](../code-actuator/pi).
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😀 Votre programme de veilleuse est un succès!
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@ -1,116 +0,0 @@
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# रात का चिराग़ बनाएं - रास्पबेरी पाई
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पाठ के इस भाग में, आप अपने रास्पबेरी पाई में एक एलईडी जोड़ेंगे और इसका उपयोग रात का चिराग़ बनाने के लिए करेंगे।
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## हार्डवेयर
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नाइटलाइट को अब एक एक्चुएटर की जरूरत है।
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एक्चुएटर एक **LED**, एक [प्रकाश उत्सर्जक डायोड](https://wikipedia.org/wiki/Light-emmitting_diode) है जो करंट प्रवाहित होने पर प्रकाश का उत्सर्जन करता है। यह एक डिजिटल एक्ट्यूएटर है जिसमें 2 स्थिति हैं, चालू और बंद। 1 का मान भेजने से एलईडी चालू हो जाती है, और 0 इसे बंद कर देता है। एलईडी एक बाहरी ग्रोव एक्ट्यूएटर है और इसे रास्पबेरी पाई पर ग्रोव बेस हैट से जोड़ा जाना चाहिए।
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सुडो कोड में नाइटलाइट तर्क है:
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```आउटपुट
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प्रकाश स्तर की जाँच करें।
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यदि प्रकाश 300 . से कम है
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एलईडी चालू करें
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अन्यथा
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एलईडी बंद करें
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```
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### एलईडी कनेक्ट करें
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ग्रोव एलईडी एलईडी के चयन के साथ एक मॉड्यूल के रूप में आता है, जिससे आप रंग चुन सकते हैं।
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#### कार्य - एलईडी कनेक्ट करें
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एलईडी कनेक्ट करें।
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1. अपनी पसंदीदा एलईडी चुनें और इसके पैरों को एलईडी मॉड्यूल के दो छेदों में डालें।
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एल ई डी प्रकाश उत्सर्जक डायोड हैं, और डायोड इलेक्ट्रॉनिक उपकरण हैं जो केवल एक ही तरह से करंट ले जा सकते हैं। इसका मतलब है कि एलईडी को सही तरीके से जोड़ने की जरूरत है, अन्यथा यह काम नहीं करेगा।
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एलईडी के पैरों में से एक पॉसिटिव पिन है, दूसरा नेगेटिव पिन है। एलईडी पूरी तरह गोल नहीं है और एक तरफ से थोड़ी चपटी है। थोड़ा बढ़ा हुआ पक्ष नेगेटिव पिन है। जब आप एलईडी को मॉड्यूल से कनेक्ट करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि गोलाकार तरफ वाला पिन मॉड्यूल के बाहर + चिह्नित सॉकेट से जुड़ा है, और बढ़ा हुआा पक्ष सॉकेट से मध्य के करीब जुड़ा हुआ है।
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1. एलईडी मॉड्यूल में एक स्पिन बटन है जो आपको चमक को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। इसे शुरू करने के लिए इसे दक्षिणावर्त घुमाकर शुरू करें, जहां तक यह एक छोटे से फिलिप्स हेड स्क्रूड्राइवर का उपयोग करके जाएगा।
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1. एलईडी मॉड्यूल पर सॉकेट में ग्रोव केबल का एक सिरा डालें। यह केवल एक ही तरह से घूमेगा।
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1. रास्पबेरी पाई के बंद होने के साथ, ग्रोव केबल के दूसरे छोर को पाई से जुड़ी ग्रोव बेस हैट पर **D5** चिह्नित डिजिटल सॉकेट से कनेक्ट करें। यह सॉकेट GPIO पिन के बगल में सॉकेट की पंक्ति में बाईं ओर से दूसरा है।
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## रात के उजाले का प्रोग्राम
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नाइटलाइट को अब ग्रोव लाइट सेंसर और ग्रोव एलईडी का उपयोग करके प्रोग्राम किया जा सकता है।
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### कार्य - रात के चिराग़ का प्रोग्राम
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रात के समय प्रोग्राम करें।
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1. पाई को पावर दें और इसके बूट होने की प्रतीक्षा करें
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1. वीएस कोड में नाइटलाइट प्रोजेक्ट खोलें जिसे आपने इस असाइनमेंट के पिछले भाग में बनाया था, या तो सीधे पाई पर चल रहा है या रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन का उपयोग करके जुड़ा हुआ है।
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1. आवश्यक लाइब्रेरी आयात करने के लिए कनेक्ट करने के लिए `app.py` फ़ाइल में निम्न कोड जोड़ें। इसे अन्य `import` लाइनों के नीचे, शीर्ष पर जोड़ा जाना चाहिए।
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```python
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from grove.grove_led import GroveLed
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```
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`from Grove.grove_led import GroveLed` कथन GroveLed` को Grove Python पुस्तकालयों से आयात करता है। इस पुस्तकालय में ग्रोव एलईडी के साथ बातचीत करने के लिए कोड है।
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1. एलईडी का प्रबंधन करने वाले वर्ग का एक उदाहरण बनाने के लिए `light_sensor` घोषणा के बाद निम्नलिखित कोड जोड़ें:
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```python
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led = GroveLed(5)
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```
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लाइन `led = GroveLed(5)` `GroveLed` वर्ग को पिन से जोड़ने का एक उदाहरण बनाता है **D5** - वह डिजिटल ग्रोव पिन जिससे एलईडी जुड़ा है।
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> 💁 सभी सॉकेट में अद्वितीय पिन नंबर होते हैं। पिन 0, 2, 4, और 6 एनालॉग पिन हैं, पिन 5, 16, 18, 22, 24 और 26 डिजिटल पिन हैं।
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1. प्रकाश के स्तर की जांच करने और एलईडी को चालू या बंद करने के लिए `while` लूप के अंदर, और `time.sleep` से पहले एक चेक जोड़ें:
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```python
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if light < 300:
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led.on()
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else:
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led.off()
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```
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यह कोड `light` के मूल्य की जांच करता है। यदि यह ३०० से कम है तो यह `GroveLed` वर्ग की `on` विधि को कॉल करता है जो एलईडी को 1 का डिजिटल मान भेजता है, इसे चालू करता है। यदि प्रकाश मान ३०० से अधिक या उसके बराबर है, तो यह `off` विधि को कॉल करता है, एलईडी को 0 का डिजिटल मान भेजकर, इसे बंद कर देता है।
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> 💁 इस कोड को `print('Light level:', light)` लाइन के समान स्तर पर इंडेंट किया जाना चाहिए, while loop के अंदर होना चाहिए!
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> 💁 एक्ट्यूएटर्स को डिजिटल मान भेजते समय, 0 मान 0V होता है, और 1 मान डिवाइस के लिए अधिकतम वोल्टेज होता है। ग्रोव सेंसर और एक्चुएटर्स के साथ रास्पबेरी पाई के लिए, 1 वोल्टेज 3.3V है।
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1. वीएस कोड टर्मिनल से, अपना पायथन ऐप चलाने के लिए निम्नलिखित चलाएँ:
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```sh
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python3 app.py
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```
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कंसोल के लिए लाइट मान आउटपुट होंगे।
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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||||
Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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1. प्रकाश संवेदक को ढकें और उजागर करें। ध्यान दें कि यदि प्रकाश का स्तर 300 या उससे कम है, तो एलईडी कैसे जलेगी, और जब प्रकाश का स्तर 300 से अधिक हो तो बंद कर दें।
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> 💁 यदि एलईडी चालू नहीं होती है, तो सुनिश्चित करें कि यह सही तरीके से जुड़ा हुआ है, और स्पिन बटन को सेट किया गया है
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> 💁 आप इस कोड को [code-actuator/pi](code-actuator/pi) फोल्डर में पा सकते हैं।
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😀आपका रात्रिकालीन प्रोग्राम सफल रहा!
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@ -1,117 +0,0 @@
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# 야간 조명 만들기 - Raspberry Pi
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라즈베리 파이에 LED를 추가하여 야간 조명을 만들어봅시다.
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## 하드웨어
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이 야간 조명에는 액추에이터가 필요합니다.
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사용되는 액추에이터는 **LED**로, 전류가 흐를 때 빛을 방출하는 [발광 다이오드](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode) 입니다. LED는 on /off 두 가지 상태를 가진 디지털 액추에이터입니다. 1을 값으로 전송하면 LED가 켜지고 0을 전송하면 꺼집니다. LED는 외부 Grove 액추에이터이며 라즈베리 파이의 Grove Base Hat에 연결해야 합니다
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의사 코드에서 야간 조명의 로직은 다음과 같습니다.:
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```output
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탐지되는 빛의 정도(level)를 확인합니다
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빛의 정도가 300 미만일 경우
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LED를 켭니다
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그렇지 않을 경우
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LED를 끕니다
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```
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### LED 연결하기
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Grove LED는 다양한 LED가 포함된 모듈로 제공되므로 색상을 선택할 수 있습니다.
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#### 할 일 - LED 연결
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LED에 연결 해 봅시다.
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1. 좋아하는 LED를 선택하고 LED 모듈의 두 구멍에 다리를 삽입합니다.
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LED는 발광 다이오드이며, 다이오드는 전류를 한 방향으로만 전달할 수 있는 전자 장치입니다. 즉, LED를 올바른 방향으로 연결해야 합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다.
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LED 다리 중 하나는 양극 핀이고 다른 하나는 음극 핀입니다. LED는 완벽하게 둥글지 않고 한쪽이 약간 평평합니다. 약간 평평한 면이 음극 핀입니다. LED를 모듈에 연결할 때 둥근 쪽의 핀이 모듈 외부에 +로 표시된 소켓에 연결되고 평평한 쪽이 모듈 중앙에 더 가까운 소켓에 연결되었는지 확인하십시오.
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1. LED 모듈에는 밝기를 제어할 수 있는 회전 버튼이 있습니다. 작은 십자 드라이버를 사용하여 시계 반대 방향으로 끝까지 돌립니다.
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1. Grove 케이블의 한쪽 끝을 LED 모듈의 소켓에 삽입합니다. 이는 한 방향으로만 돌아갈 것 입니다.
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1. Rasberry Pi 전원을 끈 상태에서 Grove 케이블의 다른 쪽 끝을 Pi에 부착된 Grove Base 모자에 D5로 표시된 디지털 소켓에 연결합니다. 이 소켓은 왼쪽에서 두 번째, GPIO 핀 옆에 있는 소켓 줄입니다.
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## 야간 조명을 프로그래밍 해봅시다
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Grove 조명 센서와 Grove LED를 사용하여 야간 조명 프로그래밍을 진행할 수 있습니다.
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### 할 일 - 야간 조명 동작에 대한 프로그래밍을 해 봅시다.
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야간 조명에 대한 프로그래밍을 합니다.
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1. 라즈베리 파이 전원을 켜고 부팅될 때 까지 기다립니다.
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1. 이 할당의 이전 부분에서 만든 VS Code에서 야간 조명 프로젝트를 Pi에서 직접 실행하거나 원격 SSH 확장을 사용하여 연결합니다.
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1. 필요한 라이브러리를 가져오려면 아래 코드를 `app.py` 파일에 추가하십시오. 이는 다른`import` 줄 바로 아래 추가되어야 합니다.
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```python
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from grove.grove_led import GroveLed
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```
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`from grove.grove_led import GroveLed` 문은 Grove Python 라이브러리에서 `GroveLed` 를 import 한다. 이 라이브러리에는 Grove LED와 상호 작용하는 코드가 있습니다.
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1. `light_sensor` 선언 뒤에 다음 코드를 추가하여 LED를 관리하는 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
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```python
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led = GroveLed(5)
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```
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`led = GroveLed(5)` 코드는 핀 **D5**(LED가 연결된 디지털 Grove 핀)에 연결하는 `GroveLed` 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
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> 💁 모든 소켓에 고유한 핀 번호가 있습니다. 핀 0, 2, 4, 6은 아날로그 핀이고 핀 5, 16, 18, 22, 24 및 26은 디지털 핀입니다.
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1. `while` 루프 내부에 확인용 변수를 추가합니다, `time.sleep` 전에 조명 레벨을 확인하고 LED를 켜거나 끌 수 있습니다.
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```python
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if light < 300:
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led.on()
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else:
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led.off()
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```
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이 코드는 감지되는 `빛` 의값을 확인합니다. 이 값이 300 미만인 경우 `GroveLed` 클래스의 `on` 메서드를 호출하여 LED에 디지털 값 1을 전송하고 LED를 켭니다. 조명 값이 300보다 크거나 같으면 꺼짐 방법을 호출하여 디지털 값 0을 LED로 전송하고 LED를 끕니다.
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> 💁 이 코드는 `print('Light level:', light)` 라인과 동일한 레벨로 들여써야 하며, while 루프 안에 있어야 합니다!
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> 💁 액추에이터로 디지털 값을 전송할 때 0 값은 0V, 1 값은 장치의 최대 전압입니다. Grove 센서 및 액추에이터가 장착된 라즈베리 파이의 경우 1 전압은 3.3V입니다.
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1. VS Code Terminal에서 다음을 실행하여 Python 앱을 실행합니다.:
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```sh
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python3 app.py
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```
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조명 값이 콘솔에 출력됩니다.
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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1. 조명 센서를 가려도 봅시다. 조명 레벨이 300 이하인 경우 LED가 어떻게 켜지고, 조명 레벨이 300 이상인 경우 LED가 꺼지는지 확인합니다.
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> 💁 LED가 동작하지 않는다면 제대로 연결 되어있는지 확인하고 스핀 버튼이 완전히 켜져 있는지 확인 해 보세요
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> 💁 [code-actuator/pi](code-actuator/pi) 폴더 안에서 이 코드를 찾을 수 있습니다..
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😀 여러분이 만든 야간 조명 프로젝트는 성공적으로 동작합니다!
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@ -1,96 +0,0 @@
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# Construire une veilleuse - Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de lumière à votre Raspberry Pi.
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## Matériel
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Le capteur utilisé pour cette leçon est un **capteur de lumière** qui utilise une [photodiode](https://wikipedia.org/wiki/Photodiode) pour convertir la lumière en un signal électrique. Il s'agit d'un capteur analogique qui envoie une valeur entière de 0 à 1000 indiquant une quantité relative de lumière qui ne correspond à aucune unité de mesure standard telle que le [lux](https://fr.wikipedia.org/wiki/Lux_(unit%C3%A9)).
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Le capteur de lumière est un capteur Grove et doit être connecté au chapeau de base Grove sur le Raspberry Pi.
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### Connecter le capteur de lumière
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Le capteur de lumière Grove utilisé pour détecter les niveaux de lumière doit être connecté au Raspberry Pi.
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#### Tâche - connecter le capteur de lumière
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Connecter le capteur de lumière
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du module du capteur de lumière. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le Raspberry Pi étant éteint, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise analogique marquée **A0** sur le chapeau de base Grove fixé au Pi. Cette prise est la deuxième en partant de la droite, sur la rangée de prises à côté des broches GPIO.
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## Programmer le capteur de lumière
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L'appareil peut maintenant être programmé à l'aide du capteur de lumière Grove.
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### Tâche - programmer le capteur de lumière
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Programmez l'appareil.
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1. Allumez le Pi et attendez qu'il démarre
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1. Ouvrez le projet nightlight dans VS Code que vous avez créé dans la partie précédente de ce travail, soit en l'exécutant directement sur le Pi, soit en le connectant à l'aide de l'extension Remote SSH.
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1. Ouvrez le fichier `app.py` et supprimez tout le code qu'il contient.
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer certaines bibliothèques nécessaires :
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```python
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import time
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from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
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```
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L'instruction `import time` importe le module `time` qui sera utilisé plus tard dans ce travail.
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L'instruction `from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor` importe le module `GroveLightSensor` des bibliothèques Grove Python. Cette bibliothèque contient du code pour interagir avec un capteur de lumière Grove, et a été installée globalement lors de l'installation du Pi.
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1. Ajoutez le code suivant après le code ci-dessus pour créer une instance de la classe qui gère le capteur de lumière :
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```python
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light_sensor = GroveLightSensor(0)
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```
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La ligne `light_sensor = GroveLightSensor(0)` crée une instance de la classe `GroveLightSensor` se connectant à la broche **A0** - la broche analogique Grove à laquelle le capteur de lumière est connecté.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de lumière et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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print('Light level:', light)
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```
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Ceci va lire le niveau de lumière actuel sur une échelle de 0-1023 en utilisant la propriété `light` de la classe `GroveLightSensor`. Cette propriété lit la valeur analogique de la broche. Cette valeur est ensuite imprimée sur la console.
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1. Ajoutez une petite mise en veille d'une seconde à la fin de la `boucle` (`loop`) car les niveaux de lumière n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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```python
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||||
time.sleep(1)
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```
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1. Depuis le terminal VS Code, exécutez la commande suivante pour lancer votre application Python :
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```sh
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python3 app.py
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```
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Les valeurs lumineuses sont transmises à la console. Couvrez et découvrez le capteur de lumière, et les valeurs changeront :
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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Light level: 290
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```
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> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-sensor/pi](../code-sensor/pi).
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😀 L'ajout d'un capteur à votre programme de veilleuse a été un succès!
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@ -1,96 +0,0 @@
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# रात का चिराग़ बनाएं - रास्पबेरी पाई
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पाठ के इस भाग में, आप अपने रास्पबेरी पाई में एक प्रकाश सेंसर जोड़ेंगे।
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## हार्डवेयर
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इस पाठ के लिए सेंसर एक **प्रकाश संवेदक** है जो प्रकाश को विद्युत संकेत में बदलने के लिए [फोटोडायोड](https://wikipedia.org/wiki/Photodiode) का उपयोग करता है। यह एक एनालॉग सेंसर है जो 0 से 1,000 तक एक पूर्णांक मान भेजता है जो प्रकाश की सापेक्ष मात्रा को इंगित करता है जो माप की किसी भी मानक इकाई जैसे [lux](https://wikipedia.org/wiki/Lux) पर मैप नहीं करता है।
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प्रकाश संवेदक एक टिकाऊ ग्रोव सेंसर है और इसे रास्पबेरी पाई पर ग्रोव बेस टोपी से जोड़ा जाना चाहिए।
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### लाइट सेंसर कनेक्ट करें
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प्रकाश के स्तर का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले ग्रोव लाइट सेंसर को रास्पबेरी पाई से जोड़ा जाना चाहिए।
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#### टास्क - लाइट सेंसर कनेक्ट करें
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प्रकाश संवेदक कनेक्ट करें
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1. लाइट सेंसर मॉड्यूल के सॉकेट में ग्रोव केबल का एक सिरा डालें। यह केवल एक ही तरह से घूमेगा।
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1. रास्पबेरी पाई के बंद होने के साथ, ग्रोव केबल के दूसरे छोर को पाई से जुड़ी ग्रोव बेस हैट पर **A0** चिह्नित एनालॉग सॉकेट से कनेक्ट करें। यह सॉकेट GPIO पिन के बगल में सॉकेट की पंक्ति में दाईं ओर से दूसरा है।
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## लाइट सेंसर प्रोग्राम करें
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डिवाइस को अब ग्रोव लाइट सेंसर का उपयोग करके प्रोग्राम किया जा सकता है।
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### टास्क - लाइट सेंसर प्रोग्राम करें
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डिवाइस को प्रोग्राम करें।
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1. पाई को पावर दें और इसके बूट होने की प्रतीक्षा करें।
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1. वीएस कोड में नाइटलाइट प्रोजेक्ट खोलें जिसे आपने इस असाइनमेंट के पिछले भाग में बनाया था, या तो सीधे पाई पर चल रहा है या रिमोट एसएसएच एक्सटेंशन का उपयोग करके जुड़ा हुआ है।
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1. `app.py` फ़ाइल खोलें और उसमें से सभी कोड हटा दें।
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1. कुछ आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने के लिए निम्न कोड को `app.py` फ़ाइल में जोड़ें:
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```python
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import time
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from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
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```
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`import time` विवरण `time` मॉड्यूल को आयात करता है जिसे बाद में इस असाइनमेंट में उपयोग किया जाएगा।
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`from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor` कथन Grove Python पुस्तकालयों से `GroveLightSensor` आयात करता है। इस लाइब्रेरी में ग्रोव लाइट सेंसर के साथ बातचीत करने के लिए कोड है, और पाई सेटअप के दौरान विश्व स्तर पर स्थापित किया गया था।
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1. प्रकाश संवेदक को प्रबंधित करने वाले वर्ग का एक उदाहरण बनाने के लिए ऊपर दिए गए कोड के बाद निम्नलिखित कोड जोड़ें:
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```python
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light_sensor = GroveLightSensor(0)
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```
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लाइन `light_sensor = GroveLightSensor(0)`, `GroveLightSensor` वर्ग को पिन **A0** से जोड़ने का एक उदाहरण बनाती है - एनालॉग ग्रोव पिन जिससे लाइट सेंसर जुड़ा होता है।
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1. ऊपर दिए गए कोड के बाद एक अनंत लूप जोड़ें ताकि प्रकाश संवेदक मान का पता लगाया जा सके और इसे कंसोल पर प्रिंट किया जा सके:
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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print('Light level:', light)
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```
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यह `GroveLightSensor` वर्ग की `light` संपत्ति का उपयोग करके 0-1,023 के पैमाने पर वर्तमान प्रकाश स्तर को पढ़ेगा। यह गुण पिन से अनुरूप मान को पढ़ता है। यह मान तब कंसोल पर मुद्रित होता है।
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1. लूप के अंत में एक सेकंड की एक छोटी sleep function जोड़ें क्योंकि प्रकाश के स्तर को लगातार जांचने की आवश्यकता नहीं होती है। एक sleep function डिवाइस की बिजली की खपत को कम करती है।
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```python
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time.sleep(1)
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```
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1. वीएस कोड टर्मिनल से, अपना पायथन ऐप चलाने के लिए निम्नलिखित चलाएँ:
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```sh
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python3 app.py
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```
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कंसोल के लिए लाइट मान आउटपुट होंगे। प्रकाश संवेदक को कवर और उजागर करें, और मान बदल जाएंगे:
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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||||
Light level: 634
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||||
Light level: 634
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||||
Light level: 634
|
||||
Light level: 230
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||||
Light level: 104
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Light level: 290
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```
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> 💁 आप इस कोड को [कोड-सेंसर/पाई](code-sensor/pi) फ़ोल्डर में पा सकते हैं।
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😀 आपके नाइटलाइट प्रोग्राम में सेंसर जोड़ना सफल रहा!
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@ -1,97 +0,0 @@
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# 야간 조명 만들기 - Raspberry Pi
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이 강의에서 여러분의 라즈베리 파이에 광센서를 적용해봅시다
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## 하드웨어
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본 강의용 센서는 [광다이오드](https://wikipedia.org/wiki/Photodiode)를 사용하여 빛을 전기신호로 변환하는 **광센서** 입니다. 이는 [lux](https://wikipedia.org/wiki/Lux) 와 같은 표준 측정단위에 매핑되지 않는 0부터 1000까지의 빛의 상대적인 양을 나타내는 정수값을 보내는 아날로그 센서입니다.
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광센서는 eternal Grove 센서이며 라즈베리 파이의 Grove base hat에 연결해야 합니다.
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### 광센서와 연결해봅시다
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광도를 감지하는데 사용되는 Grove 광센서는 라즈베리 파이에 연결해야 합니다.
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#### 할 일 - 광센서와 연결 해 봅시다.
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광센서와 연결해봅시다.
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1. Grove 케이블의 한쪽 끝을 광센서 모듈의 소켓에 삽입합니다. 그것은 한 방향으로만 돌아갈 것입니다.
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1. Rasberry Pi 전원을 끈 상태에서 Grove 케이블의 다른 쪽 끝을 Pi에 부착된 Grove Base Hat의 **A0** 라고 표시된 아날로그 소켓에 연결합니다. 이 소켓은 오른쪽에서 두 번째, GPIO 핀 옆에 있는 소켓 열입니다.
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## 광센서를 프로그래밍 해 봅시다.
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이제 Grove light 센서를 사용하여 장치를 프로그래밍할 수 있습니다.
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### 할 일 - 광센서를 프로그래밍한다.
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구현 해 봅시다.
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1. 라즈베리 파이의 전원은 켜고 부팅 될 때까지 기다립니다.
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1. 이 과제의 이전 부분에서 생성한 VS Code에서 야간 조명 프로젝트를 Pi에서 직접 실행하거나 원격 SSH 확장을 사용하여 연결합니다.
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1. `app.py` 파일을 열고 이 파일의 모든 코드를 지웁니다.
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1. 몇가지 라이브러리 파일을 요청하기 위해 `app.py` 파일에 아래 있는 코드를 추가합니다:
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```python
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import time
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from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
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```
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`import time` 은 이 과제 이후에 사용될 `time` 모듈을 import 합니다.
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`from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor` 는 Grove Python 라이브러리로부터 `GroveLightSensor` 를 import 합니다. 이 라이브러리는 Grove 광센서와 상호작용 할 수 있는 코드를 가지고 있으며 라즈베리 파이 설정 중에 전역으로 설치되었습니다.
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1. 아래 코드를 위에서 작성한 코드 뒤에 추가하여 광센서를 관리하는 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
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```python
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light_sensor = GroveLightSensor(0)
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```
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`light_sensor = GroveLightSensor(0)`는 핀 **A0**(광센서와 연결되어있는 아날로그 Grove 핀)와 연결되어있는 `GroveLightSensor` class의 인스턴스를 생성합니다.
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1. 위에서 작성한 코드 뒤에 무한 루프를 추가하여 광 센서 값을 측정하고 콘솔에 출력합니다 :
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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print('Light level:', light)
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```
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이는 `GroveLightSensor` 클래스의 `light` 속성을 사용하여 0-1,023의 척도로 현재 빛의 밝기를 판독합니다. 이 속성은 핀에서 아날로그 값을 읽습니다. 이후 이 값이 콘솔에 출력됩니다.
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1. 계속 밝기를 확인할 필요가 없으므로 `루프` 끝에 1초의 짧은 절전 시간을 추가한다. 절전 모드는 장치의 전력 소비를 줄여줍니다.
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```python
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time.sleep(1)
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```
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1. VS Code의 터미널에서 아래 코드로 Python 앱을 실행 해 봅시다.
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```sh
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python3 app.py
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```
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밝기 값이 콘솔에 출력될 것이다. 광센서를 손으로 가려도 보면서 값이 어떻게 변하는지 확인 해 봅시다 :
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```output
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pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 634
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Light level: 230
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Light level: 104
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||||
Light level: 290
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```
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> 💁 [code-sensor/pi](code-sensor/pi) 폴더에서 이 코드를 찾을 수 있습니다.
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😀 여러분의 야간 조명 프로그렘에 성공적으로 센서를 적용했습니다!
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@ -1,110 +0,0 @@
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# Créer une veilleuse - Matériel IoT virtuel
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter une LED à votre dispositif IoT virtuel et l'utiliser pour créer une veilleuse.
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## Matériel virtuel
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La veilleuse a besoin d'un actionneur, créé dans l'application CounterFit.
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||||
L'actionneur est une **LED**. Dans un dispositif IoT physique, il s'agirait d'une [diode électroluminescente](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode) qui émet de la lumière lorsqu'elle est traversée par un courant. Il s'agit d'un actionneur numérique qui a deux états : allumé (`on`) et éteint (`off`). L'envoi d'une valeur de 1 allume la diode et celle de 0 l'éteint.
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La logique de la veilleuse en pseudo-code est la suivante :
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```sortie
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Vérifier le niveau de lumière.
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Si la lumière est inférieure à 300
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Allumer la LED
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Sinon
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Eteindre la LED
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```
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### Ajouter l'actionneur à CounterFit
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Pour utiliser une LED virtuelle, vous devez l'ajouter à l'application CounterFit.
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#### Tâche - ajouter l'actionneur à CounterFit
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Ajoutez la LED à l'application CounterFit.
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1. Assurez-vous que l'application web CounterFit est en cours d'exécution depuis la partie précédente de ce travail. Si ce n'est pas le cas, démarrez-la et ajoutez à nouveau le capteur de lumière.
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1. Créez une LED :
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1. Dans la case *Créer un actionneur* du volet *Actionneur*, dérouler la case *Type d'actionneur* et sélectionner *LED*.
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1. Réglez la *broche* sur *5*
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1. Sélectionnez le bouton **Ajouter** pour créer la LED sur la broche 5.
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La LED sera créée et apparaîtra dans la liste des actionneurs.
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Une fois la LED créée, vous pouvez changer sa couleur en utilisant le sélecteur *Color*. Sélectionnez le bouton **Set** pour modifier la couleur après l'avoir sélectionnée.
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### Programmer la veilleuse
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La veilleuse peut maintenant être programmée à l'aide du capteur de lumière et de la LED CounterFit.
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#### Tâche - programmer la veilleuse
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Programmez la veilleuse.
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1. Ouvrez le projet de veilleuse dans VS Code que vous avez créé dans la partie précédente de ce travail. Fermez et recréez le terminal pour vous assurer qu'il fonctionne en utilisant l'environnement virtuel si nécessaire.
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||||
1. Ouvrez le fichier `app.py`
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour vous connecter à l'importation d'une bibliothèque requise. Ceci doit être ajouté en haut, en dessous des autres lignes `import`.
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```python
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from counterfit_shims_grove.grove_led import GroveLed
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||||
```
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||||
L'instruction `from counterfit_shims_grove.grove_led import GroveLed` importe la `GroveLed` des bibliothèques Python de CounterFit Grove shim. Cette bibliothèque contient du code pour interagir avec une LED créée dans l'application CounterFit.
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||||
1. Ajoutez le code suivant après la déclaration `light_sensor` pour créer une instance de la classe qui gère la LED :
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||||
```python
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||||
led = GroveLed(5)
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||||
```
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||||
La ligne `led = GroveLed(5)` crée une instance de la classe `GroveLed` se connectant à la broche **5** - la broche CounterFit Grove à laquelle la LED est connectée.
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1. Ajoutez une vérification à l'intérieur de la boucle `while`, et avant le `time.sleep` pour vérifier les niveaux de lumière et allumer ou éteindre la LED :
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||||
```python
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||||
if light < 300:
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||||
led.on()
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||||
else:
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||||
led.off()
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||||
```
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||||
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||||
Ce code vérifie la valeur de `light`. Si cette valeur est inférieure à 300, il appelle la méthode `on` de la classe `GroveLed` qui envoie une valeur numérique de 1 à la LED, l'allumant ainsi. Si la valeur de la lumière est supérieure ou égale à 300, elle appelle la méthode `off`, qui envoie une valeur numérique de 0 à la LED, l'éteignant.
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||||
> 💁 Ce code doit être indenté au même niveau que la ligne `print('Light level:', light)` pour être à l'intérieur de la boucle while!
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||||
1. Depuis le terminal VS Code, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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||||
python3 app.py
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```
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||||
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||||
Les valeurs de lumière seront affichées sur la console.
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||||
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||||
```sortie
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||||
(.venv) ➜ GroveTest python3 app.py
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Light level: 143
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Light level: 244
|
||||
Light level: 246
|
||||
Light level: 253
|
||||
```
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||||
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||||
1. Modifiez les paramètres *Value* ou *Random* pour faire varier le niveau d'éclairage au-dessus et au-dessous de 300. La LED s'allume et s'éteint.
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||||
> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-actuator/virtual-device](../code-actuator/virtual-device).
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||||
😀 Votre programme de veilleuse a été réalisé avec succès!
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||||
@ -1,110 +0,0 @@
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# Créer une veilleuse - Matériel IoT virtuel
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de lumière à votre dispositif IoT virtuel.
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## Matériel virtuel
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La veilleuse a besoin d'un actionneur, créé dans l'application CounterFit.
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||||
Le capteur est un **capteur de lumière**. Dans un dispositif IoT physique, il s'agirait d'une [photodiode](https://wikipedia.org/wiki/Photodiode) qui convertit la lumière en un signal électrique. Les capteurs de lumière sont des capteurs analogiques qui envoient une valeur entière indiquant une quantité relative de lumière, qui ne correspond à aucune unité de mesure standard telle que le [lux](https://wikipedia.org/wiki/Lux).
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||||
### Ajouter les capteurs à CounterFit
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||||
Pour utiliser un capteur de lumière virtuel, vous devez l'ajouter à l'application CounterFit.
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#### Tâche - ajouter les capteurs à CounterFit
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||||
Ajoutez le capteur de lumière à l'application CounterFit.
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||||
1. Assurez-vous que l'application web CounterFit est en cours d'exécution depuis la partie précédente de ce travail. Si ce n'est pas le cas, démarrez-la.
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1. Créez un capteur de lumière :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Light*.
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1. Laissez les *Unités* (*Units* en anglais) réglées sur *NoUnits*
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1. Assurez-vous que l'option *Pin* est réglée sur *0*.
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur de lumière sur la broche 0.
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Le capteur de lumière sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs.
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## Programmer le capteur de lumière
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L'appareil peut maintenant être programmé pour utiliser le capteur de lumière intégré.
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### Tâche - programmer le capteur de lumière
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Programmez l'appareil.
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1. Ouvrez le projet nightlight dans VS Code que vous avez créé dans la partie précédente de ce travail. Fermez et recréez le terminal pour vous assurer qu'il fonctionne en utilisant l'environnement virtuel si nécessaire.
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||||
1. Ouvrez le fichier `app.py`
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1. Ajouter le code suivant au début du fichier `app.py` avec le reste des déclarations `import` pour se connecter à l'importation de certaines bibliothèques requises :
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```python
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import time
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||||
from counterfit_shims_grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
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||||
```
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||||
L'instruction `import time` importe le module Python `time` qui sera utilisé plus tard dans ce travail.
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||||
L'instruction `from counterfit_shims_grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor` importe le `GroveLightSensor` des bibliothèques Python CounterFit Grove shim. Cette bibliothèque contient du code pour interagir avec un capteur de lumière créé dans l'application CounterFit.
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1. Ajoutez le code suivant au bas du fichier pour créer des instances de classes qui gèrent le capteur de lumière :
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```python
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light_sensor = GroveLightSensor(0)
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```
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||||
La ligne `light_sensor = GroveLightSensor(0)` crée une instance de la classe `GroveLightSensor` se connectant au pin **0** - le pin du CounterFit Grove auquel le capteur de lumière est connecté.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de lumière et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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||||
print('Light level:', light)
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||||
```
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||||
Ceci permet de lire le niveau de lumière actuel en utilisant la propriété `light` de la classe `GroveLightSensor`. Cette propriété lit la valeur analogique de la broche. Cette valeur est ensuite imprimée sur la console.
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1. Ajoutez une petite mise en veille d'une seconde à la fin de la boucle `while` car les niveaux de lumière n'ont pas besoin d'être vérifiés continuellement. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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||||
```python
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||||
time.sleep(1)
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||||
```
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||||
1. Depuis le terminal VS Code, exécutez les commandes suivantes pour lancer votre application Python :
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```sh
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python3 app.py
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```
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Les valeurs lumineuses seront affichées sur la console. Initialement, cette valeur sera de 0.
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1. Depuis l'application CounterFit, changez la valeur du capteur de lumière qui sera lue par l'application. Vous pouvez le faire de deux façons :
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* Saisissez un nombre dans la case *Value* du capteur de lumière, puis sélectionnez le bouton **Set**. Le nombre que vous saisissez sera la valeur renvoyée par le capteur.
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* Cochez la case *Aléatoire* et entrez une valeur *Min* et *Max*, puis cliquez sur le bouton **Set**. Chaque fois que le capteur lira une valeur, il lira un nombre aléatoire entre *Min* et *Max*.
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||||
Les valeurs que vous avez définies seront affichées sur la console. Modifiez les paramètres *Value* ou *Random* pour modifier la valeur.
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```sortie
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(.venv) ➜ GroveTest python3 app.py
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||||
Light level: 143
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Light level: 244
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||||
Light level: 246
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||||
Light level: 253
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||||
```
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||||
> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-sensor/virtual-device](../code-sensor/virtual-device).
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||||
😀 Votre programme de veilleuse a été un succès!
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@ -1,110 +0,0 @@
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# Créer une veilleuse - le terminale Wio
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Dans cette partie de la leçon, vous ajouterez une LED à votre terminal Wio et l'utiliserez pour créer une veilleuse.
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## Matériel
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La veilleuse a maintenant besoin d'un actionneur.
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L'actionneur est une **LED**, une [diode électroluminescente](https://wikipedia.org/wiki/Light-emitting_diode) qui émet de la lumière lorsqu'elle est traversée par un courant. Il s'agit d'un actionneur numérique qui a deux états : allumé (`on`) et éteint (`off`). L'envoi d'une valeur de 1 allume la LED et de 0 l'éteint. Il s'agit d'un actionneur Grove externe qui doit être connecté au terminal Wio.
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La logique de la veilleuse en pseudo-code est la suivante :
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```sortie
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Vérifier le niveau de lumière.
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Si la lumière est inférieure à 300
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Allumer la LED
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Sinon
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Eteindre la LED
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```
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### Connecter la LED
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La LED Grove est livrée sous forme de module avec une sélection de LED, ce qui vous permet de choisir la couleur.
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#### Tâche - connecter la LED
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Connecter la LED.
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1. Choisissez votre LED préférée et insérez les pattes dans les deux trous du module LED.
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Les LEDs sont des diodes électroluminescentes, et les diodes sont des dispositifs électroniques qui ne peuvent transporter le courant que dans un sens. Cela signifie que la LED doit être connectée dans le bon sens, sinon elle ne fonctionnera pas.
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||||
L'une des pattes de la LED est la broche positive, l'autre est la broche négative. La LED n'est pas parfaitement ronde, elle est légèrement plus plate d'un côté. Le côté légèrement plus plat est la broche négative. Lorsque vous connectez la LED au module, assurez-vous que la broche du côté arrondi est connectée à la prise marquée **+** à l'extérieur du module, et que le côté plus plat est connecté à la prise plus proche du milieu du module.
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||||
1. Le module LED est doté d'un bouton rotatif qui vous permet de contrôler la luminosité. Pour commencer, réglez-le à fond en le tournant dans le sens inverse des aiguilles d'une montre jusqu'à la butée à l'aide d'un petit tournevis cruciforme.
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1. Insérez l'une des extrémités d'un câble Grove dans la prise du module LED. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le terminal Wio étant déconnecté de votre ordinateur ou de toute autre source d'alimentation, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise Grove du côté droit du terminal Wio lorsque vous regardez l'écran. Il s'agit de la prise la plus éloignée du bouton d'alimentation.
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||||
> 💁 La prise Grove de droite peut être utilisée avec des capteurs et des actionneurs analogiques ou numériques.La prise de gauche est réservée aux capteurs et actionneurs I<sup>2</sup>C et numériques. L'I<sup>2</sup>C sera abordé dans une leçon ultérieure.
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## Programmer la veilleuse
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||||
La veilleuse peut maintenant être programmée à l'aide du capteur de lumière intégré et de la LED Grove.
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### Tâche - programmer la veilleuse
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||||
Programmer la veilleuse.
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1. Ouvrez le projet de veilleuse dans VS Code que vous avez créé dans la partie précédente de ce devoir
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1. Ajoutez la ligne suivante à la fin de la fonction `setup` :
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```cpp
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pinMode(D0, OUTPUT);
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```
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Cette ligne configure la broche utilisée pour communiquer avec la LED via le port Grove.
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La broche `D0` est la broche numérique pour la prise Grove de droite. Cette broche est réglée sur `OUTPUT`, ce qui signifie qu'elle se connecte à un actionneur et que des données seront écrites sur la broche.
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||||
1. Ajoutez le code suivant immédiatement avant le `delay` dans la fonction loop :
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```cpp
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if (light < 300)
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{
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||||
digitalWrite(D0, HIGH);
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||||
}
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||||
else
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||||
{
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||||
digitalWrite(D0, LOW);
|
||||
}
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||||
```
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||||
Ce code vérifie la valeur `light`. Si cette valeur est inférieure à 300, il envoie une valeur `HIGH` à la broche numérique `D0`. Ce `HIGH` a une valeur de 1, ce qui allume la LED. Si la lumière est supérieure ou égale à 300, une valeur `LOW` de 0 est envoyée à la broche, ce qui éteint la LED.
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||||
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||||
> 💁 Lors de l'envoi de valeurs numériques à des actionneurs, une valeur BASSE correspond à 0 V et une valeur HAUTE correspond à la tension maximale de l'appareil. Pour le terminal Wio, la tension HAUTE ("HIGH" en anglais) est de 3,3V.
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||||
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||||
1. Reconnectez le terminal Wio à votre ordinateur et téléchargez le nouveau code comme vous l'avez fait précédemment.
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||||
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||||
1. Connectez le moniteur série. Les valeurs lumineuses seront transmises au terminal.
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||||
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||||
```sortie
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||||
> Executing task: platformio device monitor <
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||||
--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
|
||||
--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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||||
--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem101 9600,8,N,1 ---
|
||||
--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
|
||||
Light value: 4
|
||||
Light value: 5
|
||||
Light value: 4
|
||||
Light value: 158
|
||||
Light value: 343
|
||||
Light value: 348
|
||||
Light value: 344
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Couvrez et découvrez le capteur de lumière. Remarquez que la LED s'allume lorsque le niveau de luminosité est inférieur ou égal à 300, et s'éteint lorsque le niveau de luminosité est supérieur à 300.
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||||
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||||
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||||
> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-actuator/wio-terminal](../code-actuator/wio-terminal).
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||||
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||||
😀 Votre programme de veilleuse a été un succès!
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||||
@ -1,73 +0,0 @@
|
||||
# Ajouter un capteur - le terminal Wio
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||||
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||||
Dans cette partie de la leçon, vous utiliserez le capteur de lumière sur votre terminal Wio.
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||||
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||||
## Matériel
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||||
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||||
Le capteur de cette leçon est un **capteur de lumière** qui utilise une [photodiode](https://fr.wikipedia.org/wiki/Photodiode) pour convertir la lumière en un signal électrique. Il s'agit d'un capteur analogique qui envoie une valeur entière comprise entre 0 et 1023 indiquant une quantité relative de lumière qui ne correspond à aucune unité de mesure standard telle que le [lux](https://wikipedia.org/wiki/Lux).
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||||
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||||
Le capteur de lumière est intégré au terminal Wio et est visible à travers la fenêtre en plastique transparent située à l'arrière.
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||||
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## Programmer le capteur de lumière
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L'appareil peut maintenant être programmé pour utiliser le capteur de lumière intégré.
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### Tâche
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Programmez l'appareil.
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1. Ouvrez le projet nightlight dans VS Code que vous avez créé dans la partie précédente de ce travail.
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1. Ajoutez la ligne suivante à la fin de la fonction `setup` :
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```cpp
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pinMode(WIO_LIGHT, INPUT);
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```
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Cette ligne configure les broches utilisées pour communiquer avec le capteur.
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La broche `WIO_LIGHT` est le numéro de la broche GPIO connectée au capteur de lumière embarqué. Cette broche est réglée sur `INPUT`, ce qui signifie qu'elle se connecte à un capteur et que les données seront lues à partir de la broche.
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1. Effacez le contenu de la fonction `loop`.
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1. Ajoutez le code suivant à la fonction `loop` maintenant vide.
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```cpp
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int light = analogRead(WIO_LIGHT);
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Serial.print("Light value: ");
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Serial.println(light);
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```
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Ce code lit une valeur analogique sur la broche `WIO_LIGHT`. Il lit une valeur comprise entre 0 et 1023 à partir du capteur de lumière embarqué. Cette valeur est ensuite envoyée au port série afin que vous puissiez la lire dans le Serial Monitor lorsque ce code est exécuté. `Serial.print` écrit le texte sans nouvelle ligne à la fin, de sorte que chaque ligne commence par `Light value:` et se termine par la valeur réelle de la lumière.
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1. Ajoutez un petit délai d'une seconde (1000 ms) à la fin de la `boucle` (`loop` en anglais), car les niveaux de lumière n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Un délai réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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```cpp
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delay(1000);
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```
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1. Reconnectez le terminal Wio à votre ordinateur et téléchargez le nouveau code comme vous l'avez fait précédemment.
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1. Connectez le moniteur série. Des valeurs lumineuses seront émises vers le terminal. Couvrez et découvrez le capteur de lumière à l'arrière du terminal Wio, et les valeurs changeront.
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```sortie
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> Executing task: platformio device monitor <
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem101 9600,8,N,1 ---
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--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Light value: 4
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Light value: 5
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Light value: 4
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Light value: 158
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Light value: 343
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Light value: 348
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Light value: 344
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```
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> 💁 Vous trouverez ce code dans le dossier [code-sensor/wio-terminal](../code-sensor/wio-terminal).
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😀 L'ajout d'un capteur à votre programme de veilleuses a été un succès!
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@ -1,461 +0,0 @@
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# <div dir="rtl">قم بتوصيل جهازك بالإنترنت</div>
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> Sketchnote by [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Click the image for a larger version.
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## <div dir="rtl">اختبار ما قبل المحاضرة</div>
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[اختبار ما قبل المحاضرة](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/7)
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## <div dir="rtl">المقدمة</div>
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<div dir="rtl">
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يرمز ** I ** in IoT إلى ** الإنترنت ** - الاتصال السحابي والخدمات التي تتيح الكثير من ميزات أجهزة إنترنت الأشياء ، من جمع القياسات من المستشعرات المتصلة بالجهاز ، إلى إرسال الرسائل للتحكم في المشغلات . تتصل أجهزة إنترنت الأشياء عادةً بخدمة سحابية واحدة لإنترنت الأشياء باستخدام بروتوكول اتصال قياسي ، وهذه الخدمة متصلة ببقية تطبيق إنترنت الأشياء الخاص بك ، بدءًا من خدمات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات ذكية حول بياناتك ، إلى تطبيقات الويب للتحكم أو إعداد التقارير.
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> 🎓 البيانات التي يتم جمعها من أجهزة الاستشعار وإرسالها إلى السحابة تسمى القياس عن بعد.
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يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء استقبال الرسائل من السحابة. غالبًا ما تحتوي الرسائل على أوامر - وهي إرشادات لتنفيذ إجراء إما داخليًا (مثل إعادة التشغيل أو تحديث البرامج الثابتة) ، أو باستخدام مشغل (مثل تشغيل الضوء).
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يقدم هذا الدرس بعض بروتوكولات الاتصال التي يمكن أن تستخدمها أجهزة إنترنت الأشياء للاتصال بالسحابة وأنواع البيانات التي قد ترسلها أو تتلقاها. ستحصل أيضًا على تدريب عملي مع كليهما ، وإضافة التحكم في الإنترنت إلى ضوء الليل ، ونقل منطق التحكم في LED إلى كود "السيرفر" الذي يعمل محليًا.
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سنغطي في هذا الدرس:
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* [بروتوكولات الاتصال](#communication-protocols)
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* [النقل عن بعد لخدمة وضع الرسائل في قائمة انتظار (MQTT)](#message-queueing-telemetry-transport-mqtt)
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* [القياس عن بعد](#telemetry)
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* [أوامر](#commands)
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## بروتوكولات الاتصال
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هناك عدد من بروتوكولات الاتصال الشائعة التي تستخدمها أجهزة إنترنت الأشياء للاتصال بالإنترنت. الأكثر شيوعًا يعتمد على نشر / اشتراك الرسائل عبر نوع من الوسطاء. تتصل أجهزة إنترنت الأشياء بالوسيط وتنشر التتبع عن بعد والاشتراك في الأوامر. تتصل الخدمات السحابية أيضًا بالوسيط وتشترك في جميع رسائل التتبع عن بُعد وتنشر الأوامر إما على أجهزة محددة أو إلى مجموعات من الأجهزة.
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MQTT هو بروتوكول الاتصال الأكثر شيوعًا لأجهزة إنترنت الأشياء ويتم تناوله في هذا الدرس. تشمل البروتوكولات الأخرى AMQP و HTTP / HTTPS.
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## نقل القياس عن بُعد لخدمة وضع الرسائل في قائمة انتظار (MQTT)
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<a href="http://mqtt.org">MQTT</a> هو بروتوكول مراسلة قياسي خفيف الوزن ومفتوح يمكنه إرسال الرسائل بين الأجهزة. تم تصميمه في عام 1999 لمراقبة خطوط أنابيب النفط ، قبل طرحه كمعيار مفتوح بعد 15 عامًا من قبل شركة IBM.
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MQTT لديها وسيط واحد وعملاء متعددين. يتصل جميع العملاء بالوسيط ، ويقوم الوسيط بتوجيه الرسائل إلى العملاء المعنيين. يتم توجيه الرسائل باستخدام موضوعات محددة ، بدلاً من إرسالها مباشرة إلى عميل فردي. يمكن للعميل النشر في موضوع ، وسيتلقى أي عميل يشترك في هذا الموضوع الرسالة.
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✅ قم ببعض البحث. إذا كان لديك الكثير من أجهزة إنترنت الأشياء ، كيف يمكنك التأكد من أن وسيط MQTT الخاص بك يمكنه التعامل مع جميع الرسائل؟
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### قم بتوصيل جهاز إنترنت الأشياء الخاص بك بـ MQTT
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الجزء الأول من إضافة التحكم في الإنترنت إلى ضوء الليل الخاص بك هو توصيله بوسيط MQTT.
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#### مهمة
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قم بتوصيل جهازك بوسيط MQTT.
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في هذا الجزء من الدرس ، ستقوم بتوصيل ضوء إنترنت الأشياء الخاص بك بالإنترنت للسماح بالتحكم فيه عن بُعد. لاحقًا في هذا الدرس ، سيرسل جهاز إنترنت الأشياء الخاص بك رسالة قياس عن بُعد عبر MQTT إلى وسيط MQTT عام بمستوى خفيف ، حيث سيتم التقاطه بواسطة بعض كود السيرفر الذي ستكتبه. سيتحقق هذا الرمز من مستوى الضوء ويرسل رسالة أوامر إلى الجهاز تخبره بتشغيل أو إيقاف تشغيل مؤشر LED.
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يمكن أن تكون حالة الاستخدام في العالم الحقيقي لمثل هذا الإعداد هي جمع البيانات من مستشعرات ضوئية متعددة قبل اتخاذ قرار بتشغيل الأضواء ، في موقع به الكثير من الأضواء ، مثل الملعب. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إيقاف تشغيل الأضواء إذا تم تغطية مستشعر واحد فقط بواسطة السحب أو الطائر ، لكن أجهزة الاستشعار الأخرى اكتشفت ضوءًا كافيًا.
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✅ ما المواقف الأخرى التي تتطلب تقييم البيانات من أجهزة استشعار متعددة قبل إرسال الأوامر؟
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بدلاً من التعامل مع تعقيدات إعداد وسيط MQTT كجزء من هذه المهمة ، يمكنك استخدام سيرفر اختبار عام يقوم بتشغيل <a href="https://www.mosquitto.org">Eclipse Mosquitto</a> ، وسيط MQTT مفتوح المصدر. وسيط الاختبار هذا متاح للجمهور على <a href="https://test.mosquitto.org">test.mosquitto.org</a> ، ولا يتطلب إعداد حساب ، مما يجعله أداة رائعة لاختبار عملاء وخوادم MQTT.
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> 💁 وسيط الاختبار هذا عام وغير آمن. يمكن لأي شخص أن يستمع إلى ما تنشره ، لذا لا ينبغي استخدامه مع أي بيانات تحتاج إلى الحفاظ على خصوصيتها
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اتبع الخطوة ذات الصلة أدناه لتوصيل جهازك بوسيط MQTT:
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-mqtt.md)
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* [كمبيوتر ذو لوحة واحدة - Raspberry Pi/Virtual IoT device](single-board-computer-mqtt.md)
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### الغوص بشكل أعمق في MQTT
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يمكن أن تحتوي الموضوعات على تسلسل هرمي ، ويمكن للعملاء الاشتراك في مستويات مختلفة من التسلسل الهرمي باستخدام أحرف البدل. على سبيل المثال ، يمكنك إرسال رسائل قياس درجة الحرارة عن بُعد إلى الموضوع `/ القياس عن بُعد / درجة الحرارة` ورسائل الرطوبة إلى الموضوع` / القياس عن بُعد / الرطوبة` ، ثم في تطبيق السحابة الخاص بك ، اشترك في `/ القياس عن بُعد / *` الموضوع لتلقي كلا الموضوعين رسائل قياس درجة الحرارة والرطوبة.
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يمكن إرسال الرسائل بجودة الخدمة (QoS) ، والتي تحدد ضمان استلام الرسالة.
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* مرة واحدة على الأكثر - يتم إرسال الرسالة مرة واحدة فقط ولا يتخذ العميل والوسيط أي خطوات إضافية للإقرار بالتسليم (إطلاق النار والنسيان).
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* مرة واحدة على الأقل - أعاد المرسل محاولة إرسال الرسالة عدة مرات حتى استلام الإقرار (تسليم مُعترف به).
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* مرة واحدة بالضبط - يشترك المرسل والمتلقي في مصافحة ثنائية المستوى لضمان استلام نسخة واحدة فقط من الرسالة (تسليم مضمون).
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✅ ما المواقف التي قد تتطلب رسالة تسليم مضمونة على النار ونسيان الرسالة؟
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على الرغم من أن الاسم هو خدمة "وضع الرسائل في قائمة انتظار" (الأحرف الأولى من MQTT) ، إلا أنها لا تدعم قوائم انتظار الرسائل بالفعل. هذا يعني أنه في حالة قطع اتصال العميل ، فلن يتلقى الرسائل التي تم إرسالها أثناء قطع الاتصال بعد إعادة الاتصال ، باستثناء تلك الرسائل التي بدأ بالفعل معالجتها باستخدام عملية QoS. يمكن أن تحتوي الرسائل على علامة محتجزة عليها. إذا تم تعيين هذا ، فسيقوم وسيط MQTT بتخزين آخر رسالة تم إرسالها حول موضوع بهذه العلامة ، وإرسالها إلى أي عملاء اشتركوا لاحقًا في الموضوع. بهذه الطريقة ، سيحصل العملاء دائمًا على أحدث رسالة.
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يدعم MQTT أيضًا وظيفة البقاء على قيد الحياة التي تتحقق مما إذا كان الاتصال لا يزال على قيد الحياة أثناء الفجوات الطويلة بين الرسائل.
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> 🦟 <a href="https://mosquitto.org">Mosquitto from the Eclipse Foundation</a> لديه وسيط MQTT مجاني يمكنك تشغيله بنفسك لتجربة MQTT ، جنبًا إلى جنب مع وسيط MQTT عام يمكنك استخدامه لاختبار الكود الخاص بك ، والذي يتم استضافته في <a href="https://test.mosquitto.org">test.mosquitto.org</a>).
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يمكن أن تكون اتصالات MQTT عامة ومفتوحة أو مشفرة ومؤمنة باستخدام أسماء المستخدمين وكلمات المرور أو الشهادات.
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> 💁 يتصل MQTT عبر TCP / IP ، وهو نفس بروتوكول الشبكة الأساسي مثل HTTP ، ولكن على منفذ مختلف. يمكنك أيضًا استخدام MQTT عبر مآخذ الويب للتواصل مع تطبيقات الويب التي تعمل في مستعرض ، أو في المواقف التي تحظر فيها جدران الحماية أو قواعد الشبكات الأخرى اتصالات MQTT القياسية.
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## القياس عن بعد
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كلمة القياس عن بعد مشتقة من جذور يونانية تعني القياس عن بعد. القياس عن بعد هو عملية جمع البيانات من أجهزة الاستشعار وإرسالها إلى السحابة.
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> 💁 تم اختراع أحد أقدم أجهزة القياس عن بعد في فرنسا عام 1874 وأرسل الطقس في الوقت الفعلي وأعماق الثلوج من مونت بلانك إلى باريس. استخدمت الأسلاك المادية لأن التقنيات اللاسلكية لم تكن متوفرة في ذلك الوقت.
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لنلق نظرة على مثال منظم الحرارة الذكي من الدرس 1.
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يحتوي منظم الحرارة على مستشعرات لدرجة الحرارة لجمع القياس عن بعد. من المرجح أن يحتوي على مستشعر درجة حرارة واحد مدمج ، وقد يتصل بأجهزة استشعار درجة حرارة خارجية متعددة عبر بروتوكول لاسلكي مثل <a href="https://wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy">Bluetooth Low Energy</a>
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مثال على بيانات القياس عن بعد التي سترسلها يمكن أن يكون:
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| الاسم | القيمة | الوصف |
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| ---- | ----- | ----------- |
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| "درجة حرارة الحرارة" | 18 درجة مئوية | درجة الحرارة المقاسة بواسطة مستشعر درجة الحرارة المدمج في منظم الحرارة |
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| "درجة حرارة غرفة المعيشة" | 19 درجة مئوية | تم قياس درجة الحرارة بواسطة مستشعر درجة الحرارة عن بعد والذي تم تسميته "غرفة المعيشة" لتحديد الغرفة الموجودة بها |
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| "حجرة النوم" | 21 درجة مئوية | تم قياس درجة الحرارة بواسطة جهاز استشعار درجة الحرارة عن بعد والذي تم تسميته "غرفة نوم" لتحديد الغرفة الموجودة بها |
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يمكن للخدمة السحابية بعد ذلك استخدام بيانات القياس عن بُعد هذه لاتخاذ قرارات حول الأوامر التي يجب إرسالها للتحكم في التسخين.
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### إرسال القياس عن بعد من جهاز إنترنت الأشياء الخاص بك
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الجزء التالي في إضافة التحكم في الإنترنت إلى ضوء الليل هو إرسال مقياس مستوى الضوء إلى وسيط MQTT حول موضوع القياس عن بُعد.
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#### مهمة
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أرسل قياس مستوى الضوء إلى وسيط MQTT.
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يتم إرسال البيانات بترميز JSON - اختصار لـ JavaScript Object Notation ، وهو معيار لتشفير البيانات في النص باستخدام أزواج المفاتيح / القيمة.
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✅ إذا لم تكن قد صادفت JSON من قبل ، فيمكنك معرفة المزيد عنها على <a href="https://www.json.org/">JSON.org documentation</a>
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اتبع الخطوة ذات الصلة أدناه لإرسال بيانات القياس من جهازك إلى وسيط MQTT:
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-telemetry.md)
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* [كمبيوتر ذو لوحة واحدة - Raspberry Pi/Virtual IoT device](single-board-computer-telemetry.md)
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### تلقي القياس عن بعد من وسيط MQTT
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ليس هناك فائدة من إرسال التتبع عن بعد إذا لم يكن هناك شيء على الطرف الآخر للاستماع إليه. يحتاج القياس عن بعد لمستوى الضوء إلى شيء يستمع إليه لمعالجة البيانات. رمز `` السيرفر '' هذا هو نوع الكود الذي ستنشره في خدمة سحابية كجزء من تطبيق إنترنت الأشياء أكبر ، ولكن هنا ستقوم بتشغيل هذا الرمز محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك (أو على Pi إذا كنت تقوم بالتشفير مباشرة هناك ). يتكون رمز السيرفر من تطبيق Python الذي يستمع إلى رسائل القياس عن بُعد عبر MQTT بمستويات الضوء. لاحقًا في هذا الدرس ، ستجعله يرد برسالة أوامر تحتوي على إرشادات لتشغيل أو إيقاف تشغيل مؤشر LED.
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✅ قم ببعض البحث: ماذا يحدث لرسائل MQTT إذا لم يكن هناك مستمع؟
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#### تثبيت Python و VS Code
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إذا لم يكن لديك Python و VS Code مثبتًا محليًا ، فستحتاج إلى تثبيتهما لتشفير السيرفر. إذا كنت تستخدم جهازًا افتراضيًا ، أو كنت تعمل على Raspberry Pi ، فيمكنك تخطي هذه الخطوة.
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##### مهمة
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قم بتثبيت Python و VS Code.
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1. تثبيت بايثون. راجع <a href="https://www.python.org/downloads">Python downloads page</a> للحصول على إرشادات حول تثبيت أحدث إصدار من Python.
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1. قم بتثبيت Visual Studio Code (VS Code). هذا هو المحرر الذي ستستخدمه لكتابة رمز جهازك الافتراضي في Python. راجع <a href="https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn">VS Code documentation</a> للحصول على إرشادات حول تثبيت VS Code.
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> 💁 لك مطلق الحرية في استخدام أي محرر Python IDE أو محرر لهذه الدروس إذا كان لديك أداة مفضلة ، ولكن الدروس ستعطي إرشادات تستند إلى استخدام VS Code.
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1. قم بتثبيت امتداد VS Code Pylance. هذا امتداد لـ VS Code الذي يوفر دعم لغة Python. راجع <a href="https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance">Pylance extension documentation</a> للحصول على إرشادات حول تثبيت هذا الامتداد في VS Code.
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#### تكوين بيئة Python الافتراضية
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إحدى الميزات القوية في Python هي القدرة على تثبيت <a href="https://pypi.org">pip packages</a> - وهي حزم من التعليمات البرمجية كتبها أشخاص آخرون وتم نشرها على الإنترنت. يمكنك تثبيت حزمة pip على جهاز الكمبيوتر الخاص بك بأمر واحد ، ثم استخدام تلك الحزمة في التعليمات البرمجية الخاصة بك. ستستخدم النقطة لتثبيت حزمة للتواصل عبر MQTT.
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بشكل افتراضي ، عندما تقوم بتثبيت حزمة تكون متاحة في كل مكان على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، وقد يؤدي ذلك إلى مشاكل مع إصدارات الحزمة - مثل تطبيق واحد يعتمد على إصدار واحد من الحزمة التي تتعطل عند تثبيت إصدار جديد لتطبيق مختلف. للتغلب على هذه المشكلة ، يمكنك استخدام <a href="https://docs.python.org/3/library/venv.html">Python virtual environment</a> ، وهي بالأساس نسخة من Python في مجلد مخصص ، وعند تثبيت النقطة الحزم التي يتم تثبيتها على هذا المجلد فقط.
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##### مهمة
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قم بتكوين بيئة Python الافتراضية وتثبيت حزم MQTT pip.
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1. من المحطة الطرفية أو سطر الأوامر ، قم بتشغيل ما يلي في موقع من اختيارك لإنشاء دليل جديد والانتقال إليه:
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```sh
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mkdir nightlight-server
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cd nightlight-server
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```
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1. قم الآن بتشغيل ما يلي لإنشاء بيئة افتراضية في المجلد ".venv"
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```sh
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python3 -m venv .venv
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```
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> 💁 تحتاج إلى استدعاء `python3` لإنشاء بيئة افتراضية فقط في حالة تثبيت Python 2 بالإضافة إلى Python 3 (أحدث إصدار). إذا كان لديك Python2 مثبتًا ، فإن استدعاء `python` سيستخدم Python 2 بدلاً من Python 3
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1. تفعيل البيئة الافتراضية:
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* على نظام التشغيل Windows:
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</div>
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.venv\Scripts\activate.bat
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<div dir="rtl">
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* على نظام macOS أو Linux ، قم بتشغيل:
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</div>
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source ./.venv/bin/activate
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<div dir="rtl">
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1. بمجرد تنشيط البيئة الافتراضية ، سيقوم الأمر الافتراضي "python" بتشغيل إصدار Python الذي تم استخدامه لإنشاء البيئة الافتراضية. قم بتشغيل ما يلي للحصول على الإصدار:
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</div>
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python --version
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<div dir="rtl">
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سيكون الإخراج مشابهًا لما يلي:
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</div>
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(.venv) ➜ nightlight-server python --version
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Python 3.9.1
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<div dir="rtl">
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> 💁 قد يكون إصدار Python الخاص بك مختلفًا - طالما أنه الإصدار 3.6 أو أعلى فأنت جيد. إذا لم يكن كذلك ، فاحذف هذا المجلد ، وقم بتثبيت إصدار أحدث من Python وحاول مرة أخرى.
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1. قم بتشغيل الأوامر التالية لتثبيت حزمة pip لـ <a href="https://pypi.org/project/paho-mqtt/">Paho-MQTT</a> ، مكتبة MQTT شائعة.
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</div>
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pip install paho-mqtt
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<div dir="rtl">
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سيتم تثبيت حزمة النقطة هذه في البيئة الافتراضية فقط ، ولن تكون متاحة خارج هذا النطاق.]
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#### اكتب كود السيرفر
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يمكن الآن كتابة رمز السيرفر بلغة بايثون.
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##### مهمة
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اكتب كود السيرفر.
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1. من المحطة الطرفية أو سطر الأوامر ، قم بتشغيل ما يلي داخل البيئة الافتراضية لإنشاء ملف Python يسمى "app.py":
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* من تشغيل Windows:
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type nul > app.py
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* على نظام macOS أو Linux ، قم بتشغيل:
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touch app.py
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1. افتح المجلد الحالي في VS Code:
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```sh
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code .
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```
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1. عند إطلاق VS Code ، سيتم تنشيط بيئة Python الافتراضية. سيتم الإبلاغ عن ذلك في شريط الحالة السفلي:
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1. إذا كان VS Code Terminal قيد التشغيل بالفعل عند بدء تشغيل VS Code ، فلن يتم تنشيط البيئة الافتراضية فيه. أسهل ما يمكنك فعله هو قتل المحطة باستخدام زر ** Kill the active terminalary **:
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1. قم بتشغيل VS Code Terminal الجديدة عن طريق تحديد * Terminal -> New Terminal ، أو الضغط على `` CTRL + ''. ستحمل المحطة الجديدة البيئة الافتراضية ، وستظهر المكالمة لتنشيط هذا في الجهاز. سيكون اسم البيئة الافتراضية (`.venv`) أيضًا في الموجه:
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```output
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➜ nightlight source .venv/bin/activate
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(.venv) ➜ nightlight
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```
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1. افتح ملف `app.py` من مستكشف VS Code وأضف الكود التالي:
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</div>
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import json
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import time
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import paho.mqtt.client as mqtt
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id = '<ID>'
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client_telemetry_topic = id + '/telemetry'
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client_name = id + 'nightlight_server'
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mqtt_client = mqtt.Client(client_name)
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mqtt_client.connect('test.mosquitto.org')
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mqtt_client.loop_start()
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def handle_telemetry(client, userdata, message):
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payload = json.loads(message.payload.decode())
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print("Message received:", payload)
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||||
mqtt_client.subscribe(client_telemetry_topic)
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mqtt_client.on_message = handle_telemetry
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while True:
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time.sleep(2)
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<div dir="rtl">
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استبدل `<ID>` في السطر 6 بالمعرف الفريد الذي استخدمته عند إنشاء رمز جهازك.
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⚠️ هذا ** يجب ** أن يكون هو نفس المعرف الذي استخدمته على جهازك ، وإلا فلن يشترك رمز السيرفر أو ينشر في الموضوع الصحيح.
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ينشئ هذا الرمز عميل MQTT باسم فريد ، ويتصل بالوسيط * test.mosquitto.org *. ثم تبدأ حلقة معالجة يتم تشغيلها في سلسلة رسائل خلفية تستمع للرسائل حول أي موضوع مشترك.
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يشترك العميل بعد ذلك في الرسائل المتعلقة بموضوع التتبع عن بُعد ، ويحدد الوظيفة التي يتم استدعاؤها عند تلقي رسالة. عندما يتم تلقي رسالة القياس عن بعد ، يتم استدعاء وظيفة "handle_telemetry" ، وطباعة الرسالة المستلمة إلى وحدة التحكم.
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أخيرًا ، تحافظ حلقة لا نهائية على تشغيل التطبيق. يستمع عميل MQTT إلى الرسائل الموجودة على مؤشر ترابط في الخلفية ويعمل طوال الوقت الذي يتم فيه تشغيل التطبيق الرئيسي.
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1. من محطة VS Code ، قم بتشغيل ما يلي لتشغيل تطبيق Python:
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```sh
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python app.py
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```
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سيبدأ التطبيق في الاستماع إلى الرسائل من جهاز إنترنت الأشياء.
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1. تأكد من تشغيل جهازك وإرسال رسائل القياس عن بُعد. اضبط مستويات الإضاءة التي اكتشفها جهازك الفعلي أو الافتراضي. ستتم طباعة الرسائل التي يتم استلامها على الجهاز.
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</div>
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(.venv) ➜ nightlight-server python app.py
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Message received: {'light': 0}
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Message received: {'light': 400}
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<div dir="rtl">
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يجب تشغيل ملف app.py في البيئة الافتراضية لضوء الليل لملف app.py في البيئة الافتراضية لسيرفر ضوء الليل لتلقي الرسائل التي يتم إرسالها.
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</div>
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> 💁 يمكنك العثور على هذا الرمز في المجلد [code-server/server](code-server/server).
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<div dir="rtl">
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### كم مرة يجب إرسال القياس عن بُعد؟
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أحد الاعتبارات المهمة في القياس عن بُعد هو كم مرة يتم قياس البيانات وإرسالها؟ الجواب هو، فإنه يعتمد. إذا كنت تقيس كثيرًا ، يمكنك الاستجابة بشكل أسرع للتغييرات في القياسات ، لكنك تستخدم المزيد من الطاقة وعرض النطاق الترددي وتوليد المزيد من البيانات وتحتاج إلى المزيد من موارد السحابة للمعالجة. تحتاج إلى القياس في كثير من الأحيان بما فيه الكفاية ، ولكن ليس في كثير من الأحيان.
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بالنسبة إلى منظم الحرارة ، ربما يكون القياس كل بضع دقائق أكثر من كافٍ لأن درجات الحرارة لا تتغير كثيرًا. إذا قمت بالقياس مرة واحدة فقط في اليوم ، فقد ينتهي بك الأمر بتسخين منزلك لدرجات حرارة الليل في منتصف يوم مشمس ، بينما إذا قمت بقياس كل ثانية ، فستحصل على الآلاف من قياسات درجة الحرارة المكررة غير الضرورية التي ستؤثر على سرعة الإنترنت للمستخدمين وعرض النطاق الترددي (مشكلة للأشخاص الذين لديهم خطط نطاق ترددي محدود) ، استخدم المزيد من الطاقة التي يمكن أن تكون مشكلة للأجهزة التي تعمل بالبطاريات مثل أجهزة الاستشعار عن بعد ، وزيادة تكلفة معالجة موارد الحوسبة السحابية وتخزينها.
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إذا كنت تراقب بيانات حول قطعة من الآلات في مصنع قد تتسبب في حدوث أضرار كارثية وملايين الدولارات في الإيرادات المفقودة ، فقد يكون القياس عدة مرات في الثانية ضروريًا. من الأفضل إهدار النطاق الترددي بدلاً من تخطي القياس عن بُعد الذي يشير إلى أن الجهاز يحتاج إلى التوقف والإصلاح قبل أن ينكسر.
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> 💁 في هذه الحالة ، قد تفكر في امتلاك جهاز حافة لمعالجة القياس عن بُعد أولاً لتقليل الاعتماد على الإنترنت.
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### فقدان الاتصال
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قد تكون اتصالات الإنترنت غير موثوقة ، مع حدوث حالات انقطاع شائعة. ما الذي يجب أن يفعله جهاز إنترنت الأشياء في ظل هذه الظروف - هل يفقد البيانات ، أم يجب أن يخزنها حتى يتم استعادة الاتصال؟ مرة أخرى ، الجواب يعتمد.
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بالنسبة إلى منظم الحرارة ، من المحتمل أن تُفقد البيانات بمجرد إجراء قياس درجة حرارة جديد. لا يهتم نظام التدفئة بأنه قبل 20 دقيقة كانت 20.5 درجة مئوية إذا كانت درجة الحرارة الآن 19 درجة مئوية ، فإن درجة الحرارة الآن هي التي تحدد ما إذا كان يجب تشغيل التدفئة أو إيقاف تشغيلها.
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بالنسبة للآلات ، قد ترغب في الاحتفاظ بالبيانات ، خاصة إذا تم استخدامها للبحث عن الاتجاهات. هناك نماذج للتعلم الآلي يمكنها اكتشاف الحالات الشاذة في تدفقات البيانات من خلال النظر في البيانات من فترة زمنية محددة (مثل الساعة الأخيرة) واكتشاف البيانات الشاذة. غالبًا ما يستخدم هذا للصيانة التنبؤية ، والبحث عن مؤشرات على أن شيئًا ما قد ينكسر قريبًا حتى تتمكن من إصلاحه أو استبداله قبل حدوث ذلك. قد ترغب في إرسال كل جزء من القياس عن بُعد لجهاز ما حتى يمكن معالجته لاكتشاف الشذوذ ، لذلك بمجرد أن يتمكن جهاز إنترنت الأشياء من إعادة الاتصال ، سيرسل جميع عمليات القياس عن بُعد التي تم إنشاؤها أثناء انقطاع الإنترنت.
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يجب أن يفكر مصممو أجهزة إنترنت الأشياء أيضًا في إمكانية استخدام جهاز إنترنت الأشياء أثناء انقطاع الإنترنت أو فقدان الإشارة بسبب الموقع. يجب أن يكون منظم الحرارة الذكي قادرًا على اتخاذ بعض القرارات المحدودة للتحكم في التدفئة إذا لم يتمكن من إرسال القياس عن بُعد إلى السحابة بسبب انقطاع التيار.
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[](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832)
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لكي يتعامل MQTT مع فقدان الاتصال ، يجب أن يكون رمز الجهاز والسيرفر مسؤولين عن ضمان تسليم الرسائل إذا لزم الأمر ، على سبيل المثال من خلال المطالبة بالرد على جميع الرسائل المرسلة برسائل إضافية في موضوع الرد ، وإذا لم يكن الأمر كذلك يتم وضعها في قائمة الانتظار يدويًا ليتم إعادة تشغيلها لاحقًا.
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## الأوامر
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الأوامر هي رسائل ترسلها السحابة إلى جهاز ، وتطلب منه القيام بشيء ما. في معظم الأوقات ، يتضمن ذلك تقديم نوع من الإخراج عبر مشغل ، ولكن يمكن أن يكون تعليمات للجهاز نفسه ، مثل إعادة التشغيل ، أو جمع بيانات قياس عن بعد إضافية وإعادتها كرد فعل على الأمر.
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يمكن أن يتلقى منظم الحرارة أمرًا من السحابة لتشغيل التدفئة. استنادًا إلى بيانات القياس عن بُعد من جميع أجهزة الاستشعار ، إذا قررت الخدمة السحابية تشغيل التسخين ، فإنها ترسل الأمر ذي الصلة.
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### إرسال أوامر إلى وسيط MQTT
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تتمثل الخطوة التالية في ضوء الليل الذي يتم التحكم فيه عبر الإنترنت في أن يرسل رمز السيرفر أمرًا إلى جهاز إنترنت الأشياء للتحكم في الضوء استنادًا إلى مستويات الضوء التي يستشعرها.
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1. افتح رمز السيرفر في VS Code
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1. أضف السطر التالي بعد إعلان "client_telemetry_topic" لتحديد الموضوع الذي تريد إرسال الأوامر إليه:
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</div>
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server_command_topic = id + '/commands'
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<div dir="rtl">
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1. أضف الكود التالي إلى نهاية وظيفة `handle_telemetry`:
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command = { 'led_on' : payload['light'] < 300 }
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print("Sending message:", command)
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client.publish(server_command_topic, json.dumps(command))
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يرسل هذا رسالة JSON إلى موضوع الأمر مع ضبط قيمة `led_on` على صواب أو خطأ اعتمادًا على ما إذا كان الضوء أقل من 300 أم لا. إذا كان الضوء أقل من 300 ، فسيتم إرسال true لإرشاد الجهاز إلى تشغيل مؤشر LED.
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1. قم بتشغيل الكود كما كان من قبل
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1. اضبط مستويات الضوء التي اكتشفها جهازك الفعلي أو الافتراضي. ستتم كتابة الرسائل التي يتم استلامها والأوامر التي يتم إرسالها إلى الجهاز:
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</div>
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(.venv) ➜ nightlight-server python app.py
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Message received: {'light': 0}
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Sending message: {'led_on': True}
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Message received: {'light': 400}
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Sending message: {'led_on': False}
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<div dir="rtl">
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> 💁 يتم إرسال الأوامر والقياس عن بعد في موضوع واحد لكل منهما. هذا يعني أن التتبع عن بُعد من أجهزة متعددة سيظهر في نفس موضوع القياس عن بُعد ، وستظهر أوامر لأجهزة متعددة في نفس موضوع الأوامر. إذا كنت تريد إرسال أمر إلى جهاز معين ، فيمكنك استخدام مواضيع متعددة ، مسماة بمعرف جهاز فريد ، مثل `/ commands / device1` ،` / commands / device2`. بهذه الطريقة يمكن للجهاز الاستماع إلى الرسائل المخصصة لهذا الجهاز فقط.
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</div>
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> 💁 يمكنك العثور على هذا الرمز في مجلد [code-commands/server](code-commands/server).
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### التعامل مع الأوامر على جهاز إنترنت الأشياء
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الآن بعد أن تم إرسال الأوامر من السيرفر ، يمكنك الآن إضافة رمز إلى جهاز إنترنت الأشياء للتعامل معها والتحكم في مؤشر LED.
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اتبع الخطوة ذات الصلة أدناه للاستماع إلى أوامر وسيط MQTT:
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-commands.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi/Virtual IoT device](single-board-computer-commands.md)
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بمجرد كتابة هذا الرمز وتشغيله ، جرب تغيير مستويات الضوء. شاهد الإخراج من السيرفر والجهاز ، وشاهد مؤشر LED وأنت تغير مستويات الإضاءة.
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### فقدان الاتصال
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ما الذي يجب أن تفعله الخدمة السحابية إذا احتاجت إلى إرسال أمر إلى جهاز إنترنت الأشياء غير متصل؟ مرة أخرى ، الجواب يعتمد.
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إذا تجاوز الأمر الأخير أمرًا سابقًا ، فمن المحتمل أن يتم تجاهل الأوامر السابقة. إذا أرسلت خدمة سحابية أمرًا لتشغيل التسخين ، ثم أرسلت أمرًا لإيقاف تشغيله ، فيمكن عندئذٍ تجاهل الأمر on وعدم الاستياء.
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إذا كانت الأوامر بحاجة إلى المعالجة بالتسلسل ، مثل تحريك ذراع الروبوت لأعلى ، ثم أغلق أداة الإمساك ثم يلزم إرسالها بالترتيب بمجرد استعادة الاتصال.
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✅ كيف يمكن للجهاز أو رمز السيرفر ضمان إرسال الأوامر دائمًا ومعالجتها بالترتيب عبر MQTT إذا لزم الأمر؟
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## 🚀 التحدي
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كان التحدي في الدروس الثلاثة الأخيرة هو سرد أكبر عدد ممكن من أجهزة إنترنت الأشياء الموجودة في منزلك أو مدرستك أو مكان عملك وتحديد ما إذا كانت مبنية على وحدات تحكم دقيقة أو أجهزة كمبيوتر أحادية اللوحة ، أو حتى مزيج من الاثنين ، وفكر في الأمر. ما هي أجهزة الاستشعار والمحركات التي يستخدمونها.
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بالنسبة لهذه الأجهزة ، فكر في الرسائل التي قد يرسلونها أو يستقبلونها. ما هو القياس عن بعد الذي يرسلونه؟ ما هي الرسائل أو الأوامر التي قد يتلقونها؟ هل تعتقد أنهم آمنون؟
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## مسابقة ما بعد المحاضرة
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[مسابقة ما بعد المحاضرة](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/8)
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## مراجعة ودراسة ذاتية
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اقرأ المزيد عن MQTT على <a href="https://www.mosquitto.org">MQTT Wikipedia page</a>.
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حاول تشغيل وسيط MQTT بنفسك باستخدام <a href="https://wikipedia.org/wiki/MQTT">Mosquitto</a> والاتصال به من جهاز إنترنت الأشياء ورمز السيرفر.
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> 💁 تلميح - لا يسمح Mosquitto افتراضيًا بالاتصالات المجهولة (التي تتصل بدون اسم مستخدم وكلمة مرور) ، ولا تسمح بالاتصالات من خارج الكمبيوتر الذي يعمل عليه.
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> يمكنك إصلاح هذا باستخدام<a href="https://www.mosquitto.org/man/mosquitto-conf-5.html"> `mosquitto.conf` config file </a> بما يلي:
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> ```sh
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> listener 1883 0.0.0.0
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> allow_anonymous true
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## الواجب
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[قارن بين MQTT وبروتوكولات الاتصال الأخرى](assignment.md)
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@ -1,472 +0,0 @@
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# 인터넷에 장치 연결하기
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> Nitya Narasimhan의 스케치 노트. 더 큰 버전을 보려면 이미지를 클릭하세요.
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이 수업은 [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)의 [Hello IoT series](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) 의 일부로 진행되었습니다. 이 수업은 2개의 비디오 - 1 시간의 수업, 1시간의 강의에 대한 집중 탐구 및 질의 응답으로 구성되어 있습니다.
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> 🎥 상단의 이미지를 클릭하여 비디오를 시청할 수 있습니다.
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/7)
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## 개요
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IoT에서 **I**는 **인터넷**을 의미합니다. - 장치에 연결된 센서에서 측정값 수집, 액추에이터 제어를 위한 메세지 전송과 같은 IoT의 많은 기능을 가능하게 하는 클라우드 연결 및 서비스를 의미합니다. IoT 장치는 일반적으로 표준 통신 프로토콜을 사용하여 단일 클라우드 IoT 서비스에 연결되며 해당 서비스는 데이터에 대한 현명한 결정을 내리는 AI 서비스에 제어 또는 보고를 위한 웹 앱에 이르기까지 나머지 IoT 어플리케이션에 연결됩니다.
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> 🎓 센서에서 수집되어 클라우드로 전송되는 데이터를 telemetry라고 합니다.
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IoT 장치는 클라우드에서 메시지를 수신할 수 있습니다. 종종 메시지에는 다음 명령들이 포함되어 있습니다. - 내부적으로 작업 수행하기(예: 재부팅 또는 펌웨어 업데이트) 또는 엑추에이터 사용하기(예: 조명 켜기).
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이 강의에서는 IoT 장치가 클라우드에 연결하는데 사용할 수 있는 몇가지 통신 프로토콜과 송수신할 수 있는 데이터 유형을 소개합니다. 또한 야간 조명에 인터넷 제어를 추가하고, LED 제어 논리를 로컬에서 실행되는 ‘서버’ 코드로 이동하는 실습을 하게 됩니다.
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이 강의에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
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- [통신 프로토콜](#communication-protocols)
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- [메시지 큐 원격 분석 전송(MQTT)](##message-queueing-telemetry-transport-mqtt)
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- [텔레메트리(원격 측정)](#telemetry)
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- [명령](#commands)
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## 통신 프로토콜
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IoT 장치가 인터넷과 통신하는 데 널리 사용하는 통신 프로토콜이 많이 있습니다. 가장 인기있는 것은 일종의 브로커 형태의 발행/구독 메시징을 기반으로 합니다. IoT 장치는 브로커에 연결하고 원격 측정을 게시하고 명령을 구독합니다. 또한 클라우드 서비스는 브로커에 연결하고 모든 원격 측정 메시지를 구독하고 특정 장치, 장치 그룹에 명령을 게시합니다.
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MQTT는 IoT 장치에 가장 널리 사용되는 통신 프로토콜이며 이 강의에서 다룹니다. 다른 프로토콜에는 AMQP와 HTTP/HTTPS가 있습니다.
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## 메시지 큐 원격 분석 전송 (MQTT)
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[MQTT](http://mqtt.org/) 는 장치 간에 메시지를 보낼 수 있는 가벼운 개방형 표준 메시징 프로토콜 입니다. 1999년에 송유관을 모니터링하도록 설계되었으며 15년 후 IBM에서 공개 표준으로 발표했습니다.
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MQTT 에는 단일 브로커와 여러 클라이언트가 있습니다. 모든 클라이언트는 브로커에 연결되고, 브로커는 메시지를 관련 클라이언트에게 라우팅합니다. 메시지는 개별 클라이언트에게 직접 전송되지 않고 명명된 주제를 사용하여 라우팅됩니다. 클라이언트는 주제를 게시할 수 있으며 해당 주제를 구독하는 모든 클라이언트는 메시지를 받습니다.
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✅ 조사를 해보십시오. IoT 장치가 많은 경우, MQTT 브로커가 모든 메시지를 처리하려면 어떻게 해야 합니까?
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### IoT장치를 MQTT에 연결하기
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야간 조명에 인터넷 제어를 추가하는 첫 번째 단계는 이를 MQTT 브로커에 연결하는 것입니다.
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### 작업
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장치를 MQTT 브로커에 연결합니다.
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이 수업에서는 IoT 야간 조명을 인터넷에 연결하여 원격으로 제어할 수 있도록 합니다. 수업의 뒷부분에서, IoT 장치는 MQTT를 통해 가벼운 수준의 공용 MQTT 브로커로 원격 분석 메시지를 보내고, 당신이 작성할 서버 코드에 의해 선택될 것입니다.
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이러한 설정의 실제 사용 사례는 경기장과 같이 조명이 많은 위치에서 조명 키는 것을 결정하기 전에 여러 광 센서에서 데이터를 수집하는 것이 있습니다. 이렇게 하면 구름이나 새가 한 센서를 가려도, 다른 센서에서 충분한 빛을 감지한 경우 조명이 켜지지 않을 수 있습니다.
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✅ 명령을 보내기 전에 여러 센서의 데이터를 평가해야 하는 다른 상황은 무엇입니까?
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이 과제의 일부로 MQTT 브로커를 설정하는 복잡성을 처리하는 대신 오픈 소스 MQTT 브로커인 [Eclipse Mosquitto](https://www.mosquitto.org/) 를 실행하는 공개 테스트 서버를 사용할 수 있습니다. 이 테스트 브로커는 [test.mosquitto.org](https://test.mosquitto.org/)에서 공개적으로 사용할 수 있으며, 계정을 설정할 필요가 없으므로 MQTT 클라이언트와 서버를 테스트에 훌륭한 도구 입니다.
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> 💁 이 테스트 브로커는 공개되어 있으며 안전하지 않습니다. 누구나 귀하가 게시한 내용을 들을 수 있으므로, 비공개로 유지해야 하는 데이터와 함께 사용해서는 안됩니다.
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아래 단계에 따라 장치를 MQTT 브로커에 연결하십시오:
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- [Arduino - Wio Terminal](notion://www.notion.so/wio-terminal-mqtt.md) 아두이노 - Wio 터미널
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- [Single-board computer - Raspberry Pi/Virtual IoT device](notion://www.notion.so/single-board-computer-mqtt.md) 싱글-보드 컴퓨터 - Raspberry Pi/가상 IoT 장치
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### MQTT 자세히 알아보기
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주제에는 계층이 있을 수 있으며, 클라이언트는 와일드카드를 사용하여 다른 수준의 계층에 가입할 수 있습니다. 예를 들어, `/telemetry/temperature` 주제에 온도 원격 측정 메시지를 보내고 , `/telemetry/humidity` 주제에 습도 메시지를 보낸 뒤, 클라우드 앱에서 `/telemetry/*` 주제를 구독하여 온도 와 습도 원격 측정 메시지를 모두 수신할 수 있습니다.
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메시지는 수신되는 메시지의 보장을 결정하는 서비스의 품질(QoS)과 함께 보낼 수 있습니다.
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- 최대 한 번 - 메세지는 한 번만 전송되고 클라이언트와 브로커는 전송을 확인하기 위해 추가 단계를 수행하지 않습니다(실행 후 잊어버림).
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- 최소 한 번 - 확인 메시지가 수신될 때까지 보낸 사람이 여러번 다시 시도합니다.(전송 보장).
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- 정확히 한 번 - 보낸 사람과 받는 사람이 2 단계의 핸드셰이크에 참여하여 메시지 사본을 하나만 수신하도록 합니다(전달 보장).
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✅ 어떤 상황에서 실행 후 잊어버림 메시지보다 전달 보장 메시지가 필요할 수 있습니까?
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이름은 메시지 큐잉(MQTT의 이니셜)이지만, 실제로는 메시지 큐를 지원하지 않습니다. 클라이언트가 연결을 끊었다가, 다시 연결하면 QoS 프로세스를 사용하여 이미 처리를 시작한 메시지를 제외하고 연결이 끊긴 동안 보낸 메시지를 받지 않는다는 의미입니다. 메시지에는 보유 플래그가 설정되어 있을 수 있습니다. 이것이 설정되면 MQTT 브로커는 이 플래그를 사용하여 주제에 대해 보낸 마지막 메시지를 저장하고 나중에 주제를 구독하는 모든 클라이언트에게 이를 보냅니다. 이런 식으로 클라이언트는 항상 최신 메시지를 받습니다.
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또한 MQTT는 메시지 간의 긴 간격 동안 연결이 여젼히 활성 상태인지 확인하는 연결 유지 기능을 지원합니다.
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> 🦟 [Mosquitto from the Eclipse Foundation](https://mosquitto.org/) 에는 [test.mosquitto.org](https://test.mosquitto.org/)에서 호스팅되는 코드 테스트에 사용할 수 있는 공개 MQTT 브로커와 함께 MQTT를 실험하기 위해 직접 실행할 수 있는 무료 MQTT 브로커가 있습니다.
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MQTT 연결은 공개되고 공개되거나 사용자의 이름과 암호 또는 인증서를 사용하여 암호화되고 보호될 수 있습니다.
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> 💁 MQTT 는 HTTP와 동일한 기본 네트워크 프로토콜 이지만 다른 포트에서 TCP/IP를 통해 통신합니다. 또한 웹소켓을 통한 MQTT 를 사용하여 브라우저에서 실행되는 웹 앱과 통신하거나, 방화벽이나 기타 네트워크 규칙이 표준 MQTT 연결을 차단하는 상황에서도 사용할 수 있습니다.
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## 텔레메트리(원격 측정)
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텔레메트리(Telemetry)는 원격 측정이라는 그리스어에서 파생되었습니다. 원격 측정은 센서에서 데이터를 수집하여 클라우드로 보내는 행위입니다..
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> 💁 최초의 원격 측정 장치 중 하나는 1874년 프랑스에서 발명되었으며 실시간으로 날씨와 눈 깊이를 몽블랑에서 파리로 보냈습니다. 당시에는 무선 기술을 사용할 수 없었기 때문에 물리적 와이어를 사용했습니다.
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수업 1의 예시 스마트 온도 조절기를 다시 살펴보겠습니다.
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온도 조절 장치에는 원격 측정을 수집하는 온도 센서가 있습니다. 하나의 온도 센서가 내장되어 있을 가능성이 높으며 BLE([Bluetooth Low Energy](https://wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy))와 같은 무선 프로토콜을 통해 여러 외부 온도 센서에 연결할 수 있습니다.
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전송할 원격 측정 데이터의 예는 다음과 같습니다:
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| Name | Value | Description |
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| ------------------------ | ----- | ---------------------------------------------------------------------- |
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| `thermostat_temperature` | 18°C | 온도 조절 장치에 내장된 온도 센서로 측정된 온도 |
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| `livingroom_temperature` | 19°C | `livingroom` 이라고 명명된 방에 있는 원격 온도 센서에 의해 측정된 온도 |
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| `bedroom_temperature` | 21°C | `bedroom`이라고 명명된 방에 있는 원격 온도 센서에 의해 측정된 온도 |
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클라우드 서비스는 이 원격 측정 데이터를 사용하여 난방을 제어하기 위해 보낼 명령을 결정할 수 있습니다.
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### IoT 장치에서 원격 분석 보내기
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야간 조명에 인터넷 제어를 추가하는 다음 과정은 조명 수준 원격 분석을 MQTT 브로커의 텔레메트리 주제를 보내는 것입니다.
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### 작업 - IoT 장치에서 원격 분석 보내기
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MQTT 브로커에게 가벼운 수준의 원격 분석을 보냅니다.
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데이터는 키/값 쌍을 사용해 텍스트로 데이터를 인코딩하는 표준인 JSON(JavaScriopt Object Notation의 약자)으로 인코딩되어 전송됩니다.
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✅ 이전에 JSON을 접한 적이 없다면, [JSON.org documentation](https://www.json.org/)에서 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
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장치에서 MQTT 브로커로 원격 분석을 보내려면 아래 단계를 따르십시오:
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- [아두이노 - Wio 터미널](wio-terminal-telemetry.md)
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- [싱글 보드 컴퓨터 - Raspberry Pi/가상 IoT 장치](single-board-computer-telemetry.md)
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### MQTT 브로커로부터 텔레메트리 수신
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다른 쪽 끝에 수신할 것이 없으면 원격 분석을 보낼 의미가 없습니다. 광도 원격 측정은 데이터를 처리하기 위해 이를 수신하는 무언가가 필요합니다. 이 '서버' 코드는 더 큰 IoT 애플리케이션의 일부로 클라우드 서비스에 배포할 코드 유형이지만, 여기에서는 이 코드를 컴퓨터에서 로컬로(또는 직접 코딩하는 경우 Pi에서 실행할 것입니다). 서버 코드는 가벼운 수준의 MQTT를 통해 원격 분석 메시지를 수신하는 Python 앱으로 구성됩니다. 이 수업의 뒷부분에서 LED를 켜거나 끄도록 지시하는 명령 메시지로 응답하게 할 것입니다.
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✅ 조사해보기: 리스너가 없으면 MQTT 메시지는 어떻게 됩니까?
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### Python 과 VS Code 설치
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Python 및 VS Code를 로컬에 설치하지 않은 경우 서버를 코딩하려면 둘 다 설치해야 합니다. 가상 IoT 장치를 사용 중이거나 Raspberry Pi에서 작업하는 경우 이미 설치 및 구성되어 있어야 하므로 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.
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### 작업 - Python 과 VS Code 설치
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Python 과 VS Code 를 설치합니다.
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1. Python을 설치합니다. 최신 버전의 Python 설치에 대한 지침은 [Python downloads page](https://www.python.org/downloads/) 를 참조하십시오.
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2. Visual Studio Code (VS Code)를 설치합니다. 이것은 Python으로 가상 장치 코드를 작성하는데 사용할 편집기입니다. VS Code 설치에 대한 지침은 [VS Code documentation](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 를 참조하십시오.
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> 💁 선호하는 편집기가 있는 경우 이 수업에 IDE 또는 편집기를 자유롭게 사용할 수 있지만, 수업에서는 VS Code 사용을 기반으로 지침을 제공합니다.
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3. VS Code Pylance 확장을 설치합니다. 이것은 Python 언어 지원을 제공하는 VS Code 의 확장입니다. VS Code에서 이 확장을 설치하는 방법은 [Pylance extension documentation](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) 를 참조하십시오.
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### Python 가상 환경 구성
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Python의 강력한 기능 중 하나는 [pip packages](https://pypi.org/)를 설치하는 것입니다. - 이는 다른 사람이 작성하여 인터넷에 게시한 코드 패키지입니다. 하나의 명령으로 컴퓨터에 pip 패키지를 설치한 다음, 코드에서 해당 패키지를 사용할 수 있습니다. pip를 사용하여 MQTT를 통해 통신하는 패키지를 설치합니다.
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기본적으로 패키지를 설치하면 컴퓨터의 모든 곳에서 사용할 수 있으며, 이것은 패키지 버전에 문제를 발생시킬 수 있습니다 - 예를 들어, 패키지의 한 버전에 따라 하나의 응용 프로그램이 다른 응용 프로그램의 새 버전을 설치할 때 중단되는 경우. 이 문제를 해결하기 위해, [Python 가상 환경](https://docs.python.org/3/library/venv.html)을 사용할 수 있습니다, 기본적으로 전용 폴더에 있는 폴더에 있는 Python의 복사본이며 pip 패키지를 설치하면 해당 폴더에만 설치됩니다.
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### 작업 - Python 가상 환경 구성
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Python 가상 환경을 구성하고 MQTT pip 패키지를 설치합니다.
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1. 터미널 또는 명령줄에서 원하는 위치에서 다음을 실행하여 새 디렉터리를 만들고 탐색합니다:
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```
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mkdir nightlight-server
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cd nightlight-server
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```
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2. 이제 다음을 실행하여 `.venv` 폴더에 가상 환경을 만듭니다.
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```
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python3 -m venv .venv
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```
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> 💁 Python 3 (최신 버전) 외에 Python2가 설치된 경우에만 가상 환경을 생성하기 위해 명시적으로 호출해야 합니다. Python2 가 설치된 경우 python 호출 시 Python 3 대신 Python 2 가 사용됩니다.
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3. 가상 환경 활성화:
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- On Windows:
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- 명령 프롬프트 또는 Windows 터미널을 통한 명령 프롬프트를 사용하는 경우 다음을 실행합니다:
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```
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.venv\\Scripts\\activate.bat
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```
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- PowerShell을 사용하는 경우 다음을 실행합니다:
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```
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.\\.venv\\Scripts\\Activate.ps1
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```
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- macOS 또는 Linux에서 다음을 실행합니다:
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```
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source ./.venv/bin/activate
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```
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> 💁 이러한 명령은 가상 환경을 만들기 위해 명령을 실행한 동일한 위치에서 실행해야 합니다. .venv 폴더를 탐색할 필요가 없으며, 항상 activate 명령과 아무 명령을 실행하여 패키지를 설치하거나 가상 환경을 만들 때 있떤 폴더에서 코드를 실행해야 합니다.
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4. 가상 환경이 활성화 되면, 기본 `python` 명령은 가상 환경을 만드는 데 사용된 Python 버전을 실행합니다. 다음을 실행하여 버전을 가져옵니다:
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```
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python --version
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```
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출력은 다음과 유사합니다:
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```
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(.venv) ➜ nightlight-server python --version
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Python 3.9.1
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```
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> 💁 Python 버전은 다를 수 있습니다 - 버전 3.6 이상이면 좋습니다. 그렇지 않은 경우, 이 폴더를 삭제하고, 최신 버전의 Python을 설치한 후 다시 시도하십시오.
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5. 다음 영령을 실행하여 널리 사용되는 MQTT 라이브러리인 [Paho-MQTT](https://pypi.org/project/paho-mqtt/)용 pip 패키지를 설치하십시오.
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```
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pip install paho-mqtt
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```
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이 pip 패키지는 가상 환경에만 설치되며 외부에서는 사용할 수 없습니다.
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### 서버 코드 작성
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이제 서버 코드를 Python으로 작성할 수 있습니다.
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### 작업 - 서버 코드 작성
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서버 코드를 작성합니다.
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1. 터미널 또는 명령줄에서, 가상 환경 내에서 다음을 실행하여 `app.py`라는 Python 파일을 만듭니다:
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- Windows에서 다음을 실행합니다:
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```
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type nul > app.py
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```
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- macOS 또는 Linux에서 다음을 실행합니다:
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```
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touch app.py
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```
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2. VS Code에서 현재 폴더를 엽니다:
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```
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code .
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```
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3. VS Code가 시작되면 Python 가상 환경이 활성화됩니다. 이것은 하단 상태 표시줄에 보고됩니다.:
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4. VS Code가 시작될 때 VS Code 터미널이 이미 실행 중이면 가상 환경이 활성화되지 않습니다. 가장 쉬운 방법은 **활성 터미널 인스턴스 종료** 버튼을 사용하여 터미널을 종료하는 것입니다.:
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5. \*Terminal -> New Terminal을 선택하거나, `` CTRL+` ``를 눌러 새 VS Code 터미널을 시작합니다. 새 터미널은 가상 환경을 로드하고 이를 활성화하라는 호출이 터미널에 표시됩니다. 가상 환경의 이름(`.venv`)도 프롬프트에 표시됩니다:
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```
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➜ nightlight-server source .venv/bin/activate
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(.venv) ➜ nightlight
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```
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6. VS Code 탐색기에서 `app.py`파일을 열고 다음 코드를 추가합니다:
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```
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import json
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import time
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import paho.mqtt.client as mqtt
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id = '<ID>'
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client_telemetry_topic = id + '/telemetry'
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client_name = id + 'nightlight_server'
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mqtt_client = mqtt.Client(client_name)
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mqtt_client.connect('test.mosquitto.org')
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mqtt_client.loop_start()
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def handle_telemetry(client, userdata, message):
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payload = json.loads(message.payload.decode())
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print("Message received:", payload)
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mqtt_client.subscribe(client_telemetry_topic)
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mqtt_client.on_message = handle_telemetry
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while True:
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time.sleep(2)
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```
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6행에서 `<ID>`를 기기 코드를 생성할 때 사용한 고유 ID로 바꿉니다.
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⚠️ 이것은 **반드시** 장치에서 사용한 것과 동일한 ID 여야 합니다, 그렇지 않으면 서버 코드가 올바른 주제를 구독하거나 게시하지 않습니다.
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이 코드는 고유한 이름으로 MQTT 클라이언트를 생성하고 _[test.mosquitto.org](http://test.mosquitto.org/)_ 브로커에 연결합니다. 그런 다음 구독된 주제에 대한 메시지를 수신하는 백그라운드 스레드에서 실행되는 처리 루프를 시작합니다.
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그런 다음 클라이언트는 원격 분석 주제에 대한 메시지를 구독하고, 메시지가 수신될 때 호출되는 함수를 정의합니다. 원격 측정 메시지가 수신되면, `handle_telemetry` 함수가 호출되어, 수신된 메시지를 콘솔에 인쇄합니다.
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마지막으로 무한 루프는 응용 프로그램이 계속 실행되도록 합니다. MQTT 클라이언트는 백그라운드 스레드에서 메시지를 수신하고 있으며 기본 애플리케이션이 실행 중인 동안 항상 실행됩니다.
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7. VS Code 터미널에서, 다음을 실행하여 Python 앱을 실행합니다:
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```
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python app.py
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```
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앱이 IoT 장치의 메시지 수신을 시작합니다.
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8. 장치가 실행 중이고 원격 분석 메시지를 보내고 있는지 확인하십시오. 물리적 또는 가상 장치에서 감지한 조명 수준을 조정합니다. 수신 중인 메시지가 터미널에 인쇄됩니다.
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```
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(.venv) ➜ nightlight-server python app.py
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Message received: {'light': 0}
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Message received: {'light': 400}
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```
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nightlight-server 가상 환경의 app.py 파일이 전송되는 메시지를 수신하려면 nightlight 가상 환경의 app.py 파일이 실행 중이어야 합니다.
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> 💁 이 코드는 [code-server/server](code-server/server) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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### 얼마나 자주 원격 분석을 보내야 합니까?
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원격 분석에서 중요한 고려 사항 중 하나는 얼마나 자주 데이터를 측정하고 보내는가? 입니다. 대답은 - 상황에 따라 다르다 입니다. 자주 측정하면 측정 변화에 더 빠르게 대응할 수 있지만, 더 많은 전력, 더 많은 대역폭을 사용하고 더 많은 데이터를 생성하고 처리할 더 많은 클라우드 리소스가 필요합니다. 충분히 자주 측정해야 하지만 너무 자주 측정해서는 안 됩니다.
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온도 조절기의 경우, 온도가 자주 변하지 않기 때문에 몇 분마다 측정하는 것으로 충분합니다. If you only measure once a day then you could end up heating your house for nighttime temperatures in the middle of a sunny day, whereas if you measure every second you will have thousands of unnecessarily duplicated temperature measurements that will eat into the users' Internet speed and bandwidth (a problem for people with limited bandwidth plans), use more power which can be a problem for battery powered devices like remote sensors, and increase the cost of the providers cloud computing resources processing and storing them.
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공장에서 기계가 고장나면 치명적인 피해를 입히고 수백만 달러의 수익 손실을 초래할 수 있는 기계 주변의 데이터를 모니터링하는 경우, 초당 여러 번 측정해야 할 수 있습니다. 기계가 고장나기 전에 중지하고 수정해야 함을 나타내는 원격 측정을 놓치는 것보다 대역폭을 낭비하는 것이 좋습니다.
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> 💁 이 상황에서는, 인터넷에 대한 의존도를 줄이기 위해 원격 분석을 먼저 처리하는 에지 장치를 고려할 수 있습니다.
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### 연결 끊김
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인터넷 연결은 불안정할 수 있으며 일반적으로 중단됩니다. 이러한 상황에서 IoT 장치는 무엇을 해야 합니까 - 데이터가 손실되어야 합니까, 아니면 연결이 복원될 때까지 저장해야 합니까? 다시 말하지만, 대답은 상황에 따라 다릅니다.
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온도 조절기의 경우 새 온도 측정이 수행되자마자 데이터가 손실될 수 있습니다. 난방 시스템은 20분 전에 온도가 19°C인 경우 20.5°C였던 것을 신경 쓰지 않습니다. 난방을 켜야 하는지 여부를 결정하는 것은 지금 온도입니다.
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기계류의 경우 특히 추세를 찾는 데 사용되는 경우 데이터를 유지해야 할 수 있습니다. 정의된 기간(예들 들어, 지난 1시간)의 데이터를 살펴보고 비정상적인 데이터를 찾아냄으로써 데이터 스트림의 이상을 감지할 수 있는 기계 학습 모델이 있습니다. 이것은 종종 예측 유지보수에 사용되며, 곧 고장날 수 있다는 표시를 찾아 그 전에 수리하거나 교체할 수 있습니다. 시스템에 대한 모든 원격 분석을 전송하여 이상 감지를 위해 처리할 수 있기를 원할 수 있으므로, IoT 장치가 다시 연결되면 인터넷 중단 중에 생성된 모든 원격 분석이 전송됩니다.
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IoT 장치 설계자는 인터넷 중단 또는 위치로 인한 신호 손실 중에 IoT 장치를 사용할 수 있는지도 고려해야 합니다. 스마트 온도 조절기는 정전으로 인해 클라우드에 원격 측정을 보낼 수 없는 경우 난방을 제어하기 위해 몇 가지 제한된 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
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MQTT가 연결 손실을 처리하려면, 장치 및 서버 코드가 필요한 경우 메시지 전달을 보장해야 합니다. 예를 들어 전송된 모든 메시지가 응답 주제에 대한 추가 메시지로 응답되도록 요구하고, 그렇지 않은 경우 나중에 재생할 수 있도록 수동으로 대기열에 추가됩니다.
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## 명령
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명령은 클라우드에서 장치로 보내는 메시지로, 작업을 수행하도록 지시합니다. 대부분의 경우 이것은 액츄에이터를 통해 일종의 출력을 제공하는 것과 관련이 있지만, 재부팅하거나 추가 원격 측정을 수집하여 명령에 대한 응답으로 반환하는 것과 같은 장치 자체에 대한 명령일 수 있습니다.
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온도 조절기는 클라우드에서 난방을 켜라는 명령을 받을 수 있습니다. 모든 센서의 원격 측정 데이터를 기반으로 클라우드 서비스가 난방을 켜야 한다고 결정한 경우 관련 명령을 보냅니다.
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### MQTT 브로커에 명령 보내기
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인터넷 제어 야간 조명의 다음 단계는 서버 코드가 감지하는 조명 수준에 따라 조명을 제어하기 위해 IoT 장치에 명령을 다시 보내는 것입니다
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1. VS Code에서 서버 코드 열기
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2. `client_telemetry_topic` 명령을 보낼 주제를 정의하는 선언 뒤에 다음 줄을 추가힙니다:
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```
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server_command_topic = id + '/commands'
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```
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3. `handle_telemetry` 함수 끝에 다음 코드를 추가합니다:
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```
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command = { 'led_on' : payload['light'] < 300 }
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print("Sending message:", command)
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client.publish(server_command_topic, json.dumps(command))
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```
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이것은 명령 주제에 조명이 300 미만인지 여부에 따라 `led_on` 값이 ture나 false로 설정되도록 JSON 메시지를 보냅니다. 조명이 300보다 작으면, LED를 켜도록 장치에 지시하기 위해 true 가 전송됩니다.
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4. 이전과 같이 코드를 실행
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5. 물리적 또는 가상 장치에서 감지한 조명 수준을 조정합니다. 수신 중인 메시지와 전송 중인 명령이 터미널에 기록됩니다.:
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```
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(.venv) ➜ nightlight-server python app.py
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Message received: {'light': 0}
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Sending message: {'led_on': True}
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Message received: {'light': 400}
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Sending message: {'led_on': False}
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```
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> 💁 원격 측정과 명령은 각각 단일 주제에 대해 전송됩니다. 여러 장치의 원격 분석은 동일한 원격 분석 항목에 표시되고 여러 장치에 대한 명령은 동일한 명령 항목에 나타남을 의미합니다. 특정 장치에 명령을 보내려면, `/commands/device1`, `/commands/device2`와 같은 고유한 장치 id같은 여러 주제를 사용할 수 있습니다. 그런 식으로 장치는 해당 장치에 대한 메시지를 수신할 수 있습니다.
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> 💁 이 코드는 [code-commands/server](code-commands/server) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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### IoT 장치에서 명령 처리
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이제 서버에서 명령이 전송되므로, IoT 장치에 코드를 추가하여 명령을 처리하고 LED를 제어할 수 있습니다.
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MQTT 브로커의 명령을 수신하려면 아래 단계를 따르십시오:
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- [아두이노 - Wio 터미널](notion://www.notion.so/wio-terminal-commands.md)
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- [싱글 보드 컴퓨터 - Raspberry Pi/가상 IoT 장치](notion://www.notion.so/single-board-computer-commands.md)
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이 코드가 작성되고 실행되면 조명 수준을 변경하는 실험을 하십시오. 서버 및 장치의 출력을 관찰하고 조명 수준을 변경할 때 LED를 관찰합니다.
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### 연결 끊김
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오프라인인 IoT 장치에 명령을 보내야 하는 경우 클라우드 서비스는 어떻게 해야 합니까? 다시 말하지만, 대답은 상황에 따라 다릅니다.
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최신 명령이 이전 명령보다 우선하면 이전 명령은 무시할 수 있습니다. 클라우드 서비스가 난방을 켜라는 명령을 보낸 다음, 난방을 끄라는 명령을 보내면, 온 명령을 무시하고 재전송하지 않을 수 있습니다.
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만약 명령을 순서대로 처리해야 하는 경우, 예를 들어 로봇 팔을 위로 이동한 다음 그래버를 닫는 경우, 연결이 복원되면 순서대로 전송해야 합니다.
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✅ 장치 또는 서버 코드가 필요한 경우 MQTT를 통해 명령이 항상 순서대로 전송되고 처리되도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
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## 🚀 도전
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지난 세 수업의 과제는 집, 학교 또는 직장에 있는 IoT 장치를 최대한 많이 나열하고 마이크로컨트롤러 또는 단일 보드 컴퓨터 또는 이 둘을 혼합하여 구축되었는지 여부를 결정하고 어떤 센서와 액추에이터를 사용하고 있는지 생각해 보는 것이었습니다.
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이러한 장치의 경우, 어떤 메시지를 보내거나 받을 수 있는지 생각해 보십시오. 어떤 원격 측정을 보내나요? 어떤 메시지나 명령을 받을 수 있습니까? 이것이 안전하다고 생각합니까?
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/8)
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## 복습 & 독학
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[MQTT Wikipedia page](https://wikipedia.org/wiki/MQTT)에서 MQTT에 대해 자세히 알아보세요.
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[Mosquitto](https://www.mosquitto.org/) 를 사용하여 MQTT 브로커를 직접 실행하고 IoT 장치와 서버 코드를 연결해보세요.
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> 💁 팁 - 기본적으로 Mosquitto는 익명 연결(즉, 사용자 이름과 암호 없이 연결)을 허용하지 않으며, 실행중인 컴퓨터 외부에서 연결을 허용하지 않습니다.
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> [`mosquitto.conf` 구성 파일](https://www.mosquitto.org/man/mosquitto-conf-5.html)로 이 문제를 해결할 수 있습니다:
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>
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> ```
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> listener 1883 0.0.0.0
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> allow_anonymous true
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>
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> ```
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## 과제
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[MQTT를 다른 통신 프로토콜과 비교 및 대조](assignment.ko.md)
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@ -1,18 +0,0 @@
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<div dir="rtl">
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# قارن بين MQTT وبروتوكولات الاتصال الأخرى
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## تعليمات
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غطى هذا الدرس MQTT كبروتوكولات اتصال. هناك آخرون ، بما في ذلك AMQP و HTTP / HTTPS.
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ابحث عن هذين الأمرين وقارنهما / تعاقد مع MQTT. فكر في استخدام الطاقة والأمان واستمرار الرسائل في حالة فقد الاتصالات.
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## الموضوع
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| المعايير | نموذجي | كافية | يحتاج إلى تحسين |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| قارن AMQP بـ MQTT | قادر على مقارنة وتباين AMQP مع MQTT ويغطي القوة والأمان ومثابرة الرسائل. | قادر جزئيًا على مقارنة وتباين AMQP مع MQTT ويغطي اثنين من القوة والأمان ومثابرة الرسائل. | قادر جزئيًا على مقارنة وتباين AMQP مع MQTT ويغطي واحدة من القوة والأمان واستمرارية الرسائل. |
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| قارن HTTP / HTTPS بـ MQTT | قادر على مقارنة وتباين HTTP / HTTPS إلى MQTT ويغطي القوة والأمان واستمرارية الرسائل. | قادر جزئيًا على مقارنة وتباين HTTP / HTTPS مع MQTT ويغطي اثنتين من القوة والأمان واستمرارية الرسائل. | قادر جزئيًا على مقارنة وتباين HTTP / HTTPS مع MQTT ويغطي أحد القوة والأمان واستمرارية الرسائل. |
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</div>
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@ -1,14 +0,0 @@
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# MQTT-এর সাথে অন্যান্য কমিউনিকেশন প্রটোকলের তুলনা করে পার্থক্য দাঁড় করানো
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## নির্দেশনা
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এই পাঠটিতে MQTT কমিউনিকেশন প্রোটোকল নিয়ে আলোচনা হয়েছে । অন্যান্য প্রোটোকলের মধ্যে AMQP এবং HTTP/HTTPS অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
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AMQP এবং HTTP/HTTPS উভয়টি নিয়ে গবেষণা করতে হবে এবং MQTT এর সাথে তুলনা করে পার্থক্য দাঁড় করাতে হবে । যদি কানেকশনসমূহ চলে যায় তবে পাওয়ারের ব্যবহার, সিকউরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে চিন্তা করি ।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক ব্যখ্যা (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত ব্যখ্যা (মাঝারি) | আরো উন্নতির প্রয়োজন (নিম্ন) |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| AMQP এর সাথে MQTT তুলনা করা। | AMQP এর সাথে MQTT তুলনা করে পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। | AMQP এর সাথে MQTT তুলনা করে আংশিক পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে দুটি প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। | AMQP এর সাথে MQTT তুলনা করে আংশিক পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। |
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| HTTP/HTTPS এর সাথে MQTT তুলনা করা। | HTTP/HTTPS এর সাথে MQTT তুলনা করে পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। | HTTP/HTTPS এর সাথে MQTT তুলনা করে আংশিক পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে দুটি প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। | HTTP/HTTPS এর সাথে MQTT তুলনা করে আংশিক পার্থক্য দাঁড় করাতে এবং পাওয়ার, সিক্যুরিটি এবং মেসেজ পারসিসটেন্স নিয়ে একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। |
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@ -1,14 +0,0 @@
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# MQTT를 다른 통신 프로토콜과 비교, 대조하기
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## 지침
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이 강의에서는 MQTT 통신 프로토콜을 다루었습니다. 다른 프로토콜에는 AMQP 와 HTTP/HTTPS 가 있습니다.
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이 두가지를 모두 조사하고 MQTT와 비교/대조하십시오. 연결이 끊긴 경우 전력 사용량, 보안, 메시지 지속성애 대해 생각해보세요.
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## 평가 기준
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| 기준 | 모범 답안 | 적절함 | 개선이 필요함 |
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| ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| AMQP 와 MQTT 비교 | AMQP와 MQTT를 비교 및 대조할 수 있으며 전원, 보안, 메시지 지속성을 다룹니다. | AMQP와 MQTT를 부분적으로 비교하고 대조할 수 있으며 전력, 보안, 메시지 지속성 중 두가지를 다룹니다. | AMQP와 MQTT를 부분적으로 비교 및 대조할 수 있으며 전원, 보안, 메시지 지속성 중 하나를 다룹니다. |
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| HTTP/HTTPS 와 MQTT 비교 | HTTP/HTTPS와 MQTT를 비교 및 대조할 수 있으며 전원, 보안, 메시지 지속성을 다룹니다. | HTTP/HTTPS와 MQTT를 부분적으로 비교하고 대조할 수 있으며 기능, 보안, 메시지 지속성 중 두가지를 다룹니다. | HTTP/HTTPS를 MQTT와 부분적으로 비교 및 대조할 수 있으며 전원, 보안, 메시지 지속성 중 하나를 다룹니다. |
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@ -1,53 +0,0 @@
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# 인터넷을 통해 야간 조명 제어하기 - 가상 IoT 하드웨어 및 Raspberry Pi
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강의에서 MQTT 브로커에서 Raspberry Pi 또는 가상 IoT 장치로 전송된 명령을 실행하게 됩니다.
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## 명령 실행하기
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다음 단계는 MQTT 브로커에서 보낸 명령을 실행하고 이에 응답하는 것입니다.
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### 작업
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명령을 실행합니다.
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1. VS Code에서 야간 조명 프로젝트를 엽니다.
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2. 가상 IoT 장치를 사용하는 경우, 터미널이 가상 환경을 실행 중인지 확인하십시오. Raspberry Pi 를 사용하는 경우 가상 환경을 사용하지 않습니다.
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3. `client_telemetry_topic`의 정위 뒤에 다음 코드를 추가합니다.:
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```python
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server_command_topic = id + '/commands'
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```
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`server_command_topic` 는 장치가 LED 명령을 수신하기 위해 실행될 MQTT 주제입니다.
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4. main loop 바로 위의 `mqtt_client.loop_start()` 라인 뒤에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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def handle_command(client, userdata, message):
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payload = json.loads(message.payload.decode())
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print("Message received:", payload)
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if payload['led_on']:
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led.on()
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else:
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led.off()
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mqtt_client.subscribe(server_command_topic)
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mqtt_client.on_message = handle_command
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```
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이 코드는 `handle_command` 함수를 정의합니다, 이는 메시지를 JSON 문서로 읽고 `led_on` 속성 값을 찾는 함수입니다. `True` 로 설정되면 LED가 켜지고, 그렇지 않다면 LED는 꺼집니다.
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MQTT 클라이언트는 서버가 메시지를 보낼 주제를 실행하고 메시지가 수신될 때 `handle_command` 함수가 호출되도록 설정합니다.
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> 💁 `on_message` 핸들러는 실행된 모든 주제에 대해 호출됩니다. 나중에 여러 주제를 수신하는 코드를 작성하면, 핸들러 함수를 거쳐 보내진 `message` 객체의 주제를 얻을 수 있습니다.
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5. 과제의 이전 부분과 동일한 방식으로 코드를 실행합니다. 가상 IoT 장치를 사용하는 경우, CounterFit 앱이 실행중이고 LED가 올바른 핀에 생성되었는지 확인하십시오.
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6. 물리적 또는 가상 장치에서 감지한 조명 수준을 조정합니다. 수신 중인 메시지와 전송 중인 명령이 터미널에 기록됩니다. LED도 조명 수준에 따라 켜지고 꺼질 것입니다.
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> 💁 이 코드는 [code-commands/virtual-device](../code-commands/virtual-device) 폴더 또는 [code-commands/pi](../code-commands/pi) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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😀 장치가 MQTT 브로커의 명령에 응답하도록 성공적으로 코딩했습니다.
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@ -1,60 +0,0 @@
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# 인터넷을 통해 야간 조명 제어하기 - 가상 IoT 하드웨어 및 Raspberry Pi
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이 단원에서는 Rasberry Pi나 가상 IoT 장치로 부터 MQTT 브로커로 조명 레벨을 포함한 telemetry를 전송합니다.
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## telemetry 게시
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다음 단계는 telemetry를 포함한 JSON 문서를 생성하고 MQTT 브로커에게 전송하는 것입니다.
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### 작업
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MQTT 브로커에게 telemetry를 게시합니다.
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1. VS Code에서 야간 조명 프로젝트를 엽니다.
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1. 가상 IoT 기기를 사용한다면 터미널이 가상 환경에서 돌아가는지 확인합니다. Raspberry Pi를 사용한다면 가상 환경을 사용하지 않습니다.
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1. `app.py` 파일의 상단에 다음을 추가합니다:
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```python
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import json
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```
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`json` 라이브러리는 telemetry를 JSON 문서로 인코딩 하는데 사용됩니다.
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1. `client_name`의 선언 뒷부분에 다음을 추가합니다:
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```python
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client_telemetry_topic = id + '/telemetry'
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```
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`client_telemetry_topic`은 장치가 조명 레벨을 게시할 MQTT 항목입니다.
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1. 파일 끝에 있는 `while True:` loop의 내용을 다음으로 바꿉니다:
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```python
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while True:
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light = light_sensor.light
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telemetry = json.dumps({'light' : light})
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print("Sending telemetry ", telemetry)
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mqtt_client.publish(client_telemetry_topic, telemetry)
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time.sleep(5)
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```
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이 코드는 조명 레벨을 JSON 문서로 패키지하고 MQTT 브로커에 게시합니다. 그런 다음 메시지를 보내는 빈도를 줄이기 위해 sleep 합니다.
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1. 과제의 이전 부분에서 돌렸던 것과 동일한 방법으로 코드를 실행합니다. 가상 IoT 장치를 사용한다면 CounterFit 앱이 실행 중이고 올바른 핀에 광 센서와 LED가 생성되었는지 확인하십시오.
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```output
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(.venv) ➜ nightlight python app.py
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MQTT connected!
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Sending telemetry {"light": 0}
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Sending telemetry {"light": 0}
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```
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> 💁 해당 코드는 [code-telemetry/virtual-device](../code-telemetry/virtual-device) 폴더 또는 [code-telemetry/pi](../code-telemetry/pi) 폴더에서 찾으실 수 있습니다.
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😀 장치에서 성공적으로 telemetry를 전송했습니다.
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@ -1,270 +0,0 @@
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# Anticiper la croissance de ses plantes avec l'IoT
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> Illustré par [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Click the image for a larger version.
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## Questionnaire de prélecture
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[Questionnaire de prélecture](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/9)
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## Introduction
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Les plantes ont besoin de certaines choses pour pousser : de l'eau, du dioxyde de carbone, des nutriments, de la lumière et de la chaleur. Dans cette leçon, vous apprendrez à calculer les taux de croissance et de maturité des plantes en mesurant la température de l'air.
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Dans cette leçon, nous allons couvrir :
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* [Agriculture digitale](#agriculture-digitale)
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* [L'importance de la température dans l'agriculture](#l'importance-de-la-température-dans-l'agriculture)
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* [La mesure de la température ambiante](#la-mesure-de-la-température-ambiante)
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* [Degrés jours de croissance (DJC)](#degrés-jours-de-croissance)
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* [Calcul du DJC à l'aide de données de senseurs](#calcul-du-DJC-à-l'aide-de-données-de-senseurs)
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## Agriculture digitale
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L'agriculture numérique transforme notre façon de cultiver, en utilisant des outils pour collecter, stocker et analyser les données issues de l'agriculture. Nous sommes actuellement dans une période décrite comme la "quatrième révolution industrielle" par le Forum économique mondial, et l'essor de l'agriculture numérique a été qualifié de "quatrième révolution agricole", ou "agriculture 4.0".
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> 🎓 Le terme "agriculture numérique" englobe également l'ensemble de la "chaîne de valeur agricole", c'est-à-dire tout le parcours de la ferme à la table. Cela inclut le suivi de la qualité des produits lors de leur expédition et de leur transformation, les systèmes d'entreposage et de commerce électronique, et même les applications de location de tracteurs !
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Ces changements permettent aux agriculteurs d'augmenter leurs rendements, d'utiliser moins d'engrais et de pesticides et d'arroser plus efficacement. Bien qu'ils soient principalement utilisés dans les pays riches, le prix des capteurs et autres dispositifs diminue lentement, ce qui les rend plus accessibles dans les pays en développement.
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Certaines techniques rendues possibles par l'agriculture numérique sont :
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* Mesure de la température - la mesure de la température permet aux agriculteurs de prévoir la croissance et la maturité des plantes.
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* L'arrosage automatisé - il s'agit de mesurer l'humidité du sol et de mettre en marche les systèmes d'irrigation lorsque le sol est trop sec, plutôt que de procéder à un arrosage programmé. L'arrosage programmé peut conduire à un arrosage insuffisant des cultures pendant une période chaude et sèche, ou à un arrosage excessif en cas de pluie. En n'arrosant que lorsque le sol en a besoin, les agriculteurs peuvent optimiser leur utilisation de l'eau.
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* Lutte contre les ravageurs - les agriculteurs peuvent utiliser des caméras sur des robots ou des drones automatisés pour vérifier la présence de ravageurs, puis appliquer des pesticides uniquement là où c'est nécessaire, ce qui réduit la quantité de pesticides utilisés et le ruissellement des pesticides dans les réserves d'eau locales.
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✅ Faites des recherches. Quelles autres techniques sont utilisées pour améliorer les rendements agricoles ?
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> 🎓 Le terme "agriculture de précision" est utilisé pour définir l'observation, la mesure et l'intervention sur les cultures par champ, ou même sur certaines parties d'un champ. Il s'agit notamment de mesurer les niveaux d'eau, de nutriments et de parasites et de réagir avec précision, par exemple en n'arrosant qu'une petite partie du champ.
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## L'importance de la température dans l'agriculture
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Lorsqu'ils étudient les plantes, la plupart des élèves apprennent qu'elles ont besoin d'eau, de lumière, de dioxyde de carbone (CO<sub>2</sub>) et de nutriments. Les plantes ont également besoin de chaleur pour se développer - c'est pourquoi les plantes fleurissent au printemps lorsque la température augmente, pourquoi les perce-neige ou les jonquilles peuvent germer tôt en raison d'une courte période de chaleur, et pourquoi les serres sont si efficaces pour faire pousser les plantes.
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> 🎓 Les serres et les serres chaudes font un travail similaire, mais avec une différence importante. Les serres chaudes sont chauffées artificiellement et permettent aux agriculteurs de contrôler les températures avec plus de précision. Les serres dépendent du soleil pour la chaleur et le seul moyen de contrôle est généralement l'ouverture de fenêtres ou d'autres ouvertures pour laisser sortir la chaleur.
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Les plantes ont une température de base ou minimale, une température optimale et une température maximale, toutes basées sur les températures moyennes quotidiennes.
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* Température de base - il s'agit de la température moyenne quotidienne minimale nécessaire à la croissance d'une plante.
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* Température optimale - il s'agit de la meilleure température moyenne quotidienne pour obtenir la meilleure croissance.
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* Température maximale - Il s'agit de la température maximale qu'une plante peut supporter. Au-dessus de cette température, la plante interrompt sa croissance afin de conserver l'eau et de rester en vie.
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> 💁 Il s'agit de températures moyennes, calculées sur la base des températures quotidiennes et nocturnes. Les plantes ont également besoin de températures différentes le jour et la nuit pour leur permettre de réaliser une photosynthèse plus efficace et d'économiser de l'énergie la nuit.
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Chaque espèce de plante a des valeurs différentes pour sa base, son optimum et son maximum. C'est pourquoi certaines plantes prospèrent dans les pays chauds, et d'autres dans les pays plus froids.
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✅ Faites des recherches. Pour toutes les plantes que vous avez dans votre jardin, à l'école ou dans un parc local, voyez si vous pouvez trouver la température de base.
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Le graphique ci-dessus montre un exemple de taux de croissance en fonction de la température. Jusqu'à la température de base, il n'y a pas de croissance. Le taux de croissance augmente jusqu'à la température optimale, puis chute après avoir atteint ce pic. À la température maximale, la croissance s'arrête.
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La forme de ce graphique varie d'une espèce végétale à l'autre. Certaines ont des chutes plus marquées au-dessus de l'optimum, d'autres ont des augmentations plus lentes de la base à l'optimum.
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> 💁 Pour qu'un agriculteur obtienne la meilleure croissance, il devra connaître les trois valeurs de température et comprendre la forme des graphiques pour les plantes qu'il cultive.
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Si un agriculteur a le contrôle de la température, par exemple dans une serre commerciale, il peut optimiser la croissance de ses plantes. Dans une serre commerciale où l'on cultive des tomates, par exemple, la température sera réglée à environ 25°C le jour et 20°C la nuit pour obtenir la croissance la plus rapide.
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> 🍅 En combinant ces températures avec des lumières artificielles, des engrais et des niveaux de CO<sub>2</sub> contrôlés, les producteurs commerciaux peuvent cultiver et récolter toute l'année.
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## La-mesure-de-la-température-ambiante
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Les capteurs de température peuvent être utilisés avec les appareils IoT pour mesurer la température ambiante.
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### Tâche - Mesure de la température
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Suivez le guide correspondant pour surveiller les températures à l'aide de votre dispositif IoT :
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-temp.fr.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi](pi-temp.fr.md)
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* [Single-board computer - Virtual device](virtual-device-temp.fr.md)
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## Degrés-jours de croissance
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Les degrés-jours de croissance (également appelés unités de degrés de croissance) sont un moyen de mesurer la croissance des plantes en fonction de la température. En supposant qu'une plante dispose de suffisamment d'eau, de nutriments et de CO<sub>2</sub>, la température détermine le taux de croissance.
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Les degrés-jours de croissance, ou DJC, sont calculés par jour comme la température moyenne en Celsius pour un jour au-dessus de la température de base des plantes. Chaque plante a besoin d'un certain nombre de DJC pour croître, fleurir ou produire et faire mûrir une récolte. Plus le nombre de DJC par jour est élevé, plus la croissance de la plante est rapide.
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> 🇺🇸 Pour les Américains, les degrés-jours de croissance peuvent également être calculés en Fahrenheit. 5 DJC<sup>C</sup> (degrés-jours de croissance en Celsius) sont l'équivalent de 9 DJC<sup>F</sup> (degrés-jours de croissance en Fahrenheit).
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La formule complète du DJC est un peu compliquée, mais il existe une équation simplifiée qui est souvent utilisée comme une bonne approximation :
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* **DJC** - c'est le nombre de degrés-jours de croissance
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* **T<sub>max</sub>** - il s'agit de la température maximale quotidienne en degrés Celsius
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* **T<sub>min</sub>** - il s'agit de la température minimale quotidienne en degrés Celsius
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* **T<sub>base</sub>** - c'est la température de base des plantes en degrés Celsius
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> 💁 Il existe certaines variations impliquant T<sub>max</sub> au delà de 30°C ou T<sub>min</sub> en deça T<sub>base</sub>, mais nous ignorerons ces cas dans le contexte de ce cours.
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### Exemple - Maïs 🌽
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Selon la variété, le maïs a besoin de 800 à 2 700 DJC pour arriver à maturité, avec une température de base de 10°C.
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Le premier jour au-dessus de la température de base, les températures suivantes ont été mesurées :
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| Mesures | Temp °C |
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| :---------- | :-----: |
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| Maximum | 16 |
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| Minimum | 12 |
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En ajoutant ces chiffres à notre calcul :
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* T<sub>max</sub> = 16
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* T<sub>min</sub> = 12
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* T<sub>base</sub> = 10
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Ce qui donne un résultat de:
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Le maïs a reçu 4 DJC ce jour-là. Dans l'hypothèse d'une variété de maïs qui a besoin de 800 jours DJC pour arriver à maturité, il lui faudra encore 796 DJC pour atteindre la maturité.
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✅ Faites des recherches. Pour toutes les plantes que vous avez dans votre jardin, à l'école ou dans un parc local, voyez si vous pouvez trouver le nombre de DJC requis pour atteindre la maturité ou produire des récoltes.
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## Calcul du DJC à l'aide de données de senseurs
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Les plantes ne poussent pas à dates fixes - par exemple, vous ne pouvez pas planter une graine et savoir que la plante portera des fruits exactement 100 jours plus tard. Au lieu de cela, en tant qu'agriculteur, vous pouvez avoir une idée approximative du temps que prend une plante pour pousser, puis vous vérifiez quotidiennement quand les cultures sont prêtes.
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Cela a un impact considérable sur la main-d'œuvre d'une grande exploitation, et l'agriculteur risque de manquer des cultures qui sont prêtes plus tôt que prévu. En mesurant les températures, l'agriculteur peut calculer le DJC qu'une plante a reçu, ce qui lui permet de ne vérifier que les cultures proches de la maturité attendue.
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En recueillant des données de température à l'aide d'un dispositif IoT, un agriculteur peut être automatiquement informé lorsque les plantes sont proches de la maturité. Une architecture typique pour cela consiste à faire en sorte que les dispositifs IoT mesurent la température, puis publient ces données de télémétrie sur Internet en utilisant quelque chose comme MQTT. Le code du serveur écoute ensuite ces données et les enregistre quelque part, par exemple dans une base de données. Cela signifie que les données peuvent être analysées ultérieurement, par exemple une tâche nocturne pour calculer le DJC de la journée, totaliser le DJC de chaque culture jusqu'à présent et alerter si une plante est proche de la maturité.
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Le code serveur peut également augmenter les données en ajoutant des informations supplémentaires. Par exemple, le dispositif IoT peut publier un identifiant pour indiquer de quel dispositif il s'agit, et le code du serveur peut l'utiliser pour rechercher l'emplacement du dispositif et les cultures qu'il surveille. Il peut également ajouter des données de base comme l'heure actuelle, car certains dispositifs IoT ne disposent pas du matériel nécessaire pour suivre l'heure exacte, ou nécessitent un code supplémentaire pour lire l'heure actuelle sur Internet.
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✅ Pourquoi pensez-vous que des champs différents peuvent avoir des températures différentes ?
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### Tâche - publier des informations sur la température
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Suivez le guide correspondant pour publier les données de température sur MQTT à l'aide de votre dispositif IoT afin de pouvoir les analyser ultérieurement :
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* [Arduino - Terminal Wio](wio-terminal-temp-publish.fr.md)
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* [Ordinateur monocarte - Raspberry Pi/Dispositif IoT virtuel](single-board-computer-temp-publish.fr.md)
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### Tâche - capturer et stocker les informations sur la température
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Une fois que le dispositif IoT publie la télémétrie, le code du serveur peut être écrit pour s'abonner à ces données et les stocker. Plutôt que de les enregistrer dans une base de données, le code serveur les enregistrera dans un fichier CSV (Comma Separated Values). Les fichiers CSV stockent les données sous forme de lignes de valeurs en texte, chaque valeur étant séparée par une virgule, et chaque enregistrement sur une nouvelle ligne. Ils constituent un moyen pratique, lisible par l'homme et bien supporté d'enregistrer des données dans un fichier.
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Le fichier CSV aura deux colonnes - *date* et *température*. La colonne *date* est définie comme la date et l'heure actuelles de réception du message par le serveur, la colonne *température* provient du message de télémétrie.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour créer un code serveur permettant de s'abonner à la télémétrie. Vous n'avez pas besoin d'ajouter du code pour publier des commandes.
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Les étapes à suivre sont les suivantes :
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* Configurer et activer un environnement virtuel Python
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* Installer la librairie pip paho-mqtt
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* Écrire le code pour écouter les messages MQTT publiés sur le sujet de télémétrie
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions de la leçon 4 pour créer une application Python pour recevoir la télémétrie si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md#receive-telemetry-from-the-mqtt-broker).
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Nommez le dossier pour ce projet `temperature-sensor-server`.
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1. Assurez vous que `client_name` corresponde à ce projet:
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```cpp
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client_name = id + 'temperature_sensor_server'
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```
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1. Ajoutez les importations suivantes en haut du fichier, en dessous des importations existantes :
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```python
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from os import path
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import csv
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from datetime import datetime
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```
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Ceci importe une bibliothèque pour lire les fichiers, une bibliothèque pour interagir avec les fichiers CSV, et une bibliothèque pour aider avec les dates et les heures.
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1. Ajoutez le code suivant avant la fonction `handle_telemetry`:
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```python
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temperature_file_name = 'temperature.csv'
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fieldnames = ['date', 'temperature']
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if not path.exists(temperature_file_name):
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with open(temperature_file_name, mode='w') as csv_file:
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writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
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writer.writeheader()
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```
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Ce code déclare quelques constantes pour le nom du fichier à écrire, et le nom des en-têtes de colonne pour le fichier CSV. La première ligne d'un fichier CSV contient traditionnellement des en-têtes de colonne séparés par des virgules.
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Le code vérifie ensuite si le fichier CSV existe déjà. S'il n'existe pas, il est créé avec les en-têtes de colonne sur la première ligne.
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1. Ajoutez le code suivant à la fin de la fonction `handle_telemetry`:
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```python
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with open(temperature_file_name, mode='a') as temperature_file:
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temperature_writer = csv.DictWriter(temperature_file, fieldnames=fieldnames)
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temperature_writer.writerow({'date' : datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0).isoformat(), 'temperature' : payload['temperature']})
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```
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Ce code ouvre le fichier CSV, puis ajoute une nouvelle ligne à la fin. La ligne comporte les données et l'heure actuelles formatées dans un format lisible par l'homme, suivies de la température reçue du dispositif IoT. Les données sont stockées au [format ISO 8601] (https://wikipedia.org/wiki/ISO_8601) avec le fuseau horaire, mais sans les microsecondes.
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1. Exécutez ce code de la même manière que précédemment, en vous assurant que votre dispositif IoT envoie des données. Un fichier CSV appelé `temperature.csv` sera créé dans le même dossier. Si vous le visualisez, vous verrez les dates/heures et les mesures de température :
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```output
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date,temperature
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2021-04-19T17:21:36-07:00,25
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2021-04-19T17:31:36-07:00,24
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2021-04-19T17:41:36-07:00,25
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```
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1. Exécutez ce code pendant un certain temps pour capturer les données. Idéalement, vous devriez l'exécuter pendant une journée entière afin de recueillir suffisamment de données pour les calculs de DJC.
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> 💁 Si vous utilisez le "Virtual IoT Device", cochez la case aléatoire et définissez une plage pour éviter d'obtenir la même température à chaque fois que la valeur de température est renvoyée.
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> 💁 Si vous souhaitez exécuter ce programme pendant toute une journée, vous devez vous assurer que l'ordinateur sur lequel votre code serveur est exécuté ne se mettra pas en veille, soit en modifiant vos paramètres d'alimentation, soit en exécutant un programme tel que [ceci maintient le système actif](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active).
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-server/temperature-sensor-server](../code-server/temperature-sensor-server).
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### Tâche - calculer le DJC en utilisant les données stockées
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Une fois que le serveur a saisi les données de température, le DJC d'une usine peut être calculé.
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Les étapes à suivre pour effectuer cette opération manuellement sont les suivantes :
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1. Trouvez la température de base de la plante. Par exemple, pour les fraises, la température de base est de 10°C.
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1. A partir du fichier `temperature.csv`, trouvez les températures les plus hautes et les plus basses de la journée.
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1. Utilisez le calcul du DJC donné précédemment pour calculer le DJC
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Par exemple, si la température la plus élevée de la journée est de 25°C, et la plus basse de 12°C :
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* 25 + 12 = 37
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* 37 / 2 = 18.5
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* 18.5 - 10 = 8.5
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Les fraises ont donc reçu **8,5** DJC. Les fraises ont besoin d'environ 250 DJC pour porter des fruits, donc il y a encore du chemin à faire.
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## 🚀 Défi
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Les plantes ont besoin de plus que de la chaleur pour pousser. Quelles autres choses sont nécessaires ?
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Pour ceux-ci, cherchez s'il existe des capteurs qui peuvent les mesurer. Et des actionneurs pour contrôler ces niveaux ? Comment assembleriez-vous un ou plusieurs dispositifs IoT pour optimiser la croissance des plantes ?
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## Questionnaire Post-lecture
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[Questionnaire Post-lecture](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/10)
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## Révision et apprentissage autodidacte
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* Pour en savoir plus sur l'agriculture numérique, consultez la page [Digital Agriculture Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Digital_agriculture). Pour en savoir plus sur l'agriculture de précision, consultez la page [Precision Agriculture Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Precision_agriculture).
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* Le calcul complet des degrés-jours de croissance est plus compliqué que le calcul simplifié présenté ici. Pour en savoir plus sur l'équation plus compliquée et sur la manière de traiter les températures inférieures à la ligne de base, consultez la page [Degrés-jours de croissance sur Wikipédia](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day).
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* La nourriture pourrait se faire rare à l'avenir, même si nous utilisons toujours les mêmes méthodes agricoles. Pour en savoir plus sur les techniques agricoles de haute technologie, regardez cette vidéo [Hi-Tech Farms of Future sur YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=KIEOuKD9KX8).
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## Devoir
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[Visualiser les données DJC à l'aide d'un Jupyter Notebook](assignment.fr.md)
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@ -1,268 +0,0 @@
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# IoT로 식물 성장 예측
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)의 스케치 노트. 클릭하면 크게 보실 수 있습니다.
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## 수업 전 퀴즈
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[수업 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/9)
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## 개요
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식물이 자라기 위해서는 물, 이산화탄소, 영양분, 빛, 열과 같은 특정 요소가 필요합니다. 이 수업에서는 기온을 측정하여 식물의 성장과 성숙도를 계산하는 방법을 배웁니다.
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이 수업에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
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- [디지털 농업](#디지털-농업)
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- [농사에서 왜 온도가 중요할까요?](#농사에서-왜-온도가-중요할까요?)
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- [주변 온도 측정](#주변-온도-측정)
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- [유효 적산 온도(Growing Degree Days, GDD)](#유효-적산-온도)
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- [온도 센서 데이터를 이용한 GDD 계산](#온도-센서-데이터를-이용한-GDD-계산)
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## 디지털 농업
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디지털 농업은 농업 데이터를 수집, 저장, 분석하는 도구를 사용하여 우리가 농사를 짓는 방식을 변화시키고 있습니다. 우리는 현재 세계 경제 포럼(WEF)이 '4차 산업 혁명'이라 설명하는 시기에 살고 있고, 디지털 농업의 증가는 `4차 농업 혁명` 또는 `농업 4.0`이라고 불리게 되었습니다.
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> 🎓 디지털 농업이라는 용어는 또한 농장에서 식탁까지 가는 전체 여정인 '농업 가치사슬'도 포함합니다. 이는 식품 배송 및 가공, 창고 및 전자 상거래 시스템, 심지어 트랙터 대여 앱에 대한 제품 품질 추적을 포함합니다!
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이러한 변화를 통해 농부들은 생산량을 증가시키고, 더 적은 비료와 농약을 사용하고, 더 효율적으로 급수할 수 있었습니다. 주로 부유한 나라에서 사용하지만, 센서와 다른 장치들은 천천히 가격을 내리고 있고 개발도상국에서도 더 접근이 용이하도록 만들고 있습니다.
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디지털 농업에서 사용 가능한 몇 가지 기술:
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- 온도 측정 - 온도를 측정하는 것은 농부들에게 식물의 성장과 성숙도를 예측할 수 있게 합니다.
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- 자동 관수 - 토양의 수분을 측정하고 토양이 너무 건조할 때, 시간을 정해 물을 주는 대신 관개 시스템을 켭니다. 시간을 정해 물을 주면 농작물이 더운 기간이나 가뭄 동안 물이 부족하거나, 비가 오는 동안 물이 너무 많아질 수 있습니다. 토양이 필요로 할 때만 물을 줌으로써 농부들은 물 사용을 최적화할 수 있습니다.
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- 해충 방제 - 농부들은 자동화된 로봇이나 드론에 해충을 확인하기 위해서 카메라를 장착하여 사용할 수 있고, 필요한 곳에만 살충제를 적용하여 사용되는 살충제의 양과 지역 상수로의 농약 유출을 줄일 수 있습니다.
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✅ 조사를 해봅시다. 농산물의 생산량을 증가시키기 위한 다른 기술들에는 무엇이 있습니까?
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> 🎓 '정밀 농업'이라는 용어는 밭 단위를 기준으로 또는 밭의 일부에서 농작물의 관찰, 측정, 대응을 정의하기 위해 사용됩니다. 물, 영양분과 해충의 정도를 측정하고, 밭의 일부분에 물을 주는 것과 같이 정확하게 대응하는 것을 포함합니다.
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## 농사에서 왜 온도가 중요할까요?
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식물에 대해 배울 때, 대부분의 학생들은 물, 빛, 이산화탄소(CO<sub>2</sub>)와 영양분의 필요성에 대해 배웁니다. 식물은 또한 자라기 위해서 따뜻함을 필요로 합니다. 기온이 오르면서 봄에 식물들이 피어나는 이유, 짧은 온난 기간으로 설강화나 수선화가 일찍 싹을 틔울 수 있는 이유, 온실(hothouse)과 온실(greenhouse)이 식물을 잘 자라게 하는 이유가 여기에 있습니다.
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> 🎓 온실(Hothouse)과 온실(Greenhouse)은 비슷한 일을 하지만, 중요한 차이점이 있습니다. 온실(Hothouse)은 인위적으로 열을 공급하고 농부가 온도를 조금 더 정밀하게 조절할 수 있게 합니다. 온실(Greenhouse)은 따뜻함을 위해 태양에 의존하고 유일한 제어는 일반적으로 열을 내보내는 창이나 기타 개구부입니다.
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식물은 일 평균 기온을 기준으로 기준 혹은 최저 온도와 적정 온도, 최고 온도를 가지고 있습니다.
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- 기준 온도 - 식물이 자라는 데에 필요한 최소한의 일 평균 온도입니다.
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- 적정 온도 - 식물이 가장 많이 자라게 하는 최적의 일 평균 온도입니다.
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- 최고 온도 - 식물이 견딜 수 있는 최고 일 평균 온도입니다. 이 온도 이상에서 식물은 물을 아끼고 살아 남기 위해 스스로의 성장을 멈춥니다.
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> 💁 이것들은 일간 및 야간 온도에 대한 평균을 낸 평균 온도입니다. 식물은 또한 더 효율적으로 광합성을 하고 밤에 에너지를 절약하기 위해 밤낮으로 다른 온도가 필요합니다.
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각각의 식물 종들은 기준, 적정, 최고 온도의 값이 서로 다릅니다. 이것이 일부 식물이 더운 나라에서 번성하고, 다른 식물이 추운 나라에서 번성하는 이유입니다.
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✅ 간단한 조사를 해봅시다. 정원, 학교, 지역 공원에서 기르는 식물들에 대해 기준 온도를 찾아보십시오.
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상단의 그래프는 기온이 성장에 끼치는 영향에 대한 예시를 보여주는 그래프입니다. 기준 온도까지는 성장을 하지 않습니다. 성장률은 적정 온도까지 계속해서 증가하고, 최고점에 도달한 후에는 점점 떨어집니다. 최고 온도에서는 성장을 멈추게 됩니다.
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이 그래프의 형태는 식물의 종에 따라 달라집니다. 어떤 것은 적정 온도 이상에서 더 급격하게 떨어지고, 어떤 것은 기준 온도부터 적정 온도까지 느리게 증가합니다.
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> 💁 최고의 성장을 얻기 위해서 농부는 자신이 기르는 식물들에 대해 이 세 가지 온도의 값과 이 그래프의 형태에 대해 이해해야 합니다.
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만약 농부가 상업용 온실에서와 온도를 조절한다면, 식물에 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 토마토를 재배하는 상업용 온실은 가장 빠른 성장을 위해 낮에는 약 25°C, 밤에는 약 20°C로 온도를 설정합니다.
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> 🍅 이러한 온도를 인공 조명, 비료 및 통제된 CO<sub>2</sub> 레벨과 결합하면 상업적 재배자들이 일년 내내 재배하고 수확할 수 있습니다.
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## 주변 온도 측정
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온도 센서는 주변 온도를 측정하기 위해 IoT 장치와 함께 사용될 수 있습니다.
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### 작업 - 온도 측정
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IoT 장치를 사용하여 온도를 모니터링하려면 관련 가이드를 참조하십시오.
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- [Arduino - Wio Terminal](../wio-terminal-temp.md)
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- [싱글 보드 컴퓨터 - Raspberry Pi](./pi-temp.ko.md)
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- [싱글 보드 컴퓨터- 가상 장치](./virtual-device-temp.md)
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## 유효 적산 온도
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유효 적산 온도(Growing degree days, growing degree units)은 온도를 기준으로 식물의 성장을 측정하는 방법입니다. 식물에 물과 영양분, CO<sub>2</sub>가 충분하다고 가정하면, 기온이 성장 속도를 결정합니다.
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유효 적산 온도(GDD)는 식물 기준 온도보다 높은 하루의 평균 섭씨 온도로 계산됩니다. 각 식물은 성장, 개화, 또는 생산과 성장을 위해 특정한 수의 GDD가 필요합니다. 매일 GDD가 더 많을수록, 식물은 더 빨리 자랄 것입니다.
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> 🇺🇸 미국인의 경우 성장도 일수는 화씨로 계산할 수도 있습니다. 5 GDD<sup>C</sup>(섭씨 기준의 GDD)는 9 GDD<sup>F</sup>(화씨 기준의 GDD)와 동알합니다.
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GDD를 계산하는 전체 공식은 약간 복잡합니다. 하지만 좋은 근사치로 종종 사용되는 단순화된 방정식이 있습니다:
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- **GDD** - 유효 적산 온도
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- **T<sub>max</sub>** - 섭씨 단위의 일간 최고 기온
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- **T<sub>min</sub>** - 섭씨 단위의 일간 최저 기온
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- **T<sub>base</sub>** - 섭씨 단위의 식물의 기준 온도
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> 💁 30°C가 넘는 T<sub>max</sub>나 T<sub>base</sub> 보다 낮은 T<sub>min</sub>에 대해 다루는 변형식이 있지만, 지금은 넘어가도록 하겠습니다.
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### 예시 - 옥수수 🌽
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품종에 따라 옥수수는 성숙하는 데에 기준 온도 10°C에서 800부터 2,700 사이의 GDD를 필요로 합니다.
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기준 온도보다 높은 첫 날, 다음과 같은 온도가 측정되었습니다:
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| 측정 | 온도 °C |
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| :---------- | :-----: |
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| 최고 온도 | 16 |
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| 최저 온도 | 12 |
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계산식에 이 숫자들을 대입합시다:
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- T<sub>max</sub> = 16
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- T<sub>min</sub> = 12
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- T<sub>base</sub> = 10
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계산 결과는 다음과 같습니다:
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옥수수는 그날 4 GDD를 받았습니다. 옥수수 품종이 성숙하는 데 800 GDD가 필요하다고 가정하면, 성숙에 도달하기 위해서는 추가적으로 796 GDD가 더 필요합니다.
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✅ 조사를 해봅시다. 정원, 학교, 지역 공원에서 기르는 식물들에 대해 식물이 다 자라거나 작물을 생산하는 데 필요한 GDD 수를 조사해보십시오.
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## 온도 센서 데이터를 이용한 GDD 계산
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식물은 정해진 날짜에 자라지 않습니다. 예를 들어 씨앗을 심고 정확히 100일 후에 열매를 맺는다는 것을 알 수는 없습니다. 대신 농부는 식물이 자라는 데 걸리는 시간을 대략적으로 알 수 있으며 매일 작물이 준비되는 시간을 확인합니다.
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이는 대규모 농장의 노동력에 막대한 영향을 끼칩니다. 그리고 농부들이 예상치 못하게 일찍 준비된 작물을 놓치는 위험을 줍니다. 농부는 기온을 측정하여 식물이 받은 GDD를 계산할 수 있고, 그들이 예상 성숙도와 가까워졌는지 확인 하도록 합니다.
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IoT 장치를 이용하여 온도 데이터를 수집하면, 농부는 자동적으로 식물이 성숙에 가까워졌는지 알 수 있습니다. 이러한 일일반적인 아키텍처는 IoT 장치가 온도를 측정한 다음 MQTT와 같은 것을 사용하여 인터넷을 통해 이 원격 측정 데이터를 게시하도록 하는 것입니다. 서버 코드는 이 데이터를 수신하고 이것을 데이터베이스와 같은 어딘가에 저장합니다. 이것은 데이터가 나중에 분석될 수 있다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 야간 작업을 통해 하루의 GDD를 계산하고, 지금까지 각 작물에 대한 GDD를 합산하고, 식물이 성숙에 가까워지면 알림을 보낼 수 있습니다.
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서버 코드는 또한 부가 정보를 추가함으로써 데이터를 보강할 수 있습니다. 예를 들어, IoT 장치는 어떤 장치인지 나타내기 위해 식별자를 게시할 수 있으며, 서버 코드는 이를 사용하여 장치의 위치와 모니터링 중인 작물을 조회할 수 있습니다.또한 일부 IoT 장치에는 정확한 시간을 추적하는 데 필요한 하드웨어가 없거나 인터넷을 통해 현재 시간을 읽는 데 추가 코드가 필요하므로 현재 시간과 같은 기본 데이터를 추가할 수 있습니다.
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✅ 당신이 생각하기에 밭마다 다른 기온이 필요한 이유는 무엇입니까?
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### 작업 - 온도 정보 게시
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IoT 장치를 사용하여 MQTT를 통해 온도 데이터를 게시하여 나중에 분석할 수 있도록 관련 가이드를 참조하십시오:
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- [Arduino - Wio Terminal](../wio-terminal-temp-publish.md)
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- [싱글 보드 컴퓨터 - Raspberry Pi/가상 IoT 장치](single-board-computer-temp-publish.ko.md)
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### 작업 - 온도 정보를 캡처하고 저장하십시오.
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IoT 장치가 원격 분석을 게시하면, 서버 코드를 작성하여 이 데이터를 구독하고 저장할 수 있습니다. 이것을 데이터베이스에 저장하는 대신 서버 코드가 Comma Seperated Values(CSV)로 저장합니다. CSV 파일은 데이터를 텍스트로 된 값의 행으로 저장합니다. 각 값은 쉼표(,)로 분리되고 각각이 새로운 줄에 기록됩니다. 이것은 편리하고, 사람이 읽을 수 있고 잘 지원되는 데이터를 파일로 저장하는 방법입니다.
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CSV 파일은 _날짜_ 와 _온도_ 2개의 열을 가집니다. _날짜_ 열 은 서버가 메시지를 수신한 현재 날짜와 시간으로 설정되며 _온도_ 는 원격 측정 메시지에서 가져옵니다.
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1. 원격 분석을 구독하기 위한 서버 코드를 생성하기 위해 레슨 4에 있는 단계를 반복하십시오. 명령을 게시하기 위해서 코드를 추가할 필요는 없습니다.
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이를 위한 단계는 다음과 같습니다:
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- Python 가상 환경 구성 및 활성화
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- paho-mqtt pip package를 설치
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- 원격 분석 주제에 게시된 MQTT 메시지를 수신 대기하는 코드 작성
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> ⚠️ 필요한 경우 원격 분석을 수신할 Python 앱을 만드는 방법은 [Lesson4의 지침](../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md#receive-telemetry-from-the-mqtt-broker)을 참고할 수 있습니다.
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이 프로젝트의 폴더명을 입력하십시오.
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`temperature-sensor-server`.
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1. `client_name`이 이 프로젝트를 반영하는 지 확인하십시오.
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```cpp
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client_name = id + 'temperature_sensor_server'
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```
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1. 아래의 import 목록을 보고 파일의 상단에 import 하는 부분을 추가하십시오:
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```python
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from os import path
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import csv
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from datetime import datetime
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```
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이것은 파일을 읽기 위한 라이브러리, CSV 파일과 상호작용하는 라이브러리, 날짜와 시간을 지원하는 라이브러리를 가져옵니다.
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1. `handle_telemetry` 함수 앞에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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temperature_file_name = 'temperature.csv'
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fieldnames = ['date', 'temperature']
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||||
if not path.exists(temperature_file_name):
|
||||
with open(temperature_file_name, mode='w') as csv_file:
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||||
writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
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||||
writer.writeheader()
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```
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이 코드는 작성할 파일의 이름과 CSV 파일의 열 헤더의 이름을 위한 몇 가지 상수를 선언합니다. CSV 파일의 첫 번째 행은 관습적으로 콤마로 분리된 열 헤더를 포함합니다.
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그런 다음 CSV 파일이 이미 존재하는 지 확인합니다. 만약 존재하지 않는다면, 첫 번째 행에 열 헤더를 포함하여 생성합니다.
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1. 다음 코드를 `handle_telemetry` 함수 뒷 부분에 추가하십시오:
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||||
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||||
```python
|
||||
with open(temperature_file_name, mode='a') as temperature_file:
|
||||
temperature_writer = csv.DictWriter(temperature_file, fieldnames=fieldnames)
|
||||
temperature_writer.writerow({'date' : datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0).isoformat(), 'temperature' : payload['temperature']})
|
||||
```
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이 코드는 CSV 파일을 열고 끝 부분에 새로운 행을 추가합니다. 행에는 사람이 읽을 수 있는 형식으로 현재 데이터와 시간이 있으며 그 뒤에 IoT 장치에서 받은 온도가 표시됩니다. 데이터는 [ISO 8601 형식](https://wikipedia.org/wiki/ISO_8601)으로 마이크로초 없이 시간대와 함께 저장됩니다.
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1. 이전과 동일한 방법으로 이 코드를 실행하고, IoT 장치가 데이터를 전송하는 지 확인하십시오. `temperature.csv` 이라 불리는 CSV 파일이 같은 폴더 내에 생성됩니다. 이것을 확인하면 날짜/시간과 기온 측정을 볼 수 있습니다.
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```output
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date,temperature
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2021-04-19T17:21:36-07:00,25
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2021-04-19T17:31:36-07:00,24
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2021-04-19T17:41:36-07:00,25
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```
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1. 데이터를 캡쳐하기 위해 이 코드를 잠시동안 실행하십시오. 이상적으로는 GDD 계산을 위한 충분한 데이터를 수집하기 위해 하루 종일 실행해야 합니다.
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> 💁 만약 당신이 가상 IoT 장치를 사용한다면, 랜덤 체크 박스를 선택하고 온도 값이 반환될 때마다 동일한 온도가 나오지 않도록 범위를 설정합니다.
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> 
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> 💁 만약 이것을 하루 종일 실행하고 싶다면 전원 세팅을 바꾸거나 [시스템 활성 유지 Python 스크립트](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active)와 같은 것을 실행하여 절전 상태에 빠지지 않도록 확인해야 합니다.
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> 💁 이 코드는 [code-server/temperature-sensor-server](code-server/temperature-sensor-server) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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### 작업 - 저장된 데이터를 이용한 GDD 계산
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서버가 온도 데이터를 캡쳐하고 나면, 식물의 GDD를 계산할 수 있습니다.
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수동으로 하는 방법은 다음과 같습니다:
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1. 식물의 기준 온도를 찾습니다. 예를 들어, 딸기의 기준 온도는 10°C 입니다.
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1. `temperature.csv`에 가장 일간 최고 온도 최저 온도를 찾습니다.
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1. 이전에 제공된 GDD 계산식을 이용하여 GDD를 계산합니다.
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예를 들어, 만약 일간 최고 온도가 25°C이고, 최저 온도가 12°C라면:
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- 25 + 12 = 37
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- 37 / 2 = 18.5
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- 18.5 - 10 = 8.5
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따라서 딸기는 지금까지 8.5의 GDD를 받았습니다. 딸기는 열매를 맺기 위해 약 250 GDD를 필요로 합니다. 따라서 아직 시간이 필요합니다.
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## 🚀 도전
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식물이 자라기 위해선 열 말고도 많은 것들을 필요로 합니다. 다른 필요한 것에는 무엇이 있을까요?
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이를 측정할 수 있는 센서가 있는지 찾아보십시오. 이러한 레벨을 제어하는 액추에이터는 어떻습니까? 식물의 성장을 최적화하기 위해 하나 이상의 IoT 장치를 어떻게 조합해야 할까요?
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/10)
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## 복습 및 독학
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- 디지털 농업에 대해 [디지털 농업에 대한 Wikipedia 페이지](https://wikipedia.org/wiki/Digital_agriculture)에서 더 읽어보십시오. 정밀 농업에 대해서는 [정밀 농업에 대한 Wikipedia 페이지](https://wikipedia.org/wiki/Precision_agriculture)에서 읽어보십시오.
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- 유효 적산 온도(GDD) 계산식의 원본은 이 수업에서의 간략한 식보다 훨씬 복잡합니다. [Growing Degree Day Wikipedia 페이지](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day)에서 더 복잡한 방정식과 기준 이하의 온도를 처리하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
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- 우리가 여전히 농사에 동일한 방법을 사용하더라도 미래에는 식량이 부족할 수 있습니다. 하이테크 농업에 대해서 [YouTube의 미래의 하이테크 농장 비디오](https://www.youtube.com/watch?v=KIEOuKD9KX8)에서 더 자세히 배워봅시다.
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## 과제
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[Jupyter Notebook을 이용한 GDD 데이터 시각화](assignment.ko.md)
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@ -1,43 +0,0 @@
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# জুপিটার নোটবুক ব্যবহার করে জিডিডি ডেটা প্রদর্শন করা
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## নির্দেশাবলী
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এই পাঠে আমরা আইওটি সেন্সর ব্যবহার করে জিডিডি ডেটা সংগ্রহ করেছি। ভাল জিডিডি ডেটা পেতে, আমাদেরকে একাধিক দিনের জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে হবে। তাপমাত্রার ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং জিডিডি গণনা করা বা ডেটা বিশ্লেষণ করতে [জুপিটার নোটবুকস](https://jupyter.org) এর মতো ট্যুল ব্যবহার করা যেতে পারে।
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কিছুদিন ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে কাজ শুরু করতে হবে। আইওটি ডিভাইসটি চলমান সময়ে আমাদের সার্ভার কোড যে চলমান রয়েছে তা নিশ্চিত করতে হবে, হয় পাওয়ার ম্যানেজমেন্ট সেটিংস ঠিক করে বা কোন [ সিস্টেমকে অ্যাক্টিভ রাখার পাইথন স্ক্রিপ্ট](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active) এর মতো কিছু চালিয়ে।
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একবার তাপমাত্রার ডেটা পেয়ে গেলে আমরা এটি দেখতে এবং জিডিডি গণনা করতে এই রেপোতে জুপিটার নোটবুকটি ব্যবহার করতে পার্রি। জুপিটার নোটবুক এ ব্লক হিসেবে *সেল* এ কোড এবং নির্দেশাবলী মিশ্রিত থাকে, এবং সাধারণত পাইথনেই কোড করা হয়। নির্দেশাবলী পড়ে, তারপরে কোডের প্রতিটি ব্লক বাই ব্লক রান করতে হবে। এখানে প্রদত্ত কোডটি এডিট করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এই নোটবুকটিতে, য়ামরা আমাদের গাছের জন্য জিডিডি গণনা করতে ব্যবহৃত বেস তাপমাত্রা, উদ্ভিদভেদে ভিন্ন ভিন্ন হবে।
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1. `gdd-calculation` নামে একটি ফোল্ডার খুলতে হবে।
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1. [gdd.ipynb](./code-notebook/gdd.ipynb) ডাউনলোড করে তার একটি কপি `gdd-calculation` ফোল্ডারে রাখতে হবে।
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1. MQTT সার্ভার দ্বারা তৈরী `temperature.csv` ফাইলটি কপি করতে হবে।
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1. `gdd-calculation` ফোল্ডারে নতুন পাইথন এনভায়রনমেন্ট তৈরী করতে হবে।
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1. জুপিটার নোটবুকে কিছু পিপ প্যাকেজ ইন্সটল করতে হবে।
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```sh
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pip install --upgrade pip
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pip install pandas
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pip install matplotlib
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pip install jupyter
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```
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1. নোটবুকটি জুপিটারে রান করতে হবে
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```sh
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jupyter notebook gdd.ipynb
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```
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জুপিটারটি শুরু হয়ে ব্রাউজারে নোটবুকটি খুলবে। তাপমাত্রা পরিমাপ করা এবং জিডিডি গণনা করতে নোটবুকের নির্দেশাবলীর মাধ্যমে কাজ করতে হবে।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক ব্যখ্যা (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত ব্যখ্যা (মাঝারি) | আরো উন্নতির প্রয়োজন (নিম্ন) |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| ডেটা সংগ্রহ করা | কমপক্ষে ২টি সম্পূর্ণ দিনের ডেটা সংগ্রহ করা | কমপক্ষে ১টি সম্পূর্ণ দিনের ডেটা সংগ্রহ করা | কিছু ডেটা সংগ্রহ করা |
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| জিডিডি গণনা করা | সফলতার সাথে নোটবুক রান করে জিডিডি গণনা | সফলতার সাথে নোটবুক রান করা | নোটবুক রান করতে ব্যার্থ |
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@ -1,43 +0,0 @@
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# Visualiser les données DJC à l'aide d'un Jupyter Notebook
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## Instructions
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Dans cette leçon, vous avez recueilli des données DJC à l'aide d'un capteur IoT. Pour obtenir de bonnes données DJC, vous devez recueillir des données pendant plusieurs jours. Pour vous aider à visualiser les données de température et à calculer le DJC, vous pouvez utiliser des outils tels que [Jupyter Notebooks](https://jupyter.org) pour analyser les données.
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Commencez par recueillir des données pendant quelques jours. Vous devez vous assurer que le code de votre serveur fonctionne tout le temps que votre dispositif IoT est en marche, soit en ajustant vos paramètres de gestion de l'énergie, soit en exécutant quelque chose comme [ce script Python maintenant le système actif].(https://github.com/jaqsparow/keep-system-active).
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Une fois que vous avez les données de température, vous pouvez utiliser le Jupyter Notebook dans ce repo pour les visualiser et calculer le JDC. Les notebooks Jupyter mélangent du code et des instructions dans des blocs appelés *cellules*, souvent du code en Python. Vous pouvez lire les instructions, puis exécuter chaque bloc de code, bloc par bloc. Vous pouvez également modifier le code. Dans ce notebook par exemple, vous pouvez modifier la température de base utilisée pour calculer le JDC de votre installation.
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1. Créez un dossier `gdd-calcul` (GDD correspond à DJC en français)
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1. Téléchargez le fichier [gdd.ipynb](../code-notebook/gdd.ipynb) et copiez le dans le dossier`gdd-calcul`.
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1. Copiez le fichier `temperature.csv` créé par le serveur MQTT.
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1. Créez un nouvel environnement virtuel Python dans le dossier `gdd-calcul`.
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1. Installez quelques paquets pip pour les carnets Jupyter, ainsi que les bibliothèques nécessaires à la gestion et au tracé des données :
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```sh
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pip install --upgrade pip
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pip install pandas
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pip install matplotlib
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pip install jupyter
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```
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1. Exécutez le notebook dans Jupyter :
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```sh
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jupyter notebook gdd.ipynb
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```
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Jupyter démarre et ouvre le notebook dans votre navigateur. Suivez les instructions du carnet de notes pour visualiser les températures mesurées et calculer les degrés-jours de croissance.
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## Rubrique
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| Critère | Exemplaire | Adequat | À améliorer |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| Capture de données | Capture au moins deux journées de données | Capture au moins une journée de données | Capture des données |
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| Calcul du DJC | Exécute le notebook et calcul le DJC | Exécute le notebook | Incapable d'exécuter le notebook |
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@ -1,43 +0,0 @@
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# Jupyter Notebook을 이용한 GDD 데이터 시각화
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## 개요
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이번 수업에서 IoT 센서를 사용해 GDD 데이터를 수집했습니다. 좋은 GDD 데이터를 얻기 위해서는 수 일간 데이터를 수집해야 합니다. 온도 데이터를 시각화 하고 GDD를 계산하는 것을 돕기 위해선 [Jupyter Notebooks](https://jupyter.org)과 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
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며칠 간 데이터를 수집하는 것으로 시작하십시오. 전원 관리 설정을 조정하거나 [시스템 활성 유지 Python 스크립트](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active) 와 같은 것을 실행하여 IoT 장치가 실행되는 동안 서버 코드가 항상 실행되고 있는지 확인해야 합니다.
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온도 데이터를 얻은 후에는 이 레포지토리에 있는 Jupyter Notebook을 이용하여 데이터를 시각화하고 GDD를 계산할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 _셀_ 이라 불리는 블럭 안에 코드와 지침들이 섞여있습니다. 이는 주로 파이썬으로 작성됩니다. 지침을 읽고, 각각의 코드 블럭을 하나씩 실행할 수 있습니다. 또한 코드를 수정할 수도 있습니다. 예를 들자면 당신의 식물을 위해 GDD를 계산할 때 사용되는 기준 온도를 이 notebook에서 수정할 수 있습니다.
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1. `gdd-calculation` 이름을 가진 폴더를 생성합니다.
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1. [gdd.ipynb](../code-notebook/gdd.ipynb) 파일을 다운받고 `gdd-calculation`로 복사합니다.
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1. MQTT 서버가 생성한 `temperature.csv` 파일을 복사합니다.
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1. `gdd-calculation`폴더에 새로운 Python 환경을 생성합니다.
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1. 데이터를 관리하고 표시하는 데 필요한 라이브러리와 함께 Jupyter Notebook을 위한 몇가지 pip 패키지들을 설치합니다:
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```sh
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pip install --upgrade pip
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pip install pandas
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pip install matplotlib
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pip install jupyter
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```
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1. 이 notebook을 Jupyter에서 실행합니다:
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```sh
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jupyter notebook gdd.ipynb
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```
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Jupyter가 시작되고 브라우저에서 notebook을 열게 됩니다. notebook의 지시에 따라 측정된 온도를 시각화하고 유효 적산 온도(GDD)를 계산합니다.
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## 평가 기준
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| 기준 | 모범 답안 | 적절함 | 개선이 필요함 |
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| ----------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------- | ------------------------- |
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| 데이터 캡쳐 | 최소 완전한 이틀 이상의 데이터를 캡처함 | 최소 완전한 하루 이상의 데이터 캡처함 | 몇개의 데이터를 캡처함 |
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| GDD 계산 | 성공적으로 notebook을 실행하고 GDD를 계산함 | 성공적으로 notebook을 실행함 | notebook을 실행할 수 없음 |
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@ -1,111 +0,0 @@
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# Mesure de temperature - Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre Raspberry Pi.
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## Matériel
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La sonde que vous utiliserez est une [sonde d'humidité et de température DHT11](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html), combinant deux capteurs dans un même boîtier. Cette méthode est assez populaire, avec un certain nombre de capteurs disponibles dans le commerce combinant température, humidité et parfois pression atmosphérique. Le composant du capteur de température est une thermistance à coefficient de température négatif (CTN), une thermistance dont la résistance diminue lorsque la température augmente.
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Il s'agit d'un capteur numérique, qui dispose donc d'un ADC intégré pour créer un signal numérique contenant les données de température et d'humidité que le microcontrôleur peut lire.
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### Connecter le capteur de température
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Le capteur de température Grove peut être connecté au Raspberry Pi.
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#### Tâche
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Connecter le capteur de température
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité et de température. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Lorsque le Raspberry Pi est hors tension, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise numérique marquée **D5** sur le chapeau de la base Grove fixé au Pi. Cette prise est la deuxième en partant de la gauche, sur la rangée de prises à côté des broches GPIO.
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## Programmez le capteur de température
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L'appareil peut maintenant être programmé pour utiliser la sonde de température jointe.
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### Tâche
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Programmer le Raspberry Pi.
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1. Brancher le Pi à l'alimentation et attendre la séquence de démarrage.
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1. Lancez VS Code, soit directement sur le Pi, soit en vous connectant via l'extension SSH à distance.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions de configuration et de lancement de VS Code dans la leçon 1 si nécessaire].(../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/pi.md).
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1. Depuis le terminal, créez un nouveau dossier dans le répertoire personnel de l'utilisateur `pi` appelé `temperature-sensor`. Créez un fichier dans ce dossier appelé `app.py` :
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```sh
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mkdir temperature-sensor
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cd temperature-sensor
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touch app.py
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```
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1. Ouvrez ce dossier dans VS Code
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1. Pour utiliser le capteur de température et d'humidité, une librairie pip supplémentaire doit être installée. Depuis le Terminal dans VS Code, exécutez la commande suivante pour installer ce paquet Pip sur le Pi :
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```sh
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pip3 install seeed-python-dht
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```
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer les bibliothèques requises :
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```python
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import time
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from seeed_dht import DHT
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```
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L'instruction `from seeed_dht import DHT` importe la classe de capteur `DHT` pour interagir avec un capteur de température Grove du module `seeed_dht`.
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1. Ajoutez le code suivant après le code ci-dessus pour créer une instance de la classe qui gère le capteur de température :
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur **D**igital **H**umidité et **T**température. Le premier paramètre indique au code que le capteur utilisé est le capteur *DHT11* - la bibliothèque que vous utilisez supporte d'autres variantes de ce capteur. Le deuxième paramètre indique au code que le capteur est connecté au port numérique `D5` du connecteur Grove de base.
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> ✅ N'oubliez pas que toutes les prises ont un numéro de broche unique. Les broches 0, 2, 4 et 6 sont des broches analogiques, les broches 5, 16, 18, 22, 24 et 26 sont des broches numériques.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de température et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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_, temp = sensor.read()
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print(f'Temperature {temp}°C')
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```
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L'appel à `sensor.read()` renvoie un tuple d'humidité et de température. Vous n'avez besoin que de la valeur de la température, l'humidité est donc ignorée. La valeur de la température est ensuite imprimée sur la console.
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1. Ajoutez une petite mise en veille de dix secondes à la fin de la "boucle", car les niveaux de température n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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```python
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time.sleep(10)
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```
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1. Depuis le terminal VS Code, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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python3 app.py
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```
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Vous devriez voir des valeurs de température en sortie sur la console. Utilisez quelque chose pour réchauffer le capteur, par exemple en appuyant votre pouce dessus, ou en utilisant un ventilateur pour voir les valeurs changer :
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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Temperature 26°C
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Temperature 26°C
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Temperature 28°C
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Temperature 30°C
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Temperature 32°C
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-temperature/pi](../code-temperature/pi).
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😀 La réalisation de votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -1,111 +0,0 @@
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# 온도 측정 - 라즈베리 파이
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이 단원에서는 라즈베리 파이에 온도 센서를 추가합니다.
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## 하드웨어
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당신이 사용할 센서는 두 센서를 하나의 패키지로 결합한 [DHT11 습도 및 온도 센서](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html)입니다. 이것은 온도, 습도와 때로는 대기압을 결합한 다수의 상업적으로 이용 가능한 센서로 상당히 인기가 있습니다. 온도 센서 구성 요소는 음의 온도 계수(NTC) 서미스터로, 온도가 증가함에 따라 저항이 감소하는 서미스터입니다.
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이것은 디지털 센서이므로 마이크로컨트롤러가 읽을 수 있는 온도와 습도 데이터가 포함된 디지털 신호를 생성하는 온보드 ADC를 가지고 있습니다.
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### 온도 센서 연결
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Grove 온도 센서는 라즈베리 파이에 연결할 수 있습니다.
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#### 임무
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온도 센서를 연결하십시오.
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1. 온도와 습도 센서의 소켓에 Grove 케이블의 한 쪽 끝을 삽입합니다. 한쪽 방향으로만 진행됩니다.
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1. 라즈베리 파이의 전원을 끈 상태에서 Grove 케이블의 다른 쪽 끝을 Pi에 부착된 Grove Base hat의 **D5**가 적힌 디지털 소켓에 연결합니다. 이 소켓은 GPIO 핀 옆의 소켓 행에서 왼쪽 두 번째입니다.
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## 온도 센서 프로그래밍
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이제 부착된 온도 센서를 사용하도록 장치를 프로그래밍할 수 있습니다.
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### 임무
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장치를 프로그래밍합니다.
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1. Pi의 전원을 켜고 부팅될 때까지 기다립니다.
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1. Pi에서 직접 VS Code를 실행하거나 원격 SSH 확장을 통해 연결합니다.
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> ⚠️ 필요한 경우 [레슨 1의 VS Code를 설정 및 실행 설명](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/pi.md)을 참고할 수 있습니다.
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1. 터미널에서 `pi` 사용자 홈 디렉토리에 `temperature-sensor`라는 새 폴더를 만듭니다. 이 폴더 안에 `app.py` 파일을 생성합니다.
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```sh
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mkdir temperature-sensor
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cd temperature-sensor
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touch app.py
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```
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1. 이 폴더를 VS Code에서 엽니다.
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1. 온습도 센서를 사용하기 위해서는 추가적인 pip 패키지 설치가 필요합니다. VS Code의 터미널에서 Pi에 이 pip 패키지를 설치하기 위한 다음의 명령어를 실행합니다:
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```sh
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pip3 install seeed-python-dht
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```
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1. 필요한 라이브러리를 import하기 위해 다음의 코드를 `app.py` 파일에 추가합니다:
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```python
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import time
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from seeed_dht import DHT
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```
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`from seeed_dht import DHT`는 `seeed_dht` 모듈에서 Grove 온도 센서와 상호 작용할 `DHT` 클래스를 import 합니다.
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1. 위의 코드 뒤에 다음의 코드를 추가하여 온도 센서를 관리하는 클래스의 인스턴스를 생성합니다:
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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이것은 디지털 온습도 센서(**D**igital **H**umidity and **T**emperature)를 제어하는 `DHT` 클래스의 인스턴스를 선언입니다. 첫 번째 파라미터는 사용되는 센서가 _DHT11_ 센서임을 나타내는 코드입니다. 사용 중인 라이브러리는 이 센서의 다른 버전들을 지원합니다. 두 번째 파라미터는 센서가 Grove base hat에서 디지털 포트 `D5`에 연결되었다는 것을 나타내는 코드입니다.
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> ✅ 모든 소켓은 고유한 핀 번호를 가졌다는 것을 기억하세요.핀 번호 0, 2, 4, 6번은 아날로그 핀이고, 핀 번호 5, 16, 18, 22, 24, 26 번은 디지털 핀입니다.
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1. 위의 코드 뒤에 무한 루프를 추가하여 온도 센서 값을 폴링하고 콘솔에 출력합니다:
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```python
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while True:
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_, temp = sensor.read()
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print(f'Temperature {temp}°C')
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```
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`sensor.read()`의 호출은 습도와 온도의 튜플을 반환합니다. 온도 값만 필요하므로 습도 값은 무시됩니다. 온도 값은 콘솔에 출력됩니다.
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1. 온도를 지속적으로 확인할 필요는 없으므로 10초의 짧은 sleep을 `loop`의 끝에 추가합니다. sleep은 장치가 소비하는 전력을 줄여줍니다.
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```python
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time.sleep(10)
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```
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1. VS Code의 터미널에서 다음을 실행하여 Python 앱을 실행합니다:
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```sh
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python3 app.py
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```
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콘솔에 온도 값이 출력되는 것을 볼 수 있습니다. 엄지 손가락으로 누르는 것처럼 센서에 따뜻한 것을 데거나 팬을 사용하여 값이 변하는 것을 확인하십시오:
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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Temperature 26°C
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Temperature 26°C
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Temperature 28°C
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Temperature 30°C
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Temperature 32°C
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```
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> 💁 이 코드는 [code-temperature/pi](../code-temperature/pi) 폴더에 있습니다.
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😀 온도 센서 프로그램이 성공적이었습니다!
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@ -1,57 +0,0 @@
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# Publier la température - Matériel virtuel IoT et Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez publier les valeurs de température détectées par le Raspberry Pi ou le dispositif IoT virtuel sur MQTT afin qu'elles puissent être utilisées ultérieurement pour calculer le DJC.
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## Publier la temperature
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Une fois la température lue, elle peut être publiée via MQTT vers un code "serveur" qui lira les valeurs et les stockera, prêtes à être utilisées pour un calcul de DJC.
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### Tâche - Publier la température
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Programmez l'appareil pour qu'il publie les données de température.
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1. Ouvrez le projet d'application `temperature-sensor` s'il ne l'est pas déjà.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour vous connecter à MQTT et envoyer la télémétrie. Vous utiliserez le même "broker" publique Mosquitto.
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Les étapes sont:
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- Ajout de la librairie pip de MQTT paho
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- Ajouter le code afin de se conecter au broker MQTT
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- Ajouter le code permettant de publier la télémètrie
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> ⚠️ Consultez les [instructions pour la connexion à MQTT](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-mqtt.md) ainsi que les [instructions pour l'envoi de la télémétrie](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-telemetry.md) de la leçon 4 si nécessaire.
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1. Assurez-vous que le `client_name` reflète le nom de ce projet :
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```python
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client_name = id + 'temperature_sensor_client'
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```
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1. Pour la télémétrie, au lieu d'envoyer une valeur de lumière, envoyez la valeur de température lue par le capteur DHT dans une propriété du document JSON appelée `temperature` :
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```python
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_, temp = sensor.read()
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telemetry = json.dumps({'temperature' : temp})
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```
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1. La valeur de la température n'a pas besoin d'être lue très souvent - elle ne changera pas beaucoup dans un court laps de temps, donc réglez le `time.sleep` à 10 minutes :
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```cpp
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time.sleep(10 * 60);
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```
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> 💁 La fonction `sleep` prend le temps en secondes, donc pour faciliter la lecture, la valeur est passée comme le résultat d'un calcul. 60s en une minute, donc 10 x (60s en une minute) donne un délai de 10 minutes.
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1. Exécutez le code de la même manière que vous avez exécuté le code de la partie précédente du devoir. Si vous utilisez un appareil IoT virtuel, assurez-vous que l'application CounterFit est en cours d'exécution et que les capteurs d'humidité et de température ont été créés sur les bonnes broches IO.
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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MQTT connected!
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code-publish-temperature/virtual-device].(../code-publish-temperature/virtual-device) ou encore [code-publish-temperature/pi](../code-publish-temperature/pi).
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😀 Vous avez publié avec succès la température en tant que télémétrie de votre appareil.
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@ -1,57 +0,0 @@
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# 온도 게시 - 가상 IoT 하드웨어와 라즈베리 파이
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이 단원에서는 나중에 GDD를 계산하는 데 사용될 수 있도록 MQTT를 이용해 라즈베리 파이나 가상 IoT 장치에서 감지한 온도 값을 게시합니다.
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## 온도 게시
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온도를 읽은 후에는 MQTT를 통해 값을 읽고 GDD 계산에 사용할 수 있도록 저장하는 '서버' 코드에 게시할 수 있습니다.
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### 임무 - 온도 게시하기
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온도를 게시하기 위해 장치를 프로그래밍하십시오.
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1. `temperature-sensor` 앱 프로젝트가 열려있지 않다면 해당 프로젝트를 엽니다.
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1. 레슨 4에서 했던 MQTT를 연결하고 원격 분석을 전송하는 다음 단계들을 반복합니다. 동일한 공개 Mosquitto 브로커를 사용하게 됩니다.
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이를 위한 단계는 다음과 같습니다:
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- MQTT pip 패키지를 추가합니다.
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- MQTT 브로커와 연결하는 코드를 추가합니다.
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- 원격 분석을 게시하는 코드르 추가합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 레슨 4의 [MQTT 연결을 위한 지침](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/translations/single-board-computer-mqtt.md)과 [원격 분석 전송 지침](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/translations/single-board-computer-telemetry.ko.md)를 참고하십시오.
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1. `client_name`이 이 프로젝트의 이름을 반영 하는지 확인하십시오.
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```python
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client_name = id + 'temperature_sensor_client'
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```
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1. 원격 분석 전송의 경우 빛의 값을 전송하는 대신 DHT 센서에서 읽은 온도 값을 전송하기 위해 JSON 문서의 속성 `temperature`에서 다음과 같이 보냅니다.
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```python
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_, temp = sensor.read()
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||||
telemetry = json.dumps({'temperature' : temp})
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```
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1. 온도 값은 자주 읽어올 필요가 없습니다. 짧은 시간에 크게 변하지 않기 때문에 `time.sleep`을 10분으로 설정합니다.
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```cpp
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time.sleep(10 * 60);
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```
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> 💁 `sleep`함수는 몇 초간 시간이 가지는 함수입니다. 따라서 계산식의 결과로 전달되는 값을 읽어 오는 것을 더 쉽게 만들어줍니다. 60초는 1분이므로, 10 x (1분에 60초)는 10분의 지연을 제공합니다.
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1. 과제의 이전 부분에서 코드를 실행한 것과 동일한 방식으로 코드를 실행합니다. 가상 IoT 장치를 사용한다면 CounterFit 앱이 실행 중인지, 습도 및 온도 센서가 올바른 핀에 생성되었는지 확인하십시오.
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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||||
MQTT connected!
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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||||
Sending telemetry {"temperature": 25}
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```
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> 💁 이 코드는 [code-publish-temperature/virtual-device](../code-publish-temperature/virtual-device) 폴더 또는 [code-publish-temperature/pi](../code-publish-temperature/pi) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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😀장치에서 원격 분석 전송으로 온도를 성공적으로 게시했습니다.
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@ -1,140 +0,0 @@
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# Mesurer la température - Matériel virtuel IoT
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre dispositif IoT virtuel.
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## Matériel virtuel
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Le dispositif IoT virtuel utilisera un capteur numérique d'humidité et de température Grove simulé. Ce laboratoire est donc identique à celui qui utilise un Raspberry Pi avec un capteur Grove DHT11 physique.
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Le capteur combine un **capteur de température** et un **capteur d'humidité**, mais dans ce laboratoire, vous n'êtes intéressé que par le composant capteur de température. Dans un dispositif IoT physique, le capteur de température serait une [thermistance] (https://wikipedia.org/wiki/Thermistor) qui mesure la température en détectant un changement de résistance lorsque la température change. Les capteurs de température sont généralement des capteurs numériques qui convertissent en interne la résistance mesurée en une température en degrés Celsius (ou Kelvin, ou Fahrenheit).
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### Ajouter les capteurs à CounterFit
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Pour utiliser un capteur d'humidité et de température virtuel, vous devez ajouter les deux capteurs à l'application CounterFit
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#### Tâche - ajouter les capteurs à CounterFit
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Ajoutez les capteurs d'humidité et de température à l'application CounterFit.
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1. Créez une nouvelle application Python sur votre ordinateur dans un dossier appelé `temperature-sensor` avec un seul fichier appelé `app.py` et un environnement virtuel Python, et ajoutez les librairies pip de CounterFit.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer et configurer un projet Python CounterFit dans la leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md).
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1. Installez une librairie pip supplémentaire afin d'installer une cale CounterFit pour le capteur DHT11. Assurez-vous que vous l'installez depuis un terminal avec l'environnement virtuel activé.
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```sh
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pip install counterfit-shims-seeed-python-dht
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```
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1. Assurez-vous que l'application web CounterFit est en cours d'exécution.
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1. Créez un capteur d'humidité :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Humidity*.
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1. Laissez le paramètre *Units* à *Percentage*
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1. Assurez vous que la variable *Pin* est à *5*
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur d'humidité sur la broche 5
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Le capteur d'humidité sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs.
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1. Créez un capteur de température :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Temperature*
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1. Laissez la variable *Units* à *Celsius*
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1. Assurez vous que la variable *Pin* est à *6*
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur de température sur la broche 6
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Le capteur de température sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs
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## Programmez l'application de la sonde de température
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L'application du capteur de température peut maintenant être programmée en utilisant les capteurs CounterFit.
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### Tâche - programmer l'application du capteur de température
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Programmez l'application du capteur de température.
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1. Assurez-vous que l'application `temperature-sensor` est ouverte dans VS Code.
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1. Ouvrez le fichier `app.py`.
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1. Ajoutez le code suivant au début de `app.py` pour connecter l'application à CounterFit :
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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||||
CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer les bibliothèques requises :
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```python
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import time
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||||
from counterfit_shims_seeed_python_dht import DHT
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||||
```
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L'instruction `from seeed_dht import DHT` importe la classe de capteur `DHT` pour interagir avec un capteur de température Grove virtuel utilisant une shim du module `counterfit_shims_seeed_python_dht`.
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1. Ajoutez le code suivant après le code ci-dessus pour créer une instance de la classe qui gère le capteur virtuel d'humidité et de température :
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur virtuel **D**numérique **H**umidité et **T**température. Le premier paramètre indique au code que le capteur utilisé est un capteur virtuel *DHT11*. Le deuxième paramètre indique au code que le capteur est connecté au port `5`.
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> 💁 CounterFit simule ce capteur combiné d'humidité et de température en se connectant à 2 capteurs, un capteur d'humidité sur la broche donnée lors de la création de la classe `DHT`, et un capteur de température qui se trouve sur la broche suivante. Si le capteur d'humidité est sur la broche 5, la cale s'attend à ce que le capteur de température soit sur la broche 6.
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1. Ajoutez une boucle infinie après le code ci-dessus pour interroger la valeur du capteur de température et l'imprimer sur la console :
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```python
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while True:
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||||
_, temp = sensor.read()
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||||
print(f'Temperature {temp}°C')
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||||
```
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L'appel à `sensor.read()` renvoie un tuple d'humidité et de température. Vous n'avez besoin que de la valeur de la température, l'humidité est donc ignorée. La valeur de la température est ensuite imprimée sur la console.
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||||
1. Ajoutez une petite mise en veille de dix secondes à la fin de la "boucle", car les niveaux de température n'ont pas besoin d'être vérifiés en permanence. Une mise en veille réduit la consommation d'énergie de l'appareil.
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||||
```python
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||||
time.sleep(10)
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||||
```
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1. À partir du terminal VS Code avec un environnement virtuel activé, exécutez ce qui suit pour lancer votre application Python :
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```sh
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python app.py
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```
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1. Depuis l'application CounterFit, modifiez la valeur de la sonde de température qui sera lue par l'application. Vous pouvez le faire de deux façons :
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* Entrez un nombre dans la case *Value* pour le capteur de température, puis sélectionnez le bouton **Set**. Le nombre que vous saisissez sera la valeur renvoyée par le capteur.
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* Cochez la case *Random* et saisissez une valeur *Min* et *Max*, puis sélectionnez le bouton **Set**. Chaque fois que le capteur lit une valeur, il lit un nombre aléatoire entre *Min* et *Max*.
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||||
Vous devriez voir les valeurs que vous avez définies apparaître dans la console. Changez les paramètres *Value* ou *Random* pour voir la valeur changer.
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```output
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(.venv) ➜ temperature-sensor python app.py
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||||
Temperature 28.25°C
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||||
Temperature 30.71°C
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Temperature 25.17°C
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||||
```
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||||
> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-temperature/virtual-device](../code-temperature/virtual-device).
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😀 Votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -1,68 +0,0 @@
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# Publier la température - Terminal Wio
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||||
Dans cette partie de la leçon, vous allez publier les valeurs de température détectées par le terminal Wio sur MQTT afin qu'elles puissent être utilisées ultérieurement pour calculer le DJC.
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## Publier la température
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||||
Une fois la température lue, elle peut être publiée via MQTT vers un code "serveur" qui lira les valeurs et les stockera, prêtes à être utilisées pour un calcul de DJC. Les microcontrôleurs ne lisent pas l'heure sur Internet et ne suivent pas l'heure avec une horloge en temps réel. Le dispositif doit être programmé pour le faire, en supposant qu'il dispose du matériel nécessaire.
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||||
Afin de simplifier les choses pour cette leçon, l'heure ne sera pas envoyée avec les données du capteur, mais pourra être ajoutée par le code du serveur plus tard, lorsqu'il recevra les messages.
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### Tâche
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Programmez l'appareil pour qu'il publie les données de température.
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1. Ouvrez le projet Wio Terminal `temperature-sensor`.
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1. Répétez les étapes de la leçon 4 pour vous connecter à MQTT et envoyer la télémétrie. Vous utiliserez le même courtier public Mosquitto.
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Les étapes à suivre sont les suivantes :
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- Ajouter les bibliothèques Seeed WiFi et MQTT au fichier `.ini`.
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- Ajouter le fichier de configuration et le code pour se connecter au WiFi
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- Ajouter le code pour se connecter au broker MQTT
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||||
- Ajouter le code pour publier la télémétrie
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||||
> ⚠️ Consultez les [instructions pour la connexion à MQTT].(../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-mqtt.md) ainsi que les [instructions pour l'envoi de la télémétrie](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-telemetry.md) de la leçon 4 si nécessaire.
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1. Assurez-vous que le `CLIENT_NAME` dans le fichier d'en-tête `config.h` reflète ce projet :
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```cpp
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||||
const string CLIENT_NAME = ID + "temperature_sensor_client";
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```
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1. Pour la télémétrie, au lieu d'envoyer une valeur de lumière, envoyez la valeur de température lue par le capteur DHT dans une propriété du document JSON appelée `temperature` en modifiant la fonction `loop` dans `main.cpp` :
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```cpp
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||||
float temp_hum_val[2] = {0};
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||||
dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val);
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||||
DynamicJsonDocument doc(1024);
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||||
doc["temperature"] = temp_hum_val[1];
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```
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1. La valeur de la température n'a pas besoin d'être lue très souvent - elle ne changera pas beaucoup dans un court laps de temps, donc réglez le "retard" de la fonction "boucle" à 10 minutes :
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||||
```cpp
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||||
delay(10 * 60 * 1000);
|
||||
```
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> 💁 La fonction `delay` prend le temps en millisecondes, donc pour faciliter la lecture, la valeur est passée comme le résultat d'un calcul. 1 000 ms en une seconde, 60s en une minute, donc 10 x (60s en une minute) x (1000 ms en une seconde) donne un délai de 10 minutes.
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1. Téléchargez-le sur votre terminal Wio, et utilisez le moniteur série pour voir la température envoyée au courtier MQTT.
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||||
```output
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||||
--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
|
||||
--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
|
||||
--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 ---
|
||||
--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
|
||||
Connecting to WiFi..
|
||||
Connected!
|
||||
Attempting MQTT connection...connected
|
||||
Sending telemetry {"temperature":25}
|
||||
Sending telemetry {"temperature":25}
|
||||
```
|
||||
|
||||
> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-publish-temperature/wio-terminal].(../code-publish-temperature/wio-terminal).
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||||
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||||
😀 Vous avez publié avec succès la température en tant que télémétrie de votre appareil!
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||||
@ -1,129 +0,0 @@
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||||
# Mesure de la température - Terminal Wio
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||||
Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur de température à votre terminal Wio, et lire les valeurs de température à partir de celui-ci.
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## Matériel
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Le terminal Wio a besoin d'un capteur de température.
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La sonde que vous utiliserez est une [sonde d'humidité et de température DHT11](https://www.seeedstudio.com/Grove-Temperature-Humidity-Sensor-DHT11.html), combinant deux capteurs dans un même boîtier. Cette méthode est assez populaire, avec un certain nombre de capteurs disponibles dans le commerce combinant température, humidité et parfois pression atmosphérique. Le composant du capteur de température est une thermistance à coefficient de température négatif (CTN), une thermistance dont la résistance diminue lorsque la température augmente.
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Il s'agit d'un capteur numérique, qui dispose donc d'un ADC intégré pour créer un signal numérique contenant les données de température et d'humidité que le microcontrôleur peut lire.
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### Connecter le capteur de température
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Le capteur de température Grove peut être connecté au port numérique des terminaux Wio.
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#### Tâche - connecter le capteur de température
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Connectez le capteur de température.
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité et de température. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le terminal Wio étant déconnecté de votre ordinateur ou de toute autre source d'alimentation, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise Grove de droite du terminal Wio lorsque vous regardez l'écran. Il s'agit de la prise la plus éloignée du bouton d'alimentation.
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## Programmer le capteur de température
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Le terminal Wio peut maintenant être programmé pour utiliser le capteur de température joint.
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### Tâche - programmer le capteur de température
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Programmez l'appareil.
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1. Créez un tout nouveau projet Wio Terminal en utilisant PlatformIO. Appelez ce projet `temperature-sensor`. Ajoutez du code dans la fonction `setup` pour configurer le port série.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.md#create-a-platformio-project).
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1. Ajoutez une dépendance de la bibliothèque de capteurs d'humidité et de température Seeed Grove au fichier `platformio.ini` du projet :
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```ini
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lib_deps =
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seeed-studio/Grove Temperature And Humidity Sensor @ 1.0.1
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```
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour ajouter des bibliothèques à un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 4 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/wio-terminal-mqtt.md#install-the-wifi-and-mqtt-arduino-libraries).
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1. Ajoutez les directives `#include` suivantes en haut du fichier, sous la directive existante `#include <Arduino.h>` :
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```cpp
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#include <DHT.h>
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#include <SPI.h>
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```
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Ceci importe les fichiers nécessaires pour interagir avec le capteur. Le fichier d'en-tête `DHT.h` contient le code du capteur lui-même, et l'ajout de l'en-tête `SPI.h` garantit que le code nécessaire pour parler au capteur est lié lors de la compilation de l'application.
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1. Avant la fonction "setup", déclarez le capteur DHT :
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```cpp
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DHT dht(D0, DHT11);
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```
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Ceci déclare une instance de la classe `DHT` qui gère le capteur **D**numérique **H** d'humidité et **T** de température. Celle-ci est connectée au port `D0`, le connecteur Grove de droite sur le terminal Wio. Le second paramètre indique au code que le capteur utilisé est le capteur *DHT11* - la bibliothèque que vous utilisez supporte d'autres variantes de ce capteur.
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1. Dans la fonction `setup`, ajoutez du code pour configurer la connexion série :
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```cpp
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void setup()
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{
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Serial.begin(9600);
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while (!Serial)
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; // Wait for Serial to be ready
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delay(1000);
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}
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```
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1. A la fin de la fonction `setup`, après le dernier `delay`, ajoutez un appel pour démarrer le capteur DHT :
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```cpp
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dht.begin();
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```
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1. Dans la fonction `loop`, ajoutez du code pour appeler le capteur et imprimer la température sur le port série :
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```cpp
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void loop()
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{
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float temp_hum_val[2] = {0};
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dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val);
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Serial.print("Temperature: ");
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Serial.print(temp_hum_val[1]);
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Serial.println ("°C");
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delay(10000);
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||||
}
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```
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Ce code déclare un tableau vide de 2 flottants, et le passe à l'appel à `readTempAndHumidity` sur l'instance `DHT`. Cet appel remplit le tableau avec 2 valeurs - l'humidité va dans l'élément 0 du tableau (rappelez-vous qu'en C++ les tableaux sont basés sur 0, donc le 0ème élément est le 'premier' élément du tableau), et la température va dans le 1er élément.
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La température est lue à partir du premier élément du tableau, et imprimée sur le port série.
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> 🇺🇸 La température est lue en Celsius. Pour les Américains, pour la convertir en Fahrenheit, il faut diviser la valeur Celsius lue par 5, puis multiplier par 9, puis ajouter 32. Par exemple, une température de 20°C devient ((20/5)*9) + 32 = 68°F.
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1. Construisez et téléchargez le code sur le terminal Wio.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.md#write-the-hello-world-app).
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1. Une fois téléchargé, vous pouvez surveiller la température en utilisant le moniteur série :
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```output
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> Executing task: platformio device monitor <
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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||||
--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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||||
--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 ---
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--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 25.00°C
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Temperature: 24.00°C
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code-température/wio-terminal](../code-temperature/wio-terminal).
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😀 Votre programme de capteur de température a été un succès !
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@ -1,47 +0,0 @@
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# সেন্সর ক্যালিব্রেশন
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## নির্দেশাবলী
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এই পাঠে আমরা মাটির আর্দ্রতা সেন্সর রিডিং সংগ্রহ করেছি যা 0-1023 এর মধ্যে মান হিসাবে পরিমাপ করে। এগুলিকে প্রকৃত মাটির আর্দ্রতা হিসেবে রূপান্তর করতে, আমাদেরকে সেন্সরটি ক্যালিব্রেট করতে হবে। মাটির নমুনাগুলি থেকে রিডিং নিয়ে এটি করা যাবে, তারপরে এই নমুনাগুলি থেকে গ্র্যাভিমেট্রিক মাটির আর্দ্রতার পরিমাণ গণনা করতে হবে।
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প্রতিটি সময় মাটির বিভিন্ন আর্দ্রতা সহ প্রয়োজনীয় রিডিং পেতে আমাদেরকে একাধিকবার এই পদক্ষেপগুলি পুনরাবৃত্তি করতে হবে।
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1. মাটির আর্দ্রতা সেন্সর ব্যবহার করে একটি আর্দ্রতার মান নিতে হবে। এই মান লিখে রাখতে হবে।.
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1. মাটির নমুনা নিয়ে এটি ওজন করতে হবে। এই মান লিখে রাখতে হবে।
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1. কোন ওভেন বা উষ্ণ কিছুতে 110°C (230°F) তাপমাত্রায় কয়েক ঘন্টা রেখে মাটিকে শুকিয়ে নিতে হবে । সূর্যের আলো বা কোন উষ্ণ জায়গায় রেখেও এটা করা যাবে। শুষ্ক হয়েছে কিনা তা বোঝা যাবে যদি এটি পাউডার ধরণের হয়ে যায় এবং বেশ আলগা থাকে।
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> 💁 সর্বাধিক নির্ভুল ফলাফলের জন্য একটি ল্যাবে সাধারণত 48-72 ঘন্টা শুকানো হয়। যদি এরকম বিশেষ ওভেন থাকে, তবে আমরা আরও দীর্ঘক্ষণ শুকানোর জন্য এগুলি ব্যবহার করতে পারি। যত বেশি সময় এখানে দেয়া হবে, ততবেশি শুষ্কতা আসবে এবং ফলস্বরূপ নির্ভুল মান পাওয়া যাবে।
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1. আবার মাটি ওজন পরিমাপ করতে হবে
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> 🔥 যদি চুলায় শুকানো হয়, তবে আগে নিশ্চিত করে নিতে হবে যে এটি ঠান্ড হয়েছে!
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গ্র্যাভিমেট্রিক পদ্ধতিতে মাটির আর্দ্রতা গণনা :
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* W<sub>wet</sub> = ভেজা মাটির ভর
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* W<sub>dry</sub> = শুষ্ক মাটির ভর
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উদাহরণস্বরূপ, ধরি আমাদের কাছে একটি মাটির নমুনা রয়েছে যা ভেজা অবস্থায় ২১২ গ্রাম ও শুকনো অবস্থায় ১৯৭ গ্রাম।
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* W<sub>wet</sub> = 212g
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* W<sub>dry</sub> = 197g
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* 212 - 197 = 15
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* 15 / 197 = 0.076
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* 0.076 * 100 = 7.6%
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এই উদাহরণে, মাটির নমুনাটির গ্র্যাভিমেট্রিক মাটির আর্দ্রতার মান 7.6%.
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একবার আমাদের কাছে কমপক্ষে 3 টি নমুনা ফলাফল আসার পরে, মাটির আর্দ্রতা সেন্সর রিডিং এর জন্য মাটির আর্দ্রতা % এর একটি গ্রাফ প্লট করতে হবে এবং পয়েন্টগুলি সর্বোত্তমভাবে ফিট (Best Fit) করার জন্য লাইন টেনে যুক্ত করতে হবে। তারপরে রেখাটি ব্যবহার করে, যেকোন সেন্সর রিডিং এর জন্য জন্য গ্র্যাভিমেট্রিক মাটির আর্দ্রতার মান গণনা করা যাবে।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | আরো উন্নতির প্রয়োজন (নিম্ন) |
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| -------- | ------------------------ | ------------------ | ------------------------ |
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| ক্যালিব্রেশন ডেটা সংগ্রহ | কমপক্ষে ৩টি ক্যালিব্রেশন স্যাম্পল গ্রহণ করেছে | কমপক্ষে ২টি ক্যালিব্রেশন স্যাম্পল গ্রহণ করেছে |কমপক্ষে ১টি ক্যালিব্রেশন স্যাম্পল গ্রহণ করেছে |
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| ক্যালিব্রেট করা রিডিং এ রুপান্তর | সফলভাবে ক্যালিব্রেট গ্রাফ প্লট করে এবং সেন্সর থেকে রিডিং তৈরি করে এটিকে গ্র্যাভিমেট্রিক মাটির আর্দ্রতার পরিমাণে রূপান্তর করেছে | সফলভাবে ক্যালিব্রেট গ্রাফ প্লট করেছে | গ্রাফ প্লট করতে পারেনি |
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@ -1,47 +0,0 @@
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# Calibrez votre capteur
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## Instructions
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Dans cette leçon, vous avez recueilli les lectures de la sonde d'humidité du sol mesurées sous forme de valeurs comprises entre 0 et 1023. Pour les convertir en valeurs réelles d'humidité du sol, vous devez étalonner votre capteur. Pour ce faire, vous pouvez effectuer des relevés sur des échantillons de sol, puis calculer la teneur en eau gravimétrique du sol à partir de ces échantillons.
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Vous devrez répéter ces étapes plusieurs fois pour obtenir les lectures nécessaires, avec une humidité différente du sol à chaque fois.
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1. Relevez l'humidité du sol à l'aide du capteur d'humidité du sol. Notez cette mesure.
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1. Prenez un échantillon du sol et pesez-le. Notez ce poids.
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1. Séchez la terre - un four chaud à 110°C (230°F) pendant quelques heures est le meilleur moyen, vous pouvez le faire à la lumière du soleil, ou le placer dans un endroit chaud et sec jusqu'à ce que la terre soit complètement sèche. Elle doit être poudreuse et meuble.
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> 💁 Dans un laboratoire, pour obtenir les résultats les plus précis, vous devez sécher dans un four pendant 48 à 72 heures. Si vous avez des étuves à votre école, voyez si vous pouvez les utiliser pour sécher plus longtemps. Plus le temps est long, plus l'échantillon est sec et plus les résultats sont précis.
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1. Pesez à nouveau la terre.
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> 🔥 Si vous l'avez séché dans un four, assurez-vous qu'il a d'abord refroidi !
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L'humidité gravimétrique du sol est calculée comme suit :
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* W<sub>humide</sub> - le poids de la terre humide
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* W<sub>sec</sub> - le poids du sol sec
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Par exemple, disons que vous avez un échantillon de sol qui pèse 212 g humide et 197 g sec.
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* W<sub>humide</sub> = 212g
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* W<sub>sec</sub> = 197g
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* 212 - 197 = 15
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* 15 / 197 = 0.076
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* 0.076 * 100 = 7.6%
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Dans cet exemple, le sol a une humidité gravimétrique de 7,6 %.
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Une fois que vous avez les lectures d'au moins 3 échantillons, tracez un graphique du pourcentage d'humidité du sol par rapport à la lecture du capteur d'humidité du sol et ajoutez la ligne qui correspond le mieux aux points. Vous pouvez ensuite utiliser ce graphique pour calculer la teneur en eau gravimétrique du sol pour une lecture de capteur donnée en lisant la valeur de la ligne.
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## Grille d'évaluation
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| Critère | Exemple | Adéquat | Nécessite amélioration |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| Recueillir les données d'étalonnage | Capturez au moins 3 échantillons d'étalonnage | Capturez au moins 2 échantillons d'étalonnage | Capturez au moins un échantillon d'étalonnage |
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| Effectuer une lecture calibrée | Tracez avec succès le graphique d'étalonnage, effectuez une lecture du capteur et convertissez-la en teneur en eau gravimétrique du sol | Tracer avec succès le graphique d'étalonnage | Impossible de tracer le graphique |
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@ -1,94 +0,0 @@
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# Mesurer l'humidité du sol - Raspberry Pi
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur capacitif d'humidité du sol à votre Raspberry Pi, et lire des valeurs à partir de celui-ci.
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## Matériel
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Le Raspberry Pi a besoin d'un capteur capacitif d'humidité du sol.
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Le capteur que vous utiliserez est un [Capteur d'humidité du sol capacitif](https://www.seeedstudio.com/Grove-Capacitive-Moisture-Sensor-Corrosion-Resistant.html). Ce dernier mesure l'humidité du sol en détectant la capacité du sol, une propriété qui change en fonction de l'humidité du sol. Plus l'humidité du sol augmente, plus la tension diminue.
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Il s'agit d'un capteur analogique, qui utilise donc une broche analogique et le ADC 10 bits du "Grove Base Hat" sur le Pi pour convertir la tension en un signal numérique de 1 à 1023. Celui-ci est ensuite envoyé sur I<sup>2</sup>C via les broches GPIO du Pi.
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### Connecter le capteur d'humidité du sol
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Le capteur d'humidité du sol Grove peut être connecté au Raspberry Pi.
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#### Tâche - connecter le capteur d'humidité du sol
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Connectez le capteur d'humidité du sol.
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité du sol. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Lorsque le Raspberry Pi est hors tension, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise analogique marquée **A0** sur le "Grove Base Hat" fixé au Pi. Cette prise est la deuxième en partant de la droite, sur la rangée de prises à côté des broches GPIO.
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1. Insérez le capteur d'humidité du sol dans le sol. Il est doté d'une " ligne de position la plus élevée ", une ligne blanche qui traverse le capteur. Insérez le capteur jusqu'à cette ligne mais sans la dépasser.
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## Programmer le capteur d'humidité du sol
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Le Raspberry Pi peut maintenant être programmé pour utiliser la sonde d'humidité du sol jointe.
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### Tâche - programmer le capteur d'humidité du sol
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Programmez l'appareil.
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1. Allumez le Pi et attendez qu'il démarre.
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1. Lancez VS Code, soit directement sur le Pi, soit en vous connectant via l'extension SSH à distance.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour configurer et lancer VS Code dans la veilleuse - leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/pi.fr.md).
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1. Depuis le terminal, créez un nouveau dossier dans le répertoire personnel de l'utilisateur `pi` appelé `soil-moisture-sensor`. Créez un fichier dans ce dossier appelé `app.py`.
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1. Ouvrez ce dossier dans VS Code
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer certaines bibliothèques requises :
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```python
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import time
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from grove.adc import ADC
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```
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L'instruction `import time` importe le module `time` qui sera utilisé plus tard dans ce devoir.
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L'instruction `from grove.adc import ADC` importe le `ADC` des bibliothèques Python de Grove. Cette bibliothèque contient du code pour interagir avec le convertisseur analogique-numérique du chapeau de base Pi et lire les tensions des capteurs analogiques.
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1. Ajoutez le code suivant en dessous pour créer une instance de la classe `ADC` :
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```python
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adc = ADC()
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```
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1. Ajoutez une boucle infinie qui lit depuis cet ADC sur la broche A0, et écrit le résultat sur la console. Cette boucle peut ensuite dormir pendant 10 secondes entre les lectures.
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```python
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while True:
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soil_moisture = adc.read(0)
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print("Soil moisture:", soil_moisture)
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time.sleep(10)
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```
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1. Exécutez l'application Python. Vous verrez les mesures d'humidité du sol écrites dans la console. Ajoutez de l'eau au sol ou retirez le capteur du sol et observez le changement de valeur.
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```output
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pi@raspberrypi:~/soil-moisture-sensor $ python3 app.py
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Soil moisture: 615
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Soil moisture: 612
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Soil moisture: 498
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Soil moisture: 493
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Soil moisture: 490
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Soil Moisture: 388
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```
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Dans l'exemple de sortie ci-dessus, vous pouvez voir la chute de tension lorsque de l'eau est ajoutée.
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le dossier [code/pi](../code/pi).
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😀 Votre programme de capteurs d'humidité du sol a été un succès !
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@ -1,109 +0,0 @@
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# Mesurer l'humidité du sol - Matériel IoT Virtuel
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur capacitif d'humidité du sol à votre dispositif IoT virtuel, et lire des valeurs à partir de celui-ci.
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## Matériel virtuel
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Le dispositif IoT virtuel utilisera un capteur d'humidité du sol capacitif Grove simulé. Ainsi, ce laboratoire est identique à l'utilisation d'un Raspberry Pi avec un capteur d'humidité du sol capacitif Grove physique.
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Dans un dispositif IoT physique, le capteur d'humidité du sol serait un capteur capacitif qui mesure l'humidité du sol en détectant la capacité du sol, une propriété qui change en fonction de l'humidité du sol. Lorsque l'humidité du sol augmente, la tension diminue.
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Il s'agit d'un capteur analogique, qui utilise donc un ADC 10 bits simulé pour rapporter une valeur de 1 à 1023.
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### Ajouter le capteur d'humidité du sol à CounterFit
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Pour utiliser un capteur d'humidité du sol virtuel, vous devez l'ajouter à l'application CounterFit.
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#### Tâche - Ajout du capteur d'humidité du sol à CounterFit
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Ajoutez le capteur d'humidité du sol à l'application CounterFit.
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1. Créez une nouvelle application Python sur votre ordinateur dans un dossier appelé `soil-moisture-sensor` avec un seul fichier appelé `app.py` et un environnement virtuel Python, et ajoutez les paquets pip de CounterFit.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer et configurer un projet Python CounterFit dans la leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.fr.md).
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1. Assurez-vous que l'application web CounterFit est en cours d'exécution.
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1. Créez un capteur d'humidité du sol :
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1. Dans la case *Create sensor* du volet *Sensors*, déroulez la case *Sensor type* et sélectionnez *Soil Moisture*.
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1. Laissez le paramètre *Units* sur *NoUnits*.
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1. Assurez-vous que le paramètre *Pin* est réglée sur *0*.
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1. Sélectionnez le bouton **Add** pour créer le capteur d'humidité sur la broche 0.
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Le capteur d'humidité du sol sera créé et apparaîtra dans la liste des capteurs.
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## Programmez l'application du capteur d'humidité du sol
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L'application du capteur d'humidité du sol peut maintenant être programmée en utilisant les capteurs CounterFit.
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### Tâche - programmer l'application du capteur d'humidité du sol
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Programmez l'application du capteur d'humidité du sol.
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1. Assurez-vous que l'application "Soil-Moisture-Sensor" est ouverte dans VS Code.
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1. Ouvrez le fichier `app.py`.
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1. Ajoutez le code suivant au début de `app.py` pour connecter l'application à CounterFit :
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. Ajoutez le code suivant au fichier `app.py` pour importer certaines bibliothèques requises :
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```python
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import time
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from counterfit_shims_grove.adc import ADC
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```
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L'instruction `import time` importe le module `time` qui sera utilisé plus tard dans ce devoir.
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L'instruction `from counterfit_shims_grove.adc import ADC` importe la classe `ADC` pour interagir avec un convertisseur analogique-numérique virtuel qui peut se connecter à un capteur CounterFit.
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1. Ajoutez le code suivant en dessous pour créer une instance de la classe `ADC` :
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```python
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adc = ADC()
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```
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1. Ajoutez une boucle infinie qui lit à partir de cet ADC sur la broche 0 et écrit le résultat sur la console. Cette boucle peut ensuite dormir pendant 10 secondes entre les lectures.
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```python
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while True:
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soil_moisture = adc.read(0)
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print("Soil moisture:", soil_moisture)
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time.sleep(10)
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```
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1. Depuis l'application CounterFit, modifiez la valeur de la sonde d'humidité du sol qui sera lue par l'application. Vous pouvez le faire de deux façons :
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* Saisissez un nombre dans la case *Value* pour le capteur d'humidité du sol, puis sélectionnez le bouton **Set**. Le nombre que vous saisissez sera la valeur renvoyée par le capteur.
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* Cochez la case *Random* et saisissez une valeur *Min* et *Max*, puis sélectionnez le bouton **Set**. Chaque fois que le capteur lit une valeur, il lit un nombre aléatoire entre *Min* et *Max*.
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1. Exécutez l'application Python. Vous verrez les mesures d'humidité du sol écrites dans la console. Changez les paramètres *Value* ou *Random* pour voir la valeur changer.
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```output
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(.venv) ➜ soil-moisture-sensor $ python app.py
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Soil moisture: 615
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Soil moisture: 612
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Soil moisture: 498
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Soil moisture: 493
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Soil moisture: 490
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Soil Moisture: 388
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```
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le [code/virtual-device](../code/virtual-device) folder.
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😀 Votre programme de capteurs d'humidité du sol a été un succès !
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@ -1,103 +0,0 @@
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# Mesurer l'humidité du sol - Terminal Wio
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Dans cette partie de la leçon, vous allez ajouter un capteur capacitif d'humidité du sol à votre terminal Wio, et lire des valeurs à partir de celui-ci.
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## Matériel
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Le terminal Wio a besoin d'un capteur capacitif d'humidité du sol.
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Le capteur que vous utiliserez est un [Capteur d'humidité du sol capacitif](https://www.seeedstudio.com/Grove-Capacitive-Moisture-Sensor-Corrosion-Resistant.html), qui mesure l'humidité du sol en détectant la capacité du sol, une propriété qui change en fonction de l'humidité du sol. Plus l'humidité du sol augmente, plus la tension diminue.
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Il s'agit d'un capteur analogique, qui se connecte donc aux broches analogiques de la borne Wio, en utilisant un ADC intégré pour créer une valeur de 0-1,023.
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### Connecter le capteur d'humidité du sol
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Le capteur d'humidité du sol Grove peut être connecté au port analogique/numérique configurable des terminaux Wio.
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#### Tâche - connecter le capteur d'humidité du sol
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Connectez le capteur d'humidité du sol.
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1. Insérez une extrémité d'un câble Grove dans la prise du capteur d'humidité du sol. Il ne peut être inséré que dans un seul sens.
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1. Le terminal Wio étant déconnecté de votre ordinateur ou de toute autre source d'alimentation, connectez l'autre extrémité du câble Grove à la prise Grove de droite du terminal Wio lorsque vous regardez l'écran. Il s'agit de la prise la plus éloignée du bouton d'alimentation.
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1. Insérez le capteur d'humidité du sol dans le sol. Il est doté d'une " ligne de position la plus élevée ", une ligne blanche qui traverse le capteur. Insérez le capteur jusqu'à cette ligne mais sans la dépasser.
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1. Vous pouvez maintenant connecter le terminal Wio à votre ordinateur.
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## Programmer le capteur d'humidité du sol
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Le terminal Wio peut maintenant être programmé pour utiliser la sonde d'humidité du sol jointe.
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### Tâche - programmer le capteur d'humidité du sol
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Programmez l'appareil.
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1. Créez un tout nouveau projet Wio Terminal en utilisant PlatformIO. Appelez ce projet `soil-moisture-sensor`. Ajoutez du code dans la fonction `setup` pour configurer le port série.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.fr.md).
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1. Il n'y a pas de bibliothèque pour ce capteur, à la place vous pouvez lire la broche analogique en utilisant la fonction Arduino intégré [`analogRead`](https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/analog-io/analogread/). Commencez par configurer la broche analogique pour l'entrée afin que les valeurs puissent être lues en ajoutant ce qui suit à la fonction `setup`.
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```cpp
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pinMode(A0, INPUT);
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```
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Ceci définit la broche `A0`, la broche combinée analogique/numérique, comme une broche d'entrée sur laquelle la tension peut être lue.
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1. Ajoutez ce qui suit à la fonction `loop` pour lire la tension de cette broche :
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```cpp
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int soil_moisture = analogRead(A0);
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```
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1. Sous ce code, ajoutez le code suivant pour imprimer la valeur sur le port série :
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```cpp
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Serial.print("Soil Moisture: ");
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Serial.println(soil_moisture);
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```
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1. Enfin, ajoutez un délai à la fin de 10 secondes :
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```cpp
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delay(10000);
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```
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1. Construisez et téléchargez le code sur le terminal Wio.
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> ⚠️ Vous pouvez vous référer [aux instructions pour créer un projet PlatformIO dans le projet 1, leçon 1 si nécessaire](../../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.fr.md).
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1. Une fois téléchargé, vous pouvez surveiller l'humidité du sol à l'aide du moniteur série. Ajoutez un peu d'eau au sol, ou retirez le capteur du sol, et observez le changement de valeur.
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```output
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> Executing task: platformio device monitor <
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--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time
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||||
--- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters
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||||
--- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 ---
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||||
--- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H ---
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Soil Moisture: 526
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Soil Moisture: 529
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Soil Moisture: 521
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Soil Moisture: 494
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Soil Moisture: 454
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Soil Moisture: 456
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Soil Moisture: 395
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Soil Moisture: 388
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Soil Moisture: 394
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Soil Moisture: 391
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```
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Dans l'exemple de sortie ci-dessus, vous pouvez voir la chute de tension lorsque de l'eau est ajoutée.
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> 💁 Vous pouvez trouver ce code dans le fichier [code/wio-terminal](../code/wio-terminal).
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😀 Votre programme de capteurs d'humidité du sol a été un succès !
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@ -1,40 +0,0 @@
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# অধিক কার্যকর সেচব্যবস্থা নির্মাণ
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## নির্দেশাবলী
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এই পাঠটিতে সেন্সর ডেটার মাধ্যমে কীভাবে রিলে নিয়ন্ত্রণ করা যায় এবং সেই রিলে পরবর্তীতে কীভাবে কোন সেচ ব্যবস্থার জন্য একটি পাম্প নিয়ন্ত্রণ করতে পারে সে বিষয়ে বর্ণনা ছিল । নির্দিষ্ট মাটির জন্য, নির্দিষ্ট সময়ে একটি পাম্প চালানো হলে তা সর্বদা মাটির আর্দ্রতার উপরে একই প্রভাব ফেলতে সক্ষম হবে। এর অর্থ কত সেকেন্ড পানি দিলে, আর্দ্রতার কতটুকু পরিবর্তন হবে সে সম্পর্কে পরিষ্কার ধারণা দাঁড়া করান যাবে। এই ডেটা ব্যবহার করে আমরা আরও নিয়ন্ত্রিত সেচ ব্যবস্থা তৈরি করতে পারি।
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এই অ্যাসাইনমেন্টের জন্য আমরা গণনা করব যে মাটির আর্দ্রতার মানের একটি নির্দিষ্ট বৃদ্ধির জন্য পাম্পটি কতক্ষণ চালানো উচিত।
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> ⚠️ ভার্চুয়াল আইওটি ব্যবহার করলেও, এই প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে কাজ করা যাবে। তবে ম্যানুয়ালি প্রতি সেকেন্ডে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে মাটির আর্দ্রতা বৃদ্ধি করে - সেই ফলাফল ব্যবহার করতে হবে।
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>
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1.শুকনো মাটি নিয়ে, তার আর্দ্রতা পরিমাপ করি।
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1. 1 সেকেন্ডের জন্য পাম্প চালিয়ে বা একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ পানি ঢেলে - এতে আর্দ্রতা বাড়াই।
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> পাম্পটি সর্বদা একটি স্থির হারে চালানো উচিত, সুতরাং প্রতি সেকেন্ডে পাম্পটি একই পরিমাণে পানি সরবরাহ করবে।
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1. মাটির আর্দ্রতা স্তর স্থিতিশীল না হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হবে এবং তারপরে রিডীং নিতে হবে।
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1. এটি একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করে ফলাফলগুলির একটি সারণী তৈরি করতে হবে। এই টেবিলের একটি উদাহরণ নীচে দেওয়া হল।
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| পাম্পকৃত সময় | আর্দ্রতা | হ্রাস |
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| --- | --: | -: |
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| শুকনো | 643 | 0 |
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| 1s | 621 | 22 |
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| 2s | 601 | 20 |
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| 3s | 579 | 22 |
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||||
| 4s | 560 | 19 |
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| 5s | 539 | 21 |
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| 6s | 521 | 18 |
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1. পানির প্রতি সেকেন্ডে মাটির আর্দ্রতা বৃদ্ধির গড় মান নির্ণয় করতে হবে। উপরের উদাহরণে, পানির প্রতিটি সেকেন্ডে 20.3 গড়ে কমে।
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1. আমাদের সার্ভার কোডটির দক্ষতা উন্নত করতে এই ডেটাটি ব্যবহার করতে হবে। সঠিক পরিমাণ মাটির আর্দ্রতা পেতে প্রয়োজনীয় সময়ের জন্য পাম্প চালাচ্ছি কিনা তা দেখতে হবে।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতির প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
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| মাটির আর্দ্রতার তথ্য সংগ্রহ | নির্দিষ্ট পরিমাণে পানি দেয়ার পরে অনেকগুলো রিডিং নিতে সক্ষম হয়েছে | নির্দিষ্ট পরিমাণে পানি দেয়ার পরে অল্পকিছু রিডিং নিতে সক্ষম হয়েছে | ১-২টি রিডিং নিয়েছে বা কোন রি্ডিং নিতে পারেনি |
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| সার্ভার কোড ঠিক করা | মাটির আর্দ্রতার গড় হ্রাস গণনা করতে এবং সার্ভার কোডটি আপডেট করতে সক্ষম হয়েছে | মাটির আর্দ্রতার গড় হ্রাস গণনা করতে পারলেও , সার্ভার কোডটি আপডেট করতে সক্ষম নয় বা গণনা ভুল করলেও সঠিকভাবে সার্ভার কোড আপডেট করেছে |গড় গণনা করতে বা সার্ভার কোড আপডেট করতে পারেনি |
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@ -1,432 +0,0 @@
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# উদ্ভিদকে ক্লাউডে সংযুক্ত করা
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> স্কেচনোটটি তৈরী করেছেন [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). বড় সংস্করণে দেখার জন্য ছবিটিতে ক্লিক করতে হবে।
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## লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ
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[লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/15)
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## সূচনা
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গত পাঠে, আমরা দেখেছি কীভাবে উদ্ভিদটি একটি এমকিউটিটি ব্রোকারের সাথে সংযুক্ত করা যায় এবং লোকালি চলমান কিছু সার্ভার কোড থেকে রিলে নিয়ন্ত্রণ করেছিলাম। এটি এমন একধরণের ইন্টারনেট-সংযুক্ত স্বয়ংক্রিয় পানি সরবরাহ ব্যবস্থা যা বাসাবাড়ির দুয়েকটা উদ্ভিদ থেকে শুরু করে বাণিজ্যিক খামা্রে পর্যন্ত ব্যবহৃত হয়।
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আইওটি ডিভাইসের কার্যনীতি দেখানোর জন্যই মূলত আমরা সর্বজনীন এমকিউটিটি ব্রোকারের মাধ্যমে সংযোগ করেছিলাম, তবে এটি সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য বা সুরক্ষিত উপায় নয়। এই পাঠে আমরা ক্লাউড সম্পর্কে এবং পাবলিক ক্লাউড পরিষেবাগুলির দ্বারা সরবরাহকৃত আইওটি সুবিধাগুলো সম্পর্কে শিখব। কীভাবে আমাদের চারাগাছকে পাবলিক এমকিউটিটি ব্রোকারের পরিবর্তে ক্লাউডে স্থানান্তরিত করা যায়, তা শিখবো।
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এই লেসনে আমরা দেখবোঃ
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* [ক্লাউড কী ?](#ক্লাউড-কী)
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* [ক্লাউড-সাবস্ক্রিপশন-গ্রহণ](#ক্লাউড-সাবস্ক্রিপশন-গ্রহণ)
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* [ক্লাউড IoT সার্ভিস](#ক্লাউড-IoT-সার্ভিস)
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* [ক্লাউডে IoT সার্ভিস তৈরী করা](#ক্লাউডে-IoT-সার্ভিস-তৈরী-করা)
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* [IoT Hub এর সাথে সংযোগ](#IoT-Hub-এর-সাথে-সংযোগ)
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* [IoT সার্ভিসগুলোর সাথে ডিভাইসের সংযোগ](#IoT-সার্ভিসগুলোর-সাথে-ডিভাইসের-সংযোগ)
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## ক্লাউড কী ?
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ক্লাউড আবির্ভাবের পূর্বে যখন কোন কোম্পানি তাদের কর্মীদের কাছে কোন সার্ভিস (যেমন ডেটাবেস বা ফাইল স্টোরেজ), বা জনসাধারণের ব্যবহারের কোন ফীচার (যেমন ওয়েবসাইট) সরবরাহ করতে চায়, তখন তারা ডেটা সেন্টার তৈরি এবং পরিচালনা করে। এটি কয়েকটি কম্পিউটার সম্বলিত একটি ঘর থেকে শুরু করে অনেকগুলি কম্পিউটার নিয়ে একটি বিল্ডিং সমান বড়ও হতে পারে। ঐ কোম্পানি সবকিছুই নিজেরা পরিচালনা করে, যেমন -
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* কম্পিউটার কেনা
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* হার্ডওয়্যার রক্ষণাবেক্ষণ
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* পাওয়ার এবং কুলিং
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* নেটওয়ার্কিং
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* সুরক্ষা (বিল্ডিং এবং কম্পিউটারগুলিতে থাকা সফ্টওয়্যার)
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* সফ্টওয়্যার ইনস্টলেশন ও আপডেট
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এটি খুব ব্যয়বহুল হতে পারে, বিশাল সংখ্যক দক্ষ কর্মী প্রয়োজন এবং কিছু পরিবর্তন করতে গেলে, তা খুব ধীর হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোন অনলাইন স্টোরকে ব্যস্ত ছুটির মৌসুমের জন্য পরিকল্পনা করার প্রয়োজন হয়, তাদের অধিক বিক্রয় এর পরিচালনার জন্য আরও হার্ডওয়ার কেনা, তা কনফিগার করা, ইনস্টল করা প্রয়োজন এবং এসব করার জন্য তাদের কয়েক মাস আগে থেকেই পরিকল্পনা করতে হবে। ছুটির মৌসুম শেষ হয়ে যাওয়ার পরে বিক্রয় কমে যায় -কিন্তু তখনও তারা পরবর্তী ব্যস্ত মৌসুম আসা পর্যন্ত অলস বসে থাকবে , তাদের সব ব্য্যবহুল যন্ত্রও বেকার পড়ে থাকবে।
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✅ এভাবে কাজ করলে, কোম্পানি গুলো কী পরিস্থিতিভেদে দ্রুত তাদের কাজের ধারা বদলাতে পারবে? যদি কোন অনলাইন পোশাক খুচরা বিক্রেতা হঠাৎ করে (কোন সেলিব্রিটি তাদের পোশাকগুলিতে দেখা যাওয়ার কারণে) জনপ্রিয় হয়ে ওঠে, তবে তারা কি হঠাৎ অর্ডারের প্রবাহকে সাপোর্ট করার জন্য তাদের কম্পিউটিং ক্ষমতা পর্যাপ্ত পরিমাণে বাড়িয়ে তুলতে সক্ষম হবে?
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### আরেকজনের কম্পিউটার
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ক্লাউডকে প্রায়শই হাস্যকরভাবে 'অন্য কারো কম্পিউটার' হিসাবে বলা হয়। প্রাথমিক ধারণাটি বেশ সহজ - কম্পিউটার কেনার পরিবর্তে অন্য কারও কম্পিউটার ভাড়া নেয়া। ক্লাউড কম্পিউটিং প্রদানকারী সেই "অন্য কেউ" এই বিশাল ডেটা সেন্টার পরিচালনা করে, তারা হার্ডওয়্যার ক্রয় এবং ইনস্টল করার জন্য, পাওয়ার পরিচালনা এবং কুলিং পরিচালনা, নেটওয়ার্কিং, সুরক্ষা, হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার আপডেটগুলি, সমস্ত কিছুর জন্য দায়বদ্ধ থাকে। গ্রাহক হিসাবে, আমরা প্রয়োজনীয় কম্পিউটারগুলি ভাড়া নেব; কাজের চাহিদা বাড়লে বেশি ক্ষমতার কম্পিউটার ভাড়া নেব এবং তারপরে চাহিদা কমে গেলে তা ছেড়ে দেব - এভাবেই আমাদের সুবিধামত কাজ করা যাবে। এই ক্লাউড ডেটা সেন্টারগুলি সারা বিশ্ব জুড়ে ছড়িয়ে রয়েছে।
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এই ডেটা সেন্টারগুলি আকারে একাধিক বর্গকিলোমিটার হতে পারে। উপরের চিত্রগুলি কয়েক বছর আগে একটি মাইক্রোসফ্ট ক্লাউড ডেটা সেন্টারে তোলা হয়েছিল, এবং পরিকল্পিত সম্প্রসারণের পাশাপাশি প্রাথমিক আকারটি দেখায়। সম্প্রসারণের জন্য ক্লিয়ার করা অঞ্চলটি 5 বর্গকিলোমিটারেরও বেশি জায়গাজুড়ে অবস্থিত!
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> 💁 এই ডেটা সেন্টারগুলিতে এত বেশি পরিমাণে বিদ্যুতের প্রয়োজন হয় যে কোন কোন ক্লাউড সার্ভিস প্রোভাইডার এর নিজস্ব বিদ্যুৎ কেন্দ্র রয়েছে। তাদের আকার এবং ক্লাউড সরবরাহকারীদের বিনিয়োগের স্তরের কারণে এগুলি সাধারণত খুব পরিবেশ বান্ধব হয়। এগুলি অনেকগুলো ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ডেটা সেন্টার ব্যবহার করার তুলনায় অনেক বেশি কার্যকরী; বেশিরভাগ সময়ই নবায়নযোগ্য শক্তির উপর চালিত হয় এবং ক্লাউড সরবরাহকারীরা ডেটা সেন্টারগুলি তৈরির জায়গায় বর্জ্য হ্রাস করতে, জলের ব্যবহার কমানোর জন্য এবং বনগুলি পুনর্বাসনের জন্য চেষ্টা করে। ক্লাউড প্রোভাইডাররা পরিবেশগত বিষয়ে কীভাবে সুরক্ষা নিশ্চিতে কাজ করছে তা জানতে [Azure sustainability](https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/sustainability/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়ে দেখা যেতে পারে।
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✅ ছোট একটি গবেষণা করা যাকঃ বড় ক্লাউডসমূহ যেমন [মাইক্রোসফটের Azure](https://azure.microsoft.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) বা [গুগলের GCP](https://cloud.google.com) সম্পর্কে পড়ে নিই এবং জানার চেষ্টা করি তাদের কয়টি ডেটা সেন্টার রয়েছে এবং তারা পৃথিবীতে কোথায় এগুলোকে রেখেছে?
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ক্লাউড সার্ভিসের ব্যবহার - কোম্পানিগুলোর ব্যয়কে কমিয়ে দেয় এবং তাদের সরবরাহকারীর হাতে ক্লাউড কম্পিউটিং সংক্রান্ত বিষয়ের ভার দিয়ে রেখে তারা নিজেদের গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলিতে মনোনিবেশ করতে পারে। ব্যবসায়ী কোম্পানিগুলোকে ডেটা সেন্টার স্পেস ভাড়া বা কেনার প্রয়োজন হয় না, সংযোগ এবং বিদ্যুতের জন্য বিভিন্ন সরবরাহকারীর অর্থ প্রদান বা বিশেষজ্ঞ নিয়োগের প্রয়োজন হয় না। এর পরিবর্তে তারা ক্লাউড সরবরাহকারীর কাছে সবকিছু বাবদ শুধুমাত্র একটি মাসিক বিল প্রদান করে।
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ক্লাউড সরবরাহকারী এক্ষেত্রে নিজেদের ব্যয় কমিয়ে আনার জন্য বড় বড় পর্যায়ে কাজ করে যেমন - কম ব্যয়ে প্রচুর কম্পিউটার কিনে, রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে তাদের কাজের চাপ হ্রাস করার জন্য সরঞ্জামে বিনিয়োগ করতে পারে, এমনকি তাদের ক্লাউডের সেবা উন্নত করার জন্য তাদের নিজস্ব হার্ডওয়্যার ডিজাইনও তৈরি করতে পারে।
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### Microsoft Azure
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Azure হলো মাইক্রোসফটের ডেভলাপার ক্লাউড এবং এই লেসনে আমরা এটিই ব্যবহার করব। নীচের ভিডিওটিতে Azure সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেওয়া হয়েছে:
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[](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4Ibng?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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## ক্লাউড সাবস্ক্রিপশন গ্রহণ
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ক্লাউডে পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে হলে ক্লাউড সরবরাহকারীর সাথে সাবস্ক্রিপশনের জন্য সাইন আপ করতে হয়। এই পাঠের জন্য, আমরা মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে সাবস্ক্রিপশনের জন্য সাইন আপ করব। যদি ইতিমধ্যে অ্যাজুরে একটি সাবস্ক্রিপশন থাকে তবে এই অংশটি এড়িয়ে, পরবর্তী অংশে চলে যাওয়া যাবে। এখানে বর্ণিত সাবস্ক্রিপশন বিষয়াদি বর্তমানে লেখার সময় সঠিক আছে, তবে সময়ের সাথে তা পরিবর্তিত হতে পারে।
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> 💁 কেউ যদি শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানের মাধ্যমে এই লেসনগুলি ব্যবহার করে থাকে, তবে ইতিমধ্যে হয়তো তার কাছে একটি অ্যাজুর সাবস্ক্রিপশন আছে। শিক্ষকের সাথে যোগাযোগ করে বিষয়টি নিশ্চিত করতে হবে।
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এখানে দুটি ভিন্ন ধরণের বিনামূল্যে Azure সাবস্ক্রিপশন ব্যবহার করে আমরা সাইন আপ করতে পারবঃ
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* **Azure for Students** - এটি প্রাপ্তবয়ষ্ক শিক্ষার্থীদের জন্য ডিজাইন করা একটি সাবস্ক্রিপশন। সাইন আপ করার জন্য কোনও ক্রেডিট কার্ডের দরকার নেই এবং আবেদনকারী যে শিক্ষার্থী তা যাচাই করার জন্য প্রাতিষ্ঠানিক ইমেল ঠিকানা ব্যবহার করলেই হবে। সাইন আপ করলেই, ক্লাউডে সার্ভিসে ব্যয় করার জন্য ১০০ মার্কিন ডলার দেয়া হবে, সাথে থাকবে আইওটি পরিষেবা সহ বিনামূল্যে বেশ কিছু ফ্রি পরিষেবা। এটির মেয়াদ 12 মাস স্থায়ী হয় এবং প্রতি বছর রিনিউ করা যাবে।
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* **Azure free subscription** - যারা শিক্ষার্থী নয়, তাদের জন্যই এই সাবস্ক্রিপশন। সাবস্ক্রিপশনে সাইন আপ করার আপনার ক্রেডিট কার্ডের প্রয়োজন হবে, তবে আপনার কার্ডটির কোন বিল/খরচ আসবেনা, এটি কেবল একারণেই যে - আবেদনকারী একজন সত্যিকারের মানুষ, বট নয় - তা যাচাই করা। যে কোন পরিষেবাতে প্রথম 30 দিনের মধ্যে Azure পরিষেবাদির free tier সহ $200 ক্রেডিট দেয়া হয়। ক্রেডিট একবার ব্যবহার হয়ে গেলেও, সরাসরি কার্ড থেকে কোন অর্থ গ্রহণ করা হবেনা, যতক্ষণ পর্যন্ত নাহ সেই ব্যবহারকারী pay-as-you-go সাবস্ক্রিপশন নিচ্ছে।
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> 💁 মাইক্রোসফ্ট অপ্রাপ্তবয়ষ্ক অর্থাৎ 18 বছরের কম বয়সী শিক্ষার্থীদের জন্য "স্টুডেন্ট স্টার্টার" সাবস্ক্রিপশন সরবরাহ করে, তবে এই লেসন লেখার সময় পর্যন্তও এটি আইওটি পরিষেবা সমর্থন করে না।
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### কাজ - ফ্রী ক্লাউড সাবস্ক্রিপশনের জন্য সাইন আপ
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18+ বয়সের শিক্ষার্থীদের সাবস্ক্রিপশনের জন্য অ্যাজুরে সাইন আপ করতে হবে। একটি স্কুল ইমেল ঠিকানাে যাচাই করে নিতে হবে। নিম্নের দুটি উপায়ের যেকোন একটিতে এটি করা যাবে:
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* GitHub student developer pack এর জন্য [education.github.com/pack](https://education.github.com/pack) থেকে সাইন আপ করতে হবে। এটি গিটহাব এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুর সহ বিভিন্ন ট্যুল এবং অফারগুলিতে অ্যাক্সেস দেয়। একবার developer pack এর জন্য সাইন আপ করে নিলে, তারপরে শিক্ষার্থীদের জন্য অফারগুলো অফারটি সক্রিয় করা যাবে।
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* Azure for Students একাউন্টের জন্য সরাসরি [azure.microsoft.com/free/students](https://azure.microsoft.com/free/students/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) থেকে সাইন আপ করা।
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> ⚠️প্রাতিষ্ঠানিক ইমেইল এড্রেস যদি কাজ না করে, তবে [এই রেপোসিটরিতে ইস্যু রেইজ](https://github.com/Microsoft/IoT-For-Beginners/issues) করার অনুরোধ করা হচ্ছে। তখন আমরা দেখবো এই প্রতিষ্ঠানের শিক্ষার্থীদের অনুমতি তালিকায় যুক্ত করা যায় কিনা।
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কেউ যদি ছাত্র না হয় বা বৈধ স্কুল ইমেইল ঠিকানা না থাকে তবে একটি অ্যাজুর ফ্রি সাবস্ক্রিপশনের জন্য সাইন আপ করতে পারবে।
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* অ্যাজুর ফ্রি সাবস্ক্রিপশনের জন্য [azure.microsoft.com/free](https://azure.microsoft.com/free/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) থেকে সাইন-আপ করা যাবে।
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## ক্লাউড IoT সার্ভিস
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আমরা যে পাবলিক টেস্ট এমকিউটিটি ব্রোকারটি ব্যবহার করেছি, তা শেখার ক্ষেত্রে অনেক ভালো একটি অপশন। তবে বাণিজ্যিক সেটিংয়ে ব্যবহার করার সরঞ্জাম হিসাবে তার অনেকগুলি ত্রুটি রয়েছে:
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* নির্ভরযোগ্যতা - এটি কোন গ্যারান্টিবিহীন একটি ফ্রী সার্ভিস এবং যে কোনও সময় বন্ধ হতে পারে।
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* সুরক্ষা - এটি সর্বজনীন, সুতরাং যে কেউ আমাদের টেলিমেট্রি জানতে বা আমাদের হার্ডওয়্যার নিয়ন্ত্রণের জন্য আদেশগুলি পাঠাতে পারে
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* পারফরম্যান্স - এটি কেবল কয়েকটি পরীক্ষামূলক বার্তাগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সুতরাং বিপুল পরিমাণ বার্তা প্রেরণের জন্য যথোপযুক্ত নয়
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* সনাক্তকরণ - এতে কোন ডিভাইসগুলি সংযুক্ত রয়েছে তা জানার কোন উপায় নেই
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ক্লাউডে আইওটি পরিষেবাগুলি এই সমস্যাগুলি সমাধান করে। এগুলি বড় ক্লাউড সরবরাহকারীদের দ্বারা পরিচালিত হয় যারা নির্ভরযোগ্যতার জন্য প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করে এবং আকস্মিকভাবে উদ্ভূত সমস্যা সমাধানের জন্য সক্ষমতা রয়েছে । হ্যাকারদের দ্বারা আমাদের ডেটা পড়া বা কমান্ড প্রেরণ বন্ধ করার জন্য, সুরক্ষার ব্যবস্থা রয়েছে। ক্লাউডের প্রয়োজন অনুযায়ী সক্ষমতা বাড়ানো কমানোর সুযোগ সহ প্রতিদিন তারা কয়েক মিলিয়ন বার্তা হ্যান্ডেল করতে সক্ষম ।
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> 💁 যদিও এই সুবিধাগুলোর জন্য একটি মাসিক ফি প্রদান করতে হয়, তবুও বেশিরভাগ ক্লাউড সরবরাহকারীরা তাদের আইওটি পরিষেবার একটি ফ্রী ভার্সন রাখে যা প্রতিদিন সীমিত পরিমাণে বার্তা সরবরাহ করে। এই ফ্রী সংস্করণটি সাধারণত কোন ডেভলাপার এর জন্য, ক্লাউড প্রোভাইডারের পরিষেবা সম্পর্কে জানার জন্য যথেষ্ট। এই পাঠে আমরা একটি বিনামূল্যে সংস্করণ ব্যবহার করব।
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আইওটি ডিভাইসগুলি হয় কোন ডিভাইস SDK (একটি লাইব্রেরি যা সার্ভিসটির বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে কাজ করার জন্য কোড সরবরাহ করে) ব্যবহার করে অথবা এমকিউটিটি বা এইচটিটিপি এর মতো কোন যোগাযোগ প্রোটোকলের মাধ্যমে সরাসরি ক্লাউড পরিষেবায় সংযুক্ত হয়। ডিভাইস এসডিকে সাধারণত সবচেয়ে সহজতম উপায় কারণ এটি নিজেই সমস্ত কিছু পরিচালনা করে যেমন কোন বিষয়গুলি প্রকাশ বা সাবস্ক্রাইব করতে হয় তা জেনে রাখা এবং কীভাবে সুরক্ষা নিশ্চিত করতে হয় তা পরিচালনা করা।
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আমাদের ডিভাইসটি তারপরে এই অ্যাপ্লিকেশনের অন্যান্য অংশগুলির সাথে এই সার্ভিসের মাধ্যমে যোগাযোগ করে - যেভাবে আমরা এমকিউটিটি-এর মাধ্যমে নির্দেশ গ্রহণ এবং টেলমেট্রি পাঠিয়েছিলাম। বার্তাগুলি সাধারণত আমাদের ডিভাইস থেকে সার্ভিসে আসে যেখানে আমাদের অ্যাপ্লিকেশনের অন্যান্য উপাদানগুলি সেগুলি পড়তে পারে এবং বার্তাগুলি ডিভাইসে আবারও পাঠানো যেতে পারে।
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এই সার্ভিসগুলোতে সংযোগ স্থাপন এবং ডেটা প্রেরণ করতে পারে এমন সমস্ত ডিভাইস সম্পর্কে তথ্য নিয়ে, তারপর তাদের সুরক্ষা বাস্তবায়িত করে। এটি করার জন্য হয় সার্ভিসের সাথে ডিভাইসগুলিকে প্রাক-নিবন্ধভুক্ত করে অথবা ডিভাইসগুলিকে গোপনীয় চাবি বা সার্টিফিকেট দিয়ে তারা প্রথমবার সার্ভিসে নিবন্ধিত করে। এক্ষেত্রে অজানা(Unknown) ডিভাইসগুলি সংযোগ করতে অক্ষম, যদি তারা তা করার চেষ্টা করে, তবে সার্ভিস সেসকল সংযোগ প্রত্যাখ্যান করে এবং তাদের দ্বারা প্রেরিত বার্তাগুলি উপেক্ষা করে।
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✅ কিছু গবেষণা করা যাক: যেকোন ডিভাইস বা কোড সংযোগ করতে পারে- এমন উন্মুক্ত আইওটি পরিষেবা নেওয়ার নেতিবাচক দিক কী? হ্যাকাররা এগুলো ব্যবহার করেছে - এমন নির্দিষ্ট উদাহরণ কী আছে?
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আমাদের অ্যাপ্লিকেশনটির অন্যান্য উপাদানগুলি আইওটি সার্ভিসে সংযুক্ত হতে পারে এবং সংযুক্ত বা নিবন্ধিত সমস্ত ডিভাইসগুলি সম্পর্কে জানতে এবং তাদের সাথে সরাসরি একত্রে বা স্বতন্ত্রভাবে যোগাযোগ করতে পারে
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> 💁 আইওটি সার্ভিসগুলি অতিরিক্ত সক্ষমতা ব্যবহার করে এবং ক্লাউড সরবরাহকারীদের কাছে অতিরিক্ত পরিষেবা এবং অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা সার্ভিসের সাথে সংযুক্ত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা যদি আমাদের ডিভাইসগুলো দ্বারা প্রেরিত সকল টেলিমেট্রি বার্তাগুলি সংরক্ষণ করতে চাই নির্দিষ্ট কোন ডাটাবেসে, তবে ক্লাউড সরবরাহকারীর কনফিগারেশন ট্যুল থেকে গোটা সার্ভিসটিকে একটি ডাটাবেসে সংযুক্ত করতে এবং ডেটা স্ট্রিম করার জন্য - কেবলমাত্র কয়েকটি ক্লিকই যথেষ্ট।
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## ক্লাউডে IoT সার্ভিস তৈরী করা
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এখন আমাদের কাছে অ্যাজুর সাবস্ক্রিপশন রয়েছে, আমরা একটি আইওটি সার্ভিসে সাইন আপ করতে পা্রি। মাইক্রোসফ্ট থেকে আইওটি পরিষেবাটিকে বলা হয় Auzre IoT Hub ।
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নীচের ভিডিওটিতে অ্যাজুরে আইওটি হাবের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেওয়া হয়েছে:
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[](https://www.youtube.com/watch?v=smuZaZZXKsU)
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> 🎥 ভিডিও দেখতে উপরের চিত্রটি ক্লিক করতে হবে।
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✅ কিছু অতিরিক্ত বিষয় শিখতে এবং আইওটি হাব সম্পর্কে জানতে [Microsoft IoT Hub documentation](https://docs.microsoft.com/azure/iot-hub/about-iot-hub?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়া বেশ ভালো একটি উপায়।
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Azure ক্লাউড সার্ভিসগুলো ওয়েব-ভিত্তিক পোর্টাল বা কমান্ড-লাইন ইন্টারফেসের (সিএলআই) মাধ্যমে কনফিগার করা যেতে পারে। এই কাজের জন্য, আমরা সিএলআই(CLI) ব্যবহার করব।
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### কাজ - Azure CLI ইন্সটল করা
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Azure CLI ব্যবহার করার জন্য প্রথমে এটি আমাদের পিসি বা ম্যাকে ইনস্টল করা আবশ্যক।
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1. Azure CLI ইনস্টল করার জন্য [Azure CLI documentation](https://docs.microsoft.com/cli/azure/install-azure-cli?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পেইজ অনুসরণ করতে হবে।
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1. অ্যাজুর সিএলআই কয়েকটি এক্সটেনশন সাপোর্ট করে যা বিস্তৃত অ্যাজুর পরিষেবাদি পরিচালনা করার সক্ষমতা বাড়ায়। আমাদের কমান্ড লাইন বা টার্মিনাল থেকে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালিয়ে আইওটি এক্সটেনশন ইনস্টল করতে হবে:
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```sh
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az extension add --name azure-iot
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```
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1. কমান্ড লাইন বা টার্মিনাল থেকে, আজুর সিএলআই এর মাধ্যমে অ্যাজুর সাবস্ক্রিপশনে লগ ইন করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালাতে হবে।
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```sh
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az login
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```
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ডিফল্ট ব্রাউজারে একটি ওয়েবপেইজ চালু হবে। আমরা আজুর সাবস্ক্রিপশনের জন্য সাইন আপ করতে যে অ্যাকাউন্টটি ব্যবহার করেছি, তা ব্যবহার করেই লগ ইন করতে হবে। একবার লগ ইন হয়ে গেলে, ব্রাউজার ট্যাবটি বন্ধ করে দেয়া যাবে।
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1. কারো যদি একাধিক Azure সাবস্ক্রিপশন থাকে, যেমন শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানের সরবরাহ করা সাবস্ক্রিপশন, আবার একটি নিজস্ব Student subscription - যেটিই ব্যবহার করতে চাইবো, সেটি সিলেক্ট করতে হবে।আমাদের যে সমস্ত সাবস্ক্রিপশনে অ্যাক্সেস রয়েছে তা তালিকাভুক্ত করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালালেই হবে:
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```sh
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az account list --output table
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```
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আউটপুটে সাবস্ক্রিপশনের নাম এবং `SubscriptionId` দেখা যাবে।
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```output
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➜ ~ az account list --output table
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Name CloudName SubscriptionId State IsDefault
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---------------------- ----------- ------------------------------------ ------- -----------
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School-subscription AzureCloud cb30cde9-814a-42f0-a111-754cb788e4e1 Enabled True
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Azure for Students AzureCloud fa51c31b-162c-4599-add6-781def2e1fbf Enabled False
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```
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যে সাবস্ক্রিপশনটি ব্যবহার করতে চাই, তা নির্বাচন করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে:
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```sh
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az account set --subscription <SubscriptionId>
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```
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`<SubscriptionId>` এর জায়গায় আমরা যে সাবস্ক্রিপশন ব্যবহার করতে চাই, সেটির আইডি দিতে হবে। এই কমান্ডটি চালানোর পরে, আমাদের অ্যাকাউন্টগুলি তালিকাভুক্ত করতে কমান্ডটি আবার চালাতে হবে। তখন `IsDefault` কলামটি `True` হিসেবে মার্ক করা থাকবে আমাদের ব্যবহৃত সাবস্ক্রিপশন এর জন্য ।
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### কাজ - রিসোর্স গ্রুপ তৈরী
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আইওটি হাবের ভার্চুয়াল মেশিন, ডাটাবেস, বা এআই পরিষেবাগুলির মতো অ্যাজুর পরিষেবাগুলিকে **রিসোর্স** হিসাবে উল্লেখ করা হয়। প্রতিটি রিসোর্স একটি **রিসোর্স গ্রুপ** এর মধ্যে থাকতে হয়, যা এক বা একাধিক রিসোর্সের যৌক্তিক গ্রুপিং।
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> 💁 রিসোর্স গ্রুপগুলি ব্যবহার করার অর্থ আমরা একবারে একাধিক সার্ভিস পরিচালনা করতে পারব। উদাহরণস্বরূপ, একবার আমরা এই প্রজেক্টের সমস্ত পাঠ শেষ করে নেওয়ার পরে, রিসোর্স গ্রুপ ডিলিট করে দেয়া যাবে এবং এতে থাকা সমস্ত রিসোর্স স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডিলিট হবে।
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1. বিশ্বজুড়ে বিভিন্ন অঞ্চলে একাধিক Azure ডেটা সেন্টার রয়েছে। আমরা যখন একটি অ্যাজুর রিসোর্স বা রিসোর্স গ্রুপ তৈরি কর্রি, তখন আমাদেরকে মাথায় রাখতে হবে যে এটি আমরা কোথায় তৈরি করতে চাই। বিভিন্ন অবস্থানের তালিকা পেতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালানো যাবে:
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```sh
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az account list-locations --output table
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```
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অবস্থানের একটি দীর্ঘ তালিকা দেখা যাবে।
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> 💁 এই লেসন লেখার সময়, 65 টি অবস্থান রয়েছে যেখানে আমরা আমাদের রিসোর্স রাখতে পারি।
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```output
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➜ ~ az account list-locations --output table
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DisplayName Name RegionalDisplayName
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------------------------ ------------------- -------------------------------------
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East US eastus (US) East US
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East US 2 eastus2 (US) East US 2
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South Central US southcentralus (US) South Central US
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...
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```
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`Name` কলামের ভ্যালুগুলো নোট রাখতে হবে যেগুলো আমাদের আশাপাশে বা নিকটে রয়েছে। ম্যাপ থেকে এগুলো দেখা যাবে [Azure geographies page](https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/geographies/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) এ গিয়ে।
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1. নিচের কমান্ড রান করে `soil-moisture-sensor` নামক রিসোর্স গ্রুপ তৈরী করতে হবে। রিসোর্স গ্রুপের নামগুলি একটি সাবস্ক্রিপশনে অনন্য(unique) হতে হবে ।
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```sh
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az group create --name soil-moisture-sensor \
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--location <location>
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```
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এখানে `<location>` এর পবিবর্তে পূর্ববর্তী ধাপে নির্দিষ্টকৃত লোকেশন দিতে হবে।
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### কাজ - IoT Hub তৈরী
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আমরা এখন আমাদের রিসোর্স গ্রুপে একটি আইওটি হাব রিসোর্স তৈরি করতে পারি।
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1. নিচের কমান্ড ব্যবহার করে আইওটি হাব রিসোর্স তৈরি করি।
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```sh
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az iot hub create --resource-group soil-moisture-sensor \
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--sku F1 \
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--partition-count 2 \
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--name <hub_name>
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```
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এখানে`<hub_name>` এর পরবর্তে আমাদের হাব এর নাম দিতে হবে। এই নাম বিশ্বজুড়ে ইউনিক বা একটিমাত্র হতে হবে - অন্য কোনও আইওটি হাব (যে কারও দ্বারা তৈরি) একই নাম এর হওয়া যাবেনা। কেননা এটি দ্বারা URL তৈরী করা হবে। এক্ষেত্রে `soil-moisture-sensor-` শব্দাংশের পর আমাদের নাম বা কোন সংখ্যা বা অন্য কিছু যোগ করে দেয়া যেতে পারে।
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`--sku F1` দ্বারা বোঝায় এটি free tier ব্যবহার করছে। Free tier দ্বারা প্রতিদিন ৮০০০ ম্যাসেজ আদান প্রদান করা যায়।
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> 🎓অ্যাজুর সার্ভিসের বিভিন্ন মূল্যের স্তরগুলিকে 'TIER' হিসাবে উল্লেখ করা হয়। প্রতিটি স্তরের আলাদা আলাদা খরচ থাকে এবং এগুলো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য বা ডেটা ভলিউম সরবরাহ করে।
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> 💁 খরচ সম্পর্কে আরো বিস্তারিত [Azure IoT Hub pricing guide](https://azure.microsoft.com/pricing/details/iot-hub/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়লে জানা যাবে।
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এখানে `--partition-count 2` নির্দিষ্ট করে যে এই হাব কয়টি ডাটা স্ট্রীম ব্যবহার করবে। পার্টিশন বেশি থাকলে তা আইওটি হাব থেকে একাধিক জিনিস পড়া এবং লেখার সময় ডেটা ব্লকিং হ্রাস করে। Partitions নিয়ে এই লেসনে আলোচনা করার সুযোগ নেই, তবে free tier IoT Hub তৈরীর জন্য এর ভ্যালু দিতে হবে।
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> 💁 প্রতি সাবস্ক্রিপশনে সর্বোচ্চ ১টি free tier IoT Hub নেয়া যাবে।
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আইওটি হাব তৈরি হয়ে যাবে। এটি সম্পূর্ণ হতে এক মিনিট বা তার একটু বেশি সময় নেয়।
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## IoT Hub এর সাথে সংযোগ
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শপূর্ববর্তী পাঠে, আমরা এমকিউটিটি ব্যবহার করেছি এবং বিভিন্ন বিষয়ে বিভিন্ন উদ্দেশ্য নিয়ে বিভিন্ন বার্তা প্রেরণ করেছি। আইওটি হাবের বিভিন্ন বিষয়ের উপর বার্তা প্রেরণের পরিবর্তে হাবের সাথে যোগাযোগের জন্য একাধিক সুনির্দিষ্ট উপায় রয়েছে।
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> 💁 আইওটি হাব এবং ডিভাইসের মধ্যে এই যোগাযোগটি MQTT, HTTPS বা AMQP ব্যবহার করে করা যাবে।
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* ডিভাইস থেকে ক্লাউডে (D2C) বার্তা - these are messages sent from a device to IoT Hub, such as telemetry. They can then be read off the IoT Hub by your application code.এগুলি আইওটি হাবের কাছে টেলিমেট্রির মতো কোন ডিভাইস থেকে প্রেরিত বার্তা। এরপরে আমাদের অ্যাপ্লিকেশন কোড আইওটি হাব থেকে সেই ডেটা নিতে পারে।
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> 🎓 IoT Hub একটি Azure service ব্যবহার করে যার নাম [Event Hubs](https://docs.microsoft.com/azure/event-hubs/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)। আমরা যখন হাবটিতে প্রেরিত বার্তাগুলি পড়ার জন্য কোড লিখি, তখন এগুলোকে প্রায়শই ইভেন্ট হিসাবে বলা হয়।
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* ক্লাউড থেকে ডিভাইসে (C2D) বার্তা - আইওটি হাবের মাধ্যমে ডিভাইসে এসব বার্তা পাঠানো হয় এপ্লিকেশন কোড ব্যবহার করে।
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* ডিরেক্ট মেথড রিকুয়েস্ট - আইওটি হাবের মাধ্যমে ডিভাইসে এসব বার্তা পাঠানো হয় এপ্লিকেশন কোড ব্যবহার করে। সাধারণত এসব কোড ব্যবহার করা হয় যাতে ডিভাইসটি কোন কাজ করে, যেমন- একচুয়েটর নিয়ন্ত্রণ করার জন্য অনুরোধ করা। এই বার্তাগুলির একটি প্রতিক্রিয়া প্রয়োজন যাতে আমাদের অ্যাপ্লিকেশন কোডটি সফলভাবে প্রক্রিয়া করা হয়েছে কিনা বোঝা যায়।
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* ডিভাইস টুইন - এগুলি JSON ডকুমেন্ট যা ডিভাইস এবং আইওটি হাবের মধ্যে সামঞ্জস্যতা বজায় রাখে। এগুলো ব্যবহার করে সেটিং সমূহ এবং প্রপার্টিগুলো স্টোর করে রাখা হয় যা হয় ডিভাইস থেকে আসে অথবা আইওটি হাব কর্তৃক ডিভাইসে পাঠাতে হবে।
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আইওটি হাব একটি কনফিগারযোগ্য কোন নির্দিষ্ট সময়ের জন্য (ডিফল্ট ১দিন) ডিরেক্ট মেথড রিকুয়েস্ট এবং ম্যাসেজগুলো স্টোর করতে পারে। সুতরাং যদি কোন ডিভাইস বা অ্যাপ্লিকেশন কোড সংযোগ হারিয়ে ফেলে তবে এটি পুনরায় সংযোগের পরে অফলাইনে থাকা বার্তাগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারে। ডিভাইস টুইনগুলো আইওটি হাবে স্থায়ীভাবে রাখা হয়, তাই যে কোনও সময় কোন ডিভাইস পুনরায় সংযোগ করতে পারে এবং সর্বশেষতম ডিভাইস টুইনে সংযোগ পেতে পারে।
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✅ ছোট একটি কাজ করা যাকঃ বিভিন্ন ধরণের ম্যাসেজ সম্পর্কে আরো জানতে [Device-to-cloud communications guidance](https://docs.microsoft.com/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-d2c-guidance?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) এবং [Cloud-to-device communications guidance](https://docs.microsoft.com/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-c2d-guidance?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়া উচিত হবে।
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## IoT সার্ভিসগুলোর সাথে ডিভাইসের সংযোগ
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হাবটি তৈরি হয়ে গেলে, আমাদের আইওটি ডিভাইস এটির সাথে সংযোগ করতে পারবে। কেবল নিবন্ধিত ডিভাইসগুলিই কোন সার্ভিসে সংযোগ করতে পারে। তাই আমাদেরকে প্রথমে আমাদের ডিভাইসটি নিবন্ধিত করতে হবে। নিবন্ধন করার সময় সংযোগ স্ট্রিং (Connection String) পাওয়া যাবে যা ক্লাউডে সংযোগের জন্য ডিভাইসটি ব্যবহার করতে পারে। এই সংযোগ স্ট্রিংটি ডিভাইস-নির্দিষ্ট এবং এতে আইওটি হাব, ডিভাইস এবং একটি গোপন কী রয়েছে যা এই ডিভাইসটিকে সংযোগ করার অনুমতি দেয়।
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> 🎓 সংযোগ স্ট্রিং (Connection String) একটি জেনেরিক শব্দ যা সংযোগের তথ্য বিশিষ্ট কিছু টেক্সট এর একটি সমন্বয়। আইওটি হাব, ডাটাবেস এবং অন্যান্য অনেক পরিষেবাতে সংযোগ করার সময় এগুলি ব্যবহৃত হয়। এগুলিতে সাধারণত সার্ভিসের জন্য একটি শনাক্তকারী, যেমন একটি URL এবং সুরক্ষা তথ্য যেমন একটি গোপন কী থাকে। পরিষেবাগুলিতে যুক্ত হওয়ার জন্য এগুলিকে SDK এর মাধ্যমেই সংযোগ দেওয়া হয়।
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> ⚠️ সংযোগ স্ট্রিংগুলি (Connection Strings) সুরক্ষিত রাখতে হবে! সামনের লেসনগুলোতে নিরাপত্তা বিষয়টি আরও বিস্তারিতভাবে ব্যখ্যা করা হবে।
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### কাজ - IoT ডিভাইসের নিবন্ধন (Registration)
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আইওটি ডিভাইস Azure CLI ব্যবহার কর আইওটি হাবের সাথে নিবন্ধনভুক্ত হতে পারে।
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1. একটি ডিভাইসকে রেজিস্টার করতে, নিম্নের কমান্ডটি রান করতে হবে
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```sh
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az iot hub device-identity create --device-id soil-moisture-sensor \
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--hub-name <hub_name>
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```
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এখানে `<hub_name>` এর পরিবর্তে আমাদের ব্যবহৃত নামটি দিতে হবে।
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আমরা `soil-moisture-sensor` এর জন্য একটি ডিভাইস আইডি পাবো।
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1. যখন আইওটি ডিভাইসটি SDK ব্যবহার করে , আইওটি হাবের সাথে সংযুক্ত হয়, তখন একটি সংযোগ স্ট্রিং ব্যবহার করতে হবে যা একটি গোপন কী সহ হাবের URL দেয়। সংযোগের স্ট্রিং পেতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালাতে হবে:
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```sh
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az iot hub device-identity connection-string show --device-id soil-moisture-sensor \
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--output table \
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--hub-name <hub_name>
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```
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এখানে `<hub_name>` এর পরিবর্তে আমাদের ব্যবহৃত নামটি দিতে হবে।
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1. আউটপুটে আসা কানেকশন স্ট্রিং কোথাও লিখে রাখতে হবে। পরবর্তীতে এটির দরকার হবে।
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### কাজ - IoT ডিভাইসকে ক্লাউডের সাথে যুক্ত করা
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নিম্নের যেকোন একটি প্রাসঙ্গিক গাইড ধরে, প্রাথমিক কাজগুলো সম্পন্ন করতে হবে।
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-connect-hub.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi/Virtual IoT device](single-board-computer-connect-hub.md)
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### কাজ - ইভেন্টগুলো পর্যবেক্ষণ
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এখনই আমরা আমাদের সার্ভার কোড আপডেট করবোনা। এর পরিবর্তে আইওটি ডিভাইস থেকে ইভেন্টগুলি নিরীক্ষণ করতে Azure CLI ব্যবহার করবো।
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1. এটি নিশ্চিত করতে হবে যে আমাদের আইওটি ডিভাইসটি চলছে এবং মাটির আর্দ্রতা টেলিমেট্রি মানগুলি প্রেরণ করছে ।
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1. আইওটি হাবে আসা ম্যাসেজগুলো দেখতে কমান্ড প্রম্পট বা টার্মিনাল থেকে নিম্নের কোড কমান্ড রান করি।
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```sh
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az iot hub monitor-events --hub-name <hub_name>
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```
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এখানে `<hub_name>` এর পরিবর্তে আমাদের ব্যবহৃত নামটি দিতে হবে।
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কনসোল আউটপুটে ম্যাসেজগুলো তখন দেখাবেঃ
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```output
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Starting event monitor, use ctrl-c to stop...
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{
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||||
"event": {
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||||
"origin": "soil-moisture-sensor",
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"module": "",
|
||||
"interface": "",
|
||||
"component": "",
|
||||
"payload": "{\"soil_moisture\": 376}"
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||||
}
|
||||
},
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||||
{
|
||||
"event": {
|
||||
"origin": "soil-moisture-sensor",
|
||||
"module": "",
|
||||
"interface": "",
|
||||
"component": "",
|
||||
"payload": "{\"soil_moisture\": 381}"
|
||||
}
|
||||
}
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```
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এখানে `payload` এর কনটেন্টগুলো আইওটি ডিভাইসে আসা ম্যাসেজের সাথে মিলবে।
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1. এই বার্তাগুলিতে তাদের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংযুক্ত থাকা অসংখ্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যেমন টাইমস্ট্যাম্প। এগুলি *annotations* বা টীকা হিসাবে পরিচিত। সমস্ত বার্তা টীকা বা message annotations দেখতে, নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করতে হবে:
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```sh
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az iot hub monitor-events --properties anno --hub-name <hub_name>
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```
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`<hub_name>` এর পরিবর্তে আমাদের ব্যবহৃত নামটি দিতে হবে।
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আইওটি ডিভাইস দ্বারা প্রেরিত হওয়ার সাথে সাথে বার্তাগুলি কনসোল আউটপুটে প্রদর্শিত হবে।
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||||
```output
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||||
Starting event monitor, use ctrl-c to stop...
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||||
{
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||||
"event": {
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||||
"origin": "soil-moisture-sensor",
|
||||
"module": "",
|
||||
"interface": "",
|
||||
"component": "",
|
||||
"properties": {},
|
||||
"annotations": {
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||||
"iothub-connection-device-id": "soil-moisture-sensor",
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||||
"iothub-connection-auth-method": "{\"scope\":\"device\",\"type\":\"sas\",\"issuer\":\"iothub\",\"acceptingIpFilterRule\":null}",
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||||
"iothub-connection-auth-generation-id": "637553997165220462",
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||||
"iothub-enqueuedtime": 1619976150288,
|
||||
"iothub-message-source": "Telemetry",
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||||
"x-opt-sequence-number": 1379,
|
||||
"x-opt-offset": "550576",
|
||||
"x-opt-enqueued-time": 1619976150277
|
||||
},
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||||
"payload": "{\"soil_moisture\": 381}"
|
||||
}
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||||
}
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```
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এনোটেশন গুলোর সময়ের ভ্যালু [UNIX time](https://wikipedia.org/wiki/Unix_time) এ প্রদর্শিত, যা ১জানুয়ারি, ১৯৭০ মধ্যরাত থেকে কত সেকেন্ড হয়েছে তা দেখায়।
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কাজ শেষে ইভেন্ট মনিটর থেকে এক্সিট করতে হবে।
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### কাজ - IoT device নিয়ন্ত্রণ
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Azure CLI ব্যবহার করে direct method এ IoT device এ যোগাযোগ করা যাবে।
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1. `relay_on` মেথড শুরু করতে কমান্ড প্রম্পট বা টার্মিনালে নিম্নের কমান্ড রান করিঃ
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```sh
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az iot hub invoke-device-method --device-id soil-moisture-sensor \
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--method-name relay_on \
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--method-payload '{}' \
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--hub-name <hub_name>
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```
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`<hub_name>` এর পরিবর্তে আমাদের ব্যবহৃত নামটি দিতে হবে।
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এটি `method-name` নামক মেথডের জন্য direct method এর রিকুয়েস্ট পাঠাবে। এগুলো একটি payload (যাতে মেথডের ডেটা রয়েছে) নিতে পারে এবং এটিকে `method-payload` প্যারামিটার হিসেবে JSON এ সুনির্দিষ্ট করতে হবে।
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রিলে চালু হবে এবং আউটপুটে আসবেঃ
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```output
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Direct method received - relay_on
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```
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1. পূর্বের ধাপ আবারো করতে হবে, তবে `--method-name` পরিবর্তন করে `relay_off` দিতে হবে। তখন দেখা যাবে যে রিলে বন্ধ হয়ে গিয়েছে এবং আইওটি ডিভাইস থেকে সেরকম আউটপুটই আসবে।
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## 🚀 চ্যালেঞ্জ
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IoT Hub এর free tier দৈনিক ৮০০০ ম্যাসেজ এর সুযোগ দেয়। আমাদের কোডে প্রতি ১০ সেকেন্ডে একটি করে ম্যাসেজ যায়। তাহলে দৈনিক কতটি ম্যাসেজ হচ্ছে ?
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একটু ভাবতে হবে যে কতটা সময় পরপর আর্দ্রতার মান জানলে আমাদের কাজ চলবে। Free tier এর ভিতরে থাকার জন্য কোড কীভাবে পরিবর্তন করতে হবে এবং ঘন ঘন মান না নিয়ে, শুধু প্রয়োজনের সময়ই দেখলাম - এটা কীভাবে করা যাবে? দ্বিতীয় আরেকটি ডিভাইস এখানে যুক্ত করলে সেক্ষেত্রে কী হবে?
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## লেকচার পরবর্তী কুইজ
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[লেকচার-পরবর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/16)
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## রিভিউ এবং স্ব-অধ্যয়ন
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IoT Hub SDK আরডুইনো এবং পাইথন উভয়ের জন্যই ওপেন সোর্স। গিটহাবে অনেকগুলো নমুনা রয়েছে আইওটি হাবের সাথে ব্যবহারের।
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* Wio Terminal ব্যবহার করলে [Arduino samples on GitHub](https://github.com/Azure/azure-iot-pal-arduino/tree/master/pal/samples) দেখা উচিত।
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* Raspberry Pi অথবা Virtual device ব্যবহার করলে [Python samples on GitHub](https://github.com/Azure/azure-iot-sdk-python/tree/master/azure-iot-hub/samples)দেখা উচিত।
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## এসাইনমেন্ট
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[ক্লাউড সার্ভিসের ব্যাপারে জানা](assignment.bn.md)
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@ -1,56 +0,0 @@
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# ম্যানুয়াল রিলে কন্ট্রোল সংযোজন
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## নির্দেশাবলি
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এইচটিটিপি অনুরোধ সহ অনেকগুলি ভিন্ন উপায়ে সার্ভারলেস কোডকে ট্রিগার করা যায়। রিলে নিয়ন্ত্রণে ম্যানুয়াল ওভাররাইড যুক্ত করতে আমরা HTTP ট্রিগার ব্যবহার করতে পারি, কাউকে ওয়েব রিকুয়েস্ট দ্বারা রিলে চালু বা বন্ধ করার সুযোগ দিতে।
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এই এসাইনমেন্টের জন্য, রিলে চালু এবং বন্ধ করতে ফাংশন অ্যাপটিতে দুটি এইচটিটিপি ট্রিগার যুক্ত করতে হবে। ডিভাইসে কমান্ড প্রেরণের জন্য আমরা এই পাঠটি থেকে যা শিখেছি তা ব্যবহার করেই এটি করতে পারবো।
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কিছু হিন্টস:
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* নিম্নলিখিত কমান্ডটি সহ আমাদের বিদ্যমান ফাংশন অ্যাপগুলিতে একটি HTTP ট্রিগার যুক্ত করতে পারি:
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```sh
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func new --name <trigger name> --template "HTTP trigger"
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```
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এখানে `<trigger name>` এর জায়গায় আমাদের ব্যবহৃত এইচটিটিপি ট্রিগারের নাম দিতে হবে। এখানে `relay_on` এবং `relay_off` এর মতো নাম দেয়া যায়।
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* HTTP trigger এ একসেস কন্ট্রোল দেয়া যায়। এগুলো রান করার জন্য function-specific API key দরকার যা URL এর সাথে পাস করতে হবে। তবে এই এসাইনমেন্টের জন্য এই রেস্ট্রিকশন রিমুভ করে দেয়া যায় যাতে যে কেউই এই ফাংশন রান করতে পারে। এজন্য `authLevel` সেটিংসটি আপডেট করতে হবে `function.json` ফাইল থেকে :
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```json
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"authLevel": "anonymous"
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```
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> 💁 একসেস কন্ট্রোল নিয়ে আরো বিস্তারিত [Function access keys documentation](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-bindings-http-webhook-trigger?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#authorization-keys) থেকে জানা যাবে।
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* HTTP ট্রিগারগুলো বাই ডিফল্ট GET এবং POST রিকুয়েস্টগুলো সাপোর্ট করে। অর্থাৎ ওয়েব ব্রাউজার দ্বারাই কাজ করা যাবে - GET রিকুয়েস্ট দিয়ে।
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লোকালি ফাংশন এপ রান করলে, ট্রিগার ইউআরএল পাওয়া যাবে:
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```output
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Functions:
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relay_off: [GET,POST] http://localhost:7071/api/relay_off
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relay_on: [GET,POST] http://localhost:7071/api/relay_on
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iot-hub-trigger: eventHubTrigger
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```
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ইউআরএল টি ব্রাউজারে পেস্ট করে `return` এ প্রেস করতে হবে অথবা VS Code টার্মিনালে লিংকটি `Ctrl+click` (`Cmd+click` macOS এর জন্য) সিলেক্ট করলে ডিফল্ট ব্রাউজারে তা ওপেন হবে এবং ট্রিগার রান করবে।
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> 💁 খেয়াল করা দরকার যে URL-টি তে `/api` রয়েছে - HTTP ট্রিগারগুলো বাই ডিফল্ট `api` সাবডোমেইনে থাকে।
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* ফাংশন অ্যাপ ডেপ্লয় করলে, তখন এইচটিটিপি ট্রিগার URL হবে:
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`https://<functions app name>.azurewebsites.net/api/<trigger name>`
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যেখানে `<functions app name>` হলো আমাদের ফাংশন এপ এর নাম এবং `<trigger name>` হলো ট্রিগারের নাম।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| --------- | ------------------ | ------------- | --------------------- |
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| HTTP ট্রিগার তৈরী | সঠিক নামকরণের মাধ্যমে ২টি ট্রিগার তৈরি করে রিলে অন/অফ করা হয়েছে | সঠিক নামকরণের মাধ্যমে ১টি ট্রিগার তৈরি করেছে | কোন ট্রিগার তৈরী করতে সমর্থ হয়নি |
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| এইচটিটিপি ট্রিগারগুলি থেকে রিলে নিয়ন্ত্রণ করা | উভয় ট্রিগারকে আইওটি হাবের সাথে সংযুক্ত করতে এবং যথোপযুক্তভাবে রিলে নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম হয়েছিল| কেবল ১টি ট্রিগারকে আইওটি হাবের সাথে সংযুক্ত করতে এবং যথোপযুক্তভাবে রিলে নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম হয়েছিল | ট্রিগারকে আইওটি হাবের সাথে সংযুক্ত করতে সমর্থ হয়নি |
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@ -1,15 +0,0 @@
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# নতুন আইওটি ডিভাইস তৈরি
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## নির্দেশাবলী
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আমরা ডিজিটাল কৃষিকাজ এবং উদ্ভিদ বৃদ্ধির পূর্বাভাস দেওয়ার ডেটা সংগ্রহ করার জন্য আইওটি ডিভাইসগুলি কীভাবে ব্যবহার করব এবং মাটির আর্দ্রতা পাঠের উপর ভিত্তি করে সেচকার্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে কীভাবে করব সে সম্পর্কে গত 6 টি পাঠে শিখেছি।
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আমাদের পছন্দমতো সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার করে নতুন আইওটি ডিভাইস তৈরি করতে হবে। একটি আইওটি হাবে টেলিমেট্রি প্রেরণ করি এবং সার্ভারলেস কোডের মাধ্যমে কোন অ্যাকচুয়েটরকে নিয়ন্ত্রণ করতে এটি ব্যবহার করি। আমরা তো ইতিমধ্যেই বেশ কিছু সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার শিখেছি - সেগুলো বা একদম নতুন কিছু নিয়ে কাজ করতে পারি।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| --------- | ------------------ | -------------- | -------------------- |
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| সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার করতে একটি আইওটি ডিভাইস কোড করা | সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর এর সাথে কার্যকর আইওটি ডিভাইস তৈরী করেছে |হয় সেন্সর বা অ্যাকচুয়েটর এর সাথে কার্যকর আইওটি ডিভাইস তৈরী করেছে| সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর এর সাথে কার্যকর আইওটি ডিভাইস তৈরী করতে ব্যার্থ |
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| আইওটি ডিভাইসের সাথে আইওটি হাবের কানেকশন | একটি আইওটি হাব ডেপ্লয় করতে এবং এতে টেলিমেট্রি পাঠাতে সক্ষম হয়েছিল এবং এর থেকে নির্দেশ গ্রহণ করতে পেরেছিল | একটি আইওটি হাব ডেপ্লয় করতে এবং হয় এতে টেলিমেট্রি পাঠাতে সক্ষম হয়েছিল অথবা এর থেকে নির্দেশ গ্রহণ করতে পেরেছিল | একটি আইওটি হাব ডেপ্লয় করতে এবং সংযোগ তৈরী করতে ব্যার্থ |
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| সার্ভারলেস কোড দ্বারা অ্যাকচুয়েটর নিয়ন্ত্রণ | টেলিমেট্রি ইভেন্টগুলির দ্বারা ট্রিগার হওয়া ডিভাইস নিয়ন্ত্রণ করতে একটি অ্যাজুর ফাংশন ডেপ্লয় করতে সক্ষম | টেলিমেট্রি ইভেন্টগুলি দ্বারা ট্রিগার করা একটি অ্যাজুর ফাংশন তৈরী করতে সক্ষম হয়েছিল কিন্তু অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার করতে পারেনি | অ্যাজুর ফাংশন ডেপ্লয় করতে ব্যার্থ |
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@ -1,206 +0,0 @@
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# লোকেশন ট্র্যাকিং
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> স্কেচনোটটি তৈরী করেছেন [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)। বড় সংস্করণে দেখার জন্য ছবিটিতে ক্লিক করতে হবে।
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## লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ
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[লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/21)
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## সূচনা
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কৃষকের কাছ থেকে গ্রাহকের কাছে খাবার পৌঁছানোর মূল প্রক্রিয়াটি হল ট্রাক, জাহাজ, বিমান বা অন্যান্য বাণিজ্যিক পরিবহণ যানবাহনে পণ্য বাক্স লোড করা এবং খাদ্য সরবরাহ করা - এটি সরাসরি গ্রাহকের কাছে বা কেন্দ্রীয় হাব বা গুদামে সরবরাহ করা যেতে পারে। খামার থেকে গ্রাহক পর্যন্ত পুরো end-to-end process বা প্রক্রিয়াটি "সরবরাহ চেইন" (ব্যবসায়িক ইংরেজি ভাষায় - *supply chain* ) নামে পরিচিত একটি প্রক্রিয়ার অংশ। অ্যারিজোনা স্টেট ইউনিভার্সিটির W. P. Carey School of Business এর নীচের ভিডিওটিতে সরবরাহ চেইনের ধারণা এবং কীভাবে এটি আরও বিশদভাবে পরিচালনা করা হয় সে সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে।
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[](https://www.youtube.com/watch?v=Mi1QBxVjZAw)
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> 🎥 ভিডিও দেখার জন্য উপরের ছবিতে ক্লিক করতে হবে।
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আইওটি ডিভাইস যুক্ত করা আমাদের সাপ্লাই চেইনে প্রচন্ডরকমের উন্নতি করতে পারে, আমাদেরকে আইটেমগুলি কোথায় রয়েছে তা পরিচালনা করার সুযোগ দেয়, পরিবহন এবং পণ্যগুলি হ্যান্ডলিংয়ের আরও ভাল পরিকল্পনা করা এবং সমস্যার দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানোর মাধ্যমে কার্যক্রমে উন্নতি ঘটায়।
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ট্রাকের মতো বিশাল যানবাহনের বহর পরিচালনা করার সময়, প্রতিটি যানবাহন একটি নির্দিষ্ট সময়ে কোথায় তা জানা থাকা দরকার। যানবাহনগুলিতে জিপিএস সেন্সর লাগানো যেতে পারে যা - তাদের অবস্থান আইওটি সিস্টেমে প্রেরণ করে, মালিকদেরকে গাড়ির অবস্থান জানায়, তারা যে পথটি নিয়েছে তা দেখতে এবং তারা কখন তাদের গন্তব্যে পৌঁছাবে তা জানাতে পারে। বেশিরভাগ যানবাহন ওয়াইফাই কভারেজের বাইরে কাজ করে, তাই তারা এই জাতীয় ডেটা প্রেরণে সেলুলার নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে। কখনও কখনও জিপিএস সেন্সরগুলো আরও জটিল আইওটি ডিভাইসে যেমন ইলেক্ট্রনিক লগ বুকে তৈরি করা হয়। চালকরা কাজের সময় স্থানীয় আইন মেনে চলে তা নিশ্চিত করার জন্য এই ডিভাইসগুলি ট্রাক কতক্ষণ ট্রানজিটে ছিল সেটিও পর্যন্ত ট্র্যাক করে।
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এই পাঠে আমরা গ্লোবাল পজিশনিং সিস্টেম (জিপিএস) সেন্সর ব্যবহার করে কীভাবে কোন যানবাহনের অবস্থান ট্র্যাক করা যায় তা শিখব।
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এই লেসনে আমরা দেখতে যাচ্ছি:
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* [সংযুক্ত যানবাহনসমূহ](#সংযুক্ত-যানবাহনসমূহ)
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* [ভূ-স্থানাংক](#ভূ-স্থানাংক)
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* [Global Positioning Systems (GPS)](#global-positioning-systems-gps)
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* [জিপিএস সেন্সর ডেটা গ্রহণ](#জিপিএস-সেন্সর-ডেটা-গ্রহণ)
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* [NMEA GPS data](#nmea-gps-data)
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* [GPS sensor data ডিকোড করা](#GPS-sensor-data-ডিকোড-করা)
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## সংযুক্ত যানবাহনসমূহ
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পণ্য পরিবহনের ক্ষেত্রে *সংযুক্ত যানবাহনসমূহ* এর ক্ষেত্রে আইওটি আমূল পরিবর্তন আনছে। কেন্দ্রীয় আইটি সিস্টেম এর সাথে এই যানগুলির অবস্থান সম্পর্কিত তথ্য এবং অন্যান্য সেন্সর ডেটা সংযুক্ত রয়েছে। এখানে রয়েছে বিস্তৃত সুবিধা, যেমন:
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* লোকেশন ট্র্যাকিং - যানবাহন যেকোন সময় কোথায় রয়েছে তা আমরা চিহ্নিত করতে পারি, আমরা এখানে -
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* যখন কোন গাড়ি আনলোডিং জন্য আসতে থাকে, কর্মকর্তা-কর্মচারীরা আগেই তা জানতে পারেন এবং যথাযথ প্রস্তুতি নিতে পারেন।
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* চুরি হওয়া গাড়ি সনাক্ত করা যায়।
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* ট্রাফিক সমস্যার সাথে অবস্থান এবং রুটের ডেটা একত্রিত করে বিশ্লেষণ করা যায় যাতে মাঝপথে রাস্তা পরিবর্তন করার দরকার হলে দ্রুত নির্দেশনা দেয়া যায়।
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* কর সংক্রান্ত নিয়ম সহজেই মানা যায়। কিছু দেশ সরকারী রাস্তায় চালিত মাইলেজের পরিমাণ উপর নির্ভর করে যানবাহন এর উপর করারোপ করে (যেমন - [New Zealand এর RUC](https://www.nzta.govt.nz/vehicles/licensing-rego/road-user-charges/)), তাই কোন যানবাহন কখন পাবলিক রাস্তায় আর কখন ব্যক্তিগত রাস্তায় থাকছে তা জেনে রাখলে, বকেয়া করের গণনা সহজ হয়।
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* গাড়ির সমস্যা হলে সেই পরিস্থিতিতে রক্ষণাবেক্ষণ কর্মীদের কোথায় পাঠাতে হবে তা দ্রুত জানা যায়।
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* ড্রাইভার টেলিমেট্রি - বিভিন্ন বিষয়, যেমনঃ চালকরা গতির সীমা মেনে চলছে, উপযুক্ত গতিতে চালাচ্ছে, তাড়াতাড়ি এবং দক্ষতার সাথে ব্রেক করেছেন এবং নিরাপদে গাড়ি চালাচ্ছেন তা নিশ্চিত করা যায়। সংযুক্ত যানবাহনগুলিতে ঘটনা রেকর্ড করার জন্য ক্যামেরা থাকতে পারে। এটিকে ইন্স্যুরেন্সের সাথে যুক্ত করা যেতে পারে, ভাল ড্রাইভারের জন্য অতিরিক্ত সুবিধা দেওয়া যায়।
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* ড্রাইভারদের যথাযথ কর্মঘন্টা নিশ্চিতকরণ - ড্রাইভারদের ইঞ্জিন চালু এবং বন্ধ করার সময়ের উপর ভিত্তি করে কেবল তাদের জন্য আইনীভাবে অনুমোদিত সময় পর্যন্ত গাড়ি চালানো নিশ্চিত করতে হবে কেননা অনেক দেশেই এই শ্রমিক আইন যথাযথভাবে মানতে হয়।
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এই সুবিধাগুলি একত্রিত করা যায় - উদাহরণস্বরূপ, ড্রাইভাররা যদি তাদের অনুমতিপ্রাপ্ত ড্রাইভিং সময়ের মধ্যে তাদের গন্তব্যে পৌঁছাতে না পারে তবে রুট পরিবর্তন করে দেয়া যাবে। এগুলি অন্যান্য যানবাহন-ভিত্তিক টেলিমেট্রির সাথেও মিলিত হতে পারে, যেমন তাপমাত্রা-নিয়ন্ত্রিত ট্রাকগুলির তাপমাত্রার ডেটা - যদি তাদের বর্তমান রুটের তাপমাত্রায় পণ্য রাখা না যায় তবে যানবাহনগুলিকে অন্য রুটে পাঠাতে হবে।
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> 🎓 লজিস্টিকস (LOGISTICS) হল এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় পণ্য পরিবহণের প্রক্রিয়া, যেমন ফার্ম বা সুপারমার্কেটে এক বা একাধিক গুদামের মাধ্যমে পণ্য পরিবহন করা। একজন কৃষক থেকে একটি ট্রাকের উপর ভর করে কোন ফসল, যেমনঃ টমেটো একটি কেন্দ্রীয় গুদামে সরবরাহ করা হয় এবং সুপার মার্কেটে সরবরাহ করার সময় বিভিন্ন ধরণের পণ্যের মিশ্রণ থাকতে পারে দ্বিতীয় ট্রাকে ।
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যানবাহন ট্র্যাকিংয়ের মূল উপাদান হল জিপিএস - সেন্সর যা পৃথিবীর যে কোন জায়গায় অবস্থান নির্ধারণ করতে পারে। এই পাঠে আমরা কীভাবে একটি জিপিএস সেন্সর ব্যবহার করব তা শিখতে শুরু করব।
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## ভূ-স্থানাংক
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কম্পিউটারের স্ক্রিনে পিক্সেল ধরে ধরে আঁকতে যেভাবে তার স্থানাঙ্কগুলি ব্যবহার করা যায় তার অনুরূপ Geospatial coordinates বা ভূ-স্থানাংক পৃথিবীর পৃষ্ঠের পয়েন্টগুলি সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়। একক পয়েন্টের জন্য, আমাদের ২টি অক্ষ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ওয়াশিংটনের রেডমন্ডের মাইক্রোসফ্ট ক্যাম্পাসটি 47.6423109, -122.1390293 এ অবস্থিত।
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### অক্ষাংশ ও দ্রাঘিমাংশ
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পৃথিবী একটি গোলক , একটি ত্রি-মাত্রিক বৃত্ত। এর কারণে, পয়েন্টগুলিকে 360 ডিগ্রিতে ভাগ করে গণনা করা হয় যা বৃত্তের জ্যামিতির সমান । অক্ষাংশ উত্তর থেকে দক্ষিণে ডিগ্রি সংখ্যার পরিমাপ করে, দ্রাঘিমাংশ পূর্ব থেকে পশ্চিমে ডিগ্রির সংখ্যা পরিমাপ করে।
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> 💁 বৃত্ত 360 ডিগ্রিতে বিভক্ত হওয়ার মূল কারণটি কেউ আসলে জানে না। এখানে [degree (angle) - Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Degree_(angle)) কিছু সম্ভাব্য কারণ দেয়া হয়েছে।
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অক্ষাংশ এমন রেখা ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয় যা পৃথিবীটিকে প্রদক্ষিণ করে এবং নিরক্ষরেখার (equator) সাথে সমান্তরালভাবে চলে, উত্তর এবং দক্ষিণ গোলার্ধ প্রতিটিকে 90° তে বিভক্ত করে। নিরক্ষীয় (equator) স্থান হলো 0°, উত্তর মেরু 90°, এটি 90° উত্তর হিসাবেও পরিচিত এবং দক্ষিণ মেরুটি -90° বা 90° দক্ষিণে রয়েছে।
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দ্রাঘিমাংশ পূর্ব এবং পশ্চিম পরিমাপকৃত ডিগ্রির সংখ্যা হিসাবে পরিমাপ করা হয়। দ্রাঘিমাংশের 0° কে বলা হয় *প্রাইম মেরিডিয়ান* এবং এটি 1884 সালে নির্ধারিত হয় যা উত্তর থেকে দক্ষিণ মেরু পর্যন্ত একটি রেখা যেটি কিনা [British Royal Observatory in Greenwich, England](https://wikipedia.org/wiki/Royal_Observatory,_Greenwich) এর মধ্যে দিয়ে যায়।
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> 🎓 মেরিডিয়ান একটি কাল্পনিক সরল রেখা যা উত্তর মেরু থেকে দক্ষিণ মেরুতে গিয়ে একটি অর্ধবৃত্ত গঠন করে ।
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একটি বিন্দুর দ্রাঘিমাংশ পরিমাপ করার জন্য, আমরা প্রাইম মেরিডিয়ান থেকে অন্য মেরিডিয়ান পর্যন্ত মধ্যবর্তী নিরক্ষীয় অঞ্চলের ডিগ্রির সংখ্যা পরিমাপ করি। দ্রাঘিমাংশ -180° বা 180° পশ্চিম থেকে প্রাইম মেরিডিয়ানে 0° হয়ে 180° বা 180° পূর্ব দিকে যায়। 180° এবং -180° একই বিন্দু যা অ্যান্টিমেরিডিয়ান বা 180-তম মেরিডিয়ান হিসেবে পরিচিত। এটি প্রাইম মেরিডিয়ান থেকে পৃথিবীর বিপরীত দিকে একটি মেরিডিয়ান।
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> 💁 অ্যান্টিমেরিডিয়ান এবং আন্তর্জাতিক তারিখ রেখার মধ্যে বিভ্রান্ত হওয়ার দরকার নেই। যদিও দুটিই প্রায় একই অবস্থানে রয়েছে, তবে তারিখ রেখা কোনও সরল রেখা নয় এবং ভূ-রাজনৈতিক সীমানার আশেপাশে এটি পরিবর্তিত হয়।
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✅ কিছু গবেষণা করা যাক: আমাদের বর্তমান অবস্থানের অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ সন্ধান করার চেষ্টা করি।
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### Degrees, minutes and seconds বনাম decimal degrees
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ঐতিহাসিকভাবে, অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের ডিগ্রিগুলির পরিমাপটি sexagesimal সংখ্যায়ন বা বেস -60 ব্যবহার করে সম্পন্ন করা হত। এটি দ্বারা প্রাচীন ব্যাবিলিয়ানরা সময় এবং দূরত্বের প্রথম পরিমাপ এবং রেকর্ডিং করেছিলেন এবং তাদের দ্বারা ব্যবহৃত একটি সংখ্যায়ন ব্যবস্থা এটি । আমরা প্রতিদিন উপলব্ধিও করিনা ,অথচ sexagesimal পদ্ধতি ব্যবহার করি - ঘন্টাকে 60 মিনিট এবং মিনিটকে 60 সেকেন্ডে ভাগ করে।
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দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশকে ডিগ্রি, মিনিট এবং সেকেন্ডে পরিমাপ করা হয়, এক মিনিটের ডিগ্রির 1/60 এবং 1 সেকেন্ডটি 1/60 মিনিট হয়।
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উদাহরণস্বরূপ, নিরক্ষীয় (equator) অঞ্চলে:
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* 1° অক্ষাংশ হলো **111.3 কিলোমিটার**
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* 1 মিনিট অক্ষাংশ হলো 111.3/60 = **1.855 কিলোমিটার**
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* 1 সেকেন্ড অক্ষাংশ হলো 1.855/60 = **0.031 কিলোমিটার**
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The symbol for a minute is a single quote, for a second it is a double quote. 2 degrees, 17 minutes, and 43 seconds for example, would be written as 2°17'43". Parts of seconds are given as decimals, for example half a second is 0°0'0.5".
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এক মিনিটের প্রতীক হলো একটি একক উদ্ধৃতি চিহ্ন (') এবং এক সেকেন্ডের জন্য এটি দ্বি-উদ্ধৃতি চিহ্ন (")। 2 ডিগ্রি, 17 মিনিট এবং 43 সেকেন্ড কে 2°17'43"হিসাবে লেখা হবে। সেকেন্ডের অংশগুলি দশমিক হিসাবে দেওয়া হয়, উদাহরণস্বরূপ অর্ধেক সেকেন্ডকে 0° 0'0.5" লেখা হয়।
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কম্পিউটার বেস -60 স্নগখ্যাপদ্ধতিতে কাজ করে না, তাই বেশিরভাগ কম্পিউটার সিস্টেমে জিপিএস ডেটা ব্যবহার করার সময় এই সমন্বয়গুলিকে দশমিক ডিগ্রি হিসাবে দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, 2° 17'43" হল 2.295277 - ডিগ্রি চিহ্নটি সাধারণত বাদ দেওয়া হয়।
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একটি পয়েন্টের জন্য স্থানাঙ্কগুলি সর্বদা `অক্ষাংশ,দ্রাঘিমাংশ (latitude,longitude) ` হিসাবে দেওয়া হয়, সুতরাং মাইক্রোসফ্ট ক্যাম্পাসের আগের উদাহরণটিতে তার অবস্থান 47.6423109, -122.117198 এ রয়েছে:
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* অক্ষাংশ 47.6423109 (47.6423109 নিরক্ষীয় অঞ্চল থেকে কত ডিগ্রি উত্তরে রয়েছে )
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* দ্রাঘিমাংশ -122.1390293 (122.1390293 প্রাইম মেরিডিয়ান থেকে কত ডিগ্রি পশ্চিমে রয়েছে).
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## Global Positioning Systems (GPS)
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জিপিএস সিস্টেমগুলি একাধিক উপগ্রহ ব্যবহার করে আমাদের অবস্থান সনাক্ত করতে পৃথিবী প্রদক্ষিণ করে । আমরা সম্ভবত এটি না জেনেও জিপিএস সিস্টেমগুলি ব্যবহার করেছি - অ্যাপল মানচিত্র বা গুগল ম্যাপের মতো আমাদের ফোনে একটি ম্যাপিং অ্যাপে আমাদের অবস্থান সন্ধান করতে বা Uber বা Lyft এর মতো আমাদের রাইডটি কোথায় রয়েছে তা দেখতে অথবা আমাদের গাড়িতে স্যাটেলাইট নেভিগেশন (স্যাট-ন্যাভ) ব্যবহার করার ক্ষেত্রে ।
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> 🎓 'স্যাটেলাইট নেভিগেশন (স্যাট-ন্যাভ)' এ ব্যবহৃত উপগ্রহগুলো জিপিএস স্যাটেলাইট !
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জিপিএস সিস্টেমগুলি বেশ কয়েকটি উপগ্রহ যা প্রতিটি উপগ্রহের বর্তমান অবস্থান এবং একটি সঠিক টাইমস্ট্যাম্প সহ একটি সংকেত প্রেরণ করে কাজ করে। এই সংকেতগুলি রেডিও তরঙ্গ এর মাধ্যমে প্রেরণ করা হয় এবং জিপিএস সেন্সরে একটি অ্যান্টেনার দ্বারা সনাক্ত করা হয়। একটি জিপিএস সেন্সর এই সংকেতগুলি সনাক্ত করবে এবং বর্তমান সময়ের পরিমাপটি ব্যবহার করে উপগ্রহ থেকে সেন্সরটি পৌঁছাতে কত সময় লেগেছে তা নির্ণয় করে। রেডিও তরঙ্গগুলির গতি অবিচ্ছিন্ন থাকার কারণে, জিপিএস সেন্সর স্যাটেলাইট থেকে সেন্সরটি কতটা দূরে রয়েছে তা নির্ধারণের জন্য প্রেরণ করা টাইমস্ট্যাম্পটি ব্যবহার করতে পারে। প্রেরিত পজিশনের সাথে কমপক্ষে 3 টি উপগ্রহের উপাত্তগুলিকে একত্রিত করে, জিপিএস সেন্সরটি পৃথিবীতে তার অবস্থান নির্ধারণ করতে সক্ষম হয়।
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> 💁 জিপিএস সেন্সরগুলির রেডিও তরঙ্গগুলি সনাক্ত করতে অ্যান্টেনার প্রয়োজন। অন-বোর্ড জিপিএস সহ ট্রাক এবং গাড়িতে তৈরি অ্যান্টেনা সাধারণত উইন্ডশীল্ড বা ছাদে অবস্থিত - যা একটি ভাল সংকেত পাওয়ার জন্য যথেষ্ট । যদি আমরা একটি পৃথক জিপিএস সিস্টেম ব্যবহার করি, যেমন স্মার্টফোন বা আইওটি ডিভাইস, তবে আমাদের এটি নিশ্চিত করতে হবে যে জিপিএস সিস্টেম বা ফোনে থাকা অ্যান্টেনার সাথে আকাশের উন্মুক্ত যোগাযোগ থাকতে পারবে।
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জিপিএস উপগ্রহগুলি সেন্সরের উপরে নির্দিষ্ট স্থানে অবস্থিত নয়, বরং এরা পৃথিবী প্রদক্ষিণ করছে। সুতরাং অবস্থানের ডেটাতে সমুদ্র স্তর থেকে উচ্চতার পাশাপাশি অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
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জিপিএসে মার্কিন সেনা দ্বারা প্রয়োগ করা নির্ভুলতার সীমাবদ্ধতা থাকত, যেখানে নির্ভুলতা প্রায় 5 মিটারের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে। এই সীমাবদ্ধতাটি 2000 ্সালে উঠিয়ে নেয়া হয় এবং প্রায় ৩০ সেন্টিমিটার পর্যন্ত এক্যুরেট মান পাওয়া যেত। তবে সিগন্যালের সাথে বিভিন্ন ইন্টারফেরেন্স বা সমস্যার কারণে এই নির্ভুলতা র্জন করা সর্বদা সম্ভব হয় না।
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✅ আমাদের যদি স্মার্ট ফোন থাকে তবে ম্যাপিং অ্যাপটি চালু করে দেখতে পারি আমাদের অবস্থানটি কতটা সঠিক। আরও সঠিক অবস্থান পেতে একাধিক উপগ্রহ দ্বারা সনাক্ত করার জন্য অল্প সময় নিতে পারে।
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> 💁 উপগ্রহগুলিতে atomic clock রয়েছে যা অবিশ্বাস্যরূপে নির্ভুল, তবে তারা পৃথিবীতে পারমাণবিক ঘড়ির তুলনায় একদিনে 38 মাইক্রোসেকেন্ড (0.0000038 সেকেন্ড) হেরফের করে এবং সময়টি ধীরে ধীরে বেড়ে যায়। পৃথিবীর ঘূর্ণনের চেয়ে দ্রুত ভ্রমণ করায় এই ঘটনা ঘটে যা আইনস্টাইনের বিশেষ এবং সাধারণ আপেক্ষিকতার ত্বত্তে অনুমান করা হয়েছিলো এবং সময়ের এই হেরফেরই আইন্সটাইনের তত্ত্ব প্রমাণ করে। আক্ষরিক অর্থেই জিপিএস স্যাটেলাইটে সময় ধীর হয়ে যায় ।
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মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, রাশিয়া, জাপান, ভারত, ইইউ এবং চীন সহ বেশ কয়েকটি দেশ এবং রাজনৈতিক ইউনিয়ন জিপিএস সিস্টেমগুলি বিকাশ ও স্থাপন করেছে। আধুনিক জিপিএস সেন্সর দ্রুত এবং আরও নির্ভুল ভাবে কাজ করতে পারে।
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> 🎓 প্রতিটি ডেপ্লয়মেন্টে উপগ্রহের যে গুচ্ছ পাঠানো হয়, তাদেরকে 'constellations' বলা হয়।
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## জিপিএস সেন্সর ডেটা গ্রহণ
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বেশিরভাগ জিপিএস সেন্সর UART এর মাধ্যমে জিপিএস ডেটা প্রেরণ করে।
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> ⚠️ UART বিষয়টি [project 2, lesson 2](../../../../2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md#universal-asynchronous-receiver-transmitter-uart) এ বর্ণনা করা হয়েছে।
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আমরা জিপিএস ডেটা পেতে আমাদের আইওটি ডিভাইসে একটি জিপিএস সেন্সর ব্যবহার করতে পারি।
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### কাজ - জিপিএস সেন্সর কানেক্ট করে ডেটা গ্রহণ
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আমাদের আইওটি ডিভাইস ব্যবহার করে জিপিএস ডেটা গ্রহণ করতে নিম্নের প্রাসঙিক গাইডের মাধ্যমে কাজ শুরু করি:
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-gps-sensor.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi](pi-gps-sensor.md)
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* [Single-board computer - Virtual device](virtual-device-gps-sensor.md)
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## NMEA GPS data
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আমরা যখন আমাদের কোড রান করি, তখন দেখতে পেতাম যে আউটপুটটিতে কিছু হযবরল, অর্থহীন ডেটা রয়েছে । এটি আসলে স্ট্যান্ডার্ড জিপিএস ডেটা এবং এর অর্থ রয়েছে।
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জিপিএস সেন্সরগুলি NMEA 0183 স্ট্যান্ডার্ড ব্যবহার করে, NMEA বার্তায় আউটপুট দেয়। NMEA এর পূর্ণরূপ [National Marine Electronics Association](https://www.nmea.org), মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র ভিত্তিক বাণিজ্য সংস্থা যা সামুদ্রিক ইলেকট্রনিক্সের মধ্যে যোগাযোগের জন্য মান নির্ধারণ করে।
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> 💁 এই স্ট্যান্ডার্ডটি মালিকানাধীন এবং কমপক্ষে ২০০০ মার্কিন ডলারে বিক্রি হয়, তবে এ সম্পর্কে পর্যাপ্ত তথ্য জনসাধারণের কাছে আছে যে স্ট্যান্ডার্ডটির বেশিরভাগ অংশই বিপরীত ইঞ্জিনিয়ারড (reverse engineered) হয়েছে এবং ওপেন সোর্স ও অন্যান্য অ-বাণিজ্যিক কোডে তাই ব্যবহার করা যেতে পারে।
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এই বার্তাগুলি টেক্সট-ভিত্তিক। প্রতিটি বার্তায় একটি *বাক্য* থাকে যা একটি `$` চিহ্ন দিয়ে শুরু হয়, তারপরে বার্তাটির সোর্স বোঝানোর জন্য ২টি বর্ণ (উদাহরণস্বরূপ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জিপিএস সিস্টেমের জন্য GP, রাশিয়ান জিপিএস সিস্টেম GLONASS এর জন্য GN) এবং 3 টি বর্ণ থাকে বার্তার ধরণটি নির্দেশ করতে। বার্তাটির বাকি অংশ কমা দ্বারা আলাদা করা থাকে এবং একটি new line দিয়ে তা শেষ হয়।
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প্রাপ্ত বার্তার কয়েকটি প্রকার হল:
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| প্রকার | বর্ণনা |
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| GGA | GPS Fix Data যা জিপিএস সেন্সর থেকে latitude, longitude, and altitude এর তথ্য গ্রহণের পাশাপাশি কতটি স্যাটেলাইট ব্যবহার করে এই তথ্য নেয়া হয়েছে তাও জানায় |
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| ZDA | লোকাল টাইমজোন সহ বর্তমান সময় এবগ তারিখও জানায় |
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| GSV | দৃশ্যমান স্যাটেলাইটের তথ্যাবলি - যেসকল স্যাটেলাইট এর সাথে জিপিএস সেন্সর যুক্ত থাকে |
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> 💁 জিপিএস ডেটাতে টাইমস্ট্যাম্প অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, সুতরাং আমাদের আইওটি ডিভাইসটি কোনও এনটিপি সার্ভার বা অভ্যন্তরীণ রিয়েল-টাইম ক্লকের উপর নির্ভর না করে কোন জিপিএস সেন্সর থেকে সময় পেতে পারে।
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GGA টাইপের ম্যাসেজে অবস্থান নির্দেশ করার জন্য নির্দিষ্ট ফর্ম্যাট ব্যবহার করে যা হলো `(dd)dmm.mmmm` যার সাথে একটি একক অক্ষর ব্যবহার করে বর্তমান অবস্থান এর দিক অন্তর্ভুক্ত করা হয়। এই বিন্যাসে `d` হলো ডিগ্রি ,` m` এবং সেকেন্ডকে মিনিটের দশমিক হিসাবে দেখানো হয় ; উদাহরণস্বরূপ - 2° 17'43" কে 217.716666667 - 2 ডিগ্রি , 17.716666667 মিনিট হিসাবে দেখানো হবে।
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দিকনির্দেশক বর্ণ `N` অথবা `S` হবে অক্ষাংশের জন্য এবং `E` বা `W` হবে দ্রাঘিমাংশের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, 2°17'43" অক্ষাংশে দিকনির্দেশক বর্ণ হবে `N` এবং -2°17'43" হলে তখন তা হতো `S`.
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উদাহরণস্বরূপ - একটি NMEA sentence হলোঃ `$GNGGA,020604.001,4738.538654,N,12208.341758,W,1,3,,164.7,M,-17.1,M,,*67`
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* অক্ষাংশ বোঝানো হচ্ছে `4738.538654,N` অংশে, যা পরিবর্তিত হয়ে 47.6423109 হচ্ছে ডেসিমাল সংখ্যাপদ্ধতিতে। `4738.538654` হলো 47.6423109 এবং এর দিক `N` (north বা উত্তর), তাই এটি ধ্বনাত্মক অক্ষাংশ।
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* দ্রাঘিমাংশ বোঝানো হচ্ছে `12208.341758,W` অংশে, যা পরিবর্তিত হয়ে -122.1390293 হচ্ছে ডেসিমাল সংখ্যাপদ্ধতিতে। `12208.341758` হলো 122.1390293°, এবং এর দিক `W` (west বা পশ্চিম), তাই এটি ঋণাত্মক দ্রাঘিমা।
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## GPS sensor data ডিকোড করা
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সরাসরি NMEA data ব্যবহারের পরিবর্তে তা উপযোগী ফরম্যাটে পরিবর্তন করা উচিত। NMEA ফরম্যাটের বার্তাগুলি থেকে দরকারী ডেটা বের করতে আমরা একাধিক ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি।
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### কাজ - GPS sensor data ডিকোড করা
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আমাদের আইওটি ডিভাইসটি ব্যবহার করে জিপিএস সেন্সর ডেটা ডিকোড করতে নিম্নের যেকোন একটি উপযোগী গাইডের মাধ্যমে কাজ শুরু করি:
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* [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-gps-decode.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi/Virtual IoT device](single-board-computer-gps-decode.md)
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## 🚀 চ্যালেঞ্জ
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আমাদের নিজেদের বানানো NMEA decoder থাকলে কেমন হয় ? থার্ড পার্টি লাইব্রেরির উপর নির্ভর না করেই, নিজেদের প্রয়োজনের ডেটা গ্রহণের জন্য কী ডিকোডার বানাতে পারি? চেষ্টা করে দেখা যাক !
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## লেকচার-পরবর্তী কুইজ
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[লেকচার-পরবর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/22)
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## রিভিউ ও স্ব-অধ্যয়ন
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* ভূ-স্থানাংকের ব্যাপারে আরো জানতে [Geographic coordinate system - Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Geographic_coordinate_system)পড়ি ।
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* অন্য মহাজাগতিক বস্তুর Prime Meridians সম্পর্কে জানতে [Prime Meridian page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Prime_meridian#Prime_meridian_on_other_planetary_bodies) পড়ি।
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* ইউরোপীয় ইউনিয়ন, জাপান, রাশিয়া, ভারত এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মতো বিভিন্ন বিশ্ব সরকার এবং রাজনৈতিক ইউনিয়নগুলির বিভিন্ন বিভিন্ন জিপিএস সিস্টেমগুলি গবেষণা করি।
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## এসাইনমেন্ট
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[অন্যান্য জিপিএস ডেটা পর্যালোচনা করা](assignment.bn.md)
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@ -1,205 +0,0 @@
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# 위치 추적
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)의 스케치노트. 사진을 클릭하여 더 크게 보세요
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/21)
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## 도입
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농부로부터 소비자에게 음식을 전달하는 주요 과정은 트럭, 선박, 비행기 또는 기타 상업 운송 차량에 농산물 상자를 적재하고, 음식을 고객에게 직접 전달하거나 중앙 허브 또는 창고로 가공하는 것을 포함합니다. 농장에서 소비자에 이르는 전체 엔드 투 엔드 프로세스는 *supply-chain*이라는 프로세스의 일부입니다. 아래 영상은 애리조나 주립 대학의 W.P. Carey 경영대학원에서 공급망의 아이디어와 공급망이 어떻게 관리되는지에 대하여 더 자세히 설명하는 영상입니다.
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[](https://www.youtube.com/watch?v=Mi1QBxVjZAw)
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> 🎥 이미지를 클릭하여 영상을 시청하세요.
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IoT 장치를 추가하면 공급망을 획기적으로 개선하여 물품들이 있는 곳을 관리하고, 운송 및 물품 처리를 더 잘 계획하며 문제에 더 빨리 대응할 수 있습니다.
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트럭과 같은 일련의 차량을 관리할 때는 주어진 시간에 각 차량이 어디에 있는 지 아는 것이 도움이 됩니다. 차량에는 현재 차량의 위치를 IoT 시스템으로 전송하는 GPS 센서가 장착되어 있어 소유자가 위치를 정확히 파악하고, 선택한 경로를 확인하고, 목적지에 언제 도착할지 알 수 있습니다. 대부분의 차량은 WiFi 서비스 범위 밖에서 작동하므로 이러한 종류의 데이터를 전송하기 위해 셀룰러 네트워크를 사용합니다. 때때로 GPS 센서는 전자 로그 북과 같은 더 복잡한 IoT 장치에 내장됩니다. 이 장치들은 운전자들이 근무 시간에 관한 현지 법을 준수하기 위해 트럭이 운송된 기간 또한 추적합니다.
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이번 강의에서는 GPS(Global Positioning System)센서를 사용하여 차량 위치를 추적하는 방법을 배웁니다.
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이번 강의에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
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* [차량과 연결](#차량과-연결)
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* [지리공간 좌표](#지리공간-좌표)
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* [Global Positioning Systems (GPS)](#global-positioning-systems-gps)
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* [GPS 센서 데이터 읽기](#gps-센서-데이터-읽기)
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* [NMEA GPS 데이터](#nmea-gps-데이터)
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* [GPS 센서 데이터 디코딩](#gps-센서-데이터-디코딩)
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## 차량과 연결
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IoT는 *연결된 차량*의 함대를 만들어 상품 운송 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 차량은 중앙 IT 시스템에 연결되어 위치 정보 및 기타 센서 데이터를 보고합니다. 일련의 연결 차량을 보유하는 것은 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
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* 위치 추적 - 언제든지 차량의 위치를 정확히 파악할 수 있으므로 다음과 같은 이점이 있습니다.
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* 차량이 목적지에 도착하기 직전에 미리 알람을 받아 직원이 물픔을 내릴 준비를 할 수 있습니다.
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* 도난 차량의 위치 파악이 가능합니다.
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* 위치 및 경로 데이터를 교통 문제와 결합하여 운송 중간에 차량의 경로를 변경할 수 있습니다.
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* 세금을 준수합니다. 일부 국가에서는 공공 도로에서 주행하는 차량에 주행 거리 만큼의 요금을 부과합니다. ([New Zealand's RUC](https://www.nzta.govt.nz/vehicles/licensing-rego/road-user-charges/)), 따라서 차량이 공공 도로에서 주행하는 시간과 개인 도로에서 주행하는 시간을 파악하면 세금을 더 쉽게 계산할 수 있습니다.
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* 고장이 발생할 경우 유지보수 인력을 어디에 파견해야 하는지 파악할 수 있습니다.
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* 운전자 원격 측정 - 운전자가 제한 속도를 준수하고 적절한 속도로 코너링하며 조기에 효율적으로 제동을 걸고 안전하게 주행할 수 있도록 보장합니다. 연결된 차향에는 사고를 기록하는 카메라가 있을 수도 있습니다. 이는 좋은 운전자들에게 할인된 요금을 주는 보험과 연결될 수 있습니다.
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* 운전자 시간 준수 - 운전자가 엔진을 켜고 끄는 시간을 기준으로 확인하여 법적으로 허용된 시간 동안만 운전하도록 보장합니다.
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이러한 이점들은 결합될 수 있습니다 - 예를 들어, 운전자가 허용된 운전 시간 내에 목적지에 도착할 수 없는 경우, 위치 추적과 결합하여 운전자를 재 경로화 할 수 있습니다. 이는 온도 제어 트럭의 온도 데이터는 현재 경로로 인해 차량이 온도 유지를 할 수 없는 경우 차량을 재 구매 할 수 있도록 합니다.
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> 🎓 물품 유통은 농장에서 슈퍼마켓으로 하나 이상의 창고를 통해 상품을 한 장소에서 다른 장소로 운송하는 과정입니다. 한 농부가 토마토 상자를 트럭에 싣고 중앙 창고로 배달한 다음, 슈퍼마켓으로 배달되는 트럭에는 농부의 토마토와 다른 종류의 농산물들이 혼합되어 있습니다..
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차량 추적의 핵심 구성 요소는 GPS입니다. GPS는 지구상 어디에서나 위치를 정확히 파악할 수 있는 센서입니다. 이 강의에서는 GPS 센서를 사용하는 방법부터 시작하여 지구의 위치를 정의하는 방법에 대해 알아봅니다.
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## 지리공간 좌표
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지리공간 좌표는 지구 표면의 점을 정의하는 데 사용되며, 컴퓨터 화면의 픽셀을 그리거나 십자 스티치로 꿰매는 데 좌표를 사용할 수 있는 방법과 유사합니다. 단일 점의 경우 좌표 쌍이 있습니다. 예를 들어, 미국 워싱턴주 레드몬드에 있는 마이크로소프트 캠퍼스는 47.6423109, -122.1390293에 위치해 있습니다.
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### 위도와 경도
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지구는 3차원 원인 구입니다. 이 때문에 점은 원의 기하학적 구조와 마찬가지로 360도로 나누어 정의된다. 위도는 남북의 의치를 측정하고 경도는 동서의 위치를 측정한다.
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> 💁 아무도 원이 360도로 나뉘는 원래의 이유를 알지 못합니다. 위키피디아의 [degree (angle)](https://wikipedia.org/wiki/Degree_(angle))페이지에서 가능성 있는 몇가지 이유들을 다룹니다.
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위도는 북반구와 남반구를 각각 90°씩 나누며 지구를 돌고 적도와 평행하게 달리는 선을 이용해 측정합니다. 적도는 0도, 북극은 90도, 남극은 -90도, 남극은 -90도입니다.
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경도는 동서로 측정된 위치로 측정됩니다. 경도의 0°원점은 *원초 자오선*이라고 불리며, 1884년에 [영국 그리니치에 있는 영국 왕립 천문대](https://wikipedia.org/wiki/Royal_Observatory,_Greenwich))를 통과하는 북극에서 남극점까지의 선으로 정의되었습니다.
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> 🎓 자오선은 북극점에서 남극점까지 반원을 이루는 가상의 직선이다.
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점의 경도를 측정하려면 본초 자오선에서 해당 점을 통과하는 자오선까지의 적도 주위의 좌표를 측정합니다. 경도는 본초 자오선에서 서경 180도에서 동경 180도까지이다. 180°와 -180°는 같은 점, 즉 반경 또는 180도를 가리킵니다. 이것은 본초 자오선에서 지구 반대편에 있는 자오선이다.
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> 💁 반자오선은 국제일자선과 거의 같은 위치에 있는 것과 혼동해서는 안 됩니다. 그러나 국제일자선은 직선이 아니며 지정학적 경계에 맞게 다향합니다.
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✅ 조사 해 봅시다 : 현재 위치의 위도와 경도를 찾으십시오.
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### Degree, 분 및 초 VS 십진수 Degree
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전통적으로 위도와 경도의 측정은 시간과 거리를 최초로 측정하고 기록한 고대 바빌로니아인들이 사용했던 숫자 체계인 Base-60을 사용하여 수행되었습니다. 여러분은 아마 시간을 60분으로, 분을 60초로 나누는 것을 깨닫지도 못한 채 매일 60진법을 사용할 것입니다.
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경도와 위도는 Degree, 분, 초 단위로 측정되며 1분은 Degree의 1/60, 1초는 1/60분이다.
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예를 들어, 적도에서:
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* 위도 1°는 **111.3km**입니다.
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* 위도의 1분은 111.3/60 = **1.855km**
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* 위도의 1초는 1.855/60 = **0.031km**
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1분이라는 표현은 하나의 인용구이고, 1초라는 표현은 이중 인용구입니다. 예를 들어, 2도, 17분, 43초는 2°17'43"로 기록됩니다. 초의 일부는 소수로 주어지는데, 예를 들어 0.0초는 0°0'0.5"입니다.
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컴퓨터는 Base-60에서 작동하지 않으므로 대부분의 컴퓨터 시스템에서 GPS 데이터를 사용할 때 이러한 좌표는 십진법으로 제공됩니다. 예를 들어, 2°17'43"은 2.295277입니다. Degree 기호는 일반적으로 생략됩니다.
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점에 대한 좌표는 항상 "위도, 경도"로 제공되므로 47.6423109,-122.117198의 이전 마이크로소프트 캠퍼스의 예는 다음과 같습니다.
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* 위도 47.6423109(적도에서 북쪽으로 47.6423109도)
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* 경도 -122.1390293(원초 자오선에서 서쪽으로 122.1390293도)
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## Global Positioning Systems (GPS)
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GPS 시스템은 사용자의 위치를 찾기 위해 지구 주위를 도는 여러 위성을 사용합니다. 여러분은 아마도 휴대폰의 지도 앱(예: Apple Maps 또는 Google Maps)에서 위치를 찾거나 Uber 또는 Lyft와 같은 놀이기구 호출 앱에서 또는 자동차에서 위성 내비게이션(sat-nav)을 사용할 때 위치를 확인하기 위해 GPS 시스템을 사용했을 것입니다.
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> 🎓 '위성항법'의 위성은 GPS 위성입니다!
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GPS 시스템은 각 위성의 현재 위치와 정확한 타임스탬프로 신호를 보내는 다수의 위성을 가지고 작동합니다. 이러한 신호는 전파를 통해 전송되며 GPS 센서의 안테나에 의해 감지됩니다. GPS 센서가 이러한 신호를 감지하고 현재 시간을 사용하여 신호가 위성에서 센서에 도달하는 데 걸린 시간을 측정합니다. 전파의 속도가 일정하기 때문에 GPS 센서는 전송된 타임스탬프를 사용하여 센서가 위성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 알아낼 수 있습니다. 적어도 3개의 위성으로부터 온 데이터를 전송된 위치와 결합함으로써, GPS 센서는 지구상의 위치를 정확히 찾아낼 수 있다.
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> 💁 GPS 센서는 전파를 감지하기 위해 안테나가 필요합니다. 트럭과 자동차에 내장된 안테나는 일반적으로 앞유리나 지붕에 신호를 받을 수 있도록 배치되어 있습니다. 스마트폰이나 IoT 기기와 같은 별도의 GPS 시스템을 사용하는 경우, GPS 시스템이나 전화기에 내장된 안테나가 앞쪽에 장착되는 등 하늘을 바라 볼 수 있도록 해야 합니다.
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GPS 위성은 센서 위 고정점이 아닌 지구를 돌고 있어 위치정보에는 위도와 경도 뿐만 아니라 해수면 이상 고도도 포함됩니다.
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과거 GPS는 미군이 시행하는 정확도에 한계가 있어, 정확도가 5m 안팎으로 제한되었습니다. 이 제한은 2000년에 사라지고 30cm의 정확도를 허용했습니다. 신호 간섭으로 인해 이 정확도를 얻는 것이 항상 가능한 것은 아닙니다.
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✅ 스마트폰이 있으면 지도 앱을 실행하여 위치가 얼마나 정확한지 확인해보세요. 전화기가 더 정확한 위치를 얻기 위해 여러 위성을 감지하는 데 짧은 시간이 걸릴 수 있습니다.
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> 💁 이 위성들은 믿을 수 없을 정도로 정확한 원자 시계를 포함하고 있지만, 그것들은 지구의 원자 시계에 비해 하루에 38마이크로초(0.0000038초)씩 표류하는데, 이는 아인슈타인의 특수 상대성 이론과 일반 상대성 이론에 의해 예측된 속도가 증가함에 따라 시간이 느려지기 때문입니다. - 위성들은 지구의 자전보다 더 빨리 이동합니다. 이 드리프트는 특수 상대성 이론과 일반 상대성 이론의 예측을 증명하는 데 사용되어 왔으며 GPS 시스템의 설계에서 조정되어야합니다. 문자 그대로 GPS 위성에서는 시간이 더 느리게 흐릅니다.
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GPS 시스템은 미국, 러시아, 일본, 인도, 유럽연합, 중국을 포함한 많은 국가와 정치 연합에 의해 개발되고 배치되었습니다. 최신 GPS 센서는 이러한 시스템 대부분에 연결하여 더 빠르고 정확한 수정을 할 수 있습니다.
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> 🎓 각 비군사적 사역에서의 위성그룹을 constellations라고 부릅니다.
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## GPS 센서 데이터 읽기
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대부분의 GPS 센서는 UART를 통해 GPS 데이터를 전송합니다.
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> ⚠️ UART는[project 2, lesson 2](../../../../2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md#universal-asynchronous-receiver-transmitter-uart)에서 다루었습니다. 필요한 경우 해당 강의를 참조하세요.
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IoT 장치의 GPS 센서를 사용하여 GPS 데이터를 가져올 수 있습니다.
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### 작업 - GPS 센서를 연결하고 GPS 데이터를 읽어봅시다.
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IoT 장치를 사용하여 GPS 데이터를 읽으려면 관련 가이드를 참조하십시오. :
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* [Arduino - Wio Terminal](../wio-terminal-gps-sensor.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi](../pi-gps-sensor.md)
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* [Single-board computer - Virtual device](../virtual-device-gps-sensor.md)
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## NMEA GPS 데이터
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당신이 코드를 실행했을 때, 당신은 출력에서 횡설수설하는 것처럼 보일 수 있는 것을 보았을 것입니다. 이것은 사실 표준 GPS 데이터이고, 모두 의미가 있습니다.
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GPS 센서는 NMEA 0183 표준을 사용하여 NMEA 메시지로 데이터를 출력합니다. NMEA는 해양 전자 간 통신 표준을 설정하는 미국의 무역 조직인 [National Marine Electronics Association](https://www.nmea.org)의 약자입니다.
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> 💁 이 표준은 독점적이며 최소 미화 2,000 달러에 판매되지만, 이에 대한 충분한 정보는 대부분의 표준이 리버스 엔지니어링되었으며 오픈 소스 및 기타 비상업 코드에서 사용될 수 있습니다.
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이 메시지는 텍스트 기반입니다. 각 메시지는 `$` 문자로 시작하는 *문장*으로 구성되며, 그 다음으로 메시지의 소스를 나타내는 2개의 문자(예: 미국 GPS 시스템의 경우 GP, 러시아 GPS 시스템의 경우 GN), 메시지 유형을 나타내는 3개의 문자로 구성됩니다. 메시지의 나머지 부분은 쉼표로 구분된 필드로, 새 줄 문자로 끝납니다.
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수신할 수 있는 메시지 유형은 다음과 같습니다.:
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| 유형 | 설명 |
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| GGA | GPS 센서의 위도, 경도, 고도를 포함한 GPS 수정 데이터와 이 수정을 계산하기 위해 볼 수 있는 위성의 수. |
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| ZDA | 현지 시간대를 포함한 현재 날짜 및 시간 |
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| GSV | 보기에 있는 위성의 세부 정보 - GPS 센서가 신호를 감지할 수 있는 위성으로 정의됩니다. |
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> 💁 GPS 데이터에는 타임스탬프가 포함되어 있으므로 IoT 장치는 NTP 서버나 내부 실시간 시계에 의존하지 않고 GPS 센서에서 필요한 경우 시간을 얻을 수 있습니다.
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GGA 메시지는 방향을 나타내는 단일 문자와 함께 `(dd)dmm.mmm` 형식을 사용하는 현재 위치를 포함합니다. 형식의 `d`는 도, `m`은 분, 초는 분 단위입니다. 예를 들어, 2°17'43"은 217.7166667 - 2도, 17.7166667분입니다.
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The direction character can be `N` or `S` for latitude to indicate north or south, and `E` or `W` for longitude to indicate east or west. For example, a latitude of 2°17'43" would have a direction character of `N`, -2°17'43" would have a direction character of `S`.
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방향 문자는 북쪽이나 남쪽을 나타내는 위도의 경우 `N`이나 `S`, 동쪽이나 서쪽을 나타내는 경도의 경우 `E`나 `W`가 될 수 있습니다. 예를 들어, 2°17'43"의 위도는 `N`의 방향 문자를 가지며, -2°17'43"의 방향 문자는 `S`의 방향 문자를 갖는다.
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예시 NMEA 문장 `$GNGGA, 020604.001, 4738.538654, N, 12208.341758, W, 1,3,164.7, M, -17.1, M, *67`
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* 위도 부분은 `4738.538654,N`으로 소수점에서 47.6423109로 변환된다. `4738.538654`는 47.6423109, 방향은 `N`(북)이므로 양위도이다.
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* 경도 부분은 -122.1390293(10진수)으로 환산한 `12208.341758,W`이다. `12208.341758`은 122.1390293°이고 방향은 `W`(서쪽)이므로 음경이다.
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## GPS 센서 데이터 디코딩
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원시 NMEA 데이터를 사용하는 것보다 더 유용한 형식으로 디코딩하는 것이 좋습니다. 원시 NMEA 메시지에서 유용한 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있는 여러 오픈 소스 라이브러리가 있습니다.
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### 작업 - GPS 센서 데이터를 디코딩 해 봅시다
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IoT 장치를 사용하여 관련 가이드를 통해 GPS 센서 데이터를 디코딩합니다.:
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* [Arduino - Wio Terminal](../wio-terminal-gps-decode.md)
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* [Single-board computer - Raspberry Pi/Virtual IoT device](../single-board-computer-gps-decode.md)
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## 🚀 도전
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여러분만의 NMEA 디코더를 쓰세요! NMEA 문장을 해독하기 위해 타사 라이브러리에 의존하는 대신, 여러분은 NMEA 문장에서 위도와 경도를 추출하기 위해 여러분만의 디코더를 작성할 수 있을까요?
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/22)
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## 복습 및 독학
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* 지리공간 좌표에 대한 자세한 내용은 [Wikipedia의 지리 좌표 시스템 페이지](https://wikipedia.org/wiki/Geographic_coordinate_system))를 참조하세요.
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* [위키피디아의 프라임 자오선 페이지](https://wikipedia.org/wiki/Prime_meridian#Prime_meridian_on_other_planetary_bodies)에서 지구 외 다른 천체의 프라임 자오선에 대해 자세히 읽어보세요.
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* EU, 일본, 러시아, 인도 및 미국과 같은 다양한 세계 정부 및 정치 연합의 다양한 GPS 시스템을 찾아보세요.
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## 과제
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[다른 GPS 데이터 조사](../assignment.md)
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@ -1,15 +0,0 @@
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# অন্যান্য জিপিএস ডেটা পর্যালোচনা করা
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## নির্দেশাবলী
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আমাদের জিপিএস সেন্সর থেকে আসা NEMA বাক্যগুলিতে লোকেশন ছাড়াও অন্যান্য ডেটা রয়েছে। অতিরিক্ত ডেটা অনুসন্ধান করে আইওটি ডিভাইসে তা ব্যবহার করি।
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উদাহরণস্বরূপ - আমরা কী বর্তমান তারিখ এবং সময় পেতে পারি? আমরা যদি কোন মাইক্রোকন্ট্রোলার ব্যবহার করি, তবে যেভাবে পূর্বের প্রজেক্টে এনটিপি সিগন্যাল ব্যবহার করেছি সেটাকে ব্যবহার করে জিপিএস ডেটা দ্বারা ঘড়ি সেট করা যাবে? আমরা কি উচ্চতা (সমুদ্রতল থেকে আমাদের উচ্চতা) বা বর্তমান গতি পেতে পারি?
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আমরা যদি ভার্চুয়াল আইওটি ডিভাইস ব্যবহার করে থাকি, তবে NMEA sentences এর ডেটা [nmeagen.org](https://www.nmeagen.org) থেকে পেতে পারি।
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| আরো বেশি GPS data সংগ্রহ করা | টেলিমেট্রি হিসাবে বা আইওটি ডিভাইস সেট আপ এর মাধ্যমে আরো জিপিএস ডেটা পেতে এবং ব্যবহার করতে সক্ষম | আরো বেশি GPS data পেতে সক্ষম হলেও ব্যবহার করতে ব্যার্থ|আরো বেশি GPS data পেতে ব্যার্থ |
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@ -1,468 +0,0 @@
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# 위치 데이터 저장
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)의 스케치노트. 크게 보려면 클릭하세요.
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/23)
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## 개요
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지난 강의에서는 위치 정보를 캡처하기 위한 GPS 센서 사용법에 대해 배웠습니다. 이 데이터를 사용하여 음식을 실은 트럭으 위치와 이동 경로를 시각화 하기 위해서는 이 데이터가 클라우드의 IoT 서비스로 전송하고 어딘가에 저장해야 합니다.
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이 강의에서는 IoT 데이터를 저장하는 다양한 방법과 서버리스 코드를 이용하여 IoT 서비스의 데이터를 저장하는 방법에 대해 배웁니다.
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이 강의에서는 다음을 배웁니다:
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- [정형 및 비정형 데이터](#정형-및-비정형-데이터)
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- [IoT Hub로 GPS 데이터 전송하기](#IoT-Hub로-GPS-데이터-전송하기)
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- [Hot, Warm, Cold 경로](#hot,-warm-cold-경로)
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- [서버리스 코드를 이용한 GPS 이벤트 처리](#서버리스-코드를-이용한-GPS-이벤트-처리)
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- [Azure Storage 계정](#Azure-Storage-계정)
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- [서버리스 코드와 저장소 연결하기](#서버리스-코드와-저장소-연결하기)
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## 정형 및 비정형 데이터
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컴퓨터 시스템은 데이터를 다루고, 이 데이터는 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 단일 숫자에서 많은 양의 텍스트, 비디오 및 이미지, IoT 데이터까지 다양합니다. 데이터는 _정형 데이터_ 와 _비정형 데이터_ 두 가지 중 하나로 나눌 수 있습니다.
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- **정형 데이터**는 변경되지 않는 잘 정의되고 엄격한 구조를 가진 데이터로, 일반적으로 관계가 있는 데이터 테이블에 매핑됩니다. 이름, 생년월일, 주소를 포함한 개인 정보를 예로 들 수 있습니다.
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- **비정형 데이터** 는 잘 정의되고 엄격한 구조가 없는 데이터로, 자주 구조가 변경될 수 있는 데이터입니다. 문서나 스프레드 시트와 같은 것을 예로 들 수 있습니다.
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✅ 조사해봅시다 : 정형 데이터와 비정형 데이터의 다른 예를 생각해 볼 수 있습니까?
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> 💁 구조화는 되었지만 고정된 테이블에 맞지 않는 반정형 데이터도 존재합니다.
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IoT 데이터는 주로 비정형 데이터로 간주됩니다.
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대규모 상업 농장의 차량에 IoT 장치를 추가한다고 생각해봅시다. 차량 유형에 따라 다른 장치를 사용하기를 원할 것입니다. 예를 들어:
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- 트랙터와 같은 농업용 차량의 경우 올바른 밭에서 동작하는지 확인하기 위한 GPS 데이터가 필요합니다.
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- 식량을 창고로 나르는 배달 트럭의 경우 GPS 데이터는 물론이고 운전자가 안전하게 운전할 수 있도록 속도 및 가속 데이터를 제공하고, 운전자 식별 및 시작/정지 데이터를 제공하여 운전자가 근무 시간에 대한 현지 법률을 준수하도록 보장해야 합니다.
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- 냉장 트럭의 경우 음식이 너무 뜨겁거나 차갑지 않고 운송 중에 상하지 않도록 온도 데이터도 필요합니다.
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이러한 데이터는 지속적으로 변합니다. 예를 들어, 트럭 운전실에 IoT 장치가 있다면 트레일러가 변경된다면 전송하는 데이터가 변경될 수 있습니다. 예를 들어 냉장 트레일러를 사용할 때만 온도 데이터를 전송합니다.
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✅ 다른 캡처되는 IoT 데이터 어떤 것이 있을까요? 트럭이 운반할 수 있는 화물의 종류와 유지 관리 데이터에 대해 생각해 보십시오.
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이 데이터는 차량에 따라 변하지만 처리를 위해 모두 동일한 IoT 서비스로 전송됩니다. IoT 서비스는 이 비정형 데이터를 검색하거나 분석할 수 있는 방식으로 저장하면서 이 데이터와 다른 구조로도 작동할 수 있어야 합니다.
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### SQL vs NoSQL 스토리지
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데이터베이스는 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 서비스입니다. 데이터 베이스는 SQL과 NoSQL 2개의 타입으로 나뉩니다.
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#### SQL 데이터베이스
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첫 번째 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 또는 관계형 데이터베이스입니다. 이는 데이터를 추가, 제거, 업데이트 또는 쿼리하기 위해 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 SQL 데이터베이스라고도 합니다. 이러한 데이터베이스는 스프레드시트와 유사한 잘 정의된 데이터 테이블 집합인 스키마로 구성됩니다. 각 테이블에는 여러 개의 명명된 열이 있습니다. 데이터를 삽입할 때 테이블에 행을 추가하여 각 열에 값을 넣습니다. 이렇게 하면 데이터가 매우 엄격한 구조로 유지됩니다. 열을 비워 둘 수 있지만 새 열을 추가하려면 데이터베이스에서 이 작업을 수행하여 기존 행의 값을 채워야 합니다. 이러한 데이터베이스는 한 테이블이 다른 테이블과 관계를 가질 수 있다는 점에서 관계형이라고 합니다.
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예를 들어, 사용자 개인 정보를 테이블에 저장한 경우 사용자 이름과 주소가 포함된 테이블의 행에 사용되는 사용자당 내부 고유 ID가 있을 수 있습니다. 그런 다음 해당 사용자에 대한 구매 정보와 같은 다른 세부 정보를 다른 테이블에 저장하려는 경우, 해당 사용자 ID에 대한 하나의 열이 새 테이블에 저장됩니다. 사용자를 조회할 때 사용자 ID를 사용하여 한 테이블에서 사용자의 개인 정보를 가져오고 다른 테이블에서 구입한 사용자의 정보를 가져올 수 있습니다.
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SQL 데이터베이스는 정형 데이터를 저장하고 데이터와 스키마가 매치하는지 확인하고자 하는 경우에 이상적입니다.
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✅ 이전에 SQL을 사용해본 적이 없다면 잠시 시간을 내어 [SQL page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/SQL)에서 읽어보세요.
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잘 알려진 SQL 데이터베이스로는 Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL이 있습니다.
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✅ 조사해봅시다 : 이러한 몇몇 SQL 데이터베이스 및 기능에 대해 읽어봅시다.
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#### NoSQL 데이터베이스
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NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스와 동일한 엄격한 구조를 가지고 있지 않기 때문에 NoSQL이라 불립니다. 또한 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있으므로 문서 데이터베이스라고도 불립니다.
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> 💁 이름과는 무관하게 일부 NoSQL 데이터베이스에서는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
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NoSQL 데이터베이스에는 데이터 저장 방법을 제한하는 미리 정의된 스키마가 없으며, 대신 일반적으로 JSON 문서를 사용하여 비정형 데이터를 삽입할 수 있습니다. 이러한 문서는 컴퓨터의 파일과 유사하게 폴더로 구성할 수 있습니다. 각 문서는 다른 문서와 다른 필드를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 농장 차량의 IoT 데이터를 저장하는 경우 일부는 가속도계 및 속도 데이터를 위한 필드를 가질 수 있고, 다른 일부는 트레일러의 온도를 위한 필드를 가질 수 있습니다. 운반되는 농산물의 무게를 추적하기 위해 척도가 내장된 트럭과 같은 새로운 트럭 유형을 추가하는 경우, IoT장치가 해당 새로운 필드를 추가할 수 있고 그것은 데이터베이스를 변경하지 않고 저장될 수 있습니다.
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잘 알려진 NoSQL 데이터베이스에는 Azure CosmosDB, MongoDB, CouchDB가 있습니다.
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✅ 조사해봅시다 : 이러한 몇몇 NoSQL 데이터베이스 및 기능에 대해 읽어봅시다.
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이 강의에서는 IoT 데이터를 저장하기 위해 NoSQL을 사용합니다.
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## IoT Hub로 GPS 데이터 전송하기
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지난 강의에서는 IoT 장치에 연결된 GPS 센서로부터 GPS 데이터를 캡처했습니다. IoT 데이터를 클라우드에 저장하기 위해서 그것을 IoT 서비스로 보내야합니다. 이전 프로젝트에서 사용한 것과 동일한 IoT 클라우드 서비스인 Azure IoT Hub를 다시 한 번 사용하게 됩니다.
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### 작업 - GPS 데이터를 IoT Hub로 전송하기
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1. free 티어를 사용해서 새로운 IoT Hub를 생성합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 [프로젝트 2의 Lesson 4에서 IoT Hub 생성을 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md#create-an-iot-service-in-the-cloud) 을 참조할 수 있습니다.
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새로운 리소스 그룹을 생성해야합니다. 새 리소스 그룹을 `gps-sensor`라고 지정하고, 새로운 IoT Hub의 이름을 `gps-sensor-<your name>`과 같이 `gps-sensor`에 기반한 고유한 이름으로 지정합니다.
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> 💁 이전 프로젝트에서 사용한 IoT Hub를 가지고 있다면 그것을 재사용해도 좋습니다. 다른 서비스를 만들 때 이 IoT Hub의 이름과 해당 서비스가 속한 리소스 그룹을 사용해야 합니다.
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1. IoT Hub에 새 장치를 추가합니다. 해당 장치를 `gps-sensor`라 부릅니다. 장치의 연결 문자열을 가져옵니다.
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1. 이전 단계의 장치 연결 문자열을 사용하여 GPS 데이터를 새로운 IoT 허브로 전송하도록 디바이스 코드를 업데이트합니다.
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> ⚠️ 필요한 경우 [프로젝트 2의 lesson 4에서 IoT와 장치를 연결하는 방법](../../../../2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md#connect-your-device-to-the-iot-service)을 참조할 수 있습니다.
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1. GPS data를 전송할 때 다음 형식의 JSON으로 보냅니다:
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```json
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{
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"gps" :
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{
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"lat" : <latitude>,
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"lon" : <longitude>
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}
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}
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```
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1. GPS 데이터를 1분마다 보내서 일일 메세지 할당량을 모두 사용하지 않도록 합니다.
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Wio Terminal을 사용한다면 필요한 라이브러리들을 모두 추가하고 NTP serer에서 사용하여 시간을 설정해야 합니다. 또한 코드는 지난 수업의 기존 코드를 사용하여 GPS 위치를 보내기 전에 직렬 포트에서 모든 데이터를 읽었는지 확인해야 합니다. 다음 코드를 사용하여 JSON 문서를 생성합니다:
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```cpp
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DynamicJsonDocument doc(1024);
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doc["gps"]["lat"] = gps.location.lat();
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doc["gps"]["lon"] = gps.location.lng();
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```
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가상 IoT 장치를 사용하는 경우 가상 환경을 사용하여 필요한 라이브러리들을 모두 설치해야합니다.
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Raspberry Pi나 가상 IoT 장치 모두 이전 강의의 기존 코드를 사용하여 위도 및 경도 값을 가져온 후 다음 코드를 사용하여 올바른 JSON 형시으로 전송합니다:
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```python
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message_json = { "gps" : { "lat":lat, "lon":lon } }
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print("Sending telemetry", message_json)
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message = Message(json.dumps(message_json))
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```
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> 💁 해당 코드는 [code/wio-terminal](../code/wio-terminal), [code/pi](../code/pi) or [code/virtual-device](../code/virtual-device) 폴더에 있습니다.
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> 디바이스 코드를 실행하고 CLI 명령 을 사용하여 메시지가 IoT Hub로 흘러들어가고 있는지 확인합니다 .
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## Hot, Warm, Cold 경로
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IoT 장치에서 클라우드로 전송되는 데이터들이 항상 실시간으로 처리되는 것은 아닙니다. 어떤 데이터는 실시간 처리가 필요하고, 다른 데이터는 짧은 시간 뒤에 처리될 수 있으며, 또 다른 데이터는 훨씬 더 나중에 처리되어도 됩니다. 서로 다른 시간에 데이터를 처리하는 서로 다른 서비스로의 데이터 흐름을 Hot 경로, Warm 경로, Cold 경로라고 합니다.
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### Hot 경로
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Hot 경로는 실시간으로 처리되거나 거의 실시간에 근접하게 처리되어야 하는 데이터를 말합니다. 차량이 차고에 접근하고 있거나 냉장 트럭의 온도가 너무 높다는 경고를 받는 등의 경고에 Hot 경로 데이터를 사용할 수 있습니다.
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Hot 경로 데이터를 사용하기 위해서 코드는 클라우드 서비스에서 이벤트를 수신하는 즉시 이벤트에 응답합니다.
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### Warm 경로
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Warm 경로는 수신 후 짧은 시간 동안 보고 또는 단기 분석같은 처리할 수 있는 데이터를 말합니다. 전날 수집된 데이터를 사용하는 차량 주행 거리에 대한 일일 보고서에 웜 경로 데이터를 사용할 수 있습니다.
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Warm 경로 데이터는 빠르게 액세스할 수 있는 일종의 스토리지 내부의 클라우드 서비스에서 수신한 후 저장됩니다.
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### Cold 경로
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Cold 경로는 과거 데이터를 말하며 데이터를 장기간 저장하여 필요할 때마다 처리합니다. 예를 들어, Cold 경로를 사용하여 차량의 연간 주행 거리 보고서를 얻거나, 경로 분석을 실행하여 연료 비용을 절감할 수 있는 최적의 경로를 찾을 수 있습니다.
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Cold 경로 데이터는 절대 변경되지 않고 빠르고 쉽게 쿼리할 수 있는 대량의 데이터를 저장하도록 설계된 데이터베이스인 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 일반적으로 클라우드 애플리케이션에서는 매일, 매주 또는 매월 정기적으로 실행되어 Warm 경로 스토리지에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 이동하는 정기적인 작업을 수행합니다.
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✅ 이 강의에서 지금까지 캡처한 데이터에 대해 생각해 봅시다. Hot 경로, Warm 경로, Cold 경로 중 어떤 데이터 입니까?
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## 서버리스 코드를 이용한 GPS 이벤트 처리
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데이터가 IoT 허브로 유입되면 서버리스 코드를 작성하여 Event-Hub와 호환되는 엔드포인트에 게시된 이벤트를 수신 대기할 수 있습니다. 이 경로는 Warm 경로입니다. 이 데이터는 다음 레슨에서의 여정 보고를 위해 저장되고 사용됩니다.
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### 작업 - 서버리스 코드를 이용하여 GPS 이벤트 처리하기
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1. Azure Functions CLI를 사용하여 Azure Functions App을 생성합니다. 파이썬 런타임을 사용하여 `gps-trigger` 폴더 안에에 만들고 Functions App 프로젝트 이름에도 동일한 이름을 사용합니다. 이 작업에 사용할 가상 환경을 생성해야 합니다.
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> ⚠️ 필요한 경우 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 Azure Functions Project 생성을 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#create-a-serverless-application)을 참조할 수 있습니다.
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1. IoT Hub의 Event Hub 호환 엔드포인트를 사용하는 IoT Hub 이벤트 트리거를 추가합니다.
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> ⚠️ 필요한 경우 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 IoT Hub 이벤트 트리거 생성을 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#create-an-iot-hub-event-trigger)을 참조할 수 있습니다.
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1. `local.settings.json` 파일에서 Event Hub 호환 엔드포인트 연결 문자열을 설정하고 `function.json` 파일에서 해당 항목에 대한 키를 사용합니다.
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1. Azurite app을 로컬 저장 에뮬레이터로 사용합니다.
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1. functions app을 실행하여 GPS 장치에서 이벤트를 수신하고 있는지 확인합니다. IoT 장치도 실행 중이고 GPS 데이터를 전송하고 있는지 확인하십시오.
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```output
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Python EventHub trigger processed an event: {"gps": {"lat": 47.73481, "lon": -122.25701}}
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```
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## Azure Storage 계정
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Azure Storage 계정은 다양한 방식으로 데이터를 저장할 수 있는 범용 스토리지 서비스입니다. 데이터를 Blob, 큐, 테이블 또는 파일로 동시에 저장할 수 있습니다.
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### Blob 스토리지
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_Blob_ 이라는 단어는 이진 대형 개체를 의미하지만, 구조화되지 않은 모든 데이터를 가리키는 용어가 되었습니다. IoT 데이터가 포함된 JSON 문서에서 이미지 및 동영상 파일에 이르기까지 모든 데이터를 Blob 스토리지에 저장할 수 있습니다. Blob 스토리지에는 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사하게 데이터를 저장할 수 있는 bucket이라는 _컨테이너_ 개념이 있습니다. 이러한 컨테이너에는 Blob을 저장할 하나 이상의 폴더가 있을 수 있으며, 각 폴더에는 파일이 컴퓨터 하드 디스크에 저장되는 방식과 유사하게 다른 폴더가 포함될 수 있습니다.
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이번 강의에서는 IoT 데이터를 저장하기 위해 Blob 스토리지를 사용합니다.
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✅ 조사하기: [Azure Blob Storage](https://docs.microsoft.com/azure/storage/blobs/storage-blobs-overview?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)에 대해 읽어보세요.
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### Table 스토리지
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Table 스토리지는 반정형 데이터를 저장할 수 있습니다. Table 스토리지는 실제로 NoSQL 데이터베이스이므로 미리 정의된 테이블 집합이 필요하지 않지만 각 행을 정의하는 고유 키를 사용하여 하나 이상의 테이블에 데이터를 저장하도록 설계되었습니다.
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✅ 조사하기: [Azure Table Storage](https://docs.microsoft.com/azure/storage/tables/table-storage-overview?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)에 대해 읽어보세요.
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### Queue 스토리지
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Queue 스토리지를 사용하면 최대 64KB 크기의 메시지를 큐에 저장할 수 있습니다. Queue의 뒤에 메시지를 추가하고 앞에서 읽어나갈 수 있습니다. Queue는 저장 공간이 있는 한 메시지를 무기한 저장하므로 메시지를 장기간 저장하고 필요할 때 읽을 수 있습니다. 예를 들어 GPS 데이터를 처리하기 위해 매달 작업을 실행하려는 경우 한 달 동안 매일 작업을 Queue에 추가한 다음 월말에 모든 메시지를 Queue에서 처리할 수 있습니다.
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✅ 조사하기: [Azure Queue Storage](https://docs.microsoft.com/azure/storage/queues/storage-queues-introduction?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)에 대해 읽어보세요.
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### 파일 스토리지
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파일 스토리지는 클라우드의 파일 저장소이며 모든 앱 또는 장치와 업계 표준 프로토콜을 사용하여 연결할 수 있습니다. 파일 스토리지에 파일을 쓴 다음 PC 또는 Mac의 드라이브로 마운트할 수 있습니다.
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✅ 조사하기: [Azure File Storage](https://docs.microsoft.com/azure/storage/files/storage-files-introduction?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)에 대해 읽어보세요.
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## 서버리스 코드와 저장소 연결하기
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이제 IoT Hub의 메시지를 저장하기 위해 function app을 Blob Storage에 연결해야 합니다. 이를 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다:
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- function 코드 내에서 Blob 스토리지 Python SDK를 사용하여 Blob 스토리지에 연결하고 데이터를 Blob으로 작성합니다.
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- 출력 함수 바인딩을 사용하여 함수의 반환 값을 Blob 스토리지에 바인딩하고 Blob을 자동으로 저장합니다.
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이 강의에서는 Blob 스토리지와 어떻게 상호작용 하는지 확인하기 위해 Python SDK를 사용합니다.
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데이터는 다음 형식의 JSON Blob으로 저장됩니다:
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```json
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{
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"device_id": <device_id>,
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"timestamp" : <time>,
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"gps" :
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{
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"lat" : <latitude>,
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"lon" : <longitude>
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}
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}
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```
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### 작업 - 서버리스 코드와 저장소 연결하기
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1. Azure Storage 계정을 생성합니다. 이름을 `gps<your name>`과 같이 지정합니다.
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> ⚠️ 필요한 경우 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 저장소 계정 생성을 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---create-the-cloud-resources)을 읽어보세요.
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이전 프로젝트에서 사용한 스토리지 계정이 아직 있다면 이를 다시 사용할 수 있습니다.
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> 💁 이 단원의 뒷부분에서 동일한 저장소 계정을 사용하여 Azure Functions 앱을 배포할 수 있습니다.
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1. 다음 명령을 실행하여 스토리지 계정에 대한 연결 문자열을 가져옵니다.
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```sh
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az storage account show-connection-string --output table \
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--name <storage_name>
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```
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`<storage_name>`을 이전 단계에서 만든 스토리지 계정의 이름으로 변경합니다.
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1. 이전 단계의 값을 사용하여 스토리지 계정 연결 문자열에 대한 새 항목을 `local.settings.json` 파일에 추가합니다. 이름을 `STORAGE_CONNECTION_STRING`으로 지정하십시오.
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1. `requirements.txt` 파일에 다음 내용을 추가하여 Azure storage Pip 패키지를 설치합니다 :
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```sh
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azure-storage-blob
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```
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가상 환경에 이 파일의 패키지들을 설치합니다.
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> 오류가 발생하면 다음 명령을 사용하여 가상 환경의 Pip 버전을 최신 버전으로 업그레이드한 후 다시 시도하십시오.
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>
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> ```sh
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> pip install --upgrade pip
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> ```
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1. `__init__.py` 파일의 `iot-hub-trigger`에 다음 import문을 추가합니다:
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```python
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import json
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import os
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import uuid
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from azure.storage.blob import BlobServiceClient, PublicAccess
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```
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`json` 시스템 모듈은 JSON을 읽어오고 작성하는 데 사용됩니다. `os` 시스템 모듈은 연결 문자열을 읽어오는 데 사용됩니다. `uuid` 시스템 모듈은 GPS 판독을 위한 고유 ID를 생성하는 데 사용됩니다.
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`azure.storage.blob` 패키지는 Blob 스토리지에서 작동하는 Python SDK가 포함되어 있습니다.
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1. `main` 메서드 앞에 다음 도우미 함수를 추가합니다:
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```python
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def get_or_create_container(name):
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connection_str = os.environ['STORAGE_CONNECTION_STRING']
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blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_str)
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for container in blob_service_client.list_containers():
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if container.name == name:
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return blob_service_client.get_container_client(container.name)
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return blob_service_client.create_container(name, public_access=PublicAccess.Container)
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```
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Python blob SDK에는 컨테이너가 없는 경우 컨테이너를 만드는 도우미 메서드가 없습니다. 이 코드는 `local.settings.json` 파일(또는 클라우드에 배포된 이후 애플리케이션 설정)에서 연결 문자열을 로드한 다음, 여기에서 `BlobServiceClient` 클래스를 만들어 blob 스토리지 계정과 상호 작용합니다. 그런 다음 blob 저장소 계정에 대한 모든 컨테이너를 순회하여 제공된 이름을 가진 컨테이너를 찾습니다. 해당 컨테이너를 찾으면 해당 컨테이너와 상호 작용하여 blob을 만들 수 있는 `ContainerClient` 클래스를 반환합니다. 컨테이너가 발견되지 않으면 컨테이너가 생성되고 새 컨테이너의 클라이언트가 반환됩니다.
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새 컨테이너가 생성되면 컨테이너의 Blob을 쿼리할 수 있는 공용 액세스 권한이 부여됩니다. 이것은 다음 강의에서 GPS 데이터를 지도에 시각화하는 데 사용됩니다.
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1. 토양 수분과는 달리 이 코드를 사용하면 모든 이벤트를 저장할 수 있으므로 다음 코드를 `main` 함수의 `logging` 문 아래에 있는 `for event in events:` 루프 안에 추가합니다:
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```python
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device_id = event.iothub_metadata['connection-device-id']
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blob_name = f'{device_id}/{str(uuid.uuid1())}.json'
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```
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이 코드는 이벤트 메타데이터에서 장치 ID를 가져온 다음 이를 사용하여 Blob 이름을 만듭니다. Blob은 폴더에 저장될 수 있으며 장치 ID는 폴더 이름에 사용되므로 각 장치는 하나의 폴더에 모든 GPS 이벤트를 포함합니다. Blob 이름은 이 폴더 다음에 슬래시로 구분된 문서 이름으로, Linux 및 macOS 경로와 유사합니다(Windows와 유사하지만 Windows는 백슬래시를 사용함). 문서 이름은 Python의 `uuid` 모듈을 사용하여 생성된 고유 ID이며 파일 형식은 `json`을 사용합니다.
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예를 들어, `gps-sensor` 디바이스 ID의 경우 Blob 이름은 `gps-sensor/a9487ac2-b9cf-11eb-b5cd-1e00621e3648.json`이 됩니다.
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1. 이 뒤에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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container_client = get_or_create_container('gps-data')
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blob = container_client.get_blob_client(blob_name)
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```
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이 코드는 `get_or_create_container` 도우미 클래스를 사용하여 컨테이너 클라이언트를 가져온 다음 blob 이름을 사용하여 blob 클라이언트 개체를 가져옵니다. 이러한 blob 클라이언트는 기존 blob을 참조하거나, 이 경우처럼 새로운 blob을 참조할 수 있습니다.
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1. 이 뒤에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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event_body = json.loads(event.get_body().decode('utf-8'))
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blob_body = {
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'device_id' : device_id,
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'timestamp' : event.iothub_metadata['enqueuedtime'],
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||||
'gps': event_body['gps']
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||||
}
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```
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이렇게 하면 Blob Storage에 기록될 Blob의 본문이 빌드됩니다. 이는 장치 ID, 원격 분석이 IoT Hub로 전송된 시간 및 원격 분석의 GPS 좌표가 포함하는 JSON 문서입니다.
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> 💁 메시지가 전송된 시간을 가져오려면 현재 시간이 아니라 메시지의 대기열에 포함된 시간을 사용하는 것이 중요합니다. Functions App이 실행되고 있지 않으면 선택되기 전에 잠시 동안 허브에 있을 수 있습니다.
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1. 이 코드 아래에 다음을 추가합니다:
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```python
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logging.info(f'Writing blob to {blob_name} - {blob_body}')
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blob.upload_blob(json.dumps(blob_body).encode('utf-8'))
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```
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이 코드는 blob이 세부 정보와 함께 작성될 예정임을 기록한 다음, blob 본문을 새 blob의 내용으로 업로드합니다.
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1. Functions app을 실행합니다. 출력에서 모든 GPS 이벤트에 대해 Blob이 작성되는 것을 볼 수 있습니다.
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```output
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[2021-05-21T01:31:14.325Z] Python EventHub trigger processed an event: {"gps": {"lat": 47.73092, "lon": -122.26206}}
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||||
...
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||||
[2021-05-21T01:31:14.351Z] Writing blob to gps-sensor/4b6089fe-ba8d-11eb-bc7b-1e00621e3648.json - {'device_id': 'gps-sensor', 'timestamp': '2021-05-21T00:57:53.878Z', 'gps': {'lat': 47.73092, 'lon': -122.26206}}
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```
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> 💁 동시에 IoT Hub 이벤트 모니터를 실행하고 있지는 않은지 확인합니다.
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> 💁 해당 코드는 [code/functions](../code/functions) 폴더에 있습니다.
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### 작업 - 업로드된 Blob 확인
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1. 생성된 blob을 보려면 스토리지 계정을 보고 관리할 수 있는 무료 도구인 [Azure Storage Explorer](https://azure.microsoft.com/features/storage-explorer/?WT.mc_id=cademic-17441-jaben)를 사용하거나 CLI에서 확인할 수 있습니다.
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1. CLI를 사용하기 위해서는 우선적으로 계정 key가 필요합니다. 다음 명령어를 실행하여 해당 key를 얻습니다:
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```sh
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az storage account keys list --output table \
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--account-name <storage_name>
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```
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`<storage_name>`을 스토리지 계정의 이름으로 수정합니다.
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`key1`의 값을 복사합니다.
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1. 다음 명령어를 실행하여 컨테이너의 Blob을 나열합니다.
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```sh
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az storage blob list --container-name gps-data \
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--output table \
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--account-name <storage_name> \
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--account-key <key1>
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```
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`<storage_name>` 을 스토리지 계정의 이름으로 바꾸고, `<key1>`값을 이전 단계에서 복사한 `<key1>` 값으로 바꿉니다.
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그러면 컨테이너의 모든 Blob이 나열됩니다:
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```output
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Name Blob Type Blob Tier Length Content Type Last Modified Snapshot
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---------------------------------------------------- ----------- ----------- -------- ------------------------ ------------------------- ----------
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gps-sensor/1810d55e-b9cf-11eb-9f5b-1e00621e3648.json BlockBlob Hot 45 application/octet-stream 2021-05-21T00:54:27+00:00
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||||
gps-sensor/18293e46-b9cf-11eb-9f5b-1e00621e3648.json BlockBlob Hot 45 application/octet-stream 2021-05-21T00:54:28+00:00
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||||
gps-sensor/1844549c-b9cf-11eb-9f5b-1e00621e3648.json BlockBlob Hot 45 application/octet-stream 2021-05-21T00:54:28+00:00
|
||||
gps-sensor/1894d714-b9cf-11eb-9f5b-1e00621e3648.json BlockBlob Hot 45 application/octet-stream 2021-05-21T00:54:28+00:00
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```
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1. 다음 명령어를 이용하여 blob 중 하나를 다운로드 합니다:
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```sh
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az storage blob download --container-name gps-data \
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--account-name <storage_name> \
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--account-key <key1> \
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--name <blob_name> \
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--file <file_name>
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```
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`<storage_name>`를 스토리지 계정의 이름으로 바꿉니다. `<key1>` 값을 이전 단계에서 복사한 `<key1>` 값으로 바꿉니다.
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폴더 이름을 포함하여 마지막 단계 출력의 `Name` 열에 있는 전체 이름으로 `<blob_name>`을 바꿉니다. `<file_name>`을 blob을 저장할 로컬 파일의 이름으로 바꿉니다.
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다운로드가 완료되면 이 JSON 파일을 VS Code에서 열 수 있으며 GPS 위치 세부 정보가 포함된 Blob이 표시됩니다:
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```json
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{
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"device_id": "gps-sensor",
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"timestamp": "2021-05-21T00:57:53.878Z",
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||||
"gps": { "lat": 47.73092, "lon": -122.26206 }
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}
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```
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### 업무 - Functions App을 클라우드에 배포가히
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이제 Function app이 작동하므로 클라우드에 배포할 수 있습니다.
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1. 이전에 생성한 스토리지 계정을 사용하여 새로운 Azure Functions app을 생성합니다. `gps-sensor-`와 같이 이름을 지정하고 끝 부분에 임의의 단어나 이름과 같은 고유 식별자를 추가합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 Functions app을 생성하기 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---create-the-cloud-resources)을 읽어보세요.
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1. `IOT_HUB_CONNECTION_STRING`과 `STORAGE_CONNECTION_STRING` 값을 Application 설정에 업로드합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 Application 설정 업로드를 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---upload-your-application-settings)을 읽어보세요.
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1. 로컬에 있는 Functions app을 클라우드로 배포합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 [프로젝트 2의 Lesson 5에서 Functions app 배포를 위한 지침](../../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---deploy-your-functions-app-to-the-cloud)을 읽어보세요.
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## 🚀 도전
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GPS 데이터는 완벽하게 정확하지 않으며, 특히 터널과 높은 건물의 지역에서 감지되는 위치는 수 미터 정도 떨어져 있을 수 있습니다.
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위성 내비게이션이 이를 어떻게 이것을 극복할 수 있을지 생각해 보세요. 위성 내비게이션이 당신의 위치를 더 잘 예측할 수 있게 해주는 데이터에는 무엇이 있습니까?
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/24)
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## 복습 및 자습
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- 정형 데이터에 대해 [Data model page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Data_model)에서 더 읽어보세요.
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- 반정형 데이터에 대해 [Semi-structured data page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Semi-structured_data)에서 더 읽어보세요
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||||
- 비정형 데이터에 대해 [Unstructured data page on Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Unstructured_data)에서 더 읽어보세요
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||||
- Azure 스토리지와 다른 스토리지 타임에 대해 더 알아보고 싶다면 [Azure Storage documentation](https://docs.microsoft.com/azure/storage/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)를 참고하세요.
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## 과제
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[함수 바인딩 조사](../assignment.md)
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@ -1,19 +0,0 @@
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# ফাংশন বাইন্ডিং পর্যালোচনা
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## নির্দেশাবলী
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ফাংশন বাইন্ডিংগুলি মূলত আমাদের কোডগুলিকে `main` ফাংশন থেকে রিটার্ন করে ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ করার সুযোগ দেয়। Azure স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট এবং অন্যান্য বিবরণ `function.json` ফাইলে কনফিগার করা আছে।
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Azure বা অন্যান্য Microsoft প্রযুক্তির সাথে কাজ করার সময়, তথ্যের সর্বোত্তম উৎস হল [docs.com এ Microsoft ডকুমেন্টেশনগুলো](https://docs.microsoft.com/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) । এই অ্যাসাইনমেন্টে আমাদেরকে আউটপুট বাইন্ডিং কিভাবে সেটআপ করতে হবে তা জানতে Azure Functions বাইন্ডিং ডকুমেন্টেশন পড়তে হবে।
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কাজের আগে কিছু রিসোর্স দেখে নেয়া যেতে পারেঃ
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* [Azure Functions triggers and bindings concepts](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-triggers-bindings?tabs=python&WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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* [Azure Blob storage bindings for Azure Functions overview](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-bindings-storage-blob?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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||||
* [Azure Blob storage output binding for Azure Functions](https://docs.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-bindings-storage-blob-output?tabs=python&WT.mc_id=academic-17441-jabenn)
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## এসাইনমেন্ট মূল্যায়ন মানদন্ড
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| ক্রাইটেরিয়া | দৃষ্টান্তমূলক (সর্বোত্তম) | পর্যাপ্ত (মাঝারি) | উন্নতি প্রয়োজন (নিম্নমান) |
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| --------- | ------------------ | -------------- | -------------------- |
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| ব্লব স্টোরেজ আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করা | আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে সক্ষম হয়েছিল, যেখানে ব্লবটি রিটার্ন এবং সফলভাবে ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ হয়েছিলো | আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে বা ব্লবটি রিটার্ন করতে সক্ষম হয়েছিল কিন্তু ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষণ করতে পারেনি| আউটপুট বাইন্ডিং কনফিগার করতে ব্যার্থ |
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@ -1,340 +0,0 @@
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# লোকেশন ডেটা প্রদর্শন
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> স্কেচনোটটি তৈরী করেছেন [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)। বড় সংস্করণে দেখার জন্য ছবিটিতে ক্লিক করতে হবে।
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## লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ
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[লেকচার-পূর্ববর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/25)
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## সূচনা
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গত পাঠে আমরা শিখেছি কিভাবে সার্ভারবিহীন কোড ব্যবহার করে স্টোরেজ কন্টেইনারে ক্লাউডে সংরক্ষণ করতে আমাদেরকে সেন্সর থেকে জিপিএস ডেটা পেতে হয়। এখন আমরা দেখবো কিভাবে একটি Azure ম্যাপে সেই পয়েন্টগুলি দেখানো যায়। আমরা একটি ওয়েব পেজে একটি মানচিত্র তৈরি করতে শিখব, GeoJSON ডেটা ফরম্যাট এবং আমাদেরকে ম্যাপে ক্যাপচার করা সমস্ত জিপিএস পয়েন্ট প্লট করার জন্য এটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা শিখব।
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এই লেসনে আমরা দেখবোঃ
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* [ডেটা ভিস্যুয়ালাইজেশন কী ?](#ডেটা-ভিস্যুয়ালাইজেশন-কী)
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* [ম্যাপ সার্ভিস](#ম্যাপ-সার্ভিস)
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* [Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা](#Azure-Maps-রিসোর্স-তৈরী-করা)
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* [ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন](#ওয়েব-পেইজে-ম্যাপ-প্রদর্শন)
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* [GeoJSON ফরম্যাট](#geojson-ফরম্যাট)
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* [GeoJSON দ্বারা ম্যাপে জিপিএস ডেটা প্লট করা](#GeoJSON-দ্বারা-ম্যাপে-জিপিএস-ডেটা-প্লট-করা)
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> 💁 এই লেসনে HTML এবং JavaScript এর ব্যবহার থাকবে। এই ল্যাংগুয়েজগুলো ব্যবহার করে ওয়েব ডেভলাপমেন্ট বিষয়ে আরো জানতে চাইলে [Web development for beginners](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners) কারিক্যুলাম দেখতে পারি।
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## ডেটা ভিস্যুয়ালাইজেশন কী
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ডেটা দৃশ্যায়ন বা ভিস্যুয়ালাইজেশন, নাম থেকেই বোঝা যায়, ডেটা ভিজুয়ালাইজ বা প্রদর্শন করা হয় এমন উপায়ে যা মানুষের পক্ষে বোঝা সহজ হয়। এটি সাধারণত চার্ট এবং গ্রাফের সাথে যুক্ত থাকে, মানুষকে কেবল তথ্য উপাত্তকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করার পাশাপাশি, তাদের প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্ত নিতেও সাহায্য করে।
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একটি সহজ উদাহরণ নিই- শুরুর দিকের একটি প্রজেক্টে আমরা মাটির আর্দ্রতা সংগ্রহ করেছি । ১লা জুন ২০২১ -এর জন্য প্রতি ঘণ্টায় মাটির আর্দ্রতার তথ্যের একটি টেবিল নিম্নরূপ :
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| সময় | মান |
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| ---------------- | ------: |
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| 01/06/2021 00:00 | 257 |
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| 01/06/2021 01:00 | 268 |
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| 01/06/2021 02:00 | 295 |
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| 01/06/2021 03:00 | 305 |
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| 01/06/2021 04:00 | 325 |
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| 01/06/2021 05:00 | 359 |
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| 01/06/2021 06:00 | 398 |
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| 01/06/2021 07:00 | 410 |
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| 01/06/2021 08:00 | 429 |
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| 01/06/2021 09:00 | 451 |
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| 01/06/2021 10:00 | 460 |
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| 01/06/2021 11:00 | 452 |
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| 01/06/2021 12:00 | 420 |
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| 01/06/2021 13:00 | 408 |
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| 01/06/2021 14:00 | 431 |
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| 01/06/2021 15:00 | 462 |
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| 01/06/2021 16:00 | 432 |
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| 01/06/2021 17:00 | 402 |
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| 01/06/2021 18:00 | 387 |
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| 01/06/2021 19:00 | 360 |
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| 01/06/2021 20:00 | 358 |
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| 01/06/2021 21:00 | 354 |
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| 01/06/2021 22:00 | 356 |
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| 01/06/2021 23:00 | 362 |
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একজন সাধারণ মানুষ হিসাবে, এই ডেটা বোঝা কঠিন হতে পারে। এটি কোন অর্থ ছাড়া সংখ্যার একটি প্রাচীর মাত্র। এই ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে, এটি একটি লাইন চার্টে প্লট করা যেতে পারে:
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এই লাইন চার্টটি আরো উন্নত করা যেতে পারে যদি আমরা মাটির আর্দ্রতার মান 450 হলে, স্বয়ংক্রিয় জল ব্যবস্থা চালু করা হয়েছিল এটি বোঝাতে একটি লাইন টেনে দিই।
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এই চার্টটি খুব তাড়াতাড়ি দেখায় যে মাটির আর্দ্রতার মাত্রা কত ছিল এবং ঠিক কোন পয়েন্ট থেকে সেচ ব্যবস্থা চালু হয়েছিল।
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ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য চার্টই একমাত্র হাতিয়ার নয়। আইওটি ডিভাইসগুলি যেগুলি আবহাওয়া ট্র্যাক করে সেগুলিতে ওয়েব অ্যাপস বা মোবাইল অ্যাপ থাকতে পারে যা বিভিন্ন প্রতীক ব্যবহার করে আবহাওয়ার অবস্থা যেমন মেঘলা দিনের জন্য মেঘের প্রতীক, বৃষ্টির দিনের জন্য বৃষ্টির চিহ্ন ইত্যাদি। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার অনেক উপায় আছে, কিছু বেশ সিরিয়াস, আবার কিছু অনেক মজার।
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✅ আমরা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের যেসব উপায় ইতোমধ্যে দেখেছি, সে সম্পর্কে চিন্তা করি। কোন পদ্ধতিগুলি সবচেয়ে পরিষ্কার এবং দ্রুততম সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুযোগ দেয় ?
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ভালো ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি মানুষকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, শিল্প যন্ত্রপাতি থেকে সব ধরনের রিডিং স্ক্রিনে দেখানো হলে, এগুলো বিশ্লেষণ করা কঠিন। কিন্তু যদি আমরা যেকোন সমস্যাজনক পরিস্থিতিতে একটি লাল বাতি জ্বালাই, তাহলে একজন মানুষ সহজে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
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জিপিএস ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় সবচেয়ে স্পষ্ট দৃশ্যায়ন হলো একটি মানচিত্রে ডেটা প্লট করা। উদাহরণস্বরূপ ডেলিভারি ট্রাক এর অবস্থাম দেখানো একটি মানচিত্র, একটি কারখানার শ্রমিকদের ট্রাক কখন আসবে তা দেখতে সাহায্য করতে পারে। যদি এই মানচিত্রটি তাদের বর্তমান অবস্থানে ট্রাকের শুধু ছবি দেখানোর পাশাপাশি ট্রাকের অন্যান্য তথ্য সম্পর্কে ধারণা দেয়, তাহলে প্লান্টের শ্রমিকরা সেই অনুযায়ী পরিকল্পনা করতে পারে। যদি তারা তাদের কারখানার কাছাকাছি একটি রেফ্রিজারেটেড ট্রাক দেখতে পায় তবে তারা দ্রুত প্রস্তুতি নিতে পারে।
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## ম্যাপ সার্ভিস
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মানচিত্র নিয়ে কাজ করা বেশ চিত্তাকর্ষক একটি কাজ। ম্যাপের জন্য অনেকগুলো সার্ভিস যেমন Bing মানচিত্র, লিফলেট, ওপেন স্ট্রিট মানচিত্র এবং গুগল মানচিত্র থেকে বেছে নেওয়া যায়। এই লেসনে আমরা [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) নিয়ে আরো বিস্তারিত জানবো এবং কীভাবে ডেটা প্লট করা হবে তা শিখবো
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Azure ম্যাপ হলো ভূ-স্থানিক পরিষেবা এবং SDK- এর একটি সংগ্রহ যা ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ভৌগলিক প্রেক্ষাপট সরবরাহ করতে নতুন ম্যাপিং ডেটা ব্যবহার করে। ডেভেলপারদের সুন্দর, ইন্টারেক্টিভ মানচিত্র তৈরির জন্য ট্যুল দেওয়া হয় যা সুপারিশকৃত ট্রাফিক রুট প্রদান, ট্রাফিক ঘটনা সম্পর্কে তথ্য প্রদান, অভ্যন্তরীণ নেভিগেশন, অনুসন্ধান ক্ষমতা, উচ্চতা তথ্য, আবহাওয়া পরিষেবা এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে।
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✅ এখানে কিছু [কোড স্যাম্পল](https://docs.microsoft.com/samples/browse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&products=azure-maps) রয়েছে যা আমরা এক্সপেরিমেন্ট করে দেখতে পারি।
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আমরা বিভিন্নভাবে মানচিত্র প্রদর্শন করতে পারি, যেমনঃ ফাঁকা ক্যানভাস, টাইলস, স্যাটেলাইট ইমেজ, রাস্তা সহ স্যাটেলাইট ইমেজ, গ্রেস্কেল মানচিত্র, উচ্চতা দেখানোর জন্য ছায়াময় মানচিত্র, রাতের দৃশ্যের মানচিত্র এবং হাই-কনট্রাস্ট ইত্যাদি । [Azure Event Grid](https://azure.microsoft.com/services/event-grid/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) এর সাথে একীভূত করে আমরা আমাদের মানচিত্রে রিয়েল-টাইম আপডেট পেতে পারি। আমাদের মানচিত্রের আচরণ এবং ভিস্যুয়াল পরিবর্তন করতে পারি বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণ যুক্ত করে, যেমনঃ pinch, drag এবং ক্লিক করার মতো অপারেশনের মাধ্যমে। মানচিত্রের রূপ পরিবর্তন করতে, আমরা বাবল, লাইন, বহুভুজ, হিটম্যাপ এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত করতে পারি। কোন মানচিত্রটি বাস্তবায়ন করবো তা আমাদের SDK এর পছন্দের উপর নির্ভর করে।
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[REST API](https://docs.microsoft.com/javascript/api/azure-maps-rest/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&view=azure-maps-typescript-latest) ব্যবহার করে আমরা Azure Maps APIs একসেস করতে পারি। এছাড়াও এটির [Web SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-map-control?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) বা মোবাইলের জন্য [Android SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-android-map-control-library?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&pivots=programming-language-java-android) আমরা কাজে লাগাতে পারি।
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এই পাঠে, আমরা একটি মানচিত্র আঁকতে এবং আমাদের সেন্সরের জিপিএস অবস্থানের পথ প্রদর্শন করতে ওয়েব SDK ব্যবহার করবো।
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## Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা
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আমাদের প্রথম ধাপ হল একটি Azure Maps অ্যাকাউন্ট তৈরি করা।
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### কাজ - Azure Maps রিসোর্স তৈরী করা
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1. টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট থেকে নিম্নের কমান্ড রান করে `gps-sensor` রিসোর্স গ্রুপে Azure Maps রিসোর্স তৈরী করি।
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```sh
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az maps account create --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--accept-tos \
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--sku S1
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```
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এটি Azure Maps রিসোর্স তৈরী করবে যার নাম `gps-sensor` । এক্ষেত্রে `S1` tier ব্যবহৃত হচ্ছে যা একটি paid tier যাতে অনেকগুলো ফীচার থাকে।
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> 💁 Azure Maps ব্যবহারের খরচ সম্পর্কে জানতে, [Azure Maps pricing page](https://azure.microsoft.com/pricing/details/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) পড়তে পারি।
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1. ম্যাপের জন্য API key প্রয়োজন। নীচের কমান্ড দিয়ে তা পাওয়া যাবেঃ
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```sh
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az maps account keys list --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--output table
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```
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এখানে `PrimaryKey` ভ্যালুটি কপি করে নিতে হবে।
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## ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন
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এখন আমরা পরবর্তী পদক্ষেপ নিতে পারি যা হলো একটি ওয়েব পেজে মানচিত্র প্রদর্শন করা। ছোট ওয়েব অ্যাপের জন্য মাত্র একটি `html` ফাইল ব্যবহার করবো; তবে এক্ষেত্রে মনে রাখতে হবে যে একটি উত্পাদন শিল্প বা দলগত পরিবেশে, ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে সম্ভবত আরো কিছু চলমান অংশ থাকবে!
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### Task - ওয়েব পেইজে ম্যাপ প্রদর্শন
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1. এখন index.html নামে একটি ফাইল তৈরী করতে হবে লোকাল কম্পিউটারের কোন ফোল্ডারে । HTML মার্ক-আপ দিয়ে ম্যাপ স্থাপন করিঃ
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```html
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<html>
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<head>
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<style>
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#myMap {
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width:100%;
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height:100%;
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}
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</style>
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</head>
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<body onload="init()">
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<div id="myMap"></div>
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</body>
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</html>
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```
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ম্যাপটি `myMap` `div` এ তৈরী হবে । পেইজের প্রস্থ এবং উচ্চতা ঠিক করার জন্য কিছু HTML স্টাইল ব্যবহার করলেই হবে।
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> 🎓`div` একটি ওয়েব পেজের একটি বিভাগ বা অংশ যেটিতে আমরা নাম এবং স্টাইল পরিবর্তন করতে পারি সহজেই ।
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1. শুরুতেই `<head>` ট্যাগের অধীনে একটি এক্সটার্নাল style sheet যুক্ত করতে হবে ম্যাপ সুন্দরভাবে প্রদর্শনের জন্য। এছাড়াও ম্যাপের ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করতে, একটি বাহ্যিক script ফাইল দরকার যা আমরা Web SDK থেকে পাব:
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```html
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<link rel="stylesheet" href="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.css" type="text/css" />
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<script src="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.js"></script>
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```
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এই স্টাইল শীটে মানচিত্রটি কেমন দেখায় সেটির সেটিংস রয়েছে এবং স্ক্রিপ্ট ফাইলে মানচিত্র লোড করার কোড রয়েছে। এই কোড যোগ করার কাজটি C++ এ হেডার ফাইল বা পাইথন মডিউল ইম্পোর্ট করার অনুরূপ।
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1. এবার নিম্নের স্ক্রিপ্ট ব্লক যোগ করি
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```javascript
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<script type='text/javascript'>
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function init() {
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||||
var map = new atlas.Map('myMap', {
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center: [-122.26473, 47.73444],
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||||
zoom: 12,
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||||
authOptions: {
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||||
authType: "subscriptionKey",
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||||
subscriptionKey: "<subscription_key>",
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||||
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
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||||
</script>
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```
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এক্ষেত্রে `<subscription_key>` এর পরিবর্তে API key ব্যবহার করতে হবে Azure Maps একাউন্টের।
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যদি আমরা `index.html` পেজটি ব্রাউজারে ওপেন করি, তাহলে আমরা ম্যাপ দেখতে পাব যা Seattle অঞ্চলে ফোকাস করে।
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✅ মানচিত্র প্রদর্শন পরিবর্তন করতে জুম এবং কেন্দ্রের পরামিতিগুলি নিয়ে পরীক্ষা করি। আমরা অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন স্থানাঙ্ক যোগ করে মানচিত্রে পরিবর্তন লক্ষ্য করতে পারবো।
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> 💁 Web apps নিয়ে কাজ করা ক্ষেত্রে একটি ভালো উপায় হলো [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) কে লোকালি ইন্সটল করা। তবে আমাদেরকে [node.js](https://nodejs.org/) এবং [npm](https://www.npmjs.com/) ইন্সটল করতে হবে আগেই। এগুলো ইনস্টল হয়ে গেলে, `index.html` ফাইলে নেভিগেট করে, ` http-server` টাইপ করলে ওয়েব অ্যাপটি একটি স্থানীয় ওয়েব সার্ভারে খুলবে [http://127.0.0.1:8080/](http://127.0.0.1:8080/) ।
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## GeoJSON ফরম্যাট
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এখন যেহেতু মানচিত্র প্রদর্শনের সাথে আমাদের ওয়েব অ্যাপটি রয়েছে, আমাদেরকে আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট থেকে জিপিএস ডেটা বের করতে হবে এবং এটি মানচিত্রের উপরে মার্কারের একটি স্তরে প্রদর্শন করতে হবে। আমরা এটি করার আগে, [GeoJSON](https://wikipedia.org/wiki/GeoJSON) ফর্ম্যাটটি দেখি যা Azure মানচিত্রের জন্য প্রয়োজনীয়।
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[GeoJSON](https://geojson.org/) হল একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড JSON স্পেসিফিকেশন যা ভৌগোলিক-নির্দিষ্ট ডেটা হ্যান্ডেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে বিশেষ ফর্ম্যাটিং সহ। আমরা [geojson.io](https://geojson.io) ব্যবহার করে নমুনা ডেটা পরীক্ষা করে এটি সম্পর্কে জানতে পার্রি, যা GeoJSON ফাইলগুলি ডিবাগ করার জন্য একটি দরকারী ট্যুল।
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GeoJSON ডেটার একটি নমুনা ফাইলঃ
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```json
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{
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"type": "FeatureCollection",
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"features": [
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{
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||||
"type": "Feature",
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"geometry": {
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||||
"type": "Point",
|
||||
"coordinates": [
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-2.10237979888916,
|
||||
57.164918677004714
|
||||
]
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}
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}
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||||
]
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||||
}
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```
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একটি বিশেষ বৈশিষ্ট্য হল ডেটাকে একটি 'ফিচারকলেকশন' এর মধ্যে 'ফিচার' হিসেবে নেস্ট করা। সেই বস্তুর মধ্যে অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ নির্দেশকারী 'স্থানাঙ্ক' এর 'জ্যামিতি' পাওয়া যাবে।
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✅ GeoJSON তৈরি করার সময়, বস্তুর মধ্যে 'অক্ষাংশ' এবং 'দ্রাঘিমাংশ' এর ক্রমটির দিকে মনোযোগ দিতে হবে নয়তো মান অনুযায়ী অবস্থান যেখানে দেখা উচিত, সেখানে তা উপস্থাপিত হবে না! GeoJSON পয়েন্টের জন্য `lon,lat` এই ক্রমানুসারে ডেটা প্রদান করতে হয় , `lat,lon` ফরম্যাটে নয়।
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`জ্যামিতি` বিভিন্ন ধরনের হতে পারে, যেমন একক বিন্দু বা বহুভুজ। এই উদাহরণে, আমরা কাজ করছি বিন্দু নিয়ে যার দুটি স্থানাঙ্কঃ দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ রয়েছে।
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✅ Azure Maps সকল GeoJSON এবং এর সাথে অতিরিক্ত কিছু [উন্নত বৈশিষ্ট্য](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/extend-geojson?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) সাপোর্ট করে যেমনঃ বৃত্ত এবং অন্যান্য জ্যামিতিক গঠন আঁকার ক্ষমতা।
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## GeoJSON দ্বারা ম্যাপে জিপিএস ডেটা প্লট করা
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এখন আমরা আগের পাঠে যে স্টোরেজটি তৈরি করেছিলাম সেখান থেকে ডেটা গ্রহণ করার জন্য প্রস্তুত। এগুলো ব্লব স্টোরেজে বেশ কয়েকটি ফাইল হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়েছে যাতে আমাদেরকে ফাইলগুলি পুনরুদ্ধার করতে হয় এবং সেগুলি বিশ্লেষণ করতে হবে যাতে Azure Maps সেই ডেটা ব্যবহার করতে পারে।
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### কাজ - ওয়েব পেজ থেকে একসেস করার জন্য স্টোরেজ কনফিগার করা
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আমরা যদি ডেটা আনতে আমাদের স্টোরেজে কল করি, তবে আমাদের ব্রাউজারের কনসোলে অনেক এরর দেখে অনেকেই অবাক হইয়ে যেতে পারে। এর কারণ হল এই স্টোরেজে [CORS](https://developer.mozilla.org/docs/Web/HTTP/CORS) এর জন্য আমাদেরকে পার্মিশন সেট করতে হবে যাতে বাইরের ওয়েব অ্যাপস থেকে ডেটা একসেস করা যায়।
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> 🎓 CORS এর পূর্ণরূপ হলো "Cross-Origin Resource Sharing" এবং সাধারণত নিরাপত্তাজনিত কারণে Azure এ এটি স্পষ্টভাবে সেট করা প্রয়োজন। যেসকল সাইটগুলিকে ডেটা একসেস করার অনুমতি দেয়ার প্রয়োজন নেই, তা আমরা এখান থেকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি।
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1. নিম্নের কমান্ড রান করে CORS চালু করি:
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```sh
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az storage cors add --methods GET \
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--origins "*" \
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--services b \
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--account-name <storage_name> \
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||||
--account-key <key1>
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```
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এখানে `<storage_name>` এর জায়গায় আমাদের ব্যবহৃত স্টোরেজটির নাম দিতে হবে এবং `<key1>` এর পরিবর্তে স্টোরেজ একাউন্টের key দিতে হবে।
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এই কমান্ড যেকোনো ওয়েবসাইটকে (ওয়াইল্ডকার্ড `*` চিহ্ন মানে হলো 'যেকোনো') আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্ট থেকে একটি *GET* অনুরোধ করার জন্য অনুমতি দেয়, অর্থাৎ ডেটা পাওয়ার সুযোগ করে দেয়। আর `--services b` মানে হলো শুধুমাত্র ব্লবগুলির জন্য এই সেটিং প্রয়োগ করা হচ্ছে।
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### কাজ - স্টোরেজ থেকে জিপিএস ডেটা লোড করা
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1. `init` ফাংশনের সবগুলো কনটেন্টকে নিম্নের কোড দিয়ে রিপ্লেস করে দিইঃ
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```javascript
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fetch("https://<storage_name>.blob.core.windows.net/gps-data/?restype=container&comp=list")
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||||
.then(response => response.text())
|
||||
.then(str => new window.DOMParser().parseFromString(str, "text/xml"))
|
||||
.then(xml => {
|
||||
let blobList = Array.from(xml.querySelectorAll("Url"));
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||||
blobList.forEach(async blobUrl => {
|
||||
loadJSON(blobUrl.innerHTML)
|
||||
});
|
||||
})
|
||||
.then( response => {
|
||||
map = new atlas.Map('myMap', {
|
||||
center: [-122.26473, 47.73444],
|
||||
zoom: 14,
|
||||
authOptions: {
|
||||
authType: "subscriptionKey",
|
||||
subscriptionKey: "<subscription_key>",
|
||||
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
map.events.add('ready', function () {
|
||||
var source = new atlas.source.DataSource();
|
||||
map.sources.add(source);
|
||||
map.layers.add(new atlas.layer.BubbleLayer(source));
|
||||
source.add(features);
|
||||
})
|
||||
})
|
||||
```
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||||
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||||
আর `<storage_name>` এর জায়গায় আমাদের ব্যবহৃত স্টোরেজের নামটি দিতে হবে আর `<subscription_key>` এর পরিবর্তে API key দিতে হবে Azure Maps একাউন্ট এর ।
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এখানে বেশ কিছু ঘটনা ঘটছে। প্রথমে, কোডটি আমাদের স্টোরেজ অ্যাকাউন্টের নাম ব্যবহার করে নির্মিত একটি ইউআরএল এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে আমাদের ব্লব কন্টেইনার থেকে জিপিএস ডেটা নিয়ে আসে। এই ইউআরএল `gps-data` থেকে পুনরুদ্ধার করে, রিসোর্সের ধরন নির্দেশ করে একটি কন্টেইনার (`restype=container`) এবং সমস্ত ব্লব সম্পর্কে তথ্য তালিকাভুক্ত করে। এই তালিকাটি ব্লবগুলি নিজেরা রিটার্ন দেবে না, তবে প্রতিটি ব্লবের জন্য একটি URL রিটার্ন করবে যা ব্লব ডেটা লোড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
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> 💁 এই ইউআরএলটি আমাদের ব্রাউজারে সমস্ত ব্লবের বিষদ বিবরণ দেখতে পারে। প্রতিটি আইটেমের একটি `Url` প্রপার্টি থাকবে, যার দ্বারা আমরা আমাদের ব্রাউজারেও ব্লবের বিষয়বস্তু দেখতে পারি।
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এই কোডটি তারপর প্রতিটি ব্লব লোড করে, একটি `loadJSON` ফাংশন কল করে, যা পরবর্তীতে তৈরি করা হবে। এটি তখন মানচিত্রের নিয়ন্ত্রণ তৈরি করে এবং `ready` ইভেন্টে কোড যোগ করে। ওয়েব পেজে মানচিত্র প্রদর্শিত হলে এই ইভেন্টকে কল করা হয়।
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প্রস্তুতকৃত ইভেন্টটি একটি Azure Maps ডেটা উৎস তৈরি করে - একটি কন্টেইনার যা GeoJSON ডেটা ধারণ করে যা পরে পপুলেটেড হবে। এই ডেটা সোর্সটি তখন একটি বাবল বা বুদবুদ স্তর তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় - এটি GeoJSON এর প্রতিটি বিন্দুকে কেন্দ্র করে মানচিত্রে বৃত্তের একটি সেট তৈরী করে।
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1. `loadJSON` ফাংশনটি `init` ফাংশনের নীচে স্ক্রিপ্ট ব্লক হিসেবে যোগ করিঃ
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```javascript
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var map, features;
|
||||
|
||||
function loadJSON(file) {
|
||||
var xhr = new XMLHttpRequest();
|
||||
features = [];
|
||||
xhr.onreadystatechange = function () {
|
||||
if (xhr.readyState === XMLHttpRequest.DONE) {
|
||||
if (xhr.status === 200) {
|
||||
gps = JSON.parse(xhr.responseText)
|
||||
features.push(
|
||||
new atlas.data.Feature(new atlas.data.Point([parseFloat(gps.gps.lon), parseFloat(gps.gps.lat)]))
|
||||
)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
xhr.open("GET", file, true);
|
||||
xhr.send();
|
||||
}
|
||||
```
|
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||||
এই ফাংশনটি ফেচ রুটিন দ্বারা কল করে, JSON ডেটার মাধ্যমে বিশ্লেষণ করা হয় এবং এটিকে জিওজেসন হিসাবে দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ স্থানাঙ্ক হিসাবে রূপান্তরিত করা হয়।
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একবার বিশ্লেষণ করা হলে, ডেটা একটি জিওজেসন `ফিচার` এর অংশ হিসাবে সেট করা হয়। মানচিত্রটি চালু হবে এবং ডেটা প্লটিং এর পথে ছোট ছোট বাবল উপস্থিত হবেঃ
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1. ব্রাউজারে HTML পেইজটি লোড করি। এটি প্রথমে ম্যাপ লোড করবে, তারপর সকল জিপিএস ডেটা স্টোরেজ থেকে সংগ্রহ করে তা ম্যাপে প্লট করে দিবে।
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> 💁 সকল কোড পাওয়া যাবে এখানে [code](./code) ফোল্ডারটিতে ।
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## 🚀 চ্যালেঞ্জ
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একটি মানচিত্রে মার্কার হিসেবে স্ট্যাটিক ডেটা প্রদর্শন করতে পারাটা বেশ বড় একটি সাফল্য। টাইমস্ট্যাম্পড JSON ফাইল ব্যবহার করে অ্যানিমেশন যুক্ত করতে এবং সময়ের সাথে চিহ্নিতকারীদের পথ দেখানোর জন্য এই ওয়েব অ্যাপটির কী আরো উন্নয়ন ঘটানো যায়? মানচিত্রের মধ্যে অ্যানিমেশন ব্যবহারের [কিছু নমুনা](https://azuremapscodesamples.azurewebsites.net/) দেওয়া হল।
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## লেকচার-পরবর্তী কুইজ
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[লেকচার-পরবর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/26)
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## রিভিউ এবং স্ব-অধ্যয়ন
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IoT ডিভাইস নিয়ে কাজ করার ক্ষেত্রে Azure Maps খুবই ভালো একটি ট্যুল।
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* [Azure Maps documentation নিয়ে Microsoft docs](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/tutorial-iot-hub-maps?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) থেকে পড়ে ইউজ কেইস গুলো আমরা দেখতে পারি।
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* এছাড়াও Azure Maps নিয়ে আমাদের জ্ঞান আরো বাড়ানোর জন্য আমরা আমাদের জন্য [route finding app তৈরী করতে পারি Azure Maps self-guided learning module ব্যবহার করে](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-your-first-app-with-azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) ।
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## এসাইনমেন্ট
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[অ্যাপ ডেপ্লয় করা](assignment.bn.md)
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@ -1,352 +0,0 @@
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# 위치 데이터 시각화
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> [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)의 스케치 노트. 더 큰 버전을 보려면 이미지를 클릭하십시오.
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이 비디오는 이번 단원에서 다룰 Azure Maps의 IoT에 대한 개요를 제공합니다.
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[](https://www.youtube.com/watch?v=P5i2GFTtb2s)
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> 🎥 위 이미지를 클릭하면 영상을 볼 수 있습니다.
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## 강의 전 퀴즈
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[강의 전 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/25)
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## 개요
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지난 수업에서는 서버리스 코드를 사용하여 스토리지 컨테이너의 클라우드에 저장하기 위해 센서에서 GPS 데이터를 가져오는 방법을 배웠습니다. 이제 Azure 맵에서 해당 지점을 시각화하는 방법을 알아봅니다. 웹 페이지에서 지도를 만드는 방법, GeoJSON 데이터 형식 및 이를 사용하여 지도에 캡처된 모든 GPS 지점을 표시하는 방법을 배우게 됩니다.
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이 강의에서는 다음을 다룰 것입니다:
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- [데이터 시각화란](#what-is-data-visualization)
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- [지도 서비스](#map-services)
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- [Azure Maps 리소스 만들기](#create-an-azure-maps-resource)
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- [웹 페이지에 지도 표시](#show-a-map-on-a-web-page)
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- [GeoJSON 형식](#the-geojson-format)
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- [GeoJSON을 사용하여 지도에 GPS 데이터 표시하기](#plot-gps-data-on-a-map-using-geojson)
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> 💁 This lesson will involve a small amount of HTML and JavaScript. If you would like to learn more about web development using HTML and JavaScript, check out [Web development for beginners](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners).
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## 데이터 시각화란
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데이터 시각화는 이름에서 알 수 있듯이 사람이 이해하기 쉽게 데이터를 시각화하는 것입니다. 일반적으로 차트 및 그래프와 연관되지만 사람이 데이터를 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 의사 결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 그림으로 나타내는 모든 방법을 말합니다.
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간단한 예를 들자면, 지난 농장 프로젝트에서 토양 수분 설정을 캡처했습니다. 2021년 6월 1일에 매시간 수집된 토양 수분 데이터 테이블은 다음과 같을 수 있습니다:
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| Date | Reading |
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| ---------------- | ------: |
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| 01/06/2021 00:00 | 257 |
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| 01/06/2021 01:00 | 268 |
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| 01/06/2021 02:00 | 295 |
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| 01/06/2021 03:00 | 305 |
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| 01/06/2021 04:00 | 325 |
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| 01/06/2021 05:00 | 359 |
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| 01/06/2021 06:00 | 398 |
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| 01/06/2021 07:00 | 410 |
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| 01/06/2021 08:00 | 429 |
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| 01/06/2021 09:00 | 451 |
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| 01/06/2021 10:00 | 460 |
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| 01/06/2021 11:00 | 452 |
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| 01/06/2021 12:00 | 420 |
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| 01/06/2021 13:00 | 408 |
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| 01/06/2021 14:00 | 431 |
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| 01/06/2021 15:00 | 462 |
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| 01/06/2021 16:00 | 432 |
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| 01/06/2021 17:00 | 402 |
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| 01/06/2021 18:00 | 387 |
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| 01/06/2021 19:00 | 360 |
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| 01/06/2021 20:00 | 358 |
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| 01/06/2021 21:00 | 354 |
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| 01/06/2021 22:00 | 356 |
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| 01/06/2021 23:00 | 362 |
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인간으로서, 데이터를 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 이는 아무런 의미가 없는 숫자입니다. 이 데이터를 시각화하는 첫 번째 단계는 꺾은선형 차트에 그리는 것입니다:
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이는 언제 자동 급수 시스템이 토양 수분 판독값 450을 읽어 켜지는지를 나타내는 선을 추가하여 더욱 발전시킬 수 있습니다.
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이 차트는 토양 수분 수준 뿐만 아니라, 급수 시스템이 켜진 지점을 매우 빠르게 보여줍니다.
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차트는 데이터를 시작화하는 유일한 도구가 아닙니다. 날씨를 추적하는 IoT 장치에는 흐린 날의 구름 기호, 비 오는 날의 비구름 등과 같은 기호를 사용하여 날씨 상태를 시각화하는 웹 앱, 또는 모바일 앱이 있을 수 있습니다. 데이터를 시각화하는 방법은 무수히 많고, 진지하고 재미있는 경우도 많습니다.
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✅ 시각화된 데이터를 보는 방법에 대해 생각해 보십시오. 어떤 방법이 가장 명확했고 가장 빠르게 결정을 내릴 수 있었습니까?
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최고의 시각화를 통해 사람과 사람이 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 산업용 기계의 모든 판독값을 표시하는 게이지를 갖는 것은 처리하기 어렵지만 무언가 잘못되었을 때 빨간색 표시등이 깜박이면 사람이 결정을 내릴 수 있습니다. 때때로 최고의 시각화는 번쩍이는 불빛입니다!
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GPS 데이터로 작업할 때 가장 명확한 시각화는 지도에 데이터를 표시하는 것입니다. 예를 들어 배달 트럭을 표시하는 지도는 가공 공장의 작업자가 트럭이 도착하는 시기를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 지도가 현재 위치에 있는 트럭 사진보다 더 많은 것을 보여주고 트럭의 내용물에 대한 아이디어를 제공한다면 공장의 작업자는 그에 따라 계획을 세울 수 있습니다. 만약 근처에 냉장 트럭이 보이면 냉장고에 공간을 마련해야 한다는 것을 압니다.
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## 지도 서비스
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지도로 작업하는 것은 흥미롭습니다. Bing Maps, Leaflet, Open Street Maps 및 Google Maps와 같이 선택할 수 있는 것이 많습니다. 이 단원에서는 [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 과 GPS 데이터를 표시하는 방법에 대해 알아봅니다.
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Azure Maps는 "새로운 매핑 데이터를 사용하여 웹 및 모바일 애플리케이션에 지리학적 환경을 제공하는 지리 공간 서비스 및 SDK 모음"입니다. 개발자에게는 권장 교통 경로 제공, 교통 사고에 대한 정보 제공, 실내 내비게이션, 검색 기능, 고도 정보, 날씨 서비스 등을 수행할 수 있는 아름다운 대화형 지도를 만드는 도구가 제공됩니다.
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✅ [매핑 코드 샘플](https://docs.microsoft.com/samples/browse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&products=azure-maps) 로 실험하기
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지도의 빈 캔버스, 타일, 위성 이미지, 도로가 중첩된 위성 이미지, 다양한 유형의 회색조 지도, 고도를 표시하는 음영 부조가 있는 지도, 야경 지도, 고대비 지도로 지도를 표시할 수 있습니다. [Azure Event Grid](https://azure.microsoft.com/services/event-grid/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)와 통합하여 지도에서 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다. 핀치, 드래그와 클릭과 같은 이벤트에 지도가 반응할 수 있도록 다양한 제어를 활성화하여 지도의 동작과 모양을 제어할 수 있습니다. 지도의 모양을 제어하기 위해 버블, 라인, 다각형, 히트 맵 등을 포함하는 레이어를 추가할 수 있습니다. 구현하는 지도의 스타일은 선택한 SDK에 따라 다릅니다.
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[REST API](https://docs.microsoft.com/javascript/api/azure-maps-rest/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&view=azure-maps-typescript-latest), [Web SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-map-control?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), 모바일 어플리케이션을 만드는 경우, [Android SDK](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-android-map-control-library?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&pivots=programming-language-java-android)를 활용하여 Azure Maps API에 접근할 수 있습니다.
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이 수업에서는 웹 SDK를 사용하여 지도와 센서의 GPS 위치 경로를 표시합니다.
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## Azure Maps 리소스 만들기
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첫 번째 단계는 Azure Maps 계정을 만드는 것입니다.
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### 작업 - Azure Maps 리소스 만들기
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1. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 `gps-sensor` 리소스 그룹에 Azure Maps 리소스를 만듭니다:
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```sh
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az maps account create --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--accept-tos \
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--sku S1
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```
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이렇게 하면 Azure Maps의 `gps-sensor`라는 리소스가 생성됩니다. 사용 중인 계층은 `S1`으로, 다양한 기능을 포함하는 유료 계층이지만, 무료로 제공되는 부분이 있습니다.
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> 💁 Azure Maps의 사용 비용을 보려면, [Azure Maps 가격 페이지](https://azure.microsoft.com/pricing/details/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)를 확인하세요.
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2. 지도 리소스에 대한 API 키가 필요합니다. 이 키를 얻으려면 다음 명령어를 사용하십시오:
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```sh
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az maps account keys list --name gps-sensor \
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--resource-group gps-sensor \
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--output table
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```
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`PrimaryKey` 값을 복사해 놓으십시오.
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## 웹 페이지에 지도 표시
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이제 웹 페이지에 지도를 표시하는 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 작은 웹 앱에 대해 하나의 `html` 파일만 사용 합니다. 상품이나 팀 환경에서는 웹 앱에 움직이는 부분이 더 많을 가능성이 높습니다!
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### 작업 - 웹 페이지에 지도 표시
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1. 로컬 컴퓨터의 폴더에 index.html 이라는 파일을 만듭니다. 지도를 보관할 HTML 마크업을 추가합니다:
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```html
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<html>
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<head>
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<style>
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#myMap {
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width: 100%;
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height: 100%;
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||||
}
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||||
</style>
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||||
</head>
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||||
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||||
<body onload="init()">
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<div id="myMap"></div>
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||||
</body>
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||||
</html>
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```
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지도에 `myMap` `div` 가 로드됩니다. 몇 가지 스타일을 사용하면 페이지의 너비와 높이를 확장할 수 있습니다.
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> 🎓 `div` 는 웹 페이지의 섹션으로, 이름과 스타일을 지정할 수 있습니다.
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2. 여는 `<head>` 태그 아래에, 외부 스타일시트를 추가하여 지도 표시를 제어하고, 웹 SDK의 외부 스크립트를 추가하여 해당 동작을 관리합니다:
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||||
```html
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||||
<link
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||||
rel="stylesheet"
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||||
href="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.css"
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||||
type="text/css"
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||||
/>
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||||
<script src="https://atlas.microsoft.com/sdk/javascript/mapcontrol/2/atlas.min.js"></script>
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```
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이 스타일시트에는 지도 모양에 대한 설정이 포함되어 있으며, 스크립트 파일에는 지도를 로드하는 코드가 포함되어 있습니다. 이 코드를 추가하는 것은 C++ 헤더 파일을 포함하거나 Python 모듈을 가져오는 것과 유사합니다.
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3. 해당 스크립트 아래에, 스크립트 블록을 추가하여 지도를 시작합니다.
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```javascript
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<script type='text/javascript'>
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||||
function init() {
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||||
var map = new atlas.Map('myMap', {
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||||
center: [-122.26473, 47.73444],
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||||
zoom: 12,
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||||
authOptions: {
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||||
authType: "subscriptionKey",
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||||
subscriptionKey: "<subscription_key>",
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||||
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
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||||
</script>
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||||
```
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`<subscription_key>` 를 Azure Maps 계정의 API 키로 변경합니다.
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웹 브라우저에서 `index.html` 페이지를 열면, 지도가 로드되고, 시애틀 지역에 초점이 맞춰져 있어야 합니다.
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✅ 확대/축소 및 중심 매개변수를 변경하여 지도 표시를 실험합니다. 데이터의 위도와 경도에 해당하는 다른 좌표를 추가하여 지도의 중심을 다시 맞출 수 있습니다.
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> 💁 웹 앱을 로컬에서 사용하는 더 좋은 방법은 [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server)를 설치하는 것입니다. 이 도구를 사용하려면 [node.js](https://nodejs.org/) 와 [npm](https://www.npmjs.com/) 이 설치되어 있어야 합니다. 도구들이 설치되면 `index.html` 과 `http-server` 타입의 위치를 다룰 수 있습니다. 웹 앱은 로컬 웹 서버 [http://127.0.0.1:8080/](http://127.0.0.1:8080/)에서 열립니다.
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## GeoJSON 형식
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이제 지도가 표시되는 웹 앱이 준비되었으므로, 저장소 계정에서 GPS 데이터를 추출하여 지도 위에 있는 마커를 레이어에 표시해야 합니다. 그 전에 Azure Maps에 필요한 [GeoJSON](https://wikipedia.org/wiki/GeoJSON) 형식을 살펴보겠습니다.
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[GeoJSON](https://geojson.org/)은 지리적 특정 데이터를 처리하도록 설계된 특수 형식의 개방형 표준 JSON 사양입니다. GeoJSON 파일을 디버깅하는 데 유용한 도구인 [geojson.io](https://geojson.io) 를 사용하여 샘플 데이터를 테스트하여 이에 대해 알아볼 수 있습니다 .
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샘플 GeoJSON 데이터는 다음과 같습니다:
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```json
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{
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"type": "FeatureCollection",
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"features": [
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{
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"type": "Feature",
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||||
"geometry": {
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||||
"type": "Point",
|
||||
"coordinates": [-2.10237979888916, 57.164918677004714]
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}
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}
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]
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}
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```
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특히 흥미로운 점은 데이터가 `FeatureCollection`내에 `Feature`로 중첩되는 방식입니다. 해당 객체 내에서 위도와 경도를 나타내는 `coordinates`가 있는 `geometry`를 찾을 수 있습니다.
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✅ When building your geoJSON, pay attention to the order of `latitude` and `longitude` in the object, or your points will not appear where they should! GeoJSON expects data in the order `lon,lat` for points, not `lat,lon`.
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`Geometry` 는 단일 점 또는 다각형과 같은 다른 유형을 가질 수 있습니다. 이 예시에서는 경도와 위도라는 두 좌표가 지정된 점입니다.
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✅ Azure Maps는 표준 GeoJSON 과 원 및 기타 기하 도형을 그리는 기능을 비롯한 몇 가지 [향상된 기능들](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/extend-geojson?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 을 제공합니다.
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## GeoJSON을 사용하여 지도에 GPS 데이터 표시하기
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이제 이전 학습에서 빌드한 저장소에서 데이터를 사용할 준비가 되었습니다. 참고로 Blob 저장소에 여러 파일로 저장되므로 Azure Maps에서 데이터를 사용할 수 있도록 파일을 검색하고 구문 분석해야 합니다.
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### 작업 - 웹 페이지에서 액세스할 스토리지 구성
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데이터를 가져오기 위해 저장소를 호출하면 브라우저 콘솔에서 발생하는 오류를 보고 놀랄 수 있습니다. 외부 웹 앱이 해당 데이터를 읽을 수 있도록 하려면 이 저장소에서 [CORS](https://developer.mozilla.org/docs/Web/HTTP/CORS) 에 대한 권한을 설정해야 하기 때문입니다.
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> 🎓 CORS는 "Cross-Origin Resource Sharing"을 나타내며 일반적으로 보안상의 이유로 Azure에서 명시적으로 설정해야 합니다. 이는 데이터에 접근할 수 있는 것으로 예상하지 않는 사이트를 중지합니다.
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1. 다음 명령을 실행하여 CORS를 활성화합니다:
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```sh
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az storage cors add --methods GET \
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--origins "*" \
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--services b \
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--account-name <storage_name> \
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--account-key <key1>
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```
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`<storage_name>` 을 저장소 계정의 이름으로 바꿉니다. `<key1>` 를 저장소 계정의 키로 바꿉니다.
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이 명령은 모든 웹 사이트(와일드 카드 `*` 는 모두를 의미)가 저장소 계정에서 _GET_ 요청, 즉 데이터 가져오기를 수행할 수 있습니다. `--services b` 는 blobs에만 이 설정을 적용한다는 의미입니다.
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### 작업 - 저장소에서 GPS 데이터 로드
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1. `init` 함수의 전체 내용을 다음 코드로 변경합니다:
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```javascript
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fetch(
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||||
"https://<storage_name>.blob.core.windows.net/gps-data/?restype=container&comp=list"
|
||||
)
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||||
.then((response) => response.text())
|
||||
.then((str) => new window.DOMParser().parseFromString(str, "text/xml"))
|
||||
.then((xml) => {
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||||
let blobList = Array.from(xml.querySelectorAll("Url"));
|
||||
blobList.forEach(async (blobUrl) => {
|
||||
loadJSON(blobUrl.innerHTML);
|
||||
});
|
||||
})
|
||||
.then((response) => {
|
||||
map = new atlas.Map("myMap", {
|
||||
center: [-122.26473, 47.73444],
|
||||
zoom: 14,
|
||||
authOptions: {
|
||||
authType: "subscriptionKey",
|
||||
subscriptionKey: "<subscription_key>",
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
map.events.add("ready", function () {
|
||||
var source = new atlas.source.DataSource();
|
||||
map.sources.add(source);
|
||||
map.layers.add(new atlas.layer.BubbleLayer(source));
|
||||
source.add(features);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
```
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`<storage_name>` 를 저장소 계정의 이름으로 변경합니다. `<subscription_key>` Azure Maps 계정의 API 키로 변경합니다.
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여기에서 여러 가지 일이 발생합니다. 먼저 코드는 저장소 계정 이름을 사용하여 빌드된 URL 엔드포인트를 사용하여 Blob 컨테이너에서 GPS 데이터를 가져옵니다. 이 URL은 리소스 유형이 컨테이너(`restype=container`) 임을 나타내는 `gps-data`에서 검색하고 모든 Blob 에 대한 정보를 나열합니다. 이 목록은 Blob 자체를 반환하지 않지만 Blob 데이터를 로드하는 데 사용할 수 있는 각 Blob에 대한 URL을 반환합니다.
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> 💁 You can put this URL into your browser to see details of all the blobs in your container. Each item will have a `Url` property that you can also load in your browser to see the contents of the blob. 이 URL을 브라우저에 넣으면 컨테이너의 모든 Blob에 대한 세부 정보를 볼 수 있습니다. 각 항목은 Blob의 콘텐츠를 보기 위해 브라우저에 로드할 수 있는 `Url` 속성이 있습니다.
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이 코드는 다음에 생성될 `loadJSON` 함수를 호출하여 각 Blob을 로드합니다. 그런 다음 지도 제어를 만들고 `ready` 이벤트에 코드를 추가합니다. 이 이벤트는 웹 페이지에 지도가 표시될 때 호출됩니다.
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ready 이벤트는 나중에 채워질 GeoJSON 데이터를 포함하는 컨테이너인 Azure Maps 데이터 원본을 만듭니다. 그런 다음 이 데이터 원본을 사용하여 GeoJSON의 각 지점 중심에 있는 지도의 원 집합인 버블 레이어를 만듭니다.
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2. `init` 함수 아래의 스크립트 블록에 `loadJSON` 함수를 추가합니다:
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```javascript
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var map, features;
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function loadJSON(file) {
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var xhr = new XMLHttpRequest();
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features = [];
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xhr.onreadystatechange = function () {
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if (xhr.readyState === XMLHttpRequest.DONE) {
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if (xhr.status === 200) {
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gps = JSON.parse(xhr.responseText);
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features.push(
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new atlas.data.Feature(
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new atlas.data.Point([
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parseFloat(gps.gps.lon),
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parseFloat(gps.gps.lat),
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])
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)
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);
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}
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}
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};
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xhr.open("GET", file, true);
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xhr.send();
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}
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```
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이 함수는 패치(fetch) 루틴에 의해 호출되어 JSON 데이터를 구문 분석하고 경도 및 위도 좌표를 geoJSON으로 읽도록 변환됩니다. 파싱되면 데이터는 geoJSON의 `Feature`의 일부로 설정됩니다. 지도가 초기화되고 경로 주위에 작은 점들이 나타납니다.
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3. 브라우저에서 HTML 페이지를 로드합니다. 지도를 로드한 다음 저장소에서 모든 GPS 데이터를 로드하고 지도에 표시합니다.
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> 💁 이 코드는 [코드](.././code) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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## 🚀 도전
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정적 데이터를 지도에 마커로 표시할 수 있다는 점이 좋습니다. 이 웹 앱에 타임스탬프가 있는 json 파일을 사용하여 애니메이션을 추가하고 시간 경과에 따른 마커의 경로를 표시할 수 있습니까? 여기 지동 애니메이션을 사용한 [일부 샘플들](https://azuremapscodesamples.azurewebsites.net/) 이 있습니다.
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## 강의 후 퀴즈
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[강의 후 퀴즈](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/26)
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## 복습 및 독학
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Azure Maps은 특히 IoT 장치 작업에 유용합니다.
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- [Microsoft 문서의 Azure Maps 문서](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/tutorial-iot-hub-maps?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)에서 일부 용도를 조사합니다.
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- [Microsoft의 Azure Maps의 자기 학습 모듈을 사용하여 첫번째 경로 찾기 앱 만들기](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-your-first-app-with-azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)를 통해 지도 작성 및 웨이포인트에 대한 지식을 심화하세요.
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## 과제
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[앱 배포](assignment.md)
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Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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