# 將你的設備連接到互聯網  > 手繪筆記由 [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) 提供。點擊圖片查看更大的版本。 本課程是 [Microsoft Reactor](https://developer.microsoft.com/reactor/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 的 [Hello IoT 系列](https://youtube.com/playlist?list=PLmsFUfdnGr3xRts0TIwyaHyQuHaNQcb6-) 的一部分。課程分為兩個視頻進行教學——一個1小時的課程和一個1小時的辦公時間，深入探討課程的部分內容並回答問題。 [](https://youtu.be/O4dd172mZhs) [](https://youtu.be/j-cVCzRDE2Q) > 🎥 點擊上方圖片觀看視頻 ## 課前測驗 [課前測驗](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/7) ## 簡介 IoT 中的 **I** 代表 **Internet**（互聯網）——雲端連接和服務使得 IoT 設備的許多功能得以實現，例如從連接到設備的傳感器收集測量數據，或發送消息控制執行器。IoT 設備通常使用標準通信協議連接到單一的雲端 IoT 服務，而該服務則與你的 IoT 應用的其他部分相連，例如 AI 服務用於基於數據做出智能決策，或網頁應用用於控制或報告。 > 🎓 從傳感器收集並發送到雲端的數據被稱為遙測數據。 IoT 設備可以接收來自雲端的消息。這些消息通常包含命令——即指示執行某些操作的指令，無論是內部操作（例如重啟或更新固件），還是使用執行器（例如打開燈光）。 本課程介紹了 IoT 設備用於連接雲端的一些通信協議，以及它們可能發送或接收的數據類型。你還將親自操作，為你的夜燈添加互聯網控制，將 LED 控制邏輯移至本地運行的“服務器”代碼。 在本課程中，我們將涵蓋： * [通信協議](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet) * [消息隊列遙測傳輸（MQTT）](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet) * [遙測數據](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet) * [命令](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet) ## 通信協議 IoT 設備用於與互聯網通信的流行通信協議有很多。其中最流行的是基於某種代理的發布/訂閱消息傳遞。IoT 設備連接到代理並發布遙測數據，同時訂閱命令。雲端服務也連接到代理，訂閱所有遙測消息並發布命令，這些命令可以針對特定設備或設備組。  MQTT 是 IoT 設備最流行的通信協議，本課程將介紹它。其他協議包括 AMQP 和 HTTP/HTTPS。 ## 消息隊列遙測傳輸（MQTT） [MQTT](http://mqtt.org) 是一種輕量級的開放標準消息傳遞協議，可在設備之間傳遞消息。它於1999年設計用於監控石油管道，15年後由 IBM 釋出為開放標準。 MQTT 有一個單一代理和多個客戶端。所有客戶端都連接到代理，代理根據需要將消息路由到相關客戶端。消息是通過命名主題進行路由，而不是直接發送到個別客戶端。客戶端可以發布到某個主題，任何訂閱該主題的客戶端都會接收到消息。  ✅ 做一些研究。如果你有大量 IoT 設備，如何確保你的 MQTT 代理能處理所有消息？ ### 將你的 IoT 設備連接到 MQTT 為你的夜燈添加互聯網控制的第一步是將其連接到 MQTT 代理。 #### 任務 將你的設備連接到 MQTT 代理。 在本課程的這部分，你將把你的 IoT 夜燈連接到互聯網，以便遠程控制。稍後在本課程中，你的 IoT 設備將通過 MQTT 向公共 MQTT 代理發送一條包含光線水平的遙測消息，該消息將由你編寫的一些服務器代碼接收。該代碼將檢查光線水平並向設備發送一條命令消息，指示其打開或關閉 LED。 這種設置的實際應用場景可能是從多個光線傳感器收集數據後再決定是否打開燈光，例如在有大量燈光的地方，如體育場。這樣可以避免僅因一個傳感器被雲層或鳥遮擋而打開燈光，而其他傳感器檢測到足夠的光線。 ✅ 還有哪些情況需要評估多個傳感器的數據後再發送命令？ 為了避免在本次作業中設置 MQTT 代理的複雜性，你可以使用一個運行 [Eclipse Mosquitto](https://www.mosquitto.org) 的公共測試服務器，這是一個開源的 MQTT 代理。該測試代理可在 [test.mosquitto.org](https://test.mosquitto.org) 公開使用，且不需要設置帳戶，是測試 MQTT 客戶端和服務器的絕佳工具。 > 💁 該測試代理是公開且不安全的。任何人都可以監聽你發布的內容，因此不應用於需要保密的數據。  按照以下相關步驟將你的設備連接到 MQTT 代理： * [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-mqtt.md) * [單板計算機 - Raspberry Pi/虛擬 IoT 設備](single-board-computer-mqtt.md) ### 深入了解 MQTT 主題可以有層次結構，客戶端可以使用通配符訂閱不同層次的主題。例如，你可以將溫度遙測消息發送到 `/telemetry/temperature` 主題，將濕度消息發送到 `/telemetry/humidity` 主題，然後在你的雲端應用中訂閱 `/telemetry/*` 主題以接收溫度和濕度的遙測消息。 消息可以設置服務質量（QoS），這決定了消息接收的保證程度。 * 最多一次 - 消息僅發送一次，客戶端和代理不採取額外步驟確認交付（即發送後不再關注）。 * 至少一次 - 發送方多次重試消息直到收到確認（即確認交付）。 * 恰好一次 - 發送方和接收方進行兩級握手以確保僅接收一份消息（即保證交付）。 ✅ 哪些情況可能需要保證交付的消息而不是發送後不再關注的消息？ 雖然名字中有“消息隊列”（MQTT 的首字母縮寫），但它實際上並不支持消息隊列。這意味著如果客戶端斷開連接，然後重新連接，它不會接收到斷開期間發送的消息，除非這些消息已通過 QoS 過程開始處理。消息可以設置保留標誌。如果設置了該標誌，MQTT 代理將存儲最後一條帶有該標誌的消息，並將其發送給後來訂閱該主題的客戶端。這樣，客戶端將始終獲得最新消息。 MQTT 還支持保持連接功能，在消息之間的長時間間隔期間檢查連接是否仍然有效。 > 🦟 [Eclipse Foundation 的 Mosquitto](https://mosquitto.org) 提供了一個免費的 MQTT 代理，你可以自己運行以實驗 MQTT，還有一個公共 MQTT 代理可用於測試你的代碼，托管於 [test.mosquitto.org](https://test.mosquitto.org)。 MQTT 連接可以是公開和開放的，也可以通過使用用戶名和密碼或證書進行加密和安全保護。 > 💁 MQTT 通過 TCP/IP 進行通信，與 HTTP 使用相同的底層網絡協議，但使用不同的端口。你還可以通過 Websockets 使用 MQTT 與在瀏覽器中運行的網頁應用通信，或者在防火牆或其他網絡規則阻止標準 MQTT 連接的情況下使用。 ## 遙測數據 遙測一詞源於希臘語，意為遠程測量。遙測是從傳感器收集數據並將其發送到雲端的行為。 > 💁 最早的遙測設備之一於1874年在法國發明，通過物理電線將實時天氣和雪深數據從勃朗峰傳送到巴黎。當時尚未有無線技術。 讓我們回顧一下課程1中的智能溫控器示例。  溫控器具有溫度傳感器以收集遙測數據。它很可能內置一個溫度傳感器，並可能通過無線協議（例如 [藍牙低功耗](https://wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy) (BLE)）連接到多個外部溫度傳感器。 它可能發送的遙測數據示例如下： | 名稱 | 值 | 描述 | | ---- | ----- | ----------- | | `thermostat_temperature` | 18°C | 由溫控器內置溫度傳感器測量的溫度 | | `livingroom_temperature` | 19°C | 由遠程溫度傳感器測量的溫度，該傳感器被命名為 `livingroom` 以標識其所在房間 | | `bedroom_temperature` | 21°C | 由遠程溫度傳感器測量的溫度，該傳感器被命名為 `bedroom` 以標識其所在房間 | 雲端服務可以使用這些遙測數據來決定發送哪些命令以控制供暖。 ### 從你的 IoT 設備發送遙測數據 為你的夜燈添加互聯網控制的下一步是將光線水平遙測數據發送到 MQTT 代理的遙測主題。 #### 任務 - 從你的 IoT 設備發送遙測數據 將光線水平遙測數據發送到 MQTT 代理。 數據以 JSON 格式編碼——JSON 是 JavaScript Object Notation 的縮寫，是一種使用鍵/值對以文本形式編碼數據的標準。 ✅ 如果你之前沒有接觸過 JSON，可以在 [JSON.org 文檔](https://www.json.org/) 中了解更多。 按照以下相關步驟將遙測數據從你的設備發送到 MQTT 代理： * [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-telemetry.md) * [單板計算機 - Raspberry Pi/虛擬 IoT 設備](single-board-computer-telemetry.md) ### 從 MQTT 代理接收遙測數據 如果沒有接收端，發送遙測數據就沒有意義。光線水平遙測數據需要有接收端來處理這些數據。該“服務器”代碼是你將部署到雲端服務的一部分，用於更大的 IoT 應用，但在這裡你將在本地計算機上運行該代碼（或者如果你直接在 Raspberry Pi 上編碼，也可以在 Pi 上運行）。服務器代碼由一個 Python 應用組成，該應用通過 MQTT 接收光線水平的遙測消息。稍後在本課程中，你將使其回復一條命令消息，指示 LED 打開或關閉。 ✅ 做一些研究：如果沒有接收端，MQTT 消息會發生什麼？ #### 安裝 Python 和 VS Code 如果你本地沒有安裝 Python 和 VS Code，你需要安裝它們來編寫服務器代碼。如果你使用虛擬 IoT 設備，或者在 Raspberry Pi 上工作，可以跳過此步驟，因為你應該已經安裝並配置好。 ##### 任務 - 安裝 Python 和 VS Code 安裝 Python 和 VS Code。 1. 安裝 Python。請參考 [Python 下載頁面](https://www.python.org/downloads/) 了解如何安裝最新版本的 Python。 1. 安裝 Visual Studio Code (VS Code)。這是你將用來編寫 Python 虛擬設備代碼的編輯器。請參考 [VS Code 文檔](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) 了解如何安裝 VS Code。 💁 你可以自由選擇任何 Python IDE 或編輯器來進行這些課程，如果你有偏好的工具，但課程中的指示將以使用 VS Code 為基礎。 1. 安裝 VS Code 的 Pylance 擴展。這是一個為 VS Code 提供 Python 語言支持的擴展。請參考 [Pylance 擴展文檔](https://marketplace.visualstudio.com/items?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&itemName=ms-python.vscode-pylance) 了解如何在 VS Code 中安裝此擴展。 #### 配置 Python 虛擬環境 Python 的一個強大功能是能夠安裝 [pip 套件](https://pypi.org)——這些是由其他人編寫並發布到互聯網上的代碼包。你可以通過一條命令將 pip 套件安裝到你的電腦上，然後在代碼中使用該套件。接下來，你將使用 pip 安裝一個用於 MQTT 通信的套件。 默認情況下，當你安裝一個套件時，它會在你的電腦上全局可用，這可能會導致套件版本的問題——例如，一個應用程序依賴於某個版本的套件，而安裝另一個應用程序的新版本可能會導致該應用程序出現問題。為了解決這個問題，你可以使用 [Python 虛擬環境](https://docs.python.org/3/library/venv.html)，它本質上是 Python 的一個副本，存放在一個專用文件夾中，當你安裝 pip 套件時，它們只會安裝到該文件夾中。 ##### 任務 - 配置 Python 虛擬環境 配置 Python 虛擬環境並安裝 MQTT 的 pip 套件。 1. 在終端或命令行中，選擇一個位置運行以下命令以創建並進入一個新目錄： ```sh mkdir nightlight-server cd nightlight-server ``` 1. 現在運行以下命令，在 `.venv` 文件夾中創建一個虛擬環境： ```sh python3 -m venv .venv ``` > 💁 你需要明確調用 `python3` 來創建虛擬環境，以防你的系統同時安裝了 Python 2 和 Python 3（最新版本）。如果安裝了 Python 2，調用 `python` 可能會使用 Python 2 而不是 Python 3。 1. 激活虛擬環境： * 在 Windows 上： * 如果你使用的是命令提示符或 Windows Terminal 中的命令提示符，運行： ```cmd .venv\Scripts\activate.bat ``` * 如果你使用的是 PowerShell，運行： ```powershell .\.venv\Scripts\Activate.ps1 ``` * 在 macOS 或 Linux 上，運行： ```cmd source ./.venv/bin/activate ``` > 💁 這些命令應該在你創建虛擬環境的同一位置運行。你永遠不需要進入 `.venv` 文件夾，應始終在創建虛擬環境的文件夾中運行激活命令以及任何安裝套件或運行代碼的命令。 1. 激活虛擬環境後，默認的 `python` 命令將運行用於創建虛擬環境的 Python 版本。運行以下命令以檢查版本： ```sh python --version ``` 輸出類似於以下內容： ```output (.venv) ➜ nightlight-server python --version Python 3.9.1 ``` > 💁 你的 Python 版本可能不同——只要是 3.6 或更高版本即可。如果不是，請刪除該文件夾，安裝更新版本的 Python，然後重試。 1. 運行以下命令安裝 [Paho-MQTT](https://pypi.org/project/paho-mqtt/) 的 pip 套件，這是一個流行的 MQTT 庫。 ```sh pip install paho-mqtt ``` 此 pip 套件僅會安裝在虛擬環境中，無法在虛擬環境之外使用。 #### 編寫伺服器代碼 現在可以用 Python 編寫伺服器代碼。 ##### 任務 - 編寫伺服器代碼 編寫伺服器代碼。 1. 在虛擬環境中，通過終端或命令行運行以下命令以創建一個名為 `app.py` 的 Python 文件： * 在 Windows 上運行： ```cmd type nul > app.py ``` * 在 macOS 或 Linux 上運行： ```cmd touch app.py ``` 1. 在 VS Code 中打開當前文件夾： ```sh code . ``` 1. 當 VS Code 啟動時，它會激活 Python 虛擬環境。這會顯示在底部狀態欄中：  1. 如果 VS Code 啟動時終端已在運行，則該終端不會激活虛擬環境。最簡單的方法是使用 **Kill the active terminal instance** 按鈕關閉終端：  1. 通過選擇 *Terminal -> New Terminal* 或按下 `` CTRL+` `` 啟動新的 VS Code 終端。新終端將加載虛擬環境，並在終端中顯示激活命令。虛擬環境的名稱（`.venv`）也會顯示在提示符中： ```output ➜ nightlight-server source .venv/bin/activate (.venv) ➜ nightlight ``` 1. 從 VS Code 的文件資源管理器中打開 `app.py` 文件，並添加以下代碼： ```python import json import time import paho.mqtt.client as mqtt id = '' client_telemetry_topic = id + '/telemetry' client_name = id + 'nightlight_server' mqtt_client = mqtt.Client(client_name) mqtt_client.connect('test.mosquitto.org') mqtt_client.loop_start() def handle_telemetry(client, userdata, message): payload = json.loads(message.payload.decode()) print("Message received:", payload) mqtt_client.subscribe(client_telemetry_topic) mqtt_client.on_message = handle_telemetry while True: time.sleep(2) ``` 將第 6 行的 `` 替換為你創建設備代碼時使用的唯一 ID。 ⚠️ 這 **必須** 是你在設備上使用的相同 ID，否則伺服器代碼將無法訂閱或發布到正確的主題。 此代碼創建了一個具有唯一名稱的 MQTT 客戶端，並連接到 *test.mosquitto.org* broker。然後，它啟動了一個處理循環，該循環在後台線程中運行，監聽任何已訂閱主題的消息。 客戶端隨後訂閱了遙測主題的消息，並定義了一個函數，當接收到消息時會調用該函數。當接收到遙測消息時，`handle_telemetry` 函數會被調用，並將接收到的消息打印到控制台。 最後，一個無限循環保持應用程序運行。MQTT 客戶端在後台線程中監聽消息，並在主應用程序運行時始終保持運行。 1. 從 VS Code 終端運行以下命令以運行你的 Python 應用程序： ```sh python app.py ``` 應用程序將開始接收來自 IoT 設備的消息。 1. 確保你的設備正在運行並發送遙測消息。調整物理或虛擬設備檢測的光線水平。接收到的消息將打印到終端。 ```output (.venv) ➜ nightlight-server python app.py Message received: {'light': 0} Message received: {'light': 400} ``` nightlight 虛擬環境中的 app.py 文件必須在運行，才能讓 nightlight-server 虛擬環境中的 app.py 文件接收到發送的消息。 > 💁 你可以在 [code-server/server](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/code-server/server) 文件夾中找到此代碼。 ### 遙測應該多久發送一次？ 遙測的一個重要考量是應該多久測量並發送一次數據？答案是——視情況而定。如果頻繁測量，你可以更快地響應測量的變化，但這會消耗更多的電力、更多的帶寬，生成更多的數據，並需要更多的雲資源來處理。你需要測量得足夠頻繁，但不能過於頻繁。 對於溫控器，每隔幾分鐘測量一次可能已經足夠，因為溫度不會頻繁變化。如果你一天只測量一次，那麼可能會在陽光明媚的白天因夜間溫度而加熱房屋；而如果你每秒測量一次，則會生成數千個不必要的重複溫度測量，這會影響用戶的網速和帶寬（對於有限帶寬計劃的用戶來說是個問題），並消耗更多電力，這對於像遠程傳感器這樣的電池供電設備可能是個問題，還會增加雲計算資源的成本。 如果你在監控工廠中某台機器的數據，而該機器如果故障可能會造成災難性損失和數百萬美元的收入損失，那麼可能需要每秒多次測量。浪費帶寬總比錯過表明機器需要停止並修復的遙測數據要好。 > 💁 在這種情況下，你可能需要考慮使用邊緣設備來先處理遙測數據，以減少對互聯網的依賴。 ### 連接中斷 互聯網連接可能不穩定，斷線是常見的情況。在這種情況下，IoT 設備應該怎麼做——丟失數據，還是存儲數據直到連接恢復？答案同樣是視情況而定。 對於溫控器，數據可以在新的溫度測量完成後丟失。加熱系統不會在意 20 分鐘前的溫度是 20.5°C，如果現在的溫度是 19°C，那麼當前的溫度才決定加熱是否應該開啟或關閉。 對於機器，你可能需要保留數據，特別是如果這些數據用於趨勢分析。有些機器學習模型可以通過查看一段時間內的數據流（例如過去一小時）來檢測異常數據。這通常用於預測性維護，尋找可能即將發生故障的跡象，以便在故障發生前進行修理或更換。你可能希望機器的每一個遙測數據都被發送，以便在互聯網中斷後重新連接時能夠處理所有生成的遙測數據。 IoT 設備設計者還應考慮 IoT 設備在互聯網中斷或因位置導致信號丟失時是否仍能使用。一個智能溫控器應該能在無法向雲端發送遙測數據的情況下做出有限的決策來控制加熱。 [](https://twitter.com/internetofshit/status/1315736960082808832) 為了讓 MQTT 處理連接中斷，設備和伺服器代碼需要負責確保消息的交付（如果需要），例如要求所有發送的消息都通過回覆主題上的額外消息進行回覆，如果沒有回覆則手動排隊以便稍後重播。 ## 命令 命令是由雲端發送到設備的消息，指示設備執行某些操作。大多數情況下，這涉及通過執行器輸出某些內容，但也可以是設備本身的指令，例如重啟或收集額外的遙測數據並將其作為命令的回應返回。  例如，溫控器可以接收到來自雲端的命令以開啟加熱。根據所有傳感器的遙測數據，如果雲服務決定加熱應該開啟，它就會發送相關命令。 ### 向 MQTT broker 發送命令 我們的互聯網控制夜燈的下一步是讓伺服器代碼根據檢測到的光線水平向 IoT 設備發送命令以控制燈光。 1. 在 VS Code 中打開伺服器代碼 1. 在 `client_telemetry_topic` 的聲明後添加以下行，定義要發送命令的主題： ```python server_command_topic = id + '/commands' ``` 1. 在 `handle_telemetry` 函數的末尾添加以下代碼： ```python command = { 'led_on' : payload['light'] < 300 } print("Sending message:", command) client.publish(server_command_topic, json.dumps(command)) ``` 這會向命令主題發送一個 JSON 消息，其中 `led_on` 的值根據光線是否小於 300 設置為 true 或 false。如果光線小於 300，則發送 true 指示設備開啟 LED。 1. 像之前一樣運行代碼 1. 調整物理或虛擬設備檢測的光線水平。接收到的消息和發送的命令將顯示在終端中： ```output (.venv) ➜ nightlight-server python app.py Message received: {'light': 0} Sending message: {'led_on': True} Message received: {'light': 400} Sending message: {'led_on': False} ``` > 💁 遙測和命令分別在單一主題上發送。這意味著來自多個設備的遙測數據將出現在同一遙測主題上，發送給多個設備的命令將出現在同一命令主題上。如果你想向特定設備發送命令，可以使用多個主題，命名為唯一的設備 ID，例如 `/commands/device1`，`/commands/device2`。這樣設備就可以只監聽針對該設備的消息。 > 💁 你可以在 [code-commands/server](../../../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/code-commands/server) 文件夾中找到此代碼。 ### 在 IoT 設備上處理命令 現在伺服器已經開始發送命令，你可以在 IoT 設備上添加代碼來處理命令並控制 LED。 按照以下相關步驟從 MQTT broker 監聽命令： * [Arduino - Wio Terminal](wio-terminal-commands.md) * [單板電腦 - Raspberry Pi/虛擬 IoT 設備](single-board-computer-commands.md) 一旦代碼編寫完成並運行，嘗試改變光線水平。觀察伺服器和設備的輸出，並在改變光線水平時觀察 LED 的反應。 ### 連接中斷 如果雲服務需要向離線的 IoT 設備發送命令，應該怎麼做？答案仍然是視情況而定。 如果最新的命令覆蓋了早期的命令，那麼早期的命令可能可以忽略。如果雲服務發送了一個開啟加熱的命令，然後又發送了一個關閉加熱的命令，那麼可以忽略開啟命令並不重新發送。 如果命令需要按順序處理，例如移動機器人手臂向上，然後關閉抓手，那麼需要在連接恢復後按順序發送。 ✅ 設備或伺服器代碼如何確保命令始終按順序通過 MQTT 發送並處理？ --- ## 🚀 挑戰 在過去三節課的挑戰是列出你家中、學校或工作場所中的所有 IoT 設備，並判斷它們是基於微控制器還是單板電腦，或者是兩者的混合，並思考它們使用了哪些傳感器和執行器。 對於這些設備，想一想它們可能會發送或接收什麼信息。它們會發送什麼遙測數據？可能會接收什麼信息或指令？你認為它們的安全性如何？ ## 課後測驗 [課後測驗](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/8) ## 回顧與自學 在 [MQTT 的維基百科頁面](https://wikipedia.org/wiki/MQTT) 閱讀更多有關 MQTT 的內容。 嘗試使用 [Mosquitto](https://www.mosquitto.org) 自行運行一個 MQTT broker，並從你的 IoT 設備和伺服器代碼連接到它。 > 💁 提示 - Mosquitto 預設不允許匿名連接（即無需用戶名和密碼的連接），也不允許來自運行它的電腦以外的連接。 > 你可以通過使用 [`mosquitto.conf` 配置文件](https://www.mosquitto.org/man/mosquitto-conf-5.html) 解決這個問題，內容如下： > > ```sh > listener 1883 0.0.0.0 > allow_anonymous true > ``` ## 作業 [比較和對比 MQTT 與其他通信協議](assignment.md) --- **免責聲明**： 本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。