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La progression se réparti sur trois parties : 1. Apprentissage de MQTT, protocole d’échange d’information omniprésent dans les objets connectés 2. Apprentissage de NodeRed, solution logicielle graphique open sourcée permettant la création rapide, en quelques clics, de chaînes de traitement 3. Un mini-projet, que vous réaliserez pendant les séances et que vous remettrez à la fin de la période.
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Nous traiterons ici la partie Traitement de données », c'est-à-dire comment acquérir des données distribuées (d'objets iot ou de serveurs), les traiter (détecter, modifier, ...) en temps réel, et redistribuer ces données.
  
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Fonctionnement :
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La progression se répartit sur les étapes suivantes :
  
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​ a. Mise à disposition de documents, site à consulter avec objectifs de réalisation
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* Apprentissage de MQTT, protocole d’échange d’information omniprésent dans les objets connectés
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* Apprentissage de NodeRed, solution logicielle graphique open sourcée permettant la création rapide, en quelques clics, de chaînes de traitement
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* Traitements avec NodeRed :
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** Réception de données (météo OpenWeather, consommation électrique IUT, capteur)
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** Traitements élémentaires temps réel : formattage, affichage, détection d’anomalies simples (en valeur, en bruit, en déviation), correction anomalies simples (filtrage), …
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** Émission/Stockage de données et d’alertes
  
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​ b. Séances d’échanges avec eux sur discord pour résoudre les points problématiques, les questions, …
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Nous fonctionnerons en mode "projet", que vous réaliserez pendant les séances et que vous remettrez à la fin de la période aux échéances indiquées. Vous aurez deux "projet" à remettre, qui donneront deux notes dont la moyenne produira votre évaluation finale.
  
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​ c. Remise d’un mini dossier/rapport sur le sujet traité, reprenant les objectifs de réalisation.
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== Progression ==
  
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= MQTT =
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1. [[Cours:LPTraitDonnee1|Découverte de MQTT et de NodeRed]]
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* [[Cours:LPTraitDonnee1proj|Projet 1 : suivi de données météo]]
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2. [[Cours:LPTraitDonnee2|Traitement de données temps réel avec NodeRed]]
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* [[Cours:LPTraitDonnee2proj|Projet 2 : Détection d'anomalies en temps réel]]
  
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* Lecture de documentation
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** Comprendre MQTT : https://www.lemagit.fr/conseil/Internet-des-Objets-bien-comprendre-MQTT
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* [[Cours:LPTraitDonnee3|Partie 3 : utilisation de NodeRed sur carte NanoPi Neo2]]
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* Installation des outils (plusieurs windows 10 + 1 W7+ 1 linux)
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* [[Cours:LPTraitDonneeProjet|Description du projet (au fil des séances)]]
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** Informations sur https://mosquitto.org pour tous les os
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-->
  
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== Travail à faire ==
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== Annexe : résumé des adresses IP à utiliser ==
  
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Note pour les utilisateurs de Windows : il sera plus commode d’utiliser PowerShell (intégré à Windows) en guise de terminal plutôt que la rustique invite de commande.
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* Broker MQTT interne : 10.98.35.245 (les données de consommation électrique de l'IUT sont publiées sur ce broker)
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* Carte Nanopi : 10.98.35.XX avec XX = 176+numéro de la carte (donc de 10.98.35.177 à 10.98.34.200)
  
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* Lire et faire les exercices du documents [[../Références%20diverses/tutorial_mqtt_mit_2015_2016.pdf|tutorial_mqtt_mit_2015_2016.pdf]] (source J.Y. Tigli : http://www.tigli.fr)
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== Annexe : Indication sur compte-rendu global pour évaluation ==
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* Utiliser ce broker graphique : http://shiftr.io/geii-troyes/lp-iot : (visualisation des messages entrants et sortants). Il est nécessaire de fournir un numéro d’utilisateur et un mot de passe. Exemple <code>mosquitto_pub -u 1aa02488 -P 45ade33185a98624 -h broker.shiftr.io -t NomDuTopic -m ContenuDuMessage</code>
 
  
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* Deadline le 03.04.2023
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* Contenu du document :
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= NodeRed =
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** Objectif
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** Description de la réalisation
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* Lecture documentation
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** Description du fonctionnement
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** Node.js (moteur de Node-RED) :https://nodejs.org/fr/
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** Conclusion : que serait-il possible d'améliorer ? De faire différemment ?
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** Node-RED : https://nodered.org
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** Le code du projet Node-Red (cf. ''export nodes'' dans Node-Red)
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** node-red-dashboard : ui pour node-RED
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* par mail à frederic.nicolier(at)univ-reims.fr en indiquant clairement votre Nom-Prénom
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https://flows.nodered.org/node/node-red-dashboard pour installer (en ligne de commande) : npm install node-red-dashboard - Tuto node-RED dashboard : https://projetsdiy.fr/node-red-dashboard-interface-partie1/ - installation - installer NodeRed (qui nécéssite l’installation préalable de Node.js) - Faire une démo en partage d’écran - Exercice sans MQTT - Exercice avec MQTT
 
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= Projet à rendre =
 
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* Travail en binôme
 

Version actuelle datée du 14 mars 2023 à 17:39

LP IoT - Traitement de données

Nous traiterons ici la partie Traitement de données », c'est-à-dire comment acquérir des données distribuées (d'objets iot ou de serveurs), les traiter (détecter, modifier, ...) en temps réel, et redistribuer ces données.

La progression se répartit sur les étapes suivantes :

  • Apprentissage de MQTT, protocole d’échange d’information omniprésent dans les objets connectés
  • Apprentissage de NodeRed, solution logicielle graphique open sourcée permettant la création rapide, en quelques clics, de chaînes de traitement
  • Traitements avec NodeRed :
    • Réception de données (météo OpenWeather, consommation électrique IUT, capteur)
    • Traitements élémentaires temps réel : formattage, affichage, détection d’anomalies simples (en valeur, en bruit, en déviation), correction anomalies simples (filtrage), …
    • Émission/Stockage de données et d’alertes

Nous fonctionnerons en mode "projet", que vous réaliserez pendant les séances et que vous remettrez à la fin de la période aux échéances indiquées. Vous aurez deux "projet" à remettre, qui donneront deux notes dont la moyenne produira votre évaluation finale.

Progression

1. Découverte de MQTT et de NodeRed

2. Traitement de données temps réel avec NodeRed


Annexe : résumé des adresses IP à utiliser

  • Broker MQTT interne : 10.98.35.245 (les données de consommation électrique de l'IUT sont publiées sur ce broker)
  • Carte Nanopi : 10.98.35.XX avec XX = 176+numéro de la carte (donc de 10.98.35.177 à 10.98.34.200)

Annexe : Indication sur compte-rendu global pour évaluation

  • Deadline le 03.04.2023
  • Contenu du document :
    • Objectif
    • Description de la réalisation
    • Description du fonctionnement
    • Conclusion : que serait-il possible d'améliorer ? De faire différemment ?
    • Le code du projet Node-Red (cf. export nodes dans Node-Red)
  • par mail à frederic.nicolier(at)univ-reims.fr en indiquant clairement votre Nom-Prénom
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