Construire une station météo avec Elixir et Nerves : Visualisez les données de vos capteurs avec Phoenix et Grafana

Note :   (3,4 sur 5)

Construire une station météo avec Elixir et Nerves : Visualisez les données de vos capteurs avec Phoenix et Grafana (Alexander Koutmos)

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre sert de guide d'introduction aux nerfs, offrant des instructions détaillées et pratiques pour les nouveaux venus. Cependant, il inclut des contenus non liés qui détournent l'attention de l'objectif principal de Nerves, ce qui a conduit à des critiques mitigées.

Avantages:

Excellent pour les débutants, des instructions pratiques, des idées précieuses sur le flux de travail, des exemples de code clairs et une narration bien organisée qui progresse rapidement.

Inconvénients:

Des parties importantes du livre n'ont rien à voir avec Nerves, y compris des sous-livres et des documents sans rapport avec le sujet. Certains utilisateurs ont trouvé les conventions de code compliquées et non alignées sur d'autres bonnes pratiques.

(basé sur 4 avis de lecteurs)

Titre original :

Build a Weather Station with Elixir and Nerves: Visualize Your Sensor Data with Phoenix and Grafana

Contenu du livre :

Le langage de programmation Elixir est devenu un outil incontournable pour créer des applications fiables, tolérantes aux pannes et robustes côté serveur. Grâce à Nerves, ces mêmes avantages peuvent être réalisés dans des applications embarquées. Ce livre vous apprendra à structurer, construire et déployer des applications Nerves de niveau production sur des appareils connectés au réseau. Le projet de hub de capteurs de station météo dans lequel vous vous embarquerez vous montrera comment créer une solution IoT complète en un temps record. Vous construirez tout, de l'appareil Nerves embarqué au backend Phoenix, en passant par les visualisations de séries temporelles de données Grafana.

Elixir, en tant que langage de programmation, s'est frayé un chemin dans de nombreux domaines logiciels, en grande partie grâce à la base solide de la machine virtuelle Erlang. Grâce au framework Nerves, Elixir s'est également imposé dans le monde des systèmes embarqués et de l'IoT. L'accès à toutes les constructions Elixir et OTP, telles que la concurrence, la supervision et l'immutabilité, constitue une recette puissante pour l'IoT. Découvrez comment créer des applications embarquées tolérantes aux pannes, fiables et robustes à l'aide du framework Nerves.

Construire et déployer un hub de capteurs de station météo de niveau production en utilisant Elixir et Nerves, tout en s'appuyant sur les meilleures pratiques établies par la communauté Nerves pour structurer et organiser les applications Nerves. Capturez toutes les données des capteurs de votre station météorologique à l'aide de Phoenix et d'Ecto dans une application légère côté serveur. Stockez et récupérez efficacement les séries temporelles de données météorologiques collectées par votre appareil à l'aide de TimescaleDB (l'extension Postgres pour les séries temporelles). Enfin, complétez la solution IoT complète en utilisant Grafana pour visualiser toutes les données de votre station météorologique. Découvrez comment créer des solutions logicielles dont les technologies et techniques sous-jacentes sont applicables à toutes les couches du projet.

Faites passer votre projet de l'idée à la production en un temps record avec Elixir et Nerves.

Ce dont vous avez besoin :

Pour réaliser le projet de station météo Nerves présenté dans ce livre, vous aurez besoin des éléments suivants :

⬤ Un ordinateur Linux, MacOS ou Windows pour construire et déployer les images du micrologiciel Nerves.

⬤ Un Raspberry Pi Zero W ou toute autre cible supportée par Nerves (https : //hexdocs. pm/nerves/targets. html#supported-targets-and-systems).

⬤ Un capteur de lumière VEML6030.

⬤ Un capteur environnemental BME680.

⬤ Un capteur de qualité de l'air SGP30.

⬤ Câbles de connexion Qwiic pour les capteurs météorologiques.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781680509021
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Broché
Année de publication :2022
Nombre de pages :92

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)