PM2M/2018/TP

Page 2018 des supports de cours et travaux pratiques de l'UE Projets M2PGI Services Machine-to-Machine et Internet-of-Things.

Enseignants 2018 : Didier Donsez

Partie démarrant 27/02 au 27/03.

Soutenance du mi-projet le 27/03 (1H30).

Rendu fiche de synthèse : 27/03 à minuit.

Le mini-projet réalisé en séance a pour objectif la mise en place rapide et agile d'une infrastructure (matérielle et logicielle) de collecte de données capteur. Les mesures de capteurs distribués sont acquises par des dispositifs embarqués et sont remontés vers des serveurs de données hébergés dans un cluster sur un cloud public pour y être analysées (Big Data Analytics) et visualisées (dataviz) et sécurisé avec la blockchain Hyperledger Fabric.



Support de cours

 * Intergiciels pour l'IoT
 * La plateforme OpenHAB
 * La plateforme de services OSGi

Etapes

 * Coup d’œil aux projets 2016 et aux projets 2017.
 * Lire The DZone Guide to The Internet of Things 2017
 * Installation de Docker
 * Tutoriel Arduino
 * Suivre le tutoriel Developing IoT Mashups with Docker, MQTT, Node-RED, InfluxDB, Grafana.
 * Installation d'OpenHAB.
 * OpenHAB+Arduino
 * Installation de Mosquitto
 * Tutoriel MQTT : https://docs.google.com/presentation/d/1N9OiMxiVWPbsVrAcPfT-J0k1o7a-neIp7TVFGa6AkWM/edit?pli=1#slide=id.g1d409a344_09
 * Installation de Node-RED
 * et ses extensions Rfxcom, Influxdb, Eddystone, Sensortag, ZWave, iBeacon, PubNub, IFTTT, * AMQP ... et autres  (en fonction de votre projet).
 * Installation de dashboard de visualisation InfluxDB, Grafana, Chronograf, Telegraf, Kapacitor
 * Installation de la suite Logstash, Elastic Search et Kibana
 * Création de comptes sur Amazon EC2, PubNub, IFTTT Maker, Streamdata.io, Sparkfun Data ...
 * Installation de Spark

Remarque TRES TRES importante: ne sauvegardez pas les crédentials des services cloud que vous utilisez (AWS, Digital Ocean, Heroku, Azure, IBM Bluemix, Twitter, OVH ...) dans des dépôts git publiques : placez les dans des documents credentials.json, credentials.properties, credentials.sh, ... et ajoutez les ces documents à .gitignore pour plus de sureté.

Fiche de synthèse
Synthétiser un des sujets suivants en 1 page maximum. La page doit être une entrée du wiki. Chaque synthèse est individuelle.


 * WMBus
 * NB-IoT
 * NB-LTE
 * Apple Homekit
 * OneM2M et Eclipse OM2M
 * OPC-UA
 * Tetra Radio
 * OGC SensorThings
 * Zephyr Project
 * Yocto
 * Eclipse Vorto
 * Eclipse Ditto IMPORTANT pour Digital Twin
 * Eclipse 4diac
 * Eclipse hawkBit
 * Eclipse BIRT
 * SolarCoin
 * IOTA
 * IoT Watson
 * Cayenne

Sujets à fournir

...

Capteurs et Actionneurs



 * 1) Pycom LoPy
 * 2) Pycom SiPy
 * 3) Pycom FiPy
 * 4) STM32 Nucleo + Shield LoRa SX1272 + Shield Météo
 * 5) STM32 Nucleo + Shield LoRa SX1276 + Shield Météo
 * 6) STM32 Nucleo + Shield NFC + Shield BLE (avec client Android MQTT)
 * 7) STM32 Nucleo + Récepteur RDS + ESP8266
 * 8) Sensors ZWave + Clé ZWave
 * 9) Sensors RFXCom 433MHz + Clé RFXCom 433MHz
 * 10) STM32 Nucleo + Shield BLE (capture de beacons iBeacon & AltBeacon) (avec client Android MQTT)
 * 11) STM32 IoTNode
 * 12) Sensors enOcean (à vérifier auprès de Jérôme Maisonnasse)
 * 13) Sensors Zigbee (à vérifier auprès de Jérôme Maisonnasse)
 * 14) Sensors XBee (à vérifier auprès de Jérôme Maisonnasse)
 * 15) Carte Wifi ESP8266 (IDE Arduino) + Shield OpenEnergyMonitor
 * 16) Carte Wifi ESP8266 (Lua) + Shield OpenEnergyMonitor
 * 17) Carte Wifi ESP32 (Lua) + Shield OpenEnergyMonitor
 * 18) Carte de démonstration SigFox
 * 19) Carte Intel Curie Genuino 101 (avec client Android MQTT)
 * 20) Carte Intel Curie Genuino 101 (avec client Android MQTT) +Ceinture cardio Geonaute
 * 21) Carte Xadow GSM+BLE du RePhone (voir ArduinoPhone 2.0)
 * 22) Carte LoRa
 * 23) HB100 Miniature Microwave Motion Sensor

Mini-Projet


Ce mini-projet consiste a mettre en place une infrastructure de collecte de données capteur. L'acquisition des mesures de capteurs distribués se fait sur une carte STM32 Nucleo, sur une carte Intel Galileo ou sur un téléphone Android. Les technologies de comminucation sont : USB Serial, BLE, LoRa, Ethernet, WiFi. Les données sont remontées dans des messages vers un serveur (Node-RED) via un "broker" PubSub (MQTT (Mosquitto ou RabbitMQ), Apache Kafka, PubNub, PubSubHubbub, Socket.io, WebRTC ...). Les formats des messages peuvent être JSON (GeoJSON), BSON, CSV, NMEA 0183, binaire, XML (EEML, KML, AMMP ...) ... Les données peuvent être stockées dans une base de données (SQL ou NoSQL comme MongoDB, Redis.io, InfluxDB, ...) et visualisées en différé ou en direct (Grafana, D3.js, OpenHAB via le connecteur MQTT, Bootleaf pour les données géolocalisées ...). Elles seront sécurisées à l'aide d'une blockchain privée Hyperledger.

Sujets des mini-projets

 * Onboard Parking Meter
 * Vous imaginerez un objet connecté à poser près du pare-brise.
 * Paiement via une blockchain Hyperledger : voir l'exemple |IoT Watson.
 * Solar energy trading
 * I-Greenhouse
 * LoRa, NFC, BLE
 * OpenHAB
 * Hyperledger
 * Exercise physique récompensé/pénalisé
 * Recherche un vélo d'appartement (à recycler)
 * LoRa
 * Ethereum
 * Radar et comptage de véhicules/personnes (fusion d'information)
 * OpenHAB
 * Caméra de surveillance IP
 * HB100 Miniature Microwave Motion Sensor
 * Hyperledger
 * Monitoring du fablab
 * OpenHAB
 * Température, Détection de présence, détecteur de fumée
 * Hyperledger
 * IRock : Surveillance des glissements de terrain
 * Station méteo LoRa
 * Caillou IRock
 * Hyperledger
 * Surveillance de cours d'eau
 * Station méteo LoRa
 * Nilomêtre LoRa (2 étudiants)
 * Ethereum
 * ISofa
 * OpenHAB
 * Canapé IKEA |KNOPPARP
 * Boutons de Borne Arcade
 * Papierlogik
 * NFC
 * BLE
 * Hyperledger

Affectation des mini-projets
,

Contenu général des mini-projets
Les équipes ne font qu'une partie des manipulations en fonction du sujet du mini-projet affecté.

CoAP Binding for OpenHAB

 * avec Californium
 * avec https://github.com/eclipse/californium/pull/25

Extension de Node-RED
Création ou Amélioration de Nodes
 * Node Crypto (avec https://nodejs.org/api/crypto.html)
 * Node Apache Kafka
 * Node Apache Flume
 * Node CoAP
 * Node UPnP
 * Node DTLS en étendant le node UDP
 * Node Radio Data System pour SparkFun FM Tuner Evaluation Board - Si4703
 * Node SigFox (uplink et downlink)
 * Node Sérialisation/Déserialisation Avro
 * Node Sérialisation/Déserialisation Thrift
 * Node Sérialisation/Déserialisation Protobuf
 * Node Phant.io pour Sparkfun Data
 * Node Streamdata.io
 * Node SensorTag2015 (sur la base du noeud SensorTag)
 * Node Provider SMS Twilio
 * Node Provider SMS Free Mobile
 * Node Provider SMS Orange Mobile

Le code devra être recontribué en open-source sur GitHub et catalogué dans http://flows.nodered.org/

Déploiement sur plateforme Cloud
Le serveur Node-RED et le "broker" PubSub MQTT (Mosquitto ou RabbitMQ) peuvent être hébergé sur une plateforme cloud 'gratuite' ou 'pas chère' comme Windows Azure ou Amazon EC2, Heroku, IBM Bluemix, Digital Ocean, OVH ou sur votre machine via des images Docker.

Attention, Eduroam bloque le port 1883 du protocole MQTT (entre autre).

PubSub des mesures capteur avec Apache Kafka
Remplacer le broker MQTT par le broker PubSub Apache Kafka qui peut fonctionner en configuration distribuée et répliquée (plusieurs serveurs sur une plateforme cloud).

PubSub des mesures capteur avec Apache Flume
Remplacer le broker MQTT par le broker PubSub Apache Flume qui peut fonctionner en configuration distribuée et répliquée (plusieurs serveurs sur une plateforme cloud).

Collecte, Stockage et Visualisation des mesures capteur avec Logstash, Elastic Search, Kibana
voir NodeRED ElasticSearch3

Affichage des positions avec Bootleaf
Refactorer et améliorer Bootleaf afin de visualiser en temps réel les données géolocalisées de vos capteurs ou des traces (séries temporelles de positions). Exemple: tester la présence d'un champ latlon, latlonalt, geo, ... dans le JSON des flows Node-RED.

Analyse des mesures capteurs en temps réel avec Apache Spark Streaming
Installer Spark sur un petit cluster EC2 (1 master et 2 slaves en Ubuntu 14.04 t2.micro).

S'inspirer du script Scala MQTTCount pour calculer des valeurs agrégées (avg, min, max) des groupes de capteurs sur des fenêtres de 5 minutes.

Faire de même avec les brokers Apache Kafka et Apache Flume

Intégration à un ESB Apache Camel
Compléter le tutoriel avec un déploiement de composants Apache Camel Vous pourrez utiliser les composants suivants
 * https://camel.apache.org/weather.html
 * https://camel.apache.org/mqtt.html
 * http://tingenek.wordpress.com/category/mqtt/
 * https://camel.apache.org/rss.html
 * https://camel.apache.org/esper.html
 * https://camel.apache.org/mongodb.html
 * https://code.google.com/a/apache-extras.org/p/camel-extra/wiki/EsperDemo
 * InfluxDB

Monitoring de votre infrastructure avec AWS Cloudwatch et Grafana
Pour monitorer les machines qui hébergent les serveurs (Mosquitto, ...) sur AWS EC2:
 * Activer AWS Cloudwatch
 * Configurer Grafana pour AWS Cloudwatch (lien).

Planning des soutenances
COMING SOON

Instructions pour les soutenances des mini-projets

 * chaque soutenance dure 15 minutes comportant une présentation de 7 minutes ainsi qu'une démonstration de 5 minutes et 3 à 5 minutes de questions/réponses.
 * respectez le temps donc repetez la
 * remplissez le doodle pour choisir un creneau de passage
 * la présentation mettra en avant
 * le titre (avec les noms prénoms des binômes)
 * les applications IoT cibles/envisagées
 * le ou les architectures (successivement) implémentées,
 * les composants logiciels et matériels utilisés,
 * les métriques (langages de programmation, sloc, performance ...),
 * les problèmes rencontrés et les solutions élaborées,
 * la conclusion
 * des perspectives possibles à votre développement.

Le code, le rapport et le PDF de la presentation doivent être livré dans un dépôt Github la veille de la soutenance. Le rapport qui détaille les éléments de la présentation sera livré dans un README.md ou README.html dans le dépôt GitHub.

Envoyez le lien vers le dépôt Github (code + présentation) avant la soutenance.

La présentation peut-être réalisée avec Reveal.js.

Pensez a répéter vos présentations.

Matériel à disposition

 * Cartes de communication Low Power Wide Area Networks
 * Intel Galileo
 * http://intel-software-academic-program.com/courses/#iot
 * http://intel-software-academic-program.com/courses/diy/Intel_Academic_-_DIY_-_InternetOfThings/IntelAcademic_IoT_09_Arduino_Motor_Shield.pdf
 * Gas Sensors
 * DHT11/DHT21/DHT22 etc. Temperature & Humidity sensors
 * SCL3711 NFC Reader --> voir NFCpy
 * Capteur de pression BMP085
 * High Sensitivity Alarm Vibration Sensor Module
 * PIR Motion Sensor
 * BMP085 Pressure Sensor
 * CC2541 SensorTag Development Kit
 * Socket.io
 * STM32 Nucleo
 * Shield BlueNRG
 * 2 Shields LoRa pour Arduino (LoRaFabian) à brancher sur Galileo et STM32 Nucleo.
 * Il faut porter les sketchs Arduino https://github.com/Wi6labs/lorafabian/tree/master/ARDUINO_SKETCH via MBed et Galileo.

Visualisation

 * MQTT Panel
 * MQTT over Websocket
 * https://www.npmjs.org/package/mqtt-ws
 * http://mqtt.org/wiki/doku.php/mqtt_over_websockets
 * Leaflet.js modern open-source JavaScript library for mobile-friendly interactive maps
 * Morris.js Charts in Javascript
 * Grafana
 * Graphite
 * Ganglia

Stockage

 * InfluxDB
 * MongoDB

Liens

 * Intel Galileo
 * http://wiki.eclipse.org/Eclipse_IoT_Day_Grenoble_2014
 * https://github.com/SmartDollHouse
 * https://twitter.com/FablabAIR

Autres

 * IoTSyS
 * Home.pi
 * OM2M
 * Gladys
 * DEPRECATED : MQTT Panel avec rickshaw
 * Dépôt GitHub
 * Rapport 2016 sur le CES de Olivier Ezratty
 * Flot Charts

=Galeries=

Galerie 2016
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