View source for PM2M-2016-RDSMining/Suivi

'''Collecte et analyse des messages RDS de traffic routier'''

Etudiants [[PM2M/2016/TP|M2PGI PM2M]]: Etudiants



Dépôt Git : [https://github.com/PM2M2016-A-B/ '''github''']

Documents : [https://github.com/PM2M2016-A-B/FM-tuner/blob/master/README.md Rapport] - [[Media:Pres.pdf|Transparents]]

=Contexte=
Projet par binôme (ABHAMON Ronan - BIGARD Florian) dans le cadre de la matière M2M du Master 2 Génie Informatique de l'université Grenoble Alpes (IMAG).

=Objectif du projet=

Récupérer des données RDS via un tuner FM et un BeagleBone Black pour les envoyer via un broker à un [[Elastic Search]] hebergé sur un serveur Amazon. Exploiter les données d'[[Elastic Search]] via Kibana afin de faire des statistiques détaillées sur les données envoyées par les différentes stations de radio (Fréquence d'une musique, termes les plus utilisés etc).

=Matériel utilisé=
* [https://www.sparkfun.com/products/12938 SparkFun FM Tuner Evaluation Board - Si4703]

=Technologies utilisées=
* [[Mosquitto]]
* [[Kibana]]
* [[Elastic Search]]

=Langages utilisés=

* [[Perl]]
* [[C]]
* [[NodeJS]] (ES7)

=Plan de développement=

Mettre en place de façon parallèle les deux points suivants.

==Client==
* Créer un service en C sous forme de serveur sur un BeagleBone permettant à des clients de s'y connecter afin de recevoir des messages de notifications. Ces messages peuvent être des données RDS, le volume du tuner, la station en cours...
* Créer un client en NodeJS qui enverra les informations RDS transmises par le service sur le broker de message du serveur.
* Mettre en lien les deux programmes afin qu'ils parviennent à communiquer ensemble (envoyer des commandes au tuner FM, envoyer les informations RDS sur le programme Node...).

==Serveur==
* Installer le broker de message ([[mosquitto]]).
* Paramétrer le pare-feu Amazon afin de pouvoir contacter le broker de message tout en gardant un minimum de sécurité.
* Installer [[Elastic Search]] et paramétrer l'index avec le mapping qui va bien pour pouvoir exploiter correctement les données.
* Installer [[Kibana]] et créer les graphes mettant en valeur les données RDS.
* Créer le script Perl qui insèrera les données du broker de message dans [[Elastic Search]] (tout en profitant de les rendre un petit peu plus propres en nettoyant les blancs...).

=Expérimentations et Résultats=

[[File:BBB_rds.jpg|center|800px|BBB + RDS]]

==Fréquence des messages RDS==
[[File:Frequence_abhamon_bigard.png|center|800px|RDS Mining]]

==Répartition des messages RDS sans la période de nuit==
[[File:Camembert_min_abhamon_bigard.png|center|600px|RDS Mining]]

==Répartition des messages RDS avec la période de nuit==
[[File:Camembert_all_abhamon_bigard.png|center|600px|RDS Mining]]

=Photos et Vidéo=