Projekt: Grafana als Dashboard-Lösung

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Grafana dient zur grafischen Aufbereitung deiner geloggten Daten. Im Beispiel Smart-Home kann das alles mögliche sein: Wetterdaten, Anwesenheiten, Bodenfeuchtigkeit, Helligkeit, usw. Der Phantasie sind keine Grenzen gesetzt! Dabei kann man im Standard ganz viele verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten wählen. Meine normalen SVG-Plots in FHEM haben jedenfalls erstemal ausgedient! Grafana ist genau dafür gebaut. Und im Ernst: Wie oft schaut man schon in seine FHEM-Oberfläche? Viel eher nutzt man dann natürlich TabletUI oder ähnliche Lösungen.

Was Du benötigst?

  • Ein Raspberry Pi
  • Ein Datenbank als Datenquelle (fhem DB-Log im Video)

Video

Arduino-Kurs

Befehle

Installiert wird das Ganze im Video auf einem Raspberry Pi 3 B+ unter Raspbian Stretch.

Für die Installation bin ich nach der offiziellen Dokumentation vorgegangen. Am besten einmal dort schauen, ob dies noch der aktuelle Weg ist. Falls nicht, bitte auf die Dokumentation dort zurückgreifen. Über APT habe ich eine sehr alte Version bekommen (2.6), daher habe ich das Debian-Paket genutzt.

wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana_5.2.4_armhf.deb
sudo dpkg -i grafana_5.2.4_armhf.deb 

Hier ein Beispiel, wie ein Select-Statement aus der FHEM-History-Datenbank aussehen kann. Metric ist eine optionale Spalte und kann natürlich auch weggelassen werden.

SELECT
  UNIX_TIMESTAMP(`TIMESTAMP`) as time_sec,
  CAST(`VALUE` AS DECIMAL(10, 6)) as value,
  'PM2.5' as metric
FROM `history`
WHERE $__timeFilter(`TIMESTAMP`) AND `DEVICE` = 'Luftdaten' AND `READING` = 'PM2.5'
ORDER BY `TIMESTAMP` ASC

Docker

Und da gefragt wurde: Hier der Auszug aus meiner Docker-Compose.

    grafana:
        restart: always
        expose:
            - "3000"
        ports:
            - "4000:3000"
        image: grafana/grafana:5.2.4
        environment:
            - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=Ma2X3cBA4zDB7qQ3K
        volumes:
            - ./grafana/data:/var/lib/grafana
        networks:
            - fhem-network

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Matthias Kleine

Matthias Kleine

Großer Fan und Anhänger von OpenSource-Projekten und erweiterbaren Haus-Automatisierungskomponenten. Je offener und flexibler das System, desto besser. Ich lege mich nicht auf einzelne Protokolle oder Standards fest, sondern probiere aus allen Welten das Beste zu verheiraten. Unterwegs als Softwareentwickler, Trainer und Blogger im Bereich Smart Home.

Auf YouTube und hier im Blog gibt es bereits unzählige kostenlose Videos, Informationen und Tutorials. Wenn Dir das noch nicht reicht, ist ein Training genau das richtige für Dich! Die folgenden Trainings haben den Vorteil, dass immer von Anfang an gestartet wird und Du ohne Vorwissen teilnehmen kannst.