Существует множество примеров проектов для Интернета вещей, но зачастую их реализация не является безопасной. Это может быть связано с тем, что устройство подключено к Интернету с минимальной защитой или вообще без нее (худший вариант), или шлюз (в лучшем случае) обеспечивает безопасное соединение с Интернетом, но коммуникация между сенсорными узлами и шлюзом в локальной сети остается незащищенной из-за ограничений памяти узлов. Например, реализация защиты на ESP8266 может быть сложной задачей. Mongoose OS — это операционная система с открытым исходным кодом для Интернета вещей, разработанная Cesanta и работающая на ESP32, ESP8266, STM32 и TI CC3200. Разработчики продемонстрировали безопасное решение с использованием Mongoose OS на ESP8266, которое подключается через TLS-соединение к AWS IoT (Amazon Web Services IoT) и использует TLS-учетные данные, хранящиеся в криптографическом устройстве Microchip ATECC508A .
Проект домашней автоматизации Карла – Часть 2: Мост 433 МГц / WiFi MQTT, датчики двери и движения PIR
Продолжаем проект домашней автоматизации Карла. Рассмотрим автоматизацию освещения на основе времени суток и движения. В первой части мы настроили Home Assistant и прошили базовые WiFi-переключатели Sonoff. Сегодня создадим мост 433 МГц в MQTT и подключим сенсоры.
433 МГц
В зависимости от страны, 433 МГц — открытая частота для коммуникации. Существуют сотни устройств, использующих 433 МГц для передачи данных. Сосредоточимся на двух моделях с Gearbest: датчике движения WMS07 (слева) и датчике двери/окна WDS07 (2 компонента, справа).
Проект домашней автоматизации Карла – Часть 1: Home Assistant и YAML, MQTT, Sonoff и рождественские гирлянды
В этом проекте домашней автоматизации основное внимание уделяется экономии средств, несмотря на необходимость дополнительных усилий при настройке. Проект потребовал значительных временных затрат и изучения материалов, процесс настройки еще продолжается.
Исследование началось с просмотра серии видео на YouTube от Bruh Automation , где была представлена платформа Home Assistant . В видео используется Raspberry Pi в качестве сервера, но в данном случае уже применялся Wintel Pro CX-W8 Smart TV Box , выполняющий роль сервера для нескольких служб: три сервера Minecraft, Emby Server, iSpyConnect DVR (с двумя IP-камерами), контроллер Unifi Wi-Fi, а также сервер MQTT и Home Assistant. На скриншоте ниже показана нагрузка в состоянии простоя.
Как установить систему домашней автоматизации Domoticz на NanoPi NEO и другие платы ARM Linux
При выборе оборудования и программного обеспечения для проектов IoT первая сложность — огромное количество вариантов. Для аппаратной части сначала нужно определиться с протоколами связи датчиков и исполнительных устройств. Если выбор падает на Wi-Fi, очевидным решением становится ESP8266, используемый вместе с недорогой платой Linux, такой как Raspberry Pi или Orange Pi, для локального запуска серверного ПО IoT или работы с облачными сервисами. Однако наиболее сложным и запутанным для меня оказался выбор серверного ПО/облачных услуг из-за их обилия. Предпочтение отдаётся локальному серверу, а не исключительно облачным решениям, особенно при нестабильном интернете. Поэтому начальным решением стало сочетание ThingSpeak с MQTT для сбора данных с переключателей Sonoff на прошивке ESPurna и монитора CO2 от vThings . Это работает неплохо, но хотя облачный сервис ThingSpeak.com постоянно обновляется, его открытая версия не обновлялась с середины 2015 года. Среди множества доступных сервисов и программных платформ чаще других упоминается решение, поддерживаемое платформами мониторинга воздуха vThings и недавно добавленное в ESPurna . Речь о Domoticz , который описывается как:
система домашней автоматизации, позволяющая контролировать и настраивать различные устройства: освещение, переключатели, датчики/счётчики температуры, дождя, ветра, УФ-излучения, электроэнергии, газа, воды и многое другое. Уведомления/оповещения могут отправляться на любые мобильные устройства.
Начало работы с платой Onion Omega2+ LEDE WiFi IoT и расширительным доком
Onion Omega2 — это WiFi-плата на базе LEDE (форк OpenWrt) с процессором Mediatek MT7688 MIPS SoC, предназначенная для IoT-проектов, стоимостью от $5. Существует две версии: Omega2 с 64 МБ ОЗУ и 16 МБ флеш-памяти, а также Omega2+ с 128 МБ ОЗУ, 32 МБ флеш-памяти и слотом для micro SD. Для обзора была предоставлена версия Omega2+ вместе с расширительным доком, который позволяет питать плату через USB, добавляет USB-хост, RGB-светодиод, кнопки и доступ к GPIO через разъем типа «мама». В этом кратком руководстве сначала представлены фотографии распаковки, затем описаны шаги по настройке платы, управлению RGB-светодиодом и подключению светодиода к GPIO через макетную плату.
Распаковка Onion Omega2+
Обе платы поставляются в антистатических пакетах.
Читать далее «Начало работы с платой Onion Omega2+ LEDE WiFi IoT и расширительным доком»
Arduino MKRZero — компактная версия платы Arduino Zero
Arduino Zero была представлена более двух лет назад с микроконтроллером Atmel SAMD21G18 на базе ARM Cortex M0+ в форм-факторе Arduino Uno Rev.3. Теперь компания выпустила Arduino MKRZero с тем же микроконтроллером, но в значительно меньшем форм-факторе Arduino MKR1000 .
Читать далее «Arduino MKRZero — компактная версия платы Arduino Zero»
Arduino MKRZero — это уменьшенная версия платы Arduino Zero
Arduino Zero была представлена более двух лет назад с микроконтроллером Atmel SAMD21G18 на базе ARM Cortex M0+ в форм-факторе Arduino Uno Rev.3. Теперь компания выпустила Arduino MKRZero с тем же микроконтроллером, но в значительно более компактном форм-факторе Arduino MKR1000 .
HMP, Real-Time Linux и Xenomai – обзор трех подходов к разработке систем реального времени на процессорах приложений
Это гостевой пост о гетерогенной многопроцессорной обработке (HMP) , Real-Time Linux и Xenomai для разработки систем реального времени на Linux, написанный Гилерме Фернандесом, Раулем Муньосом, Леонардо Вейгой и Брэндоном Шиббли, работающими в Toradex.
Введение
Сфера применения процессоров приложений продолжает расширяться. Системы-на-кристалле, обычно на базе ядер ARM Cortex-A, осваивают области, где традиционно доминировали маломощные ARM Cortex-M и другие микроконтроллеры. Этот тренд обусловлен несколькими факторами: