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Estadísticas de sistemas de Raspberry Pi

En mi casa tengo una Raspberry Pi como servidor casero, cumple tareas de broker y también la utilizo para descargar algunos archivos cuando no quiero utilizar la pc; como aun no la tengo dentro de un gabinete, me interesa monitorear la temperatura de la Raspberry para asegurarme que no tenga problemas.

La forma mas sencilla que encontré es crear un canal en thingspeak donde enviar los datos para poder verlo desde cualquier parte, en el canal definí tres campos a utilizar, siempre puedo volver y agregar uno mas: temperatura, cpu y idle (este ultimo quizás no es el más útil).

Es posible agregar mas campos si fuera necesario.

Mediante un simple script en Python recolectamos los datos del sistema de la RPI y los enviamos a ThingSpeak.

Para tomar el valor de uso de la CPU del sistema utilizo un programa llamado iostat , se instala en la RPI con:

sudo apt-get install iostat

Afortunadamente iostat tiene un parámetro que permite que la salida del comando sea en formato JSON lo cual hace mucho mas sencillo, si en la terminal ejecutamos:

iotstat -c -o JSON

Para ejecutar instrucciones del sistema desde Python importamos la libreria subprocess y lo realizamos de la siguiente manera:

import subprocess
import json
import requests

p = subprocess.Popen(['iostat','-c','-o','JSON'], stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()

Será necesario procesar out para tomar solo los valores que nos interesa:

data = json.loads(out)

system = data['sysstat']['hosts'][0]['statistics'][0]['avg-cpu']['system']
idle = data['sysstat']['hosts'][0]['statistics'][0]['avg-cpu']['idle']

Para obtener la temperatura del sistema utilizamos otro comando:

vcgencmd measure_temp

De igual forma que para obtener los valores de cpu realizamos

p = subprocess.Popen(['vcgencmd', 'measure_temp'], stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()

temp = out[5:9]

Por ultimo realizamos un request a ThingSpeak con los datos de los campos y nuestro api key para que actualice el canal:

apiKey = "XXXXXXXXXXX" #Replace with your own
url = "https://api.thingspeak.com/update?api_key"+apiKey+"&field1="+str(temp)+"&field2="+str(system)+"&field3="+str(idle)
r = requests.get(url)
print r.status_code

En el siguiente link pueden encontrar el programa completo

Si ejecutamos el programa vamos a informar, pero necesitaríamos programarlo para que se realice de forma periódica, para ello creamos un script bash llamado stats.sh:

#!/bin/bash
python stats1.py

Damos permisos de ejecución al script con chmod +x stats.py y agregamos la tarea a cron utilizando crontab -e y la siguiente linea:

*/5 * * * 0-7 /home/pi/stats.sh

Esto va a reportar los datos cada 5 minutos, si queremos alterar la frecuencia simplemente modificamos los valores de cron (dejo un link donde se explica como utilizarlo en detalle).

De esta forma tendremos la estadística del sistema de nuestra RPI en ThingSpeak

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ESP32-Cam: Subir fotos a Google Drive

En el articulo anterior sobre el ESP32-CAM vimos cuales son los primeros pasos para comenzar a utilizarlo y como obtener imágenes desde el dispositivo con un sencillo script en Python; en esta ocasión veremos como tomar fotos y subirlos a una carpeta de Google Drive de manera de que nos sirva de punto de partida para otras aplicaciones.

El primer paso consiste en utilizar el script de Google para construir un sencillo programa que reciba la imagen y la almacene dentro de una carpeta determinada, para ello debemos ir a Google Drive – Nuevo – Más – Google Apps Scripts

Se va a presentar un editor para que escribamos el código como el siguiente::

Reemplazaremos el contenido total por el siguiente Reem:

function doPost(e) {
  var data = Utilities.base64Decode(e.parameters.data);
  var nombreArchivo = Utilities.formatDate(new Date(), "GMT-3", "yyyyMMdd_HHmmss")+".jpg";
  var blob = Utilities.newBlob(data, e.parameters.mimetype, nombreArchivo );
  
  
  var folder, folders = DriveApp.getFoldersByName("ESP32-CAM");
  if (folders.hasNext()) {
    folder = folders.next();
  } else {
    folder = DriveApp.createFolder("ESP32-CAM");
  }
  var file = folder.createFile(blob); 
  
  return ContentService.createTextOutput("Completo.")
}

El programa lo que hace es recibir tres parámetros:
1. La data en si, que consiste en la imagen, codificada en base64
2. El tipo de dato que se envía, en este caso sera image/jpeg
3. También recibe el nombre del archivo, aunque no lo utilizamos porque tomamos la fecha y hora para darle el nombre, de manera que quede organizado.

El paso siguiente es guardar el script y publicarlo como aplicación web, esto ultimo lo hacemos desde Publicar – Implementar como aplicación web; debemos elegir que se ejecute como nuestro usuario y que cualquier persona incluso los anónimos tengan acceso a la aplicación; luego confirmamos las opciones que se nos presenta.

En la ultima opción Google nos mostrar una url donde estará publicada nuestra aplicación; debemos copiar esta url, la utilizaremos en el programa del ESP32-CAM.

La url provista tendra el siguiente formato:

https://script.google.com/macros/s/XXXXXXXXXXXXXX/exec

Donde las XXXXXXXXXXXXXX serán reemplazadas por una secuencia alfanumérica que identifica a la aplicación.

En este punto estamos listos para cargar el programa en el ESP32-CAM, crearemos un nuevo programa con el IDE de Arduino llamado ESP32-CAM_Drive, de manera que nos cree la carpeta donde esta el archivo ESP32-CAM_Drive .ino; en dicha carpeta copiaremos los archivos Base64.cpp y Base64.h.

Dentro del archivo ESP32-CAM_Drive.ino al comienzo debemos reemplazar tres parámetros importantes: el nombre y contraseña de la red WiFiy la url del script que creamos anteriormente.

const char* ssid     = "SSID";   //your network SSID
const char* password = "PASSWORD";   //your network password
String myScript = "/macros/s/XXXXXXXXXXXXXX/exec";    //Replace with your own url

La lineas anteriores debemos reemplazar el código por los propios.

Para cargar el programa puede repasar el articulo anterior o ver video. Luego que se cargue el programa, desconectamos el GND de IO0 y reiniciamos el ESP32, al cabo de unos instantes se conectara a la red inalambrica, obtendra la foto y la subira al Drive, si vemos en el Monitor serie veremos algo similar a esto:

El programa creara una carpeta llamada ESP32-CAM dentro de Google Drive y en la misma guardara las imagenes, si revisamos la carpeta tendremos las fotos que saco el dispositivo:

La foto del Nano Osciloscopio.

Pueden encontrar el repositorio en GitHub.