Telemetrie-, Verarbeitungs- und Dashboard-Schicht
Entwickelt die Node-RED-, InfluxDB- und Grafana-Schicht, die MQTT-Telemetrie in gespeicherte Metriken und operatornahe Dashboards überführt.
Kurzüberblick
Rolle
Produktorientierte Umsetzung: Datenmodell, Interface-Verhalten, Integrationspfad und wartbare Umsetzungsartefakte.
Umfang
Ich habe einen lokalen Analytics-Stack umgesetzt, in dem Node-RED MQTT abonniert, Telemetrie in ein stabiles Messschema überführt, in InfluxDB schreibt und Dashboards über Grafana bereitstellt. Die Token-Übergabe zwischen...
Rahmenbedingungen
InfluxDB-Tokens werden innerhalb des Stacks erzeugt, vor der Weitergabe über gemountete Volumes verschlüsselt und nur in den Services entschlüsselt, die sie wirklich benötigen. Provisionierte Dashboards, lokale Persistenz und...
Ergebnis
MQTT-Telemetrie in InfluxDB gespeichert und mit Grafana sowie Node-RED visualisiert
Architektur
Node
Sensoreignisse kommen über den BLE- und MQTT-Pfad als Eingabestrom für die nachgelagerte Verarbeitung an.
Edge
Der Raspberry Pi 5 betreibt Node-RED, InfluxDB und Grafana als lokale Analytics- und Dashboard-Schicht der Monitoring-Plattform.
Cloud
Der Stack ist so aufgebaut, dass er auch ohne externe Cloud-Abhängigkeiten nützlich bleibt und gleichzeitig Raum für späteres Alerting oder entfernte Visualisierung lässt.
Node
Sensoreignisse kommen über den BLE- und MQTT-Pfad als Eingabestrom für die nachgelagerte Verarbeitung an.
Edge
Der Raspberry Pi 5 betreibt Node-RED, InfluxDB und Grafana als lokale Analytics- und Dashboard-Schicht der Monitoring-Plattform.
Cloud
Der Stack ist so aufgebaut, dass er auch ohne externe Cloud-Abhängigkeiten nützlich bleibt und gleichzeitig Raum für späteres Alerting oder entfernte Visualisierung lässt.
Architekturansichten
Kompakte Systemansichten fassen Projektgrenze, Deployment-Pfad und Datenfluss zusammen, ohne zusätzliche Implementierungsannahmen zu ergänzen.
Systemübersicht
Node
Deployment-Diagramm
Edge
Datenfluss-Diagramm
Cloud
Technische Entscheidungen
- Node-RED-Flow für Normalisierung und Routing der MQTT-Telemetrie
- InfluxDB-Setup und Token-Erzeugung während der Container-Initialisierung
- Grafana-Datasource- und Dashboard-Provisionierung aus versionierten Dateien
- Verschlüsselter Token-Austausch zwischen Analytics-Services
Herausforderungen
- MQTT-Nachrichten allein liefern noch keine operative Sichtbarkeit. Die Plattform braucht weiterhin Schema-Normalisierung, dauerhafte Speicherung, Dashboard-Provisionierung und einen...
- InfluxDB-Tokens werden innerhalb des Stacks erzeugt, vor der Weitergabe über gemountete Volumes verschlüsselt und nur in den Services entschlüsselt, die sie wirklich benötigen.
- Provisionierte Dashboards, lokale Persistenz und entkoppelte Verarbeitung machen die Analytics-Schicht nach Rebuilds wiederholbar und in der Fehlersuche leichter nachvollziehbar.
Lessons Learned
- MQTT-Telemetrie in InfluxDB gespeichert und mit Grafana sowie Node-RED visualisiert
- Dashboards und Datasources aus der Versionsverwaltung reproduzierbar gemacht
- Eine Unterrichtsaufgabe zu einem wiederverwendbaren Observability-Baustein weiterentwickelt
Nächste Verbesserungen
- Architekturansichten mit der Implementierung synchron halten.
- Dokumentation weiter verdichten: README, Architekturentscheidungen und Screenshots synchron halten.
Tech-Stack
Artefakte
Verwandtes Projekt
Die angrenzende Fallstudie zeigt, wie dieses Projekt mit der restlichen Arbeit zusammenhängt.
Sichere BLE-MQTT-Monitoring-Plattform
Entwickelt eine Raspberry-Pi-5-Monitoring-Plattform, die BLE-Sensordaten erfasst, den Transport über TLS-abgesichertes MQTT schützt, Ereignisse in Node-RED verarbeitet, Metriken in InfluxDB speichert und in Grafana visualisiert.