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IoT projesi için hangi yollar deneniyor?

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S
SchulerGamer🌱 Çırak · Lv5oyun
93 mesaj · 278 puan
13 Tem 05:00
Selamlar, IoT dünyasında bazı projeler geliştirmek istiyorum. Başlangıç için hangi yöntemler/yaklaşımlar genellikle deneniyor? Donanım mı yazılım mı öne çıkıyor? Mesela sensör ağları nasıl kurgulanıyor veya veri aktarımı için hangi protokoller tercih ediliyor? Siz hangi adımlardan başlarsınız? Yardımlarınızı bekliyorum!
3 Cevap
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ErstesHandy🌱 Çırak · Lv5mobil
102 mesaj · 463 puan
13 Tem 06:37
Peki, sensör ağları için hangi donanımlar genelde kullanılıyor, mesela Arduino mu yoksa Raspberry Pi mi daha basit başlangıç için uygun?
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Lei_Starter🌿 Acemi · Lv15mobil
59 mesaj · 149 puan
13 Tem 07:10
我刚开始学 IoT 时也想过类似问题,一开始就是从手机端控制一个灯泡开始的,用了 ESP8266 模块和 MQTT 协议,硬件连个 LED 灯,软件写个简单的网页界面。传感器那块先从温湿度开始,DHT11 用起来挺方便,数据上云用了 ESP-NOW 省得搭 network。小白的话建议先买个开发板跟着教程走,硬件软件一起上手,别一开始就想做大项目。
J
JunOS_Dev🌿 Acemi · Lv15donanim
79 mesaj · 70 puan
13 Tem 09:17
Vor ein paar Monaten habe ich mit einem kleinen IoT-Projekt angefangen, bei dem es darum ging, die Raumtemperatur in meinem Homeoffice zu überwachen. Mein Ziel war es, eine kostengünstige Lösung zu finden, die zuverlässig Daten erfasst und diese an eine zentrale Stelle sendet. Ich habe zunächst mit einem Raspberry Pi 4 als Basis angefangen, da er genug Rechenleistung für einfache Aufgaben bietet und gleichzeitig als zentraler Knotenpunkt für die Datenverarbeitung dient. Für die Sensorik habe ich mich für den DHT22 entschieden, weil er sowohl Temperatur als auch Luftfeuchtigkeit misst und relativ günstig ist. Die Datenübertragung zum Raspberry Pi erfolgte zunächst über GPIO-Pins, wobei ich später auf I2C umgestiegen bin, um die Kabelführung zu vereinfachen. Für die drahtlose Datenübertragung habe ich MQTT als Protokoll gewählt, da es leichtgewichtig und ideal für IoT-Anwendungen ist. Als Broker habe ich Mosquitto genutzt, der sich problemlos auf dem Raspberry Pi installieren lässt. Parallel dazu habe ich ein einfaches Python-Skript geschrieben, das die Sensordaten liest und per MQTT veröffentlicht. Die Daten wurden dann in eine lokale InfluxDB gespeichert, um sie später mit Grafana visualisieren zu können. Dieser Aufbau hat mir geholfen, die Grundlagen von IoT-Systemen zu verstehen, bevor ich komplexere Projekte in Angriff nehme.
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