“Grafana 探索”版本间的差异

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;;配置文件路径  /usr/share/grafana/conf
 
;;配置文件路径  /usr/share/grafana/conf
  
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;;另一套实验环境：以上环境不能启动服务。换到Debian系列linux系统，地址：101.6.161.59  服务端口：3000 用户名：admin 密码：icenter
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;;另一套实验环境：以上环境不能启动服务。
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;;换到Debian系列linux系统，地址：101.6.161.59  服务端口：3000 用户名：admin 密码：icenter
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Ubuntu & Debian(64 Bit)SHA256: e9da6413b416f8cb9f733db39f685b64a82a425a3932bf09ae3cb8d5bc1e0494
 
Ubuntu & Debian(64 Bit)SHA256: e9da6413b416f8cb9f733db39f685b64a82a425a3932bf09ae3cb8d5bc1e0494
 
  wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_5.4.3_amd64.deb  
 
  wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_5.4.3_amd64.deb  
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  sudo systemctl start grafana-server      (启动服务，然后可以从浏览器访问）
 
  sudo systemctl start grafana-server      (启动服务，然后可以从浏览器访问）
  
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;;docker方法安装  https://juejin.im/entry/58561a87ac502e0067eb0113
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;;docker方法安装  https://juejin.im/entry/58561a87ac502e0067eb0113  
  
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;;docker下载地址：https://hub.docker.com/r/samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana/
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:: 2021年安装方法及数据：  influxdb安装参考文件https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/install/
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    开放端口influxdb:101.6.160.22:5786  admin/adminadmin
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            grafana:101.6.160.22:5730  admin/admin
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=应用1：光强感知检测=
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;;Grafana+influxdb+Pynq实时显示环境光感强度
  
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=光强感知检测=
 
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;;Grafana+fluxdb+Pynq实时显示环境光感强度
 
 
硬件方面：使用Pynq z1芯片+PmodALS光传感器
 
硬件方面：使用Pynq z1芯片+PmodALS光传感器
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这里需要注意一下几点:
 
这里需要注意一下几点:
  
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# Pynq与主机连接方式不能直接用网线连接，这会导致Pynq板上的系统无法联网和更新，故应该讲Pynq和控制主机连接到同一路由上。
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# Pynq与主机连接方式不能直接用网线连接，这会导致Pynq板上的系统无法联网和更新，故应该将Pynq和控制主机连接到同一路由上。
 
# 这时候需要通过路由管理来获取Pynq板的IP，如果没有路由权限，可以通过局域网端口扫描的方法来获取Pynq的IP，具体需使用nmap软件（linux下，yum/apt-get install nmap安装）。
 
# 这时候需要通过路由管理来获取Pynq板的IP，如果没有路由权限，可以通过局域网端口扫描的方法来获取Pynq的IP，具体需使用nmap软件（linux下，yum/apt-get install nmap安装）。
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# Pynq和主机能成功通信后，第一步是改系统时间（使用date -s命令），否则会导致Pynq上的软件无法安装或更新。Pynq板需要更新或安装的软件：fluxdb的python包。
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# Pynq和主机能成功通信后，第一步是改系统时间（使用date -s命令），否则会导致Pynq上的软件无法安装或更新。
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# Pynq板需要更新或安装的软件：influxdb的python包。
  
 
实验步骤：
 
实验步骤：
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最终使用grafana host主机的ip+port的方式来访问。
 
最终使用grafana host主机的ip+port的方式来访问。
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代码参考：
 
代码参考：
 
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  from influxdb import InfluxDBClient
 
  from influxdb import InfluxDBClient
  
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  client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'datasource', 'datasource', 'test') #change localhost to IP of Pynq, user+passwd+fluxdb_name are required
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#change localhost to IP of Pynq, user+passwd+influxdb_name are required
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  client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'datasource', 'datasource', 'test')  
 
  while True:
 
  while True:
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     light_value = get_value(...)#using pynq to get the return value of Pmod_ALS
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     light_value = get_value(...) #using pynq to get the return value of Pmod_ALS
 
     json_body = [
 
     json_body = [
 
             {
 
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             }
 
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         client.write_points(json_body)#写入fluxdb数据库
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         client.write_points(json_body) #写入influxdb数据库
 
     sleep(1)
 
     sleep(1)
 
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=应用2：智能视频监控=
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硬件：Jetson TX1
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系统：Ubuntu 16.04
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软件：[https://pjreddie.com/darknet/yolo/ YOLO]，目前有 YOLO-v2和Yolo-v3。 
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;;启动InfluxDB
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sudo influxd
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;;启动grafana
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sudo service grafana-server start
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;;启动YOLO
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./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolov2.weights -c 0
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=参考=
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https://www.influxdata.com/blog/visualizing-time-series-data-with-dygraphs/

2021年9月28日 (二) 04:40的最后版本

安装与配置

实验环境 Centos 地址：101.6.163.52 密码：icenter /sudo用户 ：saturn securitytnc
安装

Redhat & Centos(64 Bit)SHA256: a6c71fcebf26591e9ee76b7685f2e38c4c9f9968613e3e83cbb76a29b236abd4 

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-5.4.3-1.x86_64.rpm 
sudo yum localinstall grafana-5.4.3-1.x86_64.rpm
配置文件路径 /usr/share/grafana/conf
另一套实验环境：以上环境不能启动服务。
换到Debian系列linux系统，地址：101.6.161.59 服务端口：3000 用户名：admin 密码：icenter

Ubuntu & Debian(64 Bit)SHA256: e9da6413b416f8cb9f733db39f685b64a82a425a3932bf09ae3cb8d5bc1e0494 

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_5.4.3_amd64.deb 
sudo dpkg -i grafana_5.4.3_amd64.deb 
sudo systemctl start grafana-server      (启动服务，然后可以从浏览器访问）
docker方法安装 https://juejin.im/entry/58561a87ac502e0067eb0113
docker下载地址：https://hub.docker.com/r/samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana/
2021年安装方法及数据： influxdb安装参考文件https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/install/ 
    开放端口influxdb:101.6.160.22:5786   admin/adminadmin
            grafana:101.6.160.22:5730   admin/admin

应用1：光强感知检测

Grafana+influxdb+Pynq实时显示环境光感强度

硬件方面：使用Pynq z1芯片+PmodALS光传感器

这里需要注意一下几点:

  1. Pynq与主机连接方式不能直接用网线连接，这会导致Pynq板上的系统无法联网和更新，故应该将Pynq和控制主机连接到同一路由上。
  2. 这时候需要通过路由管理来获取Pynq板的IP，如果没有路由权限，可以通过局域网端口扫描的方法来获取Pynq的IP，具体需使用nmap软件（linux下，yum/apt-get install nmap安装）。
  3. Pynq和主机能成功通信后，第一步是改系统时间（使用date -s命令），否则会导致Pynq上的软件无法安装或更新。
  4. Pynq板需要更新或安装的软件：influxdb的python包。

实验步骤：

  1. 连接好Pynq硬件，按如上要求更新板上软件；软件方向，将grafana的后端数据库设置为fluxdb
  2. 使用Jupyter Notebook 每间隔1s获取一次当前环境光强度值，并将数据写入fluxdb数据库

最终使用grafana host主机的ip+port的方式来访问。

代码参考： 

import time
from time import sleep
from influxdb import InfluxDBClient

#change localhost to IP of Pynq, user+passwd+influxdb_name are required
client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'datasource', 'datasource', 'test') 
while True:
   light_value = get_value(...) #using pynq to get the return value of Pmod_ALS
   json_body = [
           {
               "measurement": "test",
               "tags": {
                   "nio": "ens4"
               },
      "fields": {
                   "value": light_value,
               }
           }
       ]
       client.write_points(json_body) #写入influxdb数据库
    sleep(1)

应用2：智能视频监控

硬件：Jetson TX1

系统：Ubuntu 16.04

软件：YOLO，目前有 YOLO-v2和Yolo-v3。

启动InfluxDB 
sudo influxd
启动grafana 
sudo service grafana-server start
启动YOLO 
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolov2.weights -c 0

参考

https://www.influxdata.com/blog/visualizing-time-series-data-with-dygraphs/

取自“http://wiki.icenter.tsinghua.edu.cn/icenterwiki/index.php?title=Grafana_探索&oldid=57512”