Étape 2: Mises en garde et corollaires
Cela étant dit, je n’ai pas des milliards de dollars à dépenser sur le développement de la plate-forme, il y a certaines limites à ce projet, qui sont ;
Ce projet est construit un réseau de capteurs locaux, ce qui signifie que le Raspberry Pi et capteur de nœud sont sur le même réseau. Cela peut être surmonté par un processus appelé redirection de port. Je vais passer par là brièvement dans le tutoriel.
AVERTISSEMENT : Ce processus entraîne vos données de quitter votre réseau local et sont transférée via Internet non chiffré. S’il vous plaît assurez-vous que vous n’envoyez pas des données sensibles via cette procédure. Je ne prenons aucune responsabilité pour tout dommage pouvant survenir en conséquence (* soupir de la réparation)
La taille de votre base de données dépend largement de la taille de la carte SD, montée sur le Raspberry Pi. Pour mon expérience, j’ai utilisé une carte de 8 Go pour stocker des données de capteur plus de 24 heures, pris à des intervalles de 1 minute. Ainsi, si vous avez une énorme base de données, vous pourriez vouloir monter une carte SD de plus grande.
Enfin, cette plate-forme est tout à fait littéralement, pour vous inspirer. N’importe quel analytique, les algorithmes d’apprentissage machine ou les techniques de traitement de signal que vous pouvez utiliser peuvent être implémentées à l’aide de la grande variété des bibliothèques Python construit à ces fins. L’objectif principal de ce projet est de concevoir votre plate-forme ad hoc et pour rendre les données disponibles pour les autres calculs.