Visualisierung von Energiemess-Daten (mit Grafana)

  • Für meine Smart-Plugs von Shelly und Gosund (mit Tasmota) hätte ich gerne eine flexible Visualisierung. Daten lese ich bereits (Cloud-los) mit selbstgeschriebenem Programm aus. Grafik-Programmierung will ich mir aber diesmal ersparen. Würde gerne wissen, wie ihr das macht, wer da Erfahrung hat, was ihr da empfehlt ... Ich möchte eine Lösung haben, die von der Hersteller-Cloud der Messgeräte-Hersteller unabhängig ist.

    Hatte die Frage auch schon Mal gestellt - ohne Antwort. War damals aber Nebenthema in Energimess-Thread und auch ein bisschen direkt an DeBaschdi gerichtet, der zeitnah nach meiner Frage das Forum verlassen hatte. Er hatte von seiner Visualisierung mit Grafana berichtet. Neben der Frage oben, wiederhole ich noch Mal paar konkretere Fragen-


    Könnt ihr bitte kurz beschreiben, wie ihr da konkret vorgegangen seid, die Daten zu visualisieren?
    Bei Nutzung von Grafana insbesondere: Grafana Cloud? Eigene Grafana Installation? Welche Datenbank bzw. welche Datenschnittstelle zu Grafana? DB extra dafür genutzt oder was genutzt was eh schon da war?


    In anderem Beitrag erinnere ich mich, dass sich DeBaschdi über fehlende Datenpunkte geärgert hatte (wenn halt Mal ein Stecker-Adapter nicht antwortet, das nächste Mal aber schon wieder antwortet), die anscheinend die VIsualisierung kaputt machen. Ist das wirklich so? Grade grafana ist ja u.a. auf Monitoring fokusiert. Ist doch normal, dass ein Sever Mal gebootet wird, und dann für 10 Minuten oder so keine Performance-Daten geliefert werden. Stört das wirklich? Dass da ne Lücke ist in 'ner Kurve würde mich nicht stören).

    Kodi 21.0, 17.6, 20.5, 16, 20.5 on Windows 11 Pro, Android 6, Android 12, FireTV Box 2nd Gen, FireTV 4k Max 2nd Gen
    Media on NAS, OpenMediaVault 6 (Debian Linux).

  • Also ich mache alles Lokal in Docker Containern auf einem Intel NUC. Die gesamte Datenverarbeitung und automatsierung läuft bei mir mit NodeRed.

    Die Daten von diversen Messgeräten (Shelly's, Tasmota Geräte, Lesekopf am Smartmeter) landen bei mir in meinem MQTT Broker. Das ist schon weil das inzwischen so ein guter Standard ist das jedes open source Smarthome system damit was anfangen kann.

    Von dort aus rufe ich ich die Daten mit NodeRed ab und lasse die in einer InfluxDB speichern. Grafan ruf die Daten dann aus der InfluxDB ab und macht daraus die Grafiken.

    Ich habe also folgende Kette: MQTT-Broker->NodeRed->InfluxDB->Grafana.
    Wie gesagt alles über Docker Container auf einem Gerät.

  • grafana ist im openhab bereich recht verbreitet um zu visualisieren.
    ich nutze auch grafana (lokale installation), war bei debashdi ebenso. wir hatten da mal pn kontakt zu dem thema.
    an datenbanken wird von grafana so ziemlich alles unterstützt. ich nutze mariadb, influxdb ist auch recht verbreitet.

    In anderem Beitrag erinnere ich mich, dass sich DeBaschdi über fehlende Datenpunkte geärgert hatte (wenn halt Mal ein Stecker-Adapter nicht antwortet, das nächste Mal aber schon wieder antwortet), die anscheinend die VIsualisierung kaputt machen. Ist das wirklich so? Grade grafana ist ja u.a. auf Monitoring fokusiert. Ist doch normal, dass ein Sever Mal gebootet wird, und dann für 10 Minuten oder so keine Performance-Daten geliefert werden. Stört das wirklich? Dass da ne Lücke ist in 'ner Kurve würde mich nicht stören).

    die lücke kann je nach config der visualisierung geschlossen werden. der optische "fehler" ist dann weg. verstehe da sein problem nicht wenn er damit eins gehabt hatte.

  • Danke für die Antworten bisher!

    @darkside40, es geht mir wirklich nicht um die ganze Kette, und auf MQTT Broker und NodeRed will ich verzichten. Die Daten selbst kann ich problemlos sammeln (auch noch zusätzlich von semiprofessioneller Wetterstation). Bei der Visualisierung mit modernen Methoden bin ich allerdings leider Anfänger. (Selbst habe ich früher unter DOS mit direkter Grafikkarten-Programmierung, unter Windows, unter Unix und Linux mit Xwindows Grafik programmiert, insbesondere Visualisierung von Messdaten - aber von der direkten Grafik-Programmierung will ich weg von).

    Nehme Mal von euren Antworten mit: Grafana lokale Installation ist ok, InfluxDB auch. Hier wären noch paar konkretere Vorgehensweisen für mich hilfreich - direkte Tipps oder halt Links, wo ich gerne nach lese. Bei Grafana Doku direkt, bin ich auf Anhieb nicht richtig voran gekommen (obwohl ich wirklich nicht scheue, technische Doku zu lesen).

    Trotz langjähriger IT-Erfahrung, selbst zu Datenbank-Infrastruktur, bin ich in Sachen direkte Datenbank-Nutzung (Schemata, wie legt man sie an, wie kriegt man die Daten rein und raus) nahezu Anfänger. Will das aber jetzt lernen. Auch was Grafana angeht fehlt mir noch ein bisschen der Anker, wo man anfangen soll.

    Ich hole nochmals anders aus. Rohdaten von den Energiemess-Geräten habe ich im Griff (sag ich Mal) und kann auch alle möglichen Auswertungen darauf fahren. Hätte gern flexible Visualisierung - angefangen damit, wie ich die DB anlege/konfiguriere, wie ich meine Daten da rein kriege, und wie ich dann halt schickes flexibles Diagramm draus mach in Grafana. Da wäre halt typisch auszuwählen: Zeitspanne (Anfan/Ende), Messwert (z.B. Watt, oder auch zeitliches Integral da drüber und damit Energie - was ich auch gerne selbst in die DB rein schiebe, wenn nötig), Sensoren, für die das angezeigt werden soll.

    Mein Programm, das die Messwerte ermittelt, ist extrem Resourcen-freundlich. Auf PC/Server (kompiliert unter Linux und Windows) braucht es vielleicht 10 CPU-Sekunden pro Tag, für einen Messpunkt alle 10 Sekunden. Damit wäre das bestimmt für Mini-Energie-Verbraucher-Computer geeignet. Stelle mir vor, dass da lokal Daten 24*7 ermittelt werden, und auch abgespeichert. Und dann von Server, der jeden Tag oder jede Woche Mal läuft die Daten abgeholt werden.

    Ursprünglich hatte ich DeBaschdi adressiert bei meiner früheren Anfrage, da ich verstanden hatte, dass er was Ähnliches machte. Keinen MQQT Broker oder ähnliches (er zeigte beispielsweise Python Source, um die Daten zu erfassen), und von diesem Punkt "irgendwie" mit Grafana (und wohl auch mit DB, denke nicht dass er direktes JSON Interface ö-ä nutzte) zu visualisieren.

    Vielleicht gibt es in diesem Sinne noch weitere Tipps.

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