Cómo configurar un router Smart Wifi (HGU) auto-instalable


El famoso  router Smart WiFi ( llamado también  HGU  o Smart Base)   es sin duda   uno de los mejores y mas  innovadores routers del mercado para FTTH ( fibra óptica )  pues no solo soporta  el standard  WiFi+  (es decir el estándar para redes inalámbrica 11n  que utiliza la banda de  frecuencia 5Ghz, lo cual  nos ofrece una  mejor cobertura y velocidad)  ,  sino porque integra en un solo equipo   tres dispositivos : ONT, Router y Videobridge, lo cual  reduce  sin duda   el número de equipos interconectados  , resultando por tanto la instalación  sencilla, “limpia”  y mas fácil  al haber menos dispositivos que interconectar. Además, gracias a sus dimensiones reducidas y el diseño moderno (utiliza la misma estética que el desco de Movistar+)   , favorece la integración de este en el domicilio.

Al integrar todos los equipos necesarios para  el acceso a la red desde ftth ,este router Smart WiFi nos  permite reducir el numero de  cables del hogar, transmitiendo los servicios contratados con una tecnología muy superior y todo ello  disminuyendo  el consumo eléctrico comparada con soluciones anteriores,  que , como hemos comentado,  requerían dos o tres equipos .

Aunque la reducción de equipo en el hogar es notable , sin duda destaca la optimización inalámbrica hacia las nuevas velocidades de fibra que duplican la velocidad actual de 300Mb a 600Mb, y la de 50Mb a 100Mb pues en estos casos el Router Smart WiFi puede conectar con dispositivos vía Wi-Fi+, a la máxima velocidad posible.

El precio oficial del router  HGU de Movistar es de 50 euros, aunque ya en varias ocasiones la compañía lo ha promocionado con importantes rebajas de hasta el 50% para que la gente pudiera hacerse con él. En esta ocasión, la compañía ha vuelto a promocionar su router HGU 3 en 1 y,  Movistar ha rebajado el precio de este router durante el mes de julio, permitiendo a cualquier usuario que ya sea cliente adquirirlo  por solo 30 euros. Este router se envía en forma “auto-instalable”, es decir, para instalarlo nosotros mismos sustituyendo el que tengamos ahora por este nuevo modelo

Proceso de autoinstalación

Si decide cambiar su viejo router de ftth o bien es un cliente nuevo y ya disponía de instalación ftth en su domicilio , el método de instalación se ha  simplificado para que el cliente pueda hacerlo por si mismo.

En realidad la autoinstalación es un proceso  bastante  sencillo  ( de hecho hay varios videos en youtube de como hacerlo) pues  se ha simplificado y automatizado  bastante, pero como todo proceso requiere  respetar unos mínimos pasos , ya que  no basta con cambiar el  viejo router por el nuevo HGU  y conectarle la fibra  pues por si mismo  no sincronizará el router ,   de modo que   necesitaremos realizar  una primera instalación , importante paso que se realizará   gracias  a la App MI Movistar , disponible tanto para Android como Ios.

Esta app  no solo sirve para la primer instalación , pues además permite  optimizar la WiFi  ayudando a gestionar todos los dispositivos conectados del hogar, controlarlos de un vistazo, personalizar el nombre y la clave de tu wifi, permitir o bloquear el acceso a un dispositivo concreto, etc.

Para  empezar una vez tengamos el HGU en casa , lo primero es instalar esta app en nuestro terminal móvil  ,para lo cual nos iremos a Google Play ( o Apple Store en caso de Ios )  y buscaremos la app “Mi Movistar ” 

 

Una vez descargada la app ( ese   es el link en Google Play )   accederemos a su instalación  en nuestro terminal

Cuando ya la hayamos instalado , ejecutaremos este todavía sin conectar nada , lo cual al ser la primera ejecución  tardará un rato:

 

Tras unos minutos nos aparecerá  un mensaje de que nos van a pedir que aceptemos el acceso de la app a la agenda  y a la memoria interna

 

Si damos a continuar, en seguida nos alertara Android de los permisos que se requieren:

 

En realidad la app Mi Movistar funciona perfectamente sin necesidad de este permiso. No obstante, nos recomiendan que lo aceptemos para que, tanto las consultas de consumo como la de nuestras líneas, sean mucho más intuitivas, al sustituir los números por las imágenes y los nombres que guardamos en nuestra  agenda.

Aceptados los permisos ,ahora antes de validarlos pulsaremos en el circulo inferior derecho , mostrándonos un nuevo submenú  en el que deberemos pinchar en  “instalación  de router Smart Wifi

 

Enseguida nos pedirá, para el caso de que ya tengamos fibra el número de teléfono asociado, o en caso de nueva instalación  sobre un domicilio donde ya había infraestructura de fibra ,dos datos pues  no nos aceptara el nuevo numero   porque no ha concluido el proceso de provisión del nuevo número asociado, dándonos un error  solicitando el cif del usuario que ha pedido el alta ( para pedirnos después el numero de pedido)

 

Si detecta  pues que ese cif pertenece pues a un alta nueva   enseguida nos vuelve a pedir el documento de identificación   y  un segundo  número muy importante: el número de pedido   , el cual es enviado por SMS  y también por e-mail al solicitar el alta   de fibra

Este número es muy importante porque sin este no podremos progresar  la auto instalación en caso alta nueva ( lógicamente  en caso de cambio de router no nos pedirá nada de esto pues basta el numero de teléfono asociado ).

Una vez insertados los datos de identificación , a partir de este momento, como vemos, aparece una barra de progreso de 6 líneas que nos indicará en qué momento de la instalación estamos:

Ahora ,nos hacen una descripción de los elementos físicos que intervienen  :

 

Ya podemos conectar el adaptador de c.a.  del HGU a una toma de corriente libre   y encender esté   pulsando el interruptor que tiene en la parte posterior ( todavía sin conectar la fibra).

 

Ahora deberíamos tener los tres leds superiores en azul encendido excepto el  primero, así que ahora lo siguiente es conectarnos a la red wifi o wifi+ de HGU   bien manualmente usando los datos de la pegatina de la parte posterior  o bien  usando el lector QR de la propia aplicación . Aunque no tengamos conexión a internet si tenemos acceso físico al router de este modo así que lo siguiente es proporcionar a la app la pwd de administración del router ( está abajo del todo de la pegatina del HGU)

 

Ahora  ya si podemos conectar la fibra al router ( conector verde) . Debería oírse un pequeño clic  y retrotraerse el propio conector un poquito para que esta  quede fijado a la base

 

Ahora,  empieza justamente el propio proceso de configuración del HGU  , por lo cual es muy importante esperar a que termine el proceso de forma correcta , lo cual nos sera notificado en al app , así que tenga paciencia

 

 

 

Finalizada la instalación  ya SI se encenderán los 4 leds azules del panel , de modo que ya tendremos tono de marcar en el conector  rj11  y por supuesto conectividad a internet por los que podemos ahora conectar por ejemplo de descodificador  de Movistar+ ,  y el resto de dispositivos que tengamos .

 

Finalmente se realizará un test de la instalación  de forma opcional pulsando en “Realizar Pruebas finales”

 

 

No necesariamente  aunque tengamos la instalación correcta tiene porque salir bien esta  prueba así que aunque nos aparezca el resultado en rojo , si tenemos tono de marcar , hay conectividad  por cable  o por wifi y wifi+  y nos funciona la TV , deberíamos dar por concluida la auto -instalación.

 

Conexion VideoBridge

El  Adaptador Inalámbrico Altas Prestaciones  o VideoBridge    sustituido modernamente por el amplificador Smart Wifi  permite disfrutar de conexiones de alta velocidad de datos y de Movistar+o en cualquier punto del hogar, sin cables gracias al soporte de Wifi+  en una banda de frecuencia de 5GHz, lo que  permite  disfrutar de una conexión inalámbrica más libre de interferencias y, por lo tanto, más rápida y estable mediante cable Ethernet al ordenador o descodificador que quiere que se conecte a su red de 5GHz.

Para conectarnos desde un Videobridge  al  HGU  configuraremos el Adaptador Inalámbrico Altas Prestaciones en  modo de funcionamiento como cliente (Receptor) , es decir con el conmutador en posición AUTO o en su defecto como Receptor

La configuración en modo cliente (Receptor) es muy sencilla:

  1.  Colocar el Adaptador Inalámbrico Altas Prestaciones siempre en vertical para conseguir las mejores prestaciones del dispositivo.
  2.  Encender el Adaptador Inalámbrico Altas Prestaciones enchufando la fuente de alimentación a la red eléctrica y pulsando el botón ON/OFF.
  3. Pulsaremos el pulsador de reset para olvidar cualquier configuración anteior
  4.  Pulsar el botón WPS en el panel trasero del adaptador durante menos de 10 segundos. El led de Wifi/WPS comenzará a parpadear en ámbar.
  5. A continuación,hacer una pulsación corta en el botón Wifi+ ( WPS)  del  HGU .
  6. Si la conexión se ha realizado con éxito, el indicador WPS se quedará verde (fijo parpadeando).
  7. Cuando la conexión se ha establecido, el indicador Señal se encenderá en verde,ámbar o rojo, dependiendo del nivel de señal que recibe del punto de acceso

Para un configuración más sencilla se recomienda en esta primer instalación colocar el HGU y el adaptador, ambos   cercanos físicamente para poder operar sobre ambos de una forma cómoda ( luego una vez configurado el videobridge ya se puede llevar al sitio que se requiera)

 

Finalmente  si ha quedado alguna duda sobre la instalación del HGU  en el siguiente video podemos ver  todos los pasos explicados :

 

 

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Visualizar datos de sensores en tiempo real de Azure IoT Hub usando BI


Antes de empezar este post  deberíamos   tener configurado  un dispositivo Iot de Azure como por ejemplo  algunos que hemos visto como puede ser una Raspberry Pi 3  , un ESP8266  o incluso un dispositivo simulado.

En todos los  dispositivos de Azure IoT  hub comentados debemos implementar una aplicación de ejemplo para ejecutar en estos dispositivos, la cual  enviará  datos que  los sensores recogen del mundo físico ( humedad , temperatura, presencia, etc  ) a su hub de IoT.

Ahora ,una vez que tenemos un dispositivo IoT enviando mensajes  de telemetría a la nube de Azure Iot Edge, toca  crear una cuenta de Azure storage y una aplicación Azure  para poder almacenar los mensajes de hub de IoT en el almacenamiento blob, pero  como comentamos  al  principio , como requisito previo,    necesitamos  tener configurado su dispositivo de Iot  para cubrir los siguientes requisitos:

  • Una suscripción activa de Azure
  • Un centro de IoT bajo su suscripción
  • Una aplicación que envíe mensajes a su hub de IoT
  • Una cuenta  de BI. (Tratar de poder BI gratis)

 

Si  su dispositivo de IoT  ya esta enviando mensajes al Hub de Iot  excepto que haya instalado en una maquina Linux el explorador de mensajes de Azure  olo haga desde la consola  no podrá ver el contenido  de esos mensajes.  Precisamente para solucionar este problema, podemos conectar el sistema de almacenamiento de Azure con los mensajes del dispositivo para que sean almacenados como BLOB’s en el la nube de Azure,como vimos en  un post anterior 

 

En  este  post veremos como  visualizar de una forma gráfica   precisamente esos  datos del sensor en tiempo real que recibe de su hub de Azure IoT por medio de BI , aunque como veremos mas adelante en otro post si usted quiere tratar de visualizar los datos en su hub de IoT con aplicaciones Web e puede hace con otra herramienta  Azure Web Apps

 

Añadir un grupo de consumidores a su hub de IoT

Grupos de consumidores son utilizados por aplicaciones para extraer datos desde Azure IoT. Por esta razon  crearemos un grupo de consumidores para ser utilizado por un servicio de Azure que viene para leer datos de su centro de IoT.

Para agregar un grupo de consumidores a su hub de IoT, siga estos pasos:

  1. En el portal de Azure, abra su hub de IoT.
  2. En el panel izquierdo, Mensajeria –>Puntos de acceso
  3. Haga clic en el panel central en Events
  4. Ahora introduzca un nombre en grupos de consumidores en el panel derecho ( en el ejemplo lo hemos llamado “Device-to-cloud-settings” )
  5. Haga clic en Guardar.puntos de coenxion.PNG

Crear, configurar y ejecutar un trabajo de Stream Analytics

Crear un trabajo de Stream Analytics

  1. En el portal de Azure, haga clic en crear un recurso > Internet de las cosas > Stram Analytics (aálisis de flujo de trabajo)streamanalitycs.PNG
  2. Introduzca la siguiente información para el trabajo.Nombre del trabajo: el nombre del trabajo que debe ser  único en el sistema.                                                                                                                                            Suscripción: Evaluación gratuita.Grupo de recursos: utilizar el mismo grupo de recursos que utiliza el hub de IoT.

    Ubicación: utilizar la misma ubicación como el grupo de recursos.

    Anclar al panel: Seleccione esta opción para acceder a su centro de IoT desde el panel de entrada de Azurestreamjob.PNG

  3. Haga clic en Crear.

Agregar una entrada para el trabajo de Stream Analytics

  1. Abrir el trabajo de Stream Analytics.
  2. En la Topología de trabajo, haga clic en entradas.
  3. En el panel de entradas , haga clic en Agregary especifique la siguiente información:Alias de la entrada: escriba un nombre  único para el alias la entrada.Fuente: seleccione centro de IoT.

    Grupo de consumidores: seleccione el grupo de consumidores que acaba de crear.

  4. Haga clic en crear.centro deiot.PNG

Añadir una salida a la tarea de Stream Analytics

  1. En Topología de trabajo, haga clic en resultados.
  2. En el panel resultados , haga clic en Agregary luego ingrese la siguiente información:Alias de salida: el único alias para la salida.Tipo: seleccione Power BI.
  3. Haga clic en autorizar  para lo cual necesitará  una cuenta profesional  o bien probarlo con  una version gratuita salidapowerbi
  4. Ingrese a su cuenta Power BI y autorice esta salida .
  5. Una vez autorizado, introduzca la siguiente información:Espacio de trabajo de grupo: Seleccione su área de trabajo de grupo de destino.Nombre de conjunto de datos: Introduzca un nombre de conjunto de datos.

    Nombre de la tabla: escriba un nombre de tabla.

  6. Haga clic en crear.

Configurar la consulta del trabajo de análisis de secuencia

  1. En la Topología de trabajo, haga clic en consulta.
  2. Reemplace con el alias de entrada del trabajo.[YourInputAlias]
  3. Reemplace con el alias de salida del trabajo.[YourOutputAlias]
  4. Haga clic en Guardar.

Ejecutar el trabajo de análisis de secuencia

En el trabajo de análisis de secuencia, haga clic en Inicio > ahora > iniciar. Una vez que el trabajo se inicia con éxito, el estado del trabajo cambia de parado a correr.

Crear y publicar un informe de Power BI para visualizar los datos

  1. Garantizar que la aplicación de ejemplo se ejecuta en el dispositivo.
  2. Inicie sesión su cuenta de Power BI .
  3. Ir al espacio de trabajo de grupo que se establece cuando se crea la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
  4. Haga clic en conjuntos de datos de Streaming.Debería ver el conjunto de datos lista que especificó cuando creó la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
  5. En acciones, haga clic en el primer icono para crear un informe.
  6. Crear un gráfico de líneas para mostrar la temperatura en tiempo real con el tiempo.
    1. En la página de creación de informe, agregar un gráfico de líneas.
    2. En el panel de campos , expanda la tabla que especificó cuando creó la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
    3. Arrastre EventEnqueuedUtcTime al eje de en el panel de visualización .
    4. Arrastre la temperatura a los valores.Ahora se crea un gráfico de líneas. El eje x muestra la fecha y la hora en la zona de tiempo UTC. El eje y muestra la temperatura del sensor. 
  7. Crear otro gráfico de líneas para indicar humedad en tiempo real con el tiempo. Para ello, siga los mismos pasos anteriores y coloque EventEnqueuedUtcTime en el eje x y la humedad en el eje y.
  8. Haga clic en Guardar para guardar el informe.
  9. Haga clic en archivo > publicar para la web.
  10. Haga clic en crear incrustar códigoy luego haga clic en publicar.

Está previsto el enlace del informe para que se pueda compartir  para el acceso de informe y un fragmento de código para integrar el informe en su blog o sitio Web.

Microsoft también ofrece aplicaciones móviles power BI  para ver e interactuar con sus dashboards de power BI e informes en su dispositivo móvil.

powerbi.PNG

Hemos visto como utilizar  Power BI para visualizar datos de los sensores en tiempo real desde su  hub de IoT de Azure. Como comentamos existe también  una forma alternativa de visualizar datos de Azure IoT Hub  mediante  Azure Web Apps para visualizar datos de los sensores en tiempo real desde Azure IoT que trataremos en un  proximo post.

 

 

 

Fuente   https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-live-data-visualization-in-power-bi

Envío de datos a la nube de Azure desde ESP8266 usando DHT11 o DHT22


 DHT11 y  DHT22 son dos modelos de una misma familia de sensores, que permiten realizar la medición simultánea de temperatura y humedad usando ademas un único  hilo para comunicar los datos vía serie, para lo cual  ambos  disponen de un procesador interno que realiza el proceso de medición, proporcionando la medición mediante una señal digital, por lo que resulta muy sencillo obtener la medición desde un microprocesador como Arduino o ESP8266.

Ambos son similares ( DHT11 presenta una carcasa azul  , mientras que el sensor DHT22  es blanco)  compartiendo además los mismos pines  disponiendo de  4 patillas, de las cuales usaremos sólo 3: Vcc, Output y GND.  Como peculiaridad ,la  salida la conectaremos a una entrada digital  , pero necesitaremos poner una resistencia de 10K entre Vcc y el Pin Output.

El  DHT11  puede medir temperaturas entre 0 a 50, con una precisión de 2ºC, humedad entre 20 a 80%, con precisión del 5% y con una a frecuencia de muestreo de 1 muestras por segundo (1 Hz)

En clara superioridad  con el dHT11 , el modelo DHT22 tiene unas características mucho más profesionales.
  • Medición de temperatura entre -40 a 125, con una precisión de 0.5ºC
  • Medición de humedad entre 0 a 100%, con precisión del 2-5%.
  • Frecuencia de muestreo de 2 muestras por segundo (2 Hz)

Destacar que este tipo de  sensores de temperatura  ( y, aún más, los sensores de humedad) , son sensores con elevada inercia y tiempos de respuesta elevados. Es decir, al “lentos” para reflejar los cambios en la medición.

 

Conectar el DHT11   o el DHT22  a  un Arduino o ESP82366  es sencillo, simplemente alimentamos desde Arduino al sensor a través de los pines GND y Vcc del mismo. Por otro lado, conectamos la salida Output a una entrada digital de Arduino. Necesitaremos poner una resistencia de 10K entre Vcc y el Pin Output.

El esquema eléctrico queda como la siguiente imagen

arduino-dht11-dht22-esquema

Los sensores DHT11 y DHT22 usan su propio sistema de comunicación bidireccional mediante un único hilo , empleando señales temporizadas por lo que en general, lo normal es que empleemos una librería existente para simplificar el proceso.Por ejemplo podemos usar la librería de Adafruit disponible en este enlace.

Una vez  descargada e instalada  la librería  por ejemplo podemos capturar la información de un sensor DHT11  con este código :

#include “DHT.h”
#define DHTTYPE DHT11   // DHT 11
const int DHTPin = 5;     // conexion del pin digital
 
DHT dht(DHTPin, DHTTYPE);
 
void setup() {
   Serial.begin(9600);
   Serial.println(“DHTxx test!”);
 
   dht.begin();
}
 
void loop() {
   //esperar unos 2000ms
   delay(2000);
 
   // Leyendo temperatura  o humedad  toma  sobre unos 250 ms
   float h = dht.readHumidity();
   float t = dht.readTemperature();
 
   if (isnan(h) || isnan(t)) {
      Serial.println(“Fallo al leer el sensor DHT “);
      return;
   }
  
   Serial.print(“Humedad: “);
   Serial.print(h);
   Serial.print(” %\t”);
   Serial.print(“Temperatura: “);
   Serial.print(t);
   Serial.print(” *C “);
}

 

 

Conexión de un DHTXX a un  ESP8266 

Para resultados mas profesionales puede usar un DHT22 ( es el usado en el ejemplo ) , pero  como hemos comentado el DHT11  para fines experimentales  es también aceptable .

Las  simples conexiones  la puede utilizar  una  placa de pruebas, y  cables de puente o directamente con cablecillos  para realizar las conexiones de la siguiente manera:

referencia de conexiones

 

Para los pines  del sensor, usaremos el siguiente cableado:

Start (Sensor) Fin (Junta) Color del cable
VDD (Pin 27F) 3V (Pin 8A) cable rojo
DATOS (Pin 28F) GPIO 2 (Pin 9A) Cable blanco
GND (Pin 30F) GND (Pin 7J) Cable negro

 

 

Por  ultimo utilice un cable USB Micro USB a Tipo A para conectar Sparkfun ESP8266 Thing Dev a su ordenador 

Crear un centro de IoT

  1. Inicie sesión en el portal de Azure .
  2. Seleccione Crear un recurso > Internet de las cosas > IoT Hub .Captura de pantalla de la navegación del portal Azure al centro de IoT
  3. En el panel de hub de IoT , ingrese la siguiente información para su hub de IoT:
    • Nombre : crea un nombre para tu hub de IoT. Si el nombre que ingresa es válido, aparece una marca de verificación verde.

     

    • Nivel de precios y escala : para este tutorial, seleccione el nivel F1 – Gratuito .
    • Grupo de recursos : cree un grupo de recursos para alojar el concentrador de IoT o use uno existente.
    • Ubicación : Seleccione la ubicación más cercana para usted.
    • Fijar al tablero : marque esta opción para acceder fácilmente a su hub de IoT desde el tablero.Ventana del concentrador IoT
  4. Haga clic en Crear . Su hub de IoT puede tardar unos minutos en crearse. Puede controlar el progreso en el panel de notificaciones .

Ahora que ha creado un concentrador de IoT, ubique la información importante que usa para conectar dispositivos y aplicaciones a su hub de IoT.

  1. Después de crear su concentrador de IoT, haga clic en él en el tablero. Tome nota del nombre de host y luego haga clic en Directivas de acceso compartido .Obtenga el nombre de host de su centro de IoT
  2. En el panel Políticas de acceso compartido , haga clic en la política iothubowner , y luego copie y anote la cadena de conexión de su centro IoT.

Obtenga su cadena de conexión del hub de IoT

Registre un dispositivo en el hub de IoT para su dispositivo

  1. En el portal de Azure , abra su concentrador de IoT.
  2. Haga clic en Explorador de dispositivos  .
  3. En el panel Explorador de dispositivos, haga clic en Agregar para agregar un dispositivo a su centro de IdC. 
  4. Luego ingrese la ID del nuevo dispositivo en:ID del dispositivo ( Debe saber que los  ID de dispositivo son sensibles a mayúsculas y minúsculas)
  5. Tipo de autenticación : Seleccione la clave simétrica 
  6. Generar claves automáticamente : seleccione esta casilla de verificación.
  7. Conecte el dispositivo al Hub de IoT : haga clic en Habilitar .Agregue un dispositivo en el Explorador de dispositivos de su centro de IoT
  8. Haga clic en Guardar .
  9. Después de que se crea el dispositivo, abra el dispositivo en el panel Explorador de dispositivos .
  10. Tome nota de la clave principal de la cadena de conexión.Obtener la cadena de conexión del dispositivo

 

Reúna los datos del sensor y envíelos a su centro de IoT

En el ejemplo  se  implementa y ejecuta una aplicación de muestra en Sparkfun ESP8266 Thing Dev. La aplicación parpadea el LED en Sparkfun ESP8266 Thing Dev y envía los datos de temperatura y humedad recopilados del sensor DHT22 a su hub de IoT.

Obtenga la aplicación de muestra de GitHub

La aplicación de ejemplo está alojada en GitHub. Clone el repositorio de muestras que contiene la aplicación de muestra de GitHub. Para clonar el repositorio de muestras, siga estos pasos:

  1. Descargue e instale el programa Git ,por ejemplo desde https://gitforwindows.org/git
  2. Abra un símbolo del sistema o una ventana de terminal.
  3. Vaya a una carpeta donde desea que se almacene la aplicación de muestra.
  4. Ejecute el  Git
  5. Ahora desde el interfaz del Git en modo comando ejecute

 

Instale ahora el paquete para  el ESP8266 en Arduino IDE:

  1. Abra la carpeta donde se almacena la aplicación de muestra que descargo desde el comando git clone.
  2. Abra el archivo app.ino en la carpeta de la aplicación en Arduino IDE.
  3. En el IDE de Arduino, haga clic en Archivo > Preferencias .
  4. En el cuadro de diálogo Preferencias , haga clic en el icono que se encuentra junto al cuadro de texto Direcciones URL del administrador de tarjetas adicionales .
  5. En la ventana emergente, ingrese la siguiente URL http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json                                    señalar a un paquete url en arduino ide
  6. Haga  luego haga clic en Aceptar .
  7. En el cuadro de diálogo Preferencias , haga clic en Aceptar .
  8. Haga clic en Herramientas > Placa > Administrador de placas , y luego busque esp8266. Se debe instalar ESP8266 con una versión de 2.2.0 o posterior.En caso del ESP12E DEVKIT V2, seleccione NodeMCU 1.0(ESP-12E Module)

Instalación de  las bibliotecas necesarias

  1. En el IDE de Arduino, haga clic en Programa > Incluir libreria> Gestionar librerias .
  2. Busque los siguientes nombres de biblioteca una por una:
    • AzureIoTHub
    • AzureIoTUtility
    • AzureIoTProtocol_MQTT
    • ArduinoJson
    • DHT sensor library 
    • Adafruit Unified Sensor
  3. Para cada una de las bibliotecas que encuentre, haga clic en Instalar .

Implementar la aplicación de muestra  para ESP8266 

  1. En el IDE de Arduino, haga clic en Herramienta > Puerto , y luego haga clic en el puerto serie que le presente el interfaz de Arduino  para el  ESP8266(por ejemplo “COM3” )
  2. Haga clic en Programa > Subir para crear e implementar la aplicación de muestra en  ESP8266 .

Ingrese sus credenciales

Después de que la carga se complete con éxito, siga los pasos para ingresar sus credenciales:

  1. En el IDE de Arduino, haga clic en Herramientas > Monitor en serie .
  2. En la ventana del monitor de serie, observe las dos listas desplegables en la esquina inferior derecha.
  3. Seleccione Sin final de línea para la lista desplegable de la izquierda.
  4. Seleccione 115200 baudios para la lista desplegable de la derecha.
  5. En el cuadro de entrada ubicado en la parte superior de la ventana del monitor serie, ingrese la siguiente información si se le solicita que los proporcione y luego haga clic en Enviar .
    • Wi-Fi SSID
    • Contraseña de wifi
    • Cadena de conexión del dispositivo

 Nota:La información de credenciales se almacena en la EEPROM del ESP8266 Si hace clic en el botón de reinicio en la placa ESP8266 , la aplicación de muestra le pregunta si desea borrar la información. Ingrese Y para borrar la información y se le pedirá que proporcione la información nuevamente.

Verifique que la aplicación de muestra se esté ejecutando correctamente

Si ve la siguiente salida de la ventana del monitor serie y el LED parpadeante en  la placa ESP8266  la aplicación de muestra se está ejecutando correctamente.

com33.png

 

 

Nota:Si está utilizando otras placas ESP8266, puede seguir estos pasos para conectarlo a su hub de IoT. Según la placa ESP8266 que esté utilizando, es posible que necesite reconfigurar el LED_PIN . Por ejemplo, si está usando ESP8266 de AI-Thinker, puede cambiarlo de 0 a 2 .

 

 

 

Fuente  https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-sparkfun-esp8266-thing-dev-get-started

Nuevo movimiento para Xively


Xively fue fundada en 2003 y ofrece una plataforma para la conectividad de dispositivos IoT.

En  este blog hemos  hablado en otras ocasiones de la compañía  y su   gran trayectoria  primero con  el popular servicio de iot de  Pachube.com , despues  con la adquisicion por parte de  cosm.com  y  finalmente despues comprada por logmeIn     reubatizando el servicio como  Xively.com

Podría parecer  que las adquisiciones  habían ya  finalizado por el  momento ,  pero Google ya ha anunciado la  intención de adquirir la plataforma IoT Xively de LogMeIn por USD50 millones el 15 de febrero de 2018.

xively

Este nuevo movimiento alinea a Google con otros proveedores de la nube,  en especial  con  Amzon con su popular  AWS (Amazon Web Services ), que también han expandido sus propuestas IoT a través de adquisiciones, pero sin embargo, el momento y la naturaleza del acuerdo sugieren que puede estar impulsado por las ambiciones de Google en los productos electrónicos de consumo y el hogar inteligente, más que por la necesidad de agregar funciones genéricas a Google Cloud , pues  Google ya  lanzó su Cloud IoT Core para ofrecer servicios de alojamiento IoT basados ​​en su infraestructura en la nube en septiembre de 2017.

Con la adición de la plataforma Xively, Google aprovecharía su solución con un elemento de conectividad del dispositivo, ofreciendo una solución llave en mano para integrar dispositivos en la nube  así que la adquisición saca  a relucir  los intentos de Google de aumentar su participación en la cadena de valor de IoT. 

La movida de Google es similar  a otras empresas , pero es la mas tardía  que las realizadas por  sus rivales directos:

  • AWS compró 2lemetry en 2015.Las herramientas de IoT que AWS tiene, o está planificando, incluyen: IoT Core, Greengrass, IoT Device Management, IoT Device Defender, IoT analytics, FreeRTOS, IoT 1 clic y otros. AWS está tratando de proporcionar un conjunto completo de opciones para los desarrolladores de IoT en muchos mercados verticales y, al hacerlo, está dando menos espacio para que compitan los proveedores de nicho.
  • Microsoft Azure adquirió Solair en 2016.

 

Tanto  AWS como  Azure utilizaron inicialmente su infraestructura en la nube para soportar los requisitos de hospedaje de datos para IoT y luego usaron la plataforma adquirida para avanzar a lo largo de la cadena de valor y simplificar el desarrollo de soluciones para los clientes.

 

Xively y otros desarrollos sugieren que Google apunta a fortalecer su rol en el negocio de la casa inteligente

A pesar de las similitudes con AWS y la compra de Azure de una plataforma IoT, Google puede estar intentando algo diferente con su adquisición de Xively pues si las capacidades de la plataforma IoT fueran tan importantes, podría haber comprado una plataforma anteriormente, o incluso haber creado una internamente. Además, para competir con AWS u otros proveedores de plataforma como PTC ThingWorx, será necesario darle seguimiento con otras adquisiciones o desarrollos internos.

Xively puede ser parte de la estrategia de Google para desarrollar capacidades para productos electrónicos de consumo y dispositivos domésticos inteligentes, en lugar de una plataforma horizontal para todos los verticales.

Una semana antes del anuncio de Xively, la empresa matriz de Google, Alphabet, dijo que estaba incorporando Nest en Google para coordinar mejor estos productos inteligentes para el hogar con otros esfuerzos, como Pixel, Google Home y Chromecast. Con la adición de una plataforma, Google, no solo consolida sus productos de consumo de hardware y software, sino que también establece un ecosistema que conecta a las diferentes partes interesadas que operan en este mercado. El reciente alquiler de IoT de Google y las actividades de Xively sugieren que la adquisición de Xively podría respaldar el enfoque revisado de Google para el mercado de consumo inteligente y hogar inteligente.

 

edge

Xively, como muchas otras plataformas IoT, se posiciona como una plataforma horizontal,pero sin embargo, la mayoría de los casos de uso de Xively son para aplicaciones domésticas inteligentes y relacionadas con el consumidor, como calentadores de agua conectados, rastreadores de mascotas, termostatos y soluciones de iluminación. Los antecedentes de usuarios y dispositivos de Xively combinados con el hardware y las aplicaciones de Google pueden ser parte de un esfuerzo para construir una plataforma de hogar inteligente más completa  asi que la venta de Xively puede representar una revisión del mercado de las plataformas de IoT

La venta de Xively tiene implicaciones más allá de Google pues si bien LogMeIn compró Xively por USD12 millones en 2014 y la venta a Google  se  ha fijado en USD50 millones  ,  también marca la salida de LogMeIn del negocio de la plataforma IoT (de hecho Xively no logró una tracción significativa ya que  reportó ingresos anuales de solo USD3 millones en 2017)

 

n un mercado abarrotado, esperamos que otras plataformas de IoT se consoliden o se cierren silenciosamente ya que el mercado se deja solo a un puñado de jugadores. Esto también tiene implicaciones para los operadores de telecomunicaciones: el desempeño de Xively muestra lo difícil que es desarrollar una plataforma IoT horizontal, pero la reducción en el número de plataformas debería dejar a un número menor de proveedores viables como socios potenciales, lo que probablemente tendrá un impacto positivo en el desarrollo del mercado de IoT.

 

 

 

 

Fuente:   analysysmason.com

Control de GPIO de Raspberry Pi sobre MQTT usando ThingsBoard


ThingsBoard es una plataforma de servidor de código abierto que le permite monitorear y controlar dispositivos IoT. Es gratuita tanto para uso personal como comercial y puede implementarlo en cualquier lugar.

ThingsBoard es pues  una plataforma de IoT de código abierto que permite el desarrollo rápido, la gestión y la ampliación de los proyectos de IoT  de modo  que  puede:

  • Crear dispositivos de provisión y control.
  • Recopilar y visualizad datos de dispositivos.
  • Analizea datos del dispositivo y disparae alarmas.
  • Entregar datos del dispositivo a otros sistemas.
  • Habilitar las funciones específicas de casos de uso usando reglas y complementos personalizables.
  • Proporcionar la nube IoT lista para usar o ser la solución en las instalaciones que habilitará la infraestructura del lado del servidor para sus aplicaciones de IoT.

ThingsBoard es escalable pues es una plataforma escalable horizontalmente y compilación utilizando tecnologías líderes de código abierto, tolerante a errores  pues  no hay punto único de fallo ya que  cada nodo en el clúster es idéntico,es personalizable pues permite agregar nueva funcionalidad es fácil con widgets personalizables, motor de reglas y sistema de complementos, es s duradero  y es robusto y eficiente  pues  el nodo de servidor único puede manejar decenas o incluso cientos de miles de dispositivos según el caso de uso (un cluster ThingsBoard puede manejar millones de dispositivos). Asimismo también puede conectar dispositivos existentes a la plataforma usando ThingsBoard Gateway .

 

ThingsBoard le permite enviar llamadas de procedimiento remoto (RPC) desde aplicaciones del servidor a dispositivos y viceversa. Básicamente, esta característica le permite enviar comandos a dispositivos y recibir resultados de ejecución de comandos. Similarmente, puede ejecutar la solicitud desde el dispositivo, aplicar algunos cálculos u otra lógica del lado del servidor en el back-end y enviar la respuesta de regreso al dispositivo. Esta guía cubre las capacidades de ThingsBoard RPC. Después de leer esta guía, se familiarizará con los siguientes temas:

  • Tipos de llamadas RPC
  • Casos de uso de RPC básicos
  • Las API RPC del lado del cliente y del lado del servidor
  • Widgets RPC

Tipos de llamadas RPC

La característica de RPC de Thinsboard se puede dividir en dos tipos según el originador: llamadas RPC originadas en el dispositivo y originadas en el servidor. Para utilizar nombres más conocidos, denominaremos llamadas RPC originadas en el dispositivo como llamadas RPC del lado del cliente y llamadas RPC originadas en el servidor como llamadas RPC del lado del servidor .

imagen

Las llamadas RPC del lado del servidor se pueden dividir en un solo sentido y bidireccional:

  • La solicitud RPC unidireccional se envía al dispositivo sin confirmación de entrega y, obviamente, no proporciona ninguna respuesta del dispositivo. La llamada RPC puede fallar solo si no hay una conexión activa con el dispositivo objetivo dentro de un período de tiempo de espera configurable.imagen
  • La solicitud de RPC bidireccional se envía al dispositivo y espera recibir una respuesta del dispositivo dentro del tiempo de espera determinado. La solicitud del lado del servidor está bloqueada hasta que el dispositivo de destino responda a la solicitud.imagen

Vamos  a  ver una  aplicación de ejemplo    que  permitirá controlar GPIO de su dispositivo Raspberry Pi utilizando la interfaz de usuario web de ThingsBoard y observaremos el control de GPIO utilizando  un Led conectado a uno de los pines. El propósito de esta aplicación es demostrar las capacidades de ThingsBoard RPC .

Dispositivo RPC API

ThingsBoard está diseñado para ejecutarse y utilizarse en la mayoría del hardware, desde Raspberry PI local hasta potentes servidores en la nube. Las formas de configurar un cluster de ThingsBoard soporta los  siguientes sistemas operativos:

  • Windows : instale el clúster Thingboard en cualquier máquina preexistente que ejecute Windows.
  • Linux (Ubuntu y CentOS) : instala el clúster Thingboard en cualquier máquina preexistente que ejecute Linux.
  • Raspberry Pi 3 Modelo B (Raspbian Jessie) : instala el servidor Cassandra y Thingboard en una Raspberry Pi 3 modelo B.
  • Docker (Linux o Mac OS) : instala un clúster ThingsBoard de un nodo en tu máquina Linux o Mac OS para su desarrollo y prueba.
  • Docker (Windows) : instala un clúster ThingsBoard de un nodo en tu máquina con Windows para su desarrollo y prueba.
  • Instalación de AWC EC2 utilizando AMI : instale un clúster ThingsBoard de nodo único con AWI AMI público.

Asimismo , sin instalar nada ,también si esta es su primera experiencia con la plataforma, puede usar una demostración en vivo para ahorrar tiempo en la instalación (vea la página de documentación de demostración en vivo para más detalles).Ejempl

 

Ejemplo  control de un  led

En  este ejemplo  “hello world”   orientado a controlar un led usaremos  una   Raspberry Pi con una aplicación simple escrita en Python , que se conectará al servidor ThingsBoard a través de MQTT y escuchará los comandos RPC.

El estado GPIO actual y el widget de control GPIO se visualizaran utilizando el panel de control incorporado personalizable.

Por tanto tendrá que tener el servidor ThingsBoard en funcionamiento. Use Live Demo o la Guía de instalación para instalar ThingsBoard.

Lista de hardware y pinouts

  • Raspberry Pi : utilizaremos Raspberry Pi 3 Model B pero puede usar cualquier otro modelo.
  • Led y resistencia correspondiente
  • 2 cables de puente hembra a macho

Dado que nuestra aplicación permitirá controlar el estado de todos los pines GPIO disponibles, recomendamos conectar algunos LED a esos pines para mayor visibilidad. Puede usar culquier  instrucción básica u otra para cablear algunos LED.

Instalación de la biblioteca MQTT

El siguiente comando instalará la biblioteca MQTT Python:

sudo pip install paho-mqtt

La aplicación consiste en un único script python que está bien documentado. Tendrá que modificar la constante THINGSBOARD_HOST para que coincida con su dirección IP de instalación del servidor ThingsBoard o nombre de host. Utilice “demo.thingsboard.io” si está utilizando el servidor de demostración en vivo .

El valor de la constante ACCESS_TOKEN corresponde al dispositivo Raspberry Pi de muestra en datos de demostración preaprovisionados . Si está utilizando un servidor de demostración en vivo , obtenga el token de acceso para el “Dispositivo de demostración Raspberry Pi preaprovisionado”.

 

resources/gpio.py 
import paho.mqtt.client as mqtt
import RPi.GPIO as GPIO
import json

THINGSBOARD_HOST = 'YOUR_THINGSBOARD_IP_OR_HOSTNAME'
ACCESS_TOKEN = 'RASPBERRY_PI_DEMO_TOKEN'

# We assume that all GPIOs are LOW
gpio_state = {7: False, 11: False, 12: False, 13: False, 15: False, 16: False, 18: False, 22: False, 29: False,
              31: False, 32: False, 33: False, 35: False, 36: False, 37: False, 38: False, 40: False}


# The callback for when the client receives a CONNACK response from the server.
def on_connect(client, userdata, rc, *extra_params):
    print('Connected with result code ' + str(rc))
    # Subscribing to receive RPC requests
    client.subscribe('v1/devices/me/rpc/request/+')
    # Sending current GPIO status
    client.publish('v1/devices/me/attributes', get_gpio_status(), 1)


# The callback for when a PUBLISH message is received from the server.
def on_message(client, userdata, msg):
    print 'Topic: ' + msg.topic + '\nMessage: ' + str(msg.payload)
    # Decode JSON request
    data = json.loads(msg.payload)
    # Check request method
    if data['method'] == 'getGpioStatus':
        # Reply with GPIO status
        client.publish(msg.topic.replace('request', 'response'), get_gpio_status(), 1)
    elif data['method'] == 'setGpioStatus':
        # Update GPIO status and reply
        set_gpio_status(data['params']['pin'], data['params']['enabled'])
        client.publish(msg.topic.replace('request', 'response'), get_gpio_status(), 1)
        client.publish('v1/devices/me/attributes', get_gpio_status(), 1)


def get_gpio_status():
    # Encode GPIOs state to json
    return json.dumps(gpio_state)


def set_gpio_status(pin, status):
    # Output GPIOs state
    GPIO.output(pin, GPIO.HIGH if status else GPIO.LOW)
    # Update GPIOs state
    gpio_state[pin] = status


# Using board GPIO layout
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
for pin in gpio_state:
    # Set output mode for all GPIO pins
    GPIO.setup(pin, GPIO.OUT)

client = mqtt.Client()
# Register connect callback
client.on_connect = on_connect
# Registed publish message callback
client.on_message = on_message
# Set access token
client.username_pw_set(ACCESS_TOKEN)
# Connect to ThingsBoard using default MQTT port and 60 seconds keepalive interval
client.connect(THINGSBOARD_HOST, 1883, 60)

try:
    client.loop_forever()
except KeyboardInterrupt:
    GPIO.cleanup()

Este simple comando lanzará la aplicación:   python gpio.py

Visualización de datos

Para simplificar esta guía, en  “Raspberry PI GPIO Demo Dashboard” vemos los datos de demostración que están disponibles en cada instalación Thingboard. Aún puede modificar este panel: sintonizar, agregar, eliminar widgets, etc. Puede acceder a este panel iniciando sesión como administrador de inquilinos.

Utilizar en caso de instalación local de ThingsBoard.

 

Una vez que haya iniciado sesión, abra la página Dashboards-> Raspberry PI GPIO Demo Dashboard . Debe observar el tablero de demostración con el panel de control y estado de GPIO para su dispositivo. Ahora puede cambiar el estado de los GPIO usando el panel de control. Como resultado, verá que el estado de los LED cambia en el dispositivo y en el panel de estado.

A continuación se muestra la captura de pantalla del “Tablero Demo de Raspberry PI GPIO”.

imagen

 

 

El vídeo a continuación  resume  todo el proceso  citado llegando  hasta el resultado final :.

Interceptar Amazon Dash Button para otras aplicaciones


Amazon  lleva mas  un año enviando sus famosos  botones Dash , los cuales se pueden transformar en exactamente eso con sólo unos minutos, es   decir que un pequeño dispositivo permita con el simple hecho de darle un botón , desencadenar una  compra predefinida al famoso portal de compra…   pero, obviamente , estos botones  inteligentes están abiertos   a otras posibilidades  sin duda infinitas y que vamos a intentar explorar en este post

Los  famosos Amazon Dash  son  botones pequeños, de plástico  y de un coste ínfimo (  5€) ,pero ademas incluyen  una batería y una conexión WiFi en su interior . Amazon quiere que usted los pegue en el interior de sus puertas y los utilice  para  comprar productos de uso cotidiano  como pueden ser los pañales, té , café,  productos de limpieza   y un largo etcétera.

nescafe.jpg

Existe  una  manera   mas fácil   de darle otros usos a  cualquier botón  Amazon Dash si quiere usar SmartThings para  otras cosas útiles.

Ejemplos de usos:

  • Presionar el botón Dash y encender las luces. (Luces del dormitorio, luces de la sala de estar, todas las luces o lo que sea).
  • Presionar el botón Dash y encender el televisor, cambia a una entrada de TV y abrir Netflix.
  • Presionar el botón Dash y abrir la puerta de la puerta / garaje.
  • Presionar el botón Dash  y abrir una aplicación de cámara en el teléfono e incluso encender la TV y proyectar la cámara al televisor.
  • Presione el botón Dash y abrir una aplicación  en el ordenar que  realice alguna acción.
  • !En resumen: posibilidades ilimitadas!

Entender cómo funciona el registro del botón.

Nuestro objetivo es detectar cuando uno de estos botones Dash se   pulsa  y luego hacer algo más que ordenar  cosas en Amazon. El hack impresionante sería abrir el botón y re-programarlo  ( de hecho esto ya se puede hacer  reprogramando el STM32  que incluye )   pero  vamos a seguir  una  ruta muchísimo mas fácil:  sólo vamos a usar  un programa que rastrea nuestra red wifi para buscar  la evidencia de que el botón fue pulsado  , luego registrar un punto de datos cuando escucha estos y una vez detectado desencadenar una acción .

Resulta que Amazon nos dio una manera muy fácil de hacer esto porque estaban tan preocupados con el ahorro de energía , pues estos  botones  se desactivan la mayor parte del tiempo para conservar la batería dentro y sólo se encienden cuando son pulsados, lo cual significa que tienen que volver a conectarse a su red Wifi cada vez que son pulsados ( y eso  es fácil de detectar).

Los dispositivos de Internet no solo se conectan a una red Wifi y empiezan a hablar con Amazon: se presentan primero a la red local . Esta introducción se hace con algo llamado una sonda ARP , y es esencialmente una comprobación de seguridad para asegurarse de que la dirección MAC que el dispositivo va a utilizar como identificador ya no está siendo utilizada por otra persona.

Cada vez que pulsa un botón Dash, se vuelve a conectar a la red, causando una transmisión predecible  de llamada una sonda ARP que podemos detectar y actuar.

Eso es una gran noticia para nosotros: cada vez que se pulsa un botón Dash, se enciende su radio y transmite rápidamente el mensaje, “Hola! Mi nombre es [Dirección MAC]! “

Así, que conceptualmente, el problema esta resuelto pues sólo tenemos que:

  1. Evitar que el botón realice cualquier pedido
  2. Escuche las sondas ARP del botón Dash
  3. Traducir esas sondas a llamadas   cualquier cosa que se nos  ocurra

Paso 1: Configurar la red wifi en el botón

Para   usar el botón ,primero  debe registrar el Botón básicamente para configurar la red wifi a la que se conectará .  Lo que no queremos es asignar el botón para pedir algo , por lo en lugar de asignar algún producto , antes de finalizar la vinculación simplemente  no haremos nada  !pero el botón de tablero todavía seguirá registrado! , así  que lo sucede a continuación es que cuando presione el botón del tablero, recibirá una notificación  en las versiones antiguas  que dice “Su (inserte el nombre del botón del tablero) está casi listo para usar … bla, bla, bla”.

Pasos del botón Dash (Nuevo botón Dash):

  1. Abra la aplicación Amazon Shopping y vaya a su cuenta.
  2. Vaya a Configurar un nuevo botón de tablero y haga clic en Aceptar y comenzar para comenzar.
  3. Mantenga presionado el Botón de tablero por 6 segundos hasta que la luz destelle en azul y haga clic en Conectar. (Asegúrate de que Bluetooth esté habilitado)
  4. Haga clic en la red Wi-Fi a la que desea conectar el botón del tablero y haga clic en Continuar.
  5. El botón de tablero ahora está registrado. No haga nada todavía.
  6. Donde dice Elija un producto simplemente salga (no queremos pedir nada) haciendo clic en la X en la esquina superior derecha.
  7. Hemos terminado con la configuración del botón del tablero.

Pasos del botón de tablero (dispositivo antiguo):

  1. Abra la aplicación Amazon Shopping y vaya a su cuenta.
  2. Diríjase al botón del tablero con el que tiene programada la configuración y haga clic en Desactivar este botón del tablero. Aparecerá una ventana emergente preguntándole si está seguro. Decir que sí.
  3. Ahora vaya a Configurar un nuevo botón de tablero y haga clic en Aceptar y comenzar para comenzar.
  4. Mantenga presionado el Botón de tablero por 6 segundos hasta que la luz destelle en azul y haga clic en Conectar. (Asegúrate de que Bluetooth esté habilitado)
  5. Haga clic en la red Wi-Fi a la que desea conectar el botón del tablero y haga clic en Continuar.
  6. El botón de tablero ahora está registrado. No haga nada todavía.
  7. Donde dice Elija un producto simplemente salga (no queremos pedir nada) haciendo clic en la X en la esquina superior derecha.
  8. Hemos terminado con la configuración del botón del tablero.

Nota: Puede activar y desactivar la notificación de Amazon Shopping para cada dispositivo que desee habilitar o deshabilitar en caso de que se moleste. Esto se puede hacer abriendo la aplicación Amazon Shopping en cada dispositivo individual y deshabilitando o habilitando “Alexa Shopping & Dash Updates”. Habilite en el dispositivo que planea hacer esta guía de configuración. Deshabilite en todos los dispositivos en los que no planea usar esta configuración. Naranja = Activado.

Paso 2: Captura  de la IP del botón

Una forma fácil de encontrar su ID del botón de pantalla es usar Wireshark (https://www.wireshark.org/#download), que se puede  obtener  mediante una descarga gratuita para Mac / Win.

Una vez  descargada  e instalada la aplicación  podemos lanzar Wireshark, estableciendo el filtro para capturar paquetes en “arp“, seleccionando  el modo wifi para la red y haciendo clic en el icono de Blue Shark para habilitar el filtro al capturar paquetes.

wireshar.png

A continuación, verá una ventana como la siguiente: haga clic en el ícono de Green Shark para comenzar a capturar paquetes, presione el botón de Amazon Dash.

Verá una línea en el parte superior que tiene “AmazonTe …” en la fuente Colunm.

amazonte.png

Selecciónelo y en el panel a continuación, verá la dirección MAC del botón Amazon Dash en parantesis, junto a AmazonTe _… Src, como se muestra a continuación.

mac.png

Realmente la dirección MAC es importante  para algunas aplicaciones,   pero realmente lo que nos va a importar  para capturar la petición,   es la dirección ip  del botón obtenida en la pantalla  anterior   , ( en  nuestro caso : 192.168.1.32)

Alternativamente, puede seguir las instrucciones de node-dash-button para encontrar su id del botón de pantalla.

Nota :   Un pedido real se marca  controlando la luz en el botón Dash para que se vuelva verde. Actualmente se vuelve blanco cuando se transmite una solicitud DHCP o paquete ARP y luego se vuelve rojo cuando no recibe una respuesta de Amazon, así que  cuando usa un botón Dash de la manera normal, la luz se vuelve verde después de que Amazon haya realizado su pedido, pero si eso No es  lo que pretende,  todavía  puede ir a la app( o en la web)  para cancelar el pedido

Paso 3 :  Utilización  sobre windows

Existen scripts en python que pueden ejecutarse  en una raspberry Pi  para  escuchar las peticiones  en la red wifi  de modo que cuando detecten  la ip de nuestro botón desencadenen un acción.
Para  windows existe una  interesante  utilidad que busca cualquier llamada a la IP de nuestro botón  y desencadene la ejecución de un comando o aplicación.

Descargue el sw de aquí: https://github.com/fiveseven808/AmazonDashButtonHack

Una vez descomprimido  tendremos al menos dos ejecutables:

amanzonbut

En versiones  antiguas del botón era posible el auto-descubrimiento  de la ip del botón ( es decir obviar el paso comentado  nº 2),   por  lo que  los pasos  serian los siguientes :

  • Ejecutar  “AmazonButton_Discovery_160715 _ ****. Exe” para comenzar a buscar botones.
  • Pulsamos clic en “Aceptar” en el aviso y comenzariamos  a presionar el botón que desea emparejar repetidamente.
  • Si no se encuentran dispositivos de Amazon, intente de nuevo, pero comience a presionar el botón tan pronto como haga doble clic en el archivo EXE.
  • Si se encuentran más de un dispositivo de Amazon, tendrá que ir y averiguar qué IP corresponde con su botón por su cuenta.
  • Finalmente elija un programa que desea ejecutar cuando se presiona el botón
  • Ingrese un comentario para el daemon, lo cual  identificará el daemon particular que corresponde con el botón en particular.

 

Como el proceso anterior  no es mas eficaz , si ya conoce la IP de su botón( descrito en el paso 2 )  siga los siguientes  pasos:

  • Haga doble clic en AmazonButton_v4.0.exe .
  • Ingrese la IP conocida / reservada de su botón Dash ( en nuestro caso 192.168.1.36)
  • Elija un programa que desea ejecutar cuando se presiona el botón . Por ejemplo puede asociar un fichero mp3  de modo que cuando pulsemos el botón  comience  a reproducirse el tema
  • Ingrese un comentario para el daemon, lo cual identificará el daemon particular que corresponde con el botón en particular.

También permite argumentos vía  parámetros   por  línea de comando por ejemplo para automatizar el arranque de este proceso en el inicio del ordenador :

AmazonButton_v4.0.exe [IP del botón] [Programa para iniciar] “[Comentario opcional]”

Es interesante saber   que incluso se puede repetir  estas llamadas según sea necesario para cualquier otro botón.

NOTA :  Hay informes de que el nuevo botón JK29LP pierde su configuración de Wifi si la desasocia con su cuenta de Amazon. La “solución alternativa” actual es utilizar una cuenta ficticia de Amazon para configurar su botón con su teléfono y luego volver a iniciar sesión en su propia cuenta para que pueda seguir usando la aplicación.

Conozca la potente herramienta gratuita de edición de estilos con Edge


Gracias  a que Microsoft se asoció con BrowserStack para obtener pruebas en vivo y automatizadas en Microsoft Edge  ,este  navegador  introduce nuevas mejoras en las herramientas de desarrollo de F12, incluyendo algunas de las funciones más solicitadas de UserVoice. Además las nuevas herramientas se construyen en TypeScript y siempre se ejecutan en cualquier instalación de Edge, por lo que no se requiere  instalar nada .OP Otro punto interesante es que  la documentación de las herramientas para desarrolladores de F12 está totalmente disponible en GitHub por lo que los documentos no sólo serán influenciados por sus comentarios, sino que están invitados a contribuir y ayudar a dar forma a la documentación.

Las  hojas de estilo en cascada (o CSS, siglas en inglés de Cascading Stylesheets) son un lenguaje de diseño gráfico para definir y crear la presentación de un documento estructurado escrito en un lenguaje de marcado como puede ser html  por lo que es muy usado para establecer el diseño visual de las páginas web, e interfaces de usuario escritas en HTML o XHTML;o incluso a cualquier documento XML, incluyendo XHTML, SVG, XUL, RSS, etc
Junto con HTML y JavaScript, CSS es una tecnología usada por muchos sitios web para crear páginas visualmente atractivas, interfaces de usuario para aplicaciones web, y GUIs para muchas aplicaciones móviles (como Firefox OS) por lo qeu es muy interesante disponer de alguna herramienta que nos ayude a gestionar,mejorar o modificar las hojas de estilo.

En este contexto Microsoft Edge dispone de siete herramientas distintas que  permiten ver,editar inspeccionar  y alterar tanto código css,html como javascript   cada una con su propia pestaña en la interfaz de las herramientas F12  de modo que vamos  a ver  una imagen de cada herramienta y un resumen rápido de lo que hace, seguido por las listas de sus principales características y tareas típicas.

La herramienta DOM Explorer (CTRL + 1)

La herramienta DOM Explorer muestra la estructura de una página web tal como está siendo representada en el navegador , haciendo posible editar su HTML y estilos en una página en vivo ( obviamente no se cambiara nada en el servidor sólo en la pagina visualizada para ver como quedaría.

Puede hacerlo por tanto  sin tener que editar y volver a cargar sus fuentes, para que pueda solucionar rápidamente problemas de visualización o experimentar con nuevas ideas o mejoras .

Explorador DOM de bordes

Las funciones de la herramienta DOM Explorer incluyen:

  • Sugerencias de autocompletado de IntelliSense al editar atributos HTML y propiedades CSS.
  • Arrastre los nodos DOM para reorganizarlos y editar nodos como HTML.
  • Apoyo para CSS compilado sourcemaps.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Determinar por qué un elemento no se muestra en el lugar correcto o tamaño correcto.
  • Determinar qué estilos CSS y consultas de medios se están aplicando a un elemento.
  • Prueba de una serie de colores diferentes para un elemento para ver que se ve mejor.

La herramienta Consola (CTRL + 2)

Herramienta de consola de borde

La herramienta Consola proporciona una forma de interactuar con el código en ejecución:

  • Cambie los valores de las variables o inyecte código en un sitio en vivo con la línea de comandos de la consola.
  • Utilice la API de depuración de consola para enviar información de depuración.
  • Consulte los mensajes de error del navegador y los códigos de estado.

Las características de la herramienta Consola incluyen:

  • Abra la consola en la parte inferior de cualquier otra herramienta con el botón de consola o CTRL + ` .
  • Consola Depuración de métodos API para sincronización, recuento, agrupación y más.
  • Las sugerencias de autocompletado de IntelliSense en la línea de comandos aceleran la entrada, reducen errores tipográficos y le ayudan a descubrir aspectos de las API de JavaScript.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Segmentación de iFrames específicos.
  • Ejecución de código de tiempo hasta la instrucción con nuevos métodos de temporización.
  • Cambiar el valor de una variable en el código en ejecución sin recargar.

 

La herramienta Depurador (CTRL + 3)

Herramienta de depurador de bordes

Puede utilizar la herramienta Depurador para examinar lo que está haciendo su código, cuando lo está haciendo y cómo lo está haciendo. Detenga el código en la mitad de la ejecución, pase a través de él línea por línea y observe el estado de las variables y los objetos en cada paso.

Las características de la herramienta Depurador incluyen:

  • No se actualiza la depuración. Establezca sus puntos de interrupción y vaya sin recargar y perder estado.
  • Interfaz de documentos con pestañas para facilitar la gestión de múltiples secuencias de comandos.
  • Puntos de interrupción en código estándar, respuestas de XHR y eventos.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Ver lo que llevó a una llamada de función utilizando la pila de llamadas.
  • Hacer que el código comprimido o minificado sea más legible usando mapas de origen.
  • Supervisión de la creación y ejecución de los servidores web.

 

La herramienta de red (CTRL + 4)

Herramienta de red de bordes

La herramienta de red le ofrece los detalles finos de las solicitudes de red relacionadas con la carga y operación de sus páginas web.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Visualización de la cantidad de ancho de banda que consume su página en los recursos.
  • Depuración de solicitudes AJAX mediante la visualización de los encabezados y los órganos de solicitud y respuesta.
  • Identificar las solicitudes de red que ralentizan la carga de sus páginas web.

 

La herramienta de rendimiento (CTRL + 5)

Herramienta de rendimiento de borde

La herramienta Rendimiento le ayuda a buscar lo que está sucediendo cuando su página se ralentiza. Usarlo para perfilar puntos específicos de lentitud muestra las operaciones que los están causando. En Microsoft Edge, la herramienta Rendimiento combina las herramientas anteriores de Capacidad de respuesta y Profiler deUI para crear una vista de extremo a extremo de su rendimiento de secuencias de comandos y pintura.

Algunas características interesantes son:

  • Identificar las diferentes fuentes de actividad de la CPU que causan lentitud de la UI.
  • Conozca la velocidad de fotogramas de su página web y la cantidad de repintados y reflujos que cuestan.
  • Establecimiento de etiquetas en la línea de tiempo para aislar escenarios de usuario.
  • Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:  Optimizaciones de código de prueba y Acelerar sus páginas web.

La herramienta de memoria (CTRL + 6)

Herramienta Edge Memory

Cuando una página web comienza rápido y se ralentiza después de usarlo durante un tiempo, el culpable es generalmente una pérdida de memoria. La herramienta de memoria rastrea el uso de la memoria de su página web, ayudándole a identificar dónde crece el uso de la memoria, por qué está creciendo y cómo solucionarlo.

Algunas características interesantes son:

  • Una línea de tiempo para ver los cambios progresivos en el uso de la memoria.
  • Instantáneas para examinar los detalles del uso de memoria en puntos específicos.
  • Comparaciones de instantáneas para identificar puntos específicos de crecimiento.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Identificar nodos DOM desprendidos.
  • Identificar los puntos de crecimiento de la memoria.
  • Medir el uso de memoria de objetos.

Herramienta de emulación de bordes

La herramienta de emulación le ayuda a probar cómo se ejecutan las páginas web en diferentes tamaños de pantalla y características de hardware y cómo responden a las diferentes cadenas de agente de usuario.

Algunas características interesantes son:

  • Emulando diferentes tamaños de pantalla y resoluciones.
  • Simulación GPS.

Desarrollo y tareas de depuración que hace más fácil:

  • Prueba de diseños sensibles en múltiples tipos de pantallas.
  • Prueba de las funciones de detección de ubicación para un sitio móvil.

 

 

 

Fuente https://docs.microsoft.com/