关于mqtt:开发者分享利用-EMQX-Cloud-与-ESP32-微控制器实现智能液冷散热系统

作者：陶德坤，EMQX Cloud 开发者。

作为一名后端开发人员，我常常须要同时运行多个 Jetbrains IDE（集成开发环境），所以常常面临笔记本电脑过热问题。我曾尝试过各种散热办法，从传统的风扇到更先进的半导体冷却系统，但这些办法都带来了新的问题，如乐音和耗电等。

因而，我设计了一个智能的液冷散热解决方案：通过引入内部水冷零碎、利用微控制器 ESP32、MQTT 服务器 EMQX Cloud Serverless 以及容器化的部署平台 Fly.io 来实时监测和管制水温。以下是该解决方案的详述，心愿能为其余物联网开发者带来灵感：

<center> 作者 DIY 的物联网智能液冷散热零碎 </center>

技术选型

我心愿这套零碎不仅有功能性，还具备可靠性和效率，以确保水温监控零碎的稳固运行。以下是我筛选的技术栈：

• ESP32： 在多种抉择中，ESP32 微控制器因其集成了 Wi-Fi 和蓝牙性能，以经济高效的特点而怀才不遇。这款芯片为物联网我的项目提供了弱小的性能反对，同时老本可控又不就义功能性。
• DS18B20 水温传感器： 对于温度监控，DS18B20 是我的首选，因为它提供了准确的数字温度读数和杰出的耐水性能。这款传感器与 ESP32 可协同工作，确保了水温监控零碎的准确性和稳定性。
• EMQX Cloud Serverless MQTT Broker： 在泛滥消息中间件中，EMQX Cloud 因其高性能、可靠性以及 Serverless MQTT 服务在解决大量并发连贯和音讯路由方面的卓越体现而受到青眼，这些个性对于确保设施间通信的顺畅至关重要。
• Python 和 Flask： 抉择 Python 是因为它的表达力强且库函数丰盛，Flask 则轻量级且高度灵便，能适应疾速开发和部署的需要，这对于迅速实现我的项目原型至关重要。
• Fly.io：Fly.io 的寰球分布式边缘托管服务可能将容器转换为微虚拟机，提供了一个独特的平台。这不仅放慢了利用的部署速度，还大大减少了数据传输的提早，为用户提供了靠近实时的体验。

我的项目施行

我的项目的施行阶段是一个将创意转化为理论解决方案的过程。在这个过程中，首先要确保 EMQX Cloud Serverless 的正确配置，而后是硬件的集成，后端服务的开发，最初是零碎的部署和测试。

Serverless MQTT Broker 配置

EMQX Cloud Serverless 提供收费配额，对于咱们的利用场景来说，这些配额齐全可能笼罩所需的老本，这也是我抉择 EMQX Cloud Serverless 部署的次要起因之一。另外，它默认反对传输层平安协定（TLS），为咱们的数据传输提供了强有力的加密保障，确保数据在传输过程中的机密性、完整性和身份验证，升高了数据泄露或被篡改的危险。

以下是配置 EMQX Cloud Serverless 的具体步骤：

1. 创立 Serverless MQTT Broker:

   • 登录到 EMQX Cloud 控制台，并导航至 “Create Deployment” 页面。
   • 抉择 “Serverless” 部署类型，并按需配置部署。例如区域、SpendLimit 等。
   • 实现配置后，点击 “Create” 按钮，零碎会主动创立 Serverless MQTT Broker。

2. 增加认证信息:

   • 在 MQTT Broker 创立胜利后，进行认证信息的配置，确保只有受权的客户端能够连贯到 Broker。

3. 应用 MQTTX 连贯测试:

   • 下载并装置 MQTTX 客户端（MQTTX：全功能 MQTT 客户端工具），而后应用之前配置的认证信息测试与 MQTT Broker 的连贯，确保所有工作失常。

通过以上步骤，我胜利地配置了 EMQX Cloud Serverless MQTT Broker，为咱们的我的项目提供了一个平安、牢靠且老本效益高的消息中间件。它不仅简化了物联网基础设施的治理和扩大，还通过 TLS 反对确保了数据的平安传输，为我的项目打下了良好的根底。

硬件集成

在我的项目中，咱们应用 ESP32 微控制器和 DS18B20 水温传感器来监测水温，并将数据发送到云端。通过这种集成，咱们实现了一个能夠实时监测并传输水温数据的零碎，高效且平安，同时为水冷零碎提供了智能化的监控。

1. Wi-Fi 连贯配置： 首先，ESP32 被配置为通过 Wi-Fi 连贯到互联网。这是通过在代码中设置 Wi-Fi 的 SSID 和明码来实现的。
2. 传感器初始化： 咱们通过 GPIO 25 将 DS18B20 水温传感器连贯到 ESP32，并在代码中初始化了传感器，设置了温度读取的分辨率。
3. 平安的 MQTT 通信： 应用 MQTT 协定，通过 EMQX Cloud Serverless 来平安地传输数据。咱们配置了 MQTT broker 的详细信息，并应用了 SSL/TLS 加密来保障数据传输的平安。
4. 温度数据读取与发送： 零碎每分钟读取一次水温，并将读数格式化为 JSON 后，通过 MQTT 协定公布到云端。

应用 Python 和 Flask 开发后端服务

在这个我的项目中，咱们应用 Python 和 Flask 构建了后端服务，以解决来自 ESP32 的温度数据并展现在网页上。整个后端的设计旨在高效解决数据、提供实时反馈，并易于保护。通过这种形式，咱们构建了一个既能实时处理来自物联网设施的数据，又能提供用户敌对界面的后端服务。这不仅增强了我的项目的实用性，也为将来的扩大和优化提供了良好的根底。

1. 配置和 MQTT 集成 ：咱们的 Flask 利用配置了 MQTT 代理设置，应用 flask_mqtt 库实现与 MQTT 代理的间接通信。当接管到来自 emqx/esp32/telemetry 主题的音讯时，后端会通过特定函数解决并存储数据。
2. 数据库治理 ：应用 SQLite 数据库存储温度数据，通过 Flask 的利用上下文治理数据库连贯，并确保数据的平安存储和拜访。
3. Web 界面和 API：后端提供了简略的 Web 界面和一个 API 端点。主页链接到一个显示温度图表的页面，而数据 API 端点返回最近一段时间的温度数据。

零碎部署

我的项目的部署阶段至关重要，咱们通过 Docker 和 Fly.io 的配置将 Flask 利用容器化并托管于 Fly.io。这一流程不仅实现了 Flask 利用的云端部署，还确保了服务的疾速、平安和高效提供。借助 Fly.io 平台，利用能够依据需要轻松扩大，享有稳固的运行环境。

1. Docker 容器化 ：首先，咱们编写 Dockerfile，应用 Python 3.8 作为根底镜像，并将利用代码复制到容器的 /app 工作目录。而后，通过 pip 装置必要依赖，例如 Flask 和 Flask-MQTT，并裸露 8080 端口。容器启动时会主动执行 CMD ["python", "app.py"]，运行 Flask 利用。

2. Fly.io 配置 ：在 fly.toml 文件中，咱们定义了利用的运行形式，包含利用名称、主部署区域（如新加坡），构建及挂载点设置。

   • 挂载点 ：设定挂载点存储数据库文件，保证数据在容器重新部署时的持久性。
   • HTTP 服务配置 ：配置外部端口为 8080，强制应用 HTTPS，并设定启动、进行策略和最小运行机器数量。
   • 健康检查 ：通过定期拜访 /ping 路由，查看利用运行状态，保障服务稳固。

3. 部署利用 ：

   1. 创立 Fly.io 利用 ：应用 flyctl apps create 命令，通过 Fly.io 的 CLI 工具创立新利用。
   2. 部署利用 ：执行 flyctl deploy 命令，在 Fly.io 上主动构建 Docker 容器镜像并部署。
   3. 验证部署 ：部署实现后，拜访 Fly.io 提供的利用 URL，测验 Flask 利用是否胜利运行。

我的项目成绩

实时温度监控零碎

利用 ESP32 微控制器和 DS18B20 水温传感器的弱小性能，咱们设计并实现了一个可能实时监控和调控水冷零碎温度的零碎。当初，我的笔记本电脑不再因低温而过热，可能稳固运行，而我也能够在任何时候，无论是在咖啡馆的露台上还是在家中的书桌前，享受平静而舒服的工作环境。

稳固的数据传输

通过 EMQX Cloud Serverless，咱们实现了从 ESP32 到云端的数据传输的安全性和可靠性。EMQX Cloud Serverless 是一款高性能的 MQTT 代理，具备低提早个性，可能实时接管和解决温度数据。这确保了零碎可能迅速做出反馈，并放弃高效运行。

功能丰富的 Web 界面

Python 和 Flask 的弱小组合为咱们提供了一个简洁而直观的 Web 界面，使用户可能轻松查看实时温度数据和历史温度曲线。这不仅晋升了用户体验，也使得温度监控更为直观、更易于治理。

寰球分布式云端部署

借助 Fly.io 的寰球分布式服务，咱们的 Flask 利用得以在云端高效运行。这种部署形式不仅确保了利用的高可用性和稳定性，也极大地缩小了数据传输的提早，为用户提供了近乎实时的体验。

总结与瞻望

从最后遇到的笔记本过热问题，到构建一个实时的水温监控零碎，这个我的项目充沛展现了古代物联网技术是如何帮咱们解决生存中的理论问题。

通过整合 ESP32、DS18B20 水温传感器、EMQX Cloud Serverless MQTT Broker、Python、Flask 以及 Fly.io 云平台的能力，咱们胜利地开发出一个既实用又高效的零碎。这个零碎不仅进步了我的工作效率，也为相似问题提供了一个翻新的解决方案。

对这个我的项目感兴趣或心愿深刻理解技术细节的读者，能够在 GitHub 上的 EMQX 的 MQTT 客户端示例中找到残缺的代码和更多实现细节。这个资源库不仅是学习和实际的宝库，还可能激发你对物联网和云计算的新想法和创造力。