Het project bestaat uit het opzetten van een end-to-end datapijplijn voor sensormonitoring met een Raspberry Pi. De Raspberry Pi zal via Python sensordata uitlezen, lokaal verwerken en publiceren op een MQTT-topic. Een lokale MQTT-broker verzamelt deze data, waarna Prometheus deze uitleest en opslaat als time-series data. Vervolgens wordt deze data gerepliceerd naar een cloudomgeving, zodat er redundantie en externe toegankelijkheid voorzien is.
In zowel de lokale omgeving als de cloud zal Grafana gebruikt worden voor visualisatie en analyse van de gegevens. Alle cloudcomponenten (Prometheus en Grafana) zullen draaien in Docker-containers. Het systeem ondersteunt zowel wifi- als ethernetverbindingen binnen het lokale netwerk, waardoor de gebruiker de dashboards vanaf elk apparaat kan benaderen.
Daarnaast heb ik reeds een Git-repository aangemaakt met de huidige bestaande code. Alle toekomstige wijzigingen en uitbreidingen van het project zal ik daar systematisch op publiceren, zodat de evolutie transparant en eenvoudig te volgen is.
Wanneer ik van u het greenlight krijg, zal ik binnen de tien dagen een eerste draft van de code-aanpassingen opsturen ter feedback.
De architectuur voorziet in een betrouwbare, schaalbare en transparante gegevensverwerking, met de volgende componenten:
Raspberry Pi: Sensoruitlezing + dataverwerking + MQTT-publicatie
Lokaal netwerk: MQTT-broker + Prometheus scraping
Cloud: Gerepliceerde Prometheus + Grafana dashboards (via Docker)
Gebruiker: Toegang tot dashboards voor monitoring en analyse