Na het verwerven van een Raspberry Pi en het doorlezen van Eben Upton's Raspberry Pi User Guide – met name de GPIO-secties – startte ik mijn eerste project: een thuistemperatuurmonitoringssysteem. Dit bericht beschrijft de eerste iteratie met een Raspberry Pi, een Adafruit MCP9808 breakout, een oude Mac Mini, InfluxDB, Grafana, Python en de runit-processupervisor.

Sensor-hardware

Voor de temperatuursensor koos ik de MCP9808 breakout board van Adafruit. Mijn keuze werd gedreven door:

• Native I²C-interface – de GPIO-pinnen 3 (SDA) en 5 (SCL) van de Pi ondersteunen de vereiste bus.
• Wijd spanningsbereik (2,7 V–5,5 V) – compatibel met de 3,3 V en 5 V rails van de Pi.
• Kosteneffectief – onder $5 USD, ideaal voor een beginnersproject.

Circuitmontage

De MCP9808-board komt grotendeels gemonteerd; de enige soldeeractie is het bevestigen van de 8-pins header. Ik gebruikte een GPIO-breakout en een breadboard om de Pi met de sensor te verbinden, wat de bedrading vereenvoudigt en toekomstige aanpassingen makkelijker maakt. De essentiële verbindingen zijn:

• Voeding (VDD)
• Massa (GND)
• Data (SDA)
• Klok (SCL)

De overige pinnen – gebruikt voor adresselectie en alerting – bleven onverbonden voor deze single-device setup.

Datastore

Data over tijd vastleggen stelt trendanalyse en correlatie met externe gebeurtenissen in. Ik koos InfluxDB om de tijdreeks-focus en intuïtieve querytaal. De database draait op een vroege 2009 Mac Mini (OS X 10.10) onder Homebrew:

brew install influxdb

De InfluxDB-database configureren

Na installatie maakte ik een database en een speciale gebruiker via de webconsole (standaardpoort 8083). Ik stelde ook een database genaamd mcp9808_test in om de sensorwaarden op te slaan.

Raspberry Pi-configuratie

I²C inschakelen

De Pi laadt I²C-modules niet standaard. Voeg deze regels toe aan /etc/modules en herstart:

i2c-bcm2708
i2c-dev

Controleer of de sensor gedetecteerd wordt met:

sudo i2cdetect 1

Sensorsoftware

Ik gebruikte de MCP9808 Python-wrapper van Adafruit, die ook de I²C-abstractielaag meeneemt.

Build-afhankelijkheden installeren

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential python-dev python-smbus

De Adafruit MCP9808 Wrapper installeren

cd ~/Downloads
git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_MCP9808
cd Adafruit_Python_MCP9808
sudo python setup.py install

Lezen, rapporteren, herhalen

Hieronder is het poll.py-script dat elke minuut de temperatuur uitleest en de waarde naar InfluxDB schrijft:

#!/usr/bin/python
import time
import Adafruit_MCP9808.MCP9808 as MCP9808
from influxdb import InfluxDBClient
# Payload voor InfluxDB voorbereiden
def temperature_data(degrees_c):
    return [
        {
            'points': [[c_to_f(degrees_c)]],
            'name': 'Temperature Readings',
            'columns': ['degrees_f']
        }
    ]
# Celsius naar Fahrenheit converteren
def c_to_f(c):
    return c * 9.0 / 5.0 + 32.0
# Sensor initialiseren
sensor = MCP9808.MCP9808()
sensor.begin()
# Capture-interval in seconden
capture_interval = 60.0
# Verbinden met InfluxDB (vervang placeholders met echte waarden)
influxClient = InfluxDBClient('', 8086, 'mcp9808', '', 'mcp9808_test')
# Continue lus
while True:
    temp_c = sensor.readTempC()
    print('Temperature {0:0.3} F'.format(c_to_f(temp_c)))
    influxClient.write_points(temperature_data(temp_c))
    time.sleep(capture_interval)

Voer het script uit als root om toegang te krijgen tot de GPIO-pinnen:

sudo python /path/to/poll.py

Processupervisie met runit

Om ervoor te zorgen dat poll.py blijft draaien na herstarts en stroomstoringen, configureerde ik runit als processupervisor. Gedetailleerde setup-stappen zijn te vinden in de oorspronkelijke projectdocumentatie.

Samenvatting

Met de sensor, database en monitoring-stack op zijn plaats, heb je nu een betrouwbare, laagkost thuistemperatuurlogger. Gebruik Grafana om de data te visualiseren, alerts in te stellen en actievolle inzichten in je omgeving te krijgen.