{"id":537,"date":"2021-07-02T15:00:49","date_gmt":"2021-07-02T13:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/?p=537"},"modified":"2021-07-02T15:00:55","modified_gmt":"2021-07-02T13:00:55","slug":"grafana-feinjustierung-und-finales-dashboard","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/smart-drive\/grafana-feinjustierung-und-finales-dashboard\/","title":{"rendered":"Grafana &#8211; Feinjustierung und finales Dashboard"},"content":{"rendered":"\n<p>Nachdem im letzten Blockbeitrag zu Grafana allgemeine Informationen zum Erstellen von Dashbaords und Panels beleuchtet wurden, m\u00f6chte ich diesmal auf die <strong>Feinjustierung<\/strong> unseres Dashboards eingehen:<\/p>\n\n\n\n<p>In unserem Projekt dient Grafana in erster Linie der <strong>Virtualisierung der Fahrdaten<\/strong> nach einer Autofahrt. Um die empfangenen Daten auch in eine sinnvolle Anzeige zu bringen, m\u00fcssen einige Kleinigkeiten angepasst werden. Daf\u00fcr musste zuerst ausfindig gemacht werden, welcher Beschleunigungswert, zu welcher Richtung im Auto geh\u00f6rt. Bei immer gleichbleibender Ausrichtung der Sensors ergab sich bei uns folgende Zuteilung:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Vor\/Zur\u00fcck &#8211; Beschleunigung = <strong>Y-Beschleunigung<\/strong><\/li><li>Links\/Rechts &#8211; Beschleunigung = <strong>Z-Beschleunigung<\/strong><\/li><li>Auf\/Ab &#8211; Beschleunigung = <strong>X-Beschleunigung<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Um einen ersten \u00dcberblick \u00fcber die Daten zu bekommen wurde f\u00fcr jede Beschleunigungs-Achse ein Graph mit passender Skalierung gew\u00e4hlt:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"920\" height=\"267\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Graphen.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-540\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Graphen.png 920w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Graphen-300x87.png 300w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Graphen-768x223.png 768w\" sizes=\"(max-width: 920px) 100vw, 920px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Da man mit diesen Informationen allerdings wenig Schl\u00fcsse zur Qualit\u00e4t der Fahrweise ziehen kann, sollten noch einige weitere Auswertungen erfolgen. Daf\u00fcr wollten wir die Beschleunigungsachsen jeweils in zwei H\u00e4lften teilen:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Y-Beschleunigung in <strong>Beschleunigen <\/strong>und <strong>Bremsen<\/strong><\/li><li>Z-Beschleunigung in <strong>Linkskurven <\/strong>und <strong>Rechtskurven<\/strong><\/li><li>X-Beschleunigung in <strong>H\u00fcgel<\/strong> und <strong>Senken<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-3\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow\" style=\"flex-basis:50%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"719\" height=\"144\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Beschleunigung-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-543\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Beschleunigung-1.png 719w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Beschleunigung-1-300x60.png 300w\" sizes=\"(max-width: 719px) 100vw, 719px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow\" style=\"flex-basis:50%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"719\" height=\"144\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Bremsen-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-544\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Bremsen-1.png 719w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/Bremsen-1-300x60.png 300w\" sizes=\"(max-width: 719px) 100vw, 719px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Daf\u00fcr wurde mit entsprechenden SQL-Befehlen gearbeitet. Zuerst wurde (wie im <strong>roten Kasten<\/strong> ersichtlich) nach der <strong>device_id<\/strong> gefiltert, um nur die Daten von dem Ger\u00e4t zu erhalten, dessen Messwerte man analysieren m\u00f6chte. In dem obigen Beispiel geht es um die Y-Beschleunigung.<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Um die Bremsvorg\u00e4nge zu b\u00fcndeln, werden wie im <strong>gelben Kasten links<\/strong> ersichtlich nur Werte <strong>unter 0<\/strong> beachtet (negative Beschleunigung).<\/li><li>Um die Beschleunigungsvorg\u00e4nge zu b\u00fcndeln, werden wie im <strong>gelben Kasten rechts<\/strong> zu sehen nur Werte <strong>\u00fcber 0<\/strong> beachtet (positive Beschleunigung). <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr beide &#8222;Datenb\u00fcndel&#8220; wurde anschlie\u00dfend der <strong>Mittelwert <\/strong>bestimmt und in einem <strong>Gauge <\/strong>zur Anzeige gebracht &#8211; siehe Bild unten:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"307\" height=\"267\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-545\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image.png 307w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-300x261.png 300w\" sizes=\"(max-width: 307px) 100vw, 307px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Dabei lassen sich im Reiter <strong>&#8222;Field&#8220;<\/strong> im Unterpunkt <strong>&#8222;Thresholds&#8220;<\/strong> Schwellwerte f\u00fcr die Farbgebung definieren (siehe Bild unten). In diesem Fall sollen erstmal alle Werte gr\u00fcn dargestellt werden (Base). Ab einem Wert von 0,3  soll die Farbgebung orange und ab 0,5 rot sein. In dem Gauge steht mittig unten dann der durchschnittliche Wert in der entsprechenden Farbe. In dem Halbkreis dar\u00fcber ist dann der prozentuale Anteil an gr\u00fcnen\/orangenen\/roten Werten dargestellt. So bekommt man einen guten und sinnvollen \u00dcberblick \u00fcber die Beschleunigungswerte.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"386\" height=\"199\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-546\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-1.png 386w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-1-300x155.png 300w\" sizes=\"(max-width: 386px) 100vw, 386px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Diese Darstellung wurde analog f\u00fcr die anderen f\u00fcnf gew\u00e4hlten Datenb\u00fcndel angelegt, sodass sich mit den anfangs erl\u00e4uterten Graphen folgendes Dashboard als <strong>finale Datenvisualisierung<\/strong> f\u00fcr unser Projekt ergibt:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"920\" height=\"796\" src=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-548\" srcset=\"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-2.png 920w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-2-300x260.png 300w, https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/07\/image-2-768x664.png 768w\" sizes=\"(max-width: 920px) 100vw, 920px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Anhand dieses Dashboards lassen sich im Rahmen unseren Projekts schon recht gut Schl\u00fcsse \u00fcber die Fahrweise des Clienten ziehen. Allerdings bleibt dem Anwender von Grafana immer noch relativ viel <strong>Interpretationsspielraum<\/strong>, was bei Markteinf\u00fchrung des Produkts unserer Meinung nicht sein d\u00fcrfte.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00dcber m\u00f6gliche Verbesserungen und <strong>Zukunftsaussichten <\/strong>zu diesem Thema m\u00f6chten wir euch in einem <strong>weiteren Blockbeitrag<\/strong> noch etwas berichten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nachdem im letzten Blockbeitrag zu Grafana allgemeine Informationen zum Erstellen von Dashbaords und Panels beleuchtet wurden, m\u00f6chte ich diesmal auf die Feinjustierung unseres Dashboards eingehen: In unserem Projekt dient Grafana in erster Linie der Virtualisierung der Fahrdaten nach einer Autofahrt.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[8],"tags":[26,33,25],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/537"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=537"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/537\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":549,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/537\/revisions\/549"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=537"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=537"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=537"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}