IoT_monitoring/README.md

# IoT_monitoring

Система мониторинга и сбора информации с устройств.

## О проекте

В ходе стажировки мне была поставлена задача реализовать систему мониторинга за удаленными сетевыми инверторами имеющими COM порт и отдающими данные по нему. 
Данные статистики от инвертора необходимо переодически считывать, обрабатывать и сохранять в БД.
В качестве иструмента для хранения информации необходимо использовать timebased базу данных Influxdb.

## Описание системы

Система реализованна в виде 3 основных классов:
### Monitor
Основной диспетчер системы. Запрашивет информацию от конечных устройств через определенные интервалы времени, и отправляет их на сохранение в бд.
### Device 
Шаблон класса опрашиваемого устройства. Описывает необходимую структуру реализации коннектора. 
Все коннекторы должны наследоваться от него и реализовывать описанные методы. В частности, на данном этапе реализован класс Inverter, который парсит и возвращает полученные данные от инвертора.
Так как физическое подключение к инвертору пока оставлено за скобками, то данные от инвертора представлены в файле telemetry.txt Для работы с ним создан класс FakeInverter, который симулирует получение данных за последние 23ч с интервалом запросов в 10минут.
### InfDBSession
Реализует сессию взаимодействия с БД. Сессия реализует методы: 
- add добавление в сессию объекта для записи
- commit записывает в бд все добавленные объекты


## Установка
Используется poetry для управления зависимостями.

Если poetry не установлен:
> pip install poetry

Клонируем:
> git clone https://git.pi3c.ru/pi3c/IoT_monitoring.git

> cd IoT_monitoring

Создаем вирт. окружение с установкой зависимостей
> poetry install --no-root

## Запуск демо
Для тестового запуска 
- создать файл с секретами .env_test в корне проекта. В нем описать параметры подключения к influxdb
-  запустить тестовый режим с чтением данных из файла
> poetry run manage.py --demo

## ToDo
много чего :)