Internetfähige Geräte steuern

So funktioniert die Open Source IoT Data Platform DeviceHive

| Autor / Redakteur: Thomas Joos / Nico Litzel

Mit DeviceHive lassen sich Anwendungen für IoT-Infrastrukturen implementieren und Smart Homes oder IoT-Umgebungen steuern.
Mit DeviceHive lassen sich Anwendungen für IoT-Infrastrukturen implementieren und Smart Homes oder IoT-Umgebungen steuern. (Bild: © sdecoret - stock.adobe.com)

DeviceHive ist eine der bekanntesten Lösungen, um internetfähige Geräte in IoT-Umgebungen zentral zu integrieren. Mit der Cloud-basierten Lösung können Smart-Home-Geräte und Sensoren automatisiert werden.

DeviceHive gehört zu den bekanntesten Lösungen, wenn es darum geht, Anwendungen für IoT-Infrastrukturen zu implementieren und Smart Homes oder IoT-Umgebungen zu steuern. Der Vorteil von DeviceHive besteht auch darin, dass die Community sehr aktiv ist. Die Open-Source-Lösung wird über eine Apache-2.0-Lizenz vertrieben.

Mit DeviceHive können Machine-to-Machine-Verbindungen (M2M) realisiert werden. So kann zum Beispiel über Amazon Echo und Alexa ein Sensor gesteuert werden, der an einen Raspberry PI angeschlossen ist. Geht es um die Automatisierung von Gebäuden, stellt DeviceHive eine der flexibelsten und bekanntesten Lösungen in diesem Bereich dar. Die Entwickler zeigen in ihrem YouTube-Kanal die verschiedenen Möglichkeiten der Umgebung genauer.

Das kann DeviceHive

DeviceHive kann direkt auf der Webseite heruntergeladen werden. Allerdings muss beachtet werden, dass die Einrichtung der Open-Source-Umgebung mit Aufwand einhergeht. DeviceHive ist eine sehr flexible IoT-Verwaltungslösung, erfordert aber den Betrieb verschiedener Erweiterungen, um alle Funktionen zur Verfügung zu stellen. Mit zusätzlichen Plug-ins, zum Beispiel Grafana, können die Funktionen ständig erweitert werden. So kann zum Beispiel auch eine Sprachsteuerung über Amazon Alexa zusammen mit DeviceHive umgesetzt werden.

DeviceHive arbeiten mit Geräten wie dem Raspberry Pi zusammen. So können auch sehr flexible Umgebungen aufgebaut werden, zum Beispiel zur Steuerung von Smart Homes. Über Raspberry lassen sich zum Beispiel weitere Sensoren integrieren, welche die Temperatur oder andere Informationen übermitteln. Die Vorgehensweise dazu zeigen die Entwickler in der Dokumentation von DeviceHive.

Die Stärken von DeviceHive liegen in der Integration von Amazon Alexa sowie der Visualisierung über das interne Dashboard. Dadurch lassen sich auch komplexere Umgebungen leichter verwalten, weil durch die Visualisierung eine bessere Übersicht besteht. DeviceHive kann mit Java angepasst werden, sodass die Aktionen, die DeviceHive ausführt, flexibel steuerbar sind. Außerdem kann DeviceHive auch über iOS und Android gesteuert werden. Dazu stehen verschiedene Apps zur Verfügung.

Big Data integrieren – auch über Microsoft Azure

DeviceHive kann auch in Big-Data-Umgebungen integriert werden. Dazu unterstützt die Lösung auch die Integration in ElasticSearch, Apache Spark, Cassandra und Kafka. Für Apache Spark können auch die Spark-Streams integriert werden. Die Big-Data-Funktionen gehören zu den Vorteilen von DeviceHive im Vergleich zu anderen Lösungen. Durch die Kombination von IoT und Big Data erhalten Unternehmen oder Entwickler einen echten Mehrwert. DataArt, die Entwickler von DeviceHive arbeiten in diesem Bereich auch mit den Entwicklern von Ubuntu zusammen sowie mit Microsoft. Daher steht DeviceHive auch über Microsoft Azure zur Verfügung.

IoT mit Docker und Kubernetes realisieren

Die Umgebung ist auch kompatibel mit Docker, sodass auch eine Installation in einer Container-Umgebung möglich ist. Die entsprechenden Docker-Images lassen sich ebenfalls direkt auf der Seite der Entwickler herunterladen. Alle notwendigen Produkte stehen auf der Github-Seite zur Verfügung. Um DeviceHive per Docker bereitzustellen, können auch die Ressourcen auf dem Docker-Hub genutzt werden. Die Verwaltung von DeviceHive erfolgt über ein Webportal. Dieses ist auch automatisch verfügbar, wenn DeviceHive über ein Container-Image bereitgestellt wird. In größeren Umgebungen können die Container natürlich über Kubernetes orchestriert werden. Auch hier bietet DeviceHive vollständige Unterstützung.

Skalierung von kleinen Umgebungen bis zu Enterprise-Clustern

DeviceHive kann sehr schnell in Testumgebungen aufgebaut werden. Dazu kann die Umgebung natürlich auch virtualisiert werden. Generell reicht für den Beginn eine einzelne VM aus. In produktiven Umgebungen kann DeviceHive in public Clouds genauso betrieben werden, wie in private Cloud-Infrastrukturen. Daher lassen sich auch Enterprise-Cluster aufbauen, oder sehr große Docker-Umgebungen.

Die Kommunikation erfolgt auf verschiedenen Wegen, zum Beispiel mit REST API, WebSockets oder MQTT, aber auch über WLAN-Geräte wie ESP8266. Über solche Module können verschiedene Geräte per WLAN an DeviceHive angebunden werden. DeviceHive stellt angepasste Firmware (http://blog.devicehive.com/2017/08/08/new-devicehive-firmware-esp8266) für diese WLAN-Geräte zur Verfügung, mit denen diese über DeviceHive gesteuert werden können.

Alternativen zu DeviceHive

OpenHAB ist eine Alternative zu DeviceHive.
OpenHAB ist eine Alternative zu DeviceHive. (Bild: T. Joos)

Nicht immer ist DeviceHive die ideale Lösung, wenn es um IoT-Umgebungen geht. Es gibt zahlreiche Alternativen, die ähnliche Funktionen bieten. Dazu gehört zum Beispiel auch OpenHAB. Auch diese Lösung steht als Open Source zur Verfügung und bietet einen ähnlichen Funktionsumfang.

Weitere bekannte Alternativen in diesem Bereich sind:

Generell lohnt es sich, die Alternativen zu prüfen, vor allem wenn es um komplexere Umgebungen geht. In den meisten Fällen gehört DeviceHive zu den Favoriten.

Fazit

Entwickler oder Unternehmen, die eine sehr flexible IoT-Umgebung aufbauen wollen, deren Daten noch mit Big-Data-Lösungen analysiert werden soll, erhalten mit DeviceHive ein optimales Produkt. Durch die mögliche Integration in die Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure können auch sehr komplexe Umgebungen abgebildet werden. Außerdem ist DeviceHive sehr skalierbar. Zusätzlich erhalten Unternehmen auch die Möglichkeit, mit Amazon Alexa eine Sprachsteuerung zu integrieren und erweiterte Sensoren über Raspberry PI zu integrieren.

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