Resum
En aquest article aprendràs a rebre alertes de vora del dispositiu DB01 mitjançant un endpoint webhook, traduir aquests esdeveniments a tòpics MQTT i visualitzar les dades en un panell simple usant Node-RED, Grafana o una aplicació pròpia. La canonada bàsica és Pas 1 DB01 anuncia paquets BLE o un gateway reenvia per HTTP Pas 2 Un servidor webhook mínim analitza l'esdeveniment Pas 3 El servidor publica en un broker MQTT Pas 4 Un dashboard se subscriu i visualitza alertes en temps real
Arquitectura
Inseriu aquí la imatge d'arquitectura webhook_mqtt_architecture.png o utilitzeu la vostra pròpia documentació gràfica per il·lustrar el flux webhook a MQTT a dashboard
Per què separar webhook i MQTT
Els webhooks faciliten exposar un endpoint públic amb HTTPS i autenticació i permeten mapejar directament la semàntica d'esdeveniments
MQTT ofereix fan out lleuger cap a múltiples consumidors com dashboards, aplicacions mòbils i regles al núvol
Aquesta separació desacobla la ingesta via webhook del consum via MQTT de manera que cada part pot escalar de forma independent
Prerequisits
Disposar d'un beacon DB01 i un gateway BLE Wi-Fi o LTE capaç de reenviar les dades de sensor i alerta per HTTP
Un servidor o màquina virtual amb Docker o entorns Python o Node disponibles
Un broker MQTT local com Mosquitto o un servei gestionat
Opcional Node-RED per a un dashboard ràpid
Obrir ports segons la configuració per exemple 1883 MQTT 1880 Node-RED 8080 webhook o ajustar en els fitxers de configuració
Disseny de tòpics i payload
Useu un esquema de tòpics petit i consistent per facilitar l'encaminament assets/{site}/{device_id}/alerts/{alert_type} assets/{site}/{device_id}/telemetry
Exemple de payload d'alerta camps sense cometes
device_id: DB01-ACME-00042 ts: 1733435152 alert: TEMP_LOW temp_c: -12.6 threshold: -10.0 humidity: 68.2 rssi: -63
Exemple de payload de telemetria camps sense cometes
device_id: DB01-ACME-00042 ts: 1733435152 temp_c: -5.1 humidity: 61.0 light: 12 motion: 0 battery_v: 2.87
Opció A exemple en Python amb FastAPI i publicació MQTT
Descripció: Un servidor FastAPI rep POST a l'endpoint webhook analitza el JSON del cos completa o afegeix timestamp publica en el tòpic d'alertes si body conté camp alert o publica en el tòpic de telemetria en cas contrari
Comandes d'exemple per instal·lar i executar pip install fastapi uvicorn paho-mqtt i després uvicorn fastapi_webhook app --host 0.0.0.0 --port 8080
Opció B exemple en Node.js amb Express i MQTT
Descripció: Un servidor Express amb body parser rep POST a l'endpoint webhook i publica en el broker MQTT usant tòpics coherents segons si el payload inclou alert o no
Comandes d'exemple npm i express body-parser mqtt i node express_webhook.js
Docker compose exemple reduït
Podeu desplegar broker Mosquitto webhook i Node-RED a la mateixa xarxa de compose ajustant variables d'entorn MQTT_HOST i SITE i mapejant ports 1883 i 8080 i 1880 segons sigui necessari
Esborrany de dashboard a Node-RED
Afegir nodes mqtt in per a assets/+/+/alerts/# i assets/+/+/telemetry
Analitzar JSON amb un node function i encaminar per msg.topic
Connectar a ui_chart ui_text o una plantilla personalitzada per mostrar gràfiques i alertes en temps real
Desar el flux i desplegar per veure alertes en streaming
Checklist de seguretat
Terminar TLS per al webhook mitjançant proxy invers o balancejador cloud
Signar les peticions webhook amb HMAC per verificar integritat i origen
Usuaris i contrasenyes MQTT per inquilí i ACLs a nivell de tòpic
Gestió de secrets via variables d'entorn o un servei de secrets
Limitació de taxa per a IPs abusives i registre de rebuigs
Resolució de problemes
Si no arriba res al broker MQTT reviseu logs del webhook verifiqueu que el JSON sigui vàlid i que el webhook estigui rebent peticions
Si el broker rebutja connexions confirmeu port i credencials
Si el dashboard mostra dades desactualitzades eviteu usar retain per a alertes i controleu TTL de telemetria
Si hi ha ús de CPU elevat desactiveu logging verbose i considereu agrupar telemetria en lots
On aprendre més
Consulteu la web oficial d'EELINK per a famílies de dispositius i cobertura
Sobre Q2BSTUDIO
Q2BSTUDIO és una empresa de desenvolupament de programari i aplicacions a mida especialitzada en solucions empresarials. Oferim serveis de programari a mida integrant intel·ligència artificial per a casos d'ús reals, ciberseguretat gestionada, i desplegaments cloud a AWS i Azure. Els nostres serveis inclouen serveis d'intel·ligència de negoci implementació de dashboards Power BI i desenvolupament d'agents IA per automatitzar processos. Som especialistes en IA per a empreses i en crear aplicacions a mida que combinen analítica avançada, models d'aprenentatge automàtic i pràctiques de seguretat per garantir solucions robustes i escalables.
Paraules clau per a posicionament
aplicacions a mida programari a mida intel·ligència artificial ciberseguretat serveis cloud aws i azure serveis intel·ligència de negoci IA per a empreses agents IA power bi
Contacte i serveis
Si voleu que Q2BSTUDIO us ajudi a integrar DB01 amb la vostra plataforma corporativa o a desplegar una solució amb webhook i MQTT podem oferir anàlisi personalitzat desenvolupament d'integracions seguretat gestionada i panells a mida. Oferim consultoria per integrar intel·ligència artificial, implementació d'agents IA i projectes d'intel·ligència de negoci amb Power BI per millorar la presa de decisions.
Resum final
Aquesta guia us ofereix una ruta pràctica per rebre alertes DB01 per webhook traduir-les a MQTT i visualitzar-les en temps real. L'arquitectura desacoblada facilita l'escalabilitat i la integració amb solucions de Q2BSTUDIO aporta valor addicional mitjançant programari a mida intel·ligència artificial ciberseguretat i serveis cloud per a un desplegament professional i segur
