Außerdem: Googles autonome Autos meistern Drei-Punkt-Wende

Inside IoT: Raspberry Pi 2 mit 64-Bit-Prozessor, Raspberry Pi goes Particle Cloud & Neues zu Azure IoT

Mascha Schnellbacher

© Shutterstock/Larisa Lofitskaya

Die Highlights aus dem IoT-Universum. In dieser Woche haben wir einige Neuigkeiten aus dem Raspberry-Pi-Universum für euch: So erhält der Raspberry Pi 2 einen 64-Bit-Prozessor, Particle bietet eine Anbindung für Raspberry Pi und der Raspi fungiert als Wetterfrosch. Außerdem gibt’s Neues zu Azure IoT, der OGC-Standard „SensorThings API“ ist jetzt Open Source und Googles autonome Autos meistern die Drei-Punkt-Wende.

Auch in dieser Woche gibt es wieder spannende Entwicklungen im Internet of Things zu beobachten. Die wichtigsten News und Stories sind hier zusammengefasst.

Raspberry Pi 2 kommt mit 64-Bit-Prozessor

Der Raspberry Pi 2 hat ein neues Innenleben spendiert bekommen: Wie Raspi.tv berichtet, wird der Einplatinenrechner seit September mit dem gleichen Prozessor wie sein großer Bruder, Raspberry Pi 3, ausgeliefert. Die Raspi-2-Modelle werden seitdem mit dem Broadcom-SoC BCM2837 gefertigt und haben ein Upgrade auf die neuere, schneller A53-CPU spendiert bekommen. Allerdings sind die Kerne des Raspberry Pi 2 nur mit 900 MHz getaktet (der Raspberry Pi 3 hat eine Taktung von 1,2 GHz).

Ansonsten gibt es keine weiteren technischen Unterschiede; optisch erkennt man die Änderung anhand des Revisionsausdrucks auf der Platine. Auch der Preis bleibt mit rund 35 Dollar gleich. Grund für das Upgrade könnte die Einstellung des bislang eingesetzten BCM2836-SoC sein, der fast nur noch für den Raspberry Pi verwendet wird. Scheinbar reichten die Verkaufszahlen nicht für eine Weiterproduktion des Chips.

Raspberry Pi kommt in die Particle Cloud

Ab sofort bietet die IoT-Plattform Particle eine Anbindung für den Raspberry Pi. Damit ist es möglich, den Minirechner über die Web-IDE zu programmieren und die entsprechenden Daten über die Particle Cloud zu verarbeiten. Zudem lassen sich Over-the-Air-Updates aufspielen und aus der Ferne Batch-Skripte auf einer Gruppe von Raspis ausführen. Des Weiteren ist eine Interaktion mit IFTTT, Google Cloud und Microsoft Azure möglich. Heute (22. November) erhalten die ersten 1000 Entwickler Zugang zur Beta. Ausführliche Infos zu allen Voraussetzungen gibt’s im Particle-Blog.

Als erstes Beispielprojekt hat das Particle-Team direkt eine auf einem Raspberry Pi basierende Überwachungskamera erstellt, die mit der Particle Cloud verbunden ist. Das Projekt enthält einen Bewegungssensor, Kamera und Neopixel-LED-Ringe, die bei Bewegung aufleuchten. Daraufhin wird ein Bild des Eindringlings aufgezeichnet und alle Bilder automatisch in den eigenen Dropbox-Ordner geladen. Die detaillierte Anleitung gibt’s hier.

Neues in Azure IoT

Vor kurzem hat Microsoft ein Security-Programm für Azure IoT vorgestellt, das bei der Installation sicherer IoT-Lösungen helfen soll. Im Zuge dessen wurde jetzt ein neues Security-Feature vorgestellt: Azure IoT Hub IP Filter. Damit soll der IoT-Hub nur sichere Verbindungen von zuvor ausgewählten IP-Adressen annehmen und andere Verbindungen blockieren. Die Regeln treten immer dann in Kraft, wenn ein Device oder eine Backend-Applikation sich mit einem der unterstützten Protokolle (AMQP, MQTT, AMQP/WS, MQTT/WS, HTTP/1) verbindet. Jede Applikation von einer IPv4-Adresse, die nicht der Regel entspricht, erhält einen 401-Fehlercode ohne genaue Angabe der IP-Regel zurück. Der Filter erlaubt maximal zehn Regeln, die entweder eine IPv4-Adresse oder ein Subnet unter Nutzung des CIDR-Notation-Formats akzeptieren oder ablehnen.

Daneben steht ab sofort das Azure IoT Gateway SDK zur Verfügung, mit dem sich ältere sowie unzureichend vernetzte Geräte und Sensoren in IoT-Szenarien einbinden lassen. Node.js, Java, C# und C werden vom SDK unterstützt. Zudem ist jetzt auch das Azure IoT Hub Device Management als Teil des Azure IoT device SDK allgemein verfügbar, mit dem alle Vorteile der Azure-Cloud nutzbar sind.

OGC-Standard „SensorThings API“ jetzt Open Source

Das Fraunhofer IOSB hat die weltweit erste Open-Source-Implementierung des OGC-Standards SensorThings API vorgestellt. Dieser Standard des OGC (Open Geospatial Consortium) gilt als vielversprechender Ansatz für das Internet of Things und die Vernetzung von Sensoren. Die Server-Implementierung SensorThingsServer basiert vollständig auf Open-Source-Paketen und ist auf GitHub frei zugänglich. Da die sicherlich wichtigste Grundlage für das IoT Sensordaten sind, ist gerade hier eine Standardisierung unerlässlich, so das Fraunhofer-Institut. Die offenen Geo-Daten lassen sich dann beispielsweise für soziale Analysen heranziehen.

Googles autonome Autos meistern Drei-Punkt-Wende

Die selbstfahrenden Autos von Google müssen genauso wie jeder Fahranfänger in die Fahrschule. Neben einfachen Fahrten auf der Straße gehört auch das Erlernen komplexerer Situationen mit zur Ausbildung: So haben die Autos jetzt die Drei-Punkt-Wende erfolgreich gemeistert. Dabei darf das Fahrzeug in höchstens drei Schritten gewendet werden – auch bei beengten Platzverhältnissen oder Hindernissen im Weg. Dafür trainieren die Self-Driving Cars das Manöver rund 1.000 Mal pro Woche. Ziel ist es, die Fahrweise möglichst menschlich zu gestalten. Zum Einsatz kommen derzeit 24 Lexus RX450h SUVs und 34 der eigenen Google-Autos.

Raspberry Pi als Wetterfrosch

Es ist die Zeit des Jahres, in der man zur Vorbeugung am besten immer einen Regenschirm in der Tasche haben sollte. Oft genug hat man aber keinen Platz für einen Schirm, keine Lust, ihn mitzuschleppen oder vergisst ihn schlicht und einfach. Dem kann abgeholfen werden: Alles, was ihr braucht, sind ein Lampenschirm aus Glas, ein Raspberry Pi, eine SD-Karte und das GrovePi-Starterkit von Dexter Industries. Damit lässt sich ein Regenwarnmelder bauen, der euch Bescheid gibt, ob ihr einen Schirm braucht oder nicht.

Leuchtet die Kugel blau, bedeutet das blauer Himmel und Sonnenschein (naja, zumindest kein Regen, wolkig kann es auch sein). Ein blinkendes rotes Licht heißt „Regen im Anmarsch, Schirm mitnehmen!“ Prinzipiell ist auch die Auswahl weiterer Farb-LEDs für andere Wettervarianten möglich; das Tutorial dient vor allem Raspi-Einsteigern als erste Orientierung. Einen Einblick bietet folgendes Video:

Geschrieben von
Mascha Schnellbacher
Mascha Schnellbacher
Mascha Schnellbacher studierte Buchwissenschaft und Deutsche Philologie an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Seit Juni 2015 arbeitet sie als Redakteurin in der Redaktion des Entwickler Magazins bei Software & Support Media. Zuvor war sie als Lektorin in einem Verlag sowie als freie Editorin tätig.
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