espressif芯片樂鑫一級代理商為您介紹ESP Insights 新增功能
如果您對 ESP Insights 尚不了解,建議先點此了解相關信息,以便更好地理解本文內容。
ESP Insights Beta 版本于 2021 年 7 月發布后,在 ESP 開發者社區中引起了積極反響,點此閱讀 ESP Insights 相關介紹。在 ESP Insights 新版本中,我們進一步優化了用戶界面、修復了系統穩定性,并引入了以下新功能:
支持基于 HTTPs/REST API 的設備通信
分組分析
接下來,讓我們詳細地了解一下這些新功能。
HTTPS 傳輸
在推出espressif芯片樂鑫一級代理商ESP Insights 時,我們借鑒了 ESP RainMaker 中的一些概念,特別是 Claiming(指 ESP32 芯片從 ESP RainMaker Claiming Service 中獲取證書的過程)和基于 MQTT 進行數據傳輸這兩個概念。這樣一來,ESP RainMaker 云數據與 ESP Insights 診斷數據傳輸,都可以使用同一條 MQTT 連接。但是,如果用戶只需要使用 ESP Insights 功能而無需 ESP RainMaker 云,就可以省去連接 ESP RainMaker 云所需要的 Claiming 過程。
現在,ESP Insights 診斷數據上報除了支持 MQTT 通信方式,也同樣支持基于 HTTPs/REST API 的通信方式。相較于專有的 X.509 密鑰—證書對,一個 HTTP API 密鑰可以被多個節點使用,有效簡化了用戶對設備的設置和管理。
值得一提的是,目前大部分用戶都會選擇使用 MQTT 通信方式接入云平臺,ESP Insights 診斷數據也可以借助這一條連云的 MQTT 鏈路進行傳輸,相較于使用 HTTPs/REST API 傳輸,減少了用戶內存消耗。所以我們會在未來引入的功能中,著重優化基于 MQTT 的數據傳輸方式。
espressif芯片樂鑫一級代理商使用 HTTPS 啟用 ESP Insights
您只需要在應用程序中添加幾行代碼,就可以輕松地在固件中啟用 ESP Insights。代碼如下:
#include <esp_insights.h>
#define ESP_INSIGHTS_AUTH_KEY "<Paste-Auth-Key-Here>"
{
esp_insights_config_t config = {
.log_type = ESP_DIAG_LOG_TYPE_ERROR,
.auth_key = ESP_INSIGHTS_AUTH_KEY,
};
esp_insights_init(&config);
/* Rest of my application initialisation */
}
輸入這段代碼后,應用程序就可以將 ESP Insights 數據上報至 Insights 云了。萬事俱備,現在我們需要將專有的 Auth Key(認證密鑰)ESP_INSIGHTS_AUTH_KEY 嵌入到固件中。Auth Key(認證密鑰)的獲取方式如下:
前往 ESP Insights 儀表板,注冊或登錄您的賬號;
前往 Manage Auth Keys 界面,生成 Auth Key(認證密鑰);
將 Auth Key(認證密鑰)復制到您的固件上。
設備啟動后,您可以在如下日志中找到節點 ID。使用它就能夠在 ESP Insights 儀表板中監控到節點的日志,崩潰、重啟情況,以及各項指標和變量。
I (4161) esp_insights: =========================================
I (4171) esp_insights: Insights enabled for Node ID 246F2880371C
I (4181) esp_insights: =========================================
想了解更多相關信息,請參閱快速入門指南。
分組分析
目前,espressif芯片樂鑫一級代理商ESP Insights 支持節點層面的診斷,會上報所有異常事件,以及單個節點的指標和時間變量值。
新的 ESP Insights 版本引入了分組分析功能,您可以基于項目、項目版本或事件類別對設備進行分組,深入了解各組設備的表現情況。
縱向對比同一項目不同版本的固件情況。
深度掌握項目情況,可具體分析某一事件類型的數據。
應用固件項目和版本的分組分析
以下是幾個分組分析的數據示例:
在選定的時間間隔內,統計一個特定項目和版本中,“錯誤” 事件分組下所有節點的錯誤數據。您也可以把時間間隔設置為小時、周或是月。
以小時為單位,項目 1.0 版本中發生”錯誤”事件的數量
在選定的時間間隔內,一個”崩潰”事件分組下節點崩潰數據的分布情況。
在選定的時間間隔內,一個”重啟原因”事件分組下數據的分布情況。您可以在此基礎上進一步探尋設備重啟的原因,找到報告特定事件的節點。
在選定的時間間隔內,某一特定節點報告的特定事件(重啟/錯誤/警告)數量。
列出發生事件次數多的節點,進一步分析其類別。
敬請期待espressif芯片樂鑫一級代理商ESP Insights 的更多功能!