HyperVisu comprend une intégration puissante avec Grafana, une plateforme d'analyse et de visualisation open-source. Avec Grafana, vous pouvez créer des tableaux de bord sophistiqués pour le suivi de l'énergie, visualiser des données historiques et obtenir des informations sur les performances de votre maison intelligente. Cette section explique comment accéder à Grafana, créer des tableaux de bord en utilisant les données de HyperVisu et afficher ces tableaux de bord dans l'application mobile HyperVisu.

Grafana est directement intégré à la base de données InfluxDB qui stocke tous vos points de données historiques.
Pour accéder à l'interface Grafana depuis votre serveur HyperVisu :
Grafana vous permet de créer des tableaux de bord personnalisés qui présentent vos données de manière significative. Ces tableaux de bord peuvent inclure divers types de visualisations comme des graphiques, des jauges et des panneaux statistiques.
Pour créer un nouveau tableau de bord :
HyperVisu configure automatiquement Grafana avec les sources de données suivantes :
Consommation d'énergie quotidienne
from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: -24h)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2cch674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["category_name"] == "Energie")
| > filter(fn: (r) => r["widget_name"] == "Consommation")
| > difference()
| > sum()
Température maximale au cours de la semaine passée
from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: -7d)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2cch674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["category_name"] == "Climat")
| > filter(fn: (r) => r["widget_name"] == "Température")
| > max()
Consommation d'énergie horaire moyenne (pour l'analyse des tendances)
from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: -7d)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2cch674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["category_name"] == "Energie")
| > filter(fn: (r) => r["widget_name"] == "Puissance Active")
| > aggregateWindow(every: 1h, fn: mean, createEmpty: false)
| > duplicate(column: "_stop", as: "hour")
| > timeShift(duration: -1h, columns: ["hour"])
| > hourSelection(start: 0, stop: 23)
| > group(columns: ["hour"])
| > mean()
Le suivi de l'énergie est l'une des applications les plus puissantes de Grafana au sein de HyperVisu. Voici comment créer des panneaux de visualisation de l'énergie :
Lors de la création de panneaux, vous devrez écrire des requêtes Flux pour récupérer des données de la base de données InfluxDB de HyperVisu. Voici quelques exemples :
Consommation d'énergie au fil du temps (graphique de séries temporelles)

from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2cch674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["object_id"] == "123") // Remplacez par l'ID d'objet réel
| > aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
| > yield(name: "mean")
Lecture de tension actuelle (jauge ou stat)

from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: -1h)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2cch674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["object_id"] == "123") // Remplacez par l'ID d'objet réel
| > last()
Interrogation par ID d'objet
Chaque objet stocké dans la base de données HyperVisu a un ID d'objet unique, cet ID d'objet peut être trouvé dans le modal d'objet sur la page d'édition des appareils de l'administration HyperVisu (ou dans la section "Import/Export" de la page d'administration, dans le tableau des "objets de communication") :

from(bucket: "hypervisu")
| > range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
| > filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "2ccf674etf456") // Remplacez par le numéro de série de votre serveur
| > filter(fn: (r) => r["_field"] == "value_float")
| > filter(fn: (r) => r["object_id"] == "123") // Remplacez par l'ID d'objet réel
| > aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
| > yield(name: "mean")
Pour créer un panneau complet de consommation d'énergie :
Une fois que vous avez créé vos tableaux de bord Grafana, vous pouvez les intégrer directement dans l'application mobile HyperVisu pour un accès facile.
Pour trouver l'URL correcte de votre tableau de bord :
Pour afficher les tableaux de bord Grafana dans l'application HyperVisu :
Une fois configurés, vous pouvez accéder à vos tableaux de bord Grafana directement depuis l'application mobile HyperVisu :

Pour la meilleure expérience sur les appareils mobiles :
Remarque : Les modifications apportées aux tableaux de bord Grafana sont immédiatement reflétées dans l'application HyperVisu. Il n'est pas nécessaire de reconfigurer le widget WebView après avoir mis à jour le contenu ou la mise en page d'un tableau de bord.
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