🔆 Im vorletzten Wochenrückblick erwähnte ich, dass die große Photovoltaik-Anlage auf dem Dach so halb in Betrieb gegangen ist. In der vergangenen Woche wurde dann auch endlich der Stromzähler getauscht und es gab die Freigabe vom Netzbetreiber, dass die Anlage ins Netz einspeisen darf. Der Elektriker war dann gleich am nächsten Tag da und hat alles fertig konfiguriert und ein paar letzte Kleinigkeiten gefixt.
Für mich ging es jetzt ans Forschen: Wie bekomme ich die relevanten und interessanten Daten aus der Anlage, sodass ich diese aufzeichnen und darstellen kann? Drei Möglichkeiten habe ich gefunden:
- die Web-App des Herstellers scrapen
- die offizielle API des Herstellers nutzen
- die Modbus-Schnittstelle der Wechselrichter direkt anzapfen
Ich habe tatsächlich alle drei Varianten durchgespielt – eine große Hilfe war hier wie immer die Community, welche den Low Level-Kram bereits sauber implementiert hat (Beispiel: Python-Library für Web-Scraping und Python-Library für Modbus-Interface)
Momentan laufen hier zwei Python-Skripte, welche die Web-App-Daten und die Modbus-Daten auslesen und via MQTT und Telegraf zur InfluxDB senden. Die offizielle API habe ich erstmal ausgelassen, da diese nur eine sehr niedrige Frequenz von Abfragen zulässt – hier ist es fraglich, ob damit überhaupt etwas Sinnvolles gebaut werden kann.
Die Web-App liefert Daten in 5 Minuten-Intervallen, über Modbus schaffe ich beide Wechselrichter in 30-40 Sekunden auszulesen.
Das alles ist jetzt erst mal nur schnell zusammengehackt. Ich werde jetzt erstmal beobachten, wie stabil die Schnittstellen sind und dann gegebenenfalls etwas mehr Zeit in eine halbwegs saubere Implementierung investieren.
Bei Ebay hatte ich vor kurzem eine MicroSD-Card bestellt: Samsung PRO Endurance. Diese nutze ich bereits in dem einen oder anderen Raspberry Pi. Die Endurance-Ausführung verspricht mehr Schreibzyklen als gewöhnliche Karten, wenngleich sie etwas langsamer sind als die Pendants zum Einsatz in Kameras.
Dieses Mal war es etwas anders, ich wurde bereits beim Paket stutzig. Verpackt war die Karte in einem Plastikbeutel wie man ihn sonst von Aliexpress-Lieferungen kennt. Die nächste Auffälligkeit dann direkt beim Auspacken: die Karte befand sich nicht in der üblichen Samsung-Verpackung (siehe Bild unten), sondern in einer Plastikbox. Auf der Box nur ein Aufkleber mit einem Barcode, ein paar Ziffern und asiatischen Schriftzeichen.
Die Translate-App deutet die Aufschrift als
1406285 08-14 4384211 Samsung Speicherkarte Weiß PRO 64 G-Box (eBay virtuelles Lager Süden
Ich habe die Karte dann in den Cardreader gesteckt und mit cat /dev/random | pv > /dev/disk4 ein paar Daten geschrieben, um zu sehen, ob (a) die angegebene Größe von 64 GB stimmt und (b) welche Geschwindigkeit erreicht wird.
Nach rund 2 GB habe ich abgebrochen: Die Schreibgeschwindigkeit lag bei rund 1,3 MiB/s. Damit ist die Karte defacto unbenutzbar.
Ich werde jetzt vom Kauf zurücktreten. Mal schauen, ob und was der Shop dazu sagt.
🔗 Wie speichere ich mir interessante Links, über die ich beim Lesen meines Mastodon-Feeds stolpere zum späteren Lesen oder Bookmarken?
Seit einigen Monaten nutze ich dafür Omnivore, welches in iOS ein Share-Sheet zur Verfügung stellt.
Davor hatte ich mehrere Iterationen von Pocket und Instapaper durchgespielt. Immer wenn die Queue der ungelesenen Links zu lang wurde, bin ich zur jeweils anderen App gewechselt und habe alles resetted und bei Null angefangen 😬
Am Rechner schaue ich dann hin und wieder durch die bei Omnivore gesammelten Links und entscheide, ob ich sie lesen und bookmarken möchte. Bookmarks speichere ich in meiner Instanz von LinkAce. Und manchmal landen diese dann sogar hier im Wochenrückblick :-)
🗺️ In der letzten Woche habe ich z. B. Same Scale in LinkAce gespeichert.
Same Scale zeigt zwei OpenStreetMap-Views in einem geteilten Browserfenster – und zwar so, dass ein Größenvergleich zwischen beiden möglich ist. Hier wird die durch die Merkator-Projektion entstehende Verzerrung in der Fläche kompensiert.
Sehr interessant ist der Klassiker: Grönland und Afrika. Auf der klassischen Web-Weltkarte scheint Grönland eine ähnliche Fläche wie Afrika einzunehmen, umfasst aber in Wirklichkeit mit rund 2,1 Millionen Quadratkilometer nur ein Bruchteil der Fläche von Afrika, immerhin 30,2 Millionen Quadratkilometer:
Die Ansicht von Grönland auf Same Scale ist allerdings immer noch zu groß dargestellt: in der linken Bildhälfte sieht man auch die Vereinigten Staaten von Amerika, diese haben eine Fläche von 9,5 Millionen Quadratkilometer, sehen aber deutlich kleiner aus als Grönland.
Tatsächlich umfasst Algerien in Nordafrika ungefähr die gleiche Fläche wie Grönland.
🗄️ Ich hatte zuletzt mit einem dieser macOS vs. Windows-Probleme zu kämpfen: ein auf macOS erstelltes tar erzeugte beim Entpacken auf Windows zigtausende Files, welche mit ._ begannen – jedes File aus dem Archiv erhielt beim Entpacken so eine Schwesterdatei. Auf Super User gibt es die Erklärung und den Workaround dafür.
patterns.dev ist eine schöne Übersicht über die verschiedenen Design-Patterns, die in der Softwareentwicklung mit Javascript verwendet werden.
🌲 „Entwurf eines Gesetzes zur Neuordnung des Bundeswaldgesetzes“ – hiermit werden wir uns zukünftig in den OpenStreetMap-, Mountainbike- und Routenplanungs-Bubbles mit Sicherheit noch beschäftigen müssen … 😐
- Artikel dazu: Neuer Entwurf des Bundeswaldgesetzes: Das Ende des Mountainbikens, wie wir es kennen?
- Diskussion im OpenStreetMap-Forum: Neuer Entwurf des Bundeswaldgesetzes
🔊 In dieser Woche gehört: