In de vorige les hebben we een OS op de Raspberry Pi computer geinstalleerd en hebben jullie kennis gemaakt met Docker containers. Het kan ook zijn dat jullie als team gekozen hebben voor een VM op Azure. Per team is er een in ieder geval een centrale server voor het ontvangen, opslaan en visualiseren van sensor-data.
Installeer een Operating System (OS) op de Raspberry Pi. Zorg dat de Raspberry Pi toegang heeft tot iotroam en benaderbaar is met ssh.
Iotroam is een WiFi netwerk is speciaal geschikt voor dit type apparaten en toepassingen. Mocht je veel problemen ondervinden zou je kunnen terugvallen op Eduroam of een eigen hotspot.
Tip! Vanaf Windows 11 is het mogelijk om gebruik te maken van Random Hardware Addresses. Dan werkt uiteraard de MAC filtering op het WiFi netwerk niet. Zie onderstaand hoe je deze functionaliteit uit kunt zetten.

Gebruik eventueel dit script en de LCD opstelling om het IP adres van de Raspberry Pi te achterhalen RaspberryPI - Show IP and Time on LCD on startup. Je kunt ook verbinding maken met de hostnaam van je device mits deze uniek is.
Uitvoeren van deze opdrachten doe je samen als team. Installeer Docker en start en configureer de volgende Docker containers: Postgres, MQTT, Node-RED en Flask. De installatie instructies kan je hier vinden.
Je krijgt niet zomaar data op je lokale MQTT broker. De Python voorbeeldcode voor MQTT integratie moeten jullie ombouwen tot een Python MQTT bridge. Dus je leest het binnenkomende bericht op TTN en publiceert dan weer op een topic op je eigen MQTT broker.
Maak een verslag van de werkzaamheden. Vergeet geen beeldmateriaal te maken. Laat MQTT dataverkeer zien met bijvoorbeeld MQTT Explorer. Laat een actuele grafiek zien van temperatuur (en luchtvochtigheid). Denk vast na over een data format voor de nog te configureren sensoren die jullie gaan aansluiten.