Gateway側には、データをPushする処理が必要だが、それ以外は、コーディング不要！
How
0. 準備：仮想IoTGateway として、気温/計測時間/デバイスIDを送るプログラムを作成
https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/tree/master/iot/api-client/mqtt_example
をローカルPCにクローンして、Pythonの環境などをセットする。
cloudiot_mqtt_example.py を加工。変更箇所は、以下の通り。
１. Pub/Subのトピックを作成
(1)APIを有効にする
(2)トピックを作成する
トピックとは、メールボックスみたいなもの
2. デバイスをIoT Coreに登録する
(1)APIを有効にする
(2)端末レジストリを作成する
端末レジストリとは、デバイスのグループを作成すること
トピックの選択が必要。１で作成したトピックを選択する。
そうすると、この端末レジストリ内のデバイスから送られてきたメッセージは、そのトピックに投げ込まれる。
(3)端末を作成する(デバイスを登録する)
公開鍵の登録は一旦せずにデバイスを作成する。
公開鍵の種類は、 RS256_X509 とする。
3. 認証鍵の作成と登録
(1)デバイス側で、Google root certificate を取得する
wget https://pki.goog/roots.pem
あるいは、
curl https://pki.goog/roots.pem > roots.pem
で取得する
(2)鍵のペアを作成する
openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout rsa_private.pem -nodes -out rsa_cert.pem -subj "/CN=unused"
(3)公開鍵を、IoT Core のデバイスに貼り付ける
(4)private key は、ローカルマシンに保存
4. サブスクライバーのを登録する
デバイスが、パブリッシャーなので、そのトピックの購読者を登録する。
ここでは、Bigqueryにセンサーの値を書き出すので、エクスポート機能を使う。
登録すると、自動的にCloud DataflowのJobが立ち上がる。
(1)Bigqueryに、データを登録するためのテーブルを登録する
(2)トピックのエクスポート登録を行う
5. テスト実行!!
デバイスを稼働させて、データがBigqueryに流れ込むのを確認する。
$ python iotdemo.py --cloud_region=us-central1 --project_id=iotdemo1 --algorithm=RS256 --private_key_file=rsa_private.pem --registry_id=demo-reg --device_id=iotdemo
実に簡単に、分析環境の構築が可能。
