บทเรียน 5.1 — ท่อ telemetry, MQTT บน Twin และ fault injection

เป้าหมาย

เมื่อจบบทเรียนนี้ คุณจะ

1. จำแนกข้อมูลอุปกรณ์เป็น Telemetry, State และ Event และเลือก topic กับ retain ให้เหมาะแต่ละชนิด
2. แยกท่อ Live Data กับ MQTT และใช้อาการที่เห็นระบุว่าท่อไหนมีปัญหา
3. ออกแบบการทดลอง fault injection ที่เปลี่ยนตัวแปรครั้งละหนึ่งตัว และบันทึกผลทั้งสองฝั่ง

ก่อนเริ่ม

• ผ่าน บทเรียน 4.2 — แล็บ M04 มาแล้ว — พิสูจน์แล้วว่าเฟิร์มแวร์ ↔ Twin มี I/O จริง
• ต้องใช้บอร์ดจริง (TESAIoT PSoC Edge DevKit) หรือโหมด Simulator

Key phrase: Twin เป็นสนามซ้อมของท่อข้อมูล — ฝึก topic, payload, dashboard และ reconnect ก่อน ขึ้นคลาวด์จริงทั้งวัน

ดูของจริงก่อน — สามชนิดข้อมูลจากอุปกรณ์

Key phrase: Telemetry = ลมหายใจ · State = ท่าทางปัจจุบัน · Event = เหตุการณ์ที่ควรบันทึก

แนวคิด — นิสัยการออกแบบ topic

device/<deviceId>/devkit-twin/telemetry     ← telemetry stream
device/<deviceId>/state                      ← current mode / flags
device/<deviceId>/event/<name>               ← sparse events

แนวคิด — ท่อข้อมูล (มุมมองแล็บ Twin)

[Source]  Firmware / Simulator / Twin virtual device
        ▼
[Shape]   JSON fields · units · mask · channels
        ▼
[Transport]
  A) Live Data provider (WS) → Studio panels / web-app ex05–ex08
  B) MQTT broker             → web-app ex09–ex15 / cloud / external tools
        ▼
[Observe] Dashboard · subscriber log · gauges

แนวคิด — สองท่อที่ห้ามสับสน

ตัวอย่างสมบูรณ์ — ex08: Stale, Route และ Origin

ก่อนเปิด broker ให้คุ้นคุณภาพของสตรีม Live Data ก่อน

ขั้นตอน: Link Studio → Serve web-app/ เปิด ex08 → ยืนยัน connected → หยุดสตรีมชั่วคราว (pill ควรเข้า stale) → กลับมาสตรีม (pill fresh อีกครั้ง)

ผ่านเมื่อ: อธิบายได้ว่า stale คือ Event ด้านโฮสต์เมื่อ telemetry ขาดช่วง — ไม่ใช่ค่าเซ็นเซอร์

แนวคิด — MQTT Broker ในโฮสต์ Twin

Toolbar / Server → Start broker ในโฮสต์ Bitstream Studio จากนั้นหน้าเว็บ MQTT ต่อที่ ws://127.0.0.1:8883/mqtt (override ด้วย ?mqtt=)

อย่าสมมติว่า "Start broker" = มี telemetry อัตโนมัติ — ยังต้องมี publisher บน topic ที่ subscribe

ตัวอย่างสมบูรณ์ — ex09: MQTT Subscriber

ตัวอย่างหลักของโมดูลนี้สำหรับชั้น MQTT — subscribe topic เริ่มต้น:

device/devkit-twin-01/devkit-twin/telemetry

[Bitstream Studio] Start broker
        ▼
[Publisher]  DevKit Twin MQTT tab / Sensor Studio nodes
        │  topic: device/<id>/devkit-twin/telemetry
        ▼
[Broker ws://127.0.0.1:8883/mqtt]
        ▼
[ex09 browser page]  →  Last payload + message count

ผ่านเมื่อ: มีอย่างน้อยหนึ่ง JSON ที่ฟิลด์ตรงกับที่ตั้งใจส่ง (หน่วยและชื่อ key)

แนวคิด — ตัวอย่างใกล้เคียงและรูปแบบ pub/sub

สำหรับบทเรียนนี้ให้ทำ ex08 + ex09 ให้ชัวร์ แล้วเลือกอย่างน้อยหนึ่งจาก ex10–ex15 ตามเวลา

แนวคิด — QoS, Retain และการ map ชนิดข้อมูล

อย่าเปิด retain บน topic telemetry ความถี่สูงโดยไม่คิด — ผู้มาใหม่อาจเข้าใจผิดว่าเป็นสตรีมสด

ตัวอย่างสมบูรณ์ — การทดลอง Lossy Network

เป้าหมายไม่ใช่ทำเครือข่ายพังเก่งที่สุด แต่คือ ควบคุมตัวแปรหนึ่งตัว แล้วบันทึกว่าคิว/UI/client รับมืออย่างไร

แนวคิด — บันทึกอะไรสำหรับแต่ละเคส fault injection

1. สิ่งที่ฉีด / ตัด
2. สิ่งที่เห็นบน subscriber / Studio (timestamp)
3. พฤติกรรม: drop · retry · reconnect · stale UI · backoff
4. ยอมรับได้สำหรับโปรเจกต์หรือต้องแก้ก่อนโมดูล 6

Key phrase: Fault injection ที่ดี = เปลี่ยนอย่างเดียวต่อรอบ แล้วมี log ทั้งสองฝั่ง

ฝึกเติม/แล็บ

แล็บ: ท่อ telemetry และ MQTT บน Twin

• จำแนกข้อมูลของโปรเจกต์เป็น Telemetry/State/Event พร้อม topic
• เปิด ex08 ยืนยันคุณภาพสตรีม แล้วเปิด ex09 ยืนยันว่า MQTT subscriber ได้ payload
• ออกแบบและรันการทดลอง fault injection อย่างน้อยหนึ่งเคส พร้อมบันทึกผล

เช็กความเข้าใจ

1. mode=idle หรือ led=on เป็นข้อมูลชนิดใด และบทเรียนแนะนำ retain อย่างไร
2. Live Data ปกติ แต่ MQTT subscriber ว่าง สาเหตุที่น่าจะเป็นคืออะไร
3. ข้อใดเป็นหลักของ fault injection ที่ดีตามบทเรียน

ไปต่อ

• แยกข้อมูลเป็น Telemetry/State/Event ช่วยออกแบบ topic อัตราส่ง และแดชบอร์ด
• Live Data กับ MQTT เป็นคนละท่อ — อาการที่เห็นบอกได้ว่าท่อไหนมีปัญหา
• Fault injection ที่ดีเปลี่ยนทีละตัวแปร พร้อม log ทั้งสองฝั่งเสมอ
• พร้อมแล้วสำหรับ โมดูล 6 — การรวมระบบและการทดสอบ

บทเรียนโมดูล 6 →

แหล่งที่มา

"บทเรียน 5.1 — ท่อ telemetry, MQTT บน Twin และ fault injection" จาก TESA Open Knowledge โดยสมาคมสมองกลฝังตัวไทย
(Thai Embedded Systems Association: TESA) https://github.com/tesaiot/tesa-qualification-program
สัญญาอนุญาต CC BY-NC 4.0

เนื้อหาต้นฉบับโดย ผศ.ดร.สันติ นุราช ภาควิชาวิศวกรรมระบบควบคุมและเครื่องมือวัด คณะวิศวกรรมศาสตร์
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (KMUTT) (https://github.com/drsanti) ภายใต้การสนับสนุนของสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA)
นำเข้าจาก drsanti/TESAIoT-Courses — C2 (commit 287c218) ภายใต้สัญญาอนุญาต CC BY 4.0

ไม่มีภาพจากบุคคลที่สามในสไลด์ชุดนี้