Manchmal kann man über sein Netzwerk-Interface eine statische Adresse vergeben, wie etwa der Fritzbox. Ich möchte in dem heutigen Tipp aber zeigen, wie man das über den Raspberry einstellen kann.

Eigene IP-Adresse des Raspberry Pi herausfinden

Unter welchen internen IP-Adresse der Raspberry Pi erreichbar ist, sieht man am einfachsten mit folgendem Befehl. Meldet euch also entweder per SSH auf dem Pi an, oder öffnen ein Terminal auf der grafischen Oberfläche des Raspberry OS und gebt folgenden Befehl ein:

$ ifconfig

In der Ausgabe sieht man nun die Netzwerk-Schnittstellen sowie die jeweilige IP-Adresse.

Statische IP-Adresse am Raspberry Pi einstellen

Mit dem folgenden Befehl öffnet man den Netzwerkmanager von Raspberry OS. Dort kann man sich mit den Pfeiltasten durch das Menü bewegen, und am Ende die gewünsche IP-Adresse eingeben. Es ist hier besondere Vorsicht geboten, damit der Pi hinterher auch wieder im Netzwerk auftaucht. Ein Tippfehler könnte dazu führen, dass man ihn im Netzwerk nicht mehr findet und man per Monitor und Tastatur diesen Fehler korrigieren muss. Hab ich gehört….

$ sudo nmtui

Dort wählt man nun „Edit a connection“, wählt im folgenden Menü seine Schnittstelle aus (WLAN oder kabelgebundenes Netzwerk) und tippt dort seine Verbinungsdetails ein. Bei der IP sollte man hinten dran noch die Subnetzmaske angeben, also zum Beispiel 192.168.1.200/24 für die Subnetzmaske 255.255.255.0

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Wie spannend wäre das, wenn man das nicht nur über globale Webseiten sehen könnte? Ich möchte herausfinden, ob ich vielleicht mit einfachen Mitteln in der Lage bin, die Flugzeugdaten zu erhalten. Die erfreuliche Antwort vorneweg: Das geht tatsächlich, ist nicht kompliziert und die Hardware hierzu ist bezahlbar. Vielleicht habt ihr sie sogar schon zuhause!

Technischer Hintergrund: Was ist ADS-B?

ADS-B steht für Automatic Dependent Surveillance – Broadcast und ist ein modernes Überwachungsverfahren in der Luftfahrt. „Automatic“ bedeutet, dass die Aussendung ohne Eingriff des Piloten erfolgt, „Dependent“, dass das System auf bordeigene Navigationsdaten (meist GPS) angewiesen ist, und „Broadcast“, dass die Informationen ungezielt an alle Empfänger im Empfangsbereich gesendet werden.

Ein mit ADS-B ausgestattetes Luftfahrzeug überträgt in regelmäßigen Abständen unter anderem seine Position, Höhe, Geschwindigkeit, Flugrichtung und eine Kennung. Diese Daten werden typischerweise auf 1090 MHz ausgesendet und können sowohl von Flugsicherungsstellen als auch von anderen Flugzeugen und zivilen Empfängern am Boden empfangen werden.

Warum sind ADS-B-Signale unverschlüsselt?

ADS-B ist bewusst als offenes, unverschlüsseltes Broadcast-System konzipiert. Der Hauptgrund dafür liegt in der Flugsicherheit:
Alle relevanten Teilnehmer – Bodenstationen, andere Flugzeuge, Kollisionswarnsysteme (TCAS), aber auch mobile oder kostengünstige Empfänger – müssen die Signale ohne vorherige Authentifizierung empfangen können. Eine Verschlüsselung würde zusätzliche Infrastruktur, Schlüsselverwaltung und Latenz erfordern und damit die Zuverlässigkeit und Interoperabilität des Systems beeinträchtigen.

Dieses offene Design ist kein Versehen, sondern ein zentraler Bestandteil des Konzepts. ADS-B soll klassische Radarsysteme ergänzen oder teilweise ersetzen und dabei weltweit einheitlich funktionieren – unabhängig von Hersteller, Staat oder Betreiber. Dass die Signale auch von Privatpersonen mit einfacher Hardware empfangen werden können, ist eine direkte Folge dieser Offenheit.

Seit wann gibt es ADS-B?

Die Grundlagen von ADS-B wurden bereits in den 1990er-Jahren entwickelt. Erste praktische Einführungen erfolgten Anfang der 2000er-Jahre, zunächst ergänzend zu Sekundärradar und Mode-S-Transpondern.
Verbindliche Vorschriften kamen jedoch deutlich später:

• USA: ADS-B-Out-Pflicht seit 1. Januar 2020
• Europa: schrittweise Einführung, weitgehend verpflichtend für IFR-Verkehr und größere Luftfahrzeuge seit den späten 2010er-Jahren
• weltweit: ICAO empfiehlt ADS-B als Standardüberwachungssystem, nationale Umsetzungen variieren

Welche Flugzeuge müssen ADS-B senden – und welche nicht?

Zur Aussendung von ADS-B-Signalen („ADS-B Out“) verpflichtet sind in der Regel:

• Verkehrsflugzeuge (Airliner)
• Gewerbliche Luftfahrzeuge
• IFR-Flüge in kontrolliertem Luftraum
• Flugzeuge oberhalb bestimmter Lufträume und Höhen

Nicht oder nur eingeschränkt verpflichtet sind dagegen:

• Militärische und staatliche Luftfahrzeuge
• Segelflugzeuge, Ballone, Ultraleichtflugzeuge
• ältere allgemeine Luftfahrt (GA) ohne Nachrüstpflicht
• Luftfahrzeuge in unkontrolliertem Luftraum (abhängig vom Land)

Vorbereitung: Die Hardware besorgen

Was man braucht, ist eine USB-Antenne. Es gibt von der Firma Realtek einen Chip, der sich RTL2832U nennt. Das ist im Wesentlichen ein Analog-Digital-Wandler, mit dem man das Antennensignal aufnehmen und am PC verarbeiten kannt. Das nennt sich dann SDR (Software Defined Radio). Also, besorgt euch so einen Stick. Es gibt mehrere Hersteller aber einer sticht in der Szene heraus, weil er wohl sehr weit verbreitet ist. Ich habe einen anderen bestellt, der ebenfalls gut funktioniert. Hauptsache er erhält den richtigen Chip RTL2832U – um den geht es.

Ich hatte in meiner Wühlkiste noch einen alten DVB-T-Stick für den Laptop. Der ist mehr als 10 Jahre alt, enhält aber den besagten Chip.

Schritt 0: Treiber installieren mit Zadig

Es klingt etwas merkwürdig, aber unter Windows 11 wurde der Chip nicht erkannt. Wie bereits zur wilden Zeit von Windows XP muss man sich „irgendwo“ einen Treiber besorgen und diesen installieren. Ich bin auf die Software Zadig gestoßen, die mir für den USB-Stick einen allgemeinen Treiber installiert hat. Ich fand diese Aktion etwas shady, aber was soll ich sagen? – es hat funktioniert. Also, installiert den Treiber, falls der Stick nicht erkannt wird.

Schritt 1: Die Software SDRangel

Aus der großartigen Open Source-Community ist eine Software namens SDRangel hervorgegangen. Diese lässt sich unter Windows und Linux installieren und verwenden. Mit ihr kann man diesen Chip sehr ausführlich verwenden, denn sie stellt verschiedene Dekodierer zur Verfügung. Man kann auch Digitalradio dekodieren und viele anderen Dinge, mit denen ich mich nicht auskenne. Wer hier Lust hat, sich mal richtig nach Herzenslust auszutoben, dessen Herz wird höher schlagen!

Schritt 2: ADS-B empfangen mit SDRangel

Für den Empfang der Signale holt man sich zunächst einen Receiver Rx ins Programm. Oben auf das entsprechendes Symbol klicken und nach RTLSDR in der Liste suchen. Taucht dein Empfänger hier nicht auf? Dann nochmal unter Schritt 0 nachsehen, ob der Treiber installiert wurde.

Ist der richtige Receiver ausgewählt, kann jetzt der Empfang konfiguriert werden. Hierzu müssen folgende Werte eingestellt werden:

• Frequenz: 1.090.000 Hz
• Samplerate: 2.400.000 S/s
• Verstärkung: automatisch (AGC)

Über den kleinen Button, auf den der Pfeil im Screenshot zeigt, kann der Demodulator eingefügt werden. Es erscheint eine lange Liste, aus der man den richtigen Demodulator auswählen darf. Wir wählen ADS-B.

Um das Fenster noch ein bisschen aufzuräumen, können wir in der oberen Leiste noch die Ansicht anpassen. Für mich hat die Spaltenansicht ganz gut gepasst.

Die Vorbereitungen sind damit auch schon abgeschlossen. Durch klicken auf den Play-Button oben links können wir starten.

Schritt 3: Flugzeuge orten und Antennenposition varrieren

Mit etwas Glück sieht man jetzt schon die ersten Ergebnisse. Je nach Fluglage um euren Standort herum, füllt sich die Liste der Flugzeuge sofort oder nach ein paar Minuten. Die Fenster lassen sich nun natürlich noch ein bisschen verschieben und den persönlichen Wünschen anpassen. Über die kleinen Button oberhalb der Tabelle lässt sich das Verhalten auf der Karte steuern.

Sollte nach einiger Zeit weiterhin nichts kommen, obwohl auf einschlägigen Radarseiten zu sehen ist, dass Flugzeuge in unmittelbarer Nähe vorbeifliegen, muss noch etwas optimiert werden. Am häufigsten liegt es wohl an der Antenne bzw. deren Position. Verschiebt sie so gut es geht an ein Fenster, das freien Blick auf den Himmel hat. Die Antenne muss zwingend stehend (also vertikal ausgerichtet) sein, da die Signale polarisiert sind. Weiterhin kann man am Schwellwert (Threshold) oben rechts noch etwas verstellen.

Schritt 4: Was kann man sonst noch machen?

Es gibt Schnittstellen des Programms. Wer also Lust hat, seine gefundenen Flugzeuge an einen Dienst zu melden, hat hier die Möglichkeit dazu.

Außerdem gibt es eine ganz coole 3D-Ansicht. Oben in der Leiste müsst ihr dort auf „Add Feature“ klicken und die Map hinzufügen. Dort erhält man eine 2D-Karte von OpenStreetMap, und auch eine 3D-Karte, über die man auch die Höheninformation der Flugzeuge live verarbeitet sieht. Das ist ein richtig nices Feature!

Ausblick: Was kann man noch machen mit SDRangel?

Natürlich lassen sich jetzt noch viele weitere Signale empfangen und demodulieren. Ich habe beispielsweise Digitalradio empfangen. Hier muss man die Frequenz wieder anpassen und einen anderen Demodulator auswählen. Unter Preferences -> Configurations sind auch schon manche Dinge vorgefertigt. Für DAB gibt es bei mir beispielsweise schon eine fertige Ansicht. Man muss „nur noch“ in der rechten Spalte die „Channel“ durchgehen, und schon füllt sich die Liste der Programme.

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In diesem Beitrag zeige ich dir Schritt für Schritt, wie du deinen Wasserverbrauch mit Home Assistant digitalisieren und automatisiert erfassen kannst. So hast du jederzeit den Überblick über deinen täglichen Wasserverbrauch, erkennst Lecks frühzeitig und kannst deinen Ressourcenverbrauch nachhaltig optimieren. Auch für diesen Zweck verwenden wir ein neues Tool. Es nennt sich AI on the Edge und ist – meiner Meinung nach – das mächtigste Tool in dieser Reihe. Es verwendet die ESP32-Cam und digitalisiert den Wasserzähler über Bilderkennung.

Schritt 0: Die Einkaufsliste. Als Hardware benötigen wir den ESP32 mit Kamera. Diese gibt es oft als Paket zusammen und nennt sich dann ESP32-CAM. Mit ca. 10 Euro ist man am Start. Dann braucht ma neine Micro-SD-Karte mit max. 8 GB Speicher. Notfalls geht auch größer, man muss sie dann aber ggf. schrumpfen (siehe Schritt 2). Weiterhin benötigt man ein 5V-Netzteil, das vom Handy tut es hierbei auch schon.

Schritt 1: ESP32-CAM flashen. Das geht am über die Webconsole sehr einfach und schnell. Dazu den ESP mit USB-Kabel mit dem PC verbinden, mit Google Chrome oder Edge auf den Webseite der Konsole gehen und die Anweisung dort befolgen. Das ist gleich zu Beginn der kritische Punkt, da hier einiges nicht klappen kann.

Stolperstein 1: falscher COM-Port. Ich habe die Liste der verfügbaren COM-Ports beobachtet, während ich den ESP eingesteckt habe. COM11 kam neu hinzu –> das ist der richtige.

Stolperstein 2: Installation klappt nicht. Mögliche Ursachen, die bei mir auftragen: Falsches USB-Kabel. Ich hatte zuerst ein günstiges, das aber nur die Spannungsversorgung überträgt. Man braucht auch eines, das Daten Übertragen kann. Weitere Ursache für die nicht-funktionierende Installation: Der ESP ist schreibgeschützt. Entweder es gibt einen Button, den man während der Installation gedrückt halten muss, oder man muss GPIO 0 auf low ziehen. Glücklicherweise liegen GPIO 0 und GND direkt nebeneinander, sodass man einen Draht sehr einfach dagegen halten kann.

Schritt 2: Die SD-Karte vorbereiten. Dazu benötigt man eine SD-Karte mit max. 8 GB. Hatte ich nicht, darum habe ich – schweren Herzens – eine 64 GB Karte geopfert, und „geschrumpft“. Das geht unter Windows mit diskpart, bei Reddit gibt es eine gute Anleitung dafür. Auf die SD-Karte schiebt man nun die Daten aus Github und trägt in die wifi.ini seine Netzwerk-Zugangsdaten ein.

Schritt 3: Setup der Software. Was haben wir bisher? Firmware ist drauf, SD-Karte ist fertig und WLAN ist eingestellt. Wir können nun also auf die Weboberfläche zugreifen. Los gehts! Gib die IP-Adresse des Gerätes im Browser ein. (Schaut im Zweifel bei eurem Router nach, welche IP der ESP hat).

Ein Setup begrüßt euch. Die Beschreibungen sind sehr ausführlich dort, darum beschränke ich mich auf ein paar Stichpunkte:

1. Anpassen von Fokus und Reflektionen. Hier sieht man live das Bild aus der Kamera. Stellt die Helligkeit des Lichts so ein, dass man alle Zahlen gut lesen kann. Den Fokus der Kamera kann man anpassen, muss vorher aber evtl. ein Stück Kleber von der Linse entfernen. Das geht leicht mit einem Teppichmesser. Anschließend kann man die Linse rein- oder rausschrauben und somit den Fuks anpassen.
2. Aufnahme eines Referenzfotos. Dieses Foto werden wir in den folgenden Schritten in seine Einzelteile zerlegen und die Software anlernen. Hier stellt sich heraus, ob das Bild geeignet ist. Dreht das Bild möglichst genau in die Horizontale, damit man alle Zahlen gut nebeneinander lesen kann. Das erleichtert später die Erkennung der Ziffern.
3. Definition von zwei Ausrichtungspunkten. Sie definieren sozusagen das Koordinatensystem.
4. ROI für Ziffern. Regions of Interest, so heißen die Bereiche, die später ausgelesen werden. Hier müssen also die Ziffern ausgewählt werden. Macht das sorgfältig!
5. ROI für analoge Zeiger. Wasseruhren haben häufig Analogzeiger. Falls man sie nicht hat, kann man diesen Schritt überspringen.
6. Zusätzliche Parameter, diese können später auch noch eingestellt werden.
7. Abschluss der Einrichtung. Dieser Schritt beendet das Setup und speichert die Werte.

Schritt 4: Überprüfen der Einstellung. Nach dem Reboot landet man automatisch auf der Überblickseite des Controllers. Dort sieht man sowohl ein Foto des Zählers, als auch die digitalisierten Werte daraus. Überprüft, ob die Werte stimmen. Bei mir wurde beispielsweise eine 9 als 4 erkannt. Anpassen der Helligkeit hat das Problem behoben. Eine kleine Reflektion auf der Schreibe war die Ursache.

Schritt 5: Einbindung in Home Assistant. Falls noch nicht geschehen, sollte man in der Konfiguration das MQTT-Protokoll aktivieren. Dort findet sich auch die Funktion „Homeassistant Discovery“. Tragt also die Zugangsdaten zum MQTT-Broker ein. Wählt außerdem aus, dass es sich um ein Watermeter handelt, mit einer Einheit die von Home Assistant unterstützt wird. Startet den ESP neu, ihr werdet dazu aufgefordert.

In Home Assistant wird die Wasseruhr nun unter „Einstellungen“, „Geräte & Dienste“ und „MQTT“ aufgelistet. Seht mal nach, ob die Werte korrekt ankommen. Falls ja, defenieren wir es noch als „Wasserzähler“: „Einstellungen„, „Dashboards„, „Energie„. Dort fügt man einen neuen Wasserzähler hinzu und wählt „value“ vom „watermeter„.

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Für eine saubere und zuverlässige E-Mail-Migration gibt es jedoch ein bewährtes Open-Source-Tool: imapsync. Mit imapsync lassen sich komplette IMAP-Konten effizient und sicher von einem Server auf einen anderen synchronisieren – ohne Datenverlust und mit minimaler Ausfallzeit. Ob beim Providerwechsel, beim Umzug auf einen eigenen Mailserver oder beim Zusammenführen mehrerer Postfächer: imapsync bietet eine stabile und flexible Lösung für jede Art von Mailserver-Migration.

In diesem Artikel zeige ich Schritt für Schritt, wie imapsync funktioniert, welche Parameter in der Praxis wichtig sind und wie du deinen E-Mail-Umzug stressfrei und automatisiert durchführen kannst.

Die Open Source Software Imapsync vorgestellt

So einem Umzug von einem E-Mail-Server zu einem anderen mit einem Terminal-Programm zu machen, klingt etwas verrückt. In Wirklichkeit ist das aber eine große Stärke, da imapsync während der Übertragung bereits wertvolle Statusmeldungen ausgibt und man die Statistik im Blick behält.

Theoretisch lässt sich das Programm via Eingabe verschiedener Flags bedienen. Für mich hat sich aber bewährt, dass man es mit einem einfachen Skript ausführt. In aller Regel zieht man ja kein einzelnes Postfach um, sondern mehrere E-Mail-Konten. Motivation könnte zum Beispiel eine Änderung der Domain oder der Wechsel des Hosters sein. Aber selbst bei Einzelkonten empfehle ich die Benutzung des Skripts, weil sich hier die Zugangsdaten übersichtlich verwalten lassen.

Was imapsync jetzt macht, ist ziemlich straight-forward: Es meldet sich auf dem ersten Host („alter Server“) an, checkt erstmal die Ordnerstruktur, zählt die E-Mails und verschafft sich so einen Überblick. Hat man bereits die Zugangsdaten für den zweiten Host („neuer Server“), tut er das gleiche dort. Danach überträgt die Software die E-Mails von Host 1 auf Host 2. Bereits übertragene Mails werden dabei berücksichtigt. Man kann den Umzug also mehrfach starten, es werden nur die noch nicht übertragenen Mails berücksichtigt.

Die Webseite von imapsync ist auf den ersten Blick etwas ungewöhnlich, worauf der Entwickler auch stolz ist. Wenn man aber genauer hinsieht, merkt man die gute Dokumentation. Es werden auch Spezialfälle wie Office 365 von Microsoft oder Gmail behandelt.

Installation von imapsync

Die Software gibt es für Windows, Mac und Linux. Die Installation unter Ubuntu ist für geübte Benutzer recht einfach, auch wenn die Software nicht in den Paketquellen vorkommt. Github sei Dank.

sudo apt-get installlibauthen-ntlm-perl libclass-load-perllibcrypt-openssl-rsa-perl libcrypt-ssleay-perllibdata-uniqid-perl libdigest-hmac-perl libdist-checkconflicts-perl libencode-imaputf7-perl libfile-copy-recursive-perl libfile-tail-perl libio-compress-perl libio-socket-inet6-perl libio-socket-ssl-perl libio-tee-perllibjson-webtoken-perl libmail-imapclient-perl libmodule-scandeps-perl libnet-dbus-perllibnet-dns-perl libnet-ssleay-perllibpar-packer-perllibproc-processtable-perl libreadonly-perllibregexp-common-perl libsys-meminfo-perl libterm-readkey-perllibtest-fatal-perllibtest-mock-guard-perl libtest-mockobject-perl libtest-pod-perllibtest-requires-perl libtest-simple-perl libunicode-string-perlliburi-perl libtest-nowarnings-perl libtest-deep-perl libtest-warn-perl make time cpanminus

wget -N https://raw.githubusercontent.com/imapsync/imapsync/master/imapsync
chmod +x imapsync
sudo cp imapsync /usr/bin/

Die Installation ist nun fertig und systemweit verfügbar.

E-Mail-Postfach von einem Server zum anderen umziehen

Für den Umzug von einem Server zum anderen braucht man – wenig überraschend – jeweils die Zugangsdaten. Diese beinhalten IMAP-Server, Benutzername und Passwort. Das wars. Es empfiehlt sich, mit einem echten Host 1 zu starten, als Host 2 aber erstmal einen Testaccount zu verwenden.

Ich orientiere mich an den Empfehlungen des Programmierers und erstelle zunächst eine Datei mit den jeweiligen Zugangsdaten. Genau wie im Beispielskript verwende ich eine siebte, unnötige Spalte. Sie endet die Zeilen ordentlich ab, ohne dass man ein Problem mit den Zeilenumbruch zu erwarten hat.

Wir nennen die Datei file.txt. Jeweils die Einträge 1 bis 3 sind die Quelle, Spalten 4 bis 6 sind das Ziel.

host001_1;user001_1;password001_1;host002_1;user002_1;password002_1;;
host001_2;user001_2;password001_2;host002_2;user002_2;password002_2;;

Das Skript nennen wir mailumzug.sh und es enthält folgenden Inhalt.

echo Looping on accounts credentials found in file.txt
echo
line_counter=0
# Empty the error listing
> file_failures.txt
{ while IFS=';' read h1 u1 p1 h2 u2 p2 extra fake
    do 
        line_counter=`expr 1 + $line_counter` 
        { echo "$h1" | tr -d '\r' | egrep '^#|^ *$' ; } > /dev/null && continue # this skip commented lines in file.txt
        echo "==== Starting imapsync with --host1 $h1 --user1 $u1 --host2 $h2 --user2 $u2 $extra $@ ===="
        echo Got those values from file.txt presented inside brackets: [$h1] [$u1] [$h2] [$u2] [$extra] [$fake]
        if eval imapsync --host1 "$h1" --user1 "$u1" --password1 "$p1" \
                    --host2 "$h2" --user2 "$u2" --password2 "$p2" $extra "$@" 
        then
                echo "success sync for line $line_counter "
        else
                echo "$h1;$u1;$p1;$h2;$u2;$p2;$extra;" | tee -a file_failures.txt
        fi
        echo "==== Ended imapsync with --host1 $h1 --user1 $u1 --host2 $h2 --user2 $u2 $extra $@ ===="
        echo
    done
} < file.txt

Das Skript wird aufgerufen via

sh mailumzug.sh

Es wird während der Überführung ein ausführliches Log geführt, das man im Nachgang auch als Text-Datei erhält. Viel Spaß!

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Meine Fragestellung war folgende: Wie diversifiziert ist mein Portfolio eigentlich? In welchen Regionen und Branchen bin ich wie stark präsent? Welches sind meine Top-Firmen? Wie teilt sich mein Vermögen auf Aktien, ETFs und Cash auf? Wie stark bin ich in Small-Caps investiert? Wann und bei welchen Kurswerten habe ich gekauft und verkauft? Wie viele Dividenden habe ich inzwischen erhalten, usw.? Bisher habe ich das mit Excel lösen können. Die Fact-Sheets der ETF sind im Netz zu finden, dort sind die Verteilungen auf Regionen, Branchen usw. nachzulesen. Mit viel Tipparbeit holt man sich die aktuellen Verteilungen in die Datei, gewichtet sie nach aktuellem Wert im Portfolio und lässt es sich als Diagramm anzeigen. Aber: Das ist sehr aufwendig.

Portfolio Performance: Das mächtige Open Source Finanztool

Portfolio Performance ist hier einfacher. Nach der Installation kann man die PDF-Dateien seiner Bank und Broker importieren. Einfach den Kontoauszug und die Kauf- bzw. Verkaufsnachweise, Dividendenausschüttungen usw. in das Programm laden, und schon hat man den perfekten Überblick. Das Programm läuft lokal, was die Frage nach Datensicherheit vollkommen entschärft. Niemand hat Zugriff darauf, niemand kann sich die Daten ansehen. Meine Daten bleiben bei mir.

Neben dem PDF-Import der Bankdaten gibt es noch etliche weitere Importmöglichkeiten. Am gängigsten ist vermutlich das CSV-Format, das sich über einen tollen Assistenten gut importieren lässt.

Historische Kursdaten sind erstmal nicht vorhanden. Man kann sie sich über mehrere Wege ins Programm holen. Für mich am einfachsten ist der Weg über die Datenbank von Portfolio Performance selbst. Dort muss man ein kostenloses Benutzerkonto anlegen, dann kann man auf die historischen Daten dort zugreifen. Etliche andere Finanzportale sind ebenfalls kompatibel. Am Ende geht hier auch wieder CSV.

ETF- und Portfolio-Diversifikation anzeigen lassen

Über die Diagramme „Berichte → Vermögensaufstellung“ kann man sich anzeigen lassen, über welche Anlageklassen man zu welchen Teilen verfügt. Eine der Hauptfragen meinerseits war jedoch: Wie sieht es mit meiner ETF-Diversifikation aus?. Das geht derzeit noch nicht nativ in Portfolio Performance. Hierfür braucht man einen Drittanbieter.

Glücklicherweise gibt es findige Leute in der sehr aktiven Community, die sich die gleichen Fragen gestellt haben und eine Lösung zur Verfügung stellen. Über ein Skript des Users Alfonso1Qto12 kann man sich beispielsweise die Zusammensetzung der ETF über die Morningstar-API direkt in sein Portfolio Performance schreiben lassen.

Hinweis: Dieses Skript ist nach Aussage des Entwicklers experimentell und sollte nur mit einer Kopie der echten Daten benutzt werden! Stand September 2025 muss man den alternativen Branch wechseln, weil main noch auf eine alte API zugreift.

git clone https://github.com/Alfons1Qto12/pp-portfolio-classifier.git
git checkout new-api-branch
python3 portfolio-classifier.py -top_holdings 50 ./portfolio.xml ./portfolio-classified.xml

Über die Flag top_holdings 50 lasse ich mir aus den ETF die 50 wertvollsten Firmen ausgeben. Empfohlen wird, auf weniger als 100 Firmen zu gehen, um die Performance des Programms nicht zu gefährden.

Mit diesem Skript werden die Wertpapiere ihren Ländern, Regionen, Holdings usw. anteilsweise zugeordnet. Diese Daten werden direkt in die XML-Datei geschrieben und lassen sich anschließend in Portfolio Performance unter den „Klassifizierungen“ betrachten. Es gibt verschiedene Visualisierungsarten, am übersichtlichsten finde ich die Tabelle, das Kreis- und das Flächendiagramm.

Weitere Schritte und Lehren aus den Daten

Mit Portfolio Performance erhält man eine tolle Übersicht über seine Finanzen. Wie der Name schon verrät, kann man sich hier tolle Dashboards bauen, um die Performance im eigenen Portfolio zu überwachen. Alle gängigen Kriterien sind vorhanden und können in Dashboards oder vielfältige Diagramme eingebaut und visualisiert werden.

Die Daten lassen ein Rebalancing zu, dafür gibt es eigens eingebaute Funktionen. Über eine Smartphone-App lassen sich die Daten sogar auf dem Handy anzeigen. Die Synchronisation muss hier über Cloudanbieter durchgeführt werden, also zum Beispiel über die Nextcloud oder Dropbox. Daten einpflegen lassen sich übers Smartphone allerdings nicht.

Zusammengefasst: Wer eine sehr mächtige Open Source Software sucht, mit der man

• sein Portfolio im Blick behalten kann,
• das Daten aus vielen Quellen (inkl. PDFs von Banken und Brokern) verarbeiten kann,
• Hilfestellung beim Rebalancing bietet,
• auf einer aktiven Community aufbaut,
• die sensiblen Daten lokal auf dem PC hält,
• eine Datenaufbereitung fürs Smartphone bietet und
• viele Hilfestellungen im Netz bereithält,

der ist bei Portfolio Performance gut aufgehoben.

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Bei der Sanierung unseres Außenbereichs haben wir viel Energie in die Auswahl der Materialien gelegt. Sowohl die Terrassenplatten, als auch die Mauersteine haben uns viel Kopfzerbrechen bereitet. Bei der Außenbeleuchtung war es glücklicherweise nicht ganz so schwierig, da die Auswahl an smarten Außenleuchten deutlich kleiner ist. So sind wir auf die Firma Paulmann aufmerksam geworden, die Zigbee-fähige Außenleuchten anbietet und noch dazu einen sehr einfachen Weg zu deren Einbindung bereithält.

Außenleuchten, welche Produkte habe ich verwendet?

Die Gartenmauer lassen wir uns mit der Leuchte „Plug & Shine Floor“ bescheinen. Sie leuchtet in weiß, die Farbtemperatur kann man hier einstellen. Außerdem hat sie alle RBG-Farben. Das ist ein tolles Feature, das man bei Gartenpartys verwenden kann. Über die Farbtemperatur vom weiß kann man die Lichtstimmung auf der Terrasse maßgeblich beeinflussen.

Den Treppenaufgang beleuchten wir mit der Pollerleuchte Ito. Diese ist von Haus aus leider nicht smart, lässt sich über den „Plug & Shine Controller“ aber smart machen. Mit diesem Controller kann man den gesamten Kabelstrang ein- bzw. ausschalten. Hier lassen sich weitere Paulmann-Produkte, die nicht von Haus aus smart sind, in die Steuerung einbinden und danach über das Smart Home steuern.

Die Einfassung der Terrasse beleuchten wir mit dem LED-Streifen „Plug & Shine Smooth Strip RGBW„, der Zigbee-fähig ist. Wie man dem Namen schon entnimmt, kann dieser in allen RGB-Farben leuchten. Für die Farbe weiß ist die Farbtemperatur wählbar.

Bäume und Sträucher setzen wir mit der smarten Leuchte „Plug & Shine Pike“ in Szene. Die Farben sind, ihr ahnt es schon, wieder in allen RBG-Farben möglich. Die Farbtemperatur von weiß ist wieder wählbar.

Elektrisch verkabelt werden die Leuchten mit Kabeln namens „Plug & Shine Connector„, die man in verschiedenen Längen und Anzahl von Abgängen erwerben kann. Das System ist einfach, aber genial: Eine 24 VDC-Spannungsquelle stellt die Spannung zur Verfügung. Die Kabel verfügen über Schraubverbinder, an die man wiederum die Leuchten verbinden kann. Auch Kabelabgänge als Verlängerungsleitung sind hiermit möglich. Die Kabel und die Verbinder sind dabei IP68 wasserfest – sogar für Pools geeignet. Die Anbindung der Leuchten ist somit werkzeuglos, verpolungssicher und sehr einfach möglich. Die Intelligenz der Leuchten steckt bereits in den Leuchten drin, sodass hier keine Bastel- oder Verkabelungsarbeit anfällt. Somit lässt sich das Projekt auch nach und nach erweitern.

Als Spannungsquelle verwende ich die „Plug & Shine Einspeisung 230/24V DC„. Diese sind mit IP67 ebenfalls für den Außenbereich geeignet. Ihre Größe kann man an der Gesamtleistung aller Leuchten berechnen. Es stehen mehrere Größen zur Verfügung. Durch die Kunststoff-Abdeckung „Plug and Shine Trafoabdeckung“ lässt sich das Netzteil sogar unauffällig verkleiden.

Zur Steuerung verwende ich die Fernbedienung „Plug & Shine Gent 2„. Mit ihr kann man die Leuchten gruppenweise an- bzw. ausschalten sowie die Farben vorgeben. Das ist sehr nett gelöst, da man über ein Farbfeld intuitiv die Farben auswählen kann. Großer Pluspunkt für die Fernbedienung! Dafür ist für die Einrichtung bzw. das Anlernen der Leuchten etwas Übung notwendig. Die Anleitung dazu liegt der Fernbedienung bei. Mit etwas Konzentration versteht man aber die Logik dahinter.

Einrichtung des Zigbee Gateways und der Leuchten

Dreh- und Angelpunkt für die Steuerung der Außenbeleuchtung ist das Gateway. Hier ist die Schnittstelle zwischen der Smartphone App und den Leuchten. Die Einrichtung ist denkbar einfach. Man schließt das Gateway mittels Ethernet-Kabel an das Netzwerk an (z.B. an eine Fritzbox) und stellt die Spannungsversorgung her. Die Schwierigkeit besteht in der sehr geringen Reichweite des Signals. Sie wird mit 100 m angegeben, berücksichtigt aber weder Wände noch Fensterscheiben. Folglich muss das Gerät sehr nahe an den Garten gebracht werden.

Auf dem Smartphone installiert man sich die App „Paulmann Smik“ und folgt den Anweisungen auf dem Bildschirm. Man muss im Laufe der Einrichtung den QR-Code auf der Rückseite des Gateways scannen. Hierdurch gelingt die Einrichtung sehr schnell und einfach.

Neue Leuchten fügt man hinzu, indem man sie auf Werkseinstellungen zurückstellt. Das ist etwas herausfordernd, da man die Leuchten hier schnell an- und ausschalten muss, insgesamt 5 mal hintereinander. Die Leuchte darf dabei nicht länger als 2 Sekunden an und nicht länger als 5 Sekunden aus sein. Ich habe das geschafft, indem ich die Spannungsversorgung an eine schaltbare Steckdose angeschlossen habe. Mit ihr kann ich über einen Schalter die Ein- und Ausschaltdauer sehr gut timen. Sobald sie zurückgesetzt wurden, können sie über die App gefunden werden.

Best Practises und Tipps

Gruppiert eure Leuchten am besten thematisch, um zusammengehörige Leuchten gemeinsam zu schalten. Ich habe beispielsweise die Mauerspots gruppiert. Sie liegen in der Fernbedienung auf der Schnellwahltaste 1. Ist die Gruppe gewählt, steuere ich alle Mauerspots gemeinsam. Die Fernbedienung erlaubt auch das Steuern von mehreren Gruppen gleichzeitig. Dadurch kann man die Farben von allen Leuchten gemeinsam verändern. Sehr nice!

Macht die Steckdose schaltbar. Wenn die Spannungsversorgung an einer schaltbaren Steckdose angeschlossen ist, könnt ihr die Leuchten sehr viel komfortabler zurücksetzen und für die Einrichtung vorbereiten.

Setzt das Gateway möglichst nahe an den Außenbereich. Die geringe Reichweite ist relativ nervig, daher muss das Gateway recht nahe an den ersten Teilnehmer. Das Signal wird vom ersten Teilnehmer verstärkt, sodass alle weiteren Leuchten dann gutes Signal haben sollten. In der Praxis muss man das ein bisschen ausprobieren, was gut funktioniert.

Ausblick: Einbindung in Home Assistant

Die Einbindung der Außenbeleuchtung in Home Assistant ist möglich. Hat man einen Zigbee-Stick, zum Beispiel den von Nabu Casa selbst, kann man die Lampen damit einbinden. Hierfür muss man eine Instanz von Zigbee2MQTT installiert haben. Bei vielen Home Assistant Anwendern geht das über den Addon Store oder über einen Docker Container, wie es bei mir der Fall ist. Aus zwei Gründen habe ich das bei mir allerdings nicht getan.

1) Die Steuerung über die Paulmann App bzw. über die Gent 2 Fernbedienung ist sehr komfortabel. Es sind viele Funktionen voreingestellt, die Wahl der Farbtemperatur zum Beispiel oder die sehr einfache Auswahl der Farbe über das Farbfeld ist sehr cool. In Home Assistant müsste man sich diese Funktionen erst selbst konfigurieren. Ich bin mir sicher, dass viele Leute das schaffen würden. Für mich steht der Aufwand in keinem Verhältnis.

2) Während er Zeit auf der Terrasse möchte ich weitestgehend auf das Smartphone verzichten. Für die Lichtsteuerung möchte ich deshalb nicht aufs Smartphone angewiesen sein. Im Gegenteil: ich möchte auch unseren Gästen die einfache Möglichkeit geben, unsere Beleuchtung zu kontrollieren. Die Fernbedienung ist hierfür ideal geeignet.

Für die Einbindung in Home Assistant gibt es jedoch ebenfalls gute Argumente

1) Das ganze Haus lässt sich über eine zentrale Steuereinheit kontrollieren. Hier wäre es nur konsequent, die Außenbeleuchtung mit einzubinden.

2) Logging und Kontrolle von den Lampen: Von unterwegs aus sehen, ob die Lampen noch an sind? Kann man mit Home Assistant.

3) Kombination mit anderen Systemen. Die Sensoren und Aktoren könnten auch von anderen Herstellern kommen. Dämmerungs- und Bewegungsmelder von Paulmann könnten dann auch andere smarte Aktoren schalten.

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Ich finde, dass es kaum schönere Videos von Landschaften oder Städten gibt als Zeitrafferaufnahmen. Diese haben meistens eine Dynamik, die das gewisse Extra ausmachen.

Jetzt habe ich bei eine recht gute Kamera herumliegen (Canon EOS 550D), die sehr gute Fotos macht. Jetzt hat sich mir die Frage gestellt: Kann man die Kamera in einstellbaren Intervallen auslösen lassen, sodass sie für mich die Zeitraffer-Fotos erstellt? Man kann!

Die Kamera zeitgesteuert auslösen

Leider gibt es für die Canon EOS 550D keine interne Funktion, mit der man massenhaft Bildern in voreingestellten Intervallen machen kann.

Externe Hardware

Es gibt aber kommerzielle Systeme, mit denen das geht. Diese kosten etwa 25 Euro. Irgendwann versuche ich mal, mir selbst so ein Teil zu basteln, aber das wird dann ein eigener Artikel hier im Blog

Gphoto2

Die Mühen und das Geld kann man sich aber sparen, wenn man einen Laptop zur Verfügung hat, auf dem z.B. Ubuntu läuft. Denn mit einem kleinen Helferlein kann man diese Aufgabe auch über den PC steuern!

Das Paket nennt sich Gphoto2 und lässt sich in den meisten Distributionen sehr leicht installieren.

sudo apt-get install gphoto2

Nach der Installation kann man seine Kamera über USB anschließen. Vermutlich wird sie automatisch eingehängt, das umgeht man, indem man die Kamera auf PTP stellt oder sie einfach wieder aushängt. Das geht zum Beispiel in Nautilus, indem ihr den Escape-Button anklickt.

Jetzt kann man überprüfen, ob gphoto2 mit der Kamera zusammenarbeitet. Das macht man mit dem folgenden Befehl, der die Typenbezeichnung der angeschlossenen Kamera ausgeben sollte (siehe meine Ausgabe).

$ gphoto2 --auto-detect
Modell                         Port                                            
----------------------------------------------------------
Canon EOS 550D                 usb:002,003

Jetzt kann es losgehen. Die Kamera hatte ich im M-Modus (manuell) und habe folgendes manuell eingestellt:

• ISO,
• Blende,
• Verschlusszeit,
• Weißabgleich und
• Fokus

Ist man im Halbautomatik-Modus (Av oder Tv) können sich die Bilder in der Helligkeit unterscheiden. Den Autofokus kann man am Anfang verwenden, sollte ihn dann aber abschalten. Das sieht auf dem Video sonst nicht schön aus!

Mit dem folgenden Befehl werden die Bilder für das Zeitraffer aufgenommen.

gphoto2 --capture-image-and-download -I 5 -F 600

Die Einstellungen:

• –capture-image-and-download  → Die Bilder werden geschossen und sofort auf den Computer geladen. Auf der Speicherkarte sind die Bilder nicht mehr!
  Alternative: –capture-image  → Die Bilder werden auf der Speicherkarte abgelegt.
• -I 5  → Das Intervall der Aufnahmen beträgt 5 Sekunden
• -F 600  → Es werden 600 Aufnahmen gemacht.

Wer noch mehr einstellen möchte, kann sich über den folgenden Befehl all seine Einstellmöglichkeiten auflisten lassen:

gphoto2 --list-config

 Aus einer Bilderserie ein Timelapse-Video machen

Der schwierigste Schritt ist gemacht. Den Rest übernimmt für uns mal wieder Imagemagick, das Bildverarbeitungsprogramm aus der Konsole. Das Herrliche daran: mit wenigen Zeilen kann man mit einem Rutsch alle seine Bilder bearbeiten lassen.

Bilder auf Full-HD Auflösung bringen

Da die Kamera die Bilder in einer sehr hohen Auflösung aufnimmt, muss man diese auf Videogröße skalieren.

Wenn man sich mit dem Terminal im Ordner der Bilder befindet, verkleinert man sie mit dem folgenden Einzeiler auf die Auflösung 1920×1280 (das Bildverhältnis zwingt uns zunächst dazu).

x=1; for i in *.jpg; do convert $i -resize 1920x1280 -shave 0x100 `printf "%05d.jpg" $x`; x=$(($x+1)); done

mit -shave schneiden wir oben und unten jeweils 100 Pixel ab, um auf die finale Auflösung von 1920×1080 Pixel (Full-HD) zu gelangen.

Weiteres Beispiel: Bilder zurechtschneiden und drehen (crop und rotate)

Die Bilderserie wurde mit einer Gopro aufgezeichnet. Der Bildausschnitt muss noch zurechtgeschnitten werden und um 90 ° gedreht werden. Das kann man mit folgendem Befehl durchführen.

$ x=1; for i in *.jpg; do convert $i -crop 3380x1900+300+730 +repage -rotate 90 `printf "%05d.jpg" $x`; x=$(($x+1)); done

Die Geometrie-Angaben für imagemagick Breite x Höhe geben die Größe des fertigen Bildes an. Der Offset x und y wird von der oberen linken Ecke gemessen. Ich habe sie mittels Bildbearbeitungssoftware herausgemessen. Mit +repage stellt man sicher, dass Leinwand und Bild richtig zueinander ausgerichtet sind. Am Ende rotiert die Flagge -rotate das Bild um 90° im Uhrzeigersinn.

Einzelbilder zu Video konvertieren

Mit diesem letzten Befehl verbindet man nun alle Einzelbilder zu einem Video. Ich habe hier eine Framerate von 25 fps (Frames per second) gewählt. Man kann auch weniger nehmen, dann dauert das Video etwas länger, ruckelt allerdings.

ffmpeg -r 25 -f image2 -i 0%04d.jpg -c:v libx264 -profile:v high -level 4.0 -pix_fmt yuv420p -movflags +faststart zeitraffer.mp4

Zu beachten ist der Punkt -i 0%04d.jpg . Die Dateien müssen z.B. 00001.jpg genannt sein, das haben wir oben mit imagemagick sichergestellt. Mit der genannten Flagge teile ich das ffmpeg mit, dass eine vierstellige Dezimalzahl in den Dateinamen vorkommt, nach der es die Bilder aneinandersetzen soll.

• -profile:v high -level 4.0: das stellt die Kompatibilität zu Handys (z.B. mit Android) sicher
• -movflags +faststart: Stellt den Metatag „moov“ an den Beginn der Datei, sodass das Video schon starten kann, bevor es vollständig geladen ist. Das ist wichtig für Handykompatibilität
• -pix_fmt yuv420p: Das ist das am weitesten verbreitete Pixelformat.
• optional: -vf scale=1280:720 für eine niedrigere Auflösung
• optional: -b:v 2M für eine niedrigere Bitrate

Einstellungen für 4K-Videos

4K-Videos haben eine Auflösung von 3840×2160 Pixeln und sind nur auf wenigen Geräten in voller Größe abspielbar.

Tipps und Tricks

Zeitraffer planen

Bevor ihr ein Zeitraffer aufnehmt, solltet ihr es planen. Es ist wichtig zu wissen, wie lange das fertige Video dauern wird und wie schnell sich die Objekte darauf bewegen sollen.

Für ein 30-Sekunden-Video sind  30×25= 750 Fotos notwendig. Wenn in diesen 30 Sekunden ein Zeitraum von 60 Minuten abgebildet werden soll, muss man das Intervall auf 4,8 ~ 5 Sekunden stellen.

Spiegelreflex-Kameras vermeiden

Wer professionell oder zumindest häufiger Zeitraffer aufnehmen möchte, sollte sich eine Alternative zu einer Spiegelreflex-Kamera überlegen. Meine Kamera ist laut (dubioser) Foren im Internet auf 50.000 Bilder ausgelegt, danach beginnen die Probleme. Die Kamera hat also starken Wertverlust durch die Zeitraffer, da hier in kurzer Zeit viele Bilder gemacht werden.

Anzahl der Auslösungen der Kamera anzeigen

Die Anzahl der Auslösungen der Kamera kann man ebenfalls mit gphoto2 auslesen. Man startet es im Terminal in einer ncurses-Umgebung und navigiert durch das Menü: Statusinformationen → Auslösezahl

gphoto2 --config

 Weiterführende Links

• gphoto2 Dokumentation
• Fotoschnack Episode über Zeitraffer

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• Über den Impulsausgang sieht man ausschließlich den aktuellen Stromverbrauch, nichts Weiteres. Man erfährt nicht den aktuellen Zählerstand oder die Flussrichtung. Außerdem gibt es keine Kontrolle, ob alle Impulse richtig gezählt werden. Summiert man die Leistung auf, erhält man zwar einen Jahresverbrauch, kann sich aber nicht sicher sein, ob er stimmt.
• An sonnigen Tagen kommt es vor, dass man mit seinem Balkonkraftwerk mehr Strom erzeugt, als man im Haushalt verbraucht. In diesem Fall wird Strom ins Netz eingespeist. Der Impulszähler kann aber nicht unterscheiden, ob der Strom vom Netz kommt, oder ob er ins Netz geht. Folglich steigt scheinbar der Stromverbrauch im Haus, obwohl in Wirklichkeit ein Stromüberschuss erzeugt wird.

In diesem Artikel möchte ich eine alternative Auslesevariante vorstellen, die robuster und zuverlässiger arbeitet. Aussetzer in der Datenerfassung lassen sich durch späteres Zählerablesen wieder kompensieren, die Bilanz passt immer. Es können nicht nur der aktuelle Verbrauch, sondern auch die Zählerstände „in beide Richtungen“ erfasst werden. Das geschieht über das Auslesen von mehreren OBIS-Kennzahlen über die SML-Schnittstelle.

Die SML Schnittstelle des digitalen Stromzählers

Die digitalen Stromzähler haben eine zweite, wertvolle Schnittstelle: Die SML-Schnittstelle (Smart Meter Language). Über sie kommuniziert der Stromzähler mit einem genormten Protokoll (IEC 62056-6-1) mit uns Anwendern. In ihr werden die Zählerstände, der Momentanverbrauch und gelegentlich noch weitere Informationen bereitgestellt. Die Informationen sind als OBIS-Kennzahlen verfügbar und können leicht zugeordnet werden. Für mich sind die beiden OBIS-Kennzahlen 1.8.0 (Zählerstand, bezogen aus dem Netz) sowie 2.8.0 (Zählerstand, eingespeiste Energie ins Netz) relevant. Der OBIS-Kennwert 16.7.0 gibt mir die momentan bezogene Leistung aus.

Stromzähler vorbereiten: SML Schnittstelle freischalten

Standardmäßig ist diese optische Schnittstelle deaktiviert und mit einer PIN geschützt. Diese PIN erhält man meist kostenlos von seinem Netzbetreiber. Der Netzbetreiber (nicht verwechseln mit dem Stromanbieter!) ist auf dem Stromzähler und der Stromrechnung genannt. In meinem Fall sind es die Stadtwerke. Eine freundliche E-Mail mit der Bitte um Bekanntgabe der PIN unter Nennung meiner Zählernummer hat bereits gereicht.

Diese PIN muss nun mit einer Taschenlampe in die optische Schnittstelle eingeblinkt werden. Schaut euch das kurze Video von Extra 3 dazu an, darin wird der ganze Frust damit gut zusammengefasst.

Bei erfolgreicher Eingabe der PIN muss die Funktion „Inf off“ auf „Inf on“ gestellt werden. Das gelingt, indem man sich durch das Menü des Stromzählers „blinkt“ und beim entsprechenden Eintrag mind. 4 Sekunden mit der Taschenlampe leuchtet. Diese Funktion schaltet die erweiterte Funktion des Stromzählers frei. Man erkennt das später daran, dass nicht nur der Zählerstand im Display angezeigt wird, sondern auch der Momentanverbrauch.

Ist die PIN eingegeben und die erweiterte Informationsvergabe freigeschaltet, kann es endlich losgehen!

DIY Komponenten und Controller ESP8266 vorbereiten

Ich verwende für die optische Schnittstelle einen ESP8266 und das Bauteil TCRT5000. Beides erhält man für weniger als 5 Euro bei Ebay oder anderen Händlern. Der TCRT5000 ist ein optischer LED-Sensor für Infrarot, die sowohl eine LED als auch eine IR-Diode verwendet.

Die LED stört uns in diesem Fall, man muss sie vorher entfernen. Entweder zwickt man sie einfach ab, oder man lötet den Vorwiderstand von ihr weg. Ich habe mich für zweiteres entschieden. Der TCRT hat mehrere Vorteile gegenüber anderen Varianten. Manche Leute löten direkt eine IR-Diode an den ESP. Kann man natürlich machen, ich möchte nur auf die Vorteile meiner Variante hinweisen:

• die elektrischen Bauteile sind aufgeräumt auf einer Leiterplatte, keine Bauteile fliegen einzeln herum. Außerdem gibt er genügend „Angriffsfläche“, um ihn – zumindest übergangsweise – per Klebeband zu fixieren.
• die Schaltung enthält zwei kleine Status-LEDs: eine zeigt die Spannungsversorgung an, die zweite zeigt das Signal an der IR-Diode an. Vor allem die zweite Status-LED ist sehr, sehr hilfreich, wenn man die Bauteile installiert. Man erhält sofort eine Rückmeldung, ob die Diode ein Signal sieht oder nicht. Das ist besonders beim Ausrichten der Diode hilfreich, oder beim dritten Vorteil:
• über das eingebaute Potentiometer kann man die Empfindlichkeit der Diode einstellen. Das ist manchmal notwendig, wenn das Signal der Stromzähler-LED zu stark oder zu schwach ist. Dann dreht man am Poti so lange, bis man über die Status-LED ein sinnvolles Signal sieht. Weiter unten im Artikel zeige ich nochmal genauer, was ich damit meine.

Jetzt verkabelt man die Baugruppe mit dem ESP8266. Ich habe die Variante Wemos D1 mini. Dieses hat bereits die UART-Schnittstelle vorbereitet, die wir verwenden wollen. Dadurch ergibt sich folgendes Verkabelungsschema. Ob ihr das nun verlötet oder mit Jumper-Kabeln verdrahtet, bleibt euch überlassen.

ESPHome konfigurieren und aufspielen

Die Installation von ESPHome im Windows Service for Linux habe ich bereits in einem anderen Artikel beschrieben. Wir erzeugen uns eine Textdatei mit dem Dateinamen stromzaehler-sml.yaml und füllen sie mit folgendem Inhalt.

touch stromzaehler-sml.yaml 
nano stromzaehler-sml.yaml

esphome:
  name: stromzaehlersml

esp8266:
  board: d1_mini

# Enable logging
logger:
  level: VERY_VERBOSE # kann spaeter auf DEBUG verringert werden
  logs:
    sml: DEBUG
    text_sensor: DEBUG
# Enable Home Assistant API
api:
  password: "<password>"

ota:
  password: "<password>"

wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password
  manual_ip:
    static_ip: <statische IP eintragen>
    gateway: <gateway>
    subnet: <subnet>
  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Stromzaehler Sml"
    password: "<password>"

captive_portal:

uart:
  id: uart_bus
  tx_pin: GPIO1
  rx_pin: GPIO3 # dieser GPIO ist wichtig, hier ist das Signalkabel angeschlossen
  baud_rate: 9600
  data_bits: 8
  parity: NONE
  stop_bits: 1

sml:
  id: mysml
  uart_id: uart_bus

sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 180"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 280"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:2.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Stromverbrauch SML 1670"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:16.7.0"
    unit_of_measurement: W
    accuracy_decimals: 0
    device_class: energy
    filters:
      - multiply: 1.0
text_sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy text"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"

Es müssen folgende Zeilen angepasst werden:

• Wifi Zugangsdaten
• Feste IP-Adresse (kann auch erst im zweiten Schritt erfolgen)
• die server_id passen wir an, sobald wir sie kennen. Sie ist ggf. auf den Stromzähler aufgedruckt. Weiter unten im Artikel finden wir sie aber auch über die SML-Schnittstelle heraus.

Zur Erklärung: Die Kommunikation zwischen unserer IR-Diode und dem ESP erfolgt über ein Protokoll namens UART. Diese Schnittstelle wird in den Zeilen nach uart: konfiguriert. Der GPIO-Pin 3 ist dabei derjenige, der auf dem Wemos D1 Mini mit RX gekennzeichnet ist. Falls ihr einen anderen verwendet, müsst ihr diese Zeile anpassen. Die SML Schnittstelle wird ab Zeile sml: konfiguriert. Die meisten Einstellungen könnt ihr so lassen, wie es oben beschrieben ist. Die wichtigen Zeilen sind die mit server_id. Dort wird die Server-Adresse eingestellt. Vermutlich kennt ihr sie nicht von Anfang an, lasst also erstmal die Voreinstellung. Wir ändern sie später, sobald wir sie erfahren haben.

Speichert die Datei nun und kompiliert sie über den Befehl

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Nach ein paar Augenblicken ist der Vorgang abgeschlossen und irgendwo wird eine Datei namens firmware.bin abgelegt. Der Pfad ist in der Textausgabe angegeben, bei mir war es

.esphome/build/stromzaehlersml/.pioenvs/stromzaehlersml/firmware.bin

Nun flashen wir die Datei auf den ESP8266. Dazu benutzen wir den Google Chrome (oder einen anderen kompatiblen Browser) und gehen auf die Webseite https://web.esphome.io Schließt den ESP mit einem USB-Kabel an den PC an. Auf der Webseite sollte ein Popup erscheinen.

Sollte dieser Schritt nicht funktionieren, liegt das sehr wahrscheinlich am USB-Kabel. Tauscht das Kabel gegen ein anderes, nicht alle Kabel sind dafür geeignet! Folgt den Anweisungen auf der Webseite, um die Datei firmware.bin auf den ESP zu flashen.

Kontrolliert nach dem Flashen, ob ihr den ESP in eurem WLAN findet. Falls ja, großartig! Wir binden ihn gleich in Home Assistant ein. Gehe in Home Assistant auf Einstellungen → Geräte und Dienste → Integration hinzufügen → ESPHome

Baut jetzt den ESP in der Nähe eures Stromzählers auf. Versorgt ihn mit Spannung (z.B. über ein Handy-Netzteil) und richtet die IR-Diode richtig aus. Jetzt hilft euch die Status-LED vom TCRT5000. Sollte sie regelmäßig blinken, habt ihr schon viel geschafft. Ich habe mit einem kleinen Schraubendreher das Poti noch so verstellt, bis ein wirklich sauberes Signal angekommen ist.

Auslesen der Daten und Einbindung in Home Assistant

Ruft die Logs des Controllers auf. Über Home Assistant gibt es die entsprechende Schnittstelle, über WSL geht das mit dem Befehl

esphome logs stromzaehler-sml.yaml

Wenn alles bis hierher geklappt hat, müsste die Ausgabe sich stetig erweitern. Darin müssten auch Einträge nach dem folgenden Format auftauchen:

Hier findet ihr auch die Server-ID, die wir anfangs noch nicht kannten. Sie steht in runden Klammern und ist im Screenshot rot eingerahmt. Kopiert sie euch und fügt sie in der YAML-Datei in Zeilen, wo die server_id eingetragen werden muss (insgesamt vier mal).

Zur Kontrolle der Validität der Daten, könnt ihr den HEX-Wert mal umrechnen und checken, ob der Stromzählerwert korrekt übertragen wird. Im Beispiel oben:

0x056f8b25 entspricht 91196197. Multipliziert mit 0,0001 ergibt 9119,6 kWh

Ändert nun die YAML-Datei auf die für euch wichtigen Werte (Server-ID und ggf. andere OBIS-Codes) und flasht sie kabellos („Over the air“) auf den ESP

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Seht im Home Assistant, ob die Werte dort ankommen. In aller Regel kommen die Werte dort an und können weiter verarbeitet werden. Ich habe mir noch einen Helfer gebaut, der den aktuellen Verbrauch in Kilowatt umrechnet. Das lässt sich mit anderen Energiequellen schöner in Diagrammen darstellen.

Fertig, ihr habt es geschafft! Kommentiert gerne, ob ihr diese Werte für andere Zwecke weiterverwendet. Realisiert ihr damit eine Nulleinspeisung oder beobachtet den Strompreis in Echtzeit?

Weiterführende Quellen: https://esphome.io/components/sml.html

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Beim Einsatz des Raspberry Pi für den produktiven Einsatz als Server ist zu beachten, dass auch die angeschlossene Hardware hierfür geeignet sein sollte. Ein Gehäuse, bei dem er Pi überhitzt, ist genau so schädlich wie eine SD-Karte als Festplatte, da diese nicht für den Dauerbetrieb geeignet ist.

Durch den Einsatz rund um die Uhr gibt es sehr viele Schreib- und Lesevorgänge auf der SD-Karte. Hierfür sind diese Karten aber nur bedingt geeignet. Bei den ersten Raspberry Pi Generationen hatte ich sehr häufig Datenverlust, weil die SD-Karte den Geist aufgegeben hat. 

Inzwischen läuft auf dem Pi bei mir eine Instanz von Home Assistant. Hier werden rund um die Uhr Daten aufgezeichnet und Automationen ausgeführt. Auch andere Dienste laufen hier, von denen ich keinen Ausfall erleiden möchte. 

Außerdem sind die Lese- und Schreibgeschwindigkeiten einer SD-Karte sehr limitiert. Eine moderne SSD ist um ein Vielfaches schneller. Das wird vor allem dann deutlich, wenn man in Home Assistant Datenmengen abfragt, z.B. Diagramme anzeigt. Ladezeiten von mehreren Sekunden sind dann keine Seltenheit.

Die Konsequenz daraus ist, dass ich den Raspberry von einer SD-Karte auf eine SSD-Karte umziehen möchte. Dadurch, dass hier ein Produktivsystem läuft, möchte ich alle Installationen, Daten und Einstellungen möglichst verlustfrei auf das neue Medium umziehen. Wie ich das gemacht habe, erfahrt hier in folgendem Tutorial.

Schritt 0: Geschwindigkeit testen (optional)

Um einen Geschwindigkeitsvorteil in messbare Größen zu fassen, kann man als Referenz einen Geschwindigkeitstest der SD-Karte machen. Mit dem folgenden Befehl werden Beispieldateien geschrieben. Der Befehl gibt aus, wie schnell die Geschwindigkeit dabei war. 

$ dd if=/dev/zero of=/tmp/speedtest1.img bs=20MB count=5
5+0 records in
5+0 records out
100000000 bytes (100MB, 95 MiB) copied, 11.9403 s, 8.4 MB/s

Wenn der Umzug fertig ist, kann man diesen Test wiederholen. Bei mir kam ich von ca. 8,4 MB/s Schreibgeschwindigkeit auf 168 MB/s. Das hat sich mal gelohnt!

Schritt 1: SSD erstmals anschließen

In meinem Fall handelt es sich um eine externe SSD, die über USB 3.0 angeschlossen wird. Nachdem ich sie angesteckt habe, prüfe ich ob sie rechtmäßig erkannt wird, indem ich den folgenden Befehl eingebe und in der Ausgabe nach der SSD suche.

$ lsblk

Schritt 2: Installation von RPi-clone

Auf Github gibt es ein kleines Projekt, das viele Funktionen beinhaltet. Das Programm kopiert den Inhalt der SD-Karte auf die SSD, sodass von ihr gebootet werden kann und alle Einstellungen vorhanden sind.

$ git clone https://github.com/billw2/rpi-clone.git
$ cd rpi-clone
$ sudo cp rpi-clone /usr/local/sbin/sys-clone
$ sudo cp rpi-clone-setup /usr/local/sbin/sys-clone-setup

Schritt 3: Services stoppen und Kopiervorgang starten

Am besten ist es, wenn kein Service mehr läuft und der Kopiervorgang ungestört durchlaufen kann. Daher erst prüfen, was alles läuft, danach einzeln beenden

$ sudo systemctl stop cron
$ sudo systemctl stop nginx
$ sudo systemctl stop docker usw.

Schritt 4: Kopiervorgang starten

Aus dem Check von Schritt 1 kennen wir bereits die Bezeichnung der Festplatte. Auf diese müssen wir nun verweisen mit dem Befehl:

$ rpi-clone sda

Der Wizard hält zunächst an und berichtet uns über den Zustand des Systems. Wenn alles korrekt ist, kann der Vorgang mit der Eingabe von „yes“ gestartet werden.

Schritt 5: Raspberry Pi herunterfahren und von SSD booten

Nach Ende des Kopiervorgangs fährt man den Raspberry Pi herunter.

$ sudo shutdown now

Anschließend von der Stromversorgung trennen, die SD-Karte entfernen, und die Spannungsversorgung wieder herstellen. Jetzt bootet der Raspberry von SSD und ist sehr viel schneller.

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MQTT funktioniert, grob gesagt, folgendermaßen: IoT-Geräte können Nachrichten versenden, die von anderen IoT-Geräten empfangen werden. Die Vermittlungsstelle ist ein sogenannter MQTT-Broker. Dieser empfängt die Nachrichten von den Clients. Gleichzeitig können diese Nachrichten von anderen Clients abonniert werden. Die Nachrichten werden in sog. Topics eingestuft, die hierarchisch angeordnet sind, z.B. Wohnzimmer/Klima/Luftfeuchtigkeit.

Home Assistant, oder ein anderer Client, kann diesen Topic abonnieren und den Nachrichteninhalt („Payload„) auswerten (z.B. 65%).

Home Assistant OS vs. Home Assistant Container

In Home Assistant OS und Supervisor gibt es ein Addon, das einen MQTT-Broker installiert. Das ist sehr einfach, komfortabel und funktioniert wohl recht zurverlässig. In den Installationsarten Home Assistant Container und Core gibt es diese Möglichkeit nicht. Hier muss man manuell einen MQTT-Broker aufsetzen.

In diesem Artikel beschäftige ich mich damit, wie man den MQTT-Brocker Mosquitto über Docker installiert. Anschließend zeige ich, wie man die Konfigurationsdatei gestaltet und eine Verbindung zu Home Assistant herstellt. Das Ergebnis ist dann ungefähr so, als hätte man das Addon installiert. Los gehts!

Schritt für Schritt: MQTT-Broker Mosquitto mit Docker installieren

Als MQTT-Broker verwende ich die weit verbreitete Software Mosquitto von Eclipse. Dieser wird auch von Home Assistant bevorzugt und ist derjenige Broker, den das Addon installieren würde.
Für diese Anleitung wird vorausgesetzt, dass Docker bereits installiert ist und eine SSH-Verbindung zum Server hergestellt werden kann.

Schritt 1: Zunächst erstellen wir ein paar Ordner, die wir später benötigen. Mosquitto wird später so konfiguriert, dass in diese Ordner alle wichtigen Dateien abgelegt werden. Dadurch kann man auf dem Filesystem des Servers Mosquitto konfigurieren und beobachten.

$ mkdir mosquitto
$ mkdir mosquitto/config 
$ mkdir mosquitto/data 
$ mkdir mosquitto/log

Schritt 2: Nun wird die Konfigurationsdatei für Mosquitto erstellt. Über diese Datei kann man das Verhalten von Mosquitto steuern.

$ nano config/mosquitto.conf

persistence true
persistence_location /mosquitto/data/
log_dest file /mosquitto/log/mosquitto.log
log_dest stdout
password_file /mosquitto/config/mosquitto.passwd
allow_anonymous false
listener 1883

Schritt 3: Mit dem folgenden Befehl lädt man sich das aktuelle Image von Eclipse Mosquitto auf den Server.

$ docker pull eclipse-mosquitto

Schritt 4: Mit dem folgenden Befehl wird der Docker-Container gestartet. Das ist der Schlüsselmoment, jetzt muss alles klappen.

$ docker run -it -p 1883:1883 -p 9001:9001 --name mosquitto -v /home/pi/mosquitto/config:/mosquitto/config -v /home/pi/mosquitto/data:/mosquitto/data -v /home/pi/mosquitto/log:/mosquitto/log eclipse-mosquitt

Die Flags bedeuten hierbei folgendes:

• -p 1883:1883 Der genannte Port ist die Standardeinstellung für MQTT. Alles was auf diesen Port am Server ankommt, wird in den Mosquitto-Container geleitet.
• -p 9001:9001 Über diesen Port laufen die Websocket-Anwendungen. Falls das nicht benötigt wird, kann man das weg lassen
• name mosquitto Über diesen kurzen Namen können wir den Docker-Container steuern
• -v <filesystem-Pfad>:<Container-Pfad> Die in Schritt 1 erstellten Ordner werden in den Container eingebunden

Wer lieber Docker Compose verwendet, trägt diesen Eintrag in seine *.yaml ein:

services:
    eclipse-mosquitto:
        stdin_open: true
        tty: true
        ports:
            - 1883:1883
            - 9001:9001
        restart: unless-stopped
        container_name: mosquitto
        volumes:
            - /home/pi/mosquitto/config:/mosquitto/config
            - /home/pi/mosquitto/data:/mosquitto/data
            - /home/pi/mosquitto/log:/mosquitto/log
        image: eclipse-mosquitto

Schritt 5: Checken, ob der Container ordnungsgemäß läuft. In der folgenden Liste sollte eine Zeile mit dem Mosquitto-Docker auftauchen. Dieser sollte außerdem „up“ sein. Falls nicht, nochmal versuchen den Container zu starten und kontrollieren, ob er läuft.

$ docker container ls -a
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND   CREATED        STATUS        PORTS    NAMES
xxxxxxxxx   eclipse-mosquitto "/init"   3 minutes ago   Up 2 minutes  [...]   mosquitto

Schritt 6: Sehr gut, der Container läuft. Es wird dringend empfohlen, den MQTT-Broker so abzusichern, dass nur angemeldete User darauf zugreifen können. Das ist ja schon in Schritt 2 in die Konfigurationsdatei geschrieben worden. Mit dem folgenden Befehl melden wir uns in der Shell innerhalb des Containers an und erstellen einen Benutzer. In diesem Beispiel mosquitto. Im Anschluss an diesen Befehl wird man zweimal gebeten, das Passwort für den User festzulegen. Ist das geschafft, läuft der MQTT-Broker auf dem Server. Herzlichen Glückwunsch!

$ docker exec -it mosquitto sh // öffnet die Shell innerhalb des Dockers
mosquitto_passwd -c /mosquitto/config/mosquitto.passwd mosquitto

Optional Schritt 7: Den MQTT-Broker bindet man in Home Assistant ein, indem man auf Einstellungen → Geräte und Dienste → + Integration hinzufügen klickt. Im Suchfenster nach „MQTT“ suchen und die Zugangsdaten eingeben.
Die Server-Adresse findet man übrigens am schnellsten über ifconfig heraus.

The post MQTT-Broker Mosquitto als Docker Container installieren first appeared on bejonet - Linux | Smart Home | Technik.