Vamos continuar com o projeto do app que mostrar os heróis do Dota 2 e quais são melhores ou piores contra determinado herói. A coleta dos dados está pronta, vamos dar inicio ao app em Flutter. Pode ser que tenhamos mais de uma parte, então essa é a parte 2 de ???. Repositorio do Projeto: https://github.com/alvarowolfx/gcloud-flutter-dota-app Pacotes usados: * https://pub.dev/packages/cached_network_image * firebase_core - https://pub.dev/packages/firebase_core * firebase_database - https://pub.dev/packages/firebase_database

Vamos codar juntos um app que mostrar os heróis do Dota 2 e quais são melhores ou piores contra determinado herói. Vamos desde a coleta dos dados e automação dessa coleta até o app propriamente dito. Pode ser que tenhamos mais de uma parte, então essa é a parte 1 de ???.

Nesse segundo video da serie de integração com APIs de automação residencial, vamos escolher o broker MQTT a ser utilizado, configurar autenticação dos dispositivos e salvar os dados que são enviados através do Broker. ⭐️ Link para o repositório no Github https://github.com/alvarowolfx/smart-home-mqtt 📖 Documentação de tecnologias utilizadas Instalar Docker: https://docs.docker.com/install/ Docker Compose: https://docs.docker.com/compose/ Mosquitto : https://mosquitto.org/ VerneMQ: https://docs.vernemq.com MongoDB : https://docs.mongodb.com

Nessa nova série vamos construir juntos uma integração com APIs de automação residencial complete com os grandes provedores de assistentes de voz, como Google Assistant e Alexa, como também com a plataforma Smart Things. ⭐️ Link para o repositório no Github https://github.com/alvarowolfx/smart-home-mqtt 📖 Documentação de APIs de automação residencial Google Smart Home SDK: https://developers.google.com/assistant/smarthome/overview Alexa Smart Home: https://developer.amazon.com/docs/alexa/smarthome/understand-the-smart-home-skill-api.html Samsung Smart Things: https://smartthings.developer.samsung.com/

Uma visão geral do que é necessário na grande maioria dos projetos de IoT e ninguém conta. Definindo em 5 partes os componentes do projeto: * Coisa * Conectividade e Comunicação * Backend * Frontend * Analise de dados Links: Talk minha sobre GPIO em Linux e Golang : https://www.infoq.com/br/presentations/explorando-o-cross-compiling-do-golang-para-ambiente-embarcado/

Introdução ao BigQuery, com varias demonstração do seu poder para processamento e analise de dados em larga escala.

End to end solution to track tank level using cloud computing without having to worry too much with managing infrastructure. This is a 3 part tutorial on how to create a farm tank monitoring solution on Google Cloud. Part 1 — Build a Rest API using Cloud Run and Django Rest Framework Part 2 — MicroPython device to collect tanks data Part 3 — Visualizing data using BigQuery Federated Queries and Data Studio For this tutorial we’re going to be using Django Rest Framework as our base for the project....

End to end solution to track tank level using cloud computing without having to worry too much with managing infrastructure. This is a 3 part tutorial on how to create a farm tank monitoring solution on Google Cloud. Part 1 — Build a Rest API using Cloud Run and Django Rest Framework Part 2 — MicroPython device to collect tanks data Part 3 — Visualizing data using BigQuery Federated Queries and Data Studio In this part of this series of tutorials, I’ll go through the steps to build an IoT device to collect level data using fairly cheap WiFi devices and a ultrasonic sensor using MicroPython....

End to end solution to track tank level using cloud computing without having to worry too much with managing infrastructure. This is a 3 part tutorial on how to create a farm tank monitoring solution on Google Cloud. Part 1 — Build a Rest API using Cloud Run and Django Rest Framework Part 2 — MicroPython device to collect tanks data Part 3 — Visualizing data using BigQuery Federated Queries and Data Studio In this latest part we are going to visualize our models data together with the telemetry data sent by the device....

Será mostrado uma aplicação de demonstração em IoT para monitorar o nível de tanques em uma fazenda. Será construída uma API com Django Rest Framework, salvando os dados básicos no Cloud SQL e dados de telemetria dos dispositivos no BigQuery. Tudo isso rodando em ambiente serverless no Google Cloud, sem ter que se queimar configurando servidores. Também veremos o básico de um dispositivo IoT para este projeto feito com MicroPython. Github : https://github.com/alvarowolfx/cloud-run-django-rest-iot Slides : https://www.slideshare.net/alvarowolfx/rodando-uma-api-com-django-rest-framework-no-google-cloud