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Splunker sa maison : monitorer sa cave à vin

Dans ce nouvel épisode, nous allons explorer l’univers du vin. Attention, je ne vais pas vous donner un cours d’œnologie, mais je vais vous montrer que même les vins peuvent être splunkés !

Dans l’article précédent, je parlais de la construction de ma maison, de la domotique et de l’usage de Splunk comme outil de supervision de l’ensemble de l’habitation. Cette maison comprend une cave enterrée qui, sans surprise, est domotisée. Elle dispose de capteurs de température, d’humidité et de lumière. Voyons ce que l’on peut en faire...

Monitorer la température

La condition sine qua non pour bien conserver le vin est de maintenir une température stable. La température peut augmenter ou baisser dans une certaine limite, pourvu que la variation soit très douce. J’ai donc mis en place une alerte dans Splunk Mobile qui permet de me prévenir de toute variation brusque. Cette information me permet de couvrir la trappe en cas de besoin afin de limiter la variation.

Prenons l’exemple du 25 -27 septembre 2020. La température a brusquement chuté (il a beaucoup neigé dans le Vercors) puis, 48h plus tard, il faisait de nouveau 20 degrés. J’ai reçu une alerte automatisée sur mon mobile pour me prévenir que la température de la cave avait varié de plus de 2 degrés en 48h !

Ce qui m'a permis de couvrir la trappe pour limiter les dégâts. 

D'ailleurs, depuis l’article de blog précédent, j’ai découvert que l’application Splunk Mobile permet d’avoir une action de résolution directement depuis une alerte sur le mobile. Ceci me permet de transformer la donnée en action en 1 clic.

Mais cette fois-ci, l'alerte est arrivée trop tard. J'ai donc décidé de devenir complètement prédictif. Pour cela, je collecte la donnée de prévision météo de ClimaCell, qui fournit une API gratuite. La collecte de cette donnée se fait très simplement en créant un add-on à l’aide de l’add-on builder de Splunk.

Je collecte ainsi chaque jour la pluviométrie (pour le potager, voir article précédent) et la température, afin d’avoir une alerte 24h AVANT qu’une variation brusque ne survienne.

On peut voir sur le dashboard ci-dessous, pris le 8 octobre 2020, qu’une chute de température importante est prévue, nécessitant de bien isoler la trappe de la cave en amont.

À propos, si vous aimez les détails techniques, le graphique ci-dessous corrèle 4 sources de données : la température de la cave, la température extérieure, la prédiction de température (ClimaCell), et en annotation les alertes de variations soudaines de température. Le SPL pour créer ce dashboard est disponible plus bas.

Monitorer l’hygrométrie de la cave

La cave a une humidité de 100%. Cette hygrométrie reste facilement stable mais a une conséquence fâcheuse : en 1 an, les étiquettes de tous les vins deviennent parfaitement illisibles. Il fallait donc une solution pour connaître le contenu de chaque bouteille et sa position dans les racks sans l'aide des étiquettes. Ce qui m’amène à...

Monitorer le stock de bouteilles

Plus qu’une simple liste de vins, je voulais « superviser » mon stock de bouteilles. J’ai donc ajouté dans Splunk la position et les informations à propos des bouteilles (j’utilise le KV store de Splunk). De cette façon, j’obtiens facilement une visibilité sur les bouteilles prêtes à être dégustées par vignoble, région, année, etc.

L’information de stock est utile pour 2 actions : aider à la décision d’achat, et savoir quelles bouteilles peuvent être dégustées immédiatement.

En somme, il s’agit de transformer la donnée en action... celle de trinquer !

 

 

 

Voici un dashboard me permettant de savoir quelle bouteille peut se boire immédiatement par vignoble. Comme j’ai tendance à acheter plus de vin que je n’en bois (si,si), la carte me montre aussi les bouteilles pour lesquelles la date idéale de consommation est dépassée (en beige).

Le dashboard en action :

Monitorer les accès et  maîtriser la consommation énergétique

Enfin, la dernière métrique que je supervise est la lumière. J’ai mis en place une alerte me rappelant à l’ordre lorsque j’ai oublié d’éteindre la lumière (le fameux : c’est pas Versailles ici !). Mais cette métrique me permet de faire autre chose...

Monitorer la qualité du vin

Comme il est nécessaire d’allumer la lumière pour descendre à la cave, cela me permet de savoir quand quelqu’un y descend. Vous vous demandez la raison ? Pour commencer, mes enfants sont encore jeunes, mais ils seront ados un jour et, qui sait, je vais peut-être vouloir savoir si plusieurs personnes sont descendues à intervalles réguliers à la cave un soir pendant que je suis en vacances 😁 ! 

Plus sérieusement, quand je descends à la cave, c’est normalement pour modifier le stock : soit pour ajouter des bouteilles, soit pour en retirer avant de les boire. Pour chaque visite à la cave, je reçois une notification mobile automatisée qui me rappelle de réajuster le stock et de donner une note au vin que j’ai dégusté. De cette façon, j’obtiens une véritable « feedback loop » sur les vins de ma cave.

 

 

 

Pour aller plus loin techniquement :

  • Les dashboards sont disponibles ici. Le statut de cave à vin contient des commandes intéressantes comme |append pour concaténer la température mesurée avec la prévision météo.
  • L’annotation est un concept de visualisation à connaître.
  • La fonction d’action disponible dans une alerte Splunk Mobile permet de passer à l'action en 1 clic. Je vous recommande de l’utiliser.
  • Le dashboard d’ajustement du stock nécessite de pouvoir ajouter ou supprimer des entrées dans le KV Store depuis un dashboard. Faites le en suivant ce tutoriel.
  • La création d’un add-on pour collecter la data climacell est faisable en 10 minutes via l’add-on builder.
  • Mon add-on ClimaCell est disponible ici. 

J’espère que vous avez dégusté cet article.

Je vous retrouverai bientôt pour un autre épisode de « Splunker sa maison ». En attendant, je m’en vais monitorer d’autres vins (avec modération bien sûr !). Si vous avez des questions, je suis joignable sur le slack Splunk @simonduchene. Demandez un accès au slack ici. 

J'ai le profil typique du "data doer", la personne qui utilise la donnée pour résoudre des problèmes concrets. En somme, si ton problème est complexe et qu'il vaut la peine d'être résolu, je serais heureux de t'aider à le résoudre rien que pour le plaisir du défi. Mon job est en quelque sorte un hobby utile.

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