LoRaWAN als Brücke für das Internet der Dinge

LoRaWAN bietet für IoT Anwendungen eine kostengünstige und einfache Anbindung an bestehende IT-Systeme. Das The Things Network formt hierzu ein offenes und globales Ökosystem zum Betrieb von LoRaWAN Netzwerken. In den letzten Monaten haben wir einige Erfahrung mit LoRaWAN gesammelt, Highlight war die Teilnahme an der The Things Summer Academy.

RasPi 4 mit RAK2287 Concentrator
RasPi 4 mit RAK2287 Concentrator

Besonders spannend, durch IoT verschmelzen bisher getrennte Fachgebiete miteinander. Gleichzeitig werden Themen wie IT-Sicherheit und moderne Prozesse für die Software-Entwicklung für neue Kundengruppen relevant. D.h. immer mehr Unternehmen finden sich in der Rolle als Softwarehersteller oder IT-Unternehmen wieder.

Arduino MKR WAN 1300 + MKR ENV Shield
Arduino MKR WAN 1300 + MKR ENV Shield

In diesem Bereich ergeben sich für uns einige Aufgabenfelder, zum einen die Anbindung von IoT-Umgebungen an Data-Streaming-Plattformen wie Apache Kafka und die passende Wahl von Datenformat (Payload Encoding/Decoding) zum mit Apache Avro. Für den Einsatz von klassischen Datenbanken wie PostgreSQL und die Datenvisualisierung mit Grafana haben wir ebenfalls Anwendungsfälle untersucht.

CodeReady Containers for OKD unter Windows 10

Die Firma RedHat bietet mit Openshift eine sehr umfassende Kubernetes Distribution. Bei OKD handelt es sich um das entsprechende Open Source Upstream-Projekt. Für Entwickler-Teams oder den Einsatz in der Produktion wird Openshift normalerweise in einem Cluster aus mehreren Server-Knoten oder VMs installiert. Für die Entwicklung von Images, Templates, Kubernetes-Operatoren oder um sich mit Openshift vertraut zu machen, ist eine kleine lokale Mini-Installation von Vorteil. Früher gab es hierfür z.B. minishift oder minikube. Für Openshift 4 wurde diese Form von Umgebung in "CodeReady Containers" (CRC) umbenannt.

Die Installationsanleitung für Linux, Mac OS und Windows befindet sich hier: Getting Started Guide und der OKD-Download der CRC-Umgebung hier: Download CodeReady Containers for OKD.

Zusätzlich zur Installationsanleitung sollten unter Windows 10 folgende Punkte beachtet werden:

  • Das Windows 10 System sollte mindestens 16 GB RAM haben, besser 32 GB. Bei 16 GB RAM müssen evtl. Anwendungen und Dienste vor dem Start der CRC-Umgebung gestoppt werden.
  • Der Installationsbenutzer muss zu einem lokalen Administrator werden können und zusätzlich Mitglied der Gruppe "Hyper-V-Administratoren" sein.

Installation und Start sind nach dem Download, in einer klassichen Windows Eingabeaufforderung, wie folgt möglich:

crc setup
crc start -n 8.8.8.8

Bei Fehlern kann der Debug-Output über die Zusatzoption "--log-level debug" aktiviert werden.

Für erste Tests der Umgebung kann z.B. mein Demojee auf Github genutzt werden:
https://github.com/FrankBergerITServices/openshift-jee-sample

Die Corona-Warn-App - Das cwa-server Backend in einer Docker Umgebung

Da der Code der Corona-Warn-App nun komplett auf GitHub veröffentlicht wurde, ergibt sich nun für uns die Chance Möglichkeiten und Probleme in der Software-Entwicklung an einem sehr aktuellen Projekt live mitzuverfolgen. Mir ist bewusst, dass Tracking-Apps politisch und ethisch enormes Konfliktpotenzial bieten. Meiner Meinung nach wird der Nutzen derartiger Apps stark überschätzt und die entstehenden ethischen Probleme leider ignoriert. Erfolg oder Misserfolg werden sich wohl erst hinterher genau mit Fakten belegen lassen. Es gibt also einiges zu lernen! Im nachfolgenden Post möchte ich Euch zeigen wie Ihr das cwa-server Backend der App in einer Docker Umgebung aufsetzen könnt. Danach werden wir mit einem kleinen Python-Script einen Submission-Key an das Backend schicken und das Ergebnis in der Datenbank überprüfen.

CWA – Das cwa-server Backend in einer Docker Umgebung

[Durch Click auf die Play-Schaltfläche erfolgt ein Verbindungsaufbau zu YouTube/Google und es werden Daten an an diese externen Dienste übertragen]

Um Euch lokal eine passende Entwicklungs-Umgebung aufzubauen empfehle ich folgende Werkzeuge:

Sobald Ihr die Tools installiert habt, könnt Ihr den Code auch schon von GitHub clonen und die Umgebung mit Docker-Compose aufbauen lassen:

mkdir -p /c/cwa
cd /c/cwa
git clone https://github.com/corona-warn-app/cwa-server.git
cd cwa-server
docker-compose build
docker-compose up

Sobald die Docker Container laufen könnt Ihr z.B. mit einem eigenen kleinen Python-Client auf das Backend zugreifen. Der HTTP Body des POST-Request besteht in diesem Fall leider nicht aus klassischem Text oder Daten im JSON-Format. Für die API wird Protobuf von Google genutzt, dabei handelt es sich um ein schlankes binär Format. Für unseren Python-Client müssen wir zunächst mit den .proto-Files aus dem Source Code und dem Protobuf-Compiler von Google passende Python-Klassen bauen. Bei dieser Gelegenheit installieren wir auch gleich noch das Protobuf-Binding für Python. Evtl. müsst Ihr noch die Pfade an Eure Umgebung anpassen:

pip install protobuf
mkdir -p /c/cwa/cwa-client
cd /c/cwa/cwa-client
/c/tools/protoc/bin/protoc.exe --python_out=/c/cwa/cwa-client \
 --proto_path=/c/cwa/cwa-server/common/protocols/src/main/proto \
 app/coronawarn/server/common/protocols/external/exposurenotification/temporary_exposure_key_export.proto \
 app/coronawarn/server/common/protocols/internal/submission_payload.proto

Damit müsstet Ihr dann folgenden Python-Client ausführen können:

import http.client
from datetime import datetime, timedelta
from app.coronawarn.server.common.protocols.internal.submission_payload_pb2 import SubmissionPayload

submission = SubmissionPayload()
key = submission.keys.add()
key.key_data = bytes("FranksDemoKey222", "utf-8")
key.rolling_start_interval_number = int(((datetime.today() - timedelta(days=14)).timestamp())/600)
key.rolling_period = 144
key.transmission_risk_level = 4

conn = http.client.HTTPConnection('localhost', 8000)
headers = {'Content-Type': 'application/x-protobuf',
           'cwa-fake': '0',
           'cwa-authorization': 'edc07f08-a1aa-11ea-bb37-0242ac130002'}
conn.request("POST", "/version/v1/diagnosis-keys", submission.SerializeToString(), headers)
response = conn.getresponse()
print(response.status, response.reason)

Um auf die Postgres Datenbank zugreifen zu können, haben uns die CWA-Entwickler pgAdmin als Web-Oberfläche in einem eigenen Container mitgeliefert. Ihr müsst dort noch die Datenbank-Verbindung einrichten. Danach könnt Ihr mit folgendem SQL Statement prüfen ob unser POST-Request zu einem Eintrag in der Datenbank geführt hat:

SELECT encode(key_data, 'escape')
     , rolling_period
	 , rolling_start_interval_number
	 , submission_timestamp
	 , transmission_risk_level
	FROM public.diagnosis_key
	WHERE key_data like 'FranksDemoKey%';