夏天快结束了，但还有时间开瓶啤酒，享受后院烧烤。有的人喜欢自己动手做烧烤炉，有的人喜欢我自己酿啤酒。为确保在合适的温度下完美烹制排骨和啤酒，家庭酿酒师和厨师应考虑使用时间序列数据技术。我喜欢使用时间序列技术来帮助跟踪温度的各种方式。分析数据是发现过程中异常的有效方法。部署时间序列数据平台允许您通过Slack向自己发送温度变化。例如，当系统达到某个阈值时，云平台会发出警报。这使得任何想要酿造的人都可以访问时间序列数据库，而无需配置您的基础设施或管理集群。为夏天酿造啤酒有了新的小狗后，我没有太多时间做自己喜欢的事情。现在，我又回来酿造啤酒了。我还发现了如何在酿酒过程中使用时间序列数据。我开始使用时间序列技术是因为当我酿酒时，伦敦正掀起热浪，我需要监测温度。我能够通过使用时间序列数据库和信用卡大小的台式计算机(RaspberryPi)在正确的温度下酿造啤酒来改善啤酒的味道。啤酒的酿造过程涉及糖和酵母的发酵以产生酒精和二氧化碳。无论是提取糖分还是将谷物浸泡在水中，每个步骤都需要在特定温度下进行监控，而这正是时序技术发挥作用的地方。具体来说，我将时间序列技术用于麦芽糖转化为酒精的步骤。酵母在一定温度下工作，酿酒师需要将温度保持在19摄氏度（66华氏度）约一周。我们将这个温度设置为啤酒的“耐力”，如果耐力设置得太高，冷却器只会在液体太热时启动。不是专业酿酒师，让我们也明白这一点：如果您没有保持正确的温度，您的啤酒就不会闻起来。在啤酒酿造过程中，需要一个控制器来监控温度。通过使用时间序列技术随时间监测温度，可以克服环境温度变化和控制器配置错误等问题。我的配置包括一个网络摄像头，用于拍摄显示温度数字的照片。这些图像被传输到RaspberryPi微型计算机，然后传输到时间序列数据库。如果温度达到21摄氏度，我会收到Slack的提醒，要求更换冰块以降温。当我没有收到数据时，另一个警报会响起。设置仪表板使我们能够可视化温度随时间的变化并发现数据中的异常情况，例如突然上升或下降。如果温度低于18摄氏度或高于21摄氏度，我就设置为异常报警。在我解决了缺冰问题后，温度又回到了可接受的水平。另外，我已经为超过23摄氏度的温度设置了警报。如果您想构建一个用于酿造啤酒或烹饪烧烤的系统，您将需要能够自动监控温度。否则，您将不得不经常手动检查发酵罐和冰桶。该系统的应用不仅限于酿造啤酒，还可以用于监测其他事物的温度，例如葡萄酒、植物和蘑菇。您还可以使用时间序列数据来跟踪发酵的“轰轰轰”，以及测量液体密度和强度的仪器——数字比重计。MonitoringBBQSmokers时间序列数据是一种有价值的工具，可用于监测BBQ吸烟者的温度。在最近的一次网络研讨会中，我的同事WillCooke和ScottAnderson讨论了时间序列数据如何为您提供帮助。该过程涉及商品硬件、时间序列监控传感器和Zigbee开放协议。如果组织得当，您可以导入数据并创建仪表板、组织发送的信息并将其批量处理。MQTT（MessageQueueTelemetryTransmission）是一种基于发布/订阅模型的物联网通信协议。简单易实现，支持QoS，消息体积小。库克从RaspberryPi微型计算机上的Python脚本读取温度传感器数据，传感器监测吸烟者内部的温度。当食物没有达到烹饪所需的温度时，您可以通过查看时间序列数据库中的图表来注意到温度的变化。库克说，“我想给它增加一些更好的功能，比如当你发现炉内温度没有升高时，系统会即时推送消息到我的手机上，告诉我该包裹了。”“锡纸。我可以使用时间序列数据库中内置的任务和警报系统来做到这一点。”此外，Anderson的设置比Cook的更简单、更便宜。他使用FireBoard云连接智能食品温度计，它从你连接的探头收集传感器数据，从而轻松跟踪温度。它可以同时跟踪6个温度，并且你可以在APP上设置提醒。它还会通过短信或电子邮件提醒你，以确保你在烹饪时可以控制食物的最佳温度。“我使用插件驱动的服务器代理来收集FireBoard发送到的数据它的云服务器，”安德森说。帐户。Anderson在他的项目中使用了时间序列数据库中的可视化工具。他在FireBoard上构建了一个仪表板来监控温度，能够在烹饪过程中查看历史温度数据。FireBoard将数据发送到API，服务器代理将数据送入时间序列数据库。和库克一样，安德森也面临着温度控制的挑战。“我想在肉煮熟时收到通知，这样我就可以起身用箔纸把它包起来，”安德森说。.如果出现问题，可以生成有关探测器状态的消息，并将数据导入时间序列数据库。当烤架的状态从“正常”变为“警告”时，会通过Slack发送通知。安德森被叫醒，检查吸烟者的体温。接下来，安德森想给他的吸烟者添加预测功能，这样他就可以估计整个烹饪时间，他还想通过配色方案和更多通知来增强视觉效果，这些额外的通知会在烹饪完成时提醒他。最后，时间序列数据已成为我们丰富夏季消遣的宝贵工具。只需要一点技术知识和生动的想象力，就能发现时间序列数据的有趣和有用的用途。
