Contacto y desmontaje de los Sonoff Basic R3 y Sonoff Basic RF R3 y nuevo modo DIY

Contacto y desmontaje de los Sonoff Basic R3 y Sonoff Basic RF R3 y nuevo modo DIY

Hace poco que he recibido estas 2 nuevas generaciones del Sonoff Basic, el modelo Basic R3 y el modelo Basic RF R3, las cuales son las versiones más sencillas del relé Wifi, en la que tenemos la versión normal y la versión que además incluye radio frecuencia para poder trabajar con él.

Además del cambio estético, tenemos algunas funcionalidades que no venían en los modelos anteriores y que seguro, nosotros con Home Assistant podemos sacarle partido, ya que, nos permite hacer cosas con los dispositivos sin necesidad de flashear y sin tener que usar su nube, ya que, podemos hacerlo todo por la LAN.

Sonoff Basic R3

Como he dicho, se trata de la nueva generación del Sonoff Basic que tanto hemos podido ver en los últimos años, que, además de mantener la misma esencia, posee características similares pero con la entrada de algo muy interesante, el modo DIY. En cuanto a las especificaciones, tenemos que soporta hasta 10A y tiene conectividad WiFi en 2.4Ghz.

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En cuanto a la estética tenemos una forma más recta que el anterior, siendo un tipo trapecio y teniendo en la parte superior 2 indicadores de LED para ayudarnos a saber de su estado. En cuanto al tamaño, bajo mi punto de vista han fallado un poco al hacerlo un pelín más alto que el anterior, aunque, con el Sonoff Mini, parece que han solucionado el problema.

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Lo he desmontado y parece tener a la vista los pines para flasheo, por lo que no creo que nos cueste poder flashearlo, aunque, si el modo DIY funciona correctamente es posible que no sea necesario, para activar dicho modo, hay que poner el jumper en los dos pines que ponen OTA SW (el jumper viene incluido).

Sonoff Basic RF R3

Se trata del mismo modelo que el Basic R3, aunque, incluye Radio Frecuencia para poder trabajar con él de la misma forma que hacemos con la WiFi por medio de la App, pero con RF, ya sea con el bridge de la propia marca o por medio del nuevo mando que han lanzado al mercado.

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Como vemos, es muy similar al R3 convencional, tanto, que tengo la impresión que es el mismo modelo que el Basic R3 solo que con un firmware para las funciones RF y la antena (intentaré probar si estoy o no en lo cierto).

Modo DIY de los Sonoff

Como digo, la parte realmente interesante (y que también tendrá el nuevo Sonoff Mini, es el hecho del nuevo modo DIY, el cual nos permite el control total del dispositivo por medio de nuestra LAN sin salir a internet. Para activar dicho modo, hay que poner el jumper que incluyen en los pines OTA SW y para poder hacer pruebas, tenemos una pequeña aplicación aquí por parte de itead para probar, así como la documentación de la API aquí.

De esta forma, podemos tanto controlar el dispositivo para apagarlo o encenderlo, así como configurar la WiFi a la que se conectará el dispositivo y, una cosa interesante, poder flashear el dispositivo sin tener que soldar, eso si, habrá que ver si nos dejan cualquier firmware o solo los oficiales de Itead.

Para poder hacer uso de la aplicación y el modo DIY tenemos que seguir estos pasos:

  • Descargamos la App de prueba de aquí. (solo Windows)
  • Abrimos el dispositivo (Sonoff Basic R3, RF R3 o mini)
  • Ponemos el jumper uniendo ambos pines OTA SW
  • Cerramos el dispositivo Sonoff poniendole alimentación de 230v
  • Configuramos nuestro smartphone para poder compartir internet por medio de WiFi (en 2.4Ghz) poniendo de datos, como nombre de la WiFi “sonoffDiY” y con la clave “20170618sn” sin poner en ambos casos las comillas. Iniciamos el compartir internet
  • Encendemos el sonoff y hacemos que nuestro portátil u ordenador de sobremesa se conecte a la misma WiFi de nuestro móvil para que tanto el Sonoff como nuestro dispositivo estén en la misma LAN.
  • Abrimos en el ordenador la aplicación y podremos empezar a trabajar con nuestro dispostivo, debería encontrarlo de forma automática.

Si lo que queréis es ver la API para trabajar con ella, podéis descargarla desde aquí.

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Yeelight anuncia SLISAON y su interruptor FLEX

Yeelight anuncia SLISAON y su interruptor FLEX

Yeelight ha anunciado una solución inteligente para poder controlar tanto la iluminación tradicional como la inteligente que ella misma ha lanzado, por medio de la tecnología SLISAON, y FLEX, es el primer dispositivo en hacer uso de ella.

SLISAON es el nombre con el que ha bautizado esta nueva tecnología que nos va a permitir poder tener una casa controlada de forma inteligente tanto si los dispositivos que finalmente controla son o no inteligentes.

Con FLEX, al incluir dicha tecnología, vamos a ser capaces de manejar nuestras lámparas tradicionales de una forma inteligente, pero, además, si lo que disponemos es de bombillas inteligente, cambiará su forma de comportarse para delegar sobre ellas la lógica de funcionamiento.

Uno de los problemas que nos encontramos cuando usamos bombillas inteligentes es el hecho de que si alguien apaga el interruptor de la pared, las bombillas se apagan y pierden toda conectividad que tengan, pero, eso con el interruptor FLEX se va a solucionar, ya que, si se trata de una bombilla tradicional, funcionará de igual forma que lo hace, por ejemplo, un Sonoff o un interruptor de Xiaomi, siendo ellos los que apagan y encienden todo, mientras que si lo que hemos colocado son bombillas inteligentes, funcionarán dejando el paso de corriente siempre encendido y actuarán sobre los dispositivos por medio del sistema que tengamos.

Esta manera de funcionar está pensada para poder ejemplo los dispositivos BLE que ha lanzado recientemente Yeelight que permiten crear redes de malla con Bluetooth por lo que FLEX sería capaz de poder encender y apagar dichos dispositivos cuando se pulse el interruptor, pero, en lugar de cortar la corriente hará que sean ellos los que se apaguen pero mantengan la conectividad encendida para poder seguir actuando.

Además, Yeelight ha anunciado el lanzamiento de más dispositivos, entre ellos un gateway BLE Mesh, compatibles con Homekit de Apple, por lo que vemos como la marca parece haberse centrado en potenciar el uso de HomeKit en los productos venideros.

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OpenMQTTGateway: Un proyecto para convertir diferentes protocolos a MQTT

OpenMQTTGateway: Un proyecto para convertir diferentes protocolos a MQTT

Uno de los sistemas de comunicación más usados en el mundo de la domótica es el MQTT, gracias a él, podemos interactuar con diferentes protocolos en sistemas como Home Assistant y, con esa idea, nace OpenMQTTGateway.

Como su nombre indica, se trata de un gateway que hace el paso de los mensajes desde diferentes protocolos o conectividades a MQTT para así poder interactuar en ambos lados sin tener que tener un soporte nativo de lo que hay en un lado en el otro.

Por poner un ejemplo que ya hemos visto con ESPHome, los sensores de plantas de Xiaomi transmiten los datos por BLE, por lo que para poder integrarlos en Home Assistant necesitaríamos soporte nativo de dicha plataforma para poder leer  los mensajes, así como soporte hardware de Bluetooth BLE. Este problema se soluciona con un ESP32 que lee los mensajes BLE y los transmite por MQTT, por lo que nuestros datos son fácilmente legibles con un sensor MQTT.

OpenMQTTGateway es exactamente eso, solo que no solo soporta BLE, sino que tenemos ante nosotros multitud de protocolos y conectividades, entre los que podemos ver:

  • Radio Frecuencia 433 y 315 Mhz
  • Blueooth BLE
  • Lora
  • GSM
  • Infrarrojos

De esta forma, todo lo que entre por esas conectividades se transmitirá por MQTT y, los que permitan la entrada de datos, será posible dialogar con ellos por medio de MQTT desde el otro extremo y será traducido a su respectiva conectividad para poder usarlo.

Este Firmware, podemos usarlo en Arduino, ESP8266, ESP32 y adicionalmenteen el Sonoff RF Bridge, además, nos permite el uso de diferentes sensores para poder aprovechar el potencial de estos microcontroladores.

Todos estos mensajes MQTT podremos posteriormente utilizarlos en Home Assistant (o el sistema que tengamos) para poder interactuar o tener controlador de una forma clara y sin muchas complicaciones. Si os interesa la web del proyecto, podéis encontrarla en github.

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ESP32-mqtt-room: Sensor de presencia por habitaciones con ESP32 y un dispositivo BLE como la Mi Band 3

ESP32-mqtt-room: Sensor de presencia por habitaciones con ESP32 y un dispositivo BLE como la Mi Band 3

A pesar de que no he podido probarlo aún, me he topado con este interesante proyecto y os lo comparto por si  queréis probarlo y dar el feedback, aunque, salvo que me aviséis de un mal funcionamiento, lo probaré y haré tutorial para poder mostraros como tener un sensor de presencia por habitaciones con ESP32 en Home Assistant.

Hace un tiempo que os mostramos un device tracker usando la Mi band o Amazfit bip, pero, se trataba de una presencia general, por lo que no nos valdría, aunque, si que nos servirían dichos dispositivos.

Uno de los problemas que tengo con las automatizaciones de la iluminación es el hecho de que tengo que hacerlas basándome en tiempo y sensores de movimiento, viendo la configuración que tengo en casa, lo que hace que en ciertas zonas, las luces puedan apagarse por estarme quieto o porque deja de detectarme como es el caso del baño cuando entro a la ducha y cierro la mampara.

Este proyecto llamado ESP32-mqtt-room realiza justo lo que necesitaba, ya que, convierte los Beacons de los dispositivos BLE en información por MQTT sobre el dispositivo que es y la distancia a la que está, además de indicar cuando no está para que pueda saberse se está en una habitación o bien ha cambiado a otra.

Para los dispositivos Android el creador del software avisa que se puede instalar la App Beacon Scope, la cual envía cuando se queda en segundo plano para que sea identificado, para iPhone, por el momento no se puede ya que no lo permite el sistema operativo, y, en caso de poder, tenemos la posibilidad de o bien usar un dispositivo hardware como la Mi Band o bien Mi Flora, o bien podemos comprar un hardware específico como es el NRF51822 aquí.

Para poder hacer funcionar este device tracker, el proyecto ESP32-mqtt-room hace uso de la plataforma mqtt-room de Home Assistant y tendremos que dar de alta tanto un sensor por dispositivo a monitorizar, así como un binario por cada nodo que ponemos en pie.

Como digo, se trata de un proyecto interesante que espero poder probar pronto y poder controlar en que habitación estoy de la casa para poder hacer que la casa se comporte de forma diferente si estoy o no, en dicha habitación.

Más info: Github

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Nuevos dispositivos Facebook Portal saldrán al mercado este año

Nuevos dispositivos Facebook Portal saldrán al mercado este año

Estamos ante una interesante batalla con los asistentes virtuales así como con los altavoces inteligentes y, todos los grandes de la tecnología saben que necesitan tener una importante parte del pastel para seguir dominando el sector, algo donde Facebook Portal, llega un poco tarde.

Hasta el momento, su altavoz inteligente, además de estar en una fase temprana comparando con el resto de dispositivos del mercado como son los Echo y los Google Nest, parece que se quieren poner las pilas y centrar más su I+D en el mundo de los asistentes virtuales y los altavoces inteligentes, donde parece que su punto de diferenciación, será centrarlos más en ser dispositivos más sociales.

Por el momento, el dispositivo Facebook Portal que existen en el mercado es una pantalla que nos permite algunas funciones básicas, además de vídeo llamadas. La mayoría de tareas complejas son realizadas por medio de Alexa, por lo que Facebook tiene que acabar lanzando su propio asistente para evitar tener que usar uno de terceros, aunque, podría acabar teniendo una función paralela a Alexa.

No se sabe más información sobre los nuevos Facebook Portal pero estamos convencidos que saldrán con la intención de poder llevarse el mercado de la los usuarios que hacen uso intensivo de las redes sociales, sobretodo Facebook y Whatsapp, para poder competir donde ni Alexa ni Google Assistant están muy posicionados.

Fuente: Voicebot

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Tutorial: Monitorización de Dispositivos

Tutorial: Monitorización de Dispositivos

Después de varias peticiones en el grupo de Telegram, Nasked ha decidido publicar el tutorial para monitorización de dispositivos y nos ha permitido publicarlo, aquí lo tenéis, esperamos que lo disfrutéis.

Hola a todos:

Han sido varios compañeros los que me han pedido que haga este tutorial sobre monitorización, y es que cualquier administrador de sistemas que se precie, querrá tener controlados todos los host, así como sacar datos que le puedan ser útiles para futuras aplicaciones. Dado que hay gente de distintos niveles informáticos, voy a intentar hacer el tutorial lo más entendible para todos.

Esta claro que no todos tenemos la misma configuración, y por tanto las configuraciones que iré mostrando, la tendréis que adaptar a vuestras necesidades.

En mi caso cuento con dos Raspberry (RPI) 2 y 3 respectivamente, en las cuales tengo instalados varios contenedores para diversos fines.

Los contenedores que nos ocupan van a ser tres.

Telegraf: este contenedor se encarga de “leer” los datos de los dispositivos.

InfluxDB: es el contenedor encargado de almacenar la información que le proporciona el / los contenedores Telegraf. Aquí hago un inciso… ¿Por qué Influx?. Influx es una base de datos especializada en Time Series; y esto que es… normalmente en una base de datos podemos almacenar un nombre, un numero, en definitiva un dato “fijo”, los datos que vamos a almacenar nosotros son datos que van variando en el tiempo, y para esto Influx está mejor preparada que otras BBDD.

Grafana: este programa (que lo haremos funcionar en un contenedor) es el encargado de coger los datos de Influx y hacer la representación gráfica de los mismos.

A continuación expongo un esquema de cual es mi estructura, que es la que vamos a monitorizar.

Creo que está claro, pero si hay alguna duda, extiendo la explicación. A grandes rasgos tenemos en la RPI2 un contenedor Telegraf especializado en SNMP para leer los OID de mi router Mikrotik (Esto lo explicaré más adelante). En cada RPI tenemos otros dos contenedores Telegraf especializados en leer los datos de las Raspberry. Quiero destacar el contenedor Telegraf MQTT. Muchos se preguntarán por que este contenedor, cuando podemos mandar los datos desde el contenedor Mqtt a Homeassistant (HA) y que HA nos lo mande a Influx. Pues la respuesta es por lo siguiente; observé cuando trabajaba con HA que cada vez que reiniciaba HA, se me producía un corte en las gráficas del PZEM que tengo monitorizando mi red eléctrica de casa. Para evitar esto se me ocurrió crear un contenedor Telegraf que le pregunte directamente al contenedor Broker de Mqtt, así no tengo que pasar por HA.

Entrando en harina, vamos a empezar con la instalación de los contenedores. Decir que tengo la estructura de directorios igual que se ha realizado en otros muchos tutoriales (/Docker/(Lista de Contenedores). Cada uno tendrá que adaptar la configuración de los contenedores en base a su estructura. Como la RPI 3 ya la tengo entretenida con HA, le dejé el trabajo de monitorización a la RPI2.

Instalación de InfluxDB 

Enlace del contenedor para más info: https://hub.docker.com/_/influxdb

root@BBDD:# cd /docker/infludb

root@BBDD:/docker/influxdb# docker run -p 8086:8086 –name=influxdb –restart=always -v $PWD:/var/lib/influxdb influxdb

También tenemos la opción de crear el contenedor desde la raíz:

root@BBDD:# docker run -p 8086:8086 –name=influxdb –restart=always -v docker/influxdb:/var/lib/influxdb influxdb

Una vez creado el contenedor tenemos que proceder a crear las bases de datos que vayamos a necesitar.

root@BBDD:# docker exec -it influxdb /bin/bash

(el que tenga Portainer también puede acceder al contenedor mediante la consola).

Una vez dentro del contenedor teclearemos:

root@(contenedor)# influx
› create database (nombre de la base de datos, Ej: RPI3 yo tengo home_assistant, rpi2, rpi3, mqtt y mikrotik,pero cada uno que cree las que necesite)

› use  (nombre de la base de datos, esto pondrá en uso la base de datos seleccionada.

Creamos el usuario:

› create user (usuario) with password ‘(password)’ with all privileges

Siguiendo estos pasos crearemos todas las bases de datos necesarias. Entrar en cada base de datos y crear también sus usuarios.

Instalación de Grafana

Enlace del contenedor para más info: https://hub.docker.com/r/grafana/grafana

Yo personalmente Grafana no siempre la tengo ejecutándose, así que le hice un switch en HA para arrancarla cuando sea necesario. La instalación de Grafana la hice en la RPI3, pero cada uno que la haga donde más le guste. No preocuparse por que luego en la configuración interna de Grafana declararemos la ruta donde está o están ubicadas las bases de datos.

root@raspberrypi# docker run -d –name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

Podremos comprobar si funciona entrando la http://(iphost:3000) y poniendo “admin” en usuario y password. Una vez dentro podremos crear nuestro usuario.

Instalación de Telegraf

Telegraf para lectura de Host y Contenedores.

Ahora con Telegraf, empezamos a entrar ya en harina… comenzaremos monitorizando las RPI’s o la RPI según tengamos una o varias.

Antes de crear el contenedor, comentar que con Telegraf podemos monitorizar tanto nuestras raspberrys como los contenedores docker que en ellas tengamos funcionando. Para ello tendremos que declarar la ubicación del docker.sock en la variable de creación del contenedor.

Instalaremos un contenedor de Telegraf en cada host que queramos monitorizar. La instalación es igual en todos los host, teniendo que cambiar los parámetros de configuración en el archivo telegraf.conf que veremos más adelante.

Enlace del contenedor para más info: https://hub.docker.com/_/telegraf

Para instalar Telegraf  interesa primero que el contenedor nos cree el archivo de configuración. Para crear este archivo teclearemos:

root@rasberrypi#  docker run –rm telegraf telegraf config > telegraf.conf

Ahora cogeremos el archivo telegraf.conf . Normalmente este archivo lo deberemos de dejar en el directorio persistente, quedando su ruta como:

/docker/telegraf/telegraf.conf

Este fichero es muy extenso por que tiene un montón de opciones de configuración, pero a nosotros de momento sólo nos interesa monitorizar nuestra RPI. Yo voy a pegar mi fichero de configuración donde declaro únicamente las variables que he necesitado. No obstante el que quiera puede trabajar con el fichero que nos ha creado el contenedor y ver todas sus variables. Con el mismo fichero podremos hacer que Télegraf nos monitorice el host o también el contenedor.

Si queremos monitorizar sólo los host, el fichero llegará a los parámetros “Input Plugins”, si queremos monitorizar también los contenedores, crearemos el fichero completo tal y como se muestra a continuación.

telegraf.conf (para leer Host y Dockers)

   interval = "10s"
   round_interval = true
   metric_batch_size = 1000
   metric_buffer_limit = 10000
   collection_jitter = "0s"
   flush_interval = "10s"
   flush_jitter = "0s"
   precision = ""
   debug = false
   quiet = false
   logfile = ""
   hostname = ""
   omit_hostname = false
###############################################################################
#                            OUTPUT PLUGINS                                   #
###############################################################################
[[outputs.influxdb]]
  urls = ["http://(iphost donde esté influxdb):8086"]
  database = "(nombre de la BBDD que hayamos creado EJ: rpi3 para almacenar los datos de mi rpi3"
  skip_database_creation = true
  username = "(usuario que hayamos creado en la BBDD correspondiente)"
  password = "(password del usuario que hayamos creado en la BBDD correspondiente)"
  user_agent = "telegraf"

###############################################################################
#                            INPUT PLUGINS                                    #
###############################################################################

# Read metrics about cpu usage
[[inputs.cpu]]
  percpu = true
  totalcpu = true
  collect_cpu_time = false

[[inputs.disk]]
  mount_points = ["/"]
  ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs"]

[[inputs.kernel]]
[[inputs.mem]]
[[inputs.processes]]
[[inputs.swap]]
[[inputs.system]]
[[inputs.net]]
  interfaces = ["eth0"]
[[inputs.netstat]]
[[inputs.file]] 
  files = ["/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp"]
  name_override = "cpu_temperature"
  data_format = "value"
  data_type = "integer"
###############################################################################
#                            INPUT DOCKERS                                    #
###############################################################################

[[inputs.docker]]
  
  endpoint = "unix:///var/run/docker.sock"
  gather_services = false
  container_names = []
  container_name_include = []
  container_name_exclude = []
  timeout = "5s"
  perdevice = true
  total = false
  docker_label_include = []
  docker_label_exclude = []
  tag_env = ["JAVA_HOME", "HEAP_SIZE"] 

Una vez que hemos terminado de configurar el fichero telegraf.conf procedemos a levantar el contenedor.

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3
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docker run --net=host
> --name=telegraf
> -v /docker/telegraf/telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf:ro
> -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
> telegraf

Dos observaciones:

  • En la primera variable indicamos donde está el fichero telegraf.conf pero después hay que declararlo dentro del contenedor en su posición normal. Este punto lo veremos más en detalle en los otros contenedores.
  • La segunda variable es la que nos permitirá que el contenedor pueda leer los parámetros de Docker para sacar información de ellos.

Si todo ha ido bien, en la consola de Telegraf debe salirnos algo así:

2019-06-10T15:09:38Z I! Starting Telegraf 1.10.4
2019-06-10T15:09:38Z I! Using config file: /etc/telegraf/telegraf.conf
2019-06-10T15:09:38Z I! Loaded inputs: disk swap system net netstat cpu kernel mem processes file docker
2019-06-10T15:09:38Z I! Loaded aggregators: 
2019-06-10T15:09:38Z I! Loaded processors: 
2019-06-10T15:09:38Z I! Loaded outputs: influxdb
2019-06-10T15:09:38Z I! Tags enabled: host=raspberrypi
2019-06-10T15:09:38Z I! [agent] Config: Interval:10s, Quiet:false, Hostname:"raspberrypi", Flush Interval:10s

Y si entramos en el contenedor de InfluxDB deben haberse creado las tablas y los datos que estamos extrayendo con Telegraf. Adjunto una captura de mi BBDD de la RPI3 (observar los comandos usados)

root@BBDD:~# docker exec -it influxdb /bin/bash
 root@4758ee3fe82e:/# influx
 Connected to http://localhost:8086 version 1.7.6
 InfluxDB shell version: 1.7.6
 Enter an InfluxQL query
   >show databases
   name: databases
   name
   _internal
   home_assistant
   rpi2
   rpi3
   mikrotik
   mqtt
   >use rpi3
   Using database rpi3
   >show measurements
   name: measurements
   name
   cpu
   cpu_temperature
   disk
   docker
   docker_container_blkio
   docker_container_cpu
   docker_container_mem
   docker_container_net
   docker_container_status
   kernel
   mem
   net
   netstat
   processes
   swap
   system

Podemos ver como Telegraf ha creado automáticamente todas las tablas de datos tanto de la RPI como del docker que hay en ella. Luego veremos en Grafana que los datos de las tablas son más extensos de lo que aquí aparecen.

Este es un ejemplo de datos extraídos de mi RPI3. Podemos configurar en Grafana alertas; Ej: la temperatura de la CPU.

 

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Home Assistant #41: Controlamos la cerradura de la puerta de la calle

Home Assistant #41: Controlamos la cerradura de la puerta de la calle

Desde que nos robaron en casa (si, soy uno de los afortunados a los que le ha tocado), la paranoia de tener la puerta cerrada en todo momento se ha incrementado mucho más que antes, por eso, llevaba mucho tiempo dándole vueltas para ver como conseguir controlar si la cerradura de la puerta de la calle tiene o no la llave puesta.

Después de darle muchas vueltas, pregunté en el grupo y me dieron varias ideas, y, esta que os voy a comentar es la que me parecía la más interesante y la que finalmente he implementado en mi casa.

NOTA: Aunque el sistema lo he montado con Home Assistant, te funcionaría exactamente igual si lo usas con Mi Home, verás una “puerta” abierta o cerrada en función de como esté la llave.

Vídeo del tutorial para controlar la cerradura de la puerta de la calle en Home Assistant

Lista de la compra para controlar la cerradura de la puerta de la calle en Home Assistant

Al haberlo hecho con el sensor de ventana o puerta de Xiaomi, es el que pondré en la lista de la compra, el precio que he puesto es el mejor en el momento de publicar el post, pero recomiendo suscribiros al canal de ofertas, ya que tendréis los mejores precios actualizados a diario, podéis entrar aquí (o si no tenéis Telegram, aquí para Facebook).

  • Sensor de puerta o ventana de Xiaomi aquí.
  • Imanes pequeños de neodimio aquí.

Instalación para controlar la cerradura de la puerta de la calle en Home Assistant

Antes de colocarlo en su sitio, emparejamos nuestro sensor de puerta o ventana a nuestro sistema Zigbee, reiniciamos si es necesario para verlo y poder actuar con él.

La instalación es sencilla, primero necesitamos desmontar un sensor de puerta, en mi caso he usado el de Xiaomi (o podría ser el de Aqara igualmente), pero podría usarse cualquier otro sensor de puerta, por ejemplo con RF433Mhz o bien con WiFi. Si tienes Zigbee en tu sistema, el de Xiaomi es bastante pequeño además de que la pila dura años.

Una vez que lo abrimos, tenemos que mirar en los huecos donde entran los bulones (las barras de acero que tiene que tener tu puerta para poder bloquearla, ya sea de 1 o más posiciones, en mi casa, tengo 3 zonas, por lo que podía elegir donde colocarlo y, después de medir, el de la parte inferior parecía estar hecho a medida, por lo que opté por esa zona.

Haz click para ver el pase de diapositivas.

Una vez visto, le puse cinta de doble cara al sensor de puerta que hemos desmontado y posteriormente ponemos (todavía sin pegar) el imán en el bulón que va a quedar enfrentado (sin tocar) al sensor. Una vez que abrimos y cerramos unas veces y ya vemos que ni toca ni se queda demasiado lejos, podemos fijar con cianocrilato el iman al bulón.

En caso de que el imán toque el sensor cuando cerramos, debemos ganarle algo de hueco, limando o como podamos y, si se queda muy lejos y no lo detecta correctamente, tendremos que acercarlo poniendo algo en la parte trasera.

Una vez hecho esto, ya podemos verlo en Home Assistant.

Vista en Home Assistant

Una vez que tenemos en Home Assistant ya metido el sensor, se trata de un sensor normal de puerta o ventana y podemos jugar con las mismas automatizaciones, para detectar que ha sido o no cerrado.

¿Habéis podido? Si tenéis cualquier duda, ya sabéis, podéis comentar aquí o bien entrar al grupo de Telegram para solucionar la duda.

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Nuevo problema de privacidad con Ring y su App “Neighbors”

Nuevo problema de privacidad con Ring y su App “Neighbors”

Una característica que a priori puede parecer interesante, podría volverse en la contra de Ring con la App Neighbors, la cual permite a los vecinos avisar a los de su zona por si han detectado algo sospechoso.

Como digo, a priori parece interesante ya que si nosotros o nuestro vecino ve a alguien que puede estar cometiendo algún delito o bien ha intentado entrar a alguna casa, podría avisar al resto de vecinos para disuadirlo.

El problema ha venido a raíz de la denuncia de un usuario, donde ha podido ver un anuncio pagado por Ring en la que se ve la foto de una persona (sospechosa bajo el criterio de un vecino) y avisa que se le ha visto robando en un coche.

No sabemos si esto es legal en Estados Unidos, pero creo que por tema de privacidad, no se puede mostrar la cara de esta persona, además de que se le acusa de algo que no está confirmado que sea así, ya que, aunque en la grabación se pueda ver la rotura de una luna, no sabemos si se trata de su coche, ya que, como decimos, no es una denuncia policial formal sino la sospecha de un usuario.

Esto podría hacer que una persona que no tiene nada de sospechoso pudiera aparecer en la App o incluso en los anuncios de Ring por el mero hecho de que un cliente quiera denunciarlo.

Por otro lado, también podría tratarse de un anuncio de la App en la que simulan una foto real pero que en realidad no se trata de una persona anónima si no de una actriz contratada para la foto.

Fuente: The Ambient

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Alemania abre debate de la privacidad sobre los asistentes virtuales

Alemania abre debate de la privacidad sobre los asistentes virtuales

El gobierno de Alemania está en pleno proceso de debate y de posible aprobación sobre la privacidad relacionada con los asistentes virtuales, ya que, la medida que quieren aprobar es la posibilidad por parte del gobierno de acceder a las grabaciones de los usuarios en caso de una investigación criminal.

Además de la medida sobre el acceso a dichas grabaciones, también está en el aire el conocer con exactitud lo que realmente llegan a grabar los asistentes, ya que, aunque deberían solo grabar lo que venga después de la palabra clave, se han conocido casos en los que accidentalmente se han realizado grabaciones sin la palabra de activación.

La privacidad es un tema que para la mayoría de la gente no está teniendo la importancia que debiera y, tenemos que ser conscientes que estamos metiendo dispositivos en casa que son capaces de escucharnos 24h, que posiblemente solo graben cuando lanzamos la palabra de activación, pero que podría estar haciendo cosas por debajo de las que no somos conscientes.

En este caso, el gobierno alemán intenta ver como regular el tema, tanto por obligar al proveedor que sea permitir el acceso de las grabaciones en caso de investigación, como mostrar el registro de actividad para poder conocer lo que realmente está siendo grabado a sus ciudadanos.

Os recordamos, que para evitar este tipo de problemas, existe el proyecto Alias, del que ya hemos hablado que anula la escucha continua de los altavoces para poder filtrar nosotros, por medio de una palabra elegida por nosotros, cuando dejamos a los altavoces escuchar, y, mientras esa palabra no aparece en la conversación, utilizar ruido (no audible por nosotros) para que el altavoz no sea capaz de escuchar nada de lo que decimos.

Fuente: Voicebot

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Shelly activa la reserva del Shelly Flood, su detector de fugas de agua

Shelly activa la reserva del Shelly Flood, su detector de fugas de agua

Se trata del primer sensor de fugas de agua con sensor de temperatura integrado con conectividad WiFi y que es capaz de aguantar hasta 18 meses con cada reemplazo de batería, algo que nos permite poder usarlos sin muchos problemas a la hora de tenerlo en lugares retirados.

Como ya hemos ido viendo, es un nuevo sensor que amplía el ecosistema de Shelly, para que podamos tener una casa o una estancia totalmente controlada de forma domótica, ya que, este sensor se integra dentro del Shelly Cloud para poder hacer uso de la información que nos arroja. Finalmente, el nombre será Shelly flood en lugar de Shelly Leak sensor como inicialmente fue mentado.

Se alimenta con una pila CR123A, la cual le da potencia suficiente como para poder darnos la temperatura actual del lugar donde está ubicado, así como estar controlando si detecta agua en donde ha sido colocado.

La manera correcta de ubicar dicho sensor, es colocándole donde, en caso de filtración, pasaría el agua, para que moje el sensor y así  permitir que pueda saltar la alarma en nuestra App.

Como decimos, se trata de la reserva del mismo, como hemos visto con otros dispositivos y su precio es de 23.99€ la unidad, aunque, según hemos podido ver, usando el cupón “SafePlanet” (no uséis las comillas), tendremos un 20% de descuento en las próximas 2 semanas.

En caso de que estés interesados, tened en cuenta que si compráis cualquier otro producto junto a este, serán enviados todos cuando el Shelly Flood esté ya listo, que, inicialmente, la fecha de envío será el 15 de Julio.

Reserva: Web Oficial

La entrada Shelly activa la reserva del Shelly Flood, su detector de fugas de agua se publicó primero en Domótica en Casa.