Mit einem Arduino Mega 2560, einem 16×2 LCD-Display mit I2C-Ansteuerung, sowie mit einem DHT11-Sensor für Luftfeuchte und Temperatur habe ich eine minimalistische Anzeige realisiert.

Das Foto zeigt alle Komponenten:

• Arduino Mega 2560 mit Stromversorgung (und Programmierung) via USB
• 16×2 LCD-Display mit I2C-Ansteuerung basierend auf LCM1602
• DHT11-Sensor für Luftfeuchte und Temparatur mit 10kΩ-Wiederstand zu beschalten

So sieht die Beschaltung aus:

• Der DHT11-Sensor wird zwischen Pin 1(links) und Pin 2 mit einem 10kΩ-Widerstand überbrückt.
• Pin 1 wird dann auf 5V am Arduino geschaltet.
• Pin 2 geht auf A2 am Arduino (oder einen anderen Pin, dazu muss das Programm angepasst werden.
• Pin 3 bleibt frei
• Pin 4 geht auf GND

Das Display wird beim Arduino Mega 2560 jeweils mit den analogen Pins beschaltet. Bei anderen Arduino-Modellen muss hier ggfls. eine andere Beschaltung gewählt werden.

• 5V auf 5V (bzw. VCC genannt am Display)
• GND auf GND
• SCL and SCL (Clock)
• SDA an SDA (Signal)

Jetzt fehlt noch der Code für den Arduino:

#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>  // Library fuer LCD
#include <DHT.h> // Library für DHT11
#define DHTPIN A2 // DHT11 an PIN 2  
#define DHTTYPE DHT11 // Sensortyp

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);  //Der Sensor wird ab jetzt mit „dth“ angesprochen

LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2);  // I2C Addresse 0x27, 16x2 

void setup() {
  lcd.init(); // LCD initialisieren
  lcd.backlight(); //Hintergrundbeleuchtung einschalten
  lcd.setCursor(0, 0); // Cursor oben links
  lcd.println("Temp \337C  Luftf % "); // Überschrift setzen mit codiertem Grad-Zeichen
  lcd.setCursor(0, 1); // Cursor in zweite Zeile
  lcd.print("Init Sensor"); // Warten anzeigen
  Serial.begin(9600); // Serielle Verbindung initiieren
  dht.begin(); // Sensor starten
  delay(2000); //Zwei Sekunden warten bis der Sensor bereit ist
}

void loop() {
  lcd.setCursor(0, 0); // Cursor oben links
  lcd.println("Temp \337C  Luftf % "); // Überschrift setzen mit codiertem Grad-Zeichen
  lcd.setCursor(0, 1); // Cursor in zweite Zeile
  delay(1000);  // Eine Sekunde warten bis zur nächsten Messung
  float Luftfeuchtigkeit = dht.readHumidity(); //die Luftfeuchtigkeit auslesen und speichern
  float Temperatur = dht.readTemperature(); //die Temperatur auslesen und speichern
  lcd.print(" "+ String(Temperatur) + "    " + String(Luftfeuchtigkeit) +"   "); // Ausgabe
}

Zur richtigen Funktion müssen die entsprechenden Libraries passend zu den Hardware-Komponenten hochgeladen werden.

Der Beitrag Luftfeuchte und Temperatur mit Arduino, DHT11 und Anzeigemodul erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

Im ersten Schritt müssen die entsprechenden Treiber für MongoDB geladen werden. Dazu nutzt man den NuGet-Paketmanager, der in VisualStudio enthalten ist (sofern man ihn bereits installiert hat):

Im nächsten Schritt sind dann die folgenden Komponenten im Quellcode notwendig. Zunächst der Verweis auf den Treiber:

using MongoDB.Driver;
using MongoDB.Bson;

Die URI der MongoDB-Instanz mit der gearbeitet werden soll, wird in einer Umgebungsvariable abgelegt:

Environment.SetEnvironmentVariable("MONGODB_URI", "mongodb://IP-Adresse:27017/?retryWrites=true&w=majority");

Damit sind alle Voraussetzungen gegeben, um mit den MongoDB-Daten zu arbeiten. Im folgenden Beispiel-Code werden Daten von einer Collection zur anderen kopiert:

// Der Connection-String wird aus der Umgebungsvariable gelesen
           var connectionString = Environment.GetEnvironmentVariable("MONGODB_URI");

// Falls nicht vorhanden, endet das Programm mit Fehler
           if (connectionString == null)
            {
                Console.WriteLine("You must set your 'MONGODB_URI' environmental variable. See\n\t https://www.mongodb.com/docs/drivers/go/current/usage-examples/#environment-variable");
                Environment.Exit(0);
            }

// Ein neuer MongoDB-Client wird auf Basis des Connection-String (auf Datenbank "default" definiert und eine Collection "collection_from" daraus ausgewählt
            var client = new MongoClient(connectionString);
            var collection = client.GetDatabase("default").GetCollection<BsonDocument>("collection_from");

// Mit einem einfachen Filter werden Datensätze/Dokumente ausgewählt, die gelesen werden sollen. Hier Dokumente mit "Test" in der Eigenschaft "dataset"
            var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.eq("dataset", "Test");
// Und die Dokumente werden gezählt
            var documentcount = collection.Find(filter).CountDocuments();


// Die Dokumente werden in eine Liste geladen
            var DocList = collection.Find(filter).ToList();

// Und die Ziel-Collection definiert
            var collection2 = client.GetDatabase("default").GetCollection<BsonDocument>("collection_to");

// Die einzelnen Dokumente werden in einer Schleife in die Ziel-Collection geschrieben
            for (var i = 0; i < DocList.Count; i++)
            {
                Console.WriteLine(i + " von " + documentcount + ": "  +DocList[i]);
                collection2.InsertOne(DocList[i]);
                ;
            }

Damit sind wir schon am Ende eines einfachen Beispiels. Die Idee dahinter war auch ein einfacher Performance-Test. Meine MongoDB läuft in einem Docker-Container auf einer kleinen QNAP. Trotz einer knappen Million Dokumente war das ganze in einer vertretbaren Zeit erledigt. Das ganze diente zur Vorbereitung eines Proof-of-concept für ein künftiges Projekt der MJR GmbH und kann somit als erfolgreich abgehakt werden.

Der Beitrag Zugriff auf MongoDB mittels C# erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

Im Screenshot sieht man zunächst das Test-Setup um einen fixen Text auszugeben. Mit einem inject-Node wird die Ausgabe getriggert. Die Ausgabe selbst wird mit einem Node alexa-remote-routine realisiert:

Dieser Node muss nun konfiguriert werden. Hier werden einerseits Angaben zur Sprachausgabe benötigt. Vorher muss aber auch Alexa mit Node Red bekannt gemacht werden. Hier sind die Properties mit dem vorausgefüllten Feldern:
– Der Name kann frei vergeben werden
– Der Amazon Account muss zuvor angelegt werden. Infos dazu weiter unten
– Dann muss als Aktion Speak ausgewählt werden. Hier sind aber noch viele andere Optionen möglich
– Regular bedeutet eine normale Ansage, bei Announcement wird vorher noch ein Signalton abgespielt
– Dann muss natürlich der zu sprechende Text angegeben werden. In diesem einfachen Beispiel ist es ein fixer Text, aber über msg.payload kann natürlich auch ein variabler Text generiert werden.
– Im letzten Feld ist dann noch anzugeben auf welchem Gerät die Sprachausgabe erfolgen soll. Die verfügbaren Geräte werden über den Amazon Account, den wir als nächstes konfigurieren, zur Verfügung gestellt.

So sieht der fertig konfigurierte Amazon-Account aus:

Auch hier wird zunächst ein Name angegeben. Die weiteren Felder können für deutsche Accounts so übernommen werden. Lediglich die IP-Adresse muss auf die Adresse des Node Red Servers angepasst werden. Die Details sind wieder hier zu finden.

Der Beitrag Einfache Alexa-Sprachausgabe mit NodeRed erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

Das ganze Projekt kann man Schritt für Schritt nachvollziehen, von der Konstruktion in Fusion 360, über die STL-Datei bis zum Cura-Projekt. Bitte beachten: man muss das Bauteil schräg in den Bauraum legen, ansonsten passt es nicht.

Hier findest Du die notwendigen Dateien zum Download (natürlich hier insbesondere ohne Gewähr):

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Was bedeutet ERP?

ERP steht für Enterprise Resource Planning und damit für eine Software, die eine vollumfängliche Planung aller Ressourcen im Unternehmen ermöglicht. 

Es ist nicht ganz einfach bei der Auswahl eines ERP-Systems die richtige Wahl zu treffen. Verschiedene Aspekte sind dazu zu beachten. Der Blog-Beitrag der MJR GmbH zeigt ein wichtiges Entscheidungskriterium: OnPremise (d.h. lokal installiert) oder in der Cloud (also „gemietet beim Anbieter“). In einem weiteren Beitrag werden kostenlose ERP-Systeme (sogenannte Open Source ERP-Systeme) behandelt.

Der Beitrag ERP-Systeme – Wichtig zu wissen… erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

CREATE TABLE qtemp.TESTXML (FIELD1 CHAR (10 ) , FIELD2 CHAR (256 ), FIELD3 NUMERIC (10 , 3));
INSERT INTO qtemp.TESTXML VALUES('Record1', 'Description1', 1);
INSERT INTO qtemp.TESTXML VALUES('Record2', 'Description2', 2);
INSERT INTO qtemp.TESTXML VALUES('Record3', 'Description3', 3);

create table qtemp.myxml as (select xmlserialize( 
                                    xmlelement(NAME "MyXMLRecord", xmlelement(NAME "RecNbr", field3), 
                                    xmlelement(NAME "RecordName", trim(field1)),
                                    xmlelement(NAME "RecordDescription", trim(field2))) 
                              as char(1024)) as "XMLResult" from qtemp.testxml) with data;

CPYTOIMPF FROMFILE(MYXML) TOSTMF('/myxml.xml') MBROPT(*REPLACE) FROMCCSID(1252) RCDDLM(*CRLF) STRDLM(*NONE)

<MyXMLRecord><RecNbr>1.000</RecNbr><RecordName>Record1</RecordName><RecordDescription>Description1</RecordDescription></MyXMLRecord> 
<MyXMLRecord><RecNbr>2.000</RecNbr><RecordName>Record2</RecordName><RecordDescription>Description2</RecordDescription></MyXMLRecord> 
<MyXMLRecord><RecNbr>3.000</RecNbr><RecordName>Record3</RecordName><RecordDescription>Description3</RecordDescription></MyXMLRecord>

select xmlserialize(
  content xmlelement(
    name "tr",
    xmlelement(name "td", field1),
    xmlelement(name "td", field2),
    xmlelement(name "td", field3),
  )
  as clob(120)
) as "result"
from qtemp.myxml

<tr><td>Record1</td><td>Description1</td><td>1.000</td></tr>
<tr><td>Record2</td><td>Description2</td><td>2.000</td></tr>
<tr><td>Record3</td><td>Description3</td><td>3.000</td></tr>

select xmlserialize(
  content xmlelement(
    name "tr",
    xmlforest(
      field1 as "td",
      field2 as "td",
      field3 as "td"
    )
  )
  as clob(120)
) as "result"
from qtemp.myxml

select xmlserialize(
  content xmlelement(
    name "tr",
    xmlelement(name "td", xmlattributes('center' as "align"), field1),
    xmlelement(name "td", xmlattributes('center' as "align"), field2),
    xmlelement(name "td", xmlattributes('center' as "align"), field3),
  )
  as clob(120)
) as "result"

<tr><td align="center">Record1</td><td align="center">Description1</td><td align="center">1.000</td></tr>
<tr><td align="center">Record2</td><td align="center">Description2</td><td align="center">2.000</td></tr>
<tr><td align="center">Record3</td><td align="center">Description3</td><td align="center">3.000</td></tr>

Der Beitrag XML-Dokumente mittels SQL erstellen erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

Die komplette Konfiguration steckt in einem Node alexa-remote-routine und dessen Konfigurations-Node. Diesen erreicht man nach dem Einfügen des Routine-Node (links), der zunächst leer ist und durch klicken auf den markierten Stift erreicht man die Konfiguration. Die Angaben im unteren Bereich spezifizieren die Anmeldungsdaten und entsprechen den deutschen Gegebenheiten. Auth Method muss auf Proxy stehen. Die IP-Adresse muss die Adresse des Node-Red-Servers sein. Der Port wird später für die Proxy-Authentifizierung verwendet. Der FilePath enthält einen Dateinamen in dem die Authentifizierung gespeichert wird. Ist dieser Schritt erledigt kann man deployen und den Routine-Node selbst bearbeiten. Zuvor muss aber noch die Anmeldung an Amazon erfolgen. Dies geschieht bei der Proxy-Anmeldung, indem man über den Webbrowser den Host auf dem Node-Red-Server aufruft. In unserem Beispiel ist das. http://192.168.178.16:3456. Die Adresse muss natürlich entsprechend auf die IP-Adresse des eigenen Node-Red-Servers angepasst werden. Dort wird dann die Amazon-Anmeldung angezeigt, die man einmalig mit User und Passwort durchführt. Nach dem ersten Start wird dies auch unterhalb des Node angezeigt. So sollte es am Ende aussehen:

Der Account muss mit Alexa verbunden werden. Dies ist der vorher definiert Node-Red Konfigurations-Node. Mit Launch Skill wird ausgewählt, daß man eben einen Skill ausführen will. Dahinter wird dann aus den vorhandenen Skills der gewünschte – hier SWR3 – ausgewählt. Und am Ende muss man dem System noch sagen auf welchem Alexa-Gerät – hier Michaels Echo – der Alexa-Skill ausgeführt werden soll. Dann nur noch den Node-Red-Flow deployen und das ein Klick auf den Button im Dashboard und der Echo spielt SWR3. Es gibt noch viele weitere Möglichkeiten Alexa über Node-Red anzusprechen. Das Bild unten zeigt die Optionen. Dem Spieltrieb sind keinerlei Grenzen gesetzt. Ein schöner Gag ist natürlich irgendwo am Dashboard zu sitzen und Alexa sprechen zu lassen. Prinzipiell lassen sich alle möglichen Alexa-Skills so ansprechen. Der Phantasie des Anwenders sind keine Grenzen gesetzt. Ich wünsche viel Spaß beim Ausprobieren.

Der Beitrag Alexa über Node-Red steuern erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

MongoDB-Verbindung 

Der erste Schritt ist der Zugriff auf die MongoDB-Daten. Dazu wird der MongoDB-BI-Connector lokal auf dem PC installiert. Mehr Informationen zur Installation findet man auf der MongoDB-Website. Wenn dieser installiert ist wechselt man ins Installationsverzeichnis und startet den Connector mit folgendem Befehl:

mongosqld.exe --mongo-uri mongodb://192.168.178.18:27017

Dabei muss natürlich die IP-Adresse an den vorhandenen MongoDB-Server angepasst werden. Damit wird – wie der Name vermuten läßt – ein SQL-Zugriff auf die MongoDB-Daten möglich. Im nächsten Schritt muss nun der ODBC-Zugriff erstellt werden.

Das sieht wie folgt aus:

Wichtig an dieser Stelle ist die oben markierte Angabe der Datenbank. Diese ist zwingend erforderlich um einen Zugriff zu ermöglichen. Zu beachten ist an dieser Stelle auch, daß nicht die IP-Adresse des MongoDB-Servers angegeben wird, sondern „localhost“, weil der MongoDB-Connector auf dem lokalen PC läuft. Das muss gegebenenfalls angepasst werden. Damit ist nun der Zugriff auf die Daten aus Excel, oder jeder anderen Anwendung die ODBC unterstützt möglich. 

Datenanpassungen

In der Regel sind die Rohdaten einer solchen Datenquelle nicht umbedingt tauglich. Es ist noch etwas Feintuning notwendig. Dies ist anhand zweier Beispiel einfach erklärt.

1. In meinem Fall war der Zeitpunkt der Messung als Timestamp erfasst und so in MongoDB hinterlegt. Für die Auswertung will ich aber tageweise zusammenfassen und die gesamte Regenmenge und die Durchschnittstemperatur auswerten. Dazu muss ich aus dem Timestamp das Datum extrahieren. Das funktioniert in Excel mit einer Formel:

    =WENN(B6013<>"";DATUM(LINKS(weather[@datetime];4);TEIL(weather[@datetime];6;2);TEIL(weather[@datetime];9;2));"")

   Man erkennt, daß aus dem Timestamp 2020-08-06T21:28:46.824 das Datum 06.08.2020 errechnet wird.
2. Die Regenmenge wird in der Homematic Wetterstation kumuliert und ich habe noch keinen Trick gefunden das zu korrigieren. Also rechnen wir einfach Zeile für Zeile die Differenzmenge zur vorherigen Zeile.

Diese neu berechneten Spalten werden einfach rechts angefügt und dann für die Auswertung verwendet. Am Ende entsteht folgendes Pivot-Chart:

Auf der linken Seite ist die Pivot-Tabelle zu erkennen, die als Basis für das Pivot-Chart rechts dient. In blauer Farbe sieht man die Regenmenge – summiert pro Tag – und in rot die Durchschnittstemperatur des jeweiligen Tages.

Der Beitrag MongoDB-Reporting mit Excel erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.

Die Hardware

Um es einfach zu halten war die Überlegung eine vorhandene Hardware zu nehmen. Die erste Überlegung war ein Raspberry Pi. Nachdem dann aber mit NodeRed und MongoDB schon zwei Anwendungen auf dem Plan standen und klar war, daß es wahrscheinlich mehr wird fiel meine Wahl auf die vorhandene QNAP mit der App ContainerStation. Die ist schnell installiert und stellt eine komplette Docker-Umgebung zur Verfügung und ist einfach zu verwalten. Außerdem ist der zusätzliche Stromverbrauch nicht relevant. So habe ich erstmal zwei Container erstellt:

Damit war der erste Schritt gemacht. In ein paar langen Abenden mit viel Testen, so manchen Fehlversuch entstand dann der NodeRed-Flow. An dieser Stelle erkläre ich den einen oder anderen Abschnitt. Wer mehr wissen will darf mich gerne kontaktieren. Den kompletten Quellcode findet Ihr am Ende des Artikels.

Zum grundsätzlichen Design

Anhand des oben gezeigten Ausschnitts eine kurze Erklärung was passiert. Der Injektor triggert einmal pro Minute das Auslesen der Daten von der Station. Ganz oben ist noch eine Anzeige von Datum und Zeit mit der Info, daß gerade eine Aktualisierung stattgefunden hat. Darunter seht Ihr ein paar Beispiele. Der Rest der Werte funktioniert sinngemäß genau so.

Temperatur Nordseite ist mein Carport (ein separater Sensor), Temperatur Wetterstation der Sensor in der Wetterstation und Luftfeuchtigkeit kommt ebenfalls aus der Wetterstation. Alle werden vom Injektor minütlich getriggert und geben ihre Werte direkt an das Dashboard aus.

Dazu werden diverse Werte in globalen Variablen gespeichert. Die werden dann später zusammen ausgelesen und an MongoDB gesandt. Die Erklärung wie das funktioniert findet Ihr dann unten.

Noch ein Hinweis: die Darstellung der Windrichtung habe ich hier gefunden.

Die Übergabe an MongoDB

Der Screenshot oben zeigt nun die Übergabe an MongoDB. Getriggert wird der Prozess vom gleichen Injektor, nur mit einer Sekunde Verzögerung weil ich festgestellt habe, daß die Laufzeit der einzelnen Teilprozesse nicht unendlich schnell ist, sondern eben eine Weile braucht. Mit der Sekunde Verzögerung läuft es stabil. Dieser Schritt liest nun alle vorher gespeicherten Werte aus und schiebt sie in den MongoDB-Connector. Den Inhalt von Read global all sieht so aus.

msg.payload= {
    "dataset":      "weather@home",
    "datetime":     new Date().toISOString().replace("Z", ""),
    "speed":        global.get("wind_speed"),
    "degrees":      global.get("wind_degrees"),
    "temperature":  global.get("temperature"),
    "humidity":     global.get("humidity"),
    "rain":         global.get("rain"),
    "sunshine":     global.get("sunshine")
}
return msg;

Zur Erklärung:

• dataset dient dazu den Datensatz-Typ zu indentifizieren, falls man mal auf die Idee kommt noch weitere Daten in die gleiche MongoDB-Datenbank zu kippen.
• datetime baut einfach einen lesbaren Timestamp um das aktuelle Datum und die Uhrzeit in den Datensatz zu schreiben. Erbsenzähler werden bemerken, daß es eine Sekunde zu spät ist.
• Die weiteren Elemente erklären sich selbst.

Die MongoDB-Daten

Schaut man mit MongoDB-Compass nun in die Daten findet man folgendes:

{"_id":{"$oid":"5f26f5c16b2b680018b5737f"},"dataset":"weather@home","datetime":"2020-08-02T17:20:01.981","speed":5.2,"degrees":115,"temperature":25.7,"humidity":53,"rain":21.8}

Die ID wird automatisch generiert. Der Rest erklärt sich wohl selbst. Am 2.8.2020 um 17:20 kam der Wind aus Südost (115°) mit 5,2 km/h. Die Temperatur betrug 25,7°C und die relative Luftfeuchtigkeit 53%. Das mit dem Regen ist so eine Sache. Die Wetterstation kumuliert nur, so daß man am Ende immer im Diagramm nachsehen muss was sich verändert hat. So sieht das am Ende dann aus. Bei Regen sieht man den leichten Knick, da hab ich noch keine Zeit gefunden es schöner darzustellen.

Der MongoDB-Connector

Weil ich eine Weile daran rumgefummelt habe, hier auch noch die Konfiguration des MongoDB-Connectors:

Der Quellcode

Ihr könnt den Quellcode einfach mit Copy-Paste in NodeRed übernehmen. Es wird erst einmal Fehlermeldungen hageln, weil Libraries fehlen. Ihr braucht folgende Nodes:

• node-red-contrib-ccu : ccu-get-value
• node-red-contrib-calc : calculator
• node-red-dashboard
• node-red-contrib-mongodb2 : mongodb2 in
• und was ich noch vergessen habe… 

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msg.payload.degrees, msg.payload.speed, msg.payload.speed_unit\n-->\n<script>\n    // Watch the incoming message and convert the degrees to a human readable compass direction\n    (function(scope){\n        scope.$watch('msg', function(msg) {\n            if(typeof(msg) === \"object\"){\n                // Convert the degrees to cardinal directions\n                var deg = msg.payload.degrees;\n                var dirs = [\"N\",\"NNE\",\"NE\",\"ENE\",\"E\",\"ESE\",\"SE\",\"SSE\",\"S\",\"SSW\",\"SW\",\"WSW\",\"W\",\"WNW\",\"NW\",\"NNW\",\"N\"];\n                var idx = Math.round(deg*(dirs.length-1)/360);\n                scope.direction = dirs[idx];\n                \n                \n                // Keep track of the highest speed value, giving it 40 as a rough starting point.\n                // Works okay for MPH and KTS, but KM/H will show purple at a lower speed than the rest\n                scope.max_val = (msg.payload.speed > scope.max_val ? msg.payload.speed : 40);\n                \n                scope.p_speed = msg.payload.speed;\n                scope.p_max_val = scope.max_val;\n                var low_colors = [\n                    '#FFFFFF', // white\n                    '#d6f7ff', // light blue\n                    '#85ffd2', // blue green\n                    '#61ff6e' // green 10mph\n                    ];\n                var high_colors = [\n                    '#61ff6e', // green 10mph\n                    '#d5ff61', // green yellow\n                    '#fffc61', // yellow\n                    '#ffe561', // yellow orange 20mph\n                    '#ffcd61', // orange\n                    '#ffad61', // orange red\n                    '#ff7661', // red\n                    '#ff61dd', // red purple\n                    '#e261ff' // purple\n                ];\n                \n                if(msg.payload.speed <= 10){\n                    scope.color = low_colors[Math.round(msg.payload.speed*(low_colors.length-1)/10)];\n                }else{\n                    scope.color = high_colors[Math.round(msg.payload.speed*(high_colors.length-1) / scope.max_val)];\n                }\n                \n                //$(\".compass_container\").css(\"background-color\",scope.color);\n            }\n    \t});\n    })(scope);\n    \n    // Hacks to improve the layout and make it scale\n    $(document).ready(function(){\n        setTimeout(function () {\n            // Remove the auto scrolling from the parent node\n            $(\".compass_container\").parent().css(\"overflow\",\"hidden\");\n        \n            // Adjust the color to match the theme base color by looking up the toolbar header background color;\n            $(\".compass_container .triangle\").css(\"border-bottom-color\",$(\"md-toolbar\").css(\"background-color\"));\n        \n            // Scale the compass into the box that it's being rendered in\n            // This CSS hack helps make sure the line & font size scales appropriately\n            // Based on the node's grid size\n            $(\".compass_container\").each(function(k,v){\n                var scaleWidth = $(v).parent().width() / $(v).width();\n                var scaleHeight = $(v).parent().height() / $(v).height();\n        \n                var translateX = ($(v).width() - $(v).parent().width()) / 2;\n                var translateY = ($(v).height() - $(v).parent().height()) / 2;\n        \n                $(v).css(\"transform\",\"translate(-\"+translateX+\"px,-\"+translateY+\"px) scale(\"+scaleWidth+\",\"+scaleHeight+\") \");\n            });\n            \n            $(\".compass_container\").css(\"display\",\"block\"); // Unhide it now that it's resized\n        }, 1000);\n    });\n</script>\n<style>\n     @import url(https://fonts.googleapis.com/css?family=Dosis:200,400,500,600);\n     \n     .compass_container{\n        transition: 1s ease-in-out;\n        position: relative;\n        display: none;\n        width: 500px;\n        height: 500px;\n        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Der Beitrag Homematic Wetterstation mit NodeRed und MongoDB erschien zuerst auf Dipl.-Ing. Michael J. Raber.