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WordPress Koko Analytics im SmartHome Dashboard

Um Statistiken über verschiedene WordPress-Websites zu erheben, nutze ich das datenschutzfreundliche Plugin „Koko Analytics“. Leider hat dieses Plugin, wie viele andere auch, keine Schnittstelle, um auf die Statistiken anderweitig zuzugreifen. Möchte man dies trotzdem, um sie zum Beispiel in einem SmartHome Dashboard auszugeben, muss man sich quasi selbst eine kleine Schnittstelle basteln, und die erwünschten Daten direkt aus der Koko-MySQL-Datenbank laden.

Hier mein PHP-Code für die beiden Standardwerte Visitors & Page-Views der letzten 28 Tage – mit Ausgabe als JSON. 

<?php
mysqli_report(MYSQLI_REPORT_ERROR | MYSQLI_REPORT_STRICT);
define('DB_NAME', '____DB_NAME____');
define('DB_USER', '____DB_USER____');
define('DB_PASSWORD', '____DB_PASSWORD____');
define('DB_HOST', 'localhost');

$mysqli = new mysqli(DB_HOST,DB_USER,DB_PASSWORD,DB_NAME);

$return = $mysqli->query("SELECT sum(visitors),sum(pageviews) FROM (SELECT visitors,pageviews FROM ____DB_PREFIX_____koko_analytics_site_stats ORDER BY date DESC LIMIT 28) AS subquery;");

$row = $return->fetch_array(MYSQLI_ASSOC);
echo json_encode(array("visitors"=>$row["sum(visitors)"], "pageviews"=>$row["sum(pageviews)"]));

$return->close();
$mysqli->close();
?>

Das Skript muss dafür auf die Datenbank der WordPress-Instanz zugreifen können – klar. Seitens Node-RED ist es nur ein kleiner HTTP-Request. Eine Authentifizierung für den Zugriff lässt sich natürlich auch entsprechend ergänzen.

json auf Gültigkeit prüfen

Es ist mal wieder soweit – die Schnittstelle von opensensemap.org streikt. Da dies immer mal wieder (nicht nur dort) vorkommt, habe ich vor einiger Zeit eine Prüfung des JSON-Response eingebaut, sodass ich diese Fehler abfangen kann.

Damit ich dieses Code-Snippet nicht immer suchen muss, sei es hier archiviert. Vielleicht hilft es jemandem anders ja auch weiter.

var json_valid = true;

try
{
   var json = JSON.parse(msg.payload);
}
catch(e)
{
  json_valid=false;
}
finally {
    if(json_valid === true) {
        node.status({fill:"green",shape:"dot",text:"Okay"});
        return [msg,null];
       
    }
    else {
        node.status({fill:"red",shape:"dot",text:"Error"});
        return [null,msg];

    }
}

Schnelles Smartphone UI

Ich mag ioBroker, ich mag Node-RED – aber ein User Interface, welches innerhalb von drei Sekunden auf dem Smartphone zur Verfügung steht, ist weder mit vis noch mit Node-RED UI / Dashboad möglich. Vielleicht liegt es am eingesetzten Raspberry PI und eine Monster-Hardware würde es schneller ermöglichen – so ist die Ladezeit je nach Verbindungsqualität (WLAN, VPN) jedoch belastend – gerade für den schnellen Blick auf die Haustechnik (z.B. Solarthermie) oder die Straßenbahn-Abfahrtszeiten.

Einzige Lösung kann eine native App fürs Smartphone sein, dachte ich mir. Doch weder für vis noch für Node-RED UI gibt es entsprechende perfomante Ansätze. Also musste eine weitere Lösung her. Erste Tests mit MQTT Dashboard-Apps waren verheißungsvoll, doch offenbarten sie dann Probleme. Denn bei MQTT muss die App weitgehend online sein, um die aktuellen Werte empfangen zu können. Frisst Akku und Leistung auf Seiten des Smartphones. Ein Abrufen der Werte nach einer längeren Offline-Phase ist nicht ohne weiteres möglich.

Covergestaltung

Dann stolperte ich über die App IOT Dashboard, welche mich gerade sehr begeistert. Die App von Ciprian Savastre ermöglicht es, via REST im JSON-Format Daten abzurufen, und auch Befehle zu senden. Ein paar Nodes in Node-RED ermöglichen sowohl die Auslieferung der Daten an die App, als auch das Empfangen von Befehlen aus der App.

  • Ja, die App ist funktionell noch ausbaufähig. Der Entwickler ist aber nett und ansprechbar für Bugs und Ideen.
  • Ja, es ist nur eine Ergänzung zu einem ausgefeilten UI via vis oder Node-RED Dashboard.
  • Ja, man muss auf dem Smartphone einigen Konfigurationsaufwand betreiben.

Dafür hat man aber in atemberaubender Geschwindigkeit den aktuellen Stand des Smart-Homes auf dem Schirm.

Und so sieht es gerade bei mir aus:

Aktuell benutze ich noch keine Steuerungsfunktionen, sondern nur das reine Auslesen von Werten. Daher sieht es im Node-RED auch bisher sehr einfach aus.

Die Steuerung realisiere ich bisher über Node-RED UI / Dashboard – einige häufig genutzte Funktionen werde ich aber sicher auch in der App IOT Dashboard abbilden – außer es läuft mir etwas besseres über den Weg.