Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 随時更新します。 対象の人 使ったことないけど、軽く理解はしておきたい人 本格的に勉強する前に、大まかな概要を知りたい人 特徴 サーバーサイドのJavaScript 非同期 (I/Oの処理結果を待たず処理を進める) ノンブロッキングI/O (I/Oの結果を待たないで処理をすすめる。I/O処理が終了したらコールバック関数を実行。) イベントドリブン (何かしらのキッカケで動き始める) シングルスレッド (メモリ消費が少ない、仕事切り替えが少ないので速い) JavaScript エンジンが Google の V8 で速い Node.jsで作
Raspberry Piで取得したセンサーデータをリアルタイムに可視化する（導入編） Posted: 2015-06-08 / Modified: 2015-12-09 / Tags: Raspberry_Pi Node.js Raspberry Piを買ったは良いもののLチカで止まってる、なんて人は少なくないんじゃないでしょうか？ センサーデータがうまく取得できなかったり、通信の部分がよくわからなかったり、色々な理由があるかと思います。 そこで今回は、Raspberry Piでセンサーデータを取得して、Milkcocoaを使ってリアルタイムにブラウザ上にグラフ化する過程を、導入部分からひとつひとつ説明したいと思います。 こちらでデモを見ることが出来ます 今回は導入編ということで、以下の流れで説明してきます。 Raspberry Piのインストール Raspberry Piを持ち運べるよう
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
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