搭建一个远程电脑监控系统，可以随时随地查看电脑的运行状况

我想创建一种无需亲自坐在电脑前即可远程监控电脑性能的方法。无论我正在运行资源密集型任务、玩游戏，还是仅仅想查看系统状态，这款设备都能让我通过任何有网络连接的地方，实时获取CPU、GPU、RAM和SSD的性能数据。

它有什么作用?

这个智能家居项目将一个Particle设备转变为硬件监控中心，可实现以下功能：

•通过串行连接接收实时的PC性能数据

•CPU、GPU、RAM 和 SSD 的运行状态统计(温度、使用率、速度、功耗)

•将编码后的数据上传至 GitHub 进行云存储

•通过LED指示灯提供视觉反馈

•可通过网页界面实现远程监控

硬件要求

所需部件

•粒子光子/氩气(或兼容的粒子物联网设备)

•USB转串口线(用于电脑连接)

•3个LED(可选)——用于视觉反馈的状态指示灯

•3个电阻(可选)——若使用LED，每只220Ω

•面包板和跳线

•带监控软件的电脑(用于收集硬件性能数据)

引脚配置(可选LED)

•引脚4：切换LED(数据传输指示灯)

•引脚5：开关指示灯(系统状态)

•引脚7：接收指示灯(数据接收时闪烁)

注意：LED灯仅用于视觉反馈和调试。系统在没有它们的情况下也能完美运行——它们只是帮助你查看数据的传输与接收情况。

软件与服务

•粒子云平台 - 物联网设备管理

•GitHub API - 通过网络钩子实现云数据存储

•C++ 应用程序 - 本地数据格式化器(texteditor.cpp)

•JavaScript/HTML - 网页仪表盘(index.html，up.js)

•粒子网络钩子 - 将设备连接到 GitHub

工作原理

系统架构

PC硬件统计 → 串行 → 颗粒设备 → 云 → GitHub → 网页仪表盘

数据流

•数据采集：PC监控软件收集硬件统计信息

•格式化：C++ 应用程序将数据格式化为 CSV 并通过串口发送

•处理：粒子固件解析传入的数据(格式：C u 18 = CPU 使用率 18%)

•编码：数据已使用Base64编码以确保安全传输

•上传：通过 webhook 将编码数据发布到 Particle Cloud

•存储：GitHub API 使用基于 SHA 的版本控制来存储数据

•显示：网页界面实时获取并显示更新内容

固件逻辑分析

固件实现了复杂的数据显示处理流程：

输入解析器：采用了一种巧妙的字符级协议

•第一个字符(大写)：组件类型(C=CPU，G=GPU，R=RAM，S=SSD)

•第二个字符(小写)：计量类型(u=使用量，t=温度，s=速度，p=功率)

•剩余字符：数值

智能SHA管理：

Base64编码：我特别自豪的是能够直接在微控制器上实现Base64编码——这确保了数据在云端传输过程中的完整性，且无需依赖外部库。

这是我在打开更新器，然后查看 GitHub 更新的过程。

面临的挑战

我真正挣扎的地方

1. GitHub API 集成

最大的挑战是实现可靠的云存储。GitHub 的 API 要求文件更新时使用 SHA 哈希值，这意味着需要跟踪版本历史并处理冲突。我必须实现：

•启动时自动获取SHA

•每次成功上传后更新SHA

•SHA 无法使用时的回退逻辑

2. 串行通信可靠性

在PC与粒子设备之间实现稳定的串行通信曾一度颇具挑战：

•需要实现正确的握手(OK确认)

•添加了结束标记以表示数据完成

•已实现输入验证，以防止无效数据

3. 数据编码

在内存有限的微控制器上实现Base64编码需要仔细优化。我不得不编写一个自定义编码器，使其能够与Arduino的String对象兼容。

我是如何克服它的

•全面测试：在代码中添加了串行调试功能

•响应处理器：实现 webhook 响应订阅，以自动更新 SHA

•视觉反馈：LED灯可即时确认每一步操作

•验证函数：创建了 numcheck()、capcheck() 和 lowercheck() 函数，以确保数据完整性

代码亮点

输入解析

该协议在保持可读性以便调试的同时，最大限度地减少了数据传输。

自动SHA管理

设备每次上传后都会自动更新其SHA值，无需人工干预。

安全提示

重要提示：该项目之前在 JavaScript 文件中硬编码了访问令牌。对于生产环境使用，请注意：

•将令牌存储在环境变量中

•使用服务器端代理进行 API 调用

•切勿向代码仓库泄露机密信息

•建议使用 Particle 的身份验证功能

未来改进

如果我能重新开始或继续开发：

•添加温度警报：当温度超过阈值时触发通知

•历史图表：存储并可视化随时间变化的趋势

•移动应用：打造原生应用，享受更佳的移动端体验

•支持多台电脑：可扩展以监控多台计算机

•OLED显示屏：添加本地显示，实时查看统计信息

结论

该项目成功地将嵌入式系统、云API和网络技术相结合，打造了一个实用的家庭自动化解决方案。尽管在API集成和串行通信方面存在挑战，但最终成果仍能实现可靠且实时的电脑监控，无论身处何地均可使用。

所展示的技能

•嵌入式C/C++编程

•串行通信协议

•RESTful API 集成

•数据编码/解析

•云物联网架构

•网页开发(HTML/JS)

如何构建这个项目

想重现这个PC监控系统吗?以下是一份快速指南，帮助你开始：

步骤1：设置 GitHub 存储空间

•创建一个 GitHub 仓库(公开或私有)

•在仓库中创建一个文本文件用于存储数据(例如：creation.txt)

•生成具有仓库权限的 GitHub 个人访问令牌

•GitHub 设置 → 开发者设置 → 个人访问令牌

•生成具有仓库权限的 GitHub 个人访问令牌

•GitHub 设置 → 开发者设置 → 个人访问令牌

•注意文件的SHA哈希值(稍后需要使用)

步骤2：配置Particle Webhooks

•在 Particle 控制台中创建两个网络钩子：

•Webhook 1：获取文件 SHA

•活动名称：request_sha(或您自定义的名称)

•方法：GET

•添加标头：Authorization token, User-Agent, Accept

•响应模板：{{sha}}

•Webhook 2：更新文件

•事件名称：ifttt_upload(或您自定义的名称)

•方法：PUT

•包含内容和SHA字段的JSON体

•回复模板：{{content.sha}}

步骤3：刷写固件

复制粒子固件代码(参见代码部分)

替换占位符：

•初始SHA哈希

•Webhook 名称

•引脚编号(如有不同)

•替换占位符：初始SHA哈希、Webhook名称、PIN码(如不同)

•将Flash传输到您的Particle设备

步骤4：设置PC数据收集

•编译 C++ 格式化程序

•安装电脑监控软件(如HWiNFO、Open Hardware Monitor等)

•配置监控软件，以以下格式输出数据：C u 18(组件、指标、值)

步骤5：创建网页仪表盘(可选)

•设置HTML/JS文件

•添加您的粒子访问令牌

•本地运行或部署到Web服务器

步骤6：硬件组装(可选)

如果你想使用视觉反馈LED：

•将LED与220Ω电阻连接到第4、5和7号引脚

•接地连接

•LED在数据传输期间会闪烁

步骤7：测试系统

•在粒子控制台中调用闪烁函数以激活系统

•运行您的电脑监控软件

•执行 C++ 格式化器以发送数据

•查看 GitHub 文件更新并获取新数据

•请查看网页仪表盘以获取实时显示

提示：

•无需LED即可启动，便于初期测试

•使用串行监视器调试数据流

•如果SHA出现不同步，请手动调用setSha函数

•在运行完整系统之前，先单独测试网络钩子

本文编译自hackster.io