Mitsubishi Heavy Industries Split Klimaanlage
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Ich hab mal ein Monitoring auf meine Geräte aktiviert.
Hier sieht man durchaus ein paar Peaks (Monitoring geht auf Max, nicht auf Mittelwert - man sieht also immer den schlechtesten).
Wenn man genauer reinzoomt, erkennt man, dass diese für einen Ping anhalten und der nächste Ping (10s später) geht wieder schnell:
Das heißt, wenn das ein Restart gewesen sein sollte, geht er in <10s und hat dann auch wieder die Verbindung aufgebaut. Bei mir sehe ich die Log Einträge nicht, auch lässt sich dieses Stundenmuster nicht aus dem Monitoring ableiten.
Unifi Client Daten sind nicht hervorragend, man sieht ein paar gelbe Striche aber in Summe Ok.
Wie sieht eure Verbindungsqualität aus? Wie lange dauert es bei euch, bis das Gerät wieder erreichbar ist? Evtl. trägt die Verbindungsqualität dazu bei, dass das Gerät länger offline ist? Evtl. ist der reconnect langsamer?
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So siehts bei mir aus. Bei dem kurzen Aussetzer bin ich auf einen anderen AP gewechselt der zwar weiter weg ist, aber im Moment scheint es stabiler zu laufen.
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@saeft_2003 Sieht ja nicht so schlecht aus - kannst du ein Monitoring aufsetzen um die Dauer der Reconnects zu messen?
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Wüsste jetzt auf anhieb nicht wie ich das mache. Wenn dann müsstest du mir mal grob sagen wie genau das geht...
Noch eine andere Frage. Wenn der Adapter gelb ist, versucht dieser dann in einem bestimmten Intervall sich wieder zu verbinden? Weil ich hatte es vor kurzem das der Adapter gelb war, hab diesen dann neugestartet und zack grün.
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Ich habe eine telegraf config für influxdb erstellt und visualisiere dann mit Grafana.
Es scheint aber auch einen ping Adapter zu geben, das zusammen mit dem History Feature von iobroker sollte ein ähnliches Ergebnis liefern.
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@saeft_2003 Es wird im angegebenen Interval abgefragt. Bei einer erfolgreichen Abfrage wird der Datenpunkt "online" auf true gesetzt. Bei jedem Intervall werden am Ende alle online Datenpunkte evaluiert und sofern alle true sind, wird der Gesamstatus auch aktualisiert. So sollte sich der Zustand auch ohne Neustart wieder fangen. Du könntest das nächste mal schauen, ob alle online Datenpunkte der aktiven Geräte true sind und der Adapterzustand dennoch gelb.
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@hacki11 sagte in Mitsubishi Heavy Industries Split Klimaanlage:
Ich habe eine telegraf config für influxdb erstellt und visualisiere dann mit Grafana.
Es scheint aber auch einen ping Adapter zu geben, das zusammen mit dem History Feature von iobroker sollte ein ähnliches Ergebnis liefern.
Den ping andapter hab ich laufen, aber woher kommt die Zeit wie lang der ping gebraucht hat? Beim Adapter bekomme ich doch nur true oder false? -
@hacki11 sagte in Mitsubishi Heavy Industries Split Klimaanlage:
@saeft_2003 Es wird im angegebenen Interval abgefragt. Bei einer erfolgreichen Abfrage wird der Datenpunkt "online" auf true gesetzt. Bei jedem Intervall werden am Ende alle online Datenpunkte evaluiert und sofern alle true sind, wird der Gesamstatus auch aktualisiert. So sollte sich der Zustand auch ohne Neustart wieder fangen. Du könntest das nächste mal schauen, ob alle online Datenpunkte der aktiven Geräte true sind und der Adapterzustand dennoch gelb.
Alles klar falls das wieder vorkommt mache ich das.
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Denke ich habs. Intervall ping alle 60 sek?
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@saeft_2003 Jede Sekunde
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Das lässt der ping adapter nicht zu. kürzester intervall sind alle 5 sek.
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@saeft_2003 passt auch noch
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Alles klar ich lass das mal bis morgen so laufen und schau ob ich in grafana was sehe und melde mich.
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Das sieht mir nach einer schlechten WLAN-Verbindung aus.
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@saeft_2003 Nimm mal den alive mit in die history auf. Aber man sieht schon schön ne Lücke in dem Graphen. Vermutlich gab’s keine Werte und es wird linear mit dem ersten Ping der wiederkommt verbunden? Zumindest würde das den Graphen erklären.
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Ich hab die Klima jetzt wieder auf den AP gelockt der theoretisch am besten ist. Normalerweise muss die Verbindung hier top sein. Luftlinie ist der nur 2m weg und nur dünne Wände dazwischen. Andere Geräte zum Teil weiter weg haben null Probleme.
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@saeft_2003 Mein IG nimmt auch immer den weiter entfernten AP statt dem der 4m entfernt steht. Roaming ist in dem WLAN deaktiviert, da viele IOT Geräte damit nicht klar kommen. Das IG vermutlich gleich dreimal nicht.
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@hacki11 Ich habe das WLAN so konfiguriert, dass die Geräte in einem separaten WLAN in 2.4Ghz am jeweils nächstliegenden AP eingesperrt sind. Habe kurz ein Shellscript für Linux mit Chat GPT entwickelt, was ne csv mitloggt (im Subfolder "Log" im Scriptordner. Inhalt der CSV:
Name;Zeitstempel;Erreichbar;Zeit(ms) Klima-Spitzboden;2025-05-15 13:39:18;True;30.4 Klima-K1;2025-05-15 13:39:18;True;85.3 Klima-K2;2025-05-15 13:39:18;True;95.8Ist auch ein Billigfrontend drauf:
Hier das Script (IPs und Aliase anpassen!):
#!/bin/bash # Intervall in Sekunden INTERVAL=5 # IP-Adressen und Aliasnamen IPS=("192.168.120.135" "192.168.120.138" "192.168.120.137" "192.168.120.136" "192.168.120.166") ALIASES=("Klima-Spitzboden" "Klima-K1" "Klima-K2" "Klima-Esszimmer" "Klima-Buero") # Logging-Verzeichnis und -Datei SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)" LOG_DIR="$SCRIPT_DIR/log" CSV_FILE="$LOG_DIR/ping_log.csv" mkdir -p "$LOG_DIR" # CSV-Datei initialisieren, falls noch nicht vorhanden if [ ! -f "$CSV_FILE" ]; then echo "Name;Zeitstempel;Erreichbar;Zeit(ms)" >> "$CSV_FILE" fi # Statusspeicher declare -A LAST_RESPONSE declare -A LAST_SEEN_DOWN # Spaltenbreiten WIDTH_ALIAS=20 WIDTH_REACH=12 WIDTH_TIME=10 WIDTH_LASTDOWN=25 # Initialisieren for alias in "${ALIASES[@]}"; do LAST_RESPONSE["$alias"]="-" LAST_SEEN_DOWN["$alias"]="-" done # Letzte bekannte False-Zeiten aus CSV rekonstruieren if [ -f "$CSV_FILE" ]; then for alias in "${ALIASES[@]}"; do last_false=$(grep "^$alias;" "$CSV_FILE" | grep ";False;" | tail -n 1 | cut -d';' -f2) if [ -n "$last_false" ]; then epoch=$(date -d "$last_false" +%s 2>/dev/null) if [ -n "$epoch" ]; then LAST_SEEN_DOWN["$alias"]=$epoch fi fi done fi # Funktion für menschenlesbare Zeitangabe time_diff_human() { local last_time=$1 [[ "$last_time" == "-" ]] && echo "-" && return local now=$(date +%s) local diff=$((now - last_time)) (( diff < 60 )) && echo "vor $diff Sek." && return (( diff < 3600 )) && echo "vor $((diff / 60)) Min." && return echo "vor $((diff / 3600)) Std." } # Hauptschleife while true; do clear printf "%-${WIDTH_ALIAS}s | %-${WIDTH_REACH}s | %-${WIDTH_TIME}s | %-${WIDTH_LASTDOWN}s\n" "Alias" "Erreichbar" "Zeit(ms)" "Nicht erreichbar vor" printf "%-${WIDTH_ALIAS}s-+-%-${WIDTH_REACH}s-+-%-${WIDTH_TIME}s-+-%-${WIDTH_LASTDOWN}s\n" \ "$(printf '─%.0s' $(seq 1 $WIDTH_ALIAS))" \ "$(printf '─%.0s' $(seq 1 $WIDTH_REACH))" \ "$(printf '─%.0s' $(seq 1 $WIDTH_TIME))" \ "$(printf '─%.0s' $(seq 1 $WIDTH_LASTDOWN))" for i in "${!IPS[@]}"; do IP=${IPS[$i]} NAME=${ALIASES[$i]} TIMESTAMP_HUMAN=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') TIMESTAMP_EPOCH=$(date +%s) PING_OUTPUT=$(ping -c 1 -W 1 "$IP" 2>/dev/null) if echo "$PING_OUTPUT" | grep -q "1 received"; then TIME_MS=$(echo "$PING_OUTPUT" | grep "time=" | sed -E 's/.*time=([0-9.]+) ms/\1/') LAST_RESPONSE["$NAME"]=$TIME_MS REACH="Ja" DOWNTIME=$(time_diff_human "${LAST_SEEN_DOWN[$NAME]}") echo "$NAME;$TIMESTAMP_HUMAN;True;$TIME_MS" >> "$CSV_FILE" else REACH="Nein" TIME_MS="-" if [[ "${LAST_SEEN_DOWN[$NAME]}" == "-" ]]; then LAST_SEEN_DOWN["$NAME"]=$TIMESTAMP_EPOCH fi DOWNTIME=$(time_diff_human "${LAST_SEEN_DOWN[$NAME]}") echo "$NAME;$TIMESTAMP_HUMAN;False;" >> "$CSV_FILE" fi printf "%-${WIDTH_ALIAS}s | %-${WIDTH_REACH}s | %-${WIDTH_TIME}s | %-${WIDTH_LASTDOWN}s\n" \ "$NAME" "$REACH" "${LAST_RESPONSE[$NAME]}" "$DOWNTIME" done sleep "$INTERVAL" doneFalls Ihr irgendwo Linux habt, könnt Ihr das da laufen lassen.
Und hier das Script, um die CSV als Bild darzustellen:
#!/usr/bin/env python3 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import timedelta import matplotlib.dates as mdates import os # 🕒 Benutzerabfrage zum Stundenbereich try: user_input = input("Wie viele Stunden zurück anzeigen? [Default: 24]: ").strip() MAX_HOURS = int(user_input) if user_input else 24 except Exception: MAX_HOURS = 24 # 📥 CSV einlesen CSV_PATH = "./log/ping_log.csv" df = pd.read_csv(CSV_PATH, sep=';') df['Zeitstempel'] = pd.to_datetime(df['Zeitstempel'], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") df['Farbe'] = df['Erreichbar'].apply(lambda x: 'green' if str(x).strip().lower() == 'true' else 'red') df['Erreichbar_bool'] = df['Erreichbar'].apply(lambda x: str(x).strip().lower() == 'true') # 🧭 Zeitbereich setzen latest_time = df['Zeitstempel'].max() earliest_time = df['Zeitstempel'].min() start_time = max(earliest_time, latest_time - timedelta(hours=MAX_HOURS)) df = df[df['Zeitstempel'] >= start_time].copy() # 📋 Aliasnamen extrahieren aliases = df['Name'].unique() aliases_sorted = list(aliases) # 📁 Diagrammverzeichnis erstellen output_dir = "./diagramm_pix" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 📊 Plot vorbereiten fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, len(aliases_sorted) * 1.2)) def plot_status_blocks(data, y_pos): current_color = None block_start = None for _, row in data.iterrows(): color = row['Farbe'] timestamp = row['Zeitstempel'] if color != current_color: if current_color is not None: duration = (timestamp - block_start).total_seconds() ax.barh( y=y_pos, width=duration / 3600, left=block_start, height=0.6, color=current_color, edgecolor='none' ) block_start = timestamp current_color = color if block_start is not None and current_color is not None: duration = (latest_time - block_start).total_seconds() ax.barh( y=y_pos, width=duration / 3600, left=block_start, height=0.6, color=current_color, edgecolor='none' ) for i, alias in enumerate(aliases_sorted): data = df[df['Name'] == alias].sort_values(by='Zeitstempel') plot_status_blocks(data, i) # 📐 Achsen und Format ax.set_yticks(range(len(aliases_sorted))) ax.set_yticklabels(aliases_sorted) ax.set_xlim(start_time, latest_time) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M')) ax.set_xlabel("Uhrzeit") ax.set_title("Erreichbarkeit der IPs – zusammenhängende Zustandsbereiche") plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.5) plt.tight_layout() # 💾 Bild speichern image_filename = f"{output_dir}/ping_status_{latest_time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.png" plt.savefig(image_filename) plt.show() # 📋 Zusammenfassung pro Alias print("\nZusammenfassung:") total_minutes = MAX_HOURS * 60 for alias in aliases_sorted: alias_data = df[df['Name'] == alias].sort_values(by='Zeitstempel') alias_data['diff'] = alias_data['Zeitstempel'].diff().dt.total_seconds().fillna(0) # Statuswechsel ermitteln alias_data['is_new_block'] = (alias_data['Erreichbar_bool'] != alias_data['Erreichbar_bool'].shift()) alias_data['block_id'] = alias_data['is_new_block'].cumsum() # Offline-Blöcke false_blocks = alias_data[alias_data['Erreichbar_bool'] == False] grouped = false_blocks.groupby('block_id') total_offline_secs = grouped['diff'].sum().sum() total_offline_minutes = round(total_offline_secs / 60, 2) total_outages = grouped.ngroups outages_per_hour = round(total_outages / MAX_HOURS, 2) avg_offline_per_hour = round(total_offline_minutes / MAX_HOURS, 2) # Antwortzeiten nur bei True true_responses = alias_data[alias_data['Erreichbar_bool'] == True].copy() true_responses['Zeit(ms)'] = pd.to_numeric(true_responses['Zeit(ms)'], errors='coerce') min_time = round(true_responses['Zeit(ms)'].min(), 2) avg_time = round(true_responses['Zeit(ms)'].mean(), 2) max_time = round(true_responses['Zeit(ms)'].max(), 2) print(f"{alias}:") print(f" Gesamtofflinezeit: {total_offline_minutes:.2f} Min") print(f" Ø Offlinezeit/Stunde: {avg_offline_per_hour:.2f} Min") print(f" Gesamtzahl Ausfälle: {total_outages}") print(f" Ø Ausfälle/Stunde: {outages_per_hour}") print(f" Antwortzeit (Min/Ø/Max): {min_time:.2f} / {avg_time:.2f} / {max_time:.2f} ms\n") -
@mrlarodos Habe mir noch ein Script gebaut, das die CSV als Diagramm visualisiert:
Und hier die Zusammenfassung der bisherigen Messung:
Klima-Spitzboden:
Gesamtofflinezeit: 3.50 Min
Ø Offlinezeit/Stunde: 0.15 Min
Gesamtzahl Ausfälle: 19
Ø Ausfälle/Stunde: 0.79
Antwortzeit (Min/Ø/Max): 4.30 / 82.30 / 878.00 msKlima-K1:
Gesamtofflinezeit: 6.25 Min
Ø Offlinezeit/Stunde: 0.26 Min
Gesamtzahl Ausfälle: 21
Ø Ausfälle/Stunde: 0.88
Antwortzeit (Min/Ø/Max): 4.09 / 77.67 / 452.00 msKlima-K2:
Gesamtofflinezeit: 6.42 Min
Ø Offlinezeit/Stunde: 0.27 Min
Gesamtzahl Ausfälle: 28
Ø Ausfälle/Stunde: 1.17
Antwortzeit (Min/Ø/Max): 3.88 / 85.14 / 680.00 msKlima-Esszimmer:
Gesamtofflinezeit: 3.35 Min
Ø Offlinezeit/Stunde: 0.14 Min
Gesamtzahl Ausfälle: 8
Ø Ausfälle/Stunde: 0.33
Antwortzeit (Min/Ø/Max): 3.74 / 78.01 / 979.00 msKlima-Buero:
Gesamtofflinezeit: 0.18 Min
Ø Offlinezeit/Stunde: 0.01 Min
Gesamtzahl Ausfälle: 2
Ø Ausfälle/Stunde: 0.08
Antwortzeit (Min/Ø/Max): 4.20 / 73.71 / 993.00 msHm. Hilft uns das sehr?
