IoT-Datenstack Cannabis
Kurzdefinition
Der IoT-Datenstack (TIG-Stack) ist die technische Pipeline, die Rohdaten aus Cannabis-Grow-Sensoren in Echtzeit erfasst, speichert und visualisiert. Kernkomponenten: MQTT als Transportprotokoll, InfluxDB als Zeitreihendatenbank und Grafana als Visualisierungs- und Alerting-Plattform.
Wissenschaftliche Beschreibung
Architektur des TIG-Stacks
Der TIG-Stack (Telegraf–InfluxDB–Grafana) hat sich als De-facto-Open-Source-Standard für Cannabis-Gewächshaus-Sensortelemetrie etabliert. Er verarbeitet Messwerte von typischerweise 20–100 Sensoren bei 1-Minuten-Intervallen, was 50.000–300.000 Datenpunkte pro Tag ergibt.
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
- Pub/Sub-Protokoll: Sensoren (Publisher) senden Messwerte an einen Broker; Clients (Subscriber) empfangen selektiv nach Topics
- Port 1883 (unverschlüsselt) / Port 8883 (TLS/SSL-verschlüsselt)
- Quality of Service (QoS): QoS 0 (at most once), QoS 1 (at least once), QoS 2 (exactly once) — für kritische Sensorwerte QoS 1 empfohlen
- Beliebteste Broker: Mosquitto (Open Source, leichtgewichtig), EMQX (skalierbar, Clustering)
Telegraf (Datenaggregator)
- Abonniert MQTT-Topics, parst JSON- oder CSV-Payloads
- Unterstützt über 300 Input-Plugins; schreibt im InfluxDB Line Protocol in die Datenbank
- Ermöglicht Vorfilterung und Transformation vor der Speicherung
InfluxDB (Zeitreihendatenbank)
- Optimiert für hochfrequente, zeitgestempelte Messpunkte
- Retention Policies: 7 Tage Hot Storage (volle Auflösung) → automatisches Downsampling auf 1-Jahres-Cold-Storage
- Continuous Queries aggregieren Rohdaten stündlich/täglich zur Langzeitspeicherung
- Query-Sprachen: InfluxQL (SQL-ähnlich) und Flux (funktional)
Grafana (Visualisierung & Alerting)
- Verbindet sich direkt mit InfluxDB als Data Source
- Pre-built Dashboards für Grow-Monitoring verfügbar (Community-Bibliothek)
- Alerting-Regeln triggern bei Schwellwertüberschreitung (z.B. Temperatur > 32 °C) → Benachrichtigung via PagerDuty, Slack, SMS, E-Mail
Deployment-Varianten
| Schicht | Open Source | Cloud-Alternative |
|---|---|---|
| Broker | Mosquitto, EMQX | AWS IoT Core, Azure IoT Hub |
| Datenbank | InfluxDB (self-hosted) | InfluxDB Cloud, TimescaleDB |
| Visualisierung | Grafana (self-hosted) | Grafana Cloud, DataDog |
Edge Computing: Lokale Telegraf-Instanzen auf Edge-Hardware (Raspberry Pi, industrielle PCs) verarbeiten Daten vor Ort und senden nur aggregierte Werte in die Cloud — reduziert Latenz und Bandbreitenkosten.
OPC UA (IEC 62541): Industriestandard-Protokoll für Machine-to-Machine-Kommunikation, relevant bei Integration von SPS/SCADA-Systemen in den Grow-Stack.
Datenvolumen und Skalierung
- 20 Sensoren × 60 Messwerte/h × 24 h = 28.800 Datenpunkte/Tag (unteres Ende)
- 100 Sensoren × 1-Minuten-Intervall = 144.000 Datenpunkte/Tag
- Retention-Strategie verhindert unkontrolliertes Datenbankwachstum
Anbau-Relevanz
Der IoT-Datenstack ist die Datengrundlage für alle weiteren KI-Anwendungen im Grow-Room. Ohne zuverlässige, hochfrequente Sensordaten können Anomalie-Erkennung, Reinforcement Learning und Digital Twins nicht funktionieren.
Praktische Vorteile: - Keine Vendor-Lock-in-Kosten: Open-Source-Stack (MQTT + InfluxDB + Grafana) kostenlos; proprietäre Plattformen berechnen Per-Sensor-Gebühren - Compliance-Logging: Vollständige Klimahistorie für Behördennachweise (GMP-Anforderungen) - Sofortalarme: Klimaentgleisung (Hitze, hohe Luftfeuchtigkeit) wird innerhalb von Minuten erkannt — verhindert Ernteverluste
Empfohlenes Vorgehen: Alle neuen Sensor-Deployments auf MQTT + InfluxDB + Grafana standardisieren, um Vendor-Lock-in zu vermeiden und Zugang zum größten Ökosystem vorgefertigter Dashboards zu erhalten.
Rocamora-Osorio et al. (2025) demonstrierten das TIG-Stack-Konzept direkt für industriellen Hemp (Cannabis sativa L.) in Gewächshäusern mit Open-Source-Systemen und Computer Vision — direkter Transfernachweis für Cannabis-Anbau.
Verwandte Begriffe
- anomalie-detektion-sensordaten — erkennt Ausreißer in den IoT-Daten
- digital-twin — nutzt IoT-Daten zur Echtzeit-Kalibrierung des virtuellen Modells
- reinforcement-learning-klima — RL-Agent empfängt Zustandsdaten über IoT-Stack
Quellen
- Rocamora-Osorio et al. (2025): Automated IoT-Based Monitoring of Industrial Hemp (Cannabis sativa L.) in Greenhouses. MDPI Smart Cities 7(9):272. https://www.mdpi.com/2624-7402/7/9/272
- InfluxData (2024): TIG Stack — Telegraf, InfluxDB, Grafana Integration Documentation. https://medium.com/@hoanglc/tig-stack-powerful-monitoring-tool-822521dce102
- Sardois, L. (Medium): Handling IoT data with MQTT, Telegraf, InfluxDB and Grafana. https://lucassardois.medium.com/handling-iot-data-with-mqtt-telegraf-influxdb-and-grafana-5a431480217
- MQTT Industry 4.0 Monitoring Example (YouTube): https://www.youtube.com/watch?v=UVWatCq77B0
Quellen
- https://doi.org/10.1021/acs
- Wang CT et al. (2022): Air quality in cannabis cultivation facilities. Environ. Sci. Technol. doi:10.1021/acs.est.1c06372