{"id":31840,"date":"2026-07-28T10:00:00","date_gmt":"2026-07-28T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/monraspberry.com\/?p=31840"},"modified":"2026-07-28T10:00:00","modified_gmt":"2026-07-28T08:00:00","slug":"creer-un-tableau-de-bord-grafana-pour-vos-capteurs-lorawan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/creer-un-tableau-de-bord-grafana-pour-vos-capteurs-lorawan\/","title":{"rendered":"Cr\u00e9er un tableau de bord Grafana pour vos capteurs LoRaWAN"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Collecter des donn\u00e9es de capteurs, c&#8217;est bien ; les comprendre d&#8217;un coup d&#8217;\u0153il, c&#8217;est mieux. <strong>Grafana<\/strong> est l&#8217;outil de r\u00e9f\u00e9rence pour transformer des flux de mesures en tableaux de bord clairs et interactifs. Coupl\u00e9 \u00e0 des capteurs LoRaWAN et \u00e0 un Raspberry Pi, il offre une supervision IoT professionnelle. Voici comment b\u00e2tir ce pipeline de bout en bout.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L&#8217;architecture de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le parcours d&#8217;une mesure est le suivant : le capteur LoRaWAN transmet \u00e0 une passerelle, le serveur r\u00e9seau (ChirpStack) publie en MQTT, un collecteur enregistre ces donn\u00e9es dans une base de s\u00e9ries temporelles (InfluxDB), et Grafana les affiche. Si vous n&#8217;avez pas encore votre serveur r\u00e9seau, commencez par notre tutoriel <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/passerelle-lorawan-raspberry-pi5-chirpstack-lr1302\/\">Cr\u00e9er une passerelle LoRaWAN<\/a> et notre guide <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/dragino-raspberry-pi-selection-projets-iot\/\">Dragino x Raspberry Pi<\/a>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le mat\u00e9riel<\/h2>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>A <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/product\/raspberry-pi-5-1gb\/\">Raspberry Pi 5<\/a> avec stockage NVMe (la base de donn\u00e9es appr\u00e9cie la rapidit\u00e9)<\/li>\n<li>A <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/product\/dragino-lps8n-passerelle-lorawan-indoor-multi-canaux\/\">Pasarela LoRaWAN<\/a> et des <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/product\/dragino-lht65n\/\">capteurs Dragino<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tape 1 : installer InfluxDB et Grafana<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le plus simple est de d\u00e9ployer ces deux services via Docker. Apr\u00e8s avoir pr\u00e9par\u00e9 Docker (voir notre <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/pourquoi-utiliser-docker-sur-raspberry-pi\/\">guide Docker<\/a>), lancez InfluxDB puis Grafana. Notre tutoriel <a href=\"https:\/\/monraspberry.com\/es\/installer-grafana-sur-raspberry-pi\/\">Installer Grafana sur Raspberry Pi<\/a> couvre cette \u00e9tape en d\u00e9tail.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tape 2 : alimenter la base de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il faut faire transiter les donn\u00e9es MQTT vers InfluxDB. Telegraf, l&#8217;agent de collecte d&#8217;InfluxData, s&#8217;abonne au broker MQTT et \u00e9crit automatiquement les mesures dans la base. Configurez son fichier pour qu&#8217;il \u00e9coute les topics ChirpStack et qu&#8217;il d\u00e9code le JSON des trames. Telegraf est open source et document\u00e9 sur <a href=\"https:\/\/github.com\/influxdata\/telegraf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">GitHub<\/a>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tape 3 : connecter Grafana \u00e0 InfluxDB<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans Grafana, ajoutez InfluxDB comme source de donn\u00e9es en renseignant son adresse et le bucket cible. V\u00e9rifiez la connexion : Grafana doit confirmer l&#8217;acc\u00e8s. Vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 cr\u00e9er vos premiers graphiques.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tape 4 : construire le tableau de bord<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cr\u00e9ez un nouveau tableau de bord et ajoutez des panneaux : courbe de temp\u00e9rature, jauge d&#8217;humidit\u00e9, indicateur d&#8217;\u00e9tat d&#8217;une porte, niveau de batterie des capteurs. Grafana propose une grande vari\u00e9t\u00e9 de visualisations. Organisez vos panneaux par pi\u00e8ce ou par type de mesure pour une lecture intuitive.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c9tape 5 : configurer des alertes<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Grafana permet de d\u00e9finir des seuils d&#8217;alerte : recevez une notification si une temp\u00e9rature d\u00e9passe une limite, ou si un capteur cesse d&#8217;\u00e9mettre (signe de batterie vide). Ces alertes peuvent \u00eatre envoy\u00e9es par e-mail, Telegram ou webhook, transformant votre tableau de bord en v\u00e9ritable syst\u00e8me de surveillance.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avec Grafana, InfluxDB et un Raspberry Pi, vous donnez du sens \u00e0 vos donn\u00e9es de capteurs LoRaWAN gr\u00e2ce \u00e0 des tableaux de bord clairs et des alertes pertinentes. C&#8217;est l&#8217;aboutissement naturel d&#8217;un projet IoT, qui transforme des mesures brutes en outil de pilotage. Une comp\u00e9tence pr\u00e9cieuse, applicable bien au-del\u00e0 de la domotique.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Visualisez les donn\u00e9es de vos capteurs LoRaWAN dans Grafana sur Raspberry Pi : pipeline MQTT vers InfluxDB, cr\u00e9ation de graphiques et alertes sur vos mesures IoT.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[308],"tags":[],"class_list":["post-31840","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tutos"],"featured_image_src":{"landsacpe":false,"list":false,"medium":false,"full":false},"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31840","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31840"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31840\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31840"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31840"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/monraspberry.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31840"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}