라즈베리 파이5 레시피 #8: 클라우드 기반 전력 모니터링 시스템 안정화

Shelly Cloud + Prometheus + Grafana를 활용한 완전 자동 전력 모니터링 아키텍처 구축기

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지난 편(#7)에서는 Shelly Plug S의 로컬 API를 활용해 Prometheus와 Grafana로 실시간 전력량을 수집했습니다.
이번에는 한 단계 더 발전하여 Shelly Cloud API를 기반으로, 어떤 네트워크 환경에서도 안정적으로 동작하는 모니터링 시스템을 만들어봅니다.

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☁️ 왜 Cloud 기반으로 바꿨을까?

Shelly Plug S는 로컬 IP 접근을 통해 실시간 데이터를 제공하지만,

• 네트워크 환경이 바뀌면 IP가 달라질 수 있고
• 외부에서 접근할 수 없으며
• 원격 측정이나 여러 장소에서 모니터링할 때 제약이 있습니다.

Shelly Cloud API는 디바이스가 Wi-Fi에 연결되어 있으면 어디서든 HTTPS를 통해 상태를 조회할 수 있습니다.
이번 편에서는 이 Cloud API를 Prometheus와 연동하여, WSL + Docker 환경에서도 완전히 자동화된 전력 수집 시스템으로 확장합니다.

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🧱 시스템 구성

Shelly Plug S (Cloud)
    ↓ HTTPS REST API (Shelly Cloud)
Flask Proxy (8080)
    ↓ Local JSON Endpoint (/shelly_proxy)
json-exporter (Docker, :7979)
    ↓ Prometheus Metrics
Prometheus (Time Series DB)
    ↓ Grafana Dashboard (20443)

각 역할 요약:

구성요소	역할
Shelly Cloud	디바이스 상태를 HTTPS로 제공
Flask Proxy	Cloud 응답을 중계 및 JSON 구조 변환 (switch:0 → switch_0)
json-exporter	JSON 데이터를 Prometheus 형식 메트릭으로 변환
Prometheus	시계열 데이터 수집 및 저장
Grafana	전문 대시보드 시각화

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⚙️ 1단계: Flask Proxy 구성

WSL 환경에서 /opt/shelly_proxy/app.py 파일을 생성합니다.

from flask import Flask, Response
import requests
import json

app = Flask(__name__)

# Shelly Cloud credentials (고정)
SHELLY_DEVICE_ID = "ID HERE"
SHELLY_AUTH_KEY = "AUTH KEY HERE"

SHELLY_API_URL = "https://shelly-180-eu.shelly.cloud/device/status"


@app.route("/shelly_proxy")
def shelly_proxy():
    """Shelly Cloud proxy for Prometheus json_exporter"""
    try:
        # Shelly Cloud API 요청
        r = requests.post(
            SHELLY_API_URL,
            data={"id": SHELLY_DEVICE_ID, "auth_key": SHELLY_AUTH_KEY},
            timeout=10,
        )
        data = r.json()

        # key rename: "switch:0" → "switch_0"
        if "data" in data and "device_status" in data["data"]:
            ds = data["data"]["device_status"]
            if "switch:0" in ds:
                ds["switch_0"] = ds.pop("switch:0")

        return Response(json.dumps(data), mimetype="application/json")

    except Exception as e:
        error_msg = {"error": str(e)}
        return Response(json.dumps(error_msg), status=500, mimetype="application/json")


if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

Proxy가 정상 작동하면:

curl http://localhost:8080/shelly_proxy

{
  "data": {
    "device_status": {
      "switch_0": {"voltage":217.3, "apower":58.4, "current":0.46, ...},
      "wifi": {"rssi": -58}
    }
  }
}

 

 

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🐳 2단계: json-exporter 컨테이너 실행

docker rm -f shelly_json_exporter
docker run -d \
  --name shelly_json_exporter \
  -p 7979:7979 \
  -v /opt/json_exporter/modules.yml:/config.yml \
  prometheuscommunity/json-exporter:latest \
  --config.file=/config.yml

modules.yml 내용:

modules:
  shelly_power:
    headers:
      User-Agent: "curl/7.81.0"
      Accept: "application/json"
    metrics:
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_voltage
        path: '{.data.device_status.switch_0.voltage}'
        type: value
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_temperature
        path: '{.data.device_status.switch_0.temperature.tC}'
        type: value
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_currently_used_power
        path: '{.data.device_status.switch_0.apower}'
        type: value
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_current
        path: '{.data.device_status.switch_0.current}'
        type: value
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_relay_state
        path: '{.data.device_status.switch_0.output}'
        type: value
      - name: shellyplusplug_testPlusPlug_wifi_rssi
        path: '{.data.device_status.wifi.rssi}'
        type: value

테스트:

curl "http://localhost:7979/probe?module=shelly_power&target=http://host.docker.internal:8080/shelly_proxy"

→ 정상적으로 메트릭 출력 시 성공 ✅

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📊 3단계: Prometheus 연동

prometheus.yml에 다음 job 추가:

  - job_name: 'shelly_cloud'
    scrape_interval: 15s     # 15초 간격으로 수집
    metrics_path: /probe
    static_configs:
      - targets:
          - http://host.docker.internal:8080/shelly_proxy
    params:
      module: ['shelly_power']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - target_label: __address__
        replacement: localhost:7979

Prometheus → Status → Targets 에서 UP 상태 확인 👇

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📈 4단계: Grafana 대시보드 연동

Dashboard ID 20443 (Shelly Plug S용)을 불러옵니다.
Prometheus를 데이터 소스로 설정하면 자동으로 메트릭이 매칭됩니다.

 

📊 전압, 전류, 전력, 온도, RSSI 등 주요 전기적 데이터가 실시간으로 표시됩니다.

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⚡️ 결과 및 안정성 향상

항목	로컬 모드	클라우드 모드
네트워크 의존성	내부망 한정	어디서나 접근 가능
IP 변경 대응	수동 수정 필요	자동 클라우드 라우팅
응답 신뢰도	LAN 기반 빠름	HTTPS 기반 안정
보안성	약함	TLS 암호화 안전

15초 단위로 안정적으로 수집되며, Wi-Fi RSSI까지 함께 시각화됩니다.

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🚀 마무리

이번 구축으로 Shelly Cloud 기반 전력 모니터링 시스템이 완성되었습니다.

• 라즈베리 파이5 + WSL + Docker 기반 완전 자동화
• Prometheus로 안전한 시계열 수집
• Grafana로 실시간 전력 대시보드 구현

💡 이제 네트워크 환경이 바뀌어도, 플러그가 어디에 있든 데이터는 안정적으로 모니터링됩니다.

다음 편에서는 RPi 클러스터의 전력 효율을 Shelly 데이터를 기반으로 분석하고, 클러스터 노드별 소비 패턴을 시각화해보겠습