利用Respberry pi讀取PM2.5傳感器PMS5003T的資料，並將其數據送至Kafka的topic中，再撰寫Consumer將資料轉成json格式存至Mongodb。利用收集來的歷史資料，用Scikit-learn套件來建立模型，最終將我們的冠軍模型(正規化回歸)，放置Raspberry pi中進行邊緣運算，可以將現在收到的傳感器數據，即時的預測出下一小時PM2.5。