A medida que las implementaciones de IoT crecen en complejidad y escala, la gestión eficiente de datos se vuelve cada vez más importante. Esta publicación explora tres aspectos clave de la infraestructura de datos de IoT:
- Tipos y estructuras de datos comunes en entornos de IoT
- El papel y los desafíos de las canalizaciones de datos
- Factores críticos en la selección e implementación de bases de datos
Veamos cada uno de estos elementos por turno.
Tipos y Estructuras de Datos
Los entornos de IoT generan y procesan diversos tipos de datos, cada uno con requisitos de manejo únicos:
Datos de series temporales son un flujo de información con marcas de tiempo, como lecturas de sensores. El alto volumen de estos datos presenta desafíos para el almacenamiento y la recuperación eficientes. Muchos sistemas de IoT emplean bases de datos especializadas en series temporales para abordar estos problemas.
Datos de eventos capturan ocurrencias discretas o cambios de estado desencadenados por sensores, alertas del sistema o interacciones del usuario. Estos datos a menudo requieren respuestas en tiempo real, lo que lleva al uso de plataformas de transmisión de eventos que soportan conocimientos y acciones inmediatas.
Datos estructurados son información organizada con un modelo de datos definido, incluyendo configuraciones de dispositivos, perfiles de usuarios y registros del sistema. Estos datos a menudo se distribuyen a través de múltiples sistemas. Para asegurar la integridad en estas máquinas, las bases de datos relacionales o las bases de datos NoSQL estructuradas típicamente gestionan estos datos.
Los sistemas de IoT también encuentran datos semiestructurados (como formatos JSON o XML) y datos no estructurados (como transmisiones de video o audio). Esta diversidad añade complejidad, requiriendo estrategias flexibles de manejo de datos. Por ejemplo, Astarte aborda estos desafíos proporcionando un sistema unificado para gestionar diversos tipos de datos, ofreciendo interfaces tanto para datos en transmisión como para estados persistentes.
Construcción, Integración e Ingestión de Canalizaciones de Datos
Las canalizaciones de datos llevan la información a donde necesita ir, integrando varias fuentes de datos, pasos de procesamiento y soluciones de almacenamiento en el camino. Los desafíos clave de construir una canalización de IoT incluyen:
Volumen de datos: Para manejar los flujos masivos de datos comunes en los sistemas de IoT, muchas organizaciones utilizan soluciones de almacenamiento y procesamiento distribuidos como Apache Cassandra y Apache Spark. Estas tecnologías están diseñadas para escalar eficientemente a medida que los volúmenes de datos crecen.
Velocidad de datos: Muchos tipos de datos de IoT requieren procesamiento inmediato. Los marcos de procesamiento de transmisión como Apache Kafka o Apache Flink permiten el procesamiento en tiempo real de datos de alta velocidad.
Formatos de datos: Para manejar diversas formas de datos, las organizaciones a menudo emplean plataformas como Apache Spark, que pueden procesar varios formatos de datos dentro de un solo marco. Esta capacidad simplifica la arquitectura general de la canalización.
Astarte ofrece herramientas para la construcción, integración e ingestión de canalizaciones de datos sin problemas, incluyendo un constructor visual de canalizaciones y un lenguaje específico de dominio para crear flujos de datos.
Criterios para la Selección e Implementación de Bases de Datos
Seleccionar la base de datos correcta es crucial para los proyectos de IoT. Los factores clave a considerar incluyen:
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- Rendimiento: La base de datos debe soportar un alto rendimiento para admitir numerosos dispositivos IoT y proporcionar acceso de baja latencia para aplicaciones en tiempo real. Las bases de datos optimizadas para datos de series temporales pueden ofrecer ventajas significativas en estos escenarios, proporcionando operaciones de escritura y lectura rápidas para datos con marcas de tiempo.
- Escalabilidad: Las bases de datos que pueden distribuir cargas de datos de manera flexible entre servidores pueden ayudar a garantizar un rendimiento constante a medida que crecen los flujos de datos. Busque plataformas que admitan particionamiento y replicación para maximizar la eficiencia.
- Consistencia de datos: Algunas aplicaciones, particularmente en el sector de la salud o las finanzas, requieren una fuerte consistencia donde todos los nodos reflejen los mismos datos simultáneamente. Otras pueden tolerar una consistencia eventual.
- Disponibilidad: La base de datos debe minimizar el tiempo de inactividad utilizando técnicas como la replicación y los mecanismos de conmutación por error.
- Recuperación ante desastres: Las bases de datos IoT deben admitir copias de seguridad y replicación en diferentes ubicaciones geográficas para garantizar la disponibilidad de los datos incluso durante desastres a gran escala.
- Seguridad: Dada la naturaleza sensible de los datos IoT, son esenciales características de seguridad robustas, incluyendo cifrado para datos en reposo y en tránsito, controles de acceso estrictos y registro de auditoría integrado.
Astarte fue construido teniendo en cuenta todas estas consideraciones. Soporta bases de datos de series temporales optimizadas para datos IoT e integra con bases de datos escalables como Apache Cassandra y ScyllaDB, permitiendo a los desarrolladores aprovechar las diferentes fortalezas de las bases de datos mientras mantienen una interfaz de gestión unificada.
Simplificación de la Infraestructura de Datos IoT
La gestión eficiente de datos es crucial para implementaciones IoT exitosas. Astarte aborda estos desafíos a través de una orquestación de datos integral.
Astarte facilita la construcción de pipelines de datos a través de interfaces visuales y programáticas. Los desarrolladores pueden crear pipelines utilizando un constructor visual o un Lenguaje Específico de Dominio (DSL), desplegable a través de API REST o Dashboard. Esto automatiza la creación y gestión del flujo de datos.
La plataforma soporta el procesamiento de datos en tiempo real e integra con bases de datos de código abierto populares, incluyendo bases de datos de series temporales para datos IoT y soluciones NoSQL escalables como Apache Cassandra y ScyllaDB.
Al seleccionar una base de datos, considere opciones como ScyllaDB (una base de datos NoSQL en C++ que ofrece alto rendimiento y baja latencia) o Apache Cassandra (una base de datos NoSQL basada en Java diseñada para alta disponibilidad y gestión de grandes volúmenes de datos en servidores distribuidos).
Al proporcionar una interfaz unificada para diversos tipos de datos, creación automatizada de pipelines e integración flexible de bases de datos, Astarte simplifica la compleja tarea de construir y gestionar infraestructuras de datos IoT. Este enfoque permite a los desarrolladores centrarse en extraer valor de sus datos en lugar de gestionar su complejidad subyacente. Dado que Astarte utiliza tecnologías de gestión de datos estándar de la industria, facilita la comunicación con muchos otros dispositivos IoT, incluso aquellos no construidos específicamente con Astarte.
Para simplificar el desarrollo de la infraestructura IoT, SECO ofrece la suite de software Clea, que incluye Astarte, el gestor de dispositivos Edgehog y el acceso de usuario front-end Portal. En conjunto, Clea integra y abstrae las funciones subyacentes de gestión de datos, simplificando el despliegue de sistemas IoT.
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