Implementación de una plataforma de análisis y visualización de datos IoT multi-protocolo en tiempo real sobre Node-Red

Abstract

RESUMEN: Los retos que presentan las tecnologías de la Internet de las Cosas (IoT) se incrementan según se incorporan nuevas tecnologías a un ecosistema tremendamente heterogéneo y fragmentado. Cada vez más, los desarrolladores de soluciones deben tratar no solo con la propia lógica de negocio de sus servicios inteligentes basados en la capacidad de medida y monitorización de fenómenos, sino que deben tener una comprensión multidisciplinar dentro del ámbito de la IoT. Desarrollar un sistema extremo-a-extremo donde toman parte sensores, redes inalámbricas, pasarelas (gateway), servidores y la monitorización es extremadamente complejo. Esto hace necesario plantear un sistema fácil y de rápido despliegue para recibir la información de los sensores, almacenarla y visualizarla. Por lo tanto, este Trabajo de Fin de Grado (TFG) pretende desarrollar un sistema de programación visual del lado del servidor que reciba la información de sensores y plataformas IoT heterogéneas, la almacene en una base de datos y la visualice. En particular, se utilizarán diferentes fuentes de datos que provienen de sensores que utilizan cuatro plataformas de gestión de la información IoT distintas. Estos datos se enviarán sobre diferentes protocolos de aplicación y el servidor desplegado usando Node-RED recibirá todos los datos. También se almacenarán los datos en InuxDB a corto o medio plazo, y se utilizará MongoDB como base de datos histórica, para después mostrarse en Grafana usando tableros dinámicos. Los conceptos anteriormente mencionados se validan comprobando el transporte de datos extremo-a-extremo, así como se comprueba el almacenamiento a corto y largo plazo y su visualización dinámica. Se confirma, por lo tanto, que es posible desplegar una red completa de aplicaciones basadas en contenedores en pocos segundos, para ofrecer un entorno de programación visual así como almacenamiento y visualización.

ABSTRACT: The more Internet-of-Things (IoT) technologies advance, the more considerable challenges appear. Current IoT developers do not limit themselves to develop a tiny part of sensor and phenomena monitoring services. It is necessary to incorporate a multidisciplinary understanding of all IoT areas. It is challenging to develop an end-to-end system that incorporates sensors, wireless networks, gateways, servers, and a visualization scheme. This fact requires new and easy deployment techniques in order to collect, store and visualize sensor information. Therefore, this thesis pretends to develop and implement a visual programming system that receives, stores and visualizes measurements directly sent from sensors or proxies. In particular, different data sources will be used, which belong to sensors that employ four different IoT data management platforms to handle their observations. The data generated by these sensors will ultimately be sent using different application layer protocols. Still, the server deployed using Node-RED will be able to process it. Data will also be stored in an InuxDB database for the short or medium term, while MongoDB is used as a historical database. Grafana later queries the data stored at InuxDB to show the information received by the server using dynamic dashboards at runtime. The concepts aforementioned will eventually be validated, verifying the end-to-end data transport and checking that data is appropriately stored in short and long-term databases, ultimately using dynamic means of visualization. The thesis demonstrates that it is possible to deploy a complete container-based scenario in a few seconds to offer a visual programming environment, storage, and visualization capabilities.