Series temporales

InfluxDB: millones de datos ordenados en el tiempo

Cuando los datos llegan cada segundo, una base de datos relacional deja de ser la mejor herramienta. InfluxDB almacena series temporales de sensores, máquinas y sistemas con un coste de consulta muy bajo.

Arquitectura tipo

01Node-RED
02InfluxDB
03Agregados
04Grafana
05Machine Learning

Qué problema resuelve

Guardar telemetría a alta frecuencia y poder consultarla después por rangos, agregaciones y comparativas sin penalizar el rendimiento del resto de sistemas.

Cómo lo implementamos

  1. 01Modelado de medidas, etiquetas y campos según cómo se va a consultar el dato.
  2. 02Políticas de retención y agregados continuos para históricos largos.
  3. 03Ingesta desde Node-RED, MQTT, Telegraf o Kafka.
  4. 04Consulta desde Grafana y desde procesos de análisis en Python.
  5. 05Despliegue on-premise o en infraestructura propia del cliente.

Integraciones

Con qué se conecta

Node-REDMQTTTelegrafGrafanaPythonKafka

Flujo

  1. Node-RED▸
  2. InfluxDB▸
  3. Agregados▸
  4. Grafana▸
  5. Machine Learning

Casos de uso

Dónde encaja

Telemetría de planta

Estados de máquina, producción y paradas con resolución de segundos.

Energía

Consumos por línea, turno y equipo para análisis y optimización.

Infraestructura IT

Métricas de servidores y red junto al resto de la telemetría.

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

¿Cuánto histórico se puede guardar?
El que necesite el proyecto. Se combinan datos de alta resolución a corto plazo con agregados de menor resolución para el histórico largo.
¿Se puede desplegar sin cloud?
Sí. Trabajamos habitualmente con despliegues on-premise en la infraestructura del cliente.

Tecnologías relacionadas

  • Node-RED
  • Grafana
  • Data Lake

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