Editors of Things està molt relacionada amb actituds basades en
eventos en què nous sensors tramiten informació quan registren un evente
determinat. En aquests casos, com per exemple per a aplicacions domòtiques,
els nous actuadors executen accions per a determinades associades a
aquests events. No és imprescindible el registre d'armacenament històric
de les dades. En canvi, per a arquitectures d'internet of Things de
creativitat industrial la presència d 'aplicacions capaces d'armacenar
dades és fonamental. En la majoria de casos, a part de temes relacionats
amb la seguretat de l'operació o coordinació d'equipos, per exemple,
també per analitzar tendències, patterns de les dades en un
determinat període de temps o en una determinada situació operativa. I fer
-ho a través d'aplicacions de processat i d'interpretació de les
dades, per visualitzar-les també. Per exemple, a través de manteniment
industrial, control de la producció o analitzar el TKPIs. Així, les bases
de dades representen un dels elements fonamentals del tipus d'arquitectures
en entorns industrials, per poder registrar el valor de les dades. Les
bases de dades són aplicacions que, a més a gestionar l'armacenament de
dades, oferen funcionaris addicionals, com per exemple
mecanismes per gestionar l'accés a aquestes dades. Estem parlant de la
relació entre usuaris i les accions a les quals estos usuaris estan
actualitzats, o opcions de persistència de dades, és a dir, el
temps en què els dades van a estar armacenats abans de ser eliminats
per, probablement, sobrescriure les tables en les quals estaven
contenides. Per tant, de forma prèvia el procés de disseny i implementació
de qualsevol arquitectura de l'entorn industrial és necessari conèixer els
principis tipus de bases de dades i algunes de les característiques de
cada un d'ells. La calificació més generalitzada entre bases de dades
considera dos grans tipus, les bases de dades racionals i les bases de
dades no-racionals. En concret, les bases de dades racionals armacenen
dades en tables que agupen diferents campos a través de bases de dades
previamente establides segons el model reacional. Les comunicacions
amb aquestes bases de dades es porten a terme a través de sentències
standard query language, SQL. Alguns exemples de productes comercials que
permeten la gestió de bases de dades són Windows SQL de Microsoft, Oracle
Database de Oracle o DB2 de IBM. Por otro lado, les bases de dades no
-racionals son todas aquellas que no estructuran la informació según
especifica el model reacional. De forma comú, recimen el nombre de
NoSQL, que significa no solo SQL, que refleja que, pese a no tratarse de
bases de dades relacionales, también pueden soportar lenguajes de
consultas de tipo SQL. De forma genérica, las bases de datos
relacionables pueden calcificarse según su orientación en cinco
subtipos. Las bases de datos orientadas a pares que hay de valor
no siguen ningún esquema pre -definido, lo que permite la mayor
eficiencia en operaciones de lectura y escritura de datos, además de una
gran escalabilidad. Una aplicación de una base de datos de este tipo, como
React, es el almacenamiento de datos de sesión de un usuario en una
aplicación web, mientras se prolonga la conexión. Las bases de datos
orientadas a documentos, que pueden almacenar diferentes formatos, tales
como JSON o WixML, son aplicaciones como las que, por ejemplo, puedes
montar con MongoDB, en las que puedes crear un repositor documental para
acceder a aplicaciones de regla aumentada que sirvan de soporte al
usuario. Las bases de datos orientadas a columnas son muy
parecidas a las bases de datos relacionales, pero con un enfoque
desnormalizado, de forma que se pueden estructurar datos dispersos.
Una aplicación de una base de datos de este tipo, como Apache Casa
Sandra, es el almacenamiento de datos provenientes de diferentes sensores
que han sido procesados en Edge. Luego, tenemos las bases de datos
orientadas a grafos, son las que nos permiten crear y manipular grafos,
incluyendo datos y las relaciones entre ellos. Una aplicación de una
base de datos de este tipo, como Neo4j, es el almacenamiento de
información de diferentes productos y las medidas necesarias para
montarlos. Finalmente, están las bases de datos orientadas a series
temporales, que permiten almacenar un conjunto de objetos, cada uno
asociado a un campo, organizados por marcas de tiempo. Un ejemplo de bases
de datos orientadas a series temporales sería Influx Leve, cuya
definición y particularidades se presentarán a continuación. Así pues,
Influx Leve es una base de datos de series de tiempo diseñada para usarse
en cualquier caso de uso, con grandes cantidades de datos con marca de
tiempo, incluïdor el monitoreo de DevOps, métricas aplicaciones, datos
sensores de IoT y análisis de tiempo en tiempo real. Las estructuras de
datos que implementan las bases de datos de Influx Leve responden a una
serie de consideraciones de diseño. Puede almacenar diferentes tablas de
datos que reciben el nombre de series de datos o measurements. Cada
registro de datos que escribe en Influx Leve recibe una marca temporal
en UTC, en formato Unix de epoch. Cada columna de datos de una serie de
datos se hace a un campo llamado field que tiene un nombre
identificador y un valor asociado a cada registro. Opcionalmente se
pueden añadir también columnas que facilitan el posterior filtrado de
los datos. Estas columnas reciben también un nombre identificador y un
valor asociado para cada registro.
Para terminar con esta presentación se exponerá un ejemplo sencillo en el
que mediante Influx Leve se almacenan los datos de un equipo industrial que
dispone de 10 sensores, 5 para temperatura y 5 para presión.
Mediante una solución de comunicación adecuada que dejamos fuera de este
ejemplo, las lecturas de los sensores se enlazarían con la base de datos.
Concretamente se escribirán en dos tablas diferenciadas de una misma
serie de datos. Cada serie de datos correspondería a un tipo de sensor.
Así, una petición de lectura a diferentes series de datos se
mostraría tal y como se ven las tablas que se presentan, donde puede
observarse la marca temporal asignada a cada registro y los campos de los
valores que devuelve. Finalmente, también se puede añadir información
adicional en cada registro acerca del estado de la máquina entre las
etiquetas de reposo y marcha. De esta forma, se utiliza también la
capacidad de las bases de datos de Influx Leve de almacenar diferentes
tipos de datos en una misma tabla. En este caso, tenemos enteros, decimales
y también palabras.
Gràcies per haver-nos atès.