Optimice la gestión de flujo de datos telemáticos con una herramienta de monitoreo sin código

Aspectos clave

• Administrar flujos de datos telemáticos es complejo debido a los volúmenes de datos que conllevan el potencial de perder información crítica.
• Combinar análisis de datos en tiempo real e históricos ayuda a detectar tendencias, anomalías y problemas de datos de manera más eficaz.
• El Analizador de flujo de datos de Navixy IoT Logic administra eficientemente los datos telemáticos almacenando los últimos 12 valores de parámetros, separando datos válidos de valores nulos, y utilizando un caché distribuido para acceso y análisis rápido de datos.

Las empresas que manejan telemetría enfrentan un desafío común: grandes volúmenes de datos de diversos dispositivos pueden ser difíciles de monitorear y analizar en tiempo real. Muchas compañías dependen del análisis de datos posterior a eventos, lo que resulta en resolución de problemas tardía, anomalías no detectadas y toma de decisiones ineficiente.

¿Qué pasaría si hubiera una manera de examinar instantáneamente flujos de datos, identificar anomalías sobre la marcha, garantizar datos completos y válidos en todo momento, y realizar análisis más profundos cuando sea necesario?

El Analizador de flujo de datos de Navixy hace esto posible con monitoreo en tiempo real, vistas históricas y visualizaciones de datos personalizables. Le ayuda a transformar datos caóticos en información clara y procesable.

En este artículo, examinaremos desde todos los ángulos el Analizador de flujo de datos y cómo utilizarlo para optimizar la administración de datos telemáticos.

Conociendo el Analizador de flujo de datos

El Analizador de flujo de datos es un componente de IoT Logic, la plataforma de procesamiento de datos telemáticos con poco código/sin código de Navixy. Mientras que IoT Logic se enfoca en la gestión y enriquecimiento general de datos, el Analizador de flujo de datos realiza monitoreo de datos en tiempo real e históricos, asegurando la integridad de los datos y solucionando problemas de manera eficiente.

Con este producto, buscamos ayudar a los clientes a aprovechar al máximo sus datos telemáticos.

Denis Demianikov, VP de Gestión de Productos en Navixy, explica cómo abordamos la simplificación de la gestión telemática en nuestros productos:

Nos esforzamos por aprovechar la evolución tecnológica en nuestras soluciones, simplificando la gestión de dispositivos y el flujo de datos IoT para profesionales de telemática con herramientas de poco código/sin código y un sistema eficaz de almacenamiento de datos, abordando la necesidad de análisis más rápidos y una integración más sencilla. Este enfoque se alinea con las tendencias de la industria hacia hacer la tecnología más eficiente, permitiendo a los profesionales concentrarse en la innovación y el impacto.

– Denis Demianikov, VP de Gestión de Productos en Navixy

Entonces, ¿qué hace el Analizador de flujo de datos?

Las empresas basadas en datos — gestores de flotas, proveedores logísticos, integradores de IoT, y más— dependen de datos precisos y confiables. Las inconsistencias o retrasos generan ineficiencias, mayores costos y riesgos de seguridad.

El Analizador de flujo de datos le permite observar los datos mientras fluyen hacia la plataforma, detectando problemas ocultos y resolviéndolos para mantener las operaciones fluidas y eficientes. Es como una radiografía para sus datos, ayudándole a enfocarse en los conjuntos de datos más relevantes al instante.

Puede verificar y analizar atributos específicos de los rastreadores en el flujo de datos que recibe de sus dispositivos conectados. Su mecanismo de almacenar datos históricos, así como las capacidades de depuración que se utilizan para trabajar con estos valores, permiten no solo observar los datos en tiempo real — algo que hace la Consola Air de Navixy — sino también visualizar los datos históricos en un formato conveniente para varios dispositivos a la vez, facilitando mucho el monitoreo de datos.

Analicémoslo en detalle.

Monitoreo preciso de datos

El Analizador de flujo de datos le permite enfocarse en lo que importa seleccionando dispositivos y atributos específicos para monitorear. En lugar de revisar cantidades masivas de datos, los usuarios pueden identificar parámetros clave en dispositivos seleccionados, asegurando una vista clara y relevante de los datos telemáticos.

Por ejemplo, un operador de flota puede monitorear tendencias de eficiencia de combustible en vehículos específicos, mientras que un gerente logístico puede rastrear fluctuaciones de temperatura en el transporte de cadena de frío. La capacidad de filtrar valores nulos (véalo con más detalle más adelante), excluir datos irrelevantes y aplicar expresiones personalizadas asegura que las empresas reciban solo información procesable y de alta calidad, dando más sentido a sus flujos de datos.

Almacenamiento de los últimos 12 valores de atributos

Una ventaja clave del Analizador de flujo de datos es que IoT Logic no solo almacena el valor de atributo más reciente de un dispositivo, sino que retiene los últimos 12 valores. Esto proporciona un contexto histórico más amplio, ayudando a los usuarios a detectar patrones, identificar inconsistencias y analizar tendencias de manera más efectiva.

Por ejemplo, en lugar de basarse en un solo punto de datos, los gestores de flotas pueden examinar una secuencia de lecturas de nivel de combustible para identificar disminuciones graduales o caídas repentinas, que podrían indicar robo de combustible o fallas en sensores. De manera similar, rastrear fluctuaciones de temperatura a través de múltiples lecturas permite a los operadores de cadena de frío detectar anomalías antes de que comprometan la integridad de la carga.

Los valores almacenados se ordenan por tiempo del dispositivo, preservando el orden cronológico exacto de generación de datos. Así, los usuarios pueden reconstruir con precisión eventos pasados y tomar decisiones basadas en una imagen completa de los datos telemáticos. Además, los usuarios pueden referirse a cualquiera de estos 12 valores utilizando el Lenguaje de Expresiones de IoT Logic, permitiendo cálculos precisos y análisis avanzados de datos dentro de flujos de trabajo automatizados.

Incluir y excluir valores nulos

Si necesita recuperar solo los últimos valores válidos de un atributo mientras filtra valores nulos, puede especificar esto directamente en el Lenguaje de Expresiones de IoT Logic al escribir funciones y cálculos. Esto asegura que siempre trabaje con datos significativos, monitoreando hasta los últimos 12 valores válidos sin interrupciones causadas por entradas faltantes o incompletas.

Por ejemplo, en Navixy IoT Logic, el Analizador de flujo de datos le permite observar cómo sus cálculos afectan el flujo de datos en tiempo real. Al confiar en valores válidos almacenados en lugar de esperar respuestas del sistema receptor, puede solucionar problemas más rápido y asegurar mayor precisión en sus análisis.

Mayor rendimiento gracias al acceso rápido a datos

Al almacenar datos en memoria con una caché distribuida en lugar de una base de datos, IoT Logic acelera significativamente el acceso a valores históricos. Esto asegura capacidad de respuesta en tiempo real, reduciendo retrasos en la recuperación y procesamiento de datos.

Por ejemplo, para acceder al valor válido más antiguo del atributo can_fuel usando el Lenguaje de Expresiones de IoT Logic, puede usar la siguiente consulta:

1 value('can\_fuel', 12, 'valid')

Este enfoque permite búsquedas rápidas y análisis más eficientes, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos telemáticos.

Mecanismo para almacenar valores en la memoria de IoT Logic

Dado que el Analizador de flujo de datos depende del acceso instantáneo a los datos, examinemos más de cerca cómo IoT Logic almacena y recupera valores de manera eficiente.

Para comprenderlo mejor, podemos visualizar el mecanismo de almacenamiento de datos. El diagrama siguiente muestra el proceso de registro de valores para ambos almacenamientos: Todos y Válidos.

Como puede observar, los datos no se almacenan en la base de datos, sino directamente en la memoria, lo que tiene un efecto positivo en el rendimiento al proporcionar acceso instantáneo a los valores. En comparación con las bases de datos, nuestro método es mucho más rápido. Esto significa que la herramienta Monitor puede manejar grandes cantidades de datos. Al mismo tiempo, a través de la caché distribuida, que forma parte de la memoria, los datos son utilizados por otras instancias de los flujos de IoT Logic.

Es importante señalar que el registro de datos para los rastreadores solo se realizará si el rastreador se utiliza en el flujo de IoT Logic.

El producto IoT Logic utiliza Hazelcast Map (IMap) como caché distribuida, que complementa la memoria utilizada y otorga al producto IoT la capacidad de escalarse aún más.

Diferencias en los dos mecanismos de almacenamiento

Ahora analicemos las diferencias entre el proceso de registro de datos para los almacenamientos All y Valid. En la imagen siguiente puede ver un diagrama simplificado de ambos procesos:

• El paquete de datos tiene un valor necesario
• El paquete de datos no tiene un valor necesario

Por ejemplo, tomemos el parámetro temp1, que es responsable del valor de temperatura que envía el dispositivo.

En la imagen anterior, puede ver que si llega un valor del dispositivo con un paquete de datos, se escribirá en ambos almacenamientos, desplazando los datos anteriores. Al mismo tiempo, su índice cambiará a uno superior. Si no llegó ningún valor con el paquete de datos, se escribirá el valor Null en el almacenamiento All, mientras que el almacenamiento Valid permanecerá sin cambios, ya que no se recibió ningún valor válido.

Uso de datos históricos en el producto IoT Logic

Hemos revisado cómo se almacenan los datos en el lado del producto. Ahora abordaremos cómo se utilizan en el producto y cómo pueden visualizarse.

A continuación se presentan las principales formas de consumir valores históricos de parámetros de dispositivos en el producto IoT Logic:

• Nodo Initiate Attribute – para calcular nuevos valores
• Nodo Logic – para operaciones lógicas y expresiones if/else
• Analizador de flujo de datos – herramienta de depuración para visualizar, analizar y monitorear valores históricos

En el nodo Initiate attribute, podemos calcular nuevos valores basados en los datos recibidos, calcular valores promedio y renombrar parámetros de dispositivos. Un ejemplo de uso se puede observar en la captura de pantalla a continuación:

En los ejemplos, podemos ver el cálculo de la diferencia entre las temperaturas actual y anterior, así como la conversión de velocidad de km/h a m/h.

Lea sobre el lenguaje de expresiones IoT Logic para conocer más detalles sobre cómo utilizarlo.

En el Analizador de flujo de datos, usted puede visualizar datos históricos en formato tabular con actualizaciones en tiempo real para varios dispositivos de forma masiva. La tabla en el Analizador de flujo de datos se ve de la siguiente manera.

Cuando pase el cursor sobre un valor, verá una descripción emergente que muestra el tiempo de generación en el dispositivo y el tiempo de recepción en el servidor.

Todos los valores están organizados en una tabla y categorizados, lo cual es conveniente para visualizar y analizar los valores entrantes y los atributos calculados en IoT Logic. Además, estos datos pueden descargarse en formato JSON para su uso posterior en un servidor o aplicación de terceros.

También, si es necesario, usted puede cambiar el número de valores históricos mostrados para todos los parámetros y utilizar la búsqueda de valor específico para rastrear un valor particular en la tabla en tiempo real. Cuando se recupera y muestra un valor en la tabla, se resaltará en color.

Casos de uso comunes para el Analizador de flujo de datos de Navixy

De la teoría a la práctica, echemos un vistazo rápido a un par de aplicaciones comunes del Analizador de flujo de datos en el mundo real.

Calibración y monitoreo de combustible para flotas vehiculares

La gestión de los costos de combustible representa un desafío crítico para los operadores de flotas, y hasta las discrepancias menores en los datos de los sensores de combustible pueden generar ineficiencias y pérdidas financieras. El Analizador de flujo de datos aborda estas problemáticas de diversas maneras.

• Los gestores de flotas pueden crear y ajustar con precisión las configuraciones de calibración para los sensores de combustible, garantizando lecturas exactas independientemente de la calidad del sensor o factores externos.
• Un análisis profundo de datos históricos permite una calibración precisa a lo largo del tiempo, ayudando a mejorar la exactitud del monitoreo de combustible a largo plazo y descubrir problemas recurrentes. Esto se traduce en un mejor control de costos y eficiencia de la flota.

Por ejemplo, si un sensor de combustible reporta valores irregulares, el Analizador de flujo de datos puede resaltar las discrepancias, permitiendo a los gestores recalibrar las configuraciones rápidamente y asegurar que ningún litro de combustible quede sin contabilizar.

Garantizando datos completos de rastreadores GPS y sensores vehiculares

Los integradores de sistemas IoT frecuentemente enfrentan situaciones donde algunos atributos de datos cruciales (por ejemplo, velocidad, ubicación o nivel de combustible) faltan o se retrasan, comprometiendo el rendimiento del sistema. Supongamos que un rastreador GPS deja de reportar datos de nivel de combustible de manera intermitente. En este punto, la herramienta puede ayudar a determinar si el problema está relacionado con la configuración del rastreador o la conectividad con el servidor.

• Los operadores de flotillas e integradores pueden monitorear los flujos de datos entrantes para verificar su integridad, asegurándose de que todos los atributos sean recibidos y procesados correctamente.
• Cuando ocurren irregularidades, los usuarios pueden pausar el flujo de datos para inspeccionar datos históricos y en tiempo real, identificando exactamente cuándo y dónde comenzaron los problemas de transmisión.
• Ya sea que el problema radique en hardware, firmware o latencia de red, el Analizador de flujo de datos ayuda a identificar la causa raíz, permitiendo resoluciones rápidas.

Solución de problemas de datos de geolocalización faltantes

Para las empresas de logística, los datos de geolocalización consistentes son fundamentales para la planificación eficiente de rutas, el seguimiento en tiempo real y la gestión de flotas. Las interrupciones en las actualizaciones de GPS pueden generar retrasos y un funcionamiento deficiente. Por ejemplo, ciertos vehículos de la flota están actualizando su ubicación cada 30 segundos en lugar de los 10 segundos esperados, y usted desea conocer la causa: problemas de configuración del rastreador o de procesamiento del servidor. El Analizador de flujo de datos puede ayudar a identificarlo.

• Los usuarios pueden inspeccionar los datos sin procesar para identificar interrupciones en atributos como coordenadas, velocidad o marcas de tiempo, permitiendo la detección rápida de inconsistencias.
• Utilizando filtros de valores nulos, los usuarios pueden eliminar el ruido o los datos incompletos, enfocándose únicamente en lo que importa para aislar el problema.

Conclusión: Simplificando la gestión de datos

Como puede observar, el Analizador de flujo de datos es una herramienta poderosa de monitoreo y depuración de datos que le ayuda a visualizar, analizar y cargar datos históricos para su procesamiento posterior y un análisis más profundo, expandiendo así las ya excelentes capacidades del producto IoT Logic. Transforma la manera en que las empresas gestionan los datos telemáticos, reduciendo el tiempo de inactividad, mejorando la precisión y acelerando la resolución de problemas, permitiendo mayor control sobre sus operaciones telemáticas.

Vale la pena mencionar que trabajamos en el producto IoT Logic siempre pensando en nuestros clientes. Nos esforzamos por brindarles herramientas y soluciones que les ofrezcan la mayor flexibilidad para resolver diversos casos. Al mismo tiempo, queremos mantenerlo simple, intuitivo y visualmente atractivo.

¿Listo para transformar su gestión de datos telemáticos?

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