Stacks Alternativos

Más allá de TIG, TICK y Node-RED, existen otras combinaciones de herramientas que pueden ser la mejor opción según el contexto del proyecto. Esta página describe cada alternativa con sus ventajas, desventajas y casos de uso ideales.

TPG — Telegraf + Prometheus + Grafana

¿Qué es?

Prometheus es una base de datos de series de tiempo de código abierto desarrollada originalmente por SoundCloud y ahora parte de la CNCF (Cloud Native Computing Foundation). A diferencia de InfluxDB, Prometheus usa un modelo pull: en lugar de recibir datos, periódicamente extrae métricas de los endpoints que los exponen.

[Servicio con /metrics] ←── Prometheus extrae cada X segundos
[Servicio con /metrics] ←──
[Servicio con /metrics] ←──
        ↓
   Almacenado en TSDB local
        ↓
     Grafana consulta con PromQL

Ventajas

Modelo pull es ideal para microservicios: cada servicio expone un endpoint /metrics y Prometheus lo scrapea
PromQL es poderoso: lenguaje de consulta expresivo para métricas de alta cardinalidad
Ecosistema cloud-native: integración nativa con Kubernetes, Helm, Istio
Escalabilidad horizontal: con Thanos o Mimir, escala a billones de métricas
Alertmanager: gestor de alertas dedicado con agrupación, silenciado y rutas de notificación
Exporters: cientos de exporters de la comunidad para bases de datos, hardware, APIs

Desventajas

Modelo pull no encaja bien con IoT: los sensores pequeños no pueden exponer un servidor HTTP; prefieren enviar datos (modelo push)
Almacenamiento local limitado: el TSDB local de Prometheus no está diseñado para retención a largo plazo (recomendado máximo 15 días)
Alta cardinalidad es problemática: demasiadas combinaciones de etiquetas degrada el rendimiento
Configuración más compleja para IoT: requiere configurar Pushgateway para dispositivos que envían datos en lugar de recibirlos

Cuándo usarlo

Monitoreo de infraestructura Kubernetes y microservicios
Cuando tu equipo ya usa el ecosistema cloud-native (Helm, Grafana Cloud, etc.)
No recomendado como primera opción para IoT con sensores físicos

TTG — Telegraf + TimescaleDB + Grafana

¿Qué es?

TimescaleDB es una extensión de PostgreSQL que agrega capacidades de series de tiempo. La propuesta de valor es: “la potencia de SQL que ya conoces, con el rendimiento de una base de datos de series de tiempo”.

[Sensor] → Telegraf → TimescaleDB (PostgreSQL + extensión) → Grafana
                              ↕
                    Puedes hacer JOINs con tablas
                    relacionales normales de PostgreSQL

Ventajas

SQL estándar: no hay que aprender Flux ni PromQL; cualquiera que sepa SQL lo entiende
Datos relacionales + series de tiempo en una sola DB: puedes hacer JOIN entre lecturas de sensores e información de dispositivos (nombre, ubicación, dueño)
Compresión nativa: TimescaleDB comprime datos de series de tiempo automáticamente (~90–95%)
Queries analíticos potentes: funciones de ventana, percentiles, interpolación, correlación entre series
PostgreSQL bajo el capó: todas las herramientas, backups y conocimiento del ecosistema PostgreSQL aplican
Grafana tiene soporte nativo: el plugin de PostgreSQL funciona directamente

Desventajas

Overhead de PostgreSQL: más RAM y CPU que InfluxDB para el mismo volumen de datos de series de tiempo puras
Telegraf requiere plugin específico: necesitas configurar el output postgresql en Telegraf
Menos optimizado que InfluxDB para escrituras masivas: InfluxDB puede manejar millones de puntos/segundo más eficientemente
No hay UI web propia: a diferencia de InfluxDB 2.x, TimescaleDB no tiene interfaz de exploración de datos integrada
Menor ecosistema IoT específico que InfluxDB

Cuándo usarlo

Tu equipo conoce SQL y PostgreSQL
Necesitas combinar datos IoT con datos relacionales (clientes, activos, inventario)
Análisis complejos que requieren capacidades SQL avanzadas
Ya tienes infraestructura PostgreSQL y quieres agregar monitoreo IoT

ELK / EFK Stack — Elasticsearch + Logstash/Fluentd + Kibana

¿Qué es?

El stack ELK es la solución líder para análisis de logs. EFK reemplaza Logstash (pesado) por Fluentd (más ligero).

[Logs de aplicación]  → Logstash/Fluentd → Elasticsearch → Kibana
[Logs de sistema]     →
[Eventos de red]      →

Ventajas

Búsqueda de texto completo: encuentra cualquier evento en millones de logs en milisegundos
Análisis de logs sin estructura: puede parsear logs de cualquier formato con filtros Grok
Kibana para análisis exploratorio: excelente para investigar incidentes y correlacionar eventos
Escalabilidad horizontal: Elasticsearch escala a petabytes de datos con sharding

Desventajas

No es una base de datos de series de tiempo: las consultas temporales de métricas son lentas y costosas en Elasticsearch
Muy pesado en recursos: el stack completo puede requerir 4–8 GB de RAM fácilmente
Complejo de operar: Elasticsearch requiere ajuste fino (heap size, shards, replicas)
Overkill para métricas de sensores: usar ELK para temperatura y humedad es como usar una excavadora para plantar una flor
Licencia cambiada: Elastic cambió su licencia a SSPL en 2021; OpenSearch es el fork 100% open source

Cuándo usarlo

Monitoreo y análisis de logs de aplicaciones y sistemas
Correlación de eventos de seguridad (SIEM)
Depuración de microservicios con trazabilidad distribuida
No recomendado para métricas de sensores IoT

VictoriaMetrics + Grafana

¿Qué es?

VictoriaMetrics es una base de datos de series de tiempo de alto rendimiento compatible con PromQL y el protocolo de escritura de Prometheus e InfluxDB. Fue diseñada para ser un reemplazo más eficiente de ambas.

[Telegraf / Prometheus scrape] → VictoriaMetrics → Grafana (PromQL)

Ventajas

Extremadamente eficiente: usa hasta 10 veces menos almacenamiento que Prometheus y hasta 3 veces menos RAM que InfluxDB para el mismo conjunto de datos
Compatible con PromQL: los dashboards y alertas de Prometheus funcionan sin cambios
Compatible con el protocolo de InfluxDB: Telegraf puede escribir directamente a VictoriaMetrics
Alta cardinalidad sin degradación: maneja millones de series únicas sin penalización de rendimiento
Un solo binario: VictoriaMetrics single-node es un ejecutable autocontenido sin dependencias
Cluster integrado: la versión cluster escala horizontalmente sin herramientas externas

Desventajas

Menor reconocimiento: comunidad más pequeña que Prometheus o InfluxDB; menos tutoriales específicos para IoT
Sin UI web propia de exploración: necesita Grafana para visualización (sin dashboard nativo)
Curva de aprendizaje de PromQL: si el equipo no conoce PromQL, hay que aprenderlo
Documentación principalmente en inglés: menos recursos en español
No es tan conocido en el mercado IoT: la mayoría de documentación de sensores IoT referencia InfluxDB

Cuándo usarlo

Cuando InfluxDB se está convirtiendo en un cuello de botella de rendimiento
Grandes volúmenes de datos con necesidad de compresión máxima
Entornos con restricciones severas de RAM y disco (edge computing a escala)
Cuando ya usas el ecosistema Prometheus y necesitas más escala

Grafana Cloud (Administrado)

¿Qué es?

Grafana Cloud es la versión como servicio (SaaS) de Grafana Labs que incluye Grafana, Prometheus administrado, Loki (logs) y Tempo (trazas) — todo sin infraestructura propia.

[Sensor] → Telegraf/Prometheus → Grafana Cloud
                                        │
                                 (Grafana + Prometheus +
                                  Loki + Tempo en la nube)

Ventajas

Cero infraestructura: no hay servidores, volumenes ni contenedores que gestionar
Capa gratuita generosa: 10.000 series de métricas, 50 GB de logs, 14 días de retención
Alta disponibilidad por defecto: SLAs de 99.9% sin configuración adicional
Actualizaciones automáticas: siempre en la última versión de Grafana
Alertas gestionadas: el Alertmanager ya está configurado y disponible
Grafana completo: acceso a todos los paneles, plugins y dashboards de la comunidad

Desventajas

Privacidad de datos: los datos de sensores salen de tu red local hacia servidores de Grafana Labs
Costos en producción: la capa gratuita tiene límites; más series o retención = costos crecientes
Latencia de red: las consultas pasan por internet en lugar de ser locales
Dependencia del proveedor: si Grafana Labs cambia precios o condiciones, migrar es costoso
Requiere conectividad constante: sin internet, el dashboard no funciona

Cuándo usarlo

Proyectos personales o académicos pequeños que quieren evitar gestionar servidores
Pruebas de concepto que necesitan un dashboard rápido sin infraestructura
Organizaciones con políticas que permiten datos en la nube
Complemento a una instalación on-premise (dashboards secundarios, demos para clientes)

Comparativa rápida de alternativas

Stack	Modelo	Mejor para	Dificultad	RAM mínima
TPG (Prometheus)	Pull	Kubernetes, microservicios	🟠 Avanzado	~400 MB
TTG (TimescaleDB)	Push	SQL lovers, datos relacionales	🟡 Moderado	~512 MB
ELK/EFK	Push	Logs, análisis de eventos	🔴 Complejo	~2–4 GB
VictoriaMetrics	Push/Pull	Alta escala, eficiencia máxima	🟡 Moderado	~100 MB
Grafana Cloud	Push (nube)	Sin servidores, proyectos pequeños	🟢 Fácil	0 (SaaS)

Para la comparativa completa incluyendo TIG, TICK y Node-RED, ver la página de comparativa general.