¿Qué es un Stack de Monitoreo IoT?

Un stack de monitoreo IoT es un conjunto de herramientas de software que trabajan en cadena para resolver el problema completo de:

1. Recolectar datos de dispositivos y sensores
2. Almacenar esos datos de forma eficiente a lo largo del tiempo
3. Visualizar los datos en dashboards
4. Alertar cuando algo sale de lo normal

Cada herramienta del stack hace una cosa muy bien, y juntas forman un pipeline completo desde el sensor hasta la pantalla.

---

El pipeline de datos IoT

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PIPELINE DE DATOS IoT                        │
│                                                                 │
│  [Sensor]  →  [Recolector]  →  [Base de datos]  →  [Dashboard] │
│                    │                  │                  │      │
│               Telegraf /         InfluxDB /          Grafana /  │
│               Node-RED           TimescaleDB          Node-RED  │
│                                                          │      │
│                                                      [Alertas]  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

Componentes de un stack de monitoreo

Recolector de datos (Data Collector)

Es el agente que obtiene datos de las fuentes y los envía a la base de datos.

Funciones:

• Escuchar mensajes MQTT de sensores
• Consultar APIs HTTP
• Leer métricas del sistema (CPU, RAM, disco)
• Hacer polling a dispositivos Modbus u OPC-UA
• Transformar y normalizar los datos antes de almacenarlos

Herramientas más usadas: Telegraf, Node-RED, Logstash, Fluentd, Vector

Base de datos de series de tiempo (Time-Series Database)

Las bases de datos convencionales (MySQL, PostgreSQL) no están optimizadas para el patrón de IoT: millones de puntos pequeños ordenados por tiempo, con consultas como “dame el promedio de temperatura de los últimos 7 días, agrupado por hora”.

Las bases de datos de series de tiempo están diseñadas exactamente para esto:

Característica	Base de datos convencional	Base de datos de series de tiempo
Optimizada para	Transacciones, JOINs	Inserciones masivas por tiempo
Compresión	Genérica	Alta — datos similares se comprimen muy bien
Consultas temporales	WHERE timestamp BETWEEN...	`
Retención de datos	Manual	Políticas automáticas (ej: borrar datos >1 año)
Escalabilidad	Vertical	Horizontal / sharding temporal

Herramientas más usadas: InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, VictoriaMetrics, QuestDB

Visualizador / Dashboard

Presenta los datos almacenados en forma de gráficas, medidores, tablas y mapas. También gestiona alertas.

Funciones:

• Conectarse a una o varias fuentes de datos
• Construir paneles con gráficas de líneas, gauges, mapas de calor, etc.
• Definir alertas con condiciones y canales de notificación
• Gestionar acceso de usuarios a los dashboards

Herramientas más usadas: Grafana, Chronograf, Kibana, Node-RED Dashboard

Broker de mensajería (opcional pero muy común)

En arquitecturas IoT reales, los sensores no envían datos directamente al recolector — usan un broker MQTT como intermediario. Esto desacopla los productores de datos (sensores) de los consumidores (recolector, dashboard).

[Sensor A] ──→ │           │ ──→ [Telegraf]
[Sensor B] ──→ │  Mosquitto│ ──→ [Node-RED]
[Sensor C] ──→ │  (broker) │ ──→ [App móvil]

Herramientas más usadas: Eclipse Mosquitto, EMQX, HiveMQ

---

¿Por qué no usar una sola herramienta?

La filosofía “una herramienta, una responsabilidad” tiene varias ventajas:

• Reemplazabilidad: puedes cambiar Grafana por Chronograf sin tocar la base de datos
• Escalabilidad independiente: si la base de datos se satura, la escala sin afectar el dashboard
• Especialización: cada herramienta está optimizada para su rol específico
• Comunidad: herramientas especializadas tienen ecosistemas más ricos (plugins, dashboards, integraciones)

---

Stacks disponibles en este curso

Stack	Recolector	Base de datos	Dashboard
TIG	Telegraf	InfluxDB	Grafana
TICK	Telegraf	InfluxDB	Chronograf + Kapacitor
Node-RED	Node-RED	(en memoria / InfluxDB)	Dashboard 2.0
Alternativas	Telegraf / Logstash	Prometheus / TimescaleDB / Elasticsearch	Grafana / Kibana

Cada uno tiene sus fortalezas. La comparativa te ayuda a elegir el más adecuado para tu proyecto.