Stack TICK

TICK es el stack oficial del ecosistema InfluxData — la empresa detrás de InfluxDB. A diferencia de TIG, todos sus componentes son desarrollados por la misma empresa, lo que garantiza una integración muy profunda entre ellos.

T elegraf  →  I nfluxDB  →  C hronograf
(recolecta)   (almacena)    (visualiza)
                  ↕
             K apacitor
             (procesa y alerta)

Los cuatro componentes

Telegraf

Idéntico al stack TIG. Ver descripción completa en Stack TIG.

InfluxDB

Idéntico al stack TIG. Ver descripción completa en Stack TIG.

Chronograf — El dashboard nativo de InfluxData

Chronograf es la interfaz de visualización oficial del ecosistema InfluxData. A diferencia de Grafana, está diseñada exclusivamente para InfluxDB.

Características:

Interfaz unificada para explorar datos, construir dashboards y gestionar Kapacitor
Constructor de consultas visual (sin necesidad de escribir Flux manualmente)
Gestión de hosts, alertas y usuarios desde una sola UI
Integración nativa con Kapacitor para definir alertas directamente desde el dashboard
Dashboards de sistema preconstruidos (CPU, memoria, disco, red)

Limitaciones:

Solo funciona con InfluxDB (no se puede conectar a otras fuentes de datos)
Ecosistema de dashboards de comunidad mucho más pequeño que Grafana
Menos opciones de paneles de visualización

Kapacitor — El motor de procesamiento de streams

Kapacitor es el componente que diferencia al TICK del TIG. Es un motor dedicado al procesamiento de datos en tiempo real, capaz de:

Disparar alertas cuando los datos superan umbrales
Ejecutar scripts de anomalías y detección de patrones
Hacer downsampling y transformaciones de datos automáticamente
Integrarse con sistemas de notificación (email, Slack, PagerDuty, scripts personalizados)
Ejecutar modelos de machine learning sobre los datos del stream

Kapacitor usa su propio lenguaje de scripting llamado TICKscript.

Ejemplo de TICKscript

// Alerta si la temperatura supera 35°C durante más de 5 minutos
var data = stream
  |from()
    .measurement('temperatura')
    .where(lambda: "ubicacion" == 'invernadero')
  |window()
    .period(5m)
    .every(1m)
  |mean('value')

data
  |alert()
    .crit(lambda: "mean" > 35.0)
    .message('⚠️ Temperatura crítica: {{ index .Fields "mean" }}°C')
    .slack()
      .channel('#alertas-iot')

Arquitectura y flujo de datos

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       RED DOCKER                             │
│                                                              │
│  [Sensor IoT]                                                │
│       │ MQTT/HTTP                                            │
│       ▼                                                      │
│  ┌─────────┐  push    ┌──────────┐  stream  ┌───────────┐   │
│  │Telegraf │ ───────→ │ InfluxDB │ ────────→ │ Kapacitor │   │
│  └─────────┘          └──────────┘           └───────────┘   │
│                            ▲                      │          │
│                            │ query           alerts│          │
│                       ┌──────────┐                ▼          │
│                       │Chronograf│         [Slack/email/     │
│                       └──────────┘          webhook]         │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

Ventajas del stack TICK

Ecosistema integrado: todos los componentes son del mismo fabricante, sin problemas de compatibilidad
Kapacitor es muy poderoso: procesamiento de streams, detección de anomalías, ML, transformaciones complejas
Chronograf simplifica la gestión: una sola UI para datos, alertas y administración de InfluxDB
Alertas deterministas: Kapacitor evalúa condiciones sobre cada punto de datos en tiempo real, no en intervalos
Soporte empresarial disponible: InfluxData ofrece soporte comercial para el stack completo
Historial de datos robusto: Kapacitor puede procesar tanto datos en vivo como históricos

Desventajas del stack TICK

Cuatro servicios = mayor complejidad: un servicio más que TIG implica más configuración, más memoria y más puntos de fallo
TICKscript tiene su curva de aprendizaje: es un lenguaje específico del dominio que no se usa fuera del ecosistema InfluxData
Chronograf es limitado: sin soporte multi-fuente, con menos tipos de paneles que Grafana y una comunidad más pequeña
Kapacitor consume recursos: puede usar 300–500 MB de RAM adicionales, lo que lo hace pesado para Raspberry Pi u hardware pequeño
Vendor lock-in: toda la arquitectura depende del ecosistema InfluxData; migrar a otro stack requiere reescribir las alertas
Documentación fragmentada: la coexistencia de InfluxDB 1.x y 2.x genera mucha documentación desactualizada
Grafana hace el 95% de lo que Kapacitor ofrece para casos de uso comunes, sin necesidad de aprender TICKscript

TIG vs TICK: ¿cuándo elegir TICK?

Situación	Recomendación
Quiero el setup más simple	TIG
Necesito alertas básicas (umbral fijo)	TIG (Grafana las maneja bien)
Necesito visualizar múltiples fuentes de datos	TIG (Grafana multi-fuente)
Necesito alertas complejas con lógica condicional	TICK (Kapacitor)
Necesito procesamiento de streams en tiempo real	TICK (Kapacitor)
Necesito detección de anomalías o ML sobre el stream	TICK (Kapacitor)
Tengo hardware limitado (Raspberry Pi)	TIG
Necesito soporte empresarial del mismo fabricante	TICK
Mi equipo ya conoce TICKscript	TICK

Uso de recursos aproximado

Servicio	RAM mínima	RAM recomendada
Telegraf	~20 MB	~50 MB
InfluxDB	~150 MB	~512 MB
Chronograf	~50 MB	~100 MB
Kapacitor	~150 MB	~300–500 MB
Total TICK	~370 MB	~1.1 GB
Total TIG	~300 MB	~800 MB