Stack TIG

TIG es el stack de monitoreo IoT más popular en laboratorios, proyectos académicos y empresas medianas. Combina tres herramientas de código abierto que se integran perfectamente y cubren todo el pipeline de datos.

T elegraf  →  I nfluxDB  →  G rafana
(recolecta)   (almacena)    (visualiza)

Los tres componentes

Telegraf — El agente recolector

Telegraf es un agente de recolección de métricas desarrollado por InfluxData. Corre como un proceso en segundo plano y recopila datos de prácticamente cualquier fuente.

Características clave:

Más de 300 plugins de entrada (MQTT, HTTP, Modbus, GPIO, bases de datos, APIs de nube, archivos, etc.)
Más de 50 plugins de salida (InfluxDB, Prometheus, Kafka, archivos, etc.)
Configuración declarativa con un archivo .conf (formato TOML)
Muy bajo consumo de recursos (~20 MB de RAM)
Transformaciones de datos antes de enviarlos (filtros, etiquetas, conversiones de unidades)

Ejemplo de flujo Telegraf:

[Sensor MQTT] ──→ [inputs.mqtt_consumer] ──→ [outputs.influxdb_v2] ──→ [InfluxDB]
[CPU del host] ──→ [inputs.cpu]           ──→
[Disco]        ──→ [inputs.disk]          ──→

InfluxDB — La base de datos de series de tiempo

InfluxDB es una base de datos diseñada específicamente para series de tiempo. La versión 2.x incluye su propio lenguaje de consulta llamado Flux y una UI web integrada.

Conceptos de InfluxDB:

Concepto	Equivalente SQL	Descripción
Bucket	Base de datos	Contenedor de datos con política de retención
Measurement	Tabla	Nombre lógico del dato (ej: `temperatura`)
Field	Columna de valor	El dato numérico en sí (ej: `value: 23.5`)
Tag	Columna indexada	Metadato para filtrar/agrupar (ej: `sensor: "ESP32-01"`)
Timestamp	—	Siempre presente, es el eje del tiempo

Ejemplo de punto de datos:

temperatura,sensor=ESP32-01,ubicacion=sala value=23.5 1706745600000000000
│           │                              │           │
measurement  tags (indexados)              field       timestamp (nanosegundos)

Características clave:

Retención automática de datos (configurable por bucket)
Downsampling: reducir la resolución de datos antiguos para ahorrar espacio
UI web en http://localhost:8086 para explorar datos y escribir consultas Flux
API HTTP para escritura y consulta desde cualquier lenguaje

Grafana — La capa de visualización

Grafana es la plataforma de visualización y observabilidad más popular del mundo open source. Se conecta a más de 100 fuentes de datos distintas.

Características clave:

Miles de dashboards preconstruidos en grafana.com/grafana/dashboards (importables por ID)
Soporte para múltiples fuentes de datos simultáneas en un mismo dashboard
Sistema de alertas integrado con soporte para email, Slack, Telegram, PagerDuty, webhooks y más
Anotaciones: marca eventos en las gráficas (ej: “se reinició el servidor”)
Gestión de usuarios y permisos (teams, organizaciones)
Plugins de paneles: gauge, stat, mapa de calor, mapa geográfico, tabla, etc.

Arquitectura y flujo de datos

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     RED DOCKER                          │
│                                                         │
│  [Sensor IoT]                                           │
│       │ MQTT                                            │
│       ▼                                                 │
│  ┌─────────┐   métricas   ┌──────────┐   Flux query    │
│  │Telegraf │ ───────────→ │ InfluxDB │ ←─────────────  │
│  └─────────┘              └──────────┘                  │
│                                                ▲        │
│                                                │ query  │
│                                         ┌─────────┐    │
│                                         │ Grafana │    │
│                                         └─────────┘    │
│                                              │          │
└──────────────────────────────────────────────┼──────────┘
                                               │
                                    http://localhost:3000
                                    [Tu navegador]

Ventajas del stack TIG

Madurez y comunidad: Grafana + InfluxDB tienen más de 10 años de desarrollo activo y millones de usuarios
Dashboards listos para usar: importar un dashboard con ID desde grafana.com lleva menos de 1 minuto
Telegraf cubre casi todo: con 300+ plugins, prácticamente cualquier fuente de datos tiene soporte
Escalable: funciona desde una Raspberry Pi hasta clústeres de producción
Multi-fuente en Grafana: puedes mezclar datos de InfluxDB, Prometheus, MySQL y más en un dashboard
Alertas sin herramientas adicionales: Grafana incluye un motor de alertas completo
Bajo consumo base: el stack completo corre en ~500 MB de RAM
Documentación extensa: miles de tutoriales, videos y foros disponibles

Desventajas del stack TIG

Curva de aprendizaje de Flux: el lenguaje de consulta Flux de InfluxDB 2.x es poderoso pero diferente a SQL; requiere tiempo de adaptación
Configuración de Telegraf: el archivo telegraf.conf puede volverse complejo para fuentes de datos avanzadas
Grafana no persiste datos: si InfluxDB falla, Grafana no puede mostrar nada; no hay capa de caché
InfluxDB 2.x vs 1.x: hay dos versiones incompatibles con diferente sintaxis (InfluxQL vs Flux), lo que puede generar confusión
Telegraf no tiene interfaz gráfica: toda la configuración es por archivo de texto
No apto para principiantes absolutos: requiere entender al menos la estructura básica de Docker y TOML

¿Cuándo usar TIG?

TIG es la mejor elección cuando:

Necesitas almacenar datos de sensores a largo plazo (días, meses, años)
Quieres dashboards profesionales con múltiples paneles y fuentes de datos
Tu equipo tiene experiencia básica con Docker y configuración de servicios
Necesitas alertas integradas sin herramientas adicionales
Manejas múltiples tipos de fuentes de datos (MQTT, HTTP, Modbus, archivos)
El proyecto tiene más de 1–2 personas trabajando en él

Considera otras opciones si:

Eres principiante absoluto → empieza con Node-RED
Necesitas alertas muy complejas y procesamiento de streams → considera TICK
Trabajas con Kubernetes o cloud-native → considera TPG o VictoriaMetrics

Tutorial

Aprende a levantar el stack TIG paso a paso en el Tutorial TIG Stack.