En proyectos de conectividad industrial y digitalización de maquinaria, el mapeo de datos en plataformas IIoT es uno de los aspectos clave para gestionar correctamente la información generada por los equipos.
Las máquinas industriales pueden generar miles de registros por minuto: estados de sensores, variables de proceso, alarmas o datos de producción. Para almacenar y analizar esta información de forma eficiente, las plataformas IIoT utilizan arquitecturas de datos diseñadas específicamente para manejar grandes volúmenes de información.
En este artículo explicamos como funciona el mapeo de datos en IXON Cloud, una arquitectura que combina bases de datos relacionales y bases de datos de series temporales para gestionar datos industriales de forma eficiente.
La dualidad de los datos en arquitecturas IIoT
En una arquitectura IoT moderna, una única base de datos no suele ser suficiente para gestionar correctamente toda la información del sistema.
Por un lado, es necesario almacenar información estructural y configuraciones del sistema. Por otro, es necesario registrar grandes volúmenes de datos históricos generados por los dispositivos.
Para resolver este problema IXON Cloud separa información en dos entornos: una base de datos relacional y una base de datos de series temporales y cada una cumple una función diferente dentro del sistema.
Base de datos relacional
La base de datos relacional almacena la estructura y configuración del sistema, organizada de forma jerárquica. Este modelo permite identificar fácilmente los distintos elementos de la arquitectura.
Los principales componentes son:
- Agent: Representa la pasarela industrial que conecta la máquina o instalación con la plataforma cloud. Este dispositivo actúa como punto de enlace entre los sistemas de control industriales y la infraestructura de datos.
- Data Source: Representa el dispositivo o protocolo conectado al gateway. En entornos industriales suelen corresponder a equipos como PLC, controles industriales, dispositivos de adquisición de datos. Un mismo gateway puede estar conectado a varias fuentes de datos.
- Tag: Representa un punto de datos concretos dentro del sistema, por ejemplo: temperatura de un sensor, estado de una válvula, velocidad de un transportador. Cada tag corresponde a una variable específica monitorizada en la máquina.
- Variable: Define el tipo de dato asociado al tag, algunos ejemplos habituales: booleano, entero, decimal. Esta información determina cómo se procesará el dato dentro del sistema.
Base de datos de series temporales
Mientras que la base de datos relacional se utiliza para almacenar la confirmación del sistema, los datos históricos generados por las máquinas se almacenas en una base de datos de series temporales.
Este tipo de base de datos está optimizado para gestionar grandes volúmenes de datos indexados por tiempo. Para mejorar el rendimiento, en lugar de almacenar nombres largos como Main Conveyor Belt Temperature , se utilizan identificadores compactos que representan cada variable.
Estos identificadores permiten consultar los datos de forma rápida y eficiente sin necesidad de realizar consultas completas a la base de datos relacional.
Mapeo de datos entre las dos bases de datos
Para conectar la información almacenada en la base de datos relacional con los datos históricos de la base de datos de series temporales, se utiliza un sistema de mapeo basado en identificadores.
| Elemento | Base de datos relacional | Base de datos de series temporales | Función |
| Agent | Si | No | Identifica el gateway industrial |
| Data Source | Si | Si | Identifica el dispositivo |
| Tag | Si | Si | Identifica la variable |
| Variable | Si | Si | Define el tipo de dato |
| Retention Policy | Si | Si | Define el tiempo de almacenamiento |
Este modelo permite mantener los metadatos organizados mientras los datos históricos se almacenan de forma optimizada.
Generación de la clave de campo
La base de datos de series temporales, cada variable se identifica mediante una clave de campo (Field Key).Esta clave se genera combinando el tipo de variable con el identificador del tag. La lógica utilizada es Variable Type + «_» + Tag ID.
| Tipo | Tag ID | Field Key |
| bool | 37 | bool_37 |
| float | 102 | float_102 |
| int | 5 | int_5 |
Este sistema permite identificar cada variable de forma única sin necesidad de consultar la base de datos relacional.
Ejemplo páctico
Supongamos que una aplicación necesita mostrar un gráfico de temperatura de una máquina.
El proceso sería el siguiente.
1. Consulta de metadatos
La API devuelve información sobre el tag correspondiente a la temperatura.
Ejemplo:
- tagId = 42
- variable.type = float
2. Generación de la clave
El sistema genera automáticamente la clave:
float_42
3. Consulta de datos históricos
La consulta en la base de datos de series temporales sería:
SELECT "float_42"
FROM "device"
WHERE "device" = 'YOUR_DATASOURCE_ID'
Esta consulta devuelve los valores históricos de esa variable.
Las plataformas IIoT deben gestionar dos tipos de información diferentes: la configuración del sistema y los datos históricos generados por los dispositivos.
La arquitectura utilizada por IXON Cloud separa estos dos tipos de datos en bases de datos especializadas, lo que permite mantener una estructura clara de los metadatos mientras se optimiza el almacenamiento y consulta de grandes volúmenes de información industrial.
Este enfoque facilita el análisis de datos de maquinaria y el desarrollo de aplicaciones de monitorización, diagnóstico remoto o mantenimiento predictivo en entornos industriales.
