Es una de las preguntas que más nos hacen: una visión general de cómo funciona TagoIO. Fuimos aplazando la respuesta porque no parábamos de evolucionar la plataforma. Ahora que la arquitectura ha madurado, y que la analítica pasó de ser un puñado de scripts a medida a convertirse en pronósticos y predicciones integrados en la plataforma, es el momento de compartir el panorama completo.
Vamos a recorrer todo el sistema de TagoIO de abajo hacia arriba, tal como lo construimos (saltándonos los caminos experimentales que tomamos por el camino). Al terminar, usted debería entender cómo se construyen soluciones IoT listas para producción sobre TagoIO. Y tampoco tendrá que empezar desde cero: la plataforma ofrece un plan gratuito flexible y se encarga de la infraestructura por usted.
La base
Nuestra capa base acepta datos de prácticamente cualquier dispositivo IoT, sin importar el protocolo. TagoIO admite más de 500 tipos de dispositivos IoT mediante dos componentes fundamentales: Networks y Connectors.
Una Network representa el protocolo de comunicación o el método de integración: LoRaWAN, NB-IoT, CAT-1, CAT-M, Sigfox, BLE, WiFi, MQTT, HTTP y redes satelitales como Myriota, Skylo o Kinéis. Un Connector es el decodificador preconfigurado que sabe interpretar los datos de un fabricante de dispositivos concreto.
El resultado: cuando su sensor de temperatura envía datos por LoRaWAN, su rastreador GPS transmite por satélite o su equipo industrial reporta por MQTT, TagoIO enruta esos datos a través de la integración de red y el connector adecuados, y llegan decodificados en un formato estandarizado.
Por qué esto importa: el enfoque tradicional
Los desarrolladores de IoT se enfrentan tradicionalmente a un problema de integración doloroso. Imagine una solución de ciudad inteligente con:
- Sensores ambientales que usan LoRaWAN
- Cámaras de tráfico que envían datos analizados por HTTP
- Medidores inteligentes que se comunican por NB-IoT
- Equipos heredados que solo hablan Modbus
Sin una plataforma, tendría que:
- Construir endpoints de backend separados para cada protocolo
- Escribir parsers personalizados para el formato de datos de cada fabricante
- Mantener esquemas de base de datos distintos para distintos tipos de dispositivos
- Crear múltiples sistemas de autenticación
- Construir visualización y alertas redundantes para cada tipo de dispositivo
Es una montaña de trabajo de infraestructura antes siquiera de empezar con su aplicación real.
El enfoque de TagoIO: gestión unificada de dispositivos
TagoIO ofrece una única canalización. Cuando un dispositivo envía datos:
- El dispositivo transmite datos usando su protocolo nativo (LoRaWAN, HTTP POST, publicación MQTT, etc.)
- La integración de red recibe los datos en los endpoints globales de TagoIO
- El connector decodifica el payload específico del fabricante en variables estándar
- El bucket del dispositivo almacena los datos decodificados en un almacenamiento de series temporales optimizado
- Su aplicación puede acceder de inmediato a estos datos para visualizarlos, predecir a partir de ellos y actuar en consecuencia
Tanto si opera 10 dispositivos como 10.000 repartidos en 20 protocolos, todos fluyen por la misma canalización. Usted escribe la lógica de su aplicación una sola vez y funciona en todos los tipos de dispositivo.
La capa de datos: arquitectura de almacenamiento flexible
Una vez que los datos llegan, se almacenan de forma eficiente. TagoIO ofrece dos arquitecturas de almacenamiento para datos IoT de alto volumen, cada una optimizada para casos de uso diferentes.
Dispositivos mutables: almacenamiento IoT tradicional
Los dispositivos mutables funcionan como una tabla de base de datos tradicional: cada punto de datos se puede crear, leer, actualizar o eliminar. Encajan con:
- Parámetros de configuración que cambian de vez en cuando
- Metadatos del dispositivo e información de estado
- Implementaciones de escala pequeña a media
- Aplicaciones que requieren operaciones CRUD completas
- Hasta 50.000 registros de datos
Piense en los dispositivos mutables como la opción flexible para aplicaciones que no esperan volúmenes de datos enormes.
Dispositivos inmutables: series temporales de alto rendimiento
Los dispositivos inmutables están hechos para datos de sensores de alto caudal. Una vez escritos, los datos solo se pueden crear y leer, nunca modificar. Esa decisión de arquitectura se traduce en grandes ganancias de rendimiento:
- Ingesta de 10 a 100 veces más rápida que el almacenamiento mutable
- Políticas automáticas de retención de datos (fragmentación por día, semana, mes o trimestre)
- Consultas optimizadas para análisis de series temporales
- Menores costos de almacenamiento a escala
¿Recopila coordenadas GPS cada 10 segundos, lecturas de temperatura cada minuto o datos de sensores industriales a alta frecuencia? Los dispositivos inmutables manejan millones de puntos de datos sin esfuerzo. Es también el almacenamiento que alimenta la analítica de TagoIO: unas series temporales limpias y ordenadas son justo lo que necesitan los modelos de pronóstico.
La elección no es excluyente. Muchas soluciones usan dispositivos inmutables para la telemetría de alto volumen y dispositivos mutables para la configuración y los metadatos.
Entities: base de datos de nueva generación
Para los datos que no encajan en el modelo de series temporales, TagoIO ofrece Entities, nuestro sistema de base de datos estructurada:
- Esquemas personalizados con tipos de campo flexibles
- Modelado de datos relacionales
- Consultas y filtrado avanzados
- Operaciones de alto rendimiento sobre datos estructurados
Las Entities encajan con sistemas de gestión de activos, seguimiento de inventario, perfiles de usuario, órdenes de trabajo o cualquier estructura que vaya más allá de las lecturas de sensores.
Nota: La combinación de dispositivos mutables, dispositivos inmutables y entities le permite optimizar el almacenamiento por tipo de dato: inmutables para telemetría de alta frecuencia, mutables para configuración y metadatos, y entities para estructuras relacionales. Esa flexibilidad es clave para las aplicaciones que escalan de forma eficiente.
La capa de inteligencia: Analysis, analítica y automatización
Recopilar y almacenar datos es solo el principio. El valor está en lo que la plataforma hace con ellos. La capa de inteligencia de TagoIO tiene tres partes: Analysis para código a medida, analítica para pronósticos y predicciones, y Actions para la automatización.
Analysis: cómputo serverless para IoT
Analysis proporciona un entorno serverless donde su código se ejecuta en respuesta a eventos, en Node.js, Deno o Python. Piense en AWS Lambda, pero diseñado para flujos de trabajo de IoT.
Cada Analysis es un script que puede:
- Procesar datos entrantes de dispositivos en tiempo real
- Tomar decisiones basadas en lecturas de sensores
- Llamar a APIs y servicios externos
- Escribir datos de vuelta a los dispositivos
- Disparar flujos de trabajo en toda su instalación IoT
Por ejemplo, un Analysis podría:
- Monitorear sensores de temperatura en toda una fábrica
- Calcular promedios móviles y puntuaciones de anomalías
- Comparar las lecturas con umbrales de seguridad
- Enviar alertas cuando las condiciones son anormales
- Ajustar los sistemas de climatización para compensar
Los scripts de Analysis se ejecutan en la nube, disparados por eventos de dispositivos, por horarios o mediante llamadas a la API. Sin servidores, contenedores ni infraestructura que gestionar. Usted escribe la lógica y la plataforma la ejecuta. Los scripts de Python pueden usar librerías como pandas, numpy y scipy, lo cual importa para el trabajo estadístico hacia el que crecen los proyectos IoT.
Analítica predictiva: pronósticos, no solo historial
Los dashboards le dicen qué pasó ya. La analítica de TagoIO convierte la telemetría que usted ya está almacenando en lo que pasará después:
- Los pronósticos proyectan una variable hacia adelante: el nivel de un silo antes de que se vacíe, el consumo de energía antes de que llegue la factura, la vida de una batería antes de la ventana de mantenimiento.
- La detección de anomalías marca el comportamiento que se desvía de la línea base del propio dispositivo, el día que empieza a desviarse, en lugar de esperar a que la alarma de umbral por fin salte.
- Las predicciones puntúan el riesgo a partir de patrones en toda su flota: qué bomba tiende hacia el fallo, qué sitio incumplirá su ventana de cumplimiento.
Todo esto se ejecuta sobre los datos que ya están en sus buckets. Sin una canalización de ML aparte, sin exportaciones a un data warehouse, sin necesidad de un equipo de ciencia de datos. Las predicciones y las puntuaciones de anomalías aterrizan en la plataforma como variables, así que todo lo demás de este artículo también aplica a ellas: puede graficarlas en dashboards, disparar Actions a partir de ellas, exponerlas a sus clientes a través de TagoRUN y refinarlas con su propio código de Analysis cuando un caso de uso necesite un modelado a medida.
Un ejemplo concreto: una solución de monitoreo de silos de alimento almacena la telemetría de peso en buckets inmutables, la analítica pronostica los días hasta el vaciado de cada silo, una Action abre una orden de reabastecimiento en el ERP cuando el pronóstico cruza los cuatro días, y el cliente observa la banda de pronóstico en su portal de marca. Ese bucle, de telemetría a pronóstico, a acción, a cliente, es el patrón para el que se construyó la plataforma.
Actions: automatización basada en eventos
Mientras Analysis y la analítica se ocupan del cómputo, Actions se ocupa de la automatización: reglas del tipo si-esto-entonces-aquello que se disparan de forma automática.
Las Actions se pueden disparar por:
- Condiciones de datos de dispositivos: la temperatura supera un umbral, el GPS entra en una geocerca, la batería baja del 20%, una puntuación de anomalía cruza un límite
- Eventos de recursos: se crea un nuevo dispositivo, se modifica una cuenta de usuario, se sube un archivo
- Horarios programados: reportes diarios, resúmenes semanales, agregaciones mensuales
- Alertas de uso: cercanía a los límites de datos, avisos de cuota de la API
Cuando se disparan, las Actions pueden:
- Ejecutar scripts de Analysis
- Enviar correos electrónicos, SMS o notificaciones push
- Hacer publicaciones a webhooks externos
- Publicar mensajes MQTT
- Enviar mensajes de WhatsApp vía Twilio
- Encolar tareas en AWS SQS
Usted define la lógica de negocio una sola vez; TagoIO monitorea, dispara y ejecuta las 24 horas.
La capa de visualización: dashboards y widgets
Los datos, los pronósticos y la automatización sirven de poco si los usuarios no pueden verlos ni interactuar con ellos. El sistema de Dashboards de TagoIO es la capa de visualización.
Constructor de dashboards de arrastrar y soltar
Crear dashboards no requiere desarrollo front-end. El constructor visual le permite:
- Arrastrar widgets a un lienzo
- Configurar fuentes de datos con unos pocos clics
- Personalizar colores, diseños y estilos
- Añadir interactividad y controles de usuario
- Desplegarlos a los usuarios al instante
Incluye decenas de widgets prediseñados: gráficos en tiempo real (de líneas, de barras, de columnas, de aguja, de dona), mapas con seguimiento de dispositivos, tablas con filtrado y ordenamiento, formularios de entrada para el control de dispositivos y HTML personalizado para necesidades especializadas. Las salidas de pronóstico y de anomalías se renderizan en los mismos gráficos que la telemetría en vivo, así que un solo gráfico de líneas puede mostrar lo que leyó el sensor y hacia dónde se dirige.
La función crítica es el sistema de Blueprint: construya una plantilla de dashboard, despliéguela automáticamente a cientos o miles de dispositivos y actualice cada instancia con solo actualizar el blueprint. Así es como una prueba de concepto escala a producción con miles de usuarios finales.
TagoRUN: despliegue de marca blanca
Cuando esté listo para poner la solución frente a sus clientes, TagoRUN convierte su aplicación de TagoIO en un producto totalmente de marca blanca:
- Su propio dominio personalizado (app.suempresa.com)
- Su marca, sus colores y su logo
- Control exacto sobre a qué funciones acceden los usuarios
- Autenticación y permisos de usuarios
- Acceso móvil a través de la app de TagoRUN, o su propia app de marca
Sus clientes ven su marca, inician sesión en su portal y usan su producto, con la infraestructura de TagoIO por debajo. Desarrolle una sola vez y despliegue a miles de usuarios finales con su nombre.
La capa de seguridad: autenticación y control de acceso
La seguridad en IoT no es solo la seguridad de una aplicación web. Usted protege miles de dispositivos, cada uno con su propia autenticación, además del acceso de los usuarios a los dashboards y los datos.
Autenticación de dispositivos: tokens y seguridad
Cada dispositivo se autentica con un token seguro, una cadena criptográfica que concede a ese dispositivo concreto permiso para enviar datos a su bucket. Para despliegues empresariales, TagoIO también admite certificados de máquina para una autenticación de dispositivos más fuerte.
Autenticación de usuarios: SSO y proveedores de identidad
Para los usuarios humanos, TagoIO se integra con su proveedor de identidad:
- Compatibilidad con OAuth2 y OpenID Connect
- SAML para SSO empresarial
- Integraciones prediseñadas con Google, Microsoft, Okta y otros
- Autenticación de dos factores (2FA)
TagoIO no almacena las contraseñas de sus usuarios. La autenticación se delega en su proveedor de identidad, así que cuando un empleado se incorpora o se marcha, su acceso a TagoIO se ajusta de forma automática. Sin gestión manual de cuentas.
Gestión de acceso: permisos granulares
Una vez autenticado, la Gestión de acceso controla qué pueden hacer y ver los usuarios:
- Permisos a nivel de recurso: a qué dashboards, dispositivos, analyses y actions llega cada usuario
- Control de acceso basado en roles (RBAC): roles como Operador, Gerente o Administrador con conjuntos de permisos distintos
- Acceso basado en tags: concede acceso a grupos de dispositivos por tag (por ejemplo, todos los dispositivos con el tag region:europe)
- Lógica de permisos personalizada: scripts de Analysis para reglas complejas
En una aplicación de edificio inteligente, los inquilinos ven solo los sensores de su planta, los administradores de instalaciones ven todas las plantas sin la configuración del sistema, y los administradores lo ven todo.
Nota: La Gestión de acceso funciona de forma nativa con los tags. Conceda a un usuario acceso a “todos los dispositivos con el tag region:north-america” y cada nuevo dispositivo con ese tag queda cubierto automáticamente. Este enfoque basado en tags es crítico cuando hay miles de dispositivos y usuarios.
La capa de integración: conectarse con el mundo
Ninguna plataforma IoT existe de forma aislada. Las aplicaciones de TagoIO se integran con sistemas de pago, CRMs, ERPs, servicios meteorológicos, bases de datos externas y mucho más.
API RESTful: control total de la plataforma
La API REST expone prácticamente todas las capacidades de la plataforma: crear y gestionar dispositivos y datos, disparar Actions y Analysis, generar tokens, gestionar usuarios y permisos, crear dashboards. HTTP estándar con JSON, invocable desde cualquier lenguaje, con SDKs oficiales para JavaScript y Python y una CLI para la automatización.
Broker MQTT: comunicación bidireccional en tiempo real
Para la comunicación de dispositivos en tiempo real, TagoDeploy incluye un broker MQTT integrado. Publique desde los dispositivos hacia topics, suscríbase desde dispositivos o aplicaciones, implemente comando y control, y construya sistemas reactivos. Totalmente autenticado con tokens de dispositivo, con soporte para QoS 0 y QoS 1.
Webhook Actions: integración por push
En lugar de que los sistemas externos consulten la API, las webhook Actions empujan los datos hacia afuera: cuando se cumplen las condiciones, TagoIO hace peticiones POST con los datos del dispositivo y la información del evento a sus endpoints. Encaja con plataformas de análisis externas, disparadores de flujos de trabajo en otros sistemas, actualizaciones de bases de datos en tiempo real y eventos de pago.
Integraciones prediseñadas
TagoIO incluye integraciones con servicios populares:
- Servidores de red LoRaWAN: The Things Network, The Things Industries, Actility, Netmore, Loriot, ChirpStack, AWS IoT Core for LoRaWAN y otros
- Proveedores de IoT satelital: Myriota, Kinéis, Skylo
- Servicios de comunicación: Twilio para SMS y WhatsApp, SendGrid para correo electrónico
Funcionan de inmediato, ahorrándole semanas de desarrollo de integraciones.
La capa de despliegue: dónde se ejecuta su aplicación
Ya hemos visto qué hace TagoIO. Dónde se ejecuta es la última decisión de arquitectura, y también es una decisión de negocio.
Nube multiinquilino: inicio rápido, bajo costo
Regístrese en admin.tago.io y estará en la nube multiinquilino de TagoIO: instancias compartidas con aislamiento de datos y seguridad completos. Este modelo encaja con:
- Prototipado y pruebas rápidas (empiece en minutos)
- Despliegues de escala pequeña a media
- Escalado rentable
- Cero gestión de infraestructura
Las instancias compartidas usan la infraestructura de forma eficiente, y por eso el plan gratuito puede incluir tanto. A medida que escala, paga por lo que usa.
TagoDeploy: infraestructura dedicada
Para los despliegues que necesitan su propio entorno, TagoDeploy ofrece instancias dedicadas de la plataforma TagoIO completa, en exclusiva para su organización. Una sola instancia dedicada puede alojar tantas aplicaciones e inquilinos de cliente como su negocio necesite; lo de “dedicada” se refiere a que la infraestructura es suya, no a un límite sobre lo que ejecuta dentro. Con TagoDeploy obtiene:
- Infraestructura de nube dedicada operada por TagoIO sobre AWS
- Más de 12 opciones regionales, incluidas Estados Unidos, Irlanda, Canadá, Alemania, Reino Unido, Suiza, Japón, Singapur, Australia y São Paulo
- Control total sobre las actualizaciones y las versiones de la plataforma
- Costos optimizados para el procesamiento de datos de alto volumen (a menudo mucho más barato que las instancias compartidas a escala)
- Cumplimiento para sectores regulados, cubierto por la certificación ISO 27001 de TagoIO y con residencia de datos regional
- Opciones de personalización no disponibles en las instancias compartidas, incluidos límites de tasa a medida y su propio broker MQTT y endpoints de API
La elección no es permanente. Muchas empresas desarrollan y validan en la nube compartida, y luego migran a TagoDeploy para la escala de producción, la residencia de datos o los límites a medida.
Escalar a producción: cómo maneja TagoIO los despliegues masivos
La pregunta que importa cuando está construyendo un negocio real: ¿cómo escala TagoIO de 10 dispositivos a 10.000 sin una reconstrucción?
Aquí es donde muchos proyectos IoT se estancan. La prueba de concepto funciona de maravilla con 50 dispositivos de prueba; la producción con miles saca a la luz las grietas. Los permisos se vuelven una pesadilla, los dashboards acaban creándose a mano por cliente y las automatizaciones se duplican con pequeñas variaciones.
TagoIO aborda el problema del escalado con tres funciones de arquitectura: Tags, Blueprint Dashboards y disparo basado en tags.
Escenario real: gestión de flotas a escala
Imagine una plataforma de gestión de flotas para una empresa de logística en crecimiento. El piloto monitoreaba 50 camiones. Ahora necesita:
- 5.000 camiones repartidos en 12 depósitos regionales
- 2.000 usuarios: conductores, gerentes regionales y directivos
- Múltiples clientes en su plataforma de marca blanca, porque está construyendo un servicio de gestión de flotas, no gestionando una sola flota
Tags: la base de la escala
Cada recurso en TagoIO (dispositivos, dashboards, actions, analyses, usuarios) lleva tags de tipo clave-valor. El dispositivo de un camión podría llevar los tags: tipo de activo (truck), región (northeast), depósito (boston), cliente (acme_logistics), clase de vehículo (refrigerated). Esas simples etiquetas impulsan toda la capa de automatización.
1. Permisos automáticos. Una sola regla, “el gerente regional (noreste) tiene acceso a todos los dispositivos con el tag region:northeast”, reemplaza las concesiones dispositivo por dispositivo. ¿Un nuevo camión en Boston? Etiquételo y el acceso lo sigue. Con 5.000 camiones, sigue siendo una sola regla.
2. Actions dirigidas. Una sola Action de “Alerta de temperatura, flota refrigerada” monitorea todos los camiones con el tag refrigerated. Añada 500 camiones refrigerados y quedan cubiertos en cuanto se etiquetan.
3. Dashboards filtrados. La vista de un gerente regional muestra “todos los camiones con el tag region:northeast” y se actualiza sola a medida que se agregan, se quitan o se reetiquetan camiones.
4. Operaciones masivas. Actualice la configuración de todos los camiones de una región consultando el tag, no haciendo clic en miles de dispositivos.
Los tags convierten la configuración dispositivo por dispositivo en una gestión basada en políticas. Así es como 50 dispositivos se vuelven 5.000 sin un crecimiento operativo proporcional.
Blueprint Dashboards: despliega una vez, escala para siempre
Con 5.000 camiones y 2.000 usuarios, crear dashboards a mano es imposible. Los Blueprints lo resuelven:
Paso 1: Cree un dashboard maestro que muestre la telemetría del camión: GPS en vivo en un mapa, gráficos de temperatura y humedad, indicador de combustible, diagnósticos del motor, estado del conductor y las salidas de la capa de analítica, como el alcance previsto y las marcas de anomalía. La plantilla usa variables en lugar de IDs de dispositivo codificados a mano.
Paso 2: Defina las reglas de asignación. “Crea una instancia de este blueprint para cada dispositivo con el tag asset_type:truck.”
Paso 3: Despliegue automático. Aparecen 5.000 instancias de dashboard, cada una vinculada a su camión. Nuevo camión, nuevo dashboard, de forma automática.
Paso 4: Acceso de usuarios mediante tags. Los conductores ven su camión, los gerentes regionales ven su región y los directivos ven la vista agregada.
Paso 5: Actualiza una vez, despliega en todas partes. Mejore el blueprint y las 5.000 instancias se actualizan al instante.
Disparo de Actions basado en tags: automatización escalable
En lugar de 5.000 alertas específicas por dispositivo, las Actions basadas en tags cubren la flota con un puñado de reglas, y siguen siendo precisas:
- Segmentación dinámica: umbrales distintos según el clima, “vehículos refrigerados en el suroeste por encima de 6 °C” y “en el noreste por encima de 2 °C”. Dos Actions, 5.000 camiones, cada uno con el umbral correcto.
- Despliegues incrementales: etiquete 50 camiones con beta_participant:true, dispare la nueva alerta solo para ellos, valide y luego quite el filtro.
- Lógica específica por cliente: los camiones de un cliente farmacéutico reciben un correo certificado de cumplimiento a 2 °C; el resto recibe un SMS estándar a 4 °C. Todo gestionado mediante tags.
- Automatización impulsada por predicciones: el mismo mecanismo se dispara con las salidas de la analítica, así que “pronóstico de días hasta el vaciado por debajo de 4” o “puntuación de anomalía por encima del umbral” abre una orden de trabajo antes del fallo, no después.
Por qué esto importa: la economía de la escala
Números aproximados para el despliegue de 5.000 camiones, hecho a mano: la creación de dashboards a 30 minutos por camión son 2.500 horas; la gestión de permisos de 2.000 usuarios son 500 horas; la configuración de Actions por dispositivo son 833 horas; más la sobrecarga de mantenimiento recurrente. Alrededor de 150.000 USD de mano de obra el primer año a 50 USD/hora.
El enfoque de TagoIO: unas 40 horas de configuración inicial (blueprints, estrategia de tags, políticas de permisos), despliegue automatizado por camión vía API y unas pocas horas de mantenimiento al mes. Alrededor de 5.000 USD de mano de obra el primer año.
La diferencia de 30 veces ni siquiera es el beneficio principal. El beneficio principal es la agilidad: cuando los requisitos cambian, usted actualiza un blueprint o una Action, no 5.000 configuraciones. Gestiona políticas, no instancias.
Escalar más allá de los dispositivos
¿Construye un negocio de plataforma en lugar de un único despliegue? La misma arquitectura lo sostiene:
- Etiquete los dispositivos por cliente: customer:acme_logistics, customer:global_shipping
- Despliegue portales de marca blanca de TagoRUN por cliente
- Cada cliente ve solo sus dispositivos, filtrados por tag
- Un solo blueprint sirve a todos los clientes con datos específicos de cada uno
- Una sola base de código admite clientes ilimitados
Así es como una aplicación IoT se convierte en un negocio de plataforma IoT, escalando técnica y comercialmente a la vez.
Nota: La arquitectura basada en tags tiene tanto que ver con la mantenibilidad como con la escala. Seis meses después, cuando necesite añadir una función o corregir un error, cambia una vez y despliega en todas partes.
Un sistema entero, miles de dispositivos, millones de puntos de datos, visualización en tiempo real, pronósticos y cumplimiento, construido sin gestionar un solo servidor, base de datos o componente de infraestructura. Eso es lo que le da una plataforma IoT full-stack.
Por qué importa esta arquitectura
Podría construir todo esto usted mismo con AWS, una base de datos y código a medida, igual que podría construir su propia VPN o su propio CRM. Lo que en realidad tendría que construir:
- Capa de conectividad de dispositivos multiprotocolo con autenticación y seguridad
- Bases de datos de series temporales optimizadas con retención y particionamiento automáticos
- Entorno de cómputo serverless con disparo basado en eventos
- Canalización de analítica para pronósticos, predicciones y detección de anomalías sobre telemetría en vivo
- Constructor visual de dashboards con decenas de tipos de widgets
- Canalización de datos en tiempo real con latencia inferior al segundo
- Autenticación de usuarios y sistema de permisos granulares
- Infraestructura de despliegue de marca blanca
- Aplicaciones móviles para iOS y Android
- Infraestructura global con caché edge y CDN
- Monitoreo 24/7, actualizaciones de seguridad y soporte
Estimación conservadora: de 2 a 3 años, un equipo de 8 a 12 ingenieros, millones en costo de desarrollo, y luego las operaciones, la seguridad y el trabajo de nuevas funciones de forma continua.
O lanza su aplicación sobre TagoIO en semanas.
Las decisiones de arquitectura de aquí, separar el plano de datos del plano de control, el almacenamiento híbrido mutable/inmutable, Analysis serverless con Actions declarativas, la analítica como una capa de la plataforma en vez de una canalización externa, los dashboards visuales con despliegue de marca blanca, vienen de años construyendo sistemas IoT en producción y aprendiendo qué necesitan de verdad los desarrolladores.
Primeros pasos
Todo lo de este artículo está disponible hoy, gratis para empezar:
- Regístrese en admin.tago.io
- Cree su primer dispositivo
- Envíe datos (se incluyen emuladores para hacer pruebas)
- Construya un dashboard para visualizarlos
- Añada un Analysis o una Action para procesarlos, y vea cómo la capa de analítica empieza a trabajar sobre su telemetría
El plan gratuito incluye la mayor parte de lo que cubrimos. A medida que escala, paga por lo que usa, y TagoDeploy está ahí cuando necesite infraestructura dedicada.
De una prueba de concepto para un cliente a miles de dispositivos en producción, la arquitectura está diseñada para crecer con usted, del prototipo a la escala planetaria.
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