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Artigos, tutoriais e novidades do time TagoIO.

- [Como escalar de um piloto IoT de 10 dispositivos para 1.000](https://tago.io/pt-br/blog/scale-iot-pilot-to-1000-devices.md): Escalar de um piloto IoT de 10 dispositivos para 1.000 quebra o cadastro manual, o monitoramento a olho nu e os dashboards feitos à mão. Os quatro sistemas que os substituem: provisionamento, templates, inteligência automatizada e saúde da frota.
- [Network server LoRaWAN vs plataforma de aplicação IoT: o que cada um realmente faz](https://tago.io/pt-br/blog/lorawan-network-server-vs-application-platform.md): Um network server LoRaWAN move pacotes; uma plataforma de aplicação IoT os transforma em dashboards, alertas, previsões e aplicações. O que cada camada faz, por que você precisa das duas e como elas se conectam.
- [Como os modelos de preço de plataformas IoT diferem, e qual é o mais previsível](https://tago.io/pt-br/blog/iot-platform-pricing-models-compared.md): Modelos de preço de plataformas IoT por dispositivo, por consumo, por faixas e fixo comparados em um único eixo: quão previsível fica a fatura com 10x mais dispositivos. Qual modelo serve para cada implantação e as perguntas que revelam surpresas.
- [Os maiores erros que integradores de sistemas cometem ao construir em plataformas IoT](https://tago.io/pt-br/blog/biggest-mistakes-system-integrators-iot-platforms.md): Os erros mais caros que integradores de sistemas cometem em plataformas IoT: reconstruir o que a plataforma já entrega, cobrar de menos pelo suporte, entregar dashboards sem inteligência e ignorar multi-tenancy.
- [O que é análise preditiva para IoT e como começar?](https://tago.io/pt-br/blog/what-is-predictive-analytics-for-iot.md): Um guia direto sobre análise preditiva para IoT: o que significa, onde compensa, os requisitos honestos e um primeiro projeto que você consegue colocar no ar na TagoIO.
- [Como Transformar Dados de IoT em uma Previsão de Demanda](https://tago.io/pt-br/blog/turn-iot-data-into-demand-forecast.md): Dados de IoT medem o consumo real, o que os torna uma base sólida para previsão de demanda. Como construir uma e agir sobre ela com a TagoIO.
- [Como prever os níveis de tanques e silos antes que esvaziem](https://tago.io/pt-br/blog/forecast-tank-silo-levels-before-they-run-out.md): Sensores de nível dizem quanto resta. A previsão diz quando vai acabar. Como prever o esvaziamento de tanques e silos e disparar reabastecimentos com antecedência na TagoIO.
- [Do reativo ao preditivo: criando alertas baseados em previsão para IoT](https://tago.io/pt-br/blog/forecast-based-alerts-iot.md): Alertas por limite disparam depois que o problema começa. Alertas baseados em previsão disparam antes. Como criar alertas preditivos sobre dados de IoT na TagoIO.
- [Como prever o consumo de energia com dados de IoT](https://tago.io/pt-br/blog/how-to-forecast-energy-consumption-iot.md): Uma abordagem prática para prever o consumo de energia a partir de dados de medidores IoT: a sazonalidade que domina a carga, os fatores que você deve adicionar e como rodar tudo na TagoIO.
- [Detecção de anomalias ou previsão: o que seu projeto de IoT precisa?](https://tago.io/pt-br/blog/anomaly-detection-vs-forecasting-iot.md): Detecção de anomalias e previsão resolvem problemas diferentes de IoT. Como distingui-las, quando você precisa de cada uma e como elas trabalham juntas na TagoIO.
- [Quantos Dados Históricos São Necessários para Prever Métricas de IoT?](https://tago.io/pt-br/blog/how-much-historical-data-forecast-iot.md): Quantos dados históricos de IoT uma previsão realmente precisa: a regra ligada ao seu ciclo sazonal, por que mais nem sempre é melhor e como começar antes de ter anos de histórico.
- [Como Rodar Modelos de Machine Learning nos Seus Dados de IoT com o TagoIO Analysis](https://tago.io/pt-br/blog/run-machine-learning-iot-data-tagoio-analysis.md): Um caminho prático para rodar machine learning em dados de IoT dentro do TagoIO Analysis: onde treinar, como servir previsões e como manter os modelos atualizados.

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