En los sistemas IoT, un factor de coste a menudo pasado por alto es el consumo de ancho de banda de red y la carga de procesamiento de plataformas en la nube derivadas de la transmisión de datos. Si cada sensor y contador sube datos a la nube en tiempo real, no solo el uso de datos 4G/5G es alto, sino que la plataforma en la nube también enfrenta una enorme presión de procesamiento de datos — especialmente cuando el número de dispositivos alcanza miles o decenas de miles, haciendo que esta presión sea insostenible. La pasarela inteligente de computación en borde TG-100 de Tespro ofrece una solución práctica gracias a las capacidades de preprocesamiento de datos en el borde. La pasarela soporta recogida e informes en tiempo real, recopilación de intervalos e informes programados, así como estrategias personalizadas de recopilación e informes, todas configurables según las necesidades del negocio. En condiciones normales, la pasarela informa de datos resumidos en horarios establecidos, mientras que los cambios anormales activan informes inmediatos en tiempo real para asegurar que no se pierdan eventos importantes.
La capacidad de computación en el borde del Tespro TG-100 también se extiende al preprocesamiento de datos. La pasarela formatea los datos en bruto recogidos, convierte unidades, realiza cálculos y aplica reglas lógicas, subiendo solo resultados procesados valiosos a la nube. En un gran proyecto de monitorización energética de un complejo comercial, por ejemplo, el TG-100 recopila datos de energía en tiempo real de cada inquilino cada minuto, pero tras calcular localmente cantidades de energía en 15 minutos y el consumo acumulado diario, solo se reportan datos resumidos a la nube. Esto mantiene la integridad estadística energética mientras reduce el volumen de procesamiento de datos en la nube en más de un 96 por ciento. La pasarela también soporta la subida de datos procesados vía MQTT, TCP o UDP, conectándose a diversas plataformas en la nube o servidores de terceros. Para proyectos que pagan altas tarifas mensuales de datos 4G, esta capacidad de preprocesamiento en el borde se traduce directamente en una reducción significativa de los costes de comunicación.
¿Qué estrategias de recopilación y reporte de datos soporta la pasarela inteligente de computación en borde TG-100, y cuánto puede reducir el preprocesamiento de datos en bordes?
El TG-100 soporta la recopilación e informes en tiempo real, la recopilación de intervalos y la programación de informes, así como estrategias personalizadas. Mediante el preprocesamiento en el borde, la pasarela realiza la conversión de formatos de datos, la conversión de unidades y el cálculo resumen localmente, subiendo solo resultados procesados — reduciendo el volumen de datos de subida en más de un 90 por ciento en escenarios típicos de monitorización energética.
El Tespro TG-100 también ofrece capacidades enriquecidas de almacenamiento y expansión de interfaces. La pasarela cuenta con una ranura para tarjeta Micro SD para almacenamiento local de tarjetas TF, almacenamiento en caché de los datos recogidos durante interrupciones de red y retransmisión automática tras la recuperación de red para garantizar que no se pierda de datos. La interfaz USB 3.0 soporta depuración local, exportación de datos o expansión de periféricos. La pasarela también proporciona dos canales de entrada digital DI y dos canales de salida digital DO para conectar sensores de conmutadores o controlar dispositivos externos para un control local sencillo. Por ejemplo, cuando la pasarela detecta que la alimentación en un circuito supera un umbral establecido, puede enviar una señal de control vía salida DO para desconectar cargas no críticas y proteger la energía local; todo el proceso funciona sin la intervención de la plataforma en la nube, con una respuesta más rápida. Para los integradores de sistemas, elegir la pasarela TG-100 con capacidad de computación en borde y almacenamiento local significa mantener la integridad de la recopilación de datos incluso en sitios con malas condiciones de red, al tiempo que se reduce drásticamente la carga de computación en la plataforma en la nube y los costes de ancho de banda de comunicación.
