TELEMETRÍA EN LA NUBE
Gustavo Alessandrini, Hernán Garcea, Martín Cioffi, Sebastián Barillaro
INTI Electrónica e Informática – UT Informática
gusi@inti.gob.ar
Introducción
Profesionales y expertos de distintas
especialidades concuerdan en que el conjunto
de tecnologías que se conocen como Internet
de las Cosas (Internet of Things, IoT), va a
producir un enorme impacto en la sociedad,
modificando la vida cotidiana, el mundo laboral,
negocios y otros hábitos sociales y culturales.
Las posibles aplicaciones son incontables:
Vehículos, electrodomésticos, luminarias,
cámaras, boyas en altamar, ropa (wearables)
son algunas de las “cosas” que ya se conectan.
La difusión del uso de todo tipo de sensores
por todas partes, que miden temperatura,
humedad, viento, luz, tráfico de personas y
vehículos y un sinfín de variables más; todos
interconectados generan un gigantesco
volumen de datos para tomar decisiones sobre
clima, tráfico, seguridad, educación, salud, etc.
La telemetría detecta, mide y controla de forma
automática los datos de un dispositivo remoto.
Su principal ventaja es la transmisión de datos
desde dispositivos a un punto de control central
incluyendo el camino inverso para enviar
información de configuración y control a los
dispositivos.
La experiencia recogida en la UT Informática a
lo largo de más de 20 años -controlador de
despacho de cereales[1], pesaje dinámico[2],
sistema para certificación de pilas primarias[3],
registradores web[4], entre otros- en diseño,
desarrollo, operación y evaluación de una gran
cantidad de sistemas embebidos, sus
comunicaciones y aplicaciones se extiende
ahora a este conjunto de tecnologías, abriendo
nuevas líneas de trabajo sobre Internet de las
cosas y la moderna telemetría.
Estos antecedentes convergen en la
construcción de una línea de trabajo dedicada
al estudio de las plataformas IoT, haciendo
hincapié en las comunicaciones y los accesos a
los servicios de la nube (cloud computing).
En las siguientes secciones se describen
brevemente dos plataformas estudiadas,
servicios de la nube y protocolos utilizados. Por
último se presentan las conclusiones del
trabajo realizado.
Objetivos
Estudiar, diseñar y poner en marcha distintas
plataformas para implementaciones de IoT.
Comunicar las plataformas con servicios en la
nube, utilizando protocolos abiertos de uso
corriente en el ámbito de IoT.
Evaluar los recursos utilizados y los resultados,
para trabajar en un laboratorio dedicado a IoT,
como impulso y acompañamiento a la visión de
INTI en la incorporación del paradigma de
Industria 4.0 en la Industria Argentina.
Descripción
El estudio de las iniciativas relativas a IoT,
indican que se puede organizar sus
componentes fundamentales como (figura 1):
g131 Objetos conectados (“cosas”)
g131 Tecnologías de red
g131 Protocolos de comunicación
g131 Plataforma IoT, para el tratamiento
inteligente de datos (Big Data o Small Data)
g131 Aplicaciones de usuario
Figura 1. Componentes fundamentales de IoT
Para cumplir con los objetivos planteados, se
estudiaron 2 plataformas y 2 servicios de nube:
Plataforma A: Se montó sobre una placa de
desarrollo de bajo costo basada en un
microcontrolador de 32 bits, arquitectura ARM
Cortex M0, un sensor de temperatura digital y
un módulo de WiFi para acceso a Internet.
Como servicio de nube se utilizó ThingSpeak[5]
el cual es un servicio de plataforma de análisis
de IoT que permite agregar, visualizar y
analizar datos en la nube. Este servicio
proporciona visualizaciones instantáneas de los
datos enviados por los dispositivos (“cosas”),
con la capacidad analizar y procesar en línea
los datos a medida que llegan.
El firmware desarrollado lee la temperatura y la
envía cada 5 minutos al servicio de nube
usando el protocolo HTTP. La información
recibida en la nube se puede observar a través
de una página web (figura 2) en forma privada
o pública según se configure. Se utilizó uno de
los servicios implementado, que brinda la

posibilidad de asociar una cuenta de la red
social Twitter para generar alarmas que se
configuran en función de las variables
informadas y los estados de éstas que se
quieren señalizar como alarmas.
Figura 2. Vista página web de datos de un objeto IoT
Plataforma B: Sobre la plataforma Intel
Galileo[6] que tiene un sistema operativo Linux
embebido y conectividad Ethernet, se diseñó
un modelo (lectura de temperatura, intensidad
de luz, entradas y salidas digitales) para
estudiar el protocolo MQTT (Message Queue
Telemetry Transport)[7], utilizado en IoT. Este
protocolo está orientado a la comunicación de
sensores, debido a que consume muy poco
ancho de banda y puede ser utilizado en la
mayoría de los dispositivos embebidos con
pocos recursos (CPU y memoria). La
arquitectura para MQTT es una topología en
estrella (figura 3), con un nodo central que hace
de servidor o "broker". Este es el encargado de
gestionar la red y de transmitir los mensajes
recibidos de los clientes que envían paquetes
hacia aquellos clientes que utilizan esos datos.
La aplicación de cliente MQTT montada en la
plataforma desarrollada, se encarga de
recopilar información del dispositivo de
telemetría, conectar y publicar la información
en el broker. También se suscribe a temas para
realizar acciones de configuración y control del
dispositivo de telemetría. Otras aplicaciones
desarrolladas como clientes suscriptores de
MQTT, permiten probar la comunicación tanto
con brokers montados en la red del
Laboratorio, como con servidores externos.
Resultados
Se utilizó una metodología de prueba de
conceptos sobre las 2 plataformas descriptas
orientada a obtener datos relevantes para
poder caracterizar los métodos implementados
y los servicios utilizados.
Las alarmas instauradas para Twitter en la
plataforma A, dieron muy buenos resultados
para informar situaciones como sobre-
temperatura, estados de sensores binarios
(puerta abierta/cerrada, ausencia/presencia de
energía, etc.)
La latencia de la red es un tema importante en
sistemas de telemetría que incluyen acciones
de control sobre los dispositivos remotos. Al ser
Internet una red no determinística, se debe
evaluar el tiempo máximo de latencia.
Las latencias medidas en la Plataforma B
usando servidores MQTT públicos fueron
menores a 5 segundos como media normal,
detectando casos puntuales mayores a 10
segundos, de acuerdo con los esquemas de
calidad de servicio MQTT probados (“transmitir
y olvidar”, ”al menos una vez” y “exactamente
una vez”).
Figura 3. Topología de arquitectura MQTT
Conclusiones
La computación en la nube permite aumentar el
número de servicios basados en la red. Esto
genera beneficios tanto para los proveedores,
que pueden ofrecer de forma rápida y eficiente,
un mayor número de servicios, como para los
usuarios que acceden a ellos.
Existen cuestiones relacionadas con la
seguridad en los dispositivos conectados. Entre
estas se incluyen el no repudio en la
transmisión, la autorización de cualquier acción
de control y la privacidad de los datos. Para
garantizar estos puntos, los datos transferidos
entre el objeto conectado y el punto de control
remoto mediante MQTT se pueden cifrar
mediante Transport Layer Security (TLS).
Durante el desarrollo del trabajo se adquirió
gran experiencia en las plataformas utilizadas y
los servicios de nube usados.
Referencias
[1] http://www-biblio.inti.gob.ar/gsdl/collect/inti/index/assoc/
HASH01bb.dir/doc.pdf
[2] http://www-biblio.inti.gob.ar/gsdl/collect/inti/index/assoc/
HASH8090/e1f8c460.dir/doc.pdf
[3] http://www-biblio.inti.gob.ar/trabinti/304765.pdf, pag 164
[4] Registrador de datos y sistema de monitoreo web.
Tecno INTI 2017.
[5] www.thingspeak.com
[6] https://software.intel.com/en-us/iot/hardware/galileo
[7] www.mqtt.org