Estudo de Caso
Pipeline de Dados de Sensores
Pipeline de ingestão e agregação em tempo real para leituras de sensores IoT em ambiente de pesquisa universitária.
Contexto
Projeto de estágio apoiando pesquisa de monitoramento ambiental com 24 nós de sensores.
Problema
Sensores do laboratório de pesquisa produziam leituras de alta frequência armazenadas em arquivos planos, tornando a análise lenta e propensa a erros.
Solução
Implementei um pipeline de ingestão baseado em MQTT com armazenamento time-series e dashboards Grafana para visualização em tempo real.
Decisões Técnicas
- Selecionei InfluxDB por otimização nativa para time-series
- Usei MQTT QoS 1 para equilíbrio entre confiabilidade e performance
Implementação Técnica
Implementação Técnica
Nós de sensores publicam leituras em um broker MQTT a cada 10 segundos. Um consumer Python valida payloads, aplica conversões de unidade e grava no InfluxDB. Dashboards Grafana fornecem visualizações ao vivo e análise histórica.
Buffer offline em cada nó armazena até 24 horas de leituras localmente, reenviando na reconexão para prevenir lacunas.
Desafios
- Lidar com tráfego em rajada durante eventos de calibração
- Garantir integridade de dados durante interrupções de rede
O que Aprendi
- Bancos de dados time-series simplificam drasticamente fluxos de trabalho com dados de sensores
- Buffering na borda previne perda de dados durante gaps de conectividade
Resultados
- Permitiu que pesquisadores consultassem 30 dias de dados em menos de 2 segundos
- Pipeline rodou continuamente por 14 meses sem intervenção manual