Quindío Inteligente: ingesta IoT serverless

Quindío Inteligente fue un proyecto del Grupo de Innovación EAM, en Armenia, desarrollado con EDEQ. Su objetivo técnico era recibir datos de dispositivos IoT y mostrarlos en un monitoreo en tiempo real.

Los dispositivos envían mensajes de forma continua y en alto volumen. El sistema tenía que absorberlos sin perder el ritmo del monitoreo en tiempo real, y hacerlo sin pagar por infraestructura que se queda ociosa.

Fui el arquitecto de soluciones cloud e IoT. Diseñé la arquitectura serverless del proyecto con AWS Lambda y Docker y construí el backend en Python que ingiere los mensajes por MQTT.

1. Arquitectura serverless con AWS Lambda y Docker

   El cómputo se paga cuando se usa y se ajusta al volumen de mensajes, sin administrar servidores propios. Con Docker, el mismo código corre igual en desarrollo y en la nube, lo que facilita probar la ingesta antes de desplegarla.

2. MQTT con Mosquitto como puerta de entrada de los dispositivos

   MQTT es un protocolo liviano pensado para IoT y Mosquitto es un broker maduro. Encajan con dispositivos que publican mensajes pequeños y frecuentes, y permiten que el backend reciba lo que se publica en lugar de consultar los dispositivos uno por uno.

3. Contenedores efímeros y servicios bajo demanda

   Lo que no está procesando mensajes no se queda encendido, y eso redujo los costos de nube. Un contenedor efímero se crea para trabajar y desaparece cuando termina, de modo que el costo sigue al trabajo realizado y no al tiempo que el servicio permanece activo.

Había que combinar tres exigencias que tiran en direcciones distintas: alto volumen de mensajes, respuesta en tiempo real y un gasto de nube controlado. Más volumen suele pedir más capacidad encendida, más rapidez suele pedir recursos reservados y menos costo pide lo contrario. Cada decisión de arquitectura equilibraba capacidad, demora y costo.

Entregué una arquitectura serverless y un backend de ingesta IoT que alimenta el monitoreo en tiempo real de Quindío Inteligente. Los contenedores efímeros y los servicios bajo demanda redujeron los costos de nube del proyecto.

• AWS Lambda
• Docker
• Python
• MQTT
• Mosquitto