Arquitetura Multitier para Monitoramento em IoT: um estudo de caso com usinas solares

Abstract

No contexto do monitoramento de usinas solares, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma de dados baseada na arquitetura multitier para sistemas IoT. A plataforma foi projetada para otimizar a coleta, processamento e análise de dados provenientes de sensores de inversores solares. O objetivo central é oferecer uma solução eficiente e escalável, capaz de processar grandes volumes de dados e suportar análises avançadas em tempo real. A arquitetura foi implementada em duas camadas: a camada bronze armazena os dados brutos recebidos de sensores IoT, preservando a rastreabilidade e integridade, enquanto a camada prata realiza limpeza e normalização dos dados, tornando-os prontos para análises e consumo por sistemas externos. O sistema foi implementado com microsserviços orquestrados no Kubernetes, que garantem modularidade e escalabilidade. A validação incluiu testes de carga, destacando a robustez e eficiência na ingestão e no processamento dos dados, com entregas confiáveis e capacidade de lidar com cenários de alta demanda. Os resultados demonstraram a eficácia da plataforma em atender demandas específicas do monitoramento de usinas solares, oferecendo flexibilidade para adaptação a outros setores industriais, com destaque para a preservação da rastreabilidade dos dados brutos e a eficiência no processamento de informações em tempo real.

Within the realm of solar plant monitoring, this study proposes the design of a data platform predicated on a multitier architecture for IoT systems. The platform is engineered to enhance the collection, processing, and analysis of data emanating from solar inverter sensors. The principal objective is to provide an efficient and scalable solution capable of managing substantial data volumes while supporting sophisticated real-time analysis. The architecture is implemented in two stratified layers: the bronze layer is responsible for storing raw data acquired from IoT sensors, thereby ensuring the preservation of traceability and integrity, whereas the silver layer is tasked with cleansing and normalizing the data, rendering it suitable for analysis and consumption by external systems. The system's deployment utilizes microservices orchestrated via Kubernetes, thereby guaranteeing modularity and scalability. The validation process encompassed load tests, underscoring the system's robustness and efficiency in data ingestion and processing, with dependable delivery and the capacity to manage high-demand scenarios. The outcomes corroborate the platform's efficacy in addressing the particular requirements of solar plant monitoring, while also offering adaptability for application within other industrial sectors, with particular emphasis on preserving the traceability of raw data and efficiency in real-time information processing.