Desarrollo de motor de informes IoT

Abstract

[es] En el presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se desarrolla una solución tecnológica destinada a resolver el problema identificado en la empresa Alibérico relacionado con la generación manual de gráficas y sus informes correspondientes. La metodología que se propone da lugar a una automatización de este proceso incrementando la eficiencia y reduciendo la posibilidad de que ocurran errores humanos. Además, se incorpora una capa de autenticación robusta que garantiza la seguridad del sistema junto con una gestión de los niveles de acceso que se adaptan a las necesidades específicas de la empresa. Este sistema cuenta con una arquitectura basada en 3 componentes principales, un cliente web desarrollado con el Framework Angular al que se podrá acceder para generar estas gráficas, un servidor que contiene una API desarrollada en Node.js para la visualización y extracción de las variables de la base de datos, y la base de datos MySQL que servirá como almacenamiento de los datos locales que conlleva el ámbito local. Además de estos componentes locales, el proyecto cuenta con una conexión al servidor remoto de Alibérico para obtener los datos de la red de sensores de la empresa en tiempo real, junto con 2 conexiones a repositorios privados en la nube de Azure DevOps para llevar un control de versiones del Front-End y del Back-End.

[en] In this Final Degree Project, a technological solution is developed to address the issue identified in the company Alibérico related to the manual generation of graphs and their corresponding reports. The proposed methodology leads to the automation of this process, increasing efficiency and reducing the possibility of human errors. Additionally, a robust authentication layer is incorporated to ensure system security, along with an access level management system that adapts to the company's specific needs. This system is based on an architecture consisting of three main components: a web client developed using the Angular Framework, which can be accessed to generate these graphs, a server that contains an API developed in Node.js for the visualization and extraction of variables from the database, and the MySQL database, which will serve as storage for the local data within the defined scope. In addition to these local components, the project includes a connection to Alibérico's remote server to obtain real-time data from the company's sensor network, along with two connections to private repositories in Azure DevOps' cloud to manage version control for both the Front-End and the Back- End.