El alquiler turístico de habitaciones y propiedades se expande año a año, no solo a nivel de disponibilidad sino también debido a la alta tasa de retorno que continua atrayendo inversores.
La creciente demanda genera también sus efectos no-deseados, y aquí podemos enumerar un sinfín de problemáticas asociadas al comportamiento de un huésped.
-Fuman en sitios prohibidos
-Realizan fiestas con música alta y gritos
-Exceso en la cantidad de personas alojadas
En #54cuatro atacamos estas problemáticas con un hub #IoT para #SmartHome, que de forma nativa permite detectar cuando se esta realizando una fiesta, ruidos altos, malos comportamientos, etc.
Alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de la ONU de un “mundo con hambre cero” para 2030 requerirá ser más productivo, eficiente, sostenible, inclusivo, transparente y resiliente. Este objetivo requiere una transformación urgente del sistema actual de agricultura, ganadería y alimentación en general.
La Industria 4.0 está transformado muchas industrias con tecnologías disruptivas como #Blockchain, Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial. En el sector agrícola y alimentario #SmartAgro, la difusión de tecnologías móviles, #BigData, #IoT y #Edge computing, ya están mejorando el acceso de los pequeños productores a desarrollos innovadores que les mejora su operatoria.
En #54cuatro estamos convencidos que el gran desafío de empresas como la nuestra es lograr democratizar el acceso a estas tecnologías que hasta hace poco eran exclusividad de grandes corporaciones.
En el mundo existen distintas soluciones que permiten monitorear todo tipo de elementos y por supuesto, animales. Se pueden monitorear animales de todos los tipos, desde vacas, toros, ovejas, caballos, inclusive animales salvajes o de agua.
Así como existe la comunicación entre equipos industriales de tipo #M2M (machine to machine), asumimos este desafío de armar un sistema de comunicaciones que denominamos #A2M (Animal to Machine).
Nuestra metodología a diferencia de productos standard, implica un desarrollo a medida teniendo en cuenta problemáticas puntuales.
En esta nota vamos a desarrollar el enfoque utilizado para el proyecto de Monitoreo de Búfalos en la provincia de Chaco, República Argentina.
Problemática
La situación que encontramos tiene que ver con perdidas económicas de unos USD 300.000 debido a la falla en la localización de los animales y la falla en la detección de celo, lo que generaba que las Bufalas no fuesen preñadas. La complejidad adicional provenía del hecho que el campo es de 6.000 hectáreas.
Análisis
Rodeo de los bufalos
Monitorear en granjas pequeñas y delimitadas es simple, pero ante tanto terreno tuvimos que cambiar el enfoque del proyecto. Lo primero que hicimos fue investigar el comportamiento del bubalino. Gracias a distintas entidades como el International Buffalo Federation, detectamos los siguientes patrones:
•El bubalino tiene 150 glándulas sudoríparas por cm2 a diferencia de la vaca que tiene 1500. Esto hace que necesite si o si del agua para enfriarse. Esta informacion nos sirve para detectar zonas de ubicación frecuente basados en la temperatura.
•Vive en promedio 25 años a diferencia de la vaca que vive 10, y puede dar 16 crías contra 6 que da la vaca. Esto nos marca la importancia de ubicar a las hembras para evitar perder de ciclos de celo.
•Cuando la Búfala esta en celo se deja perseguir por el macho o lo deja que se apoye sobre la grupa. Podemos detectar síntomas de celo teniendo en cuenta el comportamiento de sus movimientos.
•El animal enfermo o con riesgo de muerte, se aleja del grupo. Esto es importante para controlar la causa de mortandad y recuperar los sensores.
Diseño de Solución
Con esos patrones comenzamos a diseñar 3 cosas. Por un lado la cobertura de red para detectar la posición del animal. En segundo lugar el tipo de sensor, dado que por como se comporta el animal, no podíamos usar un sensor común porque no aguantaría tanto tiempo sumergido, porque el animal se lo rozaría contra arboles para quitárselo, etc. Y por otro lado, patrones de reportes que nos permitan detectar ubicación, posibles condiciones de celo, enfermedad, etc.
Diseñamos el sensor basados en el comportamiento. Lo que hicimos fue probar diseños sobre modelos 3D.
Para la conectividad instalamos:
• 3 Mástiles de comunicaciones a 3 vientos completos de 36 Metros de alto, estrella antirotor, baliza. Obra civil: anclajes elevados, cerco de protección de campo con puertas, y ahi montamos 3 Gateways LoRa.
• Radioenlaces para transporte IP Ubiquiti y Routers Mikrotik PoE en Gabinetes de exterior de 10U, Autónomos mediante Energía solar (paneles y baterías de 100ah).
Parte del modelo impreso 3D
Cada animal se transformo en un nodo de trasmision. Usamos la plataforma de geolocalización desarrollada por Odea para determinar el posicionamiento y cruzar los datos del #GPScon los datos del Ear Tag que contiene:
UID Stick
ID Posicionamiento
Nombre
Genero
Fecha Nacimiento
Posición
Estado Servicio
Vacunación
Peso
Adicionalmente incorporamos otros tipos de Datapoints que eran de nuestro interés, como por ejemplo factores climáticos y cronogramas de sanidad.
App mobile con seguimiento de cada animal
Finalmente para reducir los tiempos de detección del estado del animal, adoptamos un dron dotado con plan de vuelo, plan de vuelo multiespectral, y con un gran rango visual, gracias a la gente de Runco quienes nos ayudaron a encontrar el mejor equipo para lo que necesitábamos.
Vista del dron en RGB y NDVI
Resultados
Con la implementación de nuestra solución, la plataforma se estará dotando de insights provenientes de cada nodo, lo que nutrirá nuestros catálogos de datos y nos permitirán ir ajustando algoritmos de detección de patrones. Esos patrones detectados deben posibilitar algunos resultados claves:
Encontrar a cada animal
Detectar señales de celo
Entender el comportamiento según temperatura, humedad, lluvias, etc.
Optimizar el control del peso de cada animal y la alimentación en base a los controles.
Nota publicada originalmente por el CTO de #54cuatro en Linkedin.
La #observabilidad es una característica dentro de un sistema de control que permite dar con una solución prediseñada a un problema que surja. Dentro del mundo TI, la observabilidad de un sistema permite evaluar resultados para llegar a conclusiones sobre los estados de un recurso.
Si bien han surgido distintos puntos de vista sobre la definición, a partir de la masificación de #DevOps (y #SRE), el crecimiento de las instalaciones #Cloud, el uso intensivo que hacen las plataformas de #bigdata y la adopción de #Contenedores, la observabilidad se volvió una palabra en constante crecimiento.
A diferencia de las actividades de monitoreo tradicionales, donde el objetivo es “observar” el estado, la salud y #performance de #Redes, #Servidores, #Servicios, #Redes, Aplicaciones, etc para luego tomar acciones, la observabilidad podriamos definirla como un componente mas del diseño de una aplicación que permite tener en cuenta todos los elementos de la misma para saber como monitorearlas y operarlas.
Al igual que el análisis de la seguridad en nuevos desarrollos (#DevSecOps), es de esperar que también se realicen los diseños de monitoreo de los componentes en etapas tempranas de la construcción del software y no al momento de la implementación.
Sin ir a mas, en el sitio de SRE de Google, indican que la operación exitosa de un servicio implica una amplia gama de actividades: desarrollar sistemas de monitoreo, capacidad de planificación, responder a incidentes, asegurar que se aborden las causas fundamentales de las interrupciones, y ponen esta pirámide que permite ver los elementos que intervienen para hacer que un servicio sea confiable, desde el más básico hasta el más avanzado.
Diseñar y desarrollar aplicaciones “observables” permite ser proactivo y prever los posibles puntos de fallas, con el objetivo de lograr rápidas recuperaciones ante fallos y administrar de forma eficiente el capacity planning y junto a ello la performance.
Podemos pensar un sistema observable a partir del control de todas las partes, conociendo como se desarrolló, como estará montado y como se comportará, podremos definir el monitoreo horizontal (servidores, redes, transacciones, logs) y el monitoreo vertical (experiencia de usuario, tracing, debug) mas acorde. El Monitoreo y la Observabilidad son cosas diferentes y también complementarios.
De hecho, el concepto de observabilidad no tiene que estar ligado al incidente. Una aplicación observable puede reportar datos que permitan mejorar la arquitectura, la performance, el escalamiento automático sin la necesidad que haya un perjuicio o incidencia dentro de la plataforma.
Para ir finalizando, podemos decir que debemos de adoptar una estrategia que consista en diseñar aplicaciones observables desde su nacimiento, diseñando de que manera vamos a controlar y monitorear la nueva aplicación, entendiendo que componentes vamos a usar y cuales son las mejores métodos y/o herramientas para respaldas la salud de esas aplicaciones; de allí el nacimiento de grandes conjuntos de tools que funcionan muy bien juntas. Se me vienen a la cabeza soluciones basadas en #ELK, en #Influx o la dupla #Prometheus y #Grafana, básicamente Prometheus recopila datos y métricas de diferentes servicios y los almacena de acuerdo con un identificador único, el nombre de la métrica, y una marca de tiempo (en una base time series) y Grafana se encarga de realizar hermosos dashboards donde mirar dicha información. Toda esta informacion puede ser “cruzada” con aquellos datos adicionales que tengamos configurada en nueva navaja suiza del monitoreo como las experiencias de los usuarios y con toda la correlación de los eventos determinar que todos los servicios de monitoreo estén vivos y saludables.
Post para compartir con tu amigo Recruiter: #DevOps y #SRE tienen coincidencias y diferencias.
La génesis de ambos movimientos tienen características similares: El choque entre #Equipos de #Desarrollo que empujan sus esfuerzos hacia la creación de nuevas características, y el Equipo de #Operaciones que empuja sus esfuerzos en mantener la producción estable.
SRE fue pensado por Google como responsable de la estabilidad del entorno de producción, pero al mismo tiempo comprometidos con los nuevos desarrollos y la mejora continua. Y los equipos de SRE se componen en partes iguales por perfiles de Desarrollo y Sysadmins.
DevOps, es mas reciente, pero comparte el objetivo de construir un lazo laboral entre los sectores de Desarrollo y Operaciones siguiendo principios #Ágiles y fomentando la colaboración. Ambos enfoques buscan objetivos comunes como la mejora del #Time2Market, la colaboración, la automatización, y mejorar de forma constante. Pero mientras que DevOps busca cerrar una brecha colaborativa, SRE es un sistema donde el desarrollo controla la operación, incluyendo el monitoreo. Se puede implementar tanto DevOps como SRE ya que ambos enfoques no entran en conflicto.
DevOps generalmente se centra en el “qué”, mientras que SRE se centra en el “cómo”. #CreciendoConProposito
Ya hicimos entradas de #DataOps (operaciones de datos), pero para refrescar la memoria decimos: es la conjunción de personas, procesos y tecnología que permiten manejar datos que sean de utilidad para #desarrolladores, #datascientist, #operaciones, #aplicaciones y herramientas (ej #inteligencia#artificial), permitiendo canalizar los datos, mantenerlos seguros durante su ciclo de vida y configurar una #gobernanza sobre los mismos.
Mientras mas rapido manipulemos y entreguemos los datos, mas rápido sera el crecimiento para el negocio por el uso de la informacion, por lo tanto, su objetivo es promover prácticas y procedimientos de gestión de datos que mejoren la velocidad y precisión de los análisis.
Short-list con 5 problemáticas básicas que son resueltas con la implementación de DataOps en una organización.
Veamos que nos resuelve DataOps:
#Corrección de errores: además de mejorar la agilidad de los procesos de desarrollo, DataOps tiene el poder de impulsar el tiempo para responder a errores y defectos reduciendo los tiempos significativamente.
#Eficiencia: en DataOps, los especialistas de datos y los desarrolladores trabajan juntos y, por lo tanto, el flujo de información es horizontal. En lugar de comparar información en reuniones semanales o mensuales, el intercambio ocurre regularmente, lo que mejora significativamente la eficiencia comunicacional y los resultados finales.
#Objetivos: DataOps proporciona a desarrolladores y especialistas en datos en tiempo real sobre el rendimiento de sus sistemas.
#Silos de datos : DataOps enfrenta a los silos de datos que se generan en distintos departamentos o gerencias de una empresa, muchos grupos ven sus operaciones como “quintas” inviolables en las cuales cada silo es una barrera para el éxito para implementar mejores estrategias de administración de datos. La implementación de un governance correcto es crucial para la obtención de todas las fuentes de datos que requiere la organización para cumplir con sus objetivos de negocios.
#Skills: es un hecho que los profesionales de datos no abundan. La falta de disponibilidad de las personas adecuadas para administrar proyectos de #BigData y #BI (#BusinessAnalytics) significa que los proyectos no sean ejecutados en tiempo y forma, o peor aun, que fallen. Es un error poner más datos en un equipo que no tiene el conocimiento y los recursos para manejarlos.
Vea nuestro workshop de DataOps
Los invitamos a unirse a nuestro Grupo en Linkedin de “DataOps en Español“
Hace unos años atrás los triatletas no eran #triatletas de nacimiento. Para los que no saben, el triatlon como deporte es relativamente joven. El #triatlon#Ironman, nació en 1978, del desafío acerca de sus cualidades como atletas de un #nadador, un #ciclista y un #maratonista. Y la International Triathlon Union que regula el triatlon olímpico fue fundada en 1989. Hasta hace poco tiempo, las competencias eran ganadas por ex nadadores devenidos en triatletas, ex ciclistas devenidos en triatletas o ex maratonistas devenidos en triatletas.
Gonzalo D’Angelo – CTO de 54cuatro y 3x Ironman
Con el pasar de los años naciendo deportistas formados como triatletas desde su infancia. Su fortaleza no reside en nadar, en pedalear o en correr, de forma individual, sino en ejecutar las 3 disciplinas de forma eficaz, permitiendo generar marcas asombrosas en cada carrera. Y porque esta introducción? En la tecnología esta pasando algo similar. Ex sysadmins devenidos en #DevOps. Ex administradores de storage transformados en Cloud Specialist. Ex #DBA que mutaron a roles de #BigData. Ni que hablar de los programadores. Con el auge de #Python y #R, muchos fueron variando sus perfiles hacia este lenguaje.
Todos sabemos el déficit de profesionales de IT, pero también sabemos que es necesario lograr perfiles de especialistas en poco tiempo. La industria de los videojuegos crece YoY de manera sustancial, una demanda que crece por muchos sobre la oferta de recursos. De igual manera, la industria basada en datos, crece al ritmo de la generación de datos. Las necesidades de recursos como #DataEngineers y #DataScientist son cada vez mayores. Incluso gracias al auge del análisis de informacion, se han sumado al IT tradicional muchos especialistas en estadísticas (desde matemáticos hasta economistas) que han logrado aportar un gran valor a la generación de algoritmos.
Ni que hablar la unión de los mundos físicos y lógicos, que vienen de la mano de las tecnologías 4.0. Electrónica, Robótica, Seguridad Informática, Desarrollo, Análisis de datos. Lo que hasta hace poco eran actividades con algunos puntos de contacto hoy son un subconjunto en el marco de la revolución 4.0.
Industria 4.0 (Monty Rakusen / Getty)
Entidades como el #ITBA o #DigitalHouse vienen haciendo un trabajo estupendo, aggiornando su curricula, desarrollando programas específicos, pero es necesario habilitar de forma inmediata la especialización de la formación desde etapas tempranas para generar nuevos Ingenieros, con dotes de #Desarrolladores, #Ingenieros y Cientistas de Datos, Especialistas de Seguridad, ligados de forma temprana a Ingenieros eléctricos, civiles, en robótica, para que las industrias puedan lograr cubrir la demanda de profesionales; y porque no también pensar en Ingenieros en Videojuegos o en Industria 4.0.
En la mente de la mayoría de los consumidores y del público en general, blockchain es sinónimo de criptomoneda. De hecho, la mayoría nunca había escuchado el término “blockchain” hasta que Bitcoin hizo olas a mediados de la década de 2010. Esto, sin embargo, está a punto de cambiar.
En los próximos años, deberíamos ver que #blockchain pasa de una tecnología marginal utilizada exclusivamente para la #criptomoneda a una que desempeña un papel clave como tecnología subyacente en varias soluciones comerciales. A medida que blockchain continúa diversificándose y las empresas ven cada vez más casos de uso, la adopción crecerá rápidamente, su reputación mejorará y la tecnología en sí mejorará.
La firma de documentos, por ejemplo, es un área donde los beneficios de un libro mayor descentralizado y con marca de tiempo son mayores que los negativos. En este caso de uso específico, la tecnología es bastante simple de entender, lo que hace que la adopción de blockchain para las empresas sea mucho más viable.
En los próximos meses y años, las innovaciones en el espacio blockchain avanzarán la tecnología del estado de la palabra de moda a algo que impactará la vida de millones de personas en todo el mundo. Tres cosas que esperamos ver en los próximos años incluyen:
Países enteros que adoptan criptomonedas. Actualmente hay 14 países que están considerando desarrollar criptomonedas oficiales. En países donde el valor de su moneda nacional está sujeto y es vulnerable a la inestabilidad política y económica y la corrupción, la adopción de criptomonedas está aumentando. Por ejemplo, Venezuela, cuyos problemas económicos han sido bien documentados, anunció recientemente que utilizará la criptomoneda Petro para pagarles a los jubilados y pensionados del país sus bonos de Navidad.
Blockchain como servicio. Grandes empresas como Microsoft y Amazon están desarrollando #BlockchainAsAService[#BaaS], un servicio basado en la nube que permite a los usuarios crear sus propios productos utilizando la tecnología blockchain. Y cuando los jugadores tecnológicos de esta talla comienzan a invertir tiempo y recursos en una tecnología en particular, es una apuesta relativamente segura que seguirá el crecimiento. De hecho, un pronóstico reciente de Verified Market Research estimó que el mercado global de BaaS actualmente está valorado en $ 632.08 millones, pero se disparará a $ 94.28 mil millones para 2026. Esa es una impresionante tasa de crecimiento anual compuesto de 86.5% en los próximos siete años.
Blockchain en la industria médica . Las compañías de atención médica, incluida una llamada Medicalchain , están adoptando la tecnología blockchain para ayudar a los pacientes a centralizar sus registros médicos. La idea es brindar a los pacientes la capacidad de compartir la versión más actualizada y completa de su registro con cada organización de su red médica, lo que a su vez puede mejorar la calidad de la atención que reciben. Esperamos que la industria de la salud continúe encontrando usos no solo para blockchain, sino también para otras tecnologías en desarrollo en el futuro cercano.
Tal como está, Blockchain permanece principalmente bajo el estigma de las criptomonedas como Bitcoin y, más recientemente, Libra de Facebook, cada una de las cuales conlleva su propio conjunto de controversias. Al igual que cualquier tecnología, solo cuando se convierta en consumible y fácilmente entendido por las masas realmente llegará a la corriente principal, y ese tiempo no está muy lejos.
Las bases NoSQL han crecido significativamente los últimos años y actualmente casi todas las empresas tienen instalaciones #NoSQL como parte de su programa de datos empresariales. #Gartner calcula que el 90% de los datos es ‘no estructurado’. En un mundo cada vez mas #Agile/#DevOps/#DataOps, la utilización de bases NoSQL para el desarrollo de aplicaciones se considera una gran ventaja para acelerar el tiempo de time to market de software.
Los desarrolladores pueden crear el esquema y diseñar la base de datos a través de su propio código sin la participación de los tradicionales equipos de #DBA. Pero la falta de diseño formal y procesos inadecuados pueden generar problemas para la aplicación y pueden afectar el gobierno general de los datos de la empresa. Por ejemplo, es difícil determinar qué se almacena en qué lugar. También plantea un gran desafío para la auditoría y los informes de cumplimiento para las empresas.
Como habitualmente hay posibilidades de que se use más de un tipo de bd NoSQL junto con una db RDBMS se requiere un marco de gobierno de datos más sólido para comprender los datos que se almacenan en tal variedad de tecnologías de bases de datos.
Finalmente los DBA y otros profesionales de datos ahora pueden tener que revisar el código de la aplicación para comprender el esquema y determinar si el problema está en los datos, el esquema o la infraestructura, lo que hace mas complejo el troubleshooting.
Realmente es muy importante que las organizaciones ‘guiadas por los datos’ o ‘data-driven’ adopten un nuevo pensamiento que involucre el desafío de aprovechar las últimas tecnologías de base de datos NoSQL y también tratando de mantener la integridad, la calidad y gobernanza de los datos subyacentes.
