Flujo de Datos¶

Esta pagina documenta el recorrido completo de una lectura de sensor desde el momento en que se toma en el Raspberry Pi hasta que se persiste en PostgreSQL y potencialmente dispara una alerta.

Diagrama de flujo¶

sequenceDiagram
    participant S as Sensor EZO
    participant R as Raspberry Pi
    participant E as EMQX Broker
    participant B as Serverpod Backend
    participant DB as PostgreSQL
    participant AL as Alert Engine
    participant APP as Flutter App

    S->>R: Lectura I2C (valor raw)
    R->>R: Parsing y validacion
    R->>E: MQTT Publish (JSON payload)
    E->>B: MQTT Message (subscriber)
    B->>B: Deserializacion y validacion
    B->>DB: INSERT sensor_reading
    B->>AL: Evaluar reglas de alerta
    AL-->>DB: INSERT alert (si aplica)
    AL-->>APP: Push notification (si aplica)
    APP->>B: Query lecturas recientes
    B->>DB: SELECT sensor_readings
    DB->>B: Resultados
    B->>APP: Response con datos

Etapas del flujo¶

1. Lectura del sensor¶

El orchestrator del Raspberry Pi lee el sensor Atlas EZO via I2C. El valor raw se parsea segun el tipo de sensor y se valida contra rangos esperados.

2. Publicacion MQTT¶

El Raspberry Pi serializa la lectura en un payload JSON y la publica al topic correspondiente en EMQX: vertivo/{userId}/greenhouse/{ghId}/sensor/{type}.

3. Ingesta en el backend¶

El servicio sensor_ingestion_service.dart de Serverpod recibe el mensaje MQTT, lo deserializa, valida la integridad del payload y lo persiste como un registro en la tabla sensor_readings de PostgreSQL.

4. Evaluacion de alertas¶

Inmediatamente despues de persistir la lectura, el motor de alertas evalua las reglas configuradas por el usuario. Si algun valor excede los umbrales definidos, se genera una alerta y se envia una notificacion push a la app movil.

5. Consulta desde la app¶

La app Flutter consulta las lecturas recientes via RPC al backend. Los dashboards se actualizan en tiempo real mostrando graficas, indicadores y el estado de cada sensor.