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Desde la versión 3.1.0-KickOff, en el Control Panel se ha pasado a denominar a las Ontologías como «Entidades». Esto no altera ninguna funcionalidad; simplemente se ha cambiado la nomenclatura para un mejor entendimiento del concepto. |
| Table of Contents | |
|---|---|
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Introducción
La arquitectura de la
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Plataforma es una arquitectura
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data centric(centrada en los datos), donde los datos son el activo principal y permanente. En este tipo de arquitecturas el modelo de datos precede a la implementación de cualquier aplicación dada y será válido mucho después de que se reemplacen.
Onesait Platform soporta este tipo de arquitectura a través del concepto de
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Entidad (previamente denominadas Ontologías), y todas las funcionalidades de la
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Plataforma se basan en este concepto
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.
En el caso más simple, se puede comparar una
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Entidad con una tabla en una base de datos relacional, pero una
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Entidad puede contener un modelo de dominio completo, lo que requeriría en una base de datos relacional un conjunto de tablas relacionadas.
En este
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artículo se detallan los motivos por los que es recomendable implementar el modelo de datos utilizando
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Entidades.
Definición y estructura
En la
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Plataforma, para la definición de las
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Entidades se utiliza un esquema en formato JSON-Schema. Este esquema define la estructura de la información que almacenará dicha
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Entidad, permitiendo validaciones semánticas sobre los datos que se reciban.
Un ejemplo de esquema de definición de una
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Entidad sería similar a este ejemplo:
| Code Block | |
|---|---|
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{
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"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
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...
"title": "SensorTemp", |
...
"type": "object",
|
...
"required": [ |
...
"SensorTemp" |
...
],
|
...
"properties": { |
...
"SensorTemp": { |
...
"type": "string", |
...
"$ref": "#/datos" |
...
} |
...
}, |
...
"datos": { |
...
"description": "Properties for DataModel SensorTemp", |
...
"type": "object",
|
...
"required": [ |
...
"measure", |
...
"units", |
...
"timestamp", |
...
"geoposition"
|
...
], |
...
"properties": { |
...
"measure": { |
...
"type": "number" |
...
}, |
...
"units": { |
...
|
...
"type": "string" |
...
}, |
...
"timestamp": { |
...
"type": "string", |
...
"format": "date-time" |
...
}, |
...
"geoposition": { |
...
"type": "object", |
...
"required": [ |
...
"coordinates", |
...
"type" |
...
], |
...
"properties": { |
...
"coordinates": { |
...
"type": "array", |
...
"items": [ |
...
{ "type": "number", |
...
"maximum": 180, |
...
"minimum": -180 |
...
}, |
...
{ "type": "number", |
...
"maximum": 90, |
...
"minimum": -90 |
...
} ], "minItems": 2, |
...
"maxItems": 2 |
...
}, |
...
"type": { |
...
"type": "string", |
...
"enum": [ |
...
"Point" |
...
] } }, "additionalProperties": false |
...
...
} |
...
} |
...
}, |
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"description": "Temperature ontology", |
...
"additionalProperties": true
} |
La información que se envíe a la
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Plataforma utilizando la
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Entidad deberá cumplir ese esquema de definición.
La unidad de información en la
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Plataforma se denomina instancia. Una instancia de una
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Entidad sería el equivalente a un registro en una tabla de base de
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datos relacional.
Para el ejemplo anterior, una instancia válida de
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Entidad sería:
| Code Block | |
|---|---|
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{ "SensorTemp": { "measure": 28.6, "units": "C", "timestamp": "2014-01-30T17:14:00Z", "geoposition": { "coordinates": [ 4 |
...
, 28.6 ], "type": "Point" } } } |
Cualquier instancia que no cumpla semánticamente con el esquema de definición de la
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Entidad destino será rechazada por la
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Plataforma, garantizando así la corrección de la información.
Siempre que una instancia se inserta en
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la Plataforma, se le añade una información de auditoría adicional dentro de una propiedad denominada «ContextData»:
| Code Block | |
|---|---|
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"contextData": { |
...
|
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|
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"deviceTemplate": "clientSensor", |
...
"device": "sensorTemperatura01",
|
...
...
"clientConnection": "53643241-1497-17ea-436e-ba74618f7322 ", |
...
"clientSession": "64376481-4139-48cb-ad6e-dc7bdd8f73ca", |
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"user": "user_developer",
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"timezoneId": "GMT", |
...
"timestamp": "Thu May 31 14:51:31 GMT 2018", |
...
"timestampMillis": 1527778291886 } |
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Estos datos contextuales incluyen información referida al origen o dispositivo que ha enviado la información, la sesión que se ha utilizado, la zona horaria y el instante en el que se recibió,etc.
Características de las Entidades
Además de
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su estructura
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, en las Entidades pueden definirse otra serie de características y propiedades que la definirán
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. Estas son:
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Nombre: Identificador de la ontología que permitirá referirse a ella, realizar consultas, inserciones, etc. Los elementos que se inserten en la ontología deberán tener este identificador como elemento raíz (como se ha visto en el ejemplo anterior).
Metainformación: Información adicional en forma de tags que permiten categorizar la ontología para filtrado, etc…
Descripción: Permitirá detalla cualquier aspecto acerca de la ontología que su propietario considere oportuno.
Activa: Indica si una ontología se encuentra activa en la plataforma. De no ser así, no estará disponible para uso.
Publica: Una ontología pública es una ontología a la que tienen acceso todos los usuarios. Si una ontología no es pública, se debe dar acceso de forma explícita a cada usuario para que pueda utilizarla. Además hay que detallar el nivel de acceso para cada usuario:
Query: Se permite consultar la información almacenada en la ontología.
Insert: Se permite insertar información en la ontología.
All: Permite un control total sobre la ontología.
Encriptación de campos: Para añadir un nivel de seguridad, se permite la encriptación de los atributos de las instancias de la ontología.
Como opciones avanzadas, se incluye:
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Creación de tópico de Kafka: Para ontologías destinadas a recibir ingestas masivas de datos.
Borrado automático de BBDD: Se puede definir un borrado automático de la información almacenada en BBDD y el periodo de tiempo que se quiere mantener en BBDD
Historificación de los datos: En lugar de borrar los datos, se migran o bien a un sistema de ficheros o bien a una base de datos histórica.
Para facilitar la creación de ontologías la plataforma ofrece distintos métodos para registrarlas.
Creación Paso a paso: A través de un asistente se puede generar el JSON-Schema de la Ontología con tan solo añadir los atributos que se deseen incluir. Además se facilitan una serie de plantillas base de las que partir para la construcción de la ontología.
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Para más información: /wiki/spaces/PT/pages/51478530
Creación desde fichero: A partir de un fichero con información a almacenar, se extrapola el esquema JSON de la ontología que modelará dicha información. Se ofrece la posibilidad adicional de realizar la carga de los registros que se incluyan en el fichero.
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Creación a partir de una base de datos externa: Partiendo de los datos de conectividad de una bbdd externa, se permite seleccionar un o más tablas para generar su representación como ontología (JSON-Schema). La plataforma actuará como conector con la BBDD externa cuando se realicen operaciones sobre la ontología.
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Para más información: (Ontologies) (ES) Crear una ontología desde una base de datos relacional y representarla en un dashboard
Creación a través de un API Rest: Disponibiliza un API Rest como ontología. Para ello habrá que definir el mapeo de los métodos de API Rest con las operaciones propias que se pueden realizar sobre una ontología.
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Para más información: (Ontologies) (ES) Crear una ontología desde una API REST y ejemplos de uso con FlowEngine y Dashboards
Creación de una ontología KPI: Permite definir una ontología cuyos valores son KPIs generados a partir de información almacenada en la plataforma.
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Para más información: (Ontologies) (ES) Cómo crear un KPI para medir el resultado de mi negocio
Creación de Timeseries: Una ontología de tipo TimeSeries se caracteriza por que su esquema describe la estructura de las instancias que recibe el IoTBroker, pero no la estructura de las instancias almacenadas en el motor de Base de datos, esto es, y como veremos mas adelante, la plataforma hace una gestión interna de los datos recibidos, para construir una agrupación mas eficiente de las distintas señales.
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Para más información: Soporte para modelado TimeSeries en Ontologías
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Identificación: el nombre único con el que identificar a la Entidad.
Meta-Información: etiquetas con las que caracterizar la Entidad, que servirán para su filtrado a la hora de hacer búsquedas.
Descripción: texto descriptivo extendido de la Entidad, como su uso, propiedades, características, etc.
Además, contamos con algunas opciones más de caracterización de la Entidad:
Entidad activa: para que la Entidad funcione o se encuentre bloqueada.
Entidad pública: si queremos que la Entidad sea pública, o si la queremos privada.
Permite campos cifrados: si interesa que algunos campos almacenen información sensible y estén cifrados (más información).
Habilita ContextData: si se quiere que la Entidad registre internamente los cambios de escritura y gestión (más información).
Soporta JSON-LD: si interesa que la Entidad pueda trabajar con contexto (más información).
Habilitar el preprocesamiento de clases de datos: opción que permite que la Entidad registre internamente los cambios de escritura y gestión.
En algunos casos, se podrán configurar ciertas opciones avanzadas en la Entidad. Estas opciones pueden ser:
Borrar de la base de datos: esta opción permite el borrado automático de los datos almacenados en la Entidad a partir de un tiempo definido.
Borrar Entidades creadas anteriores a: si se ha habilitado la opción anterior, en este selector se podrá escoger la cantidad de tiempo a partir del cual se irán borrando los datos de la Entidad.
Permite crear un tópico Kafka de ingesta para la Entidad (más información).
Permite crear un tópico Kafka de notificaciones (más información).
Permite crear un tópuco MQTT de ingesta para la Entidad (más información).
Habilita notificaciones al BPM (más información).
Instancia de base de datos: en donde se podrá elegir dónde almacenar la Entidad: MongoDB, Elastic Search, CosmosDB, etc.
Además, cada Entidad tendrá sus propias características y opciones únicas, por lo que recomedamos leer la documentación asociada a cada tipo de Entidad para conocer en detalle todas sus característica.
Si se está empezando a trabajar con las Entidades, recomendamos seguir el siguiente tutorial:
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Tipos de Entidades y cómo crearlas
Para facilitar la creación de Entidades, la Plataforma ofrece distintos métodos para registrarlas.
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Una vez se ha creado la Entidad en la Plataforma, queda definido el modelo de datos y se puede proceder a implementar funcionalidades sobre la misma.