ResumenBanalytics Operational Layer ofrece una capa de observabilidad para investigadores, CTOs y fundadores técnicos que despliegan sistemas de medición de alto ancho de banda con cámaras de alta velocidad, DAQ/digitizadores, sensores de forma de onda y procesamiento C++/CUDA/Python. Envuelve capacidades operativas alrededor de su pipeline existente sin cambiar la lógica de procesamiento central.
Propuestas de valor clave- Diseñado para sensado y metrología: objetivos nativos para cámaras de alta velocidad, DAQ/digitizadores, sensores acústicos y de forma de onda y telemetría.
- Captura multimodal sincronizada: vídeo, forma de onda y telemetría capturados con timestamps alineados para fusión y análisis fiables.
- Diseño edge‑first para redes cerradas: funciona de forma fiable en entornos con baja o nula conectividad sin forzar rutas de datos en la nube.
Qué envuelve Banalytics (arquitectura)- Su Módulo de Procesamiento — procesamiento de imagen/señal, fusión y estimación de confianza permanecen independientes e inalterados.
- Banalytics Operational Layer — gestión del ciclo de vida, paneles, alarmas, publicación MQTT/API, monitorización remota por navegador y salud del sistema.
- Su pipeline de adquisición — SDKs de proveedores, drivers, buffering y sincronización permanecen en su lugar; pipeline preservado.
Problemas resueltos- Falta de capa unificada de monitorización: unifica la visibilidad entre cámaras, DAQ y módulos de procesamiento para diagnóstico remoto más rápido.
- Sobrecarga de orquestación: reduce el tiempo dedicado a construir la infraestructura operativa para que los equipos se enfoquen en la IP de sensado.
- Fragilidad de prototipos: hace los prototipos más robustos para pilotos añadiendo fiabilidad, buffering y visibilidad remota.
- Complejidad de escalado: centraliza la sincronización y la monitorización de fallos a medida que se añaden dispositivos.
Funciones imprescindibles para equipos de sensado- Integración de dispositivos: cámaras IP/ONVIF/RTSP, USB, MQTT, Modbus; soporte para cámaras de alta velocidad mediante SDKs de proveedor durante el scope del piloto.
- Captura sincronizada: captura demostrable sincronizada de vídeo + forma de onda + telemetría con timestamps.
- Almacenamiento en el edge: los datos brutos de medición permanecen en el PC industrial local; no es obligatorio subir datos brutos al cloud.
- Integración de módulos de procesamiento: soporta módulos de procesamiento externos o embebidos manteniendo la lógica de procesamiento independiente.
- Publicación MQTT y API: publicar resultados, eventos, estado y metadatos a SCADA, cloud ML, historian o stacks personalizados.
- Monitorización remota por navegador: paneles, historial de eventos y visibilidad del sistema accesibles vía navegador sin VPN ni escritorio remoto.
Capacidades operativas y flujo de trabajo- Paneles en vivo para dispositivos, pipelines de adquisición y estado de módulos de procesamiento.
- Visibilidad de la salud del sistema en cámaras, DAQ, cómputo y almacenamiento con estados y métricas centralizadas.
- Alarmas y umbrales configurables; workflows de eventos asíncronos (adquisición → procesamiento → alerta/publicación/acción).
- Historial y reproducción para revisión de eventos y análisis post‑mortem.
Especificaciones técnicas- Objetivos: cámaras de alta velocidad, DAQ/digitizadores, sensores acústicos/AE y telemetría de sensores general.
- Interfaces soportadas: ONVIF, RTSP, USB, MQTT, Modbus y SDKs de proveedor para cámaras de alta velocidad.
- Entornos de procesamiento: C++, CUDA, Python (los módulos de procesamiento permanecen independientes).
- Captura: captura multimodal sincronizada (vídeo + forma de onda + telemetría) con timestamps.
- Almacenamiento: arquitectura edge‑first con datos brutos retenidos localmente; publicación opcional limitada a resultados/metadatos.
- Despliegue: diseñado para redes cerradas y entornos con baja conectividad; sin dependencia cloud en la ruta de datos.
- Integración: gestión del ciclo de vida, paneles, alarmas, monitorización por navegador y publicación MQTT/API a sistemas externos (SCADA, historian, cloud ML).