Diseño e implementación de un sistema inteligente de monitoreo con aprendizaje automático y arquitectura híbrida local-nube para gabinetes Tier 1

Abstract

Los centros de datos Tier 1 (nivel básico según el estándar Uptime Institute) carecen de supervisión a microescala dentro de sus gabinetes que detecte de forma autónoma, continua y temprana las anomalías ambientales y de acceso. Ante esta brecha, se diseñó e implementó un sistema inteligente de monitoreo de bajo costo, basado en sensado distribuido, un Gateway de Internet de las Cosas (IoT) con aprendizaje automático y arquitectura híbrida, para la supervisión y gestión remota de sus gabinetes. La solución se desarrolló en seis etapas: hardware, firmware de comunicación, modelo de detección de anomalías, Gateway IoT, plataforma de software e infraestructura híbrida. Una Unidad de Adquisición y Control (UAC) mide temperatura, humedad, apertura de puerta, vibración, iluminancia y presencia, y transmite los datos al Gateway mediante el protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), donde se centraliza la recepción y se ejecuta la detección de anomalías con Isolation Forest. La plataforma web ofrece visualización en tiempo real, gestión de usuarios, supervisión de equipos mediante SNMP y alertas por correo electrónico mediante SMTP, y una infraestructura híbrida con Azure y Cloudflare Tunnel garantiza acceso seguro y operación continua ante conectividad limitada. Las pruebas en un gabinete real validaron el funcionamiento del sistema y el cumplimiento de los indicadores definidos.