IoT Data Aggregation Architecture per Digital Twin

Panoramica

Questo caso studio descrive un’architettura edge-to-cloud per acquisire, normalizzare e aggregare dati IoT eterogenei in scenari Digital Twin.

L’obiettivo è rendere osservabili e utilizzabili dati provenienti da sensori, videocamere, dispositivi e gateway, mantenendo separati acquisizione, ingestion, API, storage e visualizzazione.

Architettura edge-to-cloud per IoT data aggregation e Digital Twin con sensori, gateway, ingestion, GraphQL API, microfrontend e layer di storage

Componenti Principali

acquisizione edge da sensori, camere e dispositivi
comunicazione BLE/Zigbee mesh e gateway
layer di ingestion per dati real-time, GeoJSON e domain-specific
GraphQL API
layer applicativi specifici per tipologia di dato
microfrontends
storage gateway
elaborazione assistita da AI

Decisioni Architetturali

L’architettura separa le responsabilità per evitare che dispositivi, protocolli e storage influenzino direttamente il modello applicativo.

I gateway raccolgono e normalizzano il dato, il layer di ingestion gestisce validazione e routing, mentre API e microfrontend consumano dati già stabilizzati.

Cosa Dimostra

integrazione edge/cloud
sistemi IoT eterogenei
data aggregation per Digital Twin
separazione tra acquisizione, ingestion e presentazione
architetture pronte per evolvere con nuove sorgenti dati