Arquitectura Local-First: Por qué la Nube Falla en la Fábrica (Guía 2026)
Tu planta no debe detenerse si se cae internet. Aprende a diseñar sistemas resilientes donde la Nube es un beneficio opcional, no una dependencia crítica.
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El Error de la "Transformación Digital" Clásica #
La mayoría de los proyectos de IIoT fallan por una suposición ingenua: "Internet siempre estará disponible".
Diseñan sistemas donde el sensor envía datos a AWS/Azure, la lógica corre en una Lambda Function, y la respuesta vuelve al actuador. ¿El resultado? Latencia de 500ms (inaceptable para control) y una planta detenida cuando el operador de internet (ISP) tiene una falla.
🚨 La Regla de Oro de iGromi:
"Si cortas el cable de fibra óptica de la planta, la producción NO DEBE DETENERSE. Ni los dashboards locales, ni el control, ni la historización."
¿Qué es Local-First Industrial? #
Es una arquitectura donde el procesamiento de datos, la lógica de negocio y el almacenamiento primario ocurren en el Edge (Borde), dentro de la LAN de la fábrica.
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- Control Real-Time: En el PLC (<10ms).
- Supervisión y OEE: En el Edge Server local (<100ms).
- Analítica Pesada / Backup: En la Nube (Asíncrono).
Los 3 Pilares del Local-First #
1. Soberanía de Datos
Tus datos de producción son secretos industriales. En una arquitectura Local-First, tú eres el dueño físico de la base de datos (InfluxDB/SQL en tu servidor). No estás "arrendando" tus propios datos a un proveedor SaaS que te cobra por acceder a ellos.
2. Latencia Cero
Cuando el operador presiona "Parada de Emergencia" en la pantalla HMI, la señal no puede viajar a Virginia (USA) y volver. El Edge Computing garantiza respuestas inmediatas.
3. Costos de "Egress" (Salida de Datos)
Subir 1 TB de datos a la nube es gratis. Bajar ese TB para analizarlo cuesta una fortuna. Al procesar en el borde, solo subes los "insights" (ej: "Máquina parada por falla motor"), reduciendo tu factura de nube en un 90%.
Comparativa: Cloud-Native vs Local-First #
| Escenario | Cloud-Native (SaaS Puro) | Local-First (Edge) |
|---|---|---|
| Corte de Internet | Pantallas en negro. Datos perdidos. | Operación normal. Sync al volver. |
| Latencia | Variable (200ms - 2s) | Determinista (<10ms LAN) |
| Costo Mensual | Alto (Suscripción + Tráfico) | Bajo (Hardware propio) |
Implementando Local-First con iGromi OS #
Usamos contenedores Docker para desplegar todo el stack en un Mini-PC industrial:
- MQTT Broker (Mosquitto): El sistema nervioso central.
- Node-RED: El cerebro lógico.
- InfluxDB: La memoria a corto plazo.
- Grafana: La interfaz visual.
Todo esto corre "On-Premise". Si quieres nube, simplemente agregamos un "puente" MQTT que replica los datos hacia AWS IoT Core, pero la planta nunca depende de eso.
