Proyecto IoT Edge para ingesta MQTT, normalizacion de payload y decision semantica local antes de subir a Azure IoT Hub.

Si quieres ponerlo en marcha sin perderte, sigue este orden:

1. Revisa prerequisitos y prepara secretos locales.
2. Ejecuta tests unitarios para validar contrato y reglas.
3. Despliega o redepliega el runtime Edge.
4. Verifica telemetria y routing en IoT Hub.
5. (Opcional) Activa extension cloud analytics y Stream Analytics.

• Azure CLI autenticado (az login).
• Permisos sobre suscripcion, resource group e IoT Hub destino.
• Docker disponible para build de modulos.
• Dispositivo Edge registrado en IoT Hub.
• Secrets locales sincronizados desde plantilla.

./scripts/sync-local-secrets.ps1

python -m unittest discover -s tests -v

./scripts/redeploy-edge.ps1 -SubscriptionId "<SUBSCRIPTION_ID>" -ResourceGroup "<RESOURCE_GROUP>" -IoTHubName "<IOTHUB_NAME>" -DeviceId "<EDGE_DEVICE_ID>" -AcrName "<ACR_NAME>"

• Usa az iot hub monitor-events para validar trafico en endpoint events.
• Si no ves eventos y solo hay rutas a endpoints custom, crea una ruta temporal de debug a events, valida y retirala.

1. docs/01_vision-y-alcance.md
2. docs/02_arquitectura-y-flujo.md
3. docs/03_configuracion-local-y-secrets.md
4. docs/04_contrato-de-datos.md
5. docs/05_eventos-y-reglas-del-decider.md
6. docs/06_despliegue-edge-e-iothub-routing.md
7. docs/07_operacion-validacion-y-troubleshooting.md
8. docs/08_hardware-y-red-nodemcu.md
9. docs/09_historial-de-cambios.md
10. docs/10_extension-cloud-analytics.md
11. docs/11_powerbi-dashboard-sesion.md

La entrada principal de demo es Ayuntamiento Landing, conectada a Blob para datos reales cuando estan disponibles.

1. Abre docs/blob-config.js.
2. Configura enabled: true.
3. Revisa baseUrl, container, prefix y sasToken (si aplica).
4. Abre docs/ayuntamiento-landing.html en tu navegador.

Si hay problema de acceso (SAS/CORS/ruta), la pagina entra en modo demo automaticamente para no romper la presentacion.

Vista avanzada estilo sala de operaciones Smart City:

• docs/smart-city-ops-center.html
• Incluye gemelo urbano simulado con rutas, semaforos, trafico, red electrica, renovables y optimizacion AI de transporte.
• Usa la misma configuracion de docs/blob-config.js.

Puedes dejarlo listo con un solo script:

./scripts/setup-landing-blob-access.ps1 -SubscriptionId "<SUBSCRIPTION_ID>" -StorageAccountName "<STORAGE_ACCOUNT_NAME>" -ContainerName "iot-historical" -Prefix "aggregates/"

El script:

1. Configura CORS para lecturas desde navegador.
2. Genera SAS de lectura/listado para el contenedor.
3. Actualiza docs/blob-config.js automaticamente.

Si la landing sigue en demo, revisa primero:

1. enabled: true en docs/blob-config.js.
2. sasToken no vacio y vigente.
3. Que existan blobs en aggregates/.

• bridge/mqtt/main.py: bridge MQTT -> IoT Edge (normalizacion + forward).
• decider/main.py: motor de reglas y eventos semanticos.
• arduinos/ESP_Home.ino: firmware de referencia NodeMCU.

La carpeta .github forma parte oficial del repositorio y se publica de forma intencional.

Su objetivo es que cualquier persona del equipo (o externa) pueda usar el agente de forma consistente y productiva.

1. Pide el objetivo de negocio o tecnico en lenguaje natural.
2. El agente aplicara instrucciones globales de .github/instructions.
3. Si aplica, enruta a una skill de .github/skills.
4. Recibe una salida estructurada (arquitectura, backlog, checklist, pasos de ejecucion).

• .github/instructions: reglas base obligatorias para cualquier respuesta.
• .github/agents: especializacion del rol del agente para este dominio.
• .github/skills: playbooks para tareas concretas (arquitectura, pricing, preflight, visualizacion, etc.).

Prompt:

Disena una arquitectura Smart City para movilidad y calidad del aire en 2 distritos, con edge local y backlog por fases.

Artefactos esperados:

• Arquitectura propuesta + flujo de datos.
• Seguridad y operacion.
• Plan por fases con riesgos y KPI.

Prompt:

Valida este despliegue Bicep antes de ejecutar azd provision y dame un preflight-report con riesgos y acciones.

Artefactos esperados:

• Resultado de validaciones de sintaxis/what-if.
• Problemas detectados con severidad.
• Recomendaciones accionables.

Prompt:

Calcula coste mensual estimado para IoT Hub + Event Hubs + ADLS en westeurope para 2 millones de eventos/dia.

Artefactos esperados:

• Tabla de precios por servicio/SKU.
• Supuestos usados.
• Total mensual y opciones de optimizacion.

Prompt:

Analiza mi resource group y generame un diagrama Mermaid con relaciones entre red, compute, datos y seguridad.

Artefactos esperados:

• Inventario de recursos.
• Diagrama Mermaid detallado.
• Observaciones de arquitectura.

• Skill Smart City: .github/skills/azure-smart-city-iot-solution-builder/SKILL.md
• Plantilla de entregables: .github/skills/azure-smart-city-iot-solution-builder/references/smart-city-solution-template.md
• Instruccion IoT Edge: .github/instructions/azure-iot-edge-architecture.instructions.md
• Agente especializado: .github/agents/azure-smart-city-iot-architect.agent.md

python -m unittest discover -s tests -v

./scripts/sync-local-secrets.ps1

./scripts/redeploy-edge.ps1 -SubscriptionId "<SUBSCRIPTION_ID>" -ResourceGroup "<RESOURCE_GROUP>" -IoTHubName "<IOTHUB_NAME>" -DeviceId "<EDGE_DEVICE_ID>" -AcrName "<ACR_NAME>"

./scripts/provision-smartcity-cloud.ps1 -SubscriptionId "<SUBSCRIPTION_ID>" -ResourceGroup "<RG_DATA>" -Location "westeurope" -IoTHubName "<IOTHUB_NAME>" -IoTHubResourceGroup "<RG_IOTHUB>" -EventHubNamespace "<EH_NAMESPACE>" -StorageAccountName "<ADLS_ACCOUNT_NAME>"

./scripts/create-stream-analytics.ps1 -SubscriptionId "<SUBSCRIPTION_ID>" -ResourceGroup "<RG_DATA>" -Location "<LOCATION>" -JobName "<ASA_JOB>" -EventHubNamespace "<EH_NAMESPACE>" -EventHubName "telemetry" -StorageAccountName "<ADLS_ACCOUNT_NAME>" -FileSystemName "iot-historical" -QueryFilePath "deployment/stream-analytics/query.sql" -StartJob

El entorno operativo activo es NUC (x86_64) con imagenes linux/amd64.

La referencia a Raspberry Pi se mantiene solo como material educativo/historico, no como objetivo de despliegue actual.

az iot hub monitor-events solo muestra trafico del endpoint built-in events.

Si el hub enruta solo a endpoints custom (storage/event hubs), puede no mostrar eventos aunque el pipeline funcione. En ese caso, crear una ruta temporal de debug a events, validar y eliminarla.