Hola IoT: Enviando Datos desde un ESP32 a un Dataset en la Nube

Introducción

Este es tu primer «Hola Mundo» en el mundo del IoT aplicado a la adquisición de datos: vamos a programar un ESP32 para que envíe muestras simuladas de corriente eléctrica hacia un dataset en la nube alojado en Vercel. Este mismo patrón —captura, empaquetado y envío por HTTP— es la base de cualquier sistema real de monitoreo industrial, solo que aquí, en vez de leer un sensor de corriente real, generaremos valores aleatorios para probar la comunicación de punta a punta.
El destino de nuestros datos es el proyecto Dataset UPT Aragua – Análisis de Corriente, un panel que recibe muestras vía una simple petición GET y las clasifica por etiqueta (label).

La idea es tener una primera experiencia en el envió de datos a la nube, mas adelante vamos a detallar como hacer un DataSet de un sistema por ejemplo de un motor.

Te invito a ver mis artículos de electrónica en :  https://telleselectronic.com/2024/09/22/herramientas-esenciales-para-tu-taller-de-electronica/

para monitorear los datos subidos https://dataset-telleselectronic001.vercel.app que si me comentas te realizo el paso a paso para que tu también lo puedas hacer.

IoT con ESP32
fuente: el Autor

Requisitos

• Placa ESP32 (cualquier variante con WiFi).
• Arduino IDE con el paquete de placas ESP32 instalado.
• Librerías h y HTTPClient.h (incluidas por defecto en el core de ESP32).
• Acceso a una red WiFi con salida a internet.

El código

#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>

const char* ssid = "TU_WIFI";
const char* password = "TU_PASSWORD";
const char* serverUrl = "https://dataset-telleselectronic001.vercel.app/api/save";

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  WiFi.begin(ssid, password);

  Serial.print("Conectando a WiFi");
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println("\nConectado. IP: " + WiFi.localIP().toString());

  randomSeed(analogRead(0));
}

void loop() {
  if (WiFi.status() == WL_CONNECTED) {
    HTTPClient http;

    // Simulación de una muestra de corriente
    int label = random(0, 3);                     // 0, 1 o 2: clases simuladas
    float rms = random(500, 2000) / 100.0;         // 5.00 - 20.00 A
    float media = random(0, 500) / 100.0;          // 0.00 - 5.00
    int pico = random(300, 600);                   // 300 - 600
    float crest = random(120, 160) / 100.0;        // 1.20 - 1.60
    float varianza = random(4000, 9000) / 100.0;   // 40.00 - 90.00
    String comentario = "prueba_random";

    String url = String(serverUrl) +
                 "?label=" + label +
                 "&rms=" + String(rms, 2) +
                 "&media=" + String(media, 2) +
                 "&pico=" + pico +
                 "&crest=" + String(crest, 2) +
                 "&varianza=" + String(varianza, 2) +
                 "&comentario=" + comentario;

    Serial.println("Enviando: " + url);

    http.begin(url);
    int httpCode = http.GET();

    if (httpCode > 0) {
      Serial.printf("Código HTTP: %d\n", httpCode);
      Serial.println("Respuesta: " + http.getString());
    } else {
      Serial.printf("Error en la petición: %s\n", http.errorToString(httpCode).c_str());
    }

    http.end();
  } else {
    Serial.println("WiFi desconectado, reintentando...");
  }

  delay(3000); // el dashboard se actualiza cada 3 segundos
}

Cómo funciona

El sketch se conecta primero a tu red WiFi y luego, dentro del loop(), genera seis valores aleatorios que imitan las métricas típicas de un análisis de señal de corriente: valor RMS, media, pico, factor de cresta y varianza, además de una etiqueta de clase (label) y un comentario. Todo esto se concatena en una URL con parámetros GET, exactamente en el formato que espera el endpoint /api/save de tu dataset. La librería HTTPClient se encarga de abrir la conexión HTTPS, enviar la petición y devolver el código de respuesta del servidor, que imprimimos por el puerto serie para verificar que todo llegó correctamente.

Próximos pasos

Este ejemplo usa random() solo para validar la comunicación. El siguiente paso natural en tu curso sería sustituir esos valores simulados por lecturas reales de un sensor de corriente (por ejemplo, un SCT-013 con ADC del ESP32), calculando el RMS real de la señal muestreada en vez de generarlo al azar. Así, este mismo sketch se convierte en un nodo real de adquisición de datos para tu proyecto de análisis de corriente en UPT Aragua.

Los siguiente articulo vamos a realizar nuestro primer DataSet para la IA al Borde te invito a revisar siempre esta sección https://telleselectronic.com/category/iot/