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Guía paso a paso del curso

Audiencia: desarrolladores y operadores que conectan sensores del mundo físico a GAIA / ATLAS antes de cobrar SKUs del Hub.
Idiomas: COURSE_LANG=en|ru|es|fr|zh · cadenas UI en i18n/ · esta guía en español. English · Русский · Français · 中文

Comprobación con el ecosistema actual

Ejecuta primero el laboratorio reproducible y compara sus comprobaciones de fuente y vigencia con la guía de ATLAS. El código actual incluye tres pozos piloto del USGS mediante gaia.groundwater.read@v1: la profundidad se mide en metros por debajo de la superficie local y aumenta hacia abajo. Se descartan lecturas de más de 24 horas. USGS Real-Time Flood Impacts coteja umbrales de sitios con lecturas recientes de estaciones. Una respuesta vacía se limita a los sitios cubiertos y a las observaciones válidas. Conserva la fuente, la fecha y la cobertura en la exportación.

Por qué este curso

GAIA expone lecturas IoT atestadas como capacidades (gaia.weather.read@v1, gaia.fleet.status@v1, …). ATLAS convierte la misma flota en un mapa de operador (atlas.nearest.read@v1). Lo difícil no es HTTP: es la honestidad (Open-Meteo ≠ estación in-situ; SIM ≠ LIVE) y la licencia (solo CC0 / CC BY / OGL / NLOD / U.S. PD / Copernicus CC BY en el riel comercial). Este curso enseña ambas con labs contra el sandbox en vivo:

Servicio URL
GAIA https://iot.modelmarket.dev
ATLAS https://atlas.modelmarket.dev

Los labs llaman APIs live si hay red; offline imprimen [offline] y nunca inventan lecturas.

Docs canónicos: LIVE-RELAYS.md · add-gaia-atlas-sensor.md

Índice

  1. Elige tu pista
  2. Setup (10 minutos)
  3. Módulo M1 — Qué es un relé LIVE
  4. Módulo M2 — Licencia y riel comercial
  5. Módulo M3 — Flota y honestidad de pines
  6. Módulo M4 — Mapa de operador ATLAS
  7. Módulo M5 — Capstone: añadir un sensor
  8. Ejercicios y certificado
  9. Autocomprobación
  10. Solución de problemas

Elige tu pista

Pista Módulos Tiempo Red
Básica M1 → M2 → M3 → M4 ~2 h Opcional
Avanzada Básica + M5 +30 min Conteo live opcional
Puente ops Tras M5 +30 min GAIA + ATLAS + Recipe A

Setup (10 minutos)

Paso 1 — Clonar e instalar

git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/gaia-atlas-sensors-course
pip install -e ".[dev]"

Desde el monorepo aicom:

cd courses/gaia-atlas-sensors-course
pip install -e ".[dev]"

Paso 2 — Verificar tests

pytest -q

Esperado: paridad i18n (5 idiomas), tests de licence/honesty, solutions de ejercicios, smoke de imports. Los tests de red se omiten si GAIA no responde o COURSE_SKIP_NETWORK=1.

Paso 3 — Idioma (opcional)

export COURSE_LANG=es
python labs/lab01_live_vs_sim.py

Paso 4 — Endpoints live

export COURSE_GAIA_URL=https://iot.modelmarket.dev
export COURSE_ATLAS_URL=https://atlas.modelmarket.dev
export COURSE_HUB_URL=https://modelmarket.dev

Las lecturas de pago de GAIA (gaia.weather.read@v1, $0.001) pasan por la prueba gratuita (sandbox) del hub en COURSE_HUB_URL: 5 llamadas por visitor id por hora, sin cartera ni cuenta. con su price gate activo, GAIA responde 402 a una llamada directa a una capacidad de pago y nombra el hub; gaia.fleet.status@v1 es gratis y se lee de GAIA directamente.

Módulo M1 — Qué es un relé LIVE

Concepto: allowlist HTTPS, offline ante fallo, nunca inventar lecturas.
Lab: labs/lab01_live_vs_sim.py · Tiempo: ~20 min

Pasos

  1. Lee el docstring — par om-wx-01 (LIVE) vs ws-01 (SIM).
  2. Ejecuta python labs/lab01_live_vs_sim.py.
  3. Confirma que classify_mode pasa offline.
  4. Online: revisa /health e invoke de weather.
  5. Revisa courselib/sensors.py.

Autocomprobación

Módulo M2 — Licencia y riel comercial

Concepto: solo CC0 / CC BY / OGL / PD.
Lab: labs/lab02_licence_gate.py · Tiempo: ~20 min

Pasos

  1. Ejecuta el lab y lee la tabla pass/fail.
  2. Pass: OpenAQ, USGS/NWS PD, Safecast CC0, FIRMS, UK OGL.
  3. Fail: AirNow (requiere assent), OpenSky, ADSBx, PurpleAir, BY-NC.

Autocomprobación

Módulo M3 — Flota y honestidad de pines

Concepto: Open-Meteo ≠ estación; AIS público ≠ edge propio.
Lab: labs/lab03_honesty_claims.py · Tiempo: ~20 min

Autocomprobación

Módulo M4 — Mapa de operador ATLAS

Concepto: nearest, distance, mode/source.
Lab: labs/lab04_atlas_map_read.py · Tiempo: ~20 min

Pasos

  1. Assert offline de forma del payload.
  2. Online: atlas.nearest.read@v1 cerca de Berlín (52.52, 13.41).
  3. Revisa stations en /health.

Módulo M5 — Capstone: añadir un sensor

Concepto: Recipe A — licence → kind → YAML → redeploy GAIA→ATLAS → honesty.
Lab: labs/lab05_add_sensor_capstone.py · Tiempo: ~25 min

Autocomprobación

Ejercicios y certificado

Stubs: courselib/exercises.py (# YOUR CODE HERE).
Soluciones: courselib/exercise_solutions.py.

python labs/run_exercises.py
python labs/run_exercises.py --certificate "Ana García" --lang es

Las casillas del navegador no emiten certificado.

Autocomprobación

Solución de problemas

Síntoma Qué hacer
[offline] … unreachable Red o sigue offline — la parte unitaria sigue enseñando
SensorsError: HTTP … Revisa capability_id y device_id
HTTP 429 … trial_quota_exhausted La prueba gratuita del hub (5 llamadas por hora) se agotó; se renueva la hora siguiente y no se cobró nada
pytest network skip Normal offline; quita COURSE_SKIP_NETWORK para live
Todos los exercises fallan Rellena stubs — es intencional
Idioma incorrecto COURSE_LANG ∈ en,ru,es,fr,zh

Variables: COURSE_GAIA_URL, COURSE_ATLAS_URL, COURSE_HUB_URL, COURSE_SANDBOX_VISITOR, COURSE_LANG, COURSE_SKIP_NETWORK=1.