> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://navixy.com/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://navixy.com/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/templates.md). # Plantillas Navixy proporciona plantillas de flujo de trabajo para transformaciones comunes disponibles en la capa de Transformation. Cada plantilla es una configuración de flujo de trabajo de Transformation Builder preconstruida que puede importar, inspeccionar y adaptar a su escenario operativo antes de programarla como una transformación personalizada en `processed_custom_data`. Las plantillas son un punto de partida, no un producto terminado. Cada plantilla se entrega sin un nodo de salida, para que pueda decidir dónde y cómo se escriben los resultados antes de comprometerlos a una programación. ## Cómo usar una plantilla Los pasos a continuación se aplican a cualquier plantilla de esta página. Los valores específicos de la plantilla para el nodo de salida y la programación se enumeran en la sección [Plantillas disponibles](#available-templates) . {% stepper %} {% step %} **Descargue la plantilla** Busque la transformación que desea en la sección Plantillas disponibles a continuación y descargue su archivo YAML. {% endstep %} {% step %} **Abra Transformation Builder y conéctese a su base de datos** Inicie [Transformation Builder](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder.md) y escriba su URL de conexión de PostgreSQL. Espere a que Builder descubra las tablas y columnas disponibles. {% endstep %} {% step %} **Importar el flujo de trabajo** Haga clic en **Importar** en la barra de herramientas y seleccione el `.yaml` archivo descargado. El gráfico del flujo de trabajo se carga con todos los nodos y las conexiones en su lugar. {% endstep %} {% step %} **Revise y ajuste el flujo de trabajo** Inspeccione el grafo de nodos. La página de cada transformación en [Transformaciones comunes](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md) describe la lógica de procesamiento y enumera las opciones de personalización que puede aplicar en esta etapa. Haga clic en Ejecutar en cualquier momento para obtener una vista previa de los resultados con sus datos en vivo (hasta 100 filas). {% endstep %} {% step %} **Añada un nodo de salida** Una plantilla no tiene nodo de salida. Añada uno desde el panel de nodos y conéctelo al nodo final del grafo. Utilice los valores del nodo de salida que se enumeran para su plantilla en la sección [Plantillas disponibles](#available-templates) a continuación. Cuando se programe, el flujo de trabajo escribirá en `processed_custom_data`. Produce una tabla independiente de la versión integrada mantenida por Navixy en `processed_common_data`. {% endstep %} {% step %} **Programe el flujo de trabajo** Haga clic en **Programar** y establezca la frecuencia de ejecución. Utilice la programación recomendada que se indica para su plantilla en la sección Plantillas disponibles, o elija un intervalo diferente que se ajuste a sus necesidades de informes. {% endstep %} {% endstepper %} ## Plantillas disponibles La tabla siguiente enumera las plantillas disponibles con los valores que necesita para el nodo de salida y la programación recomendada. Cada plantilla enlaza a su página de transformación para ver los detalles del algoritmo y las instrucciones de personalización, y proporciona el archivo YAML para descargar. ### Viajes Genera una fila por cada viaje del vehículo a partir de datos telemáticos sin procesar, con horas de inicio y fin,\ distancia, estadísticas de velocidad y detección de zonas. Consulte la página [Viajes](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations/trips.md) para ver el esquema completo de salida, la descripción del algoritmo y las opciones de personalización. {% file src="/files/8de4827f4bab27feff44cf6f25819572cff007b3" %} Al añadir el **nodo de salida**, utilice la siguiente configuración: | Parámetro | Valor | | ------------------ | ------------------------------ | | Nombre de la tabla | `trips` | | Columna de tiempo | `trip_start_time` | | Clave primaria | `device_id`, `trip_start_time` | | Modo de escritura | `overwrite` | Programación recomendada: `10 */8 * * *` (UTC, cada 8 horas), que coincide con la frecuencia de actualización de `processed_common_data.trips` la transformación integrada. ### Agregación de datos de sensores Genera agregados de lecturas de sensores por intervalos de tiempo, con decodificación, calibración de combustible y enriquecimiento legible para personas aplicado. Consulte la página Agregación de datos de sensores para ver el esquema completo de salida, la descripción del algoritmo y las opciones de personalización. La plantilla se entrega preconfigurada para intervalos de 5 minutos, un escenario de personalización habitual para paneles de diagnóstico. Para cambiar el tamaño del intervalo, edite el literal del intervalo en el nodo SQL personalizado antes de programarlo. El valor del intervalo controla tanto el tamaño del intervalo como la ventana de retroceso. {% file src="/files/2f3d277ee5938cfd7f9279d3195d91e484b3b1a2" %} Al añadir el **nodo de salida**, utilice la siguiente configuración: | Parámetro | Valor | | ------------------ | ----------------------------------------------------- | | Nombre de la tabla | `sensors_data_by_5min` | | Columna de tiempo | `hour_bucket` | | Clave primaria | `device_id`, `hour_bucket`, `sensor_name`, `event_id` | | Particionar por | `DATE(hour_bucket)` | | Modo de escritura | `append` | Programación recomendada: `*/5 * * * *` (UTC, cada 5 minutos), que coincide con el tamaño de intervalo de 5 minutos preconfigurado en la plantilla. Si cambia el intervalo, actualice la programación para que coincida, de modo que cada ejecución lea exactamente los datos de un intervalo. ## Siguientes pasos * [**Transformaciones comunes**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md): Aprenda qué produce cada transformación, cómo está construida y cómo personalizar la lógica antes de importar una plantilla. * [**Transformation Builder**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder.md): Referencia completa del editor visual de flujos de trabajo, los tipos de nodo y las opciones de ejecución. * [**Referencia YAML del flujo de trabajo**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/workflow-yaml-reference.md): Especificación del formato YAML utilizado por estos archivos de plantilla. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://navixy.com/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/templates.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.