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AWS物聯網解決方案

星星科技指導員 ? 來源:volansys ? 作者:Chandani Patel ? 2022-12-08 15:50 ? 次閱讀

物聯網IoT) 為每個行業提供了無與倫比的機會來應對其業務挑戰。隨著設備的激增,人們需要一種解決方案來連接、收集、存儲和分析設備數據。亞馬遜科技提供各種服務,幫助連接的設備輕松安全地與云應用程序和其他設備進行交互,以滿足各種用戶場景。話雖如此,該領域的每位解決方案架構師都知道 AWS 云的功能和可靠性。將物聯網 (IoT) 解決方案遷移或設計到 AWS 平臺,使人們能夠專注于核心業務,而無需進行基礎設施管理和監控。這將確保客戶的高可用性。無論設計哪種解決方案,都應該選擇最佳平臺來保持解決方案的穩定性。AWS就是這樣一個平臺。

在使用 AWS 設計 IoT 解決方案時,需要考慮的做法很少。如果使用正確的 AWS 服務來滿足客戶需求,那么 IoT 解決方案將能夠以更安全、可靠和可擴展的方式交付結果。

設計可靠大規模運行

物聯網系統必須處理設備和網關捕獲的高速和大量數據。由于業務的突然增長,或者有時是由于惡意攻擊,傳入數據的溢出是可以預期的。在這種情況下,云系統架構應該是可擴展的,以處理此類數據。

最好的方法是將數據發送到隊列、緩沖區或實時內存數據庫,然后再將其存儲在存儲中。這有助于實現實時事件并減慢數據插入速率,以防止數據庫崩潰或防止響應速度變慢。

該設備可以將數據發布到 AWS Kinesis,或者 AWS IoT 規則可用于將數據轉發到 AWS SQS 和 Kinesis,以將其存儲在 AWS S3、Redshift、DataLake 或 Elasticsearch 等時間序列存儲中以進行數據存儲。這些數據存儲可用于生成自定義控制面板或 AWS QuickSight 控制面板。

通過數據管道路由大型數據卷

將來自設備主題的傳入數據直接使用到單個服務會阻止系統實現完全可伸縮性。有時,這種方法會限制系統在故障和數據泛洪事件上的可用性。

AWS IoT 規則引擎旨在以可擴展的方式將終端節點連接到 AWS IoT Core。但所有 AWS 服務都有不同的數據流屬性及其各自的優缺點。所有服務都不能用作系統的單一入口點。有時,它可能會導致無法恢復的后續故障。例如,對于大量數據,請考慮在調用其他服務之前緩沖 (ElastiCache) 或排隊 (SQS) 傳入數據,這樣就可以從后續故障中恢復。

AWS IoT 規則引擎允許并行觸發多個 AWS 服務,如 Lambda、S3、Kinesis、SQS、SNS。一旦數據被物聯網系統捕獲,它就會使 AWS 終端節點(其他 AWS 服務)能夠處理和轉換數據。這樣就可以同時將數據存儲到多個數據存儲中。

確保所有數據得到處理和存儲的最安全和最佳方法是將所有設備主題數據重定向到SNS,該SNS旨在處理數據泛濫處理,確保傳入數據得到可靠的維護,處理并傳遞到適當的渠道。為了使其更具可擴展性,可以使用多個 SNS 主題、SQS 隊列、不同/一組 AWS 設備主題的 Lambda。在處理之前,應考慮將數據存儲在安全存儲中,例如 Queue、Amazon Kinesis、Amazon S3 和 Amazon Redshift。這種做法可確保不會因消息泛濫、不需要的異常代碼或部署問題而丟失數據。

自動執行設備配置和升級

隨著業務的增長和眾多設備連接到物聯網生態系統,設備配置、引導軟件、安全配置、規則操作設置、設備 OTA 升級等手動流程是不可行的。在初始化過程和升級過程中盡量減少人工交互對于節省時間和成本非常重要。

在設備中設計內置功能以實現自動預置,并利用 AWS 提供的適當工具來處理設備預置和管理,使系統能夠以最少的人為干預實現所需的運營效率。

AWS IoT 提供了一組功能,這些功能可用于批量導入,其中包含一組策略,這些策略可與控制面板或制造流程集成,其中設備可以預注冊到 AWS IoT,并且可以在設備中安裝證書。稍后,設備預配流可以聲明設備并與用戶或任何其他實體附加。AWS 提供了觸發和跟蹤設備 OTA 升級的工具。

對自定義組件采用可擴展的架構

當物聯網系統連接到外部世界設備時,范圍不會以連接、控制和報告設備而結束。考慮采用數據科學和機器學習最新技術,或在IFTTT,Alexa或Google Home等物聯網系統中集成第三方組件。物聯網架構應確保外部組件可以輕松集成到解決方案中,而不會出現任何性能瓶頸。

檢查脫機訪問和處理

有時沒有必要在云中處理所有機器數據。在許多情況下,沒有連續的互聯網連接可用。對于此類方案,請在邊緣添加 AWS Greengrass。Greengrass 在邊緣本地處理和過濾數據,并減少將所有設備數據發送到上游的需要。可以捕獲所有數據,將其保留有限的時間,并在錯誤事件或按需/請求時將其發送到云。如果需要時間序列數據,則可以安排一個定期過程,將設備數據發送到云,該過程可用于未來的增強功能,如AWS機器學習模型和云分析工具。

選擇合適的數據存儲

物聯網系統生成高速、大容量和多樣化的數據。每個 IoT 設備或設備主題可以具有不同的格式,這些格式可能無法通過單個數據庫或類似類型的數據存儲進行管理。架構師在選擇數據庫格式和數據存儲時應小心。有時,單個數據存儲工作正常,或者用于不同目的的混合數據存儲有助于實現高吞吐量。常用的靜態數據可以存儲在 ElastiCache 中,這有助于提高性能。這種做法有助于實現系統的可伸縮性和可維護性。

在處理之前篩選和轉換數據

所有傳入到物聯網系統的數據可能需要處理或轉換, 之后可以按原樣重定向到存儲.AWS IoT 規則提供將消息重定向到不同 AWS 服務的操作。架構師應該以不同的形式潛伏所有數據,即需要處理、忽略/靜態數據(如 Config)和直接存儲。

AWS IoT 服務架構

AWS IoT 有助于實現快速設備連接、安全數據攝取、輕松的設備管理、多協議支持等等。

審核編輯:郭婷

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