Практики проектирования решений AWS IoT

Чандани Патель из Volansys Technologies

С увеличением количества устройств IoT необходимо решение для подключения, сбора, хранения и анализа данных устройства. Веб-службы Amazon предоставляет различные услуги, которые помогают подключенным устройствам легко и безопасно взаимодействовать с облачными приложениями и другими устройствами для различных пользовательских сценариев.

Перенос или разработка решений Интернета вещей (IoT) на платформе AWS позволяет сосредоточиться на основном бизнесе, не беспокоясь об управлении и мониторинге инфраструктуры. Это обеспечит высокую доступность для клиентов. «Если в соответствии с требованиями клиентов используются правильные сервисы AWS, то решения IoT смогут обеспечивать более безопасные, надежные и масштабируемые результаты», - говорит Чандани Патель, технический руководитель Volansys Technologies . .

Дизайн для надежной работы в большом масштабе

Системы Интернета вещей должны обрабатывать высокоскоростные и большие объемы данных, захваченных устройствами и шлюзами. Архитектура облачной системы должна быть масштабируемой, чтобы справляться с переполнением данных. Лучшим подходом является отправка данных в очередь, буфер или базы данных в памяти в реальном времени перед их сохранением в хранилище.

Устройство может публиковать данные в AWS Kinesis, или правило AWS IoT может использоваться для пересылки данных в AWS SQS и Kinesis для хранения их в хранилищах временных рядов, таких как AWS S3, Redshift, DataLake или Elasticsearch для хранения данных. Это хранилище данных можно использовать для создания настраиваемой информационной панели или панелей мониторинга AWS QuickSight.

Направляйте большие объемы данных через конвейеры данных

Самый безопасный и лучший способ гарантировать, что все данные обрабатываются и хранятся, - это перенаправить все данные по темам устройств в социальную сеть, которая предназначена для обработки потоковой обработки данных, гарантируя, что входящие данные надежно поддерживаются, обрабатываются и доставляются в соответствующий канал. Чтобы сделать его более масштабируемым, можно использовать несколько тем SNS, очередь SQS, Lambda для разных / групп тем устройств AWS. Перед обработкой следует рассмотреть возможность хранения данных в безопасных хранилищах, таких как Queue, Amazon Kinesis, Amazon S3 и Amazon Redshift. Такой подход гарантирует отсутствие потери данных из-за переполнения сообщений, нежелательного кода исключения или проблем с развертыванием.

Автоматизация подготовки и обновления устройств

AWS IoT предоставляет набор функций, которые можно использовать для пакетного импорта с набором политик, которые можно интегрировать с приборной панелью или производственным процессом, где устройство может быть предварительно зарегистрировано в AWS IoT и на него можно установить сертификаты. Позже поток инициализации устройства может запросить устройство и подключиться к пользователю или любому другому объекту. AWS предоставляет возможность запускать и отслеживать обновления OTA для устройств.

Разработка встроенных возможностей устройства для автоматического выделения ресурсов и использование соответствующих инструментов, которые предоставляет AWS для обработки и управления устройствами, позволяет системам достичь желаемой операционной эффективности с минимальным вмешательством человека.

Принять масштабируемую архитектуру для пользовательских компонентов

Поскольку система IoT подключается к устройствам внешнего мира, область действия не ограничивается подключением, контролем и отчетностью устройств. Подумайте о внедрении новейших технологий, таких как Data Science и Machine Learning, или интеграции сторонних компонентов в систему IoT, таких как IFTTT, Alexa или Google . Домой. Архитектура Интернета вещей должна гарантировать, что внешние компоненты могут быть легко интегрированы в решение без каких-либо узких мест в производительности.

Проверить офлайн-доступ и обработку

Иногда нет необходимости обрабатывать все данные вашей машины в облаке. Во многих случаях постоянное подключение к Интернету отсутствует. Для такого сценария добавьте AWS Greengrass на периферии. Greengrass обрабатывает и фильтрует данные локально на периферии и снижает потребность в отправке всех данных устройства в восходящем направлении. Все данные можно собирать, хранить в течение ограниченного времени и отправлять в облако при возникновении ошибок или по требованию / запросу. Если есть потребность в данных временных рядов, можно запланировать периодический процесс, который отправляет данные устройства в облако, которое можно использовать для будущих улучшений, таких как модели машинного обучения AWS и инструменты облачной аналитики.

Правильный выбор хранилища данных

Системы Интернета вещей генерируют высокоскоростные, объемные и разнообразные данные. Каждое устройство IoT или тема устройства могут иметь разные форматы, которыми нельзя управлять с помощью одной базы данных или хранилища данных аналогичного типа. Архитектору следует быть осторожным при выборе формата базы данных и хранилища данных. Иногда одно хранилище данных работает нормально, или гибридное хранилище данных для разных целей помогает достичь высокой пропускной способности. Часто используемые статические данные можно хранить в ElastiCache, что помогает повысить производительность. Такая практика помогает достичь масштабируемости и ремонтопригодности системы.

Фильтрация и преобразование данных перед обработкой

Все входящие в систему IoT данные могут потребовать обработки или преобразования, после чего они могут быть перенаправлены в хранилище как есть. Правило AWS IoT обеспечивает действие для перенаправления сообщений в различные сервисы AWS. Архитектор должен отображать все данные в разных формах, то есть в требуемых для обработки, игнорируемых / статических данных (например, в Config) и в прямом хранилище.

AWS IoT помогает обеспечить быстрое подключение устройств, безопасный прием данных, простое управление устройствами, поддержку нескольких протоколов и многое другое.

Автор - Чандани Патель, технический специалист, Volansys Technologies

Об авторе

Чандани работает техническим руководителем в Volansys Technologies. Она является сертифицированным архитектором решений AWS, специалистом по бизнесу и техническим вопросам AWS, предлагающим облачные решения, решения IoT и ML / Data Science. Она является архитектором облачных решений с глубоким опытом проектирования, разработки и проектирования облачных решений для общедоступных облаков (Azure, AWS, Google и Bluemix), частных облаков и гибридных облаков.