AWS IoT 解决方案设计实践
Volansys Technologies 的 Chandani Patel
随着物联网设备的增加，人们需要一种解决方案来连接、收集、存储和分析设备数据。 亚马逊网络服务 提供各种服务，帮助连接的设备针对各种用户场景轻松安全地与云应用程序和其他设备进行交互。
将物联网 (IoT) 解决方案迁移或设计到 AWS 平台使人们能够专注于核心业务，而无需进行基础设施管理和监控。这将确保对客户的高可用性。 Volansys Technologies 的技术主管 Chandani Patel 表示，如果针对客户要求使用正确的 AWS 服务，那么物联网解决方案将能够以更安全、可靠和可扩展的方式交付结果 .
旨在可靠地大规模运行
物联网系统必须处理由设备和网关捕获的高速和大容量数据。云系统架构应该可扩展以处理数据溢出。最好的方法是先将数据发送到队列、缓冲区或实时内存数据库，然后再存储。
设备可以将数据发布到 AWS Kinesis，或者可以使用 AWS IoT 规则将数据转发到 AWS SQS 和 Kinesis 以将其存储在 AWS S3、Redshift、DataLake 或 Elasticsearch 等时间序列存储中以进行数据存储。这些数据存储可用于生成自定义仪表板或 AWS QuickSight 仪表板。
通过数据管道路由大量数据
确保所有数据得到处理和存储的最安全和最好的方法是将所有设备主题数据重定向到一个 SNS，该 SNS 旨在处理数据泛滥处理，确保传入数据得到可靠的维护、处理和交付到适当的渠道。为了使其更具可扩展性，可以使用多个 SNS 主题、SQS 队列、针对不同/一组 AWS 设备主题的 Lambda。在处理之前，应该考虑将数据存储在安全存储中，例如队列、Amazon Kinesis、Amazon S3 和 Amazon Redshift。这种做法可确保不会因消息泛滥、不需要的异常代码或部署问题而导致数据丢失。
自动配置和升级设备
AWS IoT 提供了一组功能，可用于通过一组策略进行批量导入，这些策略可以与仪表板或制造过程集成，其中设备可以预先注册到 AWS IoT，并且可以在设备中安装证书。稍后，设备供应流程可以声明设备并与用户或任何其他实体连接。 AWS 提供了触发和跟踪设备 OTA 升级的工具。
在设备中设计用于自动配置的内置功能并利用 AWS 提供的适当工具来处理设备配置和管理，使系统能够以最少的人工干预实现所需的运营效率
为自定义组件采用可扩展的架构
当物联网系统连接到外部世界设备时，范围不会以连接、控制和报告设备而结束。考虑采用最新的技术，如数据科学和机器学习，或在物联网系统中集成第三方组件，如 IFTTT、Alexa 或 Google 家。物联网架构应确保外部组件可以轻松集成到解决方案中，而不会出现任何性能瓶颈。
检查离线访问和处理
有时没有必要在云中处理所有机器数据。在许多情况下，没有可用的连续互联网连接。对于这种情况，请在边缘添加 AWS Greengrass。 Greengrass 在边缘本地处理和过滤数据，并减少向上游发送所有设备数据的要求。可以捕获所有数据，将其保留有限的时间，并在发生错误事件或按需/请求时将其发送到云。如果需要时间序列数据，则可以安排一个定期流程，将设备数据发送到云，这些数据可用于未来的增强功能，例如 AWS 机器学习模型和云分析工具。
正确的数据存储选择
物联网系统生成高速、大容量和多样化的数据。每个物联网设备或设备主题可以有不同的格式，可能无法通过单个数据库或类似类型的数据存储进行管理。架构师在选择数据库格式和数据存储时应该小心。有时单个数据存储可以正常工作，或者用于不同目的的混合数据存储有助于实现高吞吐量。经常使用的静态数据可以存储在 ElastiCache 中，这有助于提高性能。这样的做法有助于实现系统的可扩展性和可维护性。
在处理前过滤和转换数据
所有传入物联网系统的数据可能需要处理或转换，然后可以按原样重定向到存储。 AWS IoT 规则提供了将消息重定向到不同 AWS 服务的操作。架构师应该以不同的形式挖掘所有数据，即需要处理的数据、忽略/静态数据（如配置）和直接存储。
AWS IoT 有助于实现快速设备连接、安全数据提取、轻松设备管理、多协议支持等等。
作者是 Volansys Technologies 的 Chandani Patel 技术主管
关于作者
Chandani 在 Volansys Technologies 担任技术主管。她是 AWS 认证解决方案架构师、AWS 业务和技术专家，支持云解决方案、物联网解决方案和机器学习/数据科学。她是云解决方案架构师，在为公共云（Azure、AWS、Google 和 Bluemix）、私有云和混合云设计、开发和架构云解决方案方面拥有深厚的专业知识。
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