何かを始めるには、適切な計画と準備が必要です。このアイデアは、モノのインターネットという選択科目があったときに思いつきました。きちんと教えられていなかったのでしょうか?しかし、それが私にこのアイデアを与えてくれました。シンプルな水分チェッカーを使用すると、植物に水をやる必要があるときに最新の情報を得ることができます。 Aws Lambda を使用すると、ラップトップを使用する代わりにサーバーを使用し、他の目的で使用できるときに長時間電源を入れておくことができます。
なぜ AWS Lambda なのか?
コスト: かなり安く、最初のやり取りは無料というオプションもあります。したがって、始めたいがお金に余裕がない人にとっては、AWS Lambda が良い選択肢となります。
リアルタイム処理: サーバーが常時稼働しているため、リアルタイムでデータを処理し、受信したデータに基づいてアクションを実行し、通知を送信できます。
スケーラビリティ: このプロジェクトを拡大したい場合、AWS Lambda は必要なものすべてに合わせて拡張できます。
他の AWS サービスとの統合: AWS は多くのサービスを提供しているため、お客様のニーズに合わせたワンストップショップとして機能します。探しているサービスがすでにここにある場合は、他の場所を探す必要はありません。
IoT のユースケース: 温度監視 ?️
水分監視システムを想像してみましょう。センサーは定期的にデータを AWS IoT Core に送信し、これによりセットアップされた AWS Lambda 関数がトリガーされ、データが処理されて DynamoDB に保存されます。 Lambda 関数はユーザーに通知も送信します。
IoT プロジェクトを展開するためのステップバイステップ ガイド ?
1) AWS IoT Core をセットアップします ?️
- IoT モノの作成: AWS IoT Core コンソールに移動し、IoT デバイスを定義します。
- 証明書の生成: 安全な通信のためにデバイス証明書とキーをダウンロードします。
- ポリシーのアタッチ: IoT デバイスにトピックの公開とサブスクライブのアクセス許可を付与します。
2) Lambda 関数を作成しますか?
受信した IoT データを処理する Python 関数を作成します:
import json import boto3 def lambda_handler(event, context): # Parse the incoming event payload = json.loads(event['body']) temperature = payload['temperature'] device_id = payload['device_id'] # Store in DynamoDB dynamodb = boto3.client('dynamodb') dynamodb.put_item( TableName='TemperatureReadings', Item={ 'DeviceID': {'S': device_id}, 'Temperature': {'N': str(temperature)}, } ) # Send an alert if temperature exceeds threshold if temperature > 30: print(f"ALERT! High temperature: {temperature}°C") return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Data processed successfully!') }
3) IoT Core を Lambda に接続しますか?
- ルールの作成: AWS IoT Core で、Lambda 関数をトリガーするルールを作成します。
- トピックの定義: デバイスが公開する MQTT トピック (センサー/温度など) を指定します。
- アクションを追加します: ルールを Lambda 関数にリンクします。
4) Lambda 関数をデプロイしますか?
- コードを .zip ファイルとしてアップロードするか、AWS マネジメントコンソールのインラインコードエディタを使用します。
- 必要な環境変数を設定し、IoT Core からトリガーを構成します。
5) セットアップをテストしますか?
IoT デバイスから MQTT トピックにテスト メッセージをパブリッシュします。
import json import boto3 def lambda_handler(event, context): # Parse the incoming event payload = json.loads(event['body']) temperature = payload['temperature'] device_id = payload['device_id'] # Store in DynamoDB dynamodb = boto3.client('dynamodb') dynamodb.put_item( TableName='TemperatureReadings', Item={ 'DeviceID': {'S': device_id}, 'Temperature': {'N': str(temperature)}, } ) # Send an alert if temperature exceeds threshold if temperature > 30: print(f"ALERT! High temperature: {temperature}°C") return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Data processed successfully!') }
最終的な考え?
AWS Lambda を使用した IoT プロジェクトのデプロイは、開発者にとって大きな変革であり、スケーラビリティ、コスト効率、サーバーレス エクスペリエンスを提供します。 IoT Core と Lambda を組み合わせることで、ニーズに合わせて成長する応答性の高いインテリジェントなシステムを構築できます。
楽しい休暇をお過ごしください! ☃︎??❄️☃️??
以上があらゆる IoT プロジェクトのデータ処理として AWS Lambda を使用します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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