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ホームページバックエンド開発Python チュートリアルあらゆる IoT プロジェクトのデータ処理として AWS Lambda を使用します。

Using AWS Lambda as data processing for any IoT project.

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?

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

声明
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