要開始某件事,需要適當的計畫和準備。當我選修一門叫做物聯網的選修課時,我想到了這個想法。沒教好?但這給了我這個想法。當您需要給植物澆水時,一個簡單的濕度檢查器可以為您提供最新資訊。使用 Aws Lambda,我們可以使用他們的伺服器,而不是使用筆記型電腦,並在可以用於其他用途時保持其長時間運行。
成本:相當便宜,並且可以選擇首次互動免費。因此,對於想要入門但資金緊張的人來說,AWS Lambda 是一個不錯的選擇。
即時處理:透過始終開啟的伺服器,它可以即時處理數據,根據接收到的數據執行操作,並發送通知。
可擴充性:隨著時間的推移,如果您想增加這個項目,AWS Lambda 可以很好地擴展到您需要的任何內容。
與其他 AWS 服務整合:由於 AWS 提供了大量服務,因此它可以作為滿足您需求的一站式商店。如果您正在尋找的服務已經在這裡,則無需尋找其他地方。
讓我們想像一個濕度監測系統。感測器會定期將資料傳送到 AWS IoT Core,這會觸發設定的 AWS Lambda 函數來處理資料並將其儲存在 DynamoDB 中。 Lambda 函數也會向使用者發送通知。
1) 設定 AWS IoT Core ?️
2) 寫 Lambda 函數?
建立一個 Python 函數來處理傳入的 IoT 資料:
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) 將 IoT Core 連接到 Lambda ?
4) 部署 Lambda 函數?
5) 測試您的設定?
從 IoT 裝置向 MQTT 主題發布測試訊息:
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!') }
使用 AWS Lambda 部署 IoT 專案對於開發人員來說是一個遊戲規則改變者,提供可擴展性、成本效益和無伺服器體驗。透過結合 IoT Core 和 Lambda,您可以建立隨您的需求而成長的響應式智慧系統。
節日快樂! ☃︎??❄️☃️??
以上是使用 AWS Lambda 作為任何 IoT 專案的資料處理。的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!