


Menggunakan AWS Lambda sebagai pemprosesan data untuk sebarang projek IoT.
Untuk memulakan sesuatu, perancangan dan persediaan yang rapi diperlukan. Idea ini datang kepada saya apabila saya mempunyai elektif yang dipanggil Internet of Things. Ia tidak diajar dengan baik? tetapi ia memberi saya idea ini. Penyemak kelembapan mudah boleh mengemas kini anda apabila anda perlu menyiram tanaman anda.? Menggunakan Aws Lambda, kami boleh menggunakan pelayan mereka dan bukannya menggunakan komputer riba dan menyimpannya untuk masa yang lama apabila ia boleh digunakan untuk sesuatu yang lain.
Mengapa AWS Lambda?
Kos: Ia agak murah dan ia mempunyai pilihan di mana interaksi pertama adalah percuma. Jadi, bagi seseorang yang ingin memulakan tetapi kesuntukan wang, AWS Lambda ialah pilihan yang baik.
Pemprosesan Masa Nyata: Dengan pelayan yang sentiasa dihidupkan, ia boleh memproses data dalam masa nyata, melakukan tindakan berdasarkan data yang diterima dan menghantar pemberitahuan.
Skalabiliti: Pada masanya, jika anda ingin meningkatkan projek ini, AWS Lambda boleh menskalakan dengan baik kepada apa sahaja yang anda perlukan.
Integrasi dengan Perkhidmatan AWS lain: Memandangkan AWS menyediakan banyak perkhidmatan, ia bertindak sebagai kedai sehenti untuk keperluan anda. Tidak perlu mencari tempat lain jika perkhidmatan yang anda cari sudah ada di sini.
Kes Penggunaan IoT: Pemantauan Suhu ?️
Mari bayangkan sistem pemantauan kelembapan. Penderia menghantar data secara berkala ke AWS IoT Core, yang mencetuskan fungsi AWS Lambda yang ditetapkan untuk memproses dan menyimpan data dalam DynamoDB. Fungsi Lambda juga menghantar pemberitahuan kepada pengguna.
Panduan Langkah demi Langkah untuk Menggunakan Projek IoT Anda?
1) Sediakan AWS IoT Core ?️
- Buat Perkara IoT: Navigasi ke Konsol Teras IoT AWS dan tentukan peranti IoT anda.
- Jana Sijil: Muat turun sijil peranti dan kunci untuk komunikasi selamat.
- Dasar Lampirkan: Berikan kebenaran peranti IoT anda untuk menerbitkan dan melanggan topik.
2) Tulis Fungsi Lambda ?
Cipta fungsi Python untuk memproses data IoT yang masuk:
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) Sambungkan Teras IoT ke Lambda ?
- Buat Peraturan: Dalam AWS IoT Core, buat peraturan untuk mencetuskan fungsi Lambda anda.
- Tentukan Topik: Tentukan topik MQTT yang peranti anda terbitkan (cth., penderia/suhu).
- Tambah Tindakan: Pautkan peraturan ke fungsi Lambda anda.
4) Gunakan Fungsi Lambda ?
- Muat naik kod anda sebagai fail .zip atau gunakan editor kod sebaris dalam AWS Management Console.
- Tetapkan pembolehubah persekitaran yang diperlukan dan konfigurasikan pencetus daripada Teras IoT.
5) Uji Persediaan Anda ?
Terbitkan mesej ujian kepada topik MQTT daripada peranti IoT anda:
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!') }
Fikiran Akhir?
Menggunakan projek IoT dengan AWS Lambda ialah pengubah permainan untuk pembangun, menawarkan kebolehskalaan, keberkesanan kos dan pengalaman tanpa pelayan. Dengan menggabungkan Teras IoT dan Lambda, anda boleh membina sistem responsif dan pintar yang berkembang mengikut keperluan anda.
Selamat Hari Raya! ☃︎??❄️☃️??
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan AWS Lambda sebagai pemprosesan data untuk sebarang projek IoT.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
