本指南介绍了 Litmus Edge 如何将来自边缘数据来源的近实时数据摄取到 AWS IoT SiteWise 中。作为工业物联网(IoT)平台,Litmus Edge 通过与 AWS IoT SiteWise Edge 的紧密集成、无缝部署和管理 Litmus Edge 的协议支持、边缘数据处理和扩充,帮助用户收集、处理和分析来自工业设备的数据。Litmus Edge 从可编程逻辑控制器(PLC)、监督控制和数据采集(SCADA)工具及工业历史记录中收集数据。通过将 Litmus Edge 添加为数据来源,用户可使传感器数据实现无缝传输,满足可视化需求,从而支持工厂车间的实时决策。
注意:[免责声明]
架构图
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[架构图描述]
第 1 步
Litmus Edge 是一个工业 IoT 平台,可帮助用户收集、处理和分析来自工业设备的数据。借助 Litmus Edge 管理软件控制台,用户可通过 Litmus Edge 容器将 Litmus 软件添加为 AWS IoT SiteWise Edge 网关上的数据来源,从而使用户能够配置协议、数据流和数据调节。
开始使用
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Well-Architected 支柱
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当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营
AWS IoT SiteWise 与 Amazon CloudWatch Logs 和指标及 AWS CloudTrail 审计功能进行了集成。因此,用户能够监控工业资产及其在边缘和云端的数据收集、处理和存储情况。此外,通过使用 AWS IoT SiteWise 的元数据批量操作功能,用户可以更改信息模型以适应不断变化的工厂运营状况。此外,用户可以利用 AWS IoT Greengrass 基于组件的架构来无缝扩展边缘应用程序。
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安全性
本指南使用 AWS Identity and Access Management(IAM)策略,针对用户所需的最小权限范围进行设置,遵循最低权限原则。根据 AWS IoT Core 和 AWS IoT Greengrass 策略,只有经过授权的智能工业资产才能连接和发布数据到 AWS。此外,本指南通过使用 AWS IoT SiteWise 和 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3),对所有静态数据进行加密。例如,AWS IoT SiteWise 的边缘处理依靠文件系统加密来确保凭证的安全。公开的 API(托管在 AWS IoT SiteWise Edge 网关中,可通过本地网络访问)使用由服务器证书私钥支持的 TLS 连接,并使用访问控制密码进行客户端身份验证。
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可靠性
AWS IoT Greengrass 和 AWS IoT SiteWise 在 AWS 全球基础设施内的多个可用区上运行,以保持低延迟、高吞吐量和高度冗余的网络。AWS IoT Greengrass 可以应对互联网连接时断时续的情况,并支持数据弹性和备份需求。用户可以在边缘存储和处理数据,从而减少对云连接的依赖并促进工厂的平稳运营。此外,AWS IoT SiteWise 还为云数据入口和出口提供节流限制。通过先在边缘缓冲数据,然后再将数据发送到 AWS 云,可以降低连接中断期间数据丢失的风险。用户因此也能在 Amazon S3 冷存储层中备份资产元数据和遥测数据。
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性能效率
本指南使用一系列完全托管的服务,可自动纵向扩展或缩减以实现最佳性能,而不会出现预置资源过度或不足的风险。其中包括专为工业环境构建的服务,例如,使用了 AWS IoT SiteWise、AWS IoT Events 和 AWS IoT TwinMaker。AWS IoT SiteWise 提供了灵活的选项,方便将遥测数据摄取到 AWS 云中。例如,用户可以选择实时数据摄取进行运营监控,或选择缓冲摄取进行高级分析。这项服务还提供三个存储层(热存储层、温存储层和冷存储层),以便根据性能要求优化数据存储。此外,AWS IoT SiteWise Edge 使用户能够在本地存储和处理数据,有利于边缘应用程序实现低延迟数据访问。
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成本优化
AWS IoT SiteWise 提供成本优化的摄取方法和不同的存储层(热存储层、温存储层和冷存储层),因此用户可以根据数据访问模式优化存储成本。而且,用户可以在将数据摄取到云端之前先在边缘缓冲数据,有助于将分析数据的摄取成本降低多达 90%。此外,AWS IoT SiteWise Edge 使用户能够在本地设备上收集、存储和处理数据。同样,AWS IoT Greengrass 允许用户在将数据发送到云端之前先在边缘筛选、聚合和处理数据。这两项服务都有助于减少用户需要在云端存储和处理的数据量,从而帮助用户降低数据传输成本。
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可持续性
本指南使用一系列完全托管的服务,通过优化资源使用和避免过度预置来支持可持续性。这些服务有助于减少对本地基础设施的需求,转而使用日益由可再生能源供电的节能型 AWS 数据中心。此外,AWS IoT SiteWise Edge 使用户能够在边缘筛选传入的数据,而 AWS IoT Core 规则使用户能够筛选云中的数据,从而有助于减少云中所需的存储和处理资源,有效地将工作负载对环境的影响降至最低。最后,通过配置保留期设置,用户可以从热存储层和温存储层中删除不需要的数据,进一步优化能耗。
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