Integración con AWS - Envío de datos a AWS a través de API Gateway y Lambda

Racionalizar el envío de datos de Tulip a AWS para ampliar las oportunidades de análisis e integración

Propósito

Esta guía explica paso a paso cómo enviar datos de Tulip de cualquier tipo a AWS a través de API Gateway, función Lambda y una función de conector de Tulip.

A continuación se muestra una arquitectura de ejemplo:

Esto es vital, porque con API Gateway y las funciones Lambda, no necesita autenticar bases de datos con nombre de usuario y contraseña en el lado de Tulip; puede confiar en los métodos de autenticación IAM dentro de AWS. Esto también agiliza la forma de aprovechar otros servicios de AWS como Redshift, DynamoDB, etc.

Configuración

Este ejemplo de integración incluye el envío de datos a AWS desde Tulip a través de Connector Functions. Existen formas alternativas de obtener datos de Tulip Tables a través de la API de Tables. Este método permite a los creadores de aplicaciones enviar cualquier dato de una aplicación a AWS a través de una función de conector.

Requisitos de alto nivel Crear una función AWS Lambda con una API Gateway como disparador.{height="" width=""}
2. Obtener la carga útil de la función de conector de Tulip con algo parecido al script de ejemplo siguiente ```python import json import base64

def lambda_handler(event, context): body = event['body'] data = json.loads(body)

# usa la variable data para escribir en S3, Firehose, # bases de datos y más

1. La API Gateway puede ser HTTP API o REST API dependiendo de las restricciones de seguridad y complejidad. Por ejemplo, la opción REST API incluye un método de autenticación api key mientras que la HTTPS API sólo tiene JWT (JSON Web Token). Asegúrate también de que el rol IAM que ejecuta la función lambda tiene los permisos adecuados.
2. A continuación, añade las integraciones que sean necesarias. Puedes escribir los datos en una base de datos, S3 o un servicio de notificaciones desde funciones lambda.


## Casos de uso y próximos pasos


Una vez que haya finalizado la integración con lambda, puede analizar fácilmente los datos con un cuaderno de sagemaker, QuickSight o una variedad de otras herramientas.


**1. Predicción de defectos**: identifique los defectos de producción antes de que se produzcan y aumente el número de aciertos a la primera - Identifique los principales impulsores de la calidad en la producción para aplicar mejoras


**2. Optimización del coste de la**calidad - Identificar oportunidades para optimizar el diseño del producto sin afectar a la satisfacción del cliente.


**3. Optimización**de la energía de producción - Identificar palancas de producción para optimizar el consumo de energía


**4. Predicción y optimización de la entrega y la planificación**- Optimizar el programa de producción en función de la demanda del cliente y el programa de pedidos en tiempo real


**5. Benchmarking global de máquinas / líneas**- Benchmark de máquinas o equipos similares con normalización


**6. Gestión del rendimiento digital global / regional**- Datos consolidados para crear cuadros de mando en tiempo real