Integrazione AWS - Invio di dati ad AWS tramite API Gateway e Lambda

Semplificare l'invio di dati da Tulip ad AWS per maggiori opportunità di analisi e integrazioni

Scopo

Questa guida spiega passo per passo come inviare dati Tulip di qualsiasi tipo ad AWS tramite API Gateway, funzione Lambda e funzione connettore Tulip.

Di seguito è riportato un esempio di architettura:

Questo è fondamentale, perché con API Gateway e le funzioni Lambda, non è necessario autenticare i database con nome utente e password sul lato Tulip; si può fare affidamento sui metodi di autenticazione IAM all'interno di AWS. Questo semplifica anche l'utilizzo di altri servizi AWS come Redshift, DynamoDB e altri.

Configurazione

Questo esempio di integrazione prevede l'invio di dati ad AWS da Tulip tramite le funzioni del connettore. Esistono modi alternativi per recuperare i dati di Tulip Tables tramite l'API Tables. Questo metodo consente ai costruttori di app di inviare qualsiasi dato in un'app ad AWS tramite una funzione connettore.

Requisiti di alto livello: 1. Creare una funzione AWS Lambda con un gateway API come trigger.{height="" width=""}
2. Ottenere il payload della funzione Tulip Connector con qualcosa di simile allo script di esempio qui sotto ```python import json import base64

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

# utilizzare la variabile data per scrivere su S3, Firehose, # database e altro ancora

1. Il gateway API può essere API HTTP o API REST, a seconda dei vincoli di sicurezza e complessità. Ad esempio, l'opzione API REST include un metodo di autenticazione con chiave api, mentre l'API HTTPS ha solo JWT (JSON Web Token). Assicurarsi che il ruolo IAM che esegue la funzione lambda abbia anche le autorizzazioni appropriate.
2. Quindi, aggiungere le integrazioni necessarie. È possibile scrivere i dati su un database, S3 o un servizio di notifica dalle funzioni lambda.


## Casi d'uso e passi successivi


Una volta finalizzata l'integrazione con lambda, è possibile analizzare facilmente i dati con un notebook sagemaker, QuickSight o una serie di altri strumenti.


**1. Previsione dei difetti**- Individuare i difetti di produzione prima che si verifichino e aumentare la qualità al primo colpo - Individuare i principali fattori di produzione della qualità per implementare i miglioramenti.


**2. Ottimizzazione dei costi della qualità**- Identificare le opportunità di ottimizzare la progettazione del prodotto senza incidere sulla soddisfazione del cliente.


**3. Ottimizzazione dell'energia di produzione**- Identificare le leve di produzione per ottimizzare il consumo energetico.


**4. Previsione e ottimizzazione delle consegne e della pianificazione**- Ottimizzare il programma di produzione in base alla domanda dei clienti e al calendario degli ordini in tempo reale.


**5. Benchmarking globale di macchine e linee**- Benchmarking di macchine o attrezzature simili con normalizzazione.


**6. Gestione delle prestazioni digitali globali/regionali**- Dati consolidati per creare cruscotti in tempo reale.