AWS 통합 - API 게이트웨이 및 Lambda를 통해 AWS로 데이터 전송

더 광범위한 분석 및 통합 기회를 위해 Tulip에서 AWS로 데이터 전송을 간소화하세요.

목적

이 가이드에서는 API 게이트웨이, Lambda 함수 및 Tulip 커넥터 기능을 통해 모든 종류의 Tulip 데이터를 AWS로 전송하는 방법을 단계별로 안내합니다.

아키텍처 예시는 다음과 같습니다:

이는 매우 중요한데, API 게이트웨이와 Lambda 함수를 사용하면 Tulip 측에서 사용자 이름과 비밀번호로 데이터베이스를 인증할 필요 없이 AWS 내부의 IAM 인증 방법을 사용할 수 있기 때문입니다. 또한 Redshift, DynamoDB 등과 같은 다른 AWS 서비스를 활용하는 방법도 간소화됩니다.

설정

이 통합 예시에는 커넥터 함수를 통해 Tulip에서 AWS로 데이터를 푸시하는 방법이 포함되어 있습니다. Tables API를 통해 Tulip 테이블 데이터를 가져오는 다른 방법도 있습니다. 이 방법을 사용하면 앱 빌더는 커넥터 함수를 통해 앱의 모든 데이터를 AWS로 전송할 수 있습니다.

높은 수준의 요구 사항:1. API 게이트웨이를 트리거로 사용하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다{height="" width=""}2. 아래 예제 스크립트 ```pythonimport jsonimport base64``의 줄을 따라 Tulip 커넥터 함수 페이로드를 가져옵니다.
def lambda_handler(event, context): body = event['body'] data = json.loads(body)

# 데이터 변수를 사용하여 S3, Firehose, # 데이터베이스 등에 쓰기

1. API 게이트웨이는 보안 및 복잡성 제약 조건에 따라 HTTP API 또는 REST API 중 하나를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 REST API 옵션에는 API 키 인증 방법이 포함되어 있는 반면 HTTPS API에는 JWT(JSON 웹 토큰)만 있습니다. 람다 함수를 실행하는 IAM 역할에도 적절한 권한이 있는지 확인하세요.
2. 그런 다음 필요한 통합 기능을 추가합니다. 람다 함수에서 데이터베이스, S3 또는 알림 서비스에 데이터를 쓸 수 있습니다.


## 사용 사례 및 다음 단계


람다와의 통합을 완료한 후에는 새그메이커 노트북, QuickSight 또는 기타 다양한 도구로 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다.


**1. 결함 예측 -** 생산 결함이 발생하기 전에 미리 파악하여 개선하기 위한 핵심 생산 동인을 파악합니다.


**2. 품질 최적화 비용-** 고객 만족도에 영향을 주지 않고 제품 설계를 최적화할 수 있는 기회 파악


**3. 생산 에너지 최적화-** 에너지 소비 최적화를 위한 생산 레버 식별


**4. 납기 및 계획 예측 및 최적화-** 고객 수요 및 실시간 주문 일정에 따라 생산 일정 최적화


**5. 글로벌 기계/라인 벤치마킹-** 유사 기계 또는 장비의 표준화를 통한 벤치마킹


**6. 글로벌/지역별 디지털 성과 관리-** 통합된 데이터로 실시간 대시보드 생성