Интеграция с AWS - отправка данных в AWS через API-шлюз и Lambda

Оптимизация отправки данных из Tulip в AWS для расширения возможностей аналитики и интеграции

Цель

В этом руководстве пошагово описано, как отправлять данные Tulip любого типа в AWS через API Gateway, функцию Lambda и функцию коннектора Tulip.

Пример архитектуры приведен ниже:

Это очень важно, поскольку с помощью API Gateway и функций Lambda вам не нужно аутентифицировать базы данных с помощью имени пользователя и пароля на стороне Tulip; вы можете полагаться на методы аутентификации IAM внутри AWS. Это также упрощает использование других сервисов AWS, таких как Redshift, DynamoDB и т. д.

Настройка

Этот пример интеграции включает в себя отправку данных в AWS из Tulip с помощью функций коннектора. Существуют и другие способы получения данных из Tulip Tables через Tables API. Этот метод позволяет разработчикам приложений отправлять любые данные в приложении в AWS через функцию коннектора.

Требования высокого уровня: 1. Создайте функцию AWS Lambda с API-шлюзом в качестве триггера.{height="" width=""}
2. Получите полезную нагрузку функции коннектора Tulip с помощью сценария, приведенного в примере ниже ``python import json import base64

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

# используйте переменную data для записи в S3, Firehose, # базы данных и т. д.

1. Шлюз API может быть либо HTTP API, либо REST API, в зависимости от ограничений по безопасности и сложности. Например, вариант REST API включает метод аутентификации по ключу api, а HTTPS API - только JWT (JSON Web Token). Убедитесь, что роль IAM, выполняющая лямбда-функцию, также имеет соответствующие разрешения.
2. Затем добавьте все необходимые интеграции. Вы можете записывать данные в базу данных, S3 или службу уведомлений из лямбда-функций.


## Примеры использования и следующие шаги


После завершения интеграции с лямбдой можно легко проанализировать данные с помощью блокнота sagemaker, QuickSight или ряда других инструментов.


**1. Прогнозирование дефектов**- выявление производственных дефектов до их возникновения и увеличение количества правильных решений с первого раза. - Выявление основных производственных факторов качества для внедрения улучшений.


**2. Оптимизация затрат на качество**- определение возможностей для оптимизации конструкции продукции без ущерба для удовлетворенности клиентов.


**3. Оптимизация энергопотребления на производстве**- определение производственных рычагов для оптимального энергопотребления


**4. Прогнозирование и оптимизация поставок и планирования**- Оптимизация графика производства на основе спроса клиентов и графика заказов в режиме реального времени.


**5. Глобальный бенчмаркинг машин/линий**- бенчмаркинг аналогичных машин или оборудования с нормализацией.


**6. Глобальное / региональное цифровое управление производительностью**- Консолидированные данные для создания информационных панелей в режиме реального времени