Ejemplo de AWS Greengrass

1. ¿Para qué se usa AWS Greengrass??
2. ¿Cómo funciona Greengrass??
3. ¿Cómo se implementa la función Lambda en Greengrass??
4. ¿Cuántos núcleos pueden tener un grupo de Greengrass??
5. ¿Qué es la implementación de Greengrass??
6. ¿Tengo que usar actualizaciones de AWS IoT Greengrass OTA??
7. ¿Qué es el dispositivo Amazon IoT??
8. ¿Cuál es el motor de reglas AWS IoT??
9. ¿Cómo activo automáticamente la función lambda??
10. ¿Cómo se automatiza una función lambda??
11. ¿Para qué se usa AWS Sagemaker??
12. ¿Dónde se usa Amazon Sagemaker??
13. ¿Por qué necesitamos monitoreo de AWS??
14. ¿Qué herramienta SIEM usa AWS??
15. ¿Qué problema resuelve Sagemaker??
16. ¿Por qué necesito Sagemaker??
17. Es sagemaker saas o paas?
18. ¿Puede Sagemaker manejar Big Data??
19. ¿Se puede usar Sagemaker para ETL??

¿Para qué se usa AWS Greengrass??

AWS IoT Greengrass es un servicio de ejecución de borde de código abierto de Internet (IoT) que lo ayuda a construir, implementar y administrar software de dispositivos. Los clientes usan AWS IoT Greengrass para sus aplicaciones IoT en millones de dispositivos en hogares, fábricas, vehículos y negocios.

¿Cómo funciona Greengrass??

Greengrass asegura datos con autenticación y autorización tanto a nivel de red como de dispositivo. Los dispositivos IoT en una implementación de Greengrass se comunican entre sí a través de redes locales. Una empresa puede filtrar y transmitir solo los datos que desea a la nube, lo que reduce los costos de migración y almacenamiento de datos.

¿Cómo se implementa la función Lambda en Greengrass??

Para implementar una función Lambda a un núcleo, agrega la función a un grupo de Greengrass (haciendo referencia a la función Lambda existente), configure la configuración específica del grupo para la función y luego implementa el grupo. Si la función accede a los servicios AWS, también debe agregar cualquier permiso requerido al rol de Greengrass Group.

¿Cuántos núcleos pueden tener un grupo de Greengrass??

Para obtener más información, consulte Configurar el núcleo de AWS IoT Greengrass. Un grupo de Greengrass debe contener exactamente un núcleo. Los dispositivos del cliente (también llamados dispositivos conectados, dispositivos de Greengrass o dispositivos) son dispositivos que se conectan a un núcleo de Greengrass a través de MQTT.

¿Qué es la implementación de Greengrass??

La implementación es el proceso para enviar componentes y aplicar la configuración de componentes deseada a un dispositivo de destino de destino (en el borde), que puede ser un único dispositivo de núcleo de Greengrass o un grupo de dispositivos de núcleo de Greengrass.

¿Tengo que usar actualizaciones de AWS IoT Greengrass OTA??

Puede usar actualizaciones de OTA para instalar la última versión del software AWS IoT Greengrass Core o el software de agente de actualización de OTA en uno o más núcleos. Con actualizaciones de OTA, sus dispositivos principales no tienen que estar físicamente presentes. Le recomendamos que use actualizaciones de OTA cuando sea posible.

¿Qué es el dispositivo Amazon IoT??

AWS IoT Core es un servicio en la nube administrado que permite que los dispositivos conectados interactúen de manera fácil y segura con aplicaciones en la nube y otros dispositivos. AWS IoT Core puede admitir miles de millones de dispositivos y billones de mensajes, y puede procesar y enrutar esos mensajes a los puntos finales de AWS y a otros dispositivos de manera confiable y segura.

¿Cuál es el motor de reglas AWS IoT??

El motor de reglas AWS IoT le permite definir cómo los mensajes enviados a AWS IoT Core pueden interactuar con los servicios de AWS. Una regla de AWS IoT consiste en una declaración SQL Select, un filtro de temas y una acción de regla. La instrucción SQL Select puede extraer datos de los mensajes MQTT entrantes.

¿Cómo activo automáticamente la función lambda??

Para crear un desencadenante, abra la página de funciones de la consola Lambda y elija la función que desea agregar un disparador a. En el panel Descripción general de la función, elija Agregar disparador, seleccione el servicio AWS que desea invocar su función y siga las instrucciones para crear un desencadenante.

¿Cómo se automatiza una función lambda??

Para automatizar tareas con tiempo específico y sin ninguna entrada, siga las instrucciones en la creación de una regla de eventbridge que se desencadena en un cronograma. Asegúrese de especificar un cronograma para cuando desee su tarea automatizada. Agregue la función lambda que creó como objetivo para activar en respuesta al evento.

¿Para qué se usa AWS Sagemaker??

Amazon Sagemaker es un servicio de aprendizaje automático totalmente administrado. Con Sagemaker, los científicos y desarrolladores de datos pueden construir y entrenar fácilmente los modelos de aprendizaje automático, y luego implementarlos directamente en un entorno alojado listo para la producción.

¿Dónde se usa Amazon Sagemaker??

Amazon Sagemaker es un servicio administrado en la nube pública de Amazon Web Services (AWS). Proporciona las herramientas para construir, capacitar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML) para aplicaciones de análisis predictivos. La plataforma automatiza el tedioso trabajo de construir una tubería de inteligencia artificial (IA) lista para la producción.

¿Por qué necesitamos monitoreo de AWS??

Los entornos de AWS requieren un monitoreo continuo, por ejemplo, para determinar qué cambios hacer para reducir los costos, mejorar el rendimiento y asegurar sus sistemas.

¿Qué herramienta SIEM usa AWS??

IBM Security Qradar SIEM proporciona una visibilidad centralizada e ideas para detectar y priorizar rápidamente las amenazas entre redes, usuarios y nube.

¿Qué problema resuelve Sagemaker??

Amazon Sagemaker permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, capacitar e implementar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y fácil en cualquier escala.

¿Por qué necesito Sagemaker??

Amazon Sagemaker Studio proporciona una única interfaz visual basada en la web donde puede realizar todos los pasos de desarrollo de ML. Sagemaker Studio le brinda acceso completo, control y visibilidad en cada paso requerido para preparar datos y construir, entrenar e implementar modelos.

Es sagemaker saas o paas?

Sagemaker Studio está integrado dentro del SaaS como el Banco de trabajo de la ciencia de datos: puede lanzarlo eligiendo un enlace dentro del SaaS y obtener acceso a las diversas capacidades de Sagemaker. Puede usar Sagemaker Studio para procesar y analizar sus propios datos almacenados en SaaS y extraer información.

¿Puede Sagemaker manejar Big Data??

Amazon Sagemaker está diseñado para tales escalas y es posible usarlo para entrenar en conjuntos de datos muy grandes. Para aprovechar la escalabilidad del servicio, debe considerar algunas modificaciones en sus prácticas actuales, principalmente en torno a la capacitación distribuida.

¿Se puede usar Sagemaker para ETL??

AWS Glue Development Endpoint y Sagemaker Notebook

En AWS Glue, puede crear un punto final de desarrollo y luego crear un cuaderno de Sagemaker para ayudar a desarrollar sus scripts ETL y de aprendizaje automático.