소프트웨어 공장

이상 온도 감지 시 AWS SNS를 통해 알림 전송이번 포스팅에서는 ESP32 기반의 온도 모니터링 시스템을 구축하고, 이상 온도 감지 시 AWS SNS(Simple Notification Service)를 통해 알림을 전송하는 방법에 대해 다루겠습니다. 이 시스템은 온도 센서를 통해 실시간으로 온도를 측정하고, 설정된 임계값을 초과하는 경우, AWS SNS를 통해 알림을 전송하는 방식으로 구현됩니다. 이번 실습에서는 AWS IoT Core와 SNS를 연동하여 이상 온도를 감지하면 알림을 받을 수 있도록 설정할 것입니다.1. 시스템 구성1.1. ESP32 디바이스ESP32는 온도 센서를 연결하여 온도를 측정하고, 해당 데이터를 AWS IoT Core로 전송하는 역할을 합니다. 이 예제에서는 DHT11 온..

AWS DynamoDB 및 Grafana를 이용한 실시간 온도 데이터 시각화안녕하세요, '소프트웨어 공장' 블로그를 방문해주셔서 감사합니다. 이번 포스팅에서는 AWS IoT를 활용한 실시간 온도 모니터링 시스템 구축 프로젝트에서, AWS DynamoDB와 Grafana를 이용하여 온도 데이터를 실시간으로 시각화하는 방법에 대해 설명하겠습니다.이 프로젝트에서는 ESP32를 IoT 디바이스로 활용하여 온도 데이터를 수집하고, 이를 AWS IoT Core에 전송합니다. 서버에서는 Python을 사용하여 DynamoDB에 데이터를 저장하고, 그 데이터를 Grafana를 통해 실시간으로 시각화합니다.실시간 온도 데이터 흐름이 시스템의 전반적인 흐름은 아래와 같습니다:ESP32 디바이스: 온도 센서를 통해 데이터를..

AWS IoT Core 및 Lambda를 이용한 데이터 처리1. 개요IoT 시스템에서는 센서 데이터의 실시간 처리와 저장이 중요합니다. AWS IoT Core와 AWS Lambda를 활용하면 클라우드에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 AWS IoT Core를 이용해 ESP32 IoT 디바이스에서 전송된 온도 데이터를 수집하고, AWS Lambda를 이용해 데이터를 가공 및 저장하는 방법을 설명합니다.2. 시스템 개요본 프로젝트는 다음과 같은 구성으로 이루어집니다.AWS IoT Device (ESP32): 온도 데이터를 측정하여 AWS IoT Core로 전송AWS IoT Core: MQTT를 통해 데이터를 수신AWS Lambda: AWS IoT Core에서 전달된 데이터를 처리하..

ESP32 IDF 기반 AWS IoT 디바이스 구현1. 개요ESP32는 저전력 Wi-Fi 및 Bluetooth 기능을 제공하는 강력한 MCU로, 다양한 IoT 애플리케이션에 적합합니다. AWS IoT Core와 연동하여 온도 센싱 데이터를 송수신하는 IoT 디바이스를 구현하는 것이 이번 포스팅의 목표입니다. 이를 위해 ESP-IDF와 AWS IoT Device SDK for Embedded C를 활용합니다.2. 프로젝트 개요본 프로젝트에서는 ESP32 디바이스가 온도를 측정하고, 이를 AWS IoT Core로 전송하는 시스템을 구현합니다. AWS IoT Core는 MQTT 프로토콜을 통해 데이터를 수집하며, IoT Device Shadow를 활용하여 원격에서 센싱 주기 및 디바이스 상태를 관리합니다.3...

AI/ML을 활용한 이상 온도 감지 및 자동 대응1. 개요AWS IoT를 활용하면 IoT 디바이스에서 수집된 데이터를 클라우드에서 분석하고, 이상 감지가 발생했을 때 자동으로 대응할 수 있습니다. 특히 AI/ML을 적용하면 정상적인 패턴을 학습하고, 온도 센싱 데이터에서 이상 징후를 감지하는 자동화된 시스템을 구축할 수 있습니다.본 포스팅에서는 AWS IoT Device(ESP32 IDF 기반)에서 온도 데이터를 수집하고, AWS IoT 서버(Python 기반)에서 이를 분석하여 이상 온도를 감지한 후, 자동으로 대응하는 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다.2. 시스템 아키텍처2.1 구성 요소AWS IoT Device (ESP32 IDF + AWS IoT Device SDK for Embedded C)온..

AWS QuickSight, Grafana를 활용한 실시간 데이터 시각화1. 개요AWS IoT에서는 다양한 센서 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며, 이러한 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화하는 것은 매우 중요합니다. AWS QuickSight와 Grafana를 활용하면 AWS IoT Core에서 수집된 데이터를 효과적으로 시각화하고, 이상 감지 및 데이터 패턴을 쉽게 분석할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 AWS QuickSight와 Grafana를 활용하여 AWS IoT 데이터를 실시간으로 시각화하는 방법을 다루겠습니다.2. AWS IoT 데이터 시각화 개요2.1 AWS QuickSight 개요AWS QuickSight는 AWS에서 제공하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스로, 클라우드 기반 데이터..

AWS Kinesis, AWS S3를 이용한 데이터 수집1. 서론AWS IoT 시스템에서 수집된 데이터는 다양한 분석 및 시각화 목적으로 저장되고 처리될 수 있습니다. 이를 위해 AWS는 Amazon Kinesis와 Amazon S3를 활용할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 AWS IoT 디바이스에서 수집된 데이터를 AWS Kinesis를 통해 AWS S3로 저장하는 방법을 설명합니다.본 예제에서는 ESP32를 IoT 디바이스로 사용하며, ESP-IDF와 AWS IoT Device SDK for Embedded C를 활용하여 데이터를 AWS IoT Core로 전송합니다. 서버 측에서는 Python을 이용하여 AWS Kinesis와 AWS S3를 설정하고 데이터를 수집하는 과정을 설명하겠습니다.2. A..

AWS IoT 서버에서 Amazon SNS 및 AWS CloudWatch와 연동하여 알림 전송IoT 시스템에서는 실시간으로 디바이스 상태를 모니터링하고 이상이 감지되었을 때 신속하게 대응하는 것이 중요합니다. AWS IoT 서버에서는 AWS CloudWatch 및 Amazon SNS(Simple Notification Service)와 연동하여 알림을 자동으로 전송할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 AWS IoT Core에서 수집한 온도 데이터를 AWS CloudWatch에서 모니터링하고, 특정 임계값을 초과할 경우 Amazon SNS를 통해 사용자에게 알림을 전송하는 방법을 설명하겠습니다.1. AWS CloudWatch와 Amazon SNS 개요1.1 AWS CloudWatchAWS CloudWatch는..

AWS Lambda를 활용한 이벤트 기반 자동화 (이상 온도 감지 및 알림)1. 개요IoT 시스템에서는 센서가 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 기반으로 자동화된 처리를 수행하는 것이 중요합니다. 특히, 환경 모니터링 시스템에서는 특정 임계값을 초과하는 이상 데이터를 감지하고 즉시 대응하는 기능이 필요합니다. 본 포스팅에서는 AWS Lambda를 활용하여 AWS IoT에서 이상 온도를 감지하고 알림을 전송하는 이벤트 기반 자동화 시스템을 구축하는 방법을 설명하겠습니다.이를 위해, ESP32를 이용한 AWS IoT Device에서 온도 데이터를 전송하고, AWS IoT Core에서 MQTT를 통해 데이터를 수신한 후, AWS IoT Rules Engine과 AWS Lambda를 이용하여 이상 온도를 감지하..

AWS IoT Rules Engine을 이용한 데이터 필터링 및 처리1. 개요AWS IoT Rules Engine은 AWS IoT Core에서 디바이스로부터 수집된 데이터를 필터링하고 다양한 AWS 서비스로 라우팅하는 역할을 합니다. 이를 활용하면 특정 조건을 만족하는 데이터만 저장하거나, AWS Lambda를 호출하여 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.이 글에서는 AWS IoT Rules Engine을 이용하여 AWS IoT 디바이스(ESP32)가 수집한 온도 데이터를 필터링하고, 특정 임계값을 초과할 경우 AWS Lambda 함수를 호출하여 알림을 보내는 과정을 설명하겠습니다.2. AWS IoT Rules Engine 개념2.1 Rules Engine의 기능AWS IoT Rules Engine은 SQ..