AWS S3 Integration – So landen Maschinendaten in der Cloud

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Amazon Simple Storage Service (S3) ist ein leistungsstarker, skalierbarer und sicherer Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services (AWS). Damit ist dieser Dienst einer der wichtigsten Komponenten von AWS. S3 bietet eine zuverlässige Möglichkeit, Daten zu speichern, zu organisieren und wiederherzustellen. Neben der Speicherung von Daten aus der IT, wird S3 zunehmend für die Speicherung von Daten aus der OT (z.B. Maschinen und Sensordaten) eingesetzt. Folgender Artikel führt in die Unterschiede, Vorteile sowie Schnittstellen von AWS S3 zur Integration von Maschinendaten ein.

 

Was ist AWS S3 und wie unterscheidet es sich zu anderen AWS Storage Typen?

Amazon Web Services (AWS) bietet eine vielfältige Auswahl an Storage-Typen, um den unterschiedlichen Anforderungen von Nutzern gerecht zu werden.

AWS S3 Speichertypen für Maschinendaten

  1. Amazon S3 (Simple Storage Service): S3 ist ein skalierbarer und hochverfügbarer Objektspeicher, perfekt für die Speicherung und den Abruf von Objekten jeglicher Art. Dabei können Objekte Dateien, Bilder, Videos oder andere Arten von Daten sein. Damit eignet sich S3 besonders gut für Backups, Archivierung und als Datenspeicher für Anwendungen.
  2. Amazon EFS (Elastic File System): EFS bietet einen skalierbaren und vollständig verwalteten Dateispeicher für AWS-Workloads. Das macht EFS ideal für Anwendungen, die gemeinsamen Dateispeicher zwischen mehreren Instanzen benötigen.
  3. Amazon EBS (Elastic Block Store): EBS stellt persistenten Blockspeicher bereit, der an einzelne EC2-Instanzen angehängt werden kann. Geeignet für Datenbanken, Bootvolumes und Anwendungen, die leistungsstarken, einzelnen Speicher erfordern.
  4. Amazon Glacier: Glacier ist ein kostengünstiger Speicher für Archivdaten und langfristige Backups. Konzipiert für die wirtschaftliche Langzeitarchivierung seltener genutzter Daten.
  5. EC2 Instance Storage: Jede Amazon EC2-Instanz verfügt über temporären Instanzspeicher, der direkt mit der Instanz verbunden ist. Dieser bietet schnellen, temporären Speicherplatz, der jedoch bei der Instanzbeendigung verloren geht.

 

Die Vorteile von S3 im industriellen Kontext

AWS S3 bietet zahlreiche Vorteile für die Integration und Speicherung von Maschinendaten, u.a.:

  1. Skalierbarkeit: S3 ist hochgradig skalierbar und kann den wachsenden Anforderungen von Fabriken und Produktionsumgebungen problemlos gerecht werden.
  2. Sicherheit: Der Dienst verfügt über umfassende Sicherheitsfunktionen, darunter Zugriffskontrollen sowie Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung.
  3. Hohe Verfügbarkeit: S3 bietet eine hohe Verfügbarkeit Ihrer Daten, was besonders wichtig ist, wenn Sie auf unterbrechungsfreie Datennutzung angewiesen sind.
  4. Einfache Integration: Der Dienst ist nahtlos in andere AWS-Dienste integriert, was die Entwicklung von Anwendungen und die Datenverarbeitung erheblich vereinfacht.
  5. Versionierung: S3 unterstützt die Versionierung von Objekten. Das bedeutet, dass Sie ältere Versionen bei Änderung oder Löschen eines Objekts wiederhergestellt werden können.

 

AWS S3 zur Speicherung von Maschinendaten – Anwendungsfälle

Der Cloud Dienst wird in der Fabrikumgebung vielfältig eingesetzt, Beispiele sind:

  1. Datensicherung und -archivierung: Sie können Fabrikdaten, Protokolle und Aufzeichnungen sicher in Amazon S3 speichern. Dabei ist der Dienst für eine langfristige Datenaufbewahrung sehr gut geeignet.
  2. Datenverteilung und -freigabe: Amazon S3 ermöglicht die sichere Verteilung von Daten an externe Supply Chain Partner oder interne Abteilungen.
  3. Verarbeitung und Analyse von Produktionsdaten: In Produktionsanlagen erzeugte Daten, können in Amazon S3 gespeichert und für Analysen in weiteren AWS Diensten bereitgestellt werden.

 

Schnittstellen für die Integration von Maschinendaten

Für die Integration von externen Geräten (wie IoT-Geräte, Sensoren, industrielle Steuerungssysteme) mit AWS S3 und dem breiteren AWS-Ökosystem stehen verschiedene Schnittstellen und Services zur Verfügung. Hier eine Übersicht der wichtigsten Schnittstellen und Methoden:

  1. AWS IoT Core: Für die Verbindung von IoT-Geräten mit der Cloud, um Daten sicher zu erfassen und zu übertragen.
  2. AWS SDKs und AWS Amplify: Vereinfachen die Entwicklung von Anwendungen, die mit AWS-Diensten kommunizieren, mit Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und Plattformen.
  3. AWS Greengrass: Ermöglicht lokale Datenverarbeitung auf Geräten mit anschließender Übertragung in die Cloud.
  4. RESTful API: Für die direkte Interaktion mit AWS S3 über HTTP-Anfragen. Sie ermöglicht es Entwicklern, Standard-HTTP-Methoden wie GET, PUT, DELETE und POST zu nutzen, um Objekte in S3 Buckets zu erstellen, abzurufen, zu aktualisieren oder zu löschen. Dies umfasst das Hochladen von Dateien, das Abrufen von Dateilisten in einem Bucket, das Löschen von Dateien und das Verwalten von Zugriffsberechtigungen. Die RESTful API von S3 ist besonders interessant für die direkte Integration mit dem S3-Service, ohne auf höher abstrahierte Bibliotheken oder SDKs zurückgreifen zu müssen.

 

i-flow und Amazon S3 – Eine Synergie in der Datenverarbeitung

i-flow und Amazon S3 ergeben in Kombination eine umfangreiche Lösung zur Integration von Daten sowie der sicheren Übertragung und Speicherung in der Cloud. Dabei dient i-flow als Bindeglied zwischen Produktionsanlagen und der Cloudumgebung. Daten werden in i-flow harmonisiert, verarbeitet und in der Cloud zur Verfügung gestellt. Dabei ermöglicht i-flow die Orchestrierung der Datenflüsse und Automatisierungsfunktionen, um die Datenverarbeitung und -analyse in Edge- und Cloud-Umgebungen zu optimieren.

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