Intelligente Ökosystemüberwachung: IoT-gestützte Einblicke in die Umwelt

Wir haben ein Projekt zum Aufbau eines Cloud-Systems zum Speichern und Verwalten von Agrartechnologiedaten durchgeführt. Dieses System hilft den Menschen, ihre Ökosysteme wie Gärten und Parks zu überwachen und zu pflegen. So funktioniert es:

1. Geräte mit der Cloud verbinden (IoT)

Das Projekt nutzt das „Internet der Dinge“ (IoT), um ein Netzwerk intelligenter Geräte aufzubauen, die die Umgebung überwachen. Es ist, als würde man dem Garten ein Nervensystem geben! Kleine Sensoren mit geringem Stromverbrauch sind überall im Bereich angebracht und wirken wie winzige Wetterstationen. Diese Sensoren sammeln ständig wichtige Informationen über das Mikroklima, wie zum Beispiel:

• Temperatur: Wie heiß oder kalt ist es an verschiedenen Orten.
• Bodenfeuchte: Wie viel Wasser ist im Boden, um sicherzustellen, dass die Pflanzen nicht zu durstig oder zu durstig sind.
• Lichtintensität: Wie viel Sonnenlicht erreicht verschiedene Bereiche, was für das Pflanzenwachstum wichtig ist.

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Folgendes macht das IoT-System aus:

• Winzige Sensoren: Dies sind kleine Geräte, die Dinge in der Umgebung messen.
• Gateways: Diese Geräte sammeln Informationen von den Sensoren und senden sie an die Cloud.
• Cloud-Plattform: Wir verwenden Amazon Web Services (AWS), um die Informationen zu speichern und Berechnungen damit durchzuführen.

2. Informationen sicher senden

Um Informationen von den Sensoren in die Cloud zu senden, verwenden wir spezielle Kommunikationsmethoden:

• MQTT
  Dies ist eine einfache Möglichkeit für kleine Geräte, Nachrichten zu senden. Es ist gut, um Energie zu sparen.
• HTTP
  Dies ist eine übliche Art, wie Computer miteinander kommunizieren. Wir verwenden es, um Informationen von den Gateways in die Cloud zu senden.

3. Nutzung der Amazon Cloud (AWS)

Wir verwenden AWS, weil es über viele Tools verfügt, mit denen wir ein starkes und zuverlässiges System aufbauen können.

Hier sind die wichtigsten AWS-Tools, die wir verwenden:

• AWS IoT-Kern: Dies hilft uns, die Sensoren mit der Cloud zu verbinden und die Informationen zu schützen.
• Amazon Timestream: Dies ist eine spezielle Datenbank zum Speichern vieler Daten mit Zeitstempeln, wie die Informationen unserer Sensoren. Wir verwenden sie, um alle Sensorwerte im Auge zu behalten und die Daten zu analysieren, um den Menschen hilfreiche Ratschläge zu geben.
• Amazon S3: Hier speichern wir für alle Fälle zusätzliche Kopien der Daten.
• Amazon RDS: Wir verwenden dies, um Informationen über Benutzer und ihre Geräte zu speichern.
• AWS Lambda: Dies hilft uns, die Daten zu verarbeiten und Benachrichtigungen zu senden.
• Amazon-API-Gateway: Dadurch können andere Anwendungen mit unserem System kommunizieren.

Abschließend

Das Cloud-System, das ich für das Projekt mitentwickelt habe, macht es einfach, Informationen von den Sensoren zu sammeln, zu speichern und zu verstehen. Amazon Timestream hilft uns, diese Informationen effizient zu speichern und zu analysieren. Die Verwendung von AWS gibt uns die Flexibilität, mit dem Wachstum des Projekts zu wachsen. Wir planen, noch mehr Funktionen hinzuzufügen, z. B. mithilfe von maschinellem Lernen vorherzusagen, wie sich Ökosysteme in Zukunft verändern werden.

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