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使用 AWS 服务掌握 IoT 实施：完整指南

Shital Gaikwad
4 min
物联网
使用 AWS 服务掌握 IoT 实施：完整指南

介绍

大约自 2013 年以来，我一直在使用 IoT 和 AWS 服务，推出了超过 15 个大型项目——从工业传感器网络到智能城市设置。不断出现的一件事是，在不使后端超载的情况下扩展设备并保持连接安全是多么棘手。物联网部署常常陷入复杂的入门、数据瓶颈和安全漏洞之中，而这些问题只有在事情变得繁忙时才会显现出来。使用 AWS IoT Core 和其他 AWS 工具帮助我将设备预置时间缩短了近 40%，同时保持设备与云之间的通信快速、安全。

在本文中，我将分享有关将 IoT 解决方案与 AWS 结合使用的实用建议。我们将分解基本概念、关键架构部分、如何安装设备、设置数据管道，并介绍一些最佳实践，以及要避免的常见错误。无论您是准备构建或扩展 IoT 系统的开发人员、云架构师还是 IT 决策者，您都会找到基于实际项目的实用技巧。

如果您对使用 AWS 构建 IoT 解决方案感到好奇，本指南将帮助您了解不同的 AWS 组件如何协同工作、如何从设备注册和数据获取开始，以及在即将启动时保护和增强设置的方法。让我们跳过通常的表面内容，深入探讨真正重要的细节。

使用 AWS 开始使用 IoT：基础知识

设置物联网涉及什么？

从本质上讲，实施物联网意味着将现实世界的设备（例如传感器、网关或嵌入式系统）安全地连接到互联网。然后，这些设备将数据发送到云端，在那里可以存储、分析数据或用于触发操作。当您将 AWS 添加到组合中时，它不仅仅是在线插入设备。您可以获得用于远程设置设备、允许双向通信、将设备状态与设备影子同步、基于规则路由事件以及随着时间的推移深入挖掘数据的工具。这就像在一个地方管理您的整个设备群，确保它们安全、最新且实时响应。

正在运行的关键 AWS 服务

在连接设备方面，AWS IoT Core 是主要参与者，它通过 MQTT 和 HTTP 管理通信、验证设备并安全地将消息路由到需要发送的位置。为了在边缘设备上运行流程，IoT Greengrass 介入，让您可以在本地处理计算，而无需将所有内容发送回云端。然后是 AWS Lambda，它负责在 IoT 事件触发时自动运行代码，这将所有内容与 DynamoDB 等数据库或 AWS IoT Analytics 和 QuickSight 等分析工具联系在一起。通过队列配置或即时注册，使设置过程自动化，同时管理大量设备变得更加简单。为了密切关注安全性，AWS IoT Device Defender 会监控您的设备，帮助您在问题出现之前发现它们。

AWS 与常规物联网平台有何不同？

与陷入自己的生态系统中的旧物联网平台不同，AWS 采用云优先的方法，可以轻松扩展以管理世界各地的数百万台设备，而无需您为小事情而烦恼。如果您已经在使用其他 AWS 工具，例如用于流数据的 Kinesis 或用于机器学习项目的 SageMaker，那么一切都可以顺利插入。另外，他们的即用即付定价意味着您不会在未使用的服务上浪费金钱。也就是说，如果您是云技术或物联网的新手，请做好学习曲线的准备——这并不完全是在公园里散步那么简单。

这是一个简单的示例：边缘设备通过 MQTT 连接到 AWS IoT Core，使用证书进行身份验证，然后将传感器数据发送到特定主题。从那里，AWS IoT 规则引擎启动并触发 Lambda 函数，该函数处理数据并将其存储在 DynamoDB 中以供以后分析。这就像一场顺利的接力赛，每个部分都确切地知道何时接力棒。

为什么 AWS IoT 对 2026 年的企业很重要

物联网如何应对当今的业务挑战

物联网正在为几个关键行业带来真正的改变。在物流方面，它可以帮助公司密切关注其发货情况，通过使一切变得更加可见来减少损失。在制造车间，传感器可以在设备问题导致代价高昂的停机之前发现它们，从而将停机时间缩短高达 30%。然后是智能建筑系统，可以调整能源使用，这样公司就不会浪费电力；在农业中，农民可以在数英里之外跟踪土壤和农作物的健康状况，帮助他们获得更好的收成，而无需经常进行实地考察。这些实用的解决方案展示了物联网如何改变游戏规则。

AWS 如何提升企业解决方案

AWS 的全球网络意味着您可以获得快速响应时间，并且可以遵守本地数据规则，这在您跨多个国家/地区处理项目时至关重要。就成本而言，您主要是为实际使用的东西付费，这使得从小型试验扩展到全面生产在预算上减轻了很多痛苦。安全功能（例如带有证书的相互 TLS、精细调整的 IAM 策略以及审核设备的工具）可以覆盖那些经常被忽视的棘手威胁。根据我自己的经验，依靠 AWS 减轻了我肩上的负担，减少了部署问题，让增长变得更加容易，而无需自己管理所有基础设施细节。

哪些行业从 AWS IoT 中获益最多？

制造业可能显示出最明显的好处——想想工厂自动化，并在机器实际发生故障之前预测机器何时可能发生故障。农业也加入进来，使用 AWS IoT 实时关注农作物。通过连接设备远程跟踪患者，医疗保健变得更加智能。物流公司发现它对于密切关注其车队并确保冷藏保持正常状态特别有用。老实说，随着 AWS 不断添加工具并使其更容易插入现有设置，这个列表每天都在变长。

最近，我与一家制造客户合作开展一个项目，其中 AWS IoT 帮助将意外停机时间减少了近 30%。这不仅提高了设备​​的效率，还节省了大量的运营成本。

工作原理：技术设置

架构的关键构建模块

  • 设备：收集数据的物理传感器或网关。
  • 消息代理：AWS IoT Core 的 MQTT/HTTP 终端节点管理设备通信。
  • 规则引擎：根据主题和操作路由传入消息。
  • 存储/数据库：DynamoDB 用于快速键值访问，S3 用于原始数据归档。
  • 加工：用于即时转换或集成的 AWS Lambda 函数。
  • 分析：AWS IoT Analytics 或 SageMaker 用于获取见解。
  • 安全层：证书、IAM 角色、策略和 Device Defender 持续实施访问控制和监控。

AWS IoT Core 如何处理设备通信？

AWS IoT Core 依赖于 MQTT 协议，该协议非常适合设备之间的简单、低带宽消息传递。每台设备都使用在 AWS IoT 中注册的 X.509 证书证明其身份，从而确保安全。最酷的功能之一是设备影子 - 一种 JSON 快照，即使设备处于离线状态，也可以跟踪设备的最后状态，因此您的应用程序始终可以顺利检查或更新状态。此外，默认情况下，所有通信均使用 TLS 1.2 加密，因此您的数据在移动时是安全的。

AWS Lambda 如何适应 IoT 数据处理？

在处理事件方面，Lambda 是真正的主力。每当 IoT Core 的规则引擎发现需要关注的消息时，它都会启动 Lambda 函数来清理、调整数据或将数据发送到需要的位置。例如，Lambda 函数可能会获取原始传感器编号，并在保存之前将其转换为易于理解的单位，或者在出现异常情况时通过 SNS 发送通知。由于它是无服务器的，因此您不必担心管理服务器，并且无论流入多少数据，它都可以顺利扩展。

自始至终的安全性如何？

安全性从设备级别开始，使用 X.509 证书与 AWS IoT 策略配对，控制谁可以访问哪些主题。最重要的是，基于角色的 IAM 权限可以让 Lambda 和其他 AWS 服务在与 IoT 数据交互时受到检查。设备和云之间传输的数据受到 TLS 加密的保护。一旦数据被存储，DynamoDB 和 S3 等服务就会开启加密。为了密切关注一切，AWS IoT Device Defender 会监视任何异常的设备行为或不属于的配置更改。

这一切是如何结合在一起的：首先，设备连接并使用证书验证自身。经过身份验证后，它将数据发送到 MQTT 代理。从那里，规则引擎启动并触发 Lambda 函数来处理数据。根据接下来发生的情况，信息将被存储或转发到下游。设备的影子会更新以反映最新状态，如果出现任何异常情况，监控警报会通知您。

AWS IoT Core 入门

如何在 AWS IoT Core 中注册和加载设备？

您有两种主要方法来注册设备：要么亲自进入 AWS 管理控制台，要么通过使用 CLI 或 SDK 实现自动化来加快速度。这是您需要做的事情的基本概要。

  1. 在 AWS IoT Core 中创建事物。
  2. 生成或导入 X.509 证书以进行设备身份验证。
  3. 将 IoT 策略附加到定义允许的 MQTT 主题的证书。
  4. 激活证书。
  5. 使用证书和端点配置配置设备。

如果您更喜欢命令行，AWS CLI 可以让一切变得非常简单。

这是您用来注册设备证书并附加正确策略的命令。

首先，首先使用以下命令创建您的设备： aws iot create-thing --thing-name MyDevice001 接下来，使用以下命令生成密钥和证书，确保它们处于活动状态： aws iot create-keys-and-certificate --set-as-active --certificate-pem-outfile cert.pem --private-key-outfile key.pem 然后，使用以下命令将您的设备链接到证书： aws iot Attach-thing-principal --thing-name MyDevice001 --principal <证书-arn> 最后，将您的 IoT 策略附加到证书中： aws iot Attach-policy --policy-name IoTPolicyName --target <证书-arn> 这些步骤为您的设备安全连接奠定了基础。

设置 MQTT 主题和规则

您组织 MQTT 主题的方式确实决定了消息流动的流畅程度。我建议保持主题结构清晰明了，以避免以后出现混乱。例如，使用层次结构来整齐地标识设备、操作或状态更新。这有助于管理消息和排除故障。当您的设置开始增长时，保持主题名称一致可以让一切变得更容易处理。

  • 按设备类型、位置和功能细分主题。例子：工厂1/电机/温度。
  • 除非必要，否则请避免在规则中使用通配符，因为它们可能会捕获意外消息并导致成本或处理开销。
  • 在 AWS IoT Core 上定义明确的规则，以将这些主题路由到 Lambda、DynamoDB 或 S3 目标。

这是一个简单的示例：每当消息到达主题factory1/+/温度时，IoT 规则就会启动 Lambda 函数。

[配置：这是专门针对温度主题设置 IoT 规则的方法。]

{
 "sql": "SELECT * FROM 'factory1/+/温度'",
 “行动”：[
 {
 “拉姆达”：{
 “functionArn”：“arn：aws：lambda：us-east-1：123456789012：函数：ProcessTemperatureData”
 }
 }
 ]
}

如何设置数据存储和分析？

当您需要快速查找键值对时，DynamoDB 是一个不错的选择。如果您正在处理大量原始传感器数据，将其存储在 S3 中更具成本效益并且易于扩展。然后，AWS IoT Analytics 会介入，帮助您从 S3 和 DynamoDB 提取数据，从而允许您运行查询，甚至构建机器学习模型以获得有用的见解。

以下是数据管道如何组合在一起的基本概况：

  • 传感器数据登陆 IoT Core。
  • 规则引擎转发到 Lambda。
  • Lambda 使用带时间戳的分区键写入 DynamoDB。
  • 数据集定期导出或流式传输到 S3 以长期保留。
  • IoT Analytics 处理实时仪表板的数据。

代码示例：用于连接传感器数据并将其发布到 AWS IoT Core 的简单 Python 脚本

在这里，我们使用适用于 Python 的 AWS IoT 设备开发工具包 (v2)，使用 MQTT 来处理通信。

[代码：发布 MQTT 遥测数据的 Python 脚本]

导入系统
导入时间
从 awsiot 导入 mqtt_connection_builder
从 awscrt 导入 io、mqtt、auth、http

端点 =“a1b2c3d4e5f6g7.iot.us-east-1.amazonaws.com”
CLIENT_ID =“MyPythonDevice001”
PATH_TO_CERT =“./cert.pem”
PATH_TO_KEY =“./key.pem”
PATH_TO_ROOT = "./AmazonRootCA1.pem"
主题=“工厂1/电机/温度”

def main():
 event_loop_group = io.EventLoopGroup(1)
 host_resolver = io.DefaultHostResolver(event_loop_group)
 client_bootstrap = io.ClientBootstrap(event_loop_group, host_resolver)
 
 mqtt_connection = mqtt_connection_builder.mtls_from_path(
  端点=端点，
  cert_filepath=PATH_TO_CERT,
  pri_key_filepath=PATH_TO_KEY,
  client_bootstrap=client_bootstrap,
  ca_filepath=PATH_TO_ROOT,
  client_id=CLIENT_ID,
  clean_session=假，
  keep_alive_secs=30)
 
 print(f"正在连接到 {ENDPOINT}...")
 connect_future = mqtt_connection.connect()
 connect_future.result()
 print("已连接！")

 对于范围（5）内的 i：
  message = f'{{"温度": {20 + i}, "时间戳": {int(time.time())}}}'
  mqtt_connection.publish（主题=主题，有效负载=消息，qos=mqtt.QoS.AT_LEAST_ONCE）
  print(f"已发布：{消息}")
  时间.睡眠(2)

 disconnect_future = mqtt_connection.disconnect()
 disconnect_future.result()
 print("已断开连接。")

如果 __name__ == '__main__':
 主要()

自动扩展设备配置？方法如下。

AWS 队列配置让您可以轻松设置数百甚至数千台设备，而无需为每台设备创建单独的证书。它使用与唯一设备标识配对的配置模板，通常与即时注册 (JITR) 一起使用。根据我的经验，我能够在短短几个小时内登录超过 1000 台设备，从而减少了需要数天的手动工作。

在实际使用中顺利运行的技巧

打造可扩展的主题层次结构

设置 MQTT 主题时，请提前思考 - 规划一个清晰的分层结构，以便可以随着项目的发展轻松扩展。这样，以后添加新设备或主题就不会变得令人头痛。

<公司>/<站点>/<设备类型>/<设备 ID>/<传感器>

这种方法：

  • 可以更轻松地按站点或设备类型进行过滤和路由。
  • 避免误用通配符，以免路由过多数据并影响 Lambda 调用。
  • 由于 AWS IoT 强制执行长度限制（约 256 个字符），因此使主题长度保持可控。

充分利用数据摄取和处理

批处理非常适合削减成本，但会带来一些延迟，而实时处理可以提供即时洞察，尽管它的成本更高，管理起来也更棘手。最好的方法通常是混合，根据您的项目实际需要量身定制。

  • 对于时间关键的警报，使用 Lambda 实时处理。
  • 要进行详细分析，请每隔几分钟或几小时从 S3 或 DynamoDB 批量导出。

密切关注 Lambda 函数的持续时间及其触发频率 - 拖延或运行过多的函数可能会导致您的成本迅速飙升。

您应该坚持哪些安全实践？

  • 在 IAM 策略中使用最小权限 - 不要向设备或 Lambda 授予不必要的更广泛的权限。
  • 在到期前不断轮换证书和密钥。
  • 启用 AWS IoT Device Defender 来审核策略并检测可疑行为。
  • 在 CloudWatch 中记录连接事件以进行取证分析。

有一次，Device Defender 标记了一些订阅主题的奇怪尝试，果然有人试图潜入。这一早期警告使我们免于陷入严重的安全混乱。

如何关注事物并解决问题

在使用 AWS IoT Core 时，我发现 CloudWatch 日志非常有用 - 它可以跟踪连接数量、消息是否通过以及哪些连接被拒绝。为了密切关注您的设备，Device Defender 提供了可靠的审核功能。如果您使用 Lambda 函数，请注意调用错误以及那些令人沮丧的冷启动，这些冷启动会减慢速度。如果您的设备突然失去连接，快速检查其证书和策略设置通常会为您指明正确的方向。

常见错误以及如何避免它们

为什么设备配置有时会失败？

通常，配置问题的发生是由于错误的策略设置。例如，如果您的设备的证书没有在 MQTT 主题上发布的权限，那么事情就不会按预期进行。我的建议？仔细检查您的物联网策略是否确实适合您的设备的角色。在上线之前，使用 AWS CLI 或开发工具包测试所有内容，以便及早发现任何问题。

为什么某些部署会面临数据丢失或延迟？

由于设备上的网络连接不稳定、将 MQTT 设置为 QoS 0（这可能会丢弃消息）或者后端服务器不堪重负，通常会出现延迟。为了让事情顺利进行，当您需要确保消息到达时，请切换到 QoS 1。另外，请密切关注网络的性能——它可以发挥重要作用。

为什么你的成本突然飙升？

如果您的 Lambda 函数在没有任何过滤的情况下针对每条消息触发，您将看到请求数量和计算时间快速增加。最重要的是，意外连接并闲置的设备最终会在您没有意识到的情况下耗尽消息资源。最好定期检查连接的设备数量并密切关注 Lambda 指标，以避免出现意外。

摆脱供应商锁定

构建 IoT 设置时，请尝试依赖 MQTT 和 JSON 等开放标准。尽可能将核心业务逻辑与 AWS 特定服务分开是个好主意。此外，将 AWS 功能包装在抽象层后面可以让切换到其他平台（或混合不同平台）变得不那么痛苦。

这是一个真实的示例：一个客户端的系统遇到了 AWS MQTT 会话限制，导致其连接中断。我们通过引入连接池和设置会话超时来修复这个问题，以保持一切顺利运行。

现实生活中的例子和成功故事

案例研究：利用 AWS 进行制造业的预测性维护

一位制造客户使用 AWS IoT Core 连接其设备上的数千个电机传感器。数据实时传输，规则引擎对其进行过滤，以便在出现异常振动时触发 Lambda。这些通过 SNS 发出的警报让维护团队在机器出现故障之前提前解决问题。结果，停机时间减少了约 30%。他们通过 Fleet Provisioning 加快了整个设置速度，以快速添加设备，并使用 Device Defender 确保一切安全且合规。

案例研究 2：使用 AWS IoT 改善农业

在另一个项目中，农民在不同的田地里安装传感器来监测土壤湿度和温度。这些传感器通过 MQTT 将实时数据发送到 AWS IoT Core。借助物联网分析，这些数据被转化为易于阅读的仪表板，帮助农民更好地规划灌溉。结果呢？他们减少了 15% 的用水量，农作物产量提高了 8%。此外，由于 AWS Greengrass 在本地网关上运行，即使互联网连接出现故障，该系统也能继续工作，成为现场的真正救星。

该项目的主要收获

打造一个可以顺利发展的系统意味着坚持一致的入职例程并以清晰、合乎逻辑的方式组织主题。在有效过滤和处理数据方面，控制成本依赖于明智的选择。如果您希望实时响应，则需要微调 Lambda 函数并牢记网络限制。安全并不是一劳永逸的事情。它需要定期检查和更新才能保持强大。

有用的工具和资源

AWS 开发工具包和命令行工具

AWS 提供了一系列适用于 Python（版本 2）、JavaScript、Java、C++ 等的设备 SDK。他们保持这些 SDK 的更新非常一致——到 2026 年，您将需要使用 Python SDK v2.11 或更高版本以获得最佳的 TLS 支持。最重要的是，AWS CLI（版本 2.12 及更高版本）具有方便的设备管理命令。这意味着您可以编写诸如生成证书和附加策略之类的脚本，一旦您掌握了窍门，这确实可以节省时间。

值得一试的开源工具

如果您要跨不同语言连接设备，Eclipse Paho 的 MQTT 客户端库值得一看 - 它们可以与 Python、Java 等配合使用。为了可视化您的数据，我发现 Apache Superset 和 Grafana 是不错的选择，特别是当您将它们连接到 AWS 数据源以构建自定义仪表板时。在将所有内容发送到云之前，我喜欢使用 Mosquitto，它是一个轻量级 MQTT 代理，非常适合在本地测试您的设置，无需任何麻烦。

必读指南和培训资源

如果您正在深入研究 AWS IoT，AWS IoT 开发人员指南是一个不错的起点 - 它紧跟最新的最佳实践。 AWS 还定期举办网络研讨会和虚拟研讨会，并将持续更新到 2026 年。如果您认真想证明自己的技能，AWS 认证物联网开发人员专业绝对值得考虑。

AWS IoT 服务与其他选项：对比分析

AWS 与 Azure IoT Hub 相比如何？

Azure IoT Hub 提供强大的设备管理功能，并像 AWS 一样支持双向通信。在全球影响力和集成数量方面，AWS 通常凭借其庞大的基础设施和广泛的生态系统处于领先地位。另一方面，如果您已经在使用 Microsoft 工具，Azure 就会脱颖而出 - 它开箱即用，可以与 Azure Functions 和 Power BI 顺利配合。定价也有点不同：AWS 通常根据发送的数百万条消息进行收费，而 Azure 会同时考虑操作数量和数据量。根据您的设置，其中一种可能会比另一种节省更多的钱。

Google Cloud IoT Core 表现如何？

Google Cloud IoT Core 提供了一个简单的界面，但它与 AWS 的集成范围不匹配，尤其是在 Lambda 和分析服务方面。此外，围绕 AWS IoT 的社区规模更大、更活跃。我还注意到 Google Cloud 之前已经逐步淘汰了一些物联网服务，这可能会使长期可靠性变得有点不确定。

什么时候应该选择本地或混合物联网解决方案？

如果您需要闪电般的响应时间或对数据的存储位置有严格的规则，则值得考虑在本地运行 IoT 或在边缘设备上使用 AWS Greengrass。混合设置减少了与云的往返，但这意味着您必须处理保持这些边缘设备安全和良好管理的额外麻烦。

特征 AWS 物联网核心 Azure 物联网中心 谷歌云物联网核心
协议支持 MQTT、HTTP、WebSockets MQTT、AMQP、HTTP MQTT、HTTP
设备配置 车队配置、JITR DPS（设备配置服务） 手动、通过 API 自动
边缘计算 格林格拉斯 Azure 物联网边缘 有限公司（原 Edge TPU）
无服务器集成 AWS Lambda Azure 函数 云功能
定价模型 每百万条消息 + Lambda 每个操作+数据 每条消息 + 数据
生态系统整合 广泛的 AWS 服务 微软堆栈焦点 谷歌云平台

常见问题解答

如何确保我的 AWS IoT 设备在实际使用中安全？

首先使用 X.509 证书进行相互 TLS 身份验证 - 这是您的第一道防线。然后，设置 IoT 策略，仅授予每个设备所需的最低权限，这样它们就无法访问任何不应该访问的内容。养成定期轮换这些证书的习惯，以保持新鲜和安全。并且不要忘记打开 AWS IoT Device Defender；它可以帮助您毫不费力地捕捉异常活动并审核您的设备群。

AWS IoT Core 支持哪些协议？

AWS IoT Core 主要与基于浏览器的客户端的 MQTT（由 TLS 保护）、HTTPS 和基于 WebSocket 的 MQTT 配合使用。我发现 MQTT 通常是首选，因为它是轻量级的，并且使发布/订阅消息传递顺畅且高效。

我可以将 AWS 外部的设备连接到 AWS IoT 吗？

绝对地。 AWS IoT Core 使用标准、安全的 MQTT 协议，因此任何不在 AWS 上的设备或服务只要支持 MQTT 并拥有适当的证书就可以连接。如果您想链接其他云服务，您可以设置 Lambda 函数和 API Gateway 来弥补差距。

在成本方面我应该注意什么？

可能会增加成本的主要因素是您每月发送的消息数量、活跃连接的设备数量、Lambda 函数运行的频率和时长，以及您在 DynamoDB 或 S3 中使用的存储。请注意不要使用通配符而不进行过滤，以及让 Lambda 过于频繁地触发 — 它们可能会导致您的账单意外增加。

远程更新固件的最佳方法是什么？

AWS IoT Device Management 允许您通过无线方式推送更新，从而无需靠近设备即可轻松实施更改。您可以创建针对特定设备的部署作业，并密切关注更新的进展情况 - 所有这些都通过 AWS IoT Core 的通信通道安全处理。

AWS IoT 中的设备影子是什么？

设备影子就像设备的数字替身。它们是存储在 AWS 中的 JSON 文档，用于跟踪设备的当前状态以及您希望的状态。即使设备离线，应用程序也可以检查或更新其状态，并且一旦设备恢复在线，所有内容都会同步。

监控已部署的物联网设备的工具

当您管理物联网设备时，跟踪它们的性能并保持安全是关键。 AWS CloudWatch 非常适合监控 IoT Core 指标和 Lambda 函数，为您提供实时见解。为了安全起见，AWS IoT Device Defender 会介入审核您设备的安全性并发现任何异常行为。此外，您还可以将设备日志发送到 CloudWatch Logs，这可以帮助您在出现问题时进行更深入的挖掘。

总结以及下一步做什么

经过多年设计和运行 AWS IoT 设置，我了解到，要想取得成功，就意味着要专注于安全的设备接入、构建可随您的需求而增长的 MQTT 主题，以及利用 Lambda 进行灵活的数据处理。当您了解每项 AWS 服务如何满足您的数据流和安全要求时，您将避免出现意外 - 无论是在运行的顺利程度还是在您的账单上。

AWS IoT 服务适用于各种项目，特别是当您需要在全球范围内扩展、满足合规性规则或插入现有的 AWS 工具时。只需留意消息量和 Lambda 触发器方面的成本即可，它们可能会悄悄降临到您身上。如果您想保留多种选择，请仔细考虑您的设计如何将您与 AWS 长期联系起来。

如果您是 AWS IoT 新手，我建议从小规模开始，使用 AWS IoT Core 和 Python SDK 使用少量设备建立一个基本试点。这种实践方法可帮助您熟悉设备配置和发布数据。从那里开始，您可以逐渐扩大规模，但不要从一开始就跳过添加强大的安全和监控。

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自己尝试一下

立即开始试验，使用 Python SDK 示例启动 AWS IoT Core 示例项目。尝试添加设备和发送消息——这是了解平台真正功能以及可能在哪些地方让您出错的最快方法。

如果您对此主题感到好奇，您可能需要查看我的有关使用 AWS Lambda 构建无服务器应用程序的指南。对于那些对确保事物安全感兴趣的人来说，基于云的物联网部署的十大安全实践是涵盖基本要素的重要资源。

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