Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd voorstel voor een serverloze architectuur op AWS, geoptimaliseerd voor langdurige en gedistribueerde batchverwerking van IoT-sensorgegevens, met inachtneming van kosten- en prestatie-eisen: 1. Architectuurcomponenten a. Data Invoer en Buffering - AWS IoT Core of AWS IoT Analytics: Verzamelt real-time data van IoT-sensoren. - AWS Kinesis Data Firehose of AWS IoT Analytics pipelines: Bufferen en sturen gegevens naar opslag of verwerkingsdiensten. b. Dataopslag - Amazon S3: Opslag voor ruwe en verwerkte sensorgegevens. Kosteneffectief en schaalbaar. - DynamoDB (optioneel): Voor snelle opslag van metadata of indexgegevens. c. Batchverwerking - AWS Batch: Voor het uitvoeren van langdurige, gedistribueerde batchtaken. Ondersteunt gewenste tijdsduur van 15-30 minuten per taak. - Alternatief: AWS Lambda (indien taken korter en minder resources vereisen, maar gezien de duur is AWS Batch beter geschikt). d. Compute Resources - EC2 Spot Instances binnen AWS Batch: Voor kostenbesparing. Automatische scaling op basis van workload. - AWS Batch Job Queues en Compute Environments: Voor schaalbeheer en taakplanning. e. Foutafhandeling en Monitoring - AWS CloudWatch: Monitoring van taakstatus en resourcegebruik. - AWS CloudWatch Events / EventBridge: Automatisch opnieuw proberen van mislukte taken. - SNS (Simple Notification Service): Voor foutmeldingen en alerts naar een dashboard of e-mail. f. Foutmeldingen en Dashboard - AWS CloudWatch dashboards & alarms: Visualisatie en waarschuwingen. - Integratie met een monitoring tool zoals Grafana of een eigen dashboard via CloudWatch. 2. Gegevensstromen 1. Sensoren sturen data naar AWS IoT Core. 2. IoT Core of IoT Analytics pipeline buffer het data en sturen het naar S3 of direct naar AWS Batch via EventBridge. 3. AWS Batch haalt de data op uit S3 of ontvangt data via API en start batchtaken. 4. Batchtaken verwerken de gegevens, aggregatie wordt uitgevoerd binnen de aangegeven tijdslimieten. 5. Verwerkte resultaten worden teruggestuurd naar S3 of DynamoDB. 6. Bij fouten: mislukte taken worden automatisch opnieuw geprobeerd volgens de configuratie. Fouten worden gemeld via CloudWatch en SNS. 3. Schaalstrategie - Gebruik van AWS Batch: automatische schaalbaarheid van compute resources op basis van de workload. - Instellen van minimum en maximum aantal compute nodes in de compute environment. - Automatisch retry-mechanisme voor batchtaken (bijvoorbeeld 3 retries). - Periodieke evaluatie van kosten en resourcegebruik via CloudWatch, en aanpassen van batch- en schaalinstellingen. - Mogelijk gebruik van Spot Instances voor kosteneffectiviteit, met fallback naar On-Demand indien nodig. 4. Kostenbeheer - Monitoring van kosten via AWS Cost Explorer en CloudWatch. - Limiteren van resources door maximale schaalinstellingen. - Cost-effective opslag via S3 lifecycle policies. - Automatische stop van niet-gebruikte resources. 5. Samenvatting - Data verzameling: AWS IoT Core + Kinesis - Opslag: Amazon S3 - Batchverwerking: AWS Batch met Spot Instances - Foutafhandeling: retries en alerts via CloudWatch, SNS - Monitoring: CloudWatch dashboards en alarms - Kostencontrole: schaalbare compute en opslag, automatische limieten Door deze architectuur te gebruiken, haal je een goede balans tussen schaalbaarheid, betrouwbaarheid en kostenbeheersing, passend binnen de $300/maand limiet voor langdurige, gedistribueerde batchverwerking. Heeft u verdere specificaties of vragen over de implementatie?

Zeker! Hier is een gedetailleerd voorstel voor een serverloze AWS-architectuur geoptimaliseerd voor IoT-gegevensaggregatie: ## Architectuur Overzicht **Hoofdcomponenten:** 1. **AWS IoT Core** - Voor het ontvangen van sensor data 2. **Amazon Kinesis Data Streams** - Voor real-time data opname 3. **AWS Lambda** - Voor data transformatie en batch initiatie 4. **AWS Step Functions** - Voor workflow orchestration 5. **AWS Fargate** - Voor langdurige batch verwerking 6. **Amazon S3** - Voor data opslag 7. **Amazon SNS/SQS** - Voor foutafhandeling 8. **Amazon CloudWatch** - Voor monitoring en dashboard ## Gedetailleerde Componenten ### 1. Data Inname Laag ```yaml IoT Core → Kinesis Data Streams (2 shards) - Verwerkt tot 1000 berichten/seconde - 24/7 data opname van IoT sensoren - Kosten: ~$25/maand ``` ### 2. Verwerkings Pipeline **Lambda Functies (Python/Node.js):** - `data-validator`: Valideert inkomende sensor data - `batch-initiator`: Start batch processen bij volume thresholds - Configuratie: 512MB RAM, 3 min timeout - Kosten: ~$15/maand (bij 1M aanroepen) **Step Functions State Machine:** ```json { "BatchWorkflow": { "Stappen": ["Validatie", "Batch Creëren", "Fargate Starten", "Resultaten Verzamelen", "Cleanup"] } } ``` ### 3. Batch Verwerkings Laag **AWS Fargate (Amazon ECS):** - Task definitie: 2 vCPU, 4GB RAM - Container image met aggregatie logica - Auto-scaling: 1-5 tasks gebaseerd op queue depth - Geschatte kosten: ~$180/maand (bij 8 uur/dag verwerking) ### 4. Data Storage **Amazon S3:** - `raw-data/` - Onbewerkte sensor data - `processed-data/` - Geaggregeerde resultaten - `batch-metadata/` - Batch status informatie - Kosten: ~$20/maand (bij 500GB data) ### 5. Foutafhandeling & Monitoring **SNS Topics:** - `batch-success` - Succesmeldingen - `batch-failure` - Foutmeldingen - `batch-retry` - Voor automatische retries **SQS Queues:** - `dead-letter-queue` - Voor mislukte batches - `retry-queue` - Voor automatische retry pogingen **CloudWatch Dashboard:** - Real-time metriek: Batch success rate, verwerkingstijd, kosten - Custom alarms voor foutdetectie ## Gegevensstroom 1. **Data Inname** ``` IoT Sensor → IoT Core → Kinesis → Lambda (validatie) → S3 ``` 2. **Batch Initiëring** ``` CloudWatch Event → Lambda → Step Functions → Fargate ``` 3. **Verwerking** ``` Fargate leest van S3 → Aggregatie → Resultaten naar S3 → Status update ``` 4. **Foutafhandeling** ``` Fout gedetecteerd → SNS notification → SQS retry queue → Max 3 pogingen ``` ## Schaalstrategieën ### Horizontaal Schalen - **Kinesis**: Auto-scaling shards gebaseerd op throughput - **Fargate**: Auto-scaling tasks gebaseerd op SQS queue depth - **Lambda**: Concurrentie limits verhogen bij piek belasting ### Kosten Optimalisatie 1. **Fargate Spot Instances**: 70% kostenbesparing voor batch workloads 2. **S3 Intelligent Tiering**: Automatische storage tier optimalisatie 3. **Reserved Capacity**: Voor voorspelbare baseline workload ### Prestatie Optimalisatie ```yaml Batch Grootte Optimalisatie: Ideale batch: 50.000-100.000 records Verwerkingstijd: 15-25 minuten Geheugen gebruik: 70-80% van 4GB ``` ## Kosten Breakdown (Maandelijks) | Component | Geschatte Kosten | Opmerkingen | |-----------|------------------|-------------| | IoT Core | $25 | Gebaseerd op 1M berichten/dag | | Kinesis | $30 | 2 shards, 24/7 verwerking | | Lambda | $15 | 1M aanroepen, 3M GB-sec | | Step Functions | $10 | 100K state transitions | | Fargate | $120 | Spot instances, 8 uur/dag | | S3 | $20 | 500GB storage + requests | | SNS/SQS | $5 | 100K berichten | | CloudWatch | $15 | Logs, metriek, alarms | | **Totaal** | **$240** | Binnen $300 budget | ## Implementatie Stappen 1. **Week 1**: IoT Core + Kinesis setup 2. **Week 2**: Lambda validatie functies 3. **Week 3**: Step Functions workflow 4. **Week 4**: Fargate container development 5. **Week 5**: Monitoring en foutafhandeling 6. **Week 6**: Testing en optimalisatie ## Aanbevelingen 1. **Start klein**: Begin met 1-2 sensor types 2. **Monitor kosten**: Gebruik AWS Budgets alerts 3. **Implementeer backoff**: Voor S3 throttling scenarios 4. **Gebruik parallel processing**: Verdeel batches over meerdere Fargate tasks Deze architectuur biedt schaalbaarheid, betrouwbaarheid en kostenefficiëntie binnen je budget, specifiek geoptimaliseerd voor langdurige IoT data aggregatie!