IoT sur AWS @ Sagemcomawsmarketingbucket.s3-eu-west-1.amazonaws.com/2018/Summit... · 2018-06-20 · Les Plateformes AWS pour la data Data lake Amazon S3 Amazon Glacier AWS Glue Amazon

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[email protected] Bergeret SA manager

IoT sur AWS @ SagemcomRetour vers l’embarqué

#Awssummit

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Mener des projets centrés sur le client…

Focus sur la différentiation

Innnover à la vitesse d’une Startup

Migrer selon vos conditions

Réduire le risque


Pourquoi AWS

Pourquoi les entreprises migrent elles vers AWS ?

S O L U T I O N S d ’ E N T R E P R I S E

S E C U R I T E D E H A U T

N I V E A U

T R A N S P A R E N C EC O U T S & P R I X

A M E L I O R A T I O N P E R F O R M A N C E

B U S I N E S S

A B S E N C E D E C O M P L E X I T E s u r

L I C E N C I N GC O N T R A T

CU LTU RE

ECO N O M IES

M O D ELE PRIX

ECO SYSTEM E

SECU RITE

E N T R E P R I S E S U N I Q U E S , S O L U T I O N S F L E X I B L E S , R E S U L T A T S P E R S O N N A L I S E S


Quels retours ?

Economies(TCO/CO)

Efficacité AgilitéRésilience

Quoi

Lancements 75% plus rapides (Unilever)

Les w orkloads critiques tournent sur d ifférentes AZ et regions pour une

robuste reprise sur incident (Expedia)

>50% de reduction en terme de TCO

(GE)

Plus de 500 heures par de configuration serveur

d’économisées (Sage) Exemples

Economies réalisées via la migration

Amélioration de l’efficacité sur toutes

les fonctions IT

Amélioration du SLAs & reduction des

indisponibilités

Amélioration du temps de déploiement des Nouvelles

fonctionnalités et applications

Focus typique

Bénéfices les plus importants


Adoption réussieIngrédient numéro 1 : adoption des DevOps

Culture Pratique Outils

• Dev & Ops viennent ensemble : plus de “silos”

• Responsabilité partagée

• Engagement• Visibilité et

communication

• Architecture Micro-service

• CI/CD – Continuousintegration et continuous delivery

• Infrastructure as code

• Monitoring and logs

Automatisation des phases DevOps pour supporter un déploiement rapide et des livraisons légères• Source• Build• Test• Déploiement• Monitoring


Pratiques DevOps : Microservices

Passage d’un univers d’applicationsmonolithiques à une architecture basée sur des services individuels


Pratiques DevOps : CI/CD

CI/CD : L’inmanquable

Tout est code (application, infrastructure, documentation) et versionné

La phase de test est clé

Déploiement canaries, test, deployment sur une AZ, test, deployment sur une region, test


• Test d’Integration

• Test de charge• Test UI• Penetration

testing

Pipeline DevOps

Source Build Test Deploy Monitor

• Code• Revue code

• Code compilé• Tests unitaires• Style checkers • Métriques

codes• Création des

artefacts

• Déploiementvers la production

• Monitoring, detection d’anomalies


AWS Code Services

AWS CodeBuild + Third Party

AWS CodeCommit AWS CodeBuild AWS CodeDeploy

AWS CodePipeline

AWS CodeStar

Source Build Test Deploy Monitor

AWS X-Ray

Amazon CloudWatch


Automatisation des phases DevOps


Ingrédient numéro 2 : les plateformesDes plateformes prêtes à utiliser sur vos cas d’usage

Technical & business support

M arketplace

H ybrid architecture

M obile Services

D evO ps IoT AI Enterprise apps

M igrationAnalytics

Infrastructure Core services Security & com pliance

Application integration

M anagem ent tools


Les Plateformes AWS pour la data

D a t a l a k eA m a z o n S 3

A m a z o n G l a c i e rA W S G l u e

A m a z o n S a g e M a k e rA W S D e e p L e a r n i n g A M I sA m a z o n R e k o g n i t i o nA m a z o n L e xA W S D e e p L e n sA m a z o n C o m p r e h e n dA m a z o n T r a n s l a t eA m a z o n T r a n s c r i b eA m a z o n P o l l y

M a c h i n e L e a r n i n g A n a l y t i c s I n t e r n e t o f T h i n g s ( I o T )A W S I o T C o r eA W S G r e e n g r a s sA W S I o T A n a l y t i c sA m a z o n F r e e R T O SA W S I o T 1 - C l i c kA W S I o T B u t t o nA W S I o T D e v i c e M a n a g e m e n tA W S I o T D e v i c e D e f e n d e r

A m a z o n A t h e n aA m a z o n E M RA m a z o n R e d s h i f tA m a z o n E l a s t i c s e a r c h S e r v i c eA m a z o n K i n e s i sA m a z o n Q u i c k S i g h t


Sense & Act

Things

Secure device connectivity

and messaging

AWS IoT Core

Fleet onboarding, management,

and SW updates

Fleet audit and protection

IoT data analytics and intelligence

AWS IoT Device Management

AWS IoT Device Defender

G atew ayEndpoints

AWS Greengrass

AWS IoT1-Click

AWS IoT Analytics

Amazon FreeRTOS

Storage & Compute & Learn

Cloud

Secure localtriggers, actions, and data sync

IntelligenceInsights & Logic → Action

AWS IoT Services Suite



Le système actuel: introduction

Equipe innovationProduit les objetsdu quotidien

Traitement d'un grand volume de données


Le système actuel: la complexité du « big data »

• Ecosystème complexe avec beaucoup d’acteurs• Contrôle de toutes les briques technologiques• Éviter d'utiliser des cadres propriétaires

• Une architecture « Serverless »• Des microservices sans conservation d’étatsde l’infrastructure


Le système actuel: organisation

Accélérateur de créativité

Em barqué

Infrastructure

D ata / IA

InterfaceG raphique


Une plateforme de données modulaire

donnéesbrutes Intégrité Traitement

« ML »data temps réel data enrichie

Visuel


Intégration continue / Déploiement continue

ChaliceTerraform


Montée en charge par microservices

Montée en chargeen entrée

Montée en chargeen sortie


Visibilité de la plateforme : accès et activités

U sers D evelopm ent AW S Account M ain AW S Account D em onstrator AW S Account

m artin@ sagem com .com

pacifique@ sagem com .com

thom as.landais@ sagem com .com

Surveiller les accès et les activités de la plateforme





Visibilité de la plateforme : la facturation

Surveiller la facturation des comptes et des services principaux


Visibilité de la plateforme : le broker IoT

Les métriques cloudwatch du broker:§ connexion§ topics§ …


Visibilité de la plateforme : le broker IoT

Métriques en temps réeldu broker

Directement connecté au topic interne du broker et injecté dans une base de données de séries temporelles

• Par foyer• Par appareil• Par messages

données en temps réel (1s)dans une fenêtre ajustable


Visibilité de la plateforme : rapport sur le microservices

Surveiller pour savoir quel traitement sur la donnée est le plus coûteux en termes de temps et de nombre d'invocations


Visibilité de la plateforme : rapport sur le microservices

Cette zone signifie :

nécessité d’optimiser


Visibilité de la plateforme : rapport sur l’utilisation des API

Surveiller pour savoir quelle route API de consommation de la donnée par l’interface graphique est le plus coûteux en termes de temps et de nombre d'invocations.


Visibilité de la plateforme : rapport sur l’utilisation des API

Cette zone signifie :

nécessité d’optimiser


Vue d’ensemble de la sécurité

Amazon Web Services§ IoT sécurité TLS

Le broker de message AWS IoT chiffre toutes les communications avec le protocole TLS§ Chiffrement de la base de donnée

En utilisant le service AWS Key Management Service (KMS).§ AWS Amplify pour les API

Librairie facilitant l'authentification en utilisant Amazon Cognito, qui prend en charge les pools d'utilisateurs et la fédération d’identités

Sagemcom§ Politique d’accès MQTT

Restrictions supplémentaires pour empêcher les produits d'écouter les données des voisins§ Chiffrement des messages

Message sécurisé du produit à la plateforme IoTMessage sécurisé de la plateforme IoT vers le produit


Sécurité : message sécurisé du produit à la plateforme IoT


Sécurité : message sécurisé de la plateforme IoT vers le produit


Interface graphique

Incident Wi-Fi


Interface graphique

Ecran noir


Quel est l'intérêt d'une plateforme de données pour un fabricant ?

Ø Diagnostiquer rapidement la qualité des produits déployés

Ø Apprendre le comportement d'un produit afin d’analyser les problèmes rencontrés sur le terrain

Améliorer la qualité de services des produits

Nécessite de mettre en place une architecture évolutive mais ce n’est plus suffisant


Une plateforme de données pour préparer l’intelligence locale, le « edge-computing »

• Intelligence locale • Donnée locale enrichie

apprentissage

distribue le modèle

• Réduire la quantité de données • Améliorer la pertinence des données


Conclusion

Ø Les capacités matérielles permettent de plus en plus un traitement intelligent avec des IP dédiées (exemple : traitement neuronal)

C'est maintenant l'âge de la raison, entre ce qui est fait dans le cloud et ce qui est fait en embarqué


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DevOps avec AWS :https://aws.amazon.com/devops/

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