Platforma danych IoT na AWS | Skalowalna i bezpieczna architektura chmurowa

Klient

Nasz klient to firma technologiczna z obszaru Industry 4.0 / IoT, tworząca rozwiązania dla środowisk przemysłowych. Ich platforma zbiera dane telemetryczne z rozproszonych urządzeń IoT i sensorów wdrożonych w wielu lokalizacjach.

Firma potrzebowała platformy chmurowej, która będzie niezawodnie skalować się wraz ze wzrostem liczby urządzeń, obsłuży wysoką przepustowość ingestu danych oraz spełni rygorystyczne wymagania bezpieczeństwa typowe dla przemysłu i środowisk regulowanych. Oprócz początkowego wdrożenia potrzebowali również długoterminowego wsparcia operacyjnego, aby zapewnić stabilność, observability i kontrolowany wzrost kosztów.

Wyzwanie

Projekt obejmował zaprojektowanie i utrzymanie cloud-native platformy danych IoT w realnych warunkach produkcyjnych.

Najważniejsze wyzwania:

1. Skalowalność
   Platforma musiała zapisywać i przetwarzać duże wolumeny danych telemetrycznych ze sterowników maszyn, zachowując wydajność i zakładany koszt wraz ze wzrostem liczby podłączonych urządzeń.

2. Bezpieczeństwo
   Środowisko AWS wymagało ścisłego zarządzania tożsamością i dostępem, szyfrowanej komunikacji oraz separacji środowisk deweloperskich i produkcyjnych w celu ograniczenia blast radius i ryzyka operacyjnego.

3. Monitoring
   Klient potrzebował centralnego monitoringu zapewniającego widoczność łączności urządzeń, usług backendowych oraz stanu infrastruktury — bez budowania własnego systemu monitoringu od zera.

4. Elastyczność i kontrola kosztów
   Architektura musiała umożliwiać szybkie iteracje w początkowej fazie rozwoju, a jednocześnie być na tyle modułowa, aby w kolejnych etapach dało się ją rozwinąć do modelu multi-tenant SaaS.

Opis rozwiązania

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy modułową platformę danych IoT na AWS, z silnym naciskiem na bezpieczeństwo, skalowalność i przejrzystość operacyjną.

1. Struktura kont
   Utworzyliśmy oddzielne konta AWS dla środowiska developerskiego i produkcyjnego, aby wymusić izolację, ograniczyć ryzyko i uprościć kontrolę dostępu.

2. Sieć
   Skonfigurowaliśmy dedykowane VPC z publicznymi i prywatnymi subnetami. Usługi obsługujące wrażliwe workloady uruchomiono w prywatnych subnetach, a kontrolowany dostęp z zewnątrz zapewniono przez zabezpieczone endpointy.

3. Warstwa obliczeniowa
   Skonteneryzowane usługi backendowe uruchomiono na instancjach Amazon EC2 opartych o najnowsze obrazy Amazon Linux. W środowiskach nieprodukcyjnych wykorzystano Spot Instances, aby ograniczyć koszty podczas developmentu i testów.

4. Backend i integracja IoT
   Backend IoT został napisany w Go i odpowiadał za komunikację z urządzeniami po MQTT, przetwarzanie wiadomości oraz integrację z systemami downstream przez API.

5. observability i monitoring
   Amazon CloudWatch zapewniał metryki i logi na poziomie infrastruktury, a Grafana dostarczała dashboardy zapewniające widoczność na poziomie aplikacji oraz urządzeń.

6. Kontrole bezpieczeństwa
   Wdrożyliśmy AWS WAF w celu ochrony wystawionych endpointów, a role IAM były projektowane zgodnie z zasadą least privilege w obrębie usług i środowisk.

7. Infrastructure as Code
   Cała infrastruktura została opisana w Terraformie, co umożliwiło powtarzalne wdrożenia, kontrolę wersji oraz bezpieczne wprowadzanie zmian.

Architektura i decyzje operacyjne

Podjęliśmy szereg decyzji projektowych, aby zrównoważyć wydajność, bezpieczeństwo i długoterminową utrzymywalność.

Konteneryzacja pozwoliła aktualizować usługi niezależnie i uprościła ewentualną migrację do zarządzanych platform kontenerowych w przyszłości. Podejście Infrastructure as Code ograniczyło ryzyko driftu konfiguracji i umożliwiło szybkie odtwarzanie środowisk. Narzędzia observability dobrano tak, aby zarówno inżynierowie, jak i interesariusze mieli jasny obraz działania systemu — bez nadmiernego narzutu operacyjnego.

Rezultaty i dostarczona wartość

Współpraca zakończyła się dostarczeniem stabilnej, produkcyjnej platformy danych IoT na AWS.

• Dostarczyliśmy bezpieczną i skalowalną architekturę chmurową zdolną do obsługi dużych wolumenów danych telemetrycznych IoT.
• Wdrożyliśmy niezawodny backend w Go oparty o MQTT do komunikacji i kontroli urządzeń.
• Poprawiliśmy widoczność operacyjną dzięki centralnemu monitoringowi i dashboardom.
• Obniżyliśmy koszty infrastruktury w fazie developmentu dzięki Spot Instances oraz modułowej architekturze.
• Zapewniliśmy stałe wsparcie w ramach SLA, w tym monitoring, troubleshooting oraz doradztwo operacyjne.

Platforma jest obecnie gotowa do dalszego skalowania i rozwoju w kierunku pełnej usługi SaaS.

Najważniejsze wnioski

• AWS to solidna baza dla skalowalnych platform danych IoT — pod warunkiem poprawnej struktury kont i dobrze zaprojektowanej sieci.
• Bezpieczeństwo i observability warto wbudować od początku, szczególnie w środowiskach przemysłowych.
• Infrastructure as Code i konteneryzacja znacząco ograniczają ryzyko operacyjne i przyspieszają iteracje.

Wykorzystane technologie

1. Platforma chmurowa: AWS (EC2, VPC, IAM, CloudWatch, WAF, AWS Site-to-Site VPN, Amazon Linux)
2. Infrastructure as Code: Terraform
3. Monitoring: Grafana, CloudWatch, Telegraf, InfluxDB, PostgreSQL Timescale
4. Język programowania: Go (Golang)
5. Protokół: MQTT (komunikacja IoT), REST
6. Konteneryzacja: Docker