AWS Greengrass Reseñas y Detalles del Producto

Con el procesamiento de datos local, sobresale en aplicaciones en tiempo real como IoT y entornos inteligentes, mejorando la capacidad de respuesta del sistema, lo cual es una de las mejores cosas que me gustan de ello. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una desventaja de AWS Greengrass es la curva de aprendizaje asociada con él, para poder usarlo en su máximo potencial, necesitamos entenderlo completamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Habiendo experimentado con varias soluciones de computación en el borde, AWS Greengrass destaca por numerosas razones:

Ejecución Local: Greengrass permite la ejecución local sin problemas de funciones Lambda. Esto hace que las decisiones en el borde sean extremadamente rápidas, reduciendo la necesidad de viajes de ida y vuelta a la nube.

Sincronización de Dispositivos: Incluso con conexiones intermitentes, Greengrass asegura que los datos de los dispositivos se sincronicen cada vez que se restablece la conectividad. Esto ha sido invaluable para nuestros despliegues remotos.

Integrado con AWS: Al estar en el ecosistema de AWS, ofrece una integración sin esfuerzo con otros servicios de AWS, agilizando nuestras operaciones.

Inferencia de ML en el Borde: Para operaciones centradas en IA, Greengrass permite la inferencia de ML local, optimizando el rendimiento mientras reduce costos.

Seguro: Con cifrado incorporado, nos sentimos confiados sobre la seguridad de los datos, tanto en tránsito como en reposo.

Modular: La capacidad de desplegar solo los componentes de software necesarios significa que podemos adaptar la solución a nuestras necesidades, ahorrando en recursos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada en particular. Todo está a la altura. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que sea tan completo y que no necesitemos usar ningún otro servicio para implementación y programación. Además, el soporte al cliente es muy bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que los precios son un poco altos, pero es aceptable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

AWS IoT Greengrass es un servicio en la nube de AWS para el Internet de las cosas (IoT) que ayuda a los usuarios a construir y gestionar software para dispositivos IoT. Permite a las grandes empresas transmitir grandes cantidades de datos a la nube y gestionarlos para reducir los costos de almacenamiento y migración de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque AWS IoT Greengrass es una herramienta larga y sofisticada para el desarrollo de aplicaciones IoT, todavía carece en términos de espacio en disco proporcionado por el entorno, que es de casi 512 MB. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta el hecho de que sea muy fácil construir, mantener y desplegar las aplicaciones usando AWS IoT. También me gusta su compatibilidad para integrarse con otras herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podría ser un poco difícil dominar el uso como principiante en tecnologías de la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una solución donde los desarrolladores pueden gestionar y desplegar sus funciones en dispositivos IoT. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía es demasiado trabajo gestionar el greengras en los dispositivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

he estado usándolo durante 2-3 años, es una plataforma de software para ejecutar computación local, almacenamiento en caché de datos en dispositivos conectados, la mejor parte de AWS Greengrass es que puedes procesar datos del dispositivo localmente incluso si el dispositivo está temporalmente desconectado, se puede decir que es una versión avanzada de AWS IoT, es uno de los mejores servicios para la ejecución de lambda en dispositivos IoT que proporciona funciones de computación impulsadas por eventos en respuesta a una acción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

comparado con AWS IOT, es un poco difícil de aprender, y la calidad del soporte no es tan buena. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que realmente me gusta de AWS Greengrass es que reduce la latencia entre los dispositivos y la capa de procesamiento de datos, reduce los costos de ancho de banda involucrados en la ingestión de grandes cantidades de datos a la nube y el cumplimiento y la seguridad al retener los datos sensibles localmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay algunas limitaciones que veo en AWS Greengrass. La falta de almacenamiento local en forma de almacenamiento de objetos (S3) o una base de datos NoSQL (DynamoDB) obliga a los clientes a adoptar un patrón inusual de usar sombras de dispositivos para almacenar datos de telemetría. Este enfoque no es la forma más intuitiva de almacenar y procesar datos localmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando AWS Greengrass durante 2-3 años, tradicionalmente para construir soluciones IoT necesitamos usar AWS IOT, que no era confiable, segura ni eficiente en comparación con AWS Greengrass, y la mejor parte es que proporciona una solución sin nube, de modo que la latencia y la conectividad mejoraron drásticamente. GreenGrass puede funcionar completamente sin conexión con baja latencia y en un entorno completamente privado puedes enviar tus datos a AWS cuando lo necesites, usando Lambda puedes tener operaciones de cómputo en el borde en tu hardware, ¡es muy fácil escalar con el grupo Greengrass! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La calidad del soporte no es tan buena, aparte de eso, ¡todas las cosas son buenas! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

AWS Greengrass se utiliza integrado con AWS IoT. Al usar AWS Greengrass, podemos desplegar las funciones lambda localmente, las cuales se sincronizarán con la nube cuando estén conectadas a internet. Al desplegar localmente en el dispositivo, el principal beneficio es que cada vez el dispositivo no tiene que ir a la nube para tomar decisiones, puede tomar decisiones por sí mismo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy pocos lenguajes de programación son compatibles con AWS Greengrass y podemos implementar usando solo AWS Greengrass, lo cual es una desventaja importante. Deberíamos poder implementar en el dispositivo usando nuestra PC local. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.