AWS IoT Greengrass Version 1 trat am 30. Juni 2023 in die erweiterte Lebensphase ein. Weitere Informationen finden Sie in der AWS IoT Greengrass V1 Wartungsrichtlinie. Nach diesem Datum AWS IoT Greengrass V1 werden keine Updates mehr veröffentlicht, die Funktionen, Verbesserungen, Bugfixes oder Sicherheitspatches bieten. Geräte, die auf laufen, werden AWS IoT Greengrass V1 nicht gestört und funktionieren weiterhin und stellen eine Verbindung zur Cloud her. Wir empfehlen Ihnen dringend, zu migrieren AWS IoT Greengrass Version 2, da dies wichtige neue Funktionen und Unterstützung für zusätzliche Plattformen bietet.

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Ausführen von Lambda-Funktionen auf dem AWS IoT Greengrass Core

AWS IoT Greengrass bietet eine containerisierte Lambda-Laufzeitumgebung für benutzerdefinierten Code, den Sie in erstellenAWS Lambda. Lambda-Funktionen, die in einer -AWS IoT GreengrassCore-Ausführung in der lokalen Lambda-Laufzeit des Cores bereitgestellt werden. Lokale Lambda-Funktionen können durch lokale Ereignisse, Nachrichten aus der Cloud und andere Quellen ausgelöst werden, die Client-Geräten lokale Rechenfunktionen bieten. Sie können beispielsweise Greengrass-Lambda-Funktionen verwenden, um Gerätedaten zu filtern, bevor Sie die Daten in die Cloud übertragen.

Um eine Lambda-Funktion in einem Kern bereitzustellen, fügen Sie die Funktion einer Greengrass-Gruppe hinzu (indem Sie auf die vorhandene Lambda-Funktion verweisen), konfigurieren gruppenspezifische Einstellungen für die Funktion und stellen die Gruppe dann bereit. Wenn die Funktion auf -AWSServices zugreift, müssen Sie der Greengrass-Gruppenrolle auch alle erforderlichen Berechtigungen hinzufügen.

Sie können Parameter konfigurieren, die bestimmen, wie die Lambda-Funktionen ausgeführt werden, einschließlich Berechtigungen, Isolation, Speicherlimits und mehr. Weitere Informationen finden Sie unter Steuern der Ausführung von Greengrass-Lambda-Funktionen mithilfe einer gruppenspezifischen Konfiguration.

In der folgenden Tabelle sind die unterstützten AWS Lambda-Laufzeiten und die Versionen der AWS IoT Greengrass Core-Software aufgelistet, die sie ausführen können.

* Sie können Lambda-Funktionen ausführen, die diese Laufzeiten auf unterstützten Versionen von verwendenAWS IoT Greengrass, aber Sie können sie nicht in erstellenAWS Lambda. Wenn sich die Laufzeit auf Ihrem Gerät von der für diese Funktion angegebenen AWS Lambda-Laufzeitumgebung unterscheidet, können Sie Ihre eigene Laufzeit mithilfe von FunctionRuntimeOverride in auswählenFunctionDefintionVersion. Weitere Informationen finden Sie unter CreateFunctionDefinition. Weitere Informationen zu unterstützten Laufzeiten finden Sie unter Laufzeit-Supportrichtlinie im AWS Lambda Entwicklerhandbuch für .

-SDKs für Greengrass-Lambda-Funktionen

AWS bietet drei SDKs, die von Greengrass-Lambda-Funktionen verwendet werden können, die auf einem -AWS IoT GreengrassKern ausgeführt werden. Da diese SDKs in verschiedenen Paketen enthalten sind, können sie von Funktionen gleichzeitig genutzt werden. Um ein SDK in einer Greengrass-Lambda-Funktion zu verwenden, fügen Sie es in das Bereitstellungspaket der Lambda-Funktion ein, das Sie in hochladenAWS Lambda.

Weitere Informationen zum Erstellen eines Bereitstellungspakets finden Sie unter Erstellen und Verpacken einer Lambda-Funktion im Tutorial Erste Schritte oder Erstellen eines Bereitstellungspakets im AWS Lambda -Entwicklerhandbuch.

Migrieren von cloudbasierten Lambda-Funktionen

Das AWS IoT Greengrass Core SDK folgt dem AWS SDK-Programmiermodell, das das Portieren von Lambda-Funktionen, die für die Cloud entwickelt wurden, zu Lambda-Funktionen vereinfacht, die auf einem -AWS IoT GreengrassKern ausgeführt werden.

Die folgende Python-Lambda-Funktion verwendet beispielsweise die , AWS SDK for Python (Boto3) um eine Nachricht zum Thema some/topic in der Cloud zu veröffentlichen:

import boto3

iot_client = boto3.client("iot-data")
response = iot_client.publish(
    topic="some/topic", qos=0, payload="Some payload".encode()
)

Um die Funktion für einen -AWS IoT GreengrassKern zu portieren, ändern Sie in der import Anweisung und client Initialisierung den boto3 Modulnamen in greengrasssdk, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

import greengrasssdk

iot_client = greengrasssdk.client("iot-data")
iot_client.publish(topic="some/topic", qos=0, payload="Some payload".encode())

Die Ähnlichkeit zwischen Programmiermodellen ermöglicht es Ihnen auch, Ihre Lambda-Funktionen in der Cloud zu entwickeln und sie dann AWS IoT Greengrass mit minimalem Aufwand zu zu migrieren. Lambda-ausführbare Dateien werden nicht in der Cloud ausgeführt, sodass Sie das AWS SDK nicht verwenden können, um sie vor der Bereitstellung in der Cloud zu entwickeln.

Referenzieren von Lambda-Funktionen nach Alias oder Version

Greengrass-Gruppen können eine Lambda-Funktion nach Alias (empfohlen) oder Version referenzieren. Die Verwendung eines Alias erleichtert die Verwaltung von Codeaktualisierungen, da Sie Ihre Abonnementtabelle oder Gruppendefinition nicht ändern müssen, wenn der Funktionscode aktualisiert wird. Stattdessen verweisen Sie den Alias einfach auf die neue Funktionsversion. Aliase werden während der Gruppenbereitstellung in Versionsnummern aufgelöst. Bei Verwendung eines Alias wird die aufgelöste Version auf die Version aktualisiert, auf die das Alias zum Zeitpunkt der Bereitstellung weist.

AWS IoT Greengrass unterstützt keine Lambda-Aliase für $LATEST-Versionen. $LATEST-Versionen sind nicht an unveränderliche, veröffentlichte Funktionsversionen gebunden und können jederzeit geändert werden, was dem AWS IoT GreengrassPrinzip der Versionsunveränderlichkeit entspricht.

Eine gängige Praxis, um Ihre Greengrass-Lambda-Funktionen mit Codeänderungen auf dem neuesten Stand zu halten, ist die Verwendung eines Alias namens PRODUCTION in Ihrer Greengrass-Gruppe und Ihren Abonnements. Wenn Sie neue Versionen Ihrer Lambda-Funktion in die Produktion heraufstufen, verweisen Sie den Alias auf die neueste stabile Version und stellen Sie die Gruppe erneut bereit. Sie können diese Methode auch für ein Rollback auf eine frühere Version verwenden.

Kommunikationsabläufe für Greengrass-Lambda-Funktionen

Greengrass-Lambda-Funktionen unterstützen verschiedene Methoden der Kommunikation mit anderen Mitgliedern der AWS IoT Greengrass Gruppe, lokalen -Services und Cloud-Services (einschließlich AWS-Services).

Kommunikation über MQTT-Nachrichten

Lambda-Funktionen können MQTT-Nachrichten mit einem Publish-Subscribe-Muster senden und empfangen, das von Abonnements gesteuert wird.

Dieser Kommunikationsablauf ermöglicht es Lambda-Funktionen, Nachrichten mit den folgenden Entitäten auszutauschen:

Ein Abonnement definiert eine Nachrichtenquelle, ein Meldeziel und ein Thema (oder Objekt), das verwendet wird, um Nachrichten von der Quelle zum Ziel weiterzuleiten. Nachrichten, die in einer Lambda-Funktion veröffentlicht werden, werden an den registrierten Handler der Funktion übergeben. Abonnements bieten mehr Sicherheit und vorhersehbare Interaktionen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltete Abonnements im MQTT Messaging-Workflow.

Andere Kommunikationsströme

Abrufen des Eingabe-MQTT-Themas (oder -Betreffs)

AWS IoT Greengrass verwendet Abonnements, um den Austausch von MQTT-Nachrichten zwischen Client-Geräten, Lambda-Funktionen und Connectors in einer Gruppe sowie mit AWS IoT oder dem lokalen Schattenservice zu steuern. Abonnements definieren eine Nachrichtenquelle, ein Nachrichtenziel und ein MQTT-Thema, die zum Routen von Nachrichten verwendet werden. Wenn das Ziel eine Lambda-Funktion ist, wird der Handler der Funktion aufgerufen, wenn die Quelle eine Nachricht veröffentlicht. Weitere Informationen finden Sie unter Kommunikation über MQTT-Nachrichten.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Lambda-Funktion das Eingabethema von der abrufen kanncontext, die an den Handler übergeben wird. Dies geschieht durch Zugriff auf den subject-Schlüssel aus der Kontexthierarchie (context.client_context.custom['subject']). In diesem Beispiel wird außerdem die Eingabe-JSON-Nachricht geparst und anschließend das geparste Thema und die Nachricht veröffentlicht.

import greengrasssdk
import logging

client = greengrasssdk.client('iot-data')

OUTPUT_TOPIC = 'test/topic_results'

def get_input_topic(context):
    try:
        topic = context.client_context.custom['subject']
    except Exception as e:
        logging.error('Topic could not be parsed. ' + repr(e))
    return topic
    
def get_input_message(event):
    try:
        message = event['test-key']
    except Exception as e:
        logging.error('Message could not be parsed. ' + repr(e))
    return message

def function_handler(event, context):
    try:
        input_topic = get_input_topic(context)
        input_message = get_input_message(event)
        response = 'Invoked on topic "%s" with message "%s"' % (input_topic, input_message)
        logging.info(response)
    except Exception as e:
        logging.error(e)

    client.publish(topic=OUTPUT_TOPIC, payload=response)

    return

Um die Funktion zu testen, fügen Sie sie mithilfe der Standardkonfigurationseinstellungen Ihrer Gruppe hinzu. Fügen Sie anschließend die folgenden Abonnements hinzu und stellen Sie die Gruppe bereit. Anweisungen finden Sie unter Modul 3 (Teil 1): Lambda-Funktionen aufAWS IoT Greengrass.

Nach Abschluss der Bereitstellung rufen Sie die Funktion auf.

Lebenszykluskonfiguration für Greengrass-Lambda-Funktionen

Der Lebenszyklus der Greengrass-Lambda-Funktion bestimmt, wann eine Funktion gestartet wird und wie sie Container erstellt und verwendet. Der Lebenszyklus legt außerdem fest, wie Variablen und die Vorverarbeitungslogik außerhalb des Funktionshandlers beibehalten werden.

AWS IoT Greengrass unterstützt die Lebenszyklen „On-Demand“ (Standard) oder „Langlebig“:

Weitere Informationen zur Wiederverwendung von Containern finden Sie unter Grundlegendes zur Wiederverwendung von Containern in AWS Lambda im AWS Compute Blog.

Lambda-Ausführungsdateien

Diese Funktion ist für AWS IoT Greengrass Core v1.6 und höher verfügbar.

Eine Lambda-ausführbare Datei ist eine Art von Greengrass-Lambda-Funktion, mit der Sie Binärcode in der Kernumgebung ausführen können. Damit können Sie gerätespezifische Funktionen nativ ausführen und vom geringeren Ressourcenbedarf an kompiliertem Code profitieren. Lambda-ausführbare Dateien können durch Ereignisse aufgerufen werden, andere Funktionen aufrufen und auf lokale Ressourcen zugreifen.

Lambda-ausführbare Dateien unterstützen nur den binären Kodierungstyp (nicht JSON). Andernfalls können Sie sie in Ihrer Greengrass-Gruppe verwalten und wie andere Greengrass-Lambda-Funktionen bereitstellen. Der Prozess der Erstellung von Lambda-Ausführungen unterscheidet sich jedoch vom Erstellen von Python-, Java- und Node.js-Lambda-Funktionen:

Lambda-ausführbare Dateien müssen bestimmte Aufrufe und Programmiermuster in ihrem Funktionscode implementieren. Folgendes muss beispielsweise von der main-Methode behandelt werden:

Der folgende Codeausschnitt ist die main Methode aus dem Codebeispiel simple_handler.c auf GitHub.

int main() {
    gg_error err = GGE_SUCCESS;

    err = gg_global_init(0);
    if(err) {
        gg_log(GG_LOG_ERROR, "gg_global_init failed %d", err);
        goto cleanup;
    }

    gg_runtime_start(handler, 0);

cleanup:
    return -1;
}

Weitere Informationen zu Anforderungen, Einschränkungen und anderen Implementierungsdetails finden Sie unter AWS IoT Greengrass Core SDK for C.

Erstellen einer ausführbaren Lambda-Datei

Nachdem Sie Ihren Code zusammen mit dem SDK kompiliert haben, verwenden Sie die AWS Lambda-API, um eine Lambda-Funktion zu erstellen und Ihre kompilierte ausführbare Datei hochzuladen.

Im folgenden Beispiel wird der CLI-Befehl create-function verwendet, um eine Lambda-ausführbare Datei zu erstellen. Der Befehl gibt folgendes an:

aws lambda create-function \
--region aws-region \
--function-name function-name \
--handler executable-name \
--role role-arn \
--zip-file fileb://file-name.zip \
--runtime arn:aws:greengrass:::runtime/function/executable

Verwenden Sie als Nächstes die AWS Lambda-API, um eine Version zu veröffentlichen und einen Alias zu erstellen.

Fügen Sie dann die ausführbare Lambda-Datei zu einer Greengrass-Gruppe hinzu, konfigurieren Sie sie so, dass sie binäre Eingabedaten in ihren gruppenspezifischen Einstellungen akzeptiert, und stellen Sie die Gruppe bereit. Sie können dies in der AWS IoT Greengrass-Konsole oder mithilfe der AWS IoT Greengrass-API tun.