Hinweis zum Ende des Supports: Am 7. Oktober 2026 AWS wird der Support für eingestellt. AWS IoT Greengrass Version 1 Nach dem 7. Oktober 2026 werden Sie nicht mehr auf die Ressourcen zugreifen können. AWS IoT Greengrass V1 Weitere Informationen finden Sie unter Migrieren von AWS IoT Greengrass Version 1.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Exportieren Sie Konfigurationen für unterstützte AWS Cloud Destinationen

User-defined Lambda-Funktionen, die StreamManagerClient im AWS IoT Greengrass Core SDK zur Interaktion mit dem Stream-Manager verwendet werden. Wenn eine Lambda-Funktion einen Stream erstellt oder einen Stream aktualisiert, übergibt sie ein MessageStreamDefinition Objekt, das die Stream-Eigenschaften darstellt, einschließlich der Exportdefinition. Das ExportDefinition Objekt enthält die für den Stream definierten Exportkonfigurationen. Stream Manager verwendet diese Exportkonfigurationen, um zu bestimmen, wo und wie der Stream exportiert werden soll.

Sie können null oder mehr Exportkonfigurationen für einen Stream definieren, einschließlich mehrerer Exportkonfigurationen für einen einzelnen Zieltyp. Sie können beispielsweise einen Stream in zwei Kinesis-Datenstreams und einen Amazon S3-Bucket exportieren.

Bei fehlgeschlagenen Exportversuchen versucht der Stream-Manager kontinuierlich, Daten in Intervallen von bis zu fünf Minuten AWS Cloud in den zu exportieren. Für die Anzahl der Wiederholungsversuche gibt es kein Höchstlimit.

Sie sind für die Wartung dieser AWS Cloud Ressourcen verantwortlich.

AWS IoT Analytics Kanäle (eingestellt)

Um AWS IoT Analytics Exportkonfigurationen aus einem vorhandenen Stream zu entfernen, aktualisieren Sie Ihre Stream-Definition, sodass der IoTAnalyticsConfig Eintrag weggelassen wird. Sie können den Stream auch ohne die AWS IoT Analytics Exportkonfiguration löschen und neu erstellen.

Erwägen Sie, zu einem der anderen unterstützten Exportziele wie Amazon Kinesis-Datenströme oder zu migrieren. Amazon-S3-Objekte

 

Amazon Kinesis-Datenströme

Stream Manager unterstützt automatische Exporte in Amazon Kinesis Data Streams. Kinesis Data Streams wird häufig verwendet, um große Datenmengen zu aggregieren und sie in ein Data Warehouse oder Map-Reduce-Cluster zu laden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Kinesis Data Streams? im Amazon Kinesis-Entwicklerhandbuch.

Im AWS IoT Greengrass Core SDK verwenden Ihre Lambda-Funktionen die, KinesisConfig um die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Für dieses Exportziel gelten die folgenden Anforderungen:

Exportieren in Kinesis Data Streams

Um einen Stream zu erstellen, der in Kinesis Data Streams exportiert wird, erstellen Ihre Lambda-Funktionen einen Stream mit einer Exportdefinition, die ein oder mehrere Objekte enthält. KinesisConfig Dieses Objekt definiert Exporteinstellungen wie den Zieldatenstream, die Batchgröße, das Batch-Intervall und die Priorität.

Wenn Ihre Lambda-Funktionen Daten von Geräten empfangen, hängen sie Nachrichten, die einen Datenblock enthalten, an den Zielstream an. Anschließend exportiert der Stream Manager die Daten auf der Grundlage der Batch-Einstellungen und der Priorität, die in den Exportkonfigurationen des Streams definiert sind.

Stream Manager generiert eine eindeutige, zufällige UUID als Partitionsschlüssel für jeden Datensatz, der auf Amazon Kinesis hochgeladen wird.

 

AWS IoT SiteWise Eigenschaften von Vermögenswerten

Stream Manager unterstützt automatische Exporte nach AWS IoT SiteWise. AWS IoT SiteWise ermöglicht es Ihnen, Daten von Industrieanlagen in großem Maßstab zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist AWS IoT SiteWise? im AWS IoT SiteWise Benutzerhandbuch.

Im AWS IoT Greengrass Core SDK verwenden Ihre Lambda-Funktionen die, IoTSiteWiseConfig um die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Für dieses Exportziel gelten die folgenden Anforderungen:

Exportieren nach AWS IoT SiteWise

Um einen Stream zu erstellen, in den exportiert wird AWS IoT SiteWise, erstellen Ihre Lambda-Funktionen einen Stream mit einer Exportdefinition, die ein oder mehrere IoTSiteWiseConfig Objekte enthält. Dieses Objekt definiert Exporteinstellungen wie Batchgröße, Batch-Intervall und Priorität.

Wenn Ihre Lambda-Funktionen Daten zu Anlageneigenschaften von Geräten empfangen, hängen sie Nachrichten, die die Daten enthalten, an den Zielstream an. Nachrichten sind JSON-serialized PutAssetPropertyValueEntry Objekte, die Eigenschaftswerte für eine oder mehrere Asset-Eigenschaften enthalten. Weitere Informationen finden Sie unter Nachricht für AWS IoT SiteWise Exportziele anhängen.

Anschließend exportiert der Stream Manager die Daten auf der Grundlage der Batch-Einstellungen und der Priorität, die in den Exportkonfigurationen des Streams definiert sind.

 

Sie können Ihre Stream-Manager-Einstellungen und die Lambda-Funktionslogik anpassen, um Ihre Exportstrategie zu entwerfen. Beispiel:

 

Amazon-S3-Objekte

Stream Manager unterstützt automatische Exporte nach Amazon S3. Sie können Amazon S3 verwenden, um große Datenmengen zu speichern und abzurufen. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon S3? im Amazon Simple Storage Service Developer Guide.

Im AWS IoT Greengrass Core SDK verwenden Ihre Lambda-Funktionen die, S3ExportTaskExecutorConfig um die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Für dieses Exportziel gelten die folgenden Anforderungen:

Exportieren nach Amazon S3

Um einen Stream zu erstellen, der nach Amazon S3 exportiert wird, verwenden Ihre Lambda-Funktionen das S3ExportTaskExecutorConfig Objekt, um die Exportrichtlinie zu konfigurieren. Die Richtlinie definiert Exporteinstellungen, wie z. B. den Schwellenwert und die Priorität für mehrteilige Uploads. Bei Amazon S3-Exporten lädt der Stream Manager Daten hoch, die er aus lokalen Dateien auf dem Kerngerät liest. Um einen Upload zu initiieren, hängen Ihre Lambda-Funktionen eine Exportaufgabe an den Ziel-Stream an. Die Exportaufgabe enthält Informationen über die Eingabedatei und das Amazon S3-Zielobjekt. Stream Manager führt Aufgaben in der Reihenfolge aus, in der sie an den Stream angehängt werden.

Dieser allgemeine Arbeitsablauf ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

Der Stream-Manager verwendet die Schwellenwerteigenschaft für mehrteiligen Upload, die Einstellung für die Mindestgröße der Teile und die Größe der Eingabedatei, um zu bestimmen, wie Daten hochgeladen werden. Der Schwellenwert für den mehrteiligen Upload muss größer oder gleich der Mindestgröße für Teile sein. Wenn Sie Daten parallel hochladen möchten, können Sie mehrere Streams erstellen.

Die Schlüssel, die Ihre Amazon S3-Zielobjekte angeben, können gültige DateTimeFormatter Java-Zeichenfolgen in !{timestamp:value} Platzhaltern enthalten. Sie können diese Zeitstempel-Platzhalter verwenden, um Daten in Amazon S3 basierend auf dem Zeitpunkt zu partitionieren, zu dem die Eingabedateidaten hochgeladen wurden. Beispielsweise wird der folgende Schlüsselname in einen Wert wie aufgelöst. my-key/2020/12/31/data.txt

my-key/!{timestamp:YYYY}/!{timestamp:MM}/!{timestamp:dd}/data.txt

Eingabedaten verwalten

Sie können Code verfassen, den IoT-Anwendungen verwenden, um den Lebenszyklus der Eingabedaten zu verwalten. Der folgende Beispiel-Workflow zeigt, wie Sie Lambda-Funktionen verwenden können, um diese Daten zu verwalten.

Überwachen Sie die Exportaufgaben

Sie können Code verfassen, den IoT-Anwendungen verwenden, um den Status Ihrer Amazon S3-Exporte zu überwachen. Ihre Lambda-Funktionen müssen einen Status-Stream erstellen und dann den Export-Stream so konfigurieren, dass Statusaktualisierungen in den Status-Stream geschrieben werden. Ein einzelner Status-Stream kann Statusaktualisierungen von mehreren Streams empfangen, die nach Amazon S3 exportiert werden.

Erstellen Sie zunächst einen Stream, der als Status-Stream verwendet werden soll. Sie können die Größen- und Aufbewahrungsrichtlinien für den Stream konfigurieren, um die Lebensdauer der Statusmeldungen zu steuern. Beispiel:

Erstellen oder aktualisieren Sie dann den Export-Stream, um den Status-Stream zu verwenden. Legen Sie insbesondere die Statuskonfigurationseigenschaft der S3ExportTaskExecutorConfig Exportkonfiguration des Streams fest. Dadurch wird der Stream-Manager angewiesen, Statusmeldungen zu den Exportaufgaben in den Status-Stream zu schreiben. Geben Sie im StatusConfig Objekt den Namen des Status-Streams und den Grad der Ausführlichkeit an. Die folgenden unterstützten Werte reichen von am wenigsten ausführlich (ERROR) bis am meisten ausführlich (). TRACE Der Standardwert ist INFO.

 

Der folgende Beispiel-Workflow zeigt, wie Lambda-Funktionen einen Statusstream verwenden könnten, um den Exportstatus zu überwachen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Lambda-Funktion Statusmeldungen lesen und verarbeiten könnte.

Python

import time
from greengrasssdk.stream_manager import (
    ReadMessagesOptions,
    Status,
    StatusConfig,
    StatusLevel,
    StatusMessage,
    StreamManagerClient,
)
from greengrasssdk.stream_manager.util import Util

client = StreamManagerClient()
 
try:
    # Read the statuses from the export status stream
    is_file_uploaded_to_s3 = False
    while not is_file_uploaded_to_s3:
        try:
            messages_list = client.read_messages(
                "StatusStreamName", ReadMessagesOptions(min_message_count=1, read_timeout_millis=1000)
            )
            for message in messages_list:
                # Deserialize the status message first.
                status_message = Util.deserialize_json_bytes_to_obj(message.payload, StatusMessage)

                # Check the status of the status message. If the status is "Success",
                # the file was successfully uploaded to S3.
                # If the status was either "Failure" or "Cancelled", the server was unable to upload the file to S3.
                # We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                # If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading
                # the S3 task.
                if status_message.status == Status.Success:
                    logger.info("Successfully uploaded file at path " + file_url + " to S3.")
                    is_file_uploaded_to_s3 = True
                elif status_message.status == Status.Failure or status_message.status == Status.Canceled:
                    logger.info(
                        "Unable to upload file at path " + file_url + " to S3. Message: " + status_message.message
                    )
                    is_file_uploaded_to_s3 = True
            time.sleep(5)
        except StreamManagerException:
            logger.exception("Exception while running")
except StreamManagerException:
    pass
    # Properly handle errors.
except ConnectionError or asyncio.TimeoutError:
    pass
    # Properly handle errors.

Python-SDK-Referenz: read_messages | StatusMessage

Java

import com.amazonaws.greengrass.streammanager.client.StreamManagerClient;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.client.utils.ValidateAndSerialize;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.ReadMessagesOptions;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.Status;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusConfig;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusLevel;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusMessage;

try (final StreamManagerClient client = GreengrassClientBuilder.streamManagerClient().build()) {
    try {
        boolean isS3UploadComplete = false;
        while (!isS3UploadComplete) {
            try {
                // Read the statuses from the export status stream
                List<Message> messages = client.readMessages("StatusStreamName",
                    new ReadMessagesOptions().withMinMessageCount(1L).withReadTimeoutMillis(1000L));
                for (Message message : messages) {
                    // Deserialize the status message first.
                    StatusMessage statusMessage = ValidateAndSerialize.deserializeJsonBytesToObj(message.getPayload(), StatusMessage.class);
                    // Check the status of the status message. If the status is "Success", the file was successfully uploaded to S3.
                    // If the status was either "Failure" or "Canceled", the server was unable to upload the file to S3.
                    // We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                    // If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading the S3 task.
                    if (Status.Success.equals(statusMessage.getStatus())) {
                        System.out.println("Successfully uploaded file at path " + FILE_URL + " to S3.");
                        isS3UploadComplete = true;
                     } else if (Status.Failure.equals(statusMessage.getStatus()) || Status.Canceled.equals(statusMessage.getStatus())) {
                        System.out.println(String.format("Unable to upload file at path %s to S3. Message %s",
                            statusMessage.getStatusContext().getS3ExportTaskDefinition().getInputUrl(),
                            statusMessage.getMessage()));
                        sS3UploadComplete = true;
                    }
                }
            } catch (StreamManagerException ignored) {
            } finally {
                // Sleep for sometime for the S3 upload task to complete before trying to read the status message.
                Thread.sleep(5000);
            }
        } catch (e) {
        // Properly handle errors.
    }
} catch (StreamManagerException e) {
    // Properly handle exception.
}

Java-SDK-Referenz: ReadMessages | https://aws.github.io/aws-greengrass-core-sdk-java/com/amazonaws/greengrass/streammanager/client/StreamManagerClient.html#readMessages-java.lang.String-com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.ReadMessagesOptions- StatusMessage

Node.js

const {
    StreamManagerClient, ReadMessagesOptions,
    Status, StatusConfig, StatusLevel, StatusMessage,
    util,
} = require('aws-greengrass-core-sdk').StreamManager;

const client = new StreamManagerClient();
client.onConnected(async () => {
    try {
        let isS3UploadComplete = false;
        while (!isS3UploadComplete) {
            try {
                // Read the statuses from the export status stream
                const messages = await c.readMessages("StatusStreamName",
                    new ReadMessagesOptions()
                        .withMinMessageCount(1)
                        .withReadTimeoutMillis(1000));

                messages.forEach((message) => {
                    // Deserialize the status message first.
                    const statusMessage = util.deserializeJsonBytesToObj(message.payload, StatusMessage);
                    // Check the status of the status message. If the status is 'Success', the file was successfully uploaded to S3.
                    // If the status was either 'Failure' or 'Cancelled', the server was unable to upload the file to S3.
                    // We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                    // If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading the S3 task.
                    if (statusMessage.status === Status.Success) {
                        console.log(`Successfully uploaded file at path ${FILE_URL} to S3.`);
                        isS3UploadComplete = true;
                    } else if (statusMessage.status === Status.Failure || statusMessage.status === Status.Canceled) {
                        console.log(`Unable to upload file at path ${FILE_URL} to S3. Message: ${statusMessage.message}`);
                        isS3UploadComplete = true;
                    }
                });
                // Sleep for sometime for the S3 upload task to complete before trying to read the status message.
                await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
            } catch (e) {
                // Ignored
            }
    } catch (e) {
        // Properly handle errors.
    }
});
client.onError((err) => {
    // Properly handle connection errors.
    // This is called only when the connection to the StreamManager server fails.
});

Node.js SDK-Referenz: ReadMessages | StatusMessage