Aviso de fin de soporte: el 7 de octubre de 2026, AWS suspenderemos el soporte para AWS IoT Greengrass Version 1. Después del 7 de octubre de 2026, ya no podrá acceder a los AWS IoT Greengrass V1 recursos. Para obtener más información, visita [Migrar desde AWS IoT Greengrass Version 1](https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/migrate-from-v1.html).
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# Configuración de otros dispositivos
Siga los pasos de este tema para configurar un dispositivo (que no sea una Raspberry Pi) para usarlo como AWS IoT Greengrass núcleo.
**sugerencia**
O bien, si desea utilizar un script que configure su entorno e instale el software AWS IoT Greengrass Core automáticamente, consulte[Inicio rápido: configuración del dispositivo Greengrass](quick-start.md).
Si eres nuevo en esto AWS IoT Greengrass, te recomendamos que utilices una EC2 instancia de Raspberry Pi o Amazon como dispositivo principal y sigas los [pasos de configuración](module1.md) correspondientes a tu dispositivo.
Si planeas crear un sistema personalizado basado en Linux con el proyecto Yocto, puedes usar la receta de AWS IoT Greengrass Bitbake del proyecto. `meta-aws` Esta receta también le ayuda a desarrollar una plataforma de software compatible AWS con software periférico para aplicaciones integradas. La versión de Bitbake instala, configura y ejecuta automáticamente el software de AWS IoT Greengrass Core en tu dispositivo.
Tecnología del proyecto Yocto
Un proyecto de colaboración de código abierto que le ayuda a crear sistemas personalizados basados en Linux para aplicaciones integradas, independientemente de la arquitectura de hardware. Para obtener más información, consulte el [Proyecto Yocto](https://www.yoctoproject.org/).
`meta-aws`
Un proyecto AWS gestionado que proporciona recetas de Yocto. Puede utilizar las recetas para desarrollar AWS software avanzado en sistemas basados en Linux creados con Yocto Project. [OpenEmbedded](https://www.openembedded.org/wiki/Main_Page) Para obtener más información sobre esta capacidad respaldada por la comunidad, consulte el proyecto en. [https://github.com/aws/meta-aws](https://github.com/aws/meta-aws) GitHub
`meta-aws-demos`
Un proyecto AWS gestionado que contiene demostraciones del `meta-aws` proyecto. Para ver más ejemplos sobre el proceso de integración, consulte el [https://github.com/aws-samples/meta-aws-demos](https://github.com/aws-samples/meta-aws-demos)proyecto en GitHub.
Si desea usar otro dispositivo o [plataforma compatible](what-is-gg.md#gg-platforms), siga los pasos de este tema.
1. Si su dispositivo principal es un dispositivo NVIDIA Jetson, primero debe actualizar el firmware con el instalador JetPack 4.3. Si está configurando un dispositivo diferente, vaya al paso 2.
**nota**
La versión del JetPack instalador que utilice se basa en la versión de destino del CUDA Toolkit. En las instrucciones siguientes se utilizan las versiones JetPack 4.3 y CUDA Toolkit 10.0. Para obtener información sobre el uso de las versiones adecuadas para el dispositivo, consulte [How to Install Jetpack](https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/install-jetpack/index.html) en la documentación de NVIDIA.
1. En un escritorio físico que ejecute Ubuntu 16.04 o posterior, actualice el firmware con el instalador JetPack 4.3, tal y como se describe en [Descargar e instalar JetPack](https://docs.nvidia.com/jetson/archives/jetpack-archived/jetpack-33/index.html#jetpack/3.3/install.htm%3FTocPath%3D_____3) (4.3) de la documentación de NVIDIA.
Siga las instrucciones del instalador para instalar todos los paquetes y las dependencias en la placa Jetson, que debe estar conectada al escritorio con un cable Micro-B.
1. Reinicie la placa en modo normal y conecte una pantalla.
**nota**
Cuando utilice SSH para conectarse a la placa Jetson, utilice el nombre de usuario predeterminado (**nvidia**) y la contraseña predeterminada (**nvidia**).
1. Ejecute los siguientes comandos para crear el usuario `ggc_user` y el grupo `ggc_group`. Los comandos que ejecuta difieren, en función de la distribución instalada en su dispositivo del núcleo.
+ Si el dispositivo principal está funcionando OpenWrt, ejecuta los siguientes comandos:
```
opkg install shadow-useradd
opkg install shadow-groupadd
useradd --system ggc_user
groupadd --system ggc_group
```
+ De lo contrario, ejecute los comandos siguientes:
```
sudo adduser --system ggc_user
sudo addgroup --system ggc_group
```
**nota**
Si el comando `addgroup` no está disponible en su sistema, utilice el siguiente comando.
```
sudo groupadd --system ggc_group
```
1. Opcional. Instale Java 8 Runtime, requerido por el [administrador de secuencias](stream-manager.md). En este tutorial no se utiliza el administrador de secuencias, pero sí el flujo de trabajo **Creación predeterminada de un grupo**, que habilita el administrador de secuencias de forma predeterminada. Utilice los siguientes comandos para instalar Java 8 Runtime en el dispositivo principal o desactivar el administrador de secuencias antes de implementar el grupo. Las instrucciones para desactivar el administrador de secuencias se proporcionan en el Módulo 3.
+ Para distribuciones basadas en Debian o en Ubuntu:
```
sudo apt install openjdk-8-jdk
```
+ Para distribuciones basadas en Red Hat:
```
sudo yum install java-1.8.0-openjdk
```
1. Para asegurarse de que dispone de todas las dependencias necesarias, descargue y ejecute el comprobador de dependencias de Greengrass desde [AWS IoT Greengrass el](https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples) repositorio de muestras en adelante. GitHub Estos comandos descomprimen y ejecutan el script comprobador de dependencias.
```
mkdir greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
cd greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
wget https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples/raw/master/greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x.zip
unzip greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x.zip
cd greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
sudo ./check_ggc_dependencies | more
```
**nota**
El `check_ggc_dependencies` script se ejecuta en plataformas AWS IoT Greengrass compatibles y requiere comandos específicos del sistema Linux. Para obtener más información, consulte el archivo [Readme](https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples/blob/master/greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x/README.md) del comprobador de dependencias.
1. Instale en su dispositivo todas las dependencias necesarias, tal y como indica el resultado del comprobador de dependencias. En caso de que falten dependencias en el nivel del kernel, es posible que tenga que volver a compilar el kernel. Para montar grupos de control de Linux (`cgroups`), puede ejecutar el script [cgroupfs-mount](https://raw.githubusercontent.com/tianon/cgroupfs-mount/master/cgroupfs-mount). Esto permite AWS IoT Greengrass establecer el límite de memoria para las funciones Lambda. Los grupos C también deben ejecutarse AWS IoT Greengrass en el modo de [contenerización](lambda-group-config.md#lambda-containerization-considerations) predeterminado.
Si no aparece ningún error en el resultado, AWS IoT Greengrass debería poder ejecutarse correctamente en su dispositivo.
**importante**
En necesario que el tiempo de ejecución de Python 3.7 ejecute las funciones de Lambda locales para realizar este tutorial. Cuando el administrador de secuencias esté habilitado, también es necesario Java 8 Runtime. Si el script `check_ggc_dependencies` genera advertencias acerca de la ausencia de estos requisitos previos relativos al tiempo de ejecución, asegúrese de instalarlos antes de continuar. Puede hacer caso omiso de las advertencias que indican que faltan los requisitos previos relativos a tiempos de ejecución opcionales.
Para ver la lista de AWS IoT Greengrass requisitos y dependencias, consulte[Plataformas compatibles y requisitos](what-is-gg.md#gg-platforms).