Crear una AWS IoT regla - AWS IoT Core

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Crear una AWS IoT regla

Puedes crear AWS IoT reglas para enrutar los datos de tus dispositivos conectados para que interactúen con otros AWS servicios. Una AWS IoT regla consta de los siguientes componentes:

Componentes de una regla
Componente Descripción Obligatoria u opcional
Nombre de la regla

El nombre de la regla. No se recomienda utilizar información personal identificable en los nombres de las reglas.

Obligatorio.
Descripción de la regla

Descripción textual de la regla. No se recomienda utilizar información personal identificable en las descripciones de las reglas.

Opcional.
SQL instrucción

Una SQL sintaxis simplificada para filtrar los mensajes recibidos sobre un MQTT tema y enviar los datos a otro lugar. Para obtener más información, consulte AWS IoT Referencia SQL.

Obligatorio.
Versión de SQL

La versión del motor de SQL reglas que se utilizará al evaluar la regla. Aunque esta propiedad es opcional, se recomienda encarecidamente que especifique la SQL versión. La AWS IoT Core consola establece esta propiedad como 2016-03-23 predeterminada. Si esta propiedad no está establecida, como en un AWS CLI comando o una AWS CloudFormation plantilla, 2015-10-08 se utiliza. Para obtener más información, consulte Versiones de SQL.

Obligatorio.
Una o varias acciones Las acciones se AWS IoT realizan al promulgar la regla. Por ejemplo, puede insertar datos en una tabla de DynamoDB, escribir datos en un bucket de Amazon S3, publicarlos en un tema de SNS Amazon o invocar una función Lambda. Obligatorio.
Una acción de error La acción se AWS IoT ejecuta cuando no puede realizar la acción de una regla. Opcional.

Antes de crear una AWS IoT regla, debe crear un IAM rol con una política que permita el acceso a los AWS recursos necesarios. AWS IoT asume esta función al implementar una regla. Para obtener más información, consulte Otorgar a una AWS IoT regla el acceso que requiere y Transferir permisos de rol.

Cuando cree una regla, debe tener en cuenta la cantidad de datos que publica en los temas. Si crea reglas que incluyen un patrón de tema comodín, es posible que coincidan con un gran porcentaje de sus mensajes. Si este es el caso, es posible que necesite aumentar la capacidad de los recursos AWS que utilizan las acciones objetivo. Asimismo, si crea una regla para volver a publicar que contenga un patrón de tema con comodín, puede acabar teniendo una regla circular que genere un bucle infinito.

nota

La creación y la actualización de reglas son acciones de nivel de administrador. Todo usuario que tenga permiso para crear o actualizar reglas podrá tener acceso a los datos procesados por las reglas.

Creación de una regla (consola)

Para crear una regla (AWS Management Console)

Utilice el comando AWS Management Console para crear una regla:

  1. Abra la consola de AWS IoT.

  2. En el menú de navegación de la izquierda, seleccione Enrutamiento de mensajes en la sección Administrar. A continuación, elija Reglas.

  3. En la página Reglas, seleccione Crear una regla.

  4. En la página Especificar las propiedades de la regla, escriba un nombre para la regla. Los campos Descripción de la regla y Etiquetas son opcionales. Elija Next (Siguiente).

  5. En la página Configurar una SQL declaración, elija una SQL versión e introduzca una SQL declaración. Un ejemplo de SQL sentencia puede serSELECT temperature FROM 'iot/topic' WHERE temperature > 50. Para obtener más información, consulte SQLlas versiones y AWS IoT SQLla referencia.

  6. En la página Adjuntar acciones de regla, añada acciones de regla para enrutar los datos a otros AWS servicios.

    1. En Acciones de la regla, seleccione una acción de la regla de la lista desplegable. Por ejemplo, puede elegir Kinesis Stream. Para obtener más información sobre las acciones de las reglas, consulte AWS IoT rule actions.

    2. En función de la acción de la regla que elija, introduzca los detalles de configuración relacionados. Por ejemplo, si elige Kinesis Stream, tendrá que elegir o crear un recurso de flujo de datos y, si lo desea, introducir detalles de configuración, como Clave de partición, que se utiliza para agrupar los datos por particiones en un flujo.

    3. En el IAMrol, elija o cree un rol para conceder AWS IoT acceso a su punto final. Tenga en cuenta que se AWS IoT creará automáticamente una política con el prefijo correspondiente a la aws-iot-rule IAM función que haya seleccionado. Puedes elegir Ver para ver tu IAM función y la política desde la IAM consola. El campo Acción de error es opcional. Encontrará más información en Error handling (error action). Para obtener más información sobre cómo crear un IAM rol para la regla, consulte Otorgar a una regla el acceso que requiere. Elija Next (Siguiente).

  7. En la página Revisar y crear, revise toda la configuración y realice las modificaciones necesarias. Seleccione Crear.

Después de crear una regla correctamente, la verá en la página Reglas. Puede seleccionar una regla para abrir la página Detalles, donde puede ver una regla, editarla, desactivarla y eliminarla.

Crea una regla (CLI)

Para crear una regla (AWS CLI)

Utilice el comando create-topic-rule para crear una regla:

aws iot create-topic-rule --rule-name myrule --topic-rule-payload file://myrule.json

Ejemplo de archivo de carga con una regla que inserta todos los mensajes enviados al tema iot/test en la tabla de DynamoDB especificada. La SQL instrucción filtra los mensajes y el rol ARN concede AWS IoT permiso para escribir en la tabla de DynamoDB.

{ "sql": "SELECT * FROM 'iot/test'", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "dynamoDB": { "tableName": "my-dynamodb-table", "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role", "hashKeyField": "topic", "hashKeyValue": "${topic(2)}", "rangeKeyField": "timestamp", "rangeKeyValue": "${timestamp()}" } } ] }

A continuación, se muestra un ejemplo de archivo de carga con una regla que inserta todos los mensajes enviados al tema iot/test en el bucket de S3 especificado. La SQL declaración filtra los mensajes y el rol ARN concede AWS IoT permiso para escribir en el bucket de Amazon S3.

{ "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "sql": "SELECT * FROM 'iot/test'", "ruleDisabled": false, "actions": [ { "s3": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/aws_iot_s3", "bucketName": "amzn-s3-demo-bucket", "key": "myS3Key" } } ] }

El siguiente es un ejemplo de archivo de carga útil con una regla que envía datos a Amazon OpenSearch Service:

{ "sql": "SELECT *, timestamp() as timestamp FROM 'iot/test'", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "OpenSearch": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/aws_iot_es", "endpoint": "https://my-endpoint", "index": "my-index", "type": "my-type", "id": "${newuuid()}" } } ] }

Ejemplo de archivo de carga con una regla que invoca una función de Lambda:

{ "sql": "expression", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "lambda": { "functionArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:my-lambda-function" } } ] }

El siguiente es un ejemplo de archivo de carga útil con una regla que se publica en un SNS tema de Amazon:

{ "sql": "expression", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "sns": { "targetArn": "arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:my-sns-topic", "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role" } } ] }

El siguiente es un ejemplo de archivo de carga útil con una regla que se vuelve a publicar sobre un tema diferente: MQTT

{ "sql": "expression", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "republish": { "topic": "my-mqtt-topic", "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role" } } ] }

Ejemplo de archivo de carga útil con una regla que inserta datos en un flujo de Amazon Kinesis Data Firehose:

{ "sql": "SELECT * FROM 'my-topic'", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "firehose": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role", "deliveryStreamName": "my-stream-name" } } ] }

El siguiente es un ejemplo de archivo de carga útil con una regla que utiliza la machinelearning_predict función Amazon SageMaker AI para volver a publicar en un tema si los datos de la MQTT carga útil están clasificados como 1.

{ "sql": "SELECT * FROM 'iot/test' where machinelearning_predict('my-model', 'arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-aml-role', *).predictedLabel=1", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "republish": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role", "topic": "my-mqtt-topic" } } ] }

A continuación se incluye un archivo de carga de ejemplo con una regla que publica mensajes en un flujo de entrada de Salesforce IoT Cloud.

{ "sql": "expression", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "salesforce": { "token": "ABCDEFGHI123456789abcdefghi123456789", "url": "https://ingestion-cluster-id.my-env.sfdcnow.com/streams/stream-id/connection-id/my-event" } } ] }

Ejemplo de archivo de carga con una regla que inicia la ejecución de una máquina de estado de Step Functions.

{ "sql": "expression", "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23", "actions": [ { "stepFunctions": { "stateMachineName": "myCoolStateMachine", "executionNamePrefix": "coolRunning", "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-iot-role" } } ] }