Exportation de flux de données versAWS Cloud(console)

Télécharger leAWS IoT GreengrassKit SDK de développement logiciel pour Pythonv1.5.0 ou version ultérieure.

Décompressez le package téléchargé pour obtenir le kit SDK. Le kit SDK est représenté par le dossier greengrasssdk.

Installez les dépendances de package à inclure avec le kit SDK dans votre package de déploiement de fonction Lambda.

Enregistrez la fonction de code Python suivante dans un fichier local nommé transfer_stream.py.

import asyncio
import logging
import random
import time

from greengrasssdk.stream_manager import (
    ExportDefinition,
    KinesisConfig,
    MessageStreamDefinition,
    ReadMessagesOptions,
    ResourceNotFoundException,
    StrategyOnFull,
    StreamManagerClient,
)


# This example creates a local stream named "SomeStream".
# It starts writing data into that stream and then stream manager automatically exports  
# the data to a customer-created Kinesis data stream named "MyKinesisStream". 
# This example runs forever until the program is stopped.

# The size of the local stream on disk will not exceed the default (which is 256 MB).
# Any data appended after the stream reaches the size limit continues to be appended, and
# stream manager deletes the oldest data until the total stream size is back under 256 MB.
# The Kinesis data stream in the cloud has no such bound, so all the data from this script is
# uploaded to Kinesis and you will be charged for that usage.


def main(logger):
    try:
        stream_name = "SomeStream"
        kinesis_stream_name = "MyKinesisStream"

        # Create a client for the StreamManager
        client = StreamManagerClient()

        # Try deleting the stream (if it exists) so that we have a fresh start
        try:
            client.delete_message_stream(stream_name=stream_name)
        except ResourceNotFoundException:
            pass

        exports = ExportDefinition(
            kinesis=[KinesisConfig(identifier="KinesisExport" + stream_name, kinesis_stream_name=kinesis_stream_name)]
        )
        client.create_message_stream(
            MessageStreamDefinition(
                name=stream_name, strategy_on_full=StrategyOnFull.OverwriteOldestData, export_definition=exports
            )
        )

        # Append two messages and print their sequence numbers
        logger.info(
            "Successfully appended message to stream with sequence number %d",
            client.append_message(stream_name, "ABCDEFGHIJKLMNO".encode("utf-8")),
        )
        logger.info(
            "Successfully appended message to stream with sequence number %d",
            client.append_message(stream_name, "PQRSTUVWXYZ".encode("utf-8")),
        )

        # Try reading the two messages we just appended and print them out
        logger.info(
            "Successfully read 2 messages: %s",
            client.read_messages(stream_name, ReadMessagesOptions(min_message_count=2, read_timeout_millis=1000)),
        )

        logger.info("Now going to start writing random integers between 0 and 1000 to the stream")
        # Now start putting in random data between 0 and 1000 to emulate device sensor input
        while True:
            logger.debug("Appending new random integer to stream")
            client.append_message(stream_name, random.randint(0, 1000).to_bytes(length=4, signed=True, byteorder="big"))
            time.sleep(1)

    except asyncio.TimeoutError:
        logger.exception("Timed out while executing")
    except Exception:
        logger.exception("Exception while running")


def function_handler(event, context):
    return


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
# Start up this sample code
main(logger=logging.getLogger())

Compressez les éléments suivants dans un fichier nommé transfer_stream_python.zip. Il s'agit du package de déploiement de votre fonction Lambda.

Lorsque vous créez le fichier zip, incluez uniquement ces éléments, et non le dossier conteneur.

Créez d'abord la fonction Lambda.

1. Dans AWS Management Console, choisissez Services et ouvrez la console AWS Lambda.

2. ChoisissezCréation de fonctionpuisCréer à partir de zéro.

3. Dans la section Informations de base, spécifiez les valeurs suivantes :

   • Sous Nom de la fonction, saisissez TransferStream.

   • Pour Runtime, sélectionnez Python 3.7.

   • PourAutorisations, conservez le paramètre par défaut. Cela crée un rôle d'exécution qui accorde des autorisations Lambda de base. Ce rôle n'est pas utilisé parAWS IoT Greengrass.

4. Dans le bas de la page, choisissez Create function.

Enregistrez ensuite le gestionnaire et téléchargez le package de déploiement de votre fonction Lambda.

1. Dans la pageCodeonglet, sousCode source, choisissezChargement à partir de. Dans le menu déroulant, choisissezfichier .zip.

   

2. ChoisissezCharger, puis choisissez votretransfer_stream_python.zippackage de déploiement. Ensuite, choisissez Enregistrer.

3. Dans la pageCodepour la fonction, sousParamètres Runtime, choisissezModifier, puis entrez les valeurs suivantes.

   • Pour Runtime, sélectionnez Python 3.7.

   • Pour Handler (Gestionnaire), entrez transfer_stream.function_handler.

4. Choisissez Save (Enregistrer).

   Note

   LeTestsur leAWS Lambdane fonctionne pas avec cette fonction. LeAWS IoT GreengrassLe SDK principal ne contient pas de modules nécessaires pour exécuter vos fonctions Greengrass Lambda indépendamment dans leAWS Lambdaconsole Ces modules (par exemple,greengrass_common) sont fournis aux fonctions après leur déploiement dans votre cœur Greengrass.

Publiez maintenant la première version de votre fonction Lambda et créez unealias pour la version.

1. Dans le menu Actions, sélectionnez Publier une nouvelle version.

2. Dans Description de la version, saisissez First version, puis choisissez Publish.

3. Dans la pageTransferStream : 1page de configuration, depuis la pageActions, choisissezCréer un alias.

4. Sur la page Create a new alias, utilisez les valeurs suivantes :

   • Pour Name (Nom), saisissez GG_TransferStream.

   • Pour Version, choisissez 1.

   Note

   AWS IoT Greengrassne prend pas en charge les alias Lambda pour$LATESTversions.

5. Sélectionnez Create (Créer).

DansAWS IoTVolet de navigation de la console sousGérer, développezAppareils Greengrass, puisGroupes (V1).

Choisissez le groupe cible.

Sur la page de configuration de groupe, choisissezFonctions LambdaOnglet.

UNDERFonctions My Lambda, choisissezAddition.

Dans la pageAjouter une fonction Lambda, choisissez l'Fonction Lambdapour votre fonction Lambda.

PourVersion Lambda, choisissezAlias : GG_TransferStream.

Maintenant, configurez les propriétés qui déterminent le comportement de la fonction Lambda dans le groupe Greengrass.

DansConfiguration de fonction Lambda, effectuez les modifications suivantes :

ChoisissezAjouter une fonction Lambda.

Sur la page de configuration de groupe, choisissezFonctions LambdaOnglet.

UNDERFonctions Lambda système, sélectionnezGestionnaire de flux, puis l'état. Si l'état est désactivé, choisissez Modifier. Ensuite, choisissez Activer et Enregistrer. Vous pouvez utiliser les paramètres par défaut pour ce didacticiel. Pour plus d'informations, consultez Configuration du gestionnaire de flux AWS IoT Greengrass.

Sous Configuration des journaux locaux, vérifiez si la journalisation locale est configurée.

Si les journaux ne sont pas configurés pour les composants système Greengrass ou les fonctions Lambda définies par l'utilisateur, choisissezModifier.

ChoisissezNiveau de journalisation des fonctions Lambda utilisateuretNiveau de journalisation du système Greengrass.

Conservez les valeurs par défaut de niveau de journalisation et de limite d'espace disque, puis choisissez Enregistrer.

Vérifiez que lesAWS IoT Greengrasscore est en cours d'exécution. Dans la fenêtre de terminal de votre Raspberry Pi, exécutez les commandes suivantes, si nécessaire.

1. Pour vérifier si le démon est en cours d'exécution :

   ps aux | grep -E 'greengrass.*daemon'

   Si la sortie contient une entrée root pour /greengrass/ggc/packages/ggc-version/bin/daemon, le démon est en cours d'exécution.

   Note

   La version du chemin d'accès dépend de la version du logiciel AWS IoT Greengrass Core installée sur votre appareil principal.

2. Pour démarrer le démon :

   cd /greengrass/ggc/core/
   sudo ./greengrassd start

Sur la page de configuration de groupe, choisissezDéploiement.

1. DansFonctions Lambda, sous l'ongletFonctions Lambda systèmesection, sélectionnezDétecteur IPet choisissezModifier.

2. DansModifier les paramètres du détecteur IPboîte de dialogue, sélectionnezDétecter et remplacer automatiquement les points de terminaison des courtiers MQTT.

3. Choisissez Save (Enregistrer).

   Les appareils peuvent ainsi acquérir automatiquement des informations de connectivité pour le noyau, telles que l'adresse IP, le DNS et le numéro de port. La détection automatique est recommandée, mais AWS IoT Greengrass prend également en charge les points de terminaison spécifiés manuellement. Vous êtes uniquement invité à indiquer la méthode de découverte lors du déploiement initial du groupe.

   Note

   Si vous y êtes invité, autorisez la création deRôle de service Greengrasset associez-le à votreCompte AWSdans l'actuelRégion AWS. Ce rôle permetAWS IoT Greengrasspour accéder à vos ressources dansAWSServices .

   La page Déploiements indique l'horodatage, l'ID de version et l'état du déploiement. Une fois terminé, le statut affiché pour le déploiement doit afficher l'étatTerminé.

   Pour bénéficier d'une aide à la résolution des problèmes, consultez Résolution des problèmes de AWS IoT Greengrass.

Dans la console Amazon Kinesis, sousKinesis, choisissezMyKinesisStream.

Dans la pageMyKinesisStreampage, choisissezSurveillance. Si le test réussit, vous devriez voir des données dans les graphiques PutRecords . Selon votre connexion, l'affichage des données peut prendre une minute.

cd /greengrass/ggc/core/
sudo ./greengrassd stop

Supprimez lesTransferStreamFonction Lambda depuis le noyau.

1. DansAWS IoTVolet de navigation de la console sousGérer, développezAppareils Greengrass, puisGroupes (V1).

2. UNDERGroupes Greengrass, choisissez votre groupe.

3. Dans la pageLambda, choisissez les points de suspension (...) pour leTransferStreamfonction, puis choisissezFonction Supprimer.

4. Sous Actions, choisissez Deploy (Déployer).