Mises à jour du support technique Mises à jour des composants publics

Sortie : mise à jour logicielle AWS IoT Greengrass Core v2.1.0 le 26 avril 2021

Cette version fournit la version 2.1.0 du composant Greengrass Nucleus et AWS met à jour les composants fournis.

Date de sortie : 26 avril 2021

Points forts de la publication

Intégration entre Docker Hub et Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) — Le nouveau composant du gestionnaire d'applications Docker vous permet de télécharger des images publiques ou privées depuis Amazon ECR. Vous pouvez également utiliser ce composant pour télécharger des images publiques depuis Docker Hub etAWS Marketplace. Pour plus d’informations, consultez Exécuter un conteneur Docker.
Images Dockerfile et Docker pour le logiciel AWS IoT Greengrass principal : vous pouvez utiliser l'image Greengrass Docker pour l'exécuter dans AWS IoT Greengrass un conteneur Docker qui utilise Amazon Linux 2 comme système d'exploitation de base. Vous pouvez également utiliser le AWS IoT Greengrass Dockerfile pour créer votre propre image Greengrass. Pour plus d’informations, consultez Exécuter le logiciel AWS IoT Greengrass Core dans un conteneur Docker.
Support de structures et de plateformes d'apprentissage automatique supplémentaires : vous pouvez déployer des exemples de composants d'inférence d'apprentissage automatique qui utilisent des modèles préentraînés pour effectuer la classification d'images d'échantillons et la détection d'objets à l'aide de TensorFlow Lite 2.5.0 et DLR 1.6.0. Cette version étend également les exemples de prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils Armv8 (AArch64). Pour plus d’informations, consultez Exécuter l'inférence de Machine Learning.

Mises à jour du support technique

Plateforme	Détails
Docker	Un Dockerfile et une image Docker pour AWS IoT Greengrass sont désormais disponibles. Dockerfile AWS IoT Greengrassfournit un Dockerfile pour créer une image de conteneur sur laquelle le logiciel AWS IoT Greengrass Core et ses dépendances sont installés sur une image de base Amazon Linux 2 (x86_64). Vous pouvez modifier l'image de base dans le Dockerfile pour l'exécuter AWS IoT Greengrass sur une architecture de plate-forme différente. Image Docker AWS IoT Greengrassfournit une image Docker prédéfinie sur laquelle le logiciel AWS IoT Greengrass principal et ses dépendances sont installés sur une image de base Amazon Linux 2 (x86_64). Pour plus d’informations, consultez Exécuter le logiciel AWS IoT Greengrass Core dans un conteneur Docker.

Plateforme

Détails

Docker

Un Dockerfile et une image Docker pour AWS IoT Greengrass sont désormais disponibles.

Dockerfile: AWS IoT Greengrassfournit un Dockerfile pour créer une image de conteneur sur laquelle le logiciel AWS IoT Greengrass Core et ses dépendances sont installés sur une image de base Amazon Linux 2 (x86_64). Vous pouvez modifier l'image de base dans le Dockerfile pour l'exécuter AWS IoT Greengrass sur une architecture de plate-forme différente.
Image Docker: AWS IoT Greengrassfournit une image Docker prédéfinie sur laquelle le logiciel AWS IoT Greengrass principal et ses dépendances sont installés sur une image de base Amazon Linux 2 (x86_64).

Pour plus d’informations, consultez Exécuter le logiciel AWS IoT Greengrass Core dans un conteneur Docker.

Mises à jour des composants publics

Le tableau suivant répertorie les composants AWS fournis qui incluent des fonctionnalités nouvelles et mises à jour.

Important

Lorsque vous déployez un composant, AWS IoT Greengrass installe les dernières versions prises en charge de toutes les dépendances de ce composant. De ce fait, les nouvelles versions de correctif des composants publics AWS fournis peuvent être automatiquement déployées sur vos appareils principaux si vous ajoutez de nouveaux appareils à un groupe d'objets ou si vous mettez à jour le déploiement qui cible ces appareils. Certaines mises à jour automatiques, telles que la mise à jour du noyau, peuvent provoquer le redémarrage inattendu de vos appareils.

Pour éviter les mises à jour involontaires d'un composant en cours d'exécution sur votre appareil, nous vous recommandons d'inclure directement votre version préférée de ce composant lorsque vous créez un déploiement. Pour plus d'informations sur le comportement de mise à jour du logiciel AWS IoT Greengrass Core, consultezMettre à jour le logiciel AWS IoT Greengrass principal (OTA).

Composant	Détails
Noyau de Greengrass	La version 2.1.0 du noyau Greengrass est disponible. Nouvelles fonctionnalités Prend en charge le téléchargement d'images Docker à partir de référentiels privés sur Amazon ECR. Ajoute les paramètres suivants pour personnaliser la configuration MQTT sur les appareils principaux : `maxInFlightPublishes`— Le nombre maximum de messages MQTT QoS 1 non reconnus qui peuvent être envoyés en même temps. `maxPublishRetry`— Le nombre maximum de fois que vous pouvez réessayer un message qui n'est pas publié. Ajoute le paramètre de `fleetstatusservice` configuration pour configurer l'intervalle auquel le périphérique principal publie l'état du périphérique dans leAWS Cloud. Corrections et améliorations mineures supplémentaires. Pour plus d'informations, consultez les versions sur GitHub. Corrections de bogues et améliorations Résout un problème en raison duquel les déploiements fictifs étaient dupliqués lors du redémarrage du noyau. Résout un problème qui provoquait le blocage du noyau lorsqu'il rencontrait une exception de chargement de service. Améliore la résolution des dépendances entre les composants en cas d'échec d'un déploiement incluant une dépendance circulaire. Résout un problème qui empêchait le redéploiement d'un composant de plug-in s'il avait été précédemment supprimé du périphérique principal. Résolution d'un problème en raison duquel la variable d'`HOME`environnement était définie `/greengrass/v2/work` dans le répertoire des composants Lambda ou des composants exécutés en tant qu'utilisateur root. La `HOME` variable est désormais correctement définie dans le répertoire de base de l'utilisateur qui exécute le composant. Corrections et améliorations mineures supplémentaires. Pour plus d'informations, consultez les versions sur GitHub.
Gestionnaire d'applications Docker	La version 2.0.0 du nouveau composant du gestionnaire d'applications Docker est disponible. Nouvelles fonctionnalités Gère les informations d'identification pour télécharger des images depuis des référentiels privés sur Amazon ECR. Télécharge des images publiques depuis Amazon ECR, Docker Hub et. AWS Marketplace
Lanceur Lambda	La version 2.0.4 du composant du lanceur Lambda est disponible. Corrections de bogues et améliorations Résout un problème en raison duquel le composant ne passe pas correctement `AddGroupOwner` au conteneur de fonctions Lambda.
Routeur d'abonnement Legacy	La version 2.1.0 de l'ancien composant routeur d'abonnement est disponible. Corrections de bogues et améliorations Permet de spécifier les noms des composants au lieu des ARN pour `source` et`target`. Si vous spécifiez un nom de composant pour un abonnement, vous n'avez pas besoin de reconfigurer l'abonnement chaque fois que la version de la fonction Lambda change.
Console de débogage locale	La version 2.1.0 du composant de console de débogage local est disponible. Nouvelles fonctionnalités Utilise le protocole HTTPS pour sécuriser votre connexion à la console de débogage locale. Le protocole HTTPS est activé par défaut. Corrections de bogues et améliorations Vous pouvez ignorer les messages de la barre flash dans l'éditeur de configuration.
Gestionnaire de journaux	La version 2.1.0 du composant du gestionnaire de journaux est disponible. Corrections de bogues et améliorations Utilisez des valeurs par défaut pour `logFileDirectoryPath` et `logFileRegex` qui fonctionnent pour les composants Greengrass qui impriment en sortie standard (stdout) et en erreur standard (stderr). Acheminez correctement le trafic via un proxy réseau configuré lors du téléchargement des CloudWatch journaux vers Logs. Gérez correctement les caractères deux-points (`:`) dans les noms des flux de log. CloudWatch Les noms des flux de journaux ne prennent pas en charge les deux-points. Simplifiez les noms des flux de journaux en supprimant les noms de groupes d'objets du flux de journaux. Supprimez un message du journal des erreurs qui s'imprime lors d'un comportement normal.
Classification des images DLR	La version 2.1.1 du composant de classification d'images DLR est disponible. Nouvelles fonctionnalités Utilisez Deep Learning Runtime v1.6.0. Ajout de la prise en charge de la classification des exemples d'images sur les plateformes Armv8 (AArch64). Cela étend la prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils principaux de Greengrass exécutant NVIDIA Jetson, tels que le Jetson Nano. Activez l'intégration de la caméra pour l'inférence d'échantillons. Utilisez le nouveau paramètre `UseCamera` de configuration pour permettre à l'exemple de code d'inférence d'accéder à la caméra de votre appareil principal Greengrass et d'exécuter l'inférence localement sur l'image capturée. Ajoutez la prise en charge de la publication des résultats d'inférence auAWS Cloud. Utilisez le nouveau paramètre `PublishResultsOnTopic` de configuration pour spécifier le sujet sur lequel vous souhaitez publier les résultats. Ajoutez le nouveau paramètre `ImageDirectory` de configuration qui vous permet de spécifier un répertoire personnalisé pour l'image sur laquelle vous souhaitez effectuer une inférence. Corrections de bogues et améliorations Écrivez les résultats d'inférence dans le fichier journal du composant plutôt que dans un fichier d'inférence distinct. Utilisez le module de journalisation du logiciel AWS IoT Greengrass Core pour enregistrer la sortie des composants. Utilisez le Kit SDK des appareils AWS IoT pour lire la configuration du composant et appliquer les modifications de configuration.
Détection d'objets DLR	La version 2.1.1 du composant de détection d'objets DLR est disponible. Nouvelles fonctionnalités Utilisez Deep Learning Runtime v1.6.0. Ajout de la prise en charge de la détection d'échantillons d'objets sur les plateformes Armv8 (AArch64). Cela étend la prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils principaux de Greengrass exécutant NVIDIA Jetson, tels que le Jetson Nano. Activez l'intégration de la caméra pour l'inférence d'échantillons. Utilisez le nouveau paramètre `UseCamera` de configuration pour permettre à l'exemple de code d'inférence d'accéder à la caméra de votre appareil principal Greengrass et d'exécuter l'inférence localement sur l'image capturée. Ajoutez la prise en charge de la publication des résultats d'inférence auAWS Cloud. Utilisez le nouveau paramètre `PublishResultsOnTopic` de configuration pour spécifier le sujet sur lequel vous souhaitez publier les résultats. Ajoutez le nouveau paramètre `ImageDirectory` de configuration qui vous permet de spécifier un répertoire personnalisé pour l'image sur laquelle vous souhaitez effectuer une inférence. Corrections de bogues et améliorations Écrivez les résultats d'inférence dans le fichier journal du composant plutôt que dans un fichier d'inférence distinct. Utilisez le module de journalisation du logiciel AWS IoT Greengrass Core pour enregistrer la sortie des composants. Utilisez le Kit SDK des appareils AWS IoT pour lire la configuration du composant et appliquer les modifications de configuration.
magasin de modèles de classification d'images DLR	La version 2.1.1 du composant Model Store de classification d'images DLR est disponible. Nouvelles fonctionnalités Ajoutez un exemple de modèle de classification d'images ResNet -50 pour les plateformes Armv8 (AArch64). Cela étend la prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils principaux de Greengrass exécutant NVIDIA Jetson, tels que le Jetson Nano.
Model Store dédié à la détection d'objets DLR	La version 2.1.1 du composant Model Store de détection d'objets DLR est disponible. Nouvelles fonctionnalités Ajoutez un exemple de modèle de détection d'objets YoLov3 pour les plateformes Armv8 (AArch64). Cela étend la prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils principaux de Greengrass exécutant NVIDIA Jetson, tels que le Jetson Nano.
Installateur DLR	La version 1.6.1 du composant DLR est disponible. Nouvelles fonctionnalités Installez Deep Learning Runtime v1.6.0 et ses dépendances. Ajoutez le support pour l'installation du DLR sur les plateformes Armv8 (AArch64). Cela étend la prise en charge de l'apprentissage automatique pour les appareils principaux de Greengrass exécutant NVIDIA Jetson, tels que le Jetson Nano. Corrections de bogues et améliorations Installez-le Kit SDK des appareils AWS IoT dans l'environnement virtuel pour lire la configuration des composants et appliquer les modifications de configuration. Corrections de bogues et améliorations mineures supplémentaires.
TensorFlow Classification d'images Lite	La version 2.1.0 du nouveau composant de classification d'images TensorFlow Lite est disponible. Nouvelles fonctionnalités Ajoutez la prise en charge de l'inférence de classification d'exemples d'images à l'aide de TensorFlow Lite.
TensorFlow Détection d'objets allégée	La version 2.1.0 du nouveau composant de détection d'objets TensorFlow Lite est disponible. Nouvelles fonctionnalités Ajoutez la prise en charge de l'inférence de détection d'échantillons d'objets à l'aide de TensorFlow Lite.
TensorFlow Boutique de modèles de classification d'images Lite	La version 2.1.0 du nouveau composant de magasin de modèles de classification d'images TensorFlow Lite est disponible. Nouvelles fonctionnalités Fournissez un modèle quantifié MobileNet v1 pré-entraîné pour l'inférence de classification d'échantillons d'images à l'aide de Lite. TensorFlow
TensorFlow Boutique de modèles de détection d'objets Lite	La version 2.1.0 du nouveau composant TensorFlow Lite de détection d'objets Model Store est disponible. Nouvelles fonctionnalités Fournissez un MobileNet modèle SSD (Single Shot Detection) préentraîné basé sur le jeu de données COCO pour l'inférence de détection d'échantillons d'objets à l'aide TensorFlow de Lite.
TensorFlow Lite	La version 2.5.0 du nouveau composant TensorFlow Lite est disponible. Nouvelles fonctionnalités Installez TensorFlow Lite v1.6.0 et ses dépendances dans un environnement virtuel sur les plateformes Armv7, Armv8 (AArch64) et x86_64.

Avertissement JavaScript est désactivé ou n'est pas disponible dans votre navigateur.

Pour que vous puissiez utiliser la documentation AWS, Javascript doit être activé. Vous trouverez des instructions sur les pages d'aide de votre navigateur.

Conventions de rédaction

AWS IoT GreengrassMise à jour logicielle Core v2.2.0

AWS IoT GreengrassMise à jour logicielle Core v2.0.5