Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 7 Oktober 2026, AWS akan menghentikan dukungan untuk. AWS IoT Greengrass Version 1 Setelah 7 Oktober 2026, Anda tidak akan lagi dapat mengakses sumber daya. AWS IoT Greengrass V1 Untuk informasi lebih lanjut, silakan kunjungi [Migrasi dari AWS IoT Greengrass Version 1](https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/migrate-from-v1.html). Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Ekspor aliran data ke AWS Cloud (konsol) Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan AWS IoT konsol untuk mengkonfigurasi dan menyebarkan AWS IoT Greengrass grup dengan manajer aliran diaktifkan. Grup ini berisi fungsi Lambda yang ditetapkan pengguna yang menulis ke pengaliran di pengelola pengaliran, yang kemudian diekspor secara otomatis ke AWS Cloud. Pengelola pengaliran membuat penyerapan, pemrosesan, dan ekspor pengaliran data volume tinggi menjadi lebih efisien dan andal. Dalam tutorial ini, Anda membuat `TransferStream` fungsi Lambda yang mengonsumsi data IoT. Fungsi Lambda menggunakan AWS IoT Greengrass Core SDK untuk membuat aliran di stream manager dan kemudian membaca dan menulis ke sana. Pengelola pengaliran kemudian mengekspor pengaliran ke Kinesis Data Streams. Diagram berikut menunjukkan alur kerja ini. ![\[Diagram alur kerja manajemen pengaliran.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/greengrass/v1/developerguide/images/stream-manager-scenario.png) Fokus tutorial ini adalah untuk menunjukkan bagaimana fungsi Lambda yang ditentukan pengguna menggunakan `StreamManagerClient` objek di AWS IoT Greengrass Core SDK untuk berinteraksi dengan manajer aliran. Untuk mempermudah, fungsi Lambda Python yang Anda buat untuk tutorial ini menghasilkan data perangkat simulasi. ## Prasyarat Untuk menyelesaikan tutorial ini, Anda membutuhkan: + Sebuah grup Greengrass dan core Greengrass (v1.10 atau yang lebih baru). Untuk informasi tentang cara membuat grup Greengrass dan core, lihat [Memulai dengan AWS IoT Greengrass](gg-gs.md). Tutorial Memulai juga mencakup langkah-langkah untuk menginstal perangkat lunak AWS IoT Greengrass Core. **catatan** Manajer aliran tidak didukung pada OpenWrt distribusi. + Waktu aktif Java 8 (JDK 8) dipasang pada perangkat core. + Untuk distribusi berbasis Debian (termasuk Raspbian) atau distribusi berbasis Ubuntu, jalankan perintah berikut: ``` sudo apt install openjdk-8-jdk ``` + Untuk distribusi berbasis Red Hat (termasuk Amazon Linux), jalankan perintah berikut: ``` sudo yum install java-1.8.0-openjdk ``` Untuk informasi lebih lanjut, lihat [ Cara mengunduh dan menginstal paket OpenJDK prebuilt](https://openjdk.java.net/install/) dalam dokumentasi OpenJDK. + AWS IoT Greengrass Core SDK untuk Python v1.5.0 atau yang lebih baru. Untuk menggunakan `StreamManagerClient` dalam AWS IoT Greengrass Core SDK for Python, Anda harus: + Instal Python 3.7 atau yang lebih baru pada perangkat core. + Sertakan SDK dan dependensinya dalam paket deployment fungsi Lambda Anda. Instruksi disediakan pada tutorial ini. **Tip** Anda dapat menggunakan `StreamManagerClient` dengan Java atau NodeJS. Misalnya kode, lihat [AWS IoT Greengrass Core SDK for](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-java/blob/master/samples/StreamManagerKinesis/src/main/java/com/amazonaws/greengrass/examples/StreamManagerKinesis.java) Java [AWS IoT Greengrass dan Core SDK untuk](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-js/blob/master/greengrassExamples/StreamManagerKinesis/index.js) Node.js aktif. GitHub + Aliran tujuan bernama **MyKinesisStream** dibuat di Amazon Kinesis Data Streams sama dengan grup Wilayah AWS Greengrass Anda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Buat aliran](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/fundamental-stream.html#create-stream) dalam *Panduan Developer Amazon Kinesis*. **catatan** Dalam tutorial ini, pengelola pengaliran mengekspor data ke Kinesis Data Streams, yang mengakibatkan biaya ke Akun AWS. Untuk informasi lebih lanjut tentang harga, lihat [Harga Kinesis Data Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/data-streams/pricing/). Untuk menghindari timbulnya biaya, Anda dapat menjalankan tutorial ini tanpa membuat Kinesis data stream. Dalam kasus ini, Anda memeriksa catatan untuk melihat pengelola pengaliran tersebut berusaha mengekspor pengaliran ke Kinesis Data Streams. + Kebijakan IAM ditambahkan ke [Peran grup Greengrass](group-role.md) yang mengizinkan tindakan `kinesis:PutRecords` pada aliran data target, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "kinesis:PutRecords" ], "Resource": [ "arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:stream/MyKinesisStream" ] } ] } ``` ------ Tutorial berisi langkah-langkah tingkat tinggi berikut: 1. [Buat paket deployment fungsi Lambda](#stream-manager-console-create-deployment-package) 1. [Buat fungsi Lambda](#stream-manager-console-create-function) 1. [Menambahkan fungsi ke grup](#stream-manager-console-create-gg-function) 1. [Mengaktifkan pengelola pengaliran](#stream-manager-console-enable-stream-manager) 1. [Konfigurasikan logging lokal](#stream-manager-console-configure-logging) 1. [Men-deploy grup](#stream-manager-console-create-deployment) 1. [Uji aplikasi](#stream-manager-console-test-application) Tutorial harus memakan waktu sekitar 20 menit untuk menyelesaikannya. ## Langkah 1: Buat paket deployment fungsi Lambda Dalam langkah ini, Anda membuat paket deployment fungsi Lambda yang berisi kode fungsi Python dan dependensi. Anda mengunggah paket ini nanti saat Anda membuat fungsi Lambda di. AWS Lambda Fungsi Lambda menggunakan AWS IoT Greengrass Core SDK untuk membuat dan berinteraksi dengan aliran lokal. **catatan** Fungsi Lambda yang ditetapkan pengguna milik Anda harus menggunakan [AWS IoT Greengrass Core SDK](lambda-functions.md#lambda-sdks-core) untuk berinteraksi dengan pengelola pengaliran. Untuk informasi lebih lanjut tentang persyaratan untuk Greengrass pengelola pengaliran, lihat [Persyaratan pengelola pengaliran Greengrass](stream-manager.md#stream-manager-requirements). 1. Unduh [AWS IoT Greengrass Core SDK for Python](lambda-functions.md#lambda-sdks-core) v1.5.0 atau yang lebih baru. 1. Unzip paket unduhan untuk mendapatkan SDK. SDK adalah folder `greengrasssdk` ini. 1. Instal paket dependensi untuk menyertakan dengan SDK dalam paket deployment fungsi Lambda Anda. 1. Arahkan ke direktori SDK yang berisi file `requirements.txt` ini. File ini berisi daftar dependensi. 1. Instal dependensi SDK. Sebagai contoh, jalankan perintah `pip` berikut untuk menginstalnya di direktori saat ini: ``` pip install --target . -r requirements.txt ``` 1. Simpan fungsi kode Python berikut dalam sebuah file lokal bernama `transfer_stream.py`. **Tip** Misalnya kode yang menggunakan Java dan NodeJS, lihat AWS IoT Greengrass Core SDK [for [AWS IoT Greengrass Java dan](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-js/blob/master/greengrassExamples/StreamManagerKinesis/index.js) Core SDK for Node.js on](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-java/blob/master/samples/StreamManagerKinesis/src/main/java/com/amazonaws/greengrass/examples/StreamManagerKinesis.java). GitHub ``` 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()) ``` 1. Zip item berikut ke dalam file bernama `transfer_stream_python.zip`. Ini adalah paket deployment fungsi Lambda Anda. + **transfer\$1stream.py**. Logika aplikasi. + **greengrasssdk**. Diperlukan perpustakaan untuk fungsi Python Greengrass Lambda yang menerbitkan pesan MQTT. [Operasi manajer aliran](work-with-streams.md) tersedia dalam versi 1.5.0 atau yang lebih baru dari AWS IoT Greengrass Core SDK untuk Python. + Dependensi yang Anda instal untuk AWS IoT Greengrass Core SDK untuk Python (misalnya, direktori). `cbor2` Ketika Anda membuat file `zip` ini, termasuk hanya item ini, bukan folder yang berisi. ## Langkah 2: Buat fungsi Lambda Pada langkah ini, Anda menggunakan AWS Lambda konsol untuk membuat fungsi Lambda dan mengonfigurasinya untuk menggunakan paket penerapan Anda. Kemudian, Anda mempublikasikan versi fungsi dan membuat alias. 1. Pertama, buat fungsi Lambda. 1. Di Konsol Manajemen AWS, pilih **Layanan**, dan buka AWS Lambda konsol. 1. Pilih **Buat fungsi** dan kemudian **Tulis dari awal**. 1. Di bagian **Informasi dasar** tersebut, gunakan nilai-nilai berikut: + Untuk **Nama fungsi**, masukkan **TransferStream**. + Untuk **Waktu pengoperasian**, pilih **Python 3.7**. + Untuk **Izin**, pertahankan pengaturan default. Hal ini menciptakan peran eksekusi yang memberikan izin Lambda basic. Peran ini tidak digunakan oleh AWS IoT Greengrass. 1. Di bagian bawah halaman, pilih **Buat Fungsi**. 1. Selanjutnya, daftarkan handler dan unggah paket deployment fungsi Lambda Anda. 1. Pada tab **Kode** ini, di bawah **Sumber kode**, pilih **Unggah dari**. Dari dropdown, pilih **file .zip**. ![\[Unggah dari dropdown dengan file .zip disorot.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/greengrass/v1/developerguide/images/lra-console/upload-deployment-package.png) 1. Pilih **Unggah**, lalu pilih paket deployment `transfer_stream_python.zip` Anda. Lalu, pilih **Simpan**. 1. Pada tab **Kode** fungsi, di bawah **Pengaturan waktu aktif**, pilih **Edit**, dan kemudian masukkan nilai-nilai berikut. + Untuk **Waktu pengoperasian**, pilih **Python 3.7**. + Untuk **Handler**, masukkan **transfer\$1stream.function\$1handler** 1. Pilih **Simpan**. **catatan** Tombol **Uji** di AWS Lambda konsol tidak berfungsi dengan fungsi ini. AWS IoT Greengrass Core SDK tidak berisi modul yang diperlukan untuk menjalankan fungsi Greengrass Lambda Anda secara independen di konsol. AWS Lambda Modul-modul ini (misalnya, `greengrass_common`) dipasok ke fungsi setelah mereka di-deploy ke core Greengrass Anda. 1. Sekarang, publikasikan versi pertama fungsi Lambda Anda dan membuat [alias untuk versi](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/versioning-aliases.html). **catatan** Grup Greengrass dapat mereferensi fungsi Lambda dengan alias (direkomendasikan) atau dengan versi. Menggunakan alias membuatnya lebih mudah untuk mengelola pembaruan kode karena Anda tidak perlu mengubah tabel langganan atau definisi grup ketika kode fungsi diperbarui. Sebaliknya, Anda hanya mengarahkan alias ke versi fungsi baru. 1. Dari menu **Tindakan** ini, pilih **Terbitkan versi baru**. 1. Untuk **Versi Deskripsi**, masukkan **First version**, lalu pilih **Publikasikan**. 1. Pada halaman konfigurasi **TransferStream: 1**, dari menu **Tindakan**, pilih **Buat alias**. 1. Pada halaman **Buat alias baru** ini, gunakan nilai-nilai berikut: + Untuk **Nama**, masukkan **GG\$1TransferStream**. + Untuk **Versi**, pilih **1**. **catatan** AWS IoT Greengrass **tidak mendukung alias Lambda untuk versi \$1LATEST.** 1. Pilih **Buat**. Sekarang Anda siap untuk menambahkan fungsi Lambda ke grup Greengrass Anda. ## Langkah 3: Tambahkan fungsi Lambda ke grup Greengrass Dalam langkah ini, Anda menambahkan fungsi Lambda ke grup lalu mengonfigurasi siklus hidup dan lingkungan variabel. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengontrol eksekusi fungsi Greengrass Lambda dengan menggunakan konfigurasi grup khusus](lambda-group-config.md). 1. **Di panel navigasi AWS IoT konsol, di bawah **Kelola**, perluas perangkat **Greengrass**, lalu pilih Grup (V1).** 1. Pilih grup target. 1. Pada halaman konfigurasi grup, pilih tab **fungsi Lambda**. 1. **Di bawah **fungsi Lambda Saya**, pilih Tambah.** 1. Pada halaman **fungsi Add Lambda, pilih fungsi** Lambda **untuk fungsi Lambda** Anda. 1. **Untuk **versi Lambda**, pilih Alias:GG\$1. TransferStream** Sekarang, konfigurasikan properti yang menentukan perilaku fungsi Lambda dalam grup Greengrass. 1. Di bagian **konfigurasi fungsi Lambda**, buat perubahan berikut: + Atur **Batas memori** hingga 32 MB. + Untuk **Pinned**, pilih **True**. **catatan** Fungsi Lambda yang *berumur panjang* (atau *disematkan*) dimulai secara otomatis setelah AWS IoT Greengrass dimulai dan terus berjalan di wadahnya sendiri. Hal ini berbeda dengan fungsi Lambda *sesuai permintaan* ini, yang dimulai ketika diaktifkan dan berhenti ketika tidak ada tugas yang tersisa untuk dijalankan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasi siklus hidup untuk fungsi Greengrass Lambda](lambda-functions.md#lambda-lifecycle). 1. Pilih **Tambahkan fungsi Lambda**. ## Langkah 4: Mengaktifkan pengelola pengaliran Dalam langkah ini, Anda memastikan bahwa pengelolal pengaliran diaktifkan. 1. Pada halaman konfigurasi grup, pilih tab **fungsi Lambda**. 1. Di bawah **fungsi Sistem Lambda**, pilih **Manajer aliran**, dan periksa statusnya. Jika dinonaktifkan, pilih **Edit**. Kemudian, pilih **Aktifkan** dan **Simpan**. Anda dapat menggunakan pengaturan parameter default untuk tutorial ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasikan pengelola AWS IoT Greengrass aliran](configure-stream-manager.md). **catatan** Ketika Anda menggunakan konsol untuk mengaktifkan pengelola pengaliran dan men-deploy grup, ukuran memori untuk pengelola pengaliran diatur ke 4194304 KB (4 GB) secara default. Kami merekomendasikan Anda mengatur ukuran memori ke setidaknya 128000 KB. ## Langkah 5: Konfigurasikan logging lokal Pada langkah ini, Anda mengonfigurasi komponen AWS IoT Greengrass sistem, fungsi Lambda yang ditentukan pengguna, dan konektor dalam grup untuk menulis log ke sistem file perangkat inti. Anda dapat menggunakan catatan untuk memecahkan masalah yang mungkin Anda alami. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemantauan dengan AWS IoT Greengrass log](greengrass-logs-overview.md). 1. Di bawah **Konfigurasikan catatan lokal**, periksa apakah pengelogan lokal dikonfigurasi. 1. Jika catatan tidak dikonfigurasi untuk komponen sistem Greengrass atau fungsi Lambda yang ditetapkan pengguna, pilih **Edit**. 1. **Pilih **tingkat log fungsi Lambda Pengguna dan tingkat log sistem** Greengrass.** 1. Menjaga nilai default untuk tingkat pencatatan dan batas ruang disk, lalu pilih **Simpan**. ## Langkah 6: Men-deploy grup Greengrass Men-deploy grup ke perangkat core. 1. Pastikan AWS IoT Greengrass inti berjalan. Jalankan perintah berikut di terminal Raspberry Pi Anda, sesuai kebutuhan. 1. Untuk memeriksa apakah daemon sedang berjalan: ``` ps aux | grep -E 'greengrass.*daemon' ``` Jika outputnya berisi entri `root` untuk `/greengrass/ggc/packages/ggc-version/bin/daemon`, maka daemon sedang berjalan. **catatan** Versi di jalur tergantung pada versi perangkat lunak AWS IoT Greengrass Core yang diinstal pada perangkat inti Anda. 1. Untuk memulai daemon: ``` cd /greengrass/ggc/core/ sudo ./greengrassd start ``` 1. Pada halaman konfigurasi grup, pilih **Deploy**. 1. 1. **Di tab **Fungsi Lambda, di bawah bagian Fungsi** **Lambda Sistem**, pilih **detektor IP** dan pilih Edit.** 1. Dalam kotak dialog **Edit pengaturan detektor IP**, pilih **Secara otomatis mendeteksi dan mengganti titik akhir broker MQTT**. 1. Pilih **Simpan**. Hal ini mengaktifkan perangkat untuk secara otomatis memperoleh informasi konektivitas untuk core, seperti alamat IP, DNS, dan nomor port. Deteksi otomatis direkomendasikan, tetapi AWS IoT Greengrass juga mendukung titik akhir yang ditentukan secara manual. Anda hanya diminta untuk metode penemuan pertama kalinya bahwa grup di-deploy. **catatan** Jika diminta, berikan izin untuk membuat peran layanan [Greengrass dan kaitkan dengan peran layanan](service-role.md) Anda saat ini. Akun AWS Wilayah AWS Peran ini memungkinkan AWS IoT Greengrass untuk mengakses sumber daya Anda dalam AWS layanan. Halaman **Deployment** menampilkan timestamp deployment, ID versi, dan status. Setelah selesai, status yang ditampilkan untuk penerapan harus **Selesai**. Untuk bantuan pemecahan masalah, lihat [Pemecahan masalah AWS IoT Greengrass](gg-troubleshooting.md). ## Langkah 7: Uji aplikasi Fungsi Lambda `TransferStream` menghasilkan data perangkat yang disimulasikan. Ini menulis data ke pengaliran yang diekspor oleh pengelola pengaliran ke Kinesis data stream target. 1. Di konsol Amazon Kinesis, di bawah aliran **data Kinesis**, pilih. **MyKinesisStream** **catatan** Jika Anda menjalankan tutorial tanpa Kinesis data streams target, [periksa berkas log](stream-manager-cli.md#stream-manager-cli-logs) untuk pengelola pengaliran (`GGStreamManager`). Jika itu berisi `export stream MyKinesisStream doesn't exist` dalam pesan kesalahan, maka uji ini berhasil. Kesalahan ini berarti bahwa layanan mencoba untuk mengekspor ke pengaliran tetapi pengaliran tidak ada. 1. Pada **MyKinesisStream**halaman, pilih **Monitoring**. Jika uji berhasil, Anda akan melihat data di bagan **Pasang Catatan** ini. Tergantung pada koneksi Anda, mungkin diperlukan waktu satu menit sebelum data ditampilkan. **penting** Setelah selesai melakukan pengujian, hapus Kinesis data stream agar tidak menimbulkan biaya tambahan. Atau, jalankan perintah berikut untuk menghentikan daemon Greengrass. Hal ini mencegah core mengirim pesan hingga Anda siap untuk melanjutkan pengujian. ``` cd /greengrass/ggc/core/ sudo ./greengrassd stop ``` 1. Hapus fungsi **TransferStream**Lambda dari inti. 1. **Di panel navigasi AWS IoT konsol, di bawah **Kelola**, perluas perangkat **Greengrass**, lalu pilih Grup (V1).** 1. Di bawah **grup Greengrass**, pilih grup Anda. 1. **Pada halaman **Lambdas**, pilih elips (**...**) untuk **TransferStream**fungsi, dan kemudian pilih Hapus fungsi.** 1. Dari **Tindakan**, pilih **Men-deploy**. Untuk melihat pencatatan informasi atau pemecahan masalah dengan aliran, periksa log untuk fungsi `TransferStream` dan `GGStreamManager` tersebut. Anda harus memiliki `root` izin untuk membaca AWS IoT Greengrass log pada sistem file. + `TransferStream` menulis entri log ke `greengrass-root/ggc/var/log/user/region/account-id/TransferStream.log`. + `GGStreamManager` menulis entri log ke `greengrass-root/ggc/var/log/system/GGStreamManager.log`. Jika Anda membutuhkan informasi pemecahan masalah lainnya, Anda dapat [mengatur tingkat logging](#stream-manager-console-configure-logging) untuk **log Lambda pengguna** ke **log Debug** lalu men-deploy grup lagi. ## Lihat juga + [Mengelola aliran data pada inti AWS IoT Greengrass](stream-manager.md) + [Konfigurasikan pengelola AWS IoT Greengrass aliran](configure-stream-manager.md) + [Gunakan StreamManagerClient untuk bekerja dengan aliran](work-with-streams.md) + [Ekspor konfigurasi untuk tujuan yang didukung AWS Cloud](stream-export-configurations.md) + [Ekspor aliran data ke AWS Cloud (CLI)](stream-manager-cli.md)