Esportazione di flussi di dati inCloud AWS(console)

Download diAWS IoT GreengrassSDK per Pythonv1.5.0 o versioni successive.

Decomprimere il pacchetto scaricato per ottenere l'SDK. Il kit SDK è la cartella greengrasssdk.

Installare le dipendenze di pacchetti da includere con l'SDK nel pacchetto di distribuzione della funzione Lambda.

Salvare la seguente funzione del codice Python nel file locale 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())

Comprimere le voci seguenti nel file transfer_stream_python.zip. Questo file è il pacchetto di distribuzione della funzione Lambda.

Quando crei il file zip, includi solo questi elementi, non la cartella che li contiene.

Innanzitutto, crea la funzione Lambda.

1. Nella AWS Management Console, scegli Services (Servizi) e apri la console AWS Lambda.

2. ScegliereCrea funzionee quindiAuthor from scratch (Crea da zero).

3. Nella sezione Basic information (Informazioni di base), specifica i seguenti valori:

   • Nel campo Function name (Nome funzione), immettere TransferStream.

   • In Runtime, scegliere Python 3.7.

   • PerAutorizzazioni, mantenere l'impostazione predefinita. Questo crea un ruolo di esecuzione che concede le autorizzazioni Lambda di base. Tale ruolo non viene utilizzato daAWS IoT Greengrass.

4. Nella parte inferiore della pagina, scegliereCrea funzione.

Quindi, registra il gestore e carica il pacchetto di distribuzione della funzione Lambda.

1. SulCodescheda, sottoCodice sorgente, scegliCarica da. Dal menu a discesa, scegli.zip.

   

2. ScegliereCaricamentoe quinditransfer_stream_python.zippacchetto di distribuzione. Quindi, scegliere Save (Salva).

3. SulCodetab per la funzione, sottoImpostazioni di runtime, scegliModificare, quindi immettere i valori seguenti.

   • In Runtime, scegliere Python 3.7.

   • In Handler (Gestore), immetti transfer_stream.function_handler

4. Seleziona Save (Salva.

   Nota

   LaTestpulsante sul pulsanteAWS Lambdala console non funziona con questa funzione. LaAWS IoT GreengrassCore SDK non contiene moduli necessari per eseguire le funzioni Lambda di Greengrass in modo indipendente nelAWS LambdaConsole. Questi moduli (ad esempio,greengrass_common) vengono forniti alle funzioni dopo che sono state implementate nel core Greengrass.

Ora, pubblica la prima versione della funzione Lambda e crea unaalias per la versione.

1. Nel menu Actions (Operazioni), seleziona Publish new version (Pubblica nuova versione).

2. Per Version description (Descrizione versione), immettere First version, quindi scegliere Publish (Pubblica).

3. SulTransferStream: 1pagina di configurazione, dallaOperazionimenu, scegliCreare alias.

4. Nella pagina Create a new alias (Crea un nuovo alias), utilizza i seguenti valori:

   • In Name (Nome), inserire GG_TransferStream.

   • In Version (Versione), selezionare 1.

   Nota

   AWS IoT Greengrassnon supporta gli alias Lambda per$LATESTVersioni.

5. Scegli Crea.

NellaAWS IoTRiquadro di navigazione della console, inManage (Gestione), espandereApparecchi Greengrasse quindiGruppi (V1).

Scegliere il gruppo target.

Nella pagina di configurazione del gruppo, scegliereFunzioni LambdaTabulatore.

UNDERFunzioni di Lambda, scegliInserisci.

SulAggiungi funzione Lambda, scegliere la paginaLambda function (Funzione Lambda)per la funzione Lambda.

Per ilVersione delle Lambda, scegliAlias: GG_TransferStream.

Configurare ora le proprietà che determinano il comportamento della funzione Lambda nel gruppo Greengrass.

NellaConfigurazione della funzione Lambda, apportare le seguenti modifiche:

ScegliereAggiungi funzione Lambda.

Nella pagina di configurazione del gruppo, scegliereFunzioni LambdaTabulatore.

UNDERFunzioni AWS Lambda, selezionaStream managere controlla lo stato. Se disabilitato, scegliere Edit (Modifica). Quindi, scegliere Enable (Abilita) e Save (Salva). È possibile utilizzare le impostazioni dei parametri predefinite per questo tutorial. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Configurazione di Stream Manager di AWS IoT Greengrass .

In Local logs configuration (Configurazione log locale), verificare se è configurata la registrazione locale.

Se i log non sono configurati per i componenti di sistema Greengrass o per le funzioni Lambda definite dall'utente, scegliereModificare.

ScegliereLivello di registro delle funzioni Lambda utenteeLivello di log del sistema Greengrass.

Mantenere i valori predefiniti per il livello di registrazione e il limite di spazio su disco e scegliere Save (Salva).

Assicurarsi che il fileAWS IoT Greengrasscore è in esecuzione. Esegui i seguenti comandi nel terminale di Raspberry Pi in base alle esigenze.

1. Per controllare se il daemon è in esecuzione:

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

   Se l'output contiene una voce root per /greengrass/ggc/packages/ggc-version/bin/daemon, allora il daemon è in esecuzione.

   Nota

   La versione nel percorso dipende dalla versione del software AWS IoT Greengrass Core installata sul dispositivo core.

2. Per avviare il daemon:

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

Nella pagina di configurazione del gruppo, scegliereDistribuzione.

1. NellaFunzioni Lambdascheda, sotto la schedaFunzioni AWS Lambdasezione, selezionaRilevatore di IPe scegliModificare.

2. NellaModifica impostazioni rilevatore IPfinestra di dialogo, selezionareRileva e sostituisci automaticamente gli endpoint del broker MQTT.

3. Seleziona Save (Salva.

   Questo consente ai dispositivi di acquisire automaticamente informazioni di base sulla connettività, come, ad esempio indirizzo IP, DNS e numero della porta. È consigliato il rilevamento automatico, ma AWS IoT Greengrass supporta anche endpoint specifici manualmente. Ti viene chiesto il metodo di individuazione solo la prima volta che il gruppo viene distribuito.

   Nota

   Se richiesto, concedi l'autorizzazione per creare ilRuolo del servizio Greengrasse associalo al tuoAccount AWSnella correnteRegione AWS. Tale ruolo consenteAWS IoT Greengrassper accedere alle risorse inAWSServizi .

   Nella pagina Deployments (Distribuzioni) vengono visualizzati il timestamp della distribuzione, l'ID versione e lo stato. Una volta completata, la distribuzione dovrebbe mostrare lo statoCompletato.

   Per la risoluzione dei problemi, consultare Risoluzione dei problemi relativi a AWS IoT Greengrass.

Nella console Amazon Kinesis, sottoKinesis Data Streams, scegliMyKinesisStream.

SulMyKinesisStreampagina, scegliereMonitoraggio. Se il test vien superato, i dati sono visibili nei grafici Put Records (Inserisci record) . A seconda della connessione, potrebbe essere necessario fino a un minuto prima che i dati vengano visualizzati.

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

Remove ilTransferStreamLambda function (Funzione Lambda).

1. NellaAWS IoTRiquadro di navigazione della console, inManage (Gestione), espandereApparecchi Greengrasse quindiGruppi (V1).

2. UNDERGruppi di Greengrass, scegliere il gruppo.

3. SulLambda, scegliere i puntini di sospensione (...) per ilTransferStreamfunzione, quindi scegliereFunzione Remove.

4. In Actions (Operazioni), scegliere Deploy (Distribuisci).