Greengrass コネクタの開始方法 (コンソール)

AWS Secrets Manager コンソールにサインインします。

[Store a new secret] (新しいシークレットの保存) を選択します。

[Choose secret type] (シークレットの種類を選択) で、[Other type of secret] (他の種類のシークレット) を選択します。

[このシークレットに保存するキーと値のペアを指定します] の [プレーンテキスト] タブで、Twilio 認証トークンを入力します。すべての JSON 書式を削除し、トークンの値のみ入力します。

暗号化には aws/secretsmanager を暗号キーとして選択した状態で、[Next] (次へ) を選択します。

[シークレット名] に「greengrass-TwilioAuthToken」と入力し、[次へ] を選択します。

このチュートリアルではローテーションは不要であるため、[disable automatic rotation] (自動ローテーションを無効化)、Next (次へ) の順に選択します。

[確認] ページで、設定を確認し、[保存] を選択します。

次に、シークレットを参照する Greengrass グループにシークレットリソースを作成します。

AWS IoT コンソールのナビゲーションペインの [Manage]（管理）で、[Greengrass devices]（Greengrass デバイス）を展開して、[Group (V1)]（グループ (V1)）を選択します。

シークレットリソースを追加するグループを選択します。

グループ設定ページの [Resources] (リソース) タブから、[Secrets] (シークレット) セクションを選択します。[Secrets] (シークレット) セクションには、グループに属するシークレットリソースが表示されます。このセクションからシークレットリソースを追加、編集、削除できます。

[Secrets] (シークレット) セクションから [Add] (追加) を選択します。

[Add a secret resource] (シークレットリソースを追加) ページで、[Resource name] (リソース名)に MyTwilioAuthToken を入力します。

[Secret] (シークレット) には、[greengrass-TwilioAuthToken] を選択します。

[Select labels (Optional)] (ラベルを選択 (オプション)) セクションの、AWSCURRENT ステージングラベルはシークレットの最新バージョンを表します。このラベルはシークレットリソースに常に含まれています。

[Add resource] (リソースを追加) を選択します。

グループ設定ページで、[Connectors] (コネクタ)、[Add a connector] (コネクタの追加) の順に選択します。

[Add connector] (コネクタの追加) ページで、[Twilio Notifications] (Twilio 通知) を選択します。

バージョンを選択します。

[Configuration] (設定) セクションで次を行います。

[Add resource] (リソースを追加) を選択します。

AWS IoT Greengrass Core SDK のダウンロードページから、AWS IoT Greengrass Core SDK for Python をお使いのコンピュータにダウンロードします。

ダウンロードしたパッケージを解凍し、SDK を取得します。SDK は greengrasssdk フォルダです。

以下の Python コード関数を temp_monitor.py というローカルファイルに保存します。

import greengrasssdk
import json
import random

client = greengrasssdk.client('iot-data')

# publish to the Twilio Notifications connector through the twilio/txt topic
def function_handler(event, context):
    temp = event['temperature']
    
    # check the temperature
    # if greater than 30C, send a notification
    if temp > 30:
        data = build_request(event)
        client.publish(topic='twilio/txt', payload=json.dumps(data))
        print('published:' + str(data))
        
    print('temperature:' + str(temp))
    return

# build the Twilio request from the input data
def build_request(event):
    to_name = event['to_name']
    to_number = event['to_number']
    temp_report = 'temperature:' + str(event['temperature'])

    return {
        "request": {
            "recipient": {
                "name": to_name,
                "phone_number": to_number,
                "message": temp_report
            }
        },
        "id": "request_" + str(random.randint(1,101))
    }

以下の項目を temp_monitor_python.zip という名前のファイルに圧縮します。ZIP ファイルを作成するときは、コードおよび依存関係のみを含め、フォルダは含めません。

これが Lambda 関数デプロイパッケージです。

最初に Lambda 関数を作成します。

1. AWS Management Console で、[サービス] を選択し、AWS Lambda コンソールを開きます。

2. [Create function] (関数の作成) を選択し、[Author from scratch] (一から作成) を選択します。

3. [Basic information] セクションで、以下の値を使用します。

   • [Function name] (関数名) に TempMonitor と入力します。

   • [Runtime (ランタイム)] で [Python 3.7] を選択します。

   • [Permissions] (アクセス許可) はデフォルト設定のままにしておきます。これで Lambda への基本的なアクセス許可を付与する実行ロールが作成されます。このロールは、AWS IoT Greengrass によっては使用されません。

4. ページの下部で、[Create function] を選択します。

今度は、ハンドラを登録し、Lambda 関数デプロイパッケージをアップロードします。

1. [Code] (コード) タブの [Code source] (コードソース) で、[Upload from] (アップロード元) を選択します。ドロップダウンから [.zip file] (.zip ファイル) を選択します。

   

2. [Upload] (アップロード) を選択し、temp_monitor_python.zip デプロイパッケージを選択します。次に、保存を選択します。

3. 関数の [Code] (コード) タブにある [Runtime settings] (ランタイム設定) で [Edit] (編集) を選択し、次の値を入力します。

   • [Runtime (ランタイム)] で [Python 3.7] を選択します。

   • [ハンドラ] に「temp_monitor.function_handler」と入力します。

4. [Save] を選択します。

   注記

   AWS Lambda コンソールの [Test] (テスト) ボタンは、この関数では機能しません。AWS IoT Greengrass Core SDK には、AWS Lambda コンソールで Greengrass Lambda 関数を個別に実行するために必要なモジュールは含まれていません。これらのモジュール (例えば greengrass_common) が関数に提供されるのは、Greengrass Core にデプロイされた後になります。

ここで、Lambda 関数の最初のバージョンを公開し、バージョンのエイリアスを作成します。

1. [Actions] メニューから、[Publish new version] を選択します。

2. [バージョンの説明] に「First version」と入力し、[発行] を選択します。

3. [TempMonitor: 1] 設定ページで、[Actions (アクション)] メニューの [エイリアスの作成] を選択します。

4. [Create a new alias] ページで、次の値を使用します。

   • [Name] (名前) に「GG_TempMonitor」と入力します。

   • [Version (バージョン)] で、[1] を選択します。

   注記

   AWS IoT Greengrass は、$LATEST バージョンの Lambda エイリアスをサポートしていません。

5. [Create] を選択します。

グループ設定ページで、[Lambda functions] (Lambda 関数) タブを選択します。

[My Lambda functions] (自分の Lambda 関数) で、[Add] を選択します。

[Add Lambda function] (Lambda 関数を追加) ページで、Lambda 関数として [TempMonitor] を選択します。

Lambda 関数のバージョンで、Alias: GG_TempMonitor を選択します。

[Add Lambda function] (Lambda 関数の追加) を選択します。

グループ設定ページの [Subscriptions] (サブスクリプション) タブで、[Add Subscription] (サブスクリプションの追加) を選択します。

[Create a subscription] (サブスクリプションの作成) ページで、ソースおよびターゲットを次のように設定します。

1. [Source type] (ソースタイプ) は、[Lambda function] (Lambda 関数)、[TempMonitor] の順に選択します。

2. [Target type] (ターゲットタイプ) は、[Connector] (コネクタ)、[Twilio Notifications] (Twilio 通知) の順に選択します。

[Topic filter] (トピックのフィルター) に twilio/txt を選択します。

[Create subscription] を選択します。

ステップ 1 〜 4 を繰り返して、AWS IoT に関数へのメッセージの発行を許可するサブスクリプションを作成します。

1. [Source type] (ソースタイプ) は、Service (サービス)、IoT Cloud (IoT Cloud (IoT クラウド)) の順に選択します。

2. [Select a target] (ターゲットの選択) は、[Lambda function] (Lambda 関数)、[TempMonitor] の順に選択します。

3. [トピックのフィルター] に「temperature/input」と入力します。

ステップ 1〜4 を繰り返して、AWS IoT へのメッセージの発行をコネクタに許可するサブスクリプションを作成します。

1. [Source type] (ソースタイプ) は、[Connectors] (コネクタ)、[Twilio Notifications] (Twilio 通知) の順に選択します。

2. [Target type] (ターゲットタイプ) は、[サービス]、[IoT Cloud] (IoT クラウド) の順に選択します。

3. [トピックフィルター] には自動的に「twilio/message/status」と入力されます。これは、コネクタが発行する先の事前定義済みトピックです。

AWS IoT Greengrass Core が実行されていることを確認します。必要に応じて、Raspberry Pi のターミナルで以下のコマンドを実行します。

1. デーモンが実行中であるかどうかを確認するには

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

   出力に root の /greengrass/ggc/packages/ggc-version/bin/daemon エントリが含まれる場合、デーモンは実行されています。

   注記

   パスのバージョンは、コアデバイスにインストールされている AWS IoT Greengrass Core ソフトウェアのバージョンによって異なります。

2. 次のようにしてデーモンを開始します。

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

グループ設定ページで、[Deploy] (デプロイ) を選択します。

1. [Lambda functions] (Lambda 関数) タブの [System Lambda functions] (システム Lambda 関数) セクションで、[IP detector] (IP ディテクター)、[Edit] (編集) の順に選択します。

2. [Edit IP detector settings] (IPディテクタ設定の編集) のダイアログボックスで、[Automatically detect and override MQTT broker endpoints] (MQTT ブローカーのエンドポイントを自動的に検出して上書きする)を選択します。

3. [Save] を選択します。

   これにより、デバイスは、IP アドレス、DNS、ポート番号など、コアの接続情報を自動的に取得できます。自動検出が推奨されますが、AWS IoT Greengrass は手動で指定されたエンドポイントもサポートしています。グループが初めてデプロイされたときにのみ、検出方法の確認が求められます。

   注記

   プロンプトが表示されたら、Greengrass サービスロールの作成権限を付与し、そのロールを現在の AWS リージョン の AWS アカウント に関連付けます。このロールを付与することで、AWS IoT Greengrass は AWS サービスのリソースにアクセスできます。

   [Deployments] ページでは、デプロイのタイムスタンプ、バージョン ID、ステータスが表示されます。完了すると、デプロイのステータスが [Completed] (完了) と表示されます。

   トラブルシューティングヘルプについては、AWS IoT Greengrass のトラブルシューティング を参照してください。

AWS IoT コンソールのホームページで、[Test] (テスト) を選択します。

[Subscribe to topic] (トピックへのサブスクライブ) で、以下の値を使用し、[Subscribe] (サブスクリプション) を選択します。Twilio 通知コネクタはこのトピックにステータス情報を発行します。

[Publish to topic] (トピックに発行) で、以下の値を使用し、[Publish] (発行) を選択して関数を呼び出します。

{
   "to_name": "recipient-name",
   "to_number": "recipient-phone-number",
   "temperature": 31
}

正しく実行できていれば、受信者にテキストメッセージが届き、コンソールの出力データに success のステータスが表示されます。

ここでは、入力メッセージの temperature を 29 に変更して発行します。これは 30 未満であるため、TempMonitor 関数は Twilio メッセージをトリガーしません。