サポート終了通知: 2026 年 10 月 7 日、 AWS はサポートを終了します AWS IoT Greengrass Version 1。2026 年 10 月 7 日以降、 AWS IoT Greengrass V1 リソースにアクセスできなくなります。詳細については、[「 からの移行 AWS IoT Greengrass Version 1](https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/migrate-from-v1.html)」を参照してください。
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# データストリームを にエクスポートする AWS クラウド (コンソール)
このチュートリアルでは、 AWS IoT コンソールを使用して、ストリームマネージャーを有効にした AWS IoT Greengrass グループを設定およびデプロイする方法を示します。グループには、ストリームマネージャーのストリームに書き込むユーザー定義 Lambda 関数が含まれています。ストリームマネージャーは、自動的に AWS クラウドにエクスポートされます。
ストリームマネージャーにより、大量のデータストリームの取り込み、処理、エクスポートが効率化され、信頼性が向上します。このチュートリアルでは、IoT データを消費する `TransferStream` Lambda 関数を作成します。Lambda 関数は AWS IoT Greengrass Core SDK を使用してストリームマネージャーにストリームを作成し、それに読み書きします。ストリームマネージャーは、ストリームを Kinesis Data Streams にエクスポートします。以下の図は、このワークフローを示しています。
![\[ストリーム管理ワークフローの図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/greengrass/v1/developerguide/images/stream-manager-scenario.png)
このチュートリアルでは、ユーザー定義の Lambda 関数が AWS IoT Greengrass Core SDK の `StreamManagerClient` オブジェクトを使用してストリームマネージャーとやり取りする方法を示します。簡単にするために、このチュートリアルで作成する Python Lambda 関数は、シミュレートされたデバイスデータを生成します。
## 前提条件
このチュートリアルを完了するには、以下が必要です。
+ Greengrass グループと Greengrass コア (v1.10 以降)。Greengrass のグループまたはコアを作成する方法については、「[の開始方法 AWS IoT Greengrass](gg-gs.md)」を参照してください。入門チュートリアルには、 AWS IoT Greengrass Core ソフトウェアをインストールする手順も含まれています。
**注記**
ストリームマネージャーは OpenWrt ディストリビューションではサポートされていません。
+ コアデバイスにインストールされている Java 8 ランタイム (JDK 8)。
+ Debian ベースのディストリビューション (Raspbian を含む) または Ubuntu ベースのディストリビューションの場合は、次のコマンドを実行します。
```
sudo apt install openjdk-8-jdk
```
+ Red Hat ベースのディストリビューション (Amazon Linux を含む) の場合は、次のコマンドを実行します。
```
sudo yum install java-1.8.0-openjdk
```
詳細については、OpenJDK ドキュメントの「[How to download and install prebuilt OpenJDK packages](https://openjdk.java.net/install/)」を参照してください。
+ AWS IoT Greengrass Core SDK for Python v1.5.0 以降。 AWS IoT Greengrass Core SDK for Python で `StreamManagerClient` を使用するには、以下を行う必要があります。
+ Python 3.7 以降をコアデバイスにインストールします。
+ SDK とその依存関係を Lambda 関数デプロイパッケージに含めます。このチュートリアルでは、手順を説明しています。
**ヒント**
`StreamManagerClient` を Java または NodeJS で使用できます。コードの例については、GitHub の 「[AWS IoT Greengrass Core SDK for Java](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-java/blob/master/samples/StreamManagerKinesis/src/main/java/com/amazonaws/greengrass/examples/StreamManagerKinesis.java)」と「[AWS IoT Greengrass Core SDK for Node.js](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-js/blob/master/greengrassExamples/StreamManagerKinesis/index.js)」を参照してください。
+ Greengrass グループ AWS リージョン と同じ の Amazon Kinesis Data Streams で**MyKinesisStream**作成された という名前の送信先ストリーム。詳細については、「Amazon Kinesis デベロッパーガイド」の「[ストリームを作成する](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/fundamental-stream.html#create-stream)」を参照してください。
**注記**
このチュートリアルでは、ストリームマネージャーが Kinesis Data Streams にデータをエクスポートするため、 AWS アカウントに課金されます。料金の詳細については、「[Amazon Kinesis Data Streams の料金](https://aws.amazon.com/kinesis/data-streams/pricing/)」を参照してください。
料金が発生しないようにするには、Kinesis データストリームを作成せずにこのチュートリアルを実行します。この場合、ログを確認して、ストリームマネージャーがストリームを Kinesis Data Streams にエクスポートしようとしたことを確認します。
+ 次の例に示すように、ターゲットデータストリームで `kinesis:PutRecords` アクションを許可する [Greengrass グループのロール](group-role.md) に IAM ポリシーが追加されている。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kinesis:PutRecords"
],
"Resource": [
"arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:stream/MyKinesisStream"
]
}
]
}
```
------
このチュートリアルのおおまかな手順は以下のとおりです。
1. [Lambda 関数デプロイパッケージを作成する](#stream-manager-console-create-deployment-package)
1. [Lambda 関数を作成する](#stream-manager-console-create-function)
1. [グループに関数を追加する](#stream-manager-console-create-gg-function)
1. [ストリームマネージャーを有効にする](#stream-manager-console-enable-stream-manager)
1. [ローカルログを設定する](#stream-manager-console-configure-logging)
1. [グループをデプロイする](#stream-manager-console-create-deployment)
1. [アプリケーションをテストする](#stream-manager-console-test-application)
このチュートリアルは完了までに約 20 分かかります。
## ステップ 1: Lambda 関数デプロイパッケージを作成する
この手順では、Python 関数コードと依存関係を含む Lambda 関数デプロイパッケージを作成します。このパッケージは、後で AWS Lambdaで Lambda 関数を作成するときにアップロードします。Lambda 関数は AWS IoT Greengrass Core SDK を使用してローカルストリームを作成して操作します。
**注記**
ユーザー定義の Lambda 関数は、[AWS IoT Greengrass Core SDK](lambda-functions.md#lambda-sdks-core) を使用してストリームマネージャーと対話する必要があります。Greengrass ストリームマネージャーの要件の詳細については、「[Greengrass ストリームマネージャーの要件](stream-manager.md#stream-manager-requirements)」を参照してください。
1. v1.5.0 以降の [AWS IoT Greengrass Core SDK for Python](lambda-functions.md#lambda-sdks-core) をダウンロードします。
1. 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。
1. パッケージ依存関係をインストールして、Lambda 関数デプロイパッケージに SDK を含めます。
1. `requirements.txt` ファイルのある SDK ディレクトリに移動します。このファイルには依存関係の一覧が記載されています。
1. SDK の依存関係をインストールします。例えば、次の `pip` コマンドを実行して、現在のディレクトリにインストールします。
```
pip install --target . -r requirements.txt
```
1. 以下の Python コード関数を `transfer_stream.py` というローカルファイルに保存します。
**ヒント**
Java と NodeJS を使用するコードの例については、GitHub の「[AWS IoT Greengrass Core SDK for Java](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-java/blob/master/samples/StreamManagerKinesis/src/main/java/com/amazonaws/greengrass/examples/StreamManagerKinesis.java)」と「[AWS IoT Greengrass Core SDK for Node.js](https://github.com/aws/aws-greengrass-core-sdk-js/blob/master/greengrassExamples/StreamManagerKinesis/index.js)」を参照してください。
```
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. 以下の項目を `transfer_stream_python.zip` という名前のファイルに圧縮します。これが Lambda 関数デプロイパッケージです。
+ **transfer\$1stream.py**。アプリケーションロジック。
+ **greengrasssdk**。MQTT メッセージを発行する Python Greengrass Lambda 関数で必須のライブラリ。
[ストリームマネージャーオペレーション](work-with-streams.md)は、 AWS IoT Greengrass Core SDK for Python のバージョン 1.5.0 以降で使用できます。
+ AWS IoT Greengrass Core SDK for Python にインストールした依存関係 (`cbor2`ディレクトリなど）。
`zip` ファイルを作成するときは、これらの項目のみを含み、それらが含まれているフォルダは含みません。
## ステップ 2: Lambda 関数を作成する
このステップでは、 AWS Lambda コンソールを使用して Lambda 関数を作成し、デプロイパッケージを使用するように設定します。次に、関数のバージョンを公開し、エイリアスを作成します。
1. 最初に Lambda 関数を作成します。
1. で AWS マネジメントコンソール、**サービス**を選択し、 AWS Lambda コンソールを開きます。
1. **[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。
1. **[基本的な情報]** セクションで、以下の値を使用します。
+ **[関数名]** に「**TransferStream**」と入力します。
+ **[ランタイム]** で **[Python 3.7]** を選択します。
+ **[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 では使用されません AWS IoT Greengrass。
1. ページの下部で、**[関数の作成]** を選択します。
1. 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 ファイル]** を選択します。
![\[[.zip ファイル] が強調表示された [アップロード元] ドロップダウンリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/greengrass/v1/developerguide/images/lra-console/upload-deployment-package.png)
1. **[アップロード]** を選択し、`transfer_stream_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。
1. 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。
+ **[ランタイム]** で **[Python 3.7]** を選択します。
+ **[ハンドラ]** に **transfer\$1stream.function\$1handler** と入力します。
1. **[保存]** を選択します。
**注記**
AWS Lambda コンソールの**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、Greengrass Lambda 関数を AWS Lambda コンソールで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。
1. 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](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/versioning-aliases.html)を作成します。
**注記**
Greengrass グループは、Lambda 関数をエイリアス別 (推奨) またはバージョン別に参照できます。エイリアスを使用すると、関数コードを更新する時にサブスクリプションテーブルやグループ定義を変更する必要がないため、コード更新を簡単に管理できます。その代わりに、新しい関数バージョンにエイリアスを指定するだけで済みます。
1. **[アクション]** メニューから、**[新しいバージョンを発行]** を選択します。
1. **[バージョンの説明]** に **First version** と入力し、**[発行]** を選択します。
1. **[TransferStream: 1]** 設定ページで、**[アクション]** メニューの **[エイリアスを作成]** を選択します。
1. **[新しいエイリアスの作成]** ページで、次の値を使用します。
+ [**名前**] に**GG\$1TransferStream**と入力してください。
+ **[バージョン]** で、**[1]** を選択します。
**注記**
AWS IoT Greengrass は、**\$1LATEST** バージョンの Lambda エイリアスをサポートしていません。
1. **[作成]** を選択します。
これで、Greengrass グループに Lambda 関数を追加する準備ができました。
## ステップ 3: Greengrass グループに Lambda 関数を追加する
このステップでは、Lambda 関数をグループに追加し、そのライフサイクルと環境変数を設定します。詳細については、「[グループ固有の設定による Greengrass Lambda 関数の実行の制御](lambda-group-config.md)」を参照してください。
1. AWS IoT コンソールナビゲーションペインの**「管理**」で **Greengrass デバイス**を展開し、**「グループ (V1)**」を選択します。
1. ターゲットグループを選択します。
1. グループ設定ページで、**[Lambda functions]** (Lambda 関数) タブを選択します。
1. **[My Lambda functions]** (自分の Lambda 関数) で、**[Add]** (追加)を選択します。
1. **[Lambda 関数の追加]** ページで、Lambda 関数用の **[Lambda 関数]** を選択します。
1. **Lambda バージョン**では、**Alias:GG\$1TransferStream** を選択します。
ここで、Greengrass グループの Lambda 関数の動作を決定するプロパティを設定します。
1. **[Lambda function configuration]** (Lambda 関数の設定) セクションで、次のように変更します。
+ **[メモリ制限]** を 32 MB に設定します。
+ **[Pinned]** (固定)で、**[True]** を選択します。
**注記**
*存続期間の長い* (または*固定された*) Lambda 関数は、 AWS IoT Greengrass が起動した後に自動的に開始され、独自のコンテナで実行され続けます。これはオンデマンド Lambda 関数とは対照的です。この関数は呼び出されたときに開始し、実行するタスクが残っていないときに停止します。詳細については、「[Greengrass Lambda 関数のライフサイクル設定](lambda-functions.md#lambda-lifecycle)」を参照してください。
1. **[Add Lambda function]** (Lambda 関数の追加) を選択します。
## ステップ 4: ストリームマネージャーを有効にする
この手順では、ストリームマネージャーが有効になっていることを確認します。
1. グループ設定ページで、**[Lambda functions]** (Lambda 関数) タブを選択します。
1. **[System Lambda functions]** (システム Lambda 関数) で、 **[Stream manager]** (ストリームマネージャー) を選択し、ステータスを確認します。無効になっている場合は、**[編集]** を選択します。次に、**[有効化]** を選択し、**[保存]** を選択します。このチュートリアルでは、デフォルトのパラメータ設定を使用できます。詳細については、「[AWS IoT Greengrass ストリームマネージャーを設定する](configure-stream-manager.md)」を参照してください。
**注記**
コンソールを使用してストリームマネージャーを有効にし、グループをデプロイすると、ストリームマネージャーのメモリサイズはデフォルトで 4194304 KB (4 GB) に設定されます。メモリのサイズは 128000 KB 以上に設定することをお勧めします。
## ステップ 5: ローカルログを設定する
このステップでは、コアデバイスのファイルシステムにログを書き込むように、 グループ内の AWS IoT Greengrass システムコンポーネント、ユーザー定義の Lambda 関数、コネクタを設定します。ログを使用して、発生する可能性のある問題のトラブルシューティングを行うことができます。詳細については、「[AWS IoT Greengrass ログによるモニタリング](greengrass-logs-overview.md)」を参照してください。
1. **[ローカルログ設定]** で、ローカルログが設定されているかどうかを確認します。
1. Greengrass システムコンポーネントやユーザー定義 Lambda 関数のログが設定されていない場合は、**[編集]** を選択します。
1. **[User Lambda functions log level]** (ユーザー Lambda 関数のログレベル) と **[Greengrass system log level]** (Greengrass システムのログレベル) を選択します。
1. ログレベルとディスク容量制限のデフォルト値はそのままにし、[**Save (保存)**] を選択します。
## ステップ 6: Greengrass グループをデプロイする
Core デバイスにグループをデプロイします。
1. AWS IoT Greengrass コア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. デーモンが実行中かどうかを確認するには、以下を実行します。
```
ps aux | grep -E 'greengrass.*daemon'
```
出力に `root` で実行中の `/greengrass/ggc/packages/ggc-version/bin/daemon` のエントリが含まれていれば、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。
1. デーモンを開始するには、以下を実行します。
```
cd /greengrass/ggc/core/
sudo ./greengrassd start
```
1. グループ設定ページで、**[Deploy]** (デプロイ) を選択します。
1.
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。
1. **[IP ディテクターの設定を編集]** ダイアログボックスで、**[MQTT ブローカー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。
1. **[保存]** 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、手動で指定されたエンドポイント AWS IoT Greengrass もサポートされます。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](service-role.md)を作成し、それを現在の AWS アカウント の に関連付けるアクセス許可を付与します AWS リージョン。このロールにより AWS IoT Greengrass 、 は AWS サービスのリソースにアクセスできます。
**[デプロイ]** ページには、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 **[完了]** と表示されます。
トラブルシューティングのヘルプについては、[トラブルシューティング AWS IoT Greengrass](gg-troubleshooting.md) を参照してください。
## ステップ 7: アプリケーションをテストする
この `TransferStream` Lambda 関数は、シミュレートされたデバイスデータを生成します。ストリームマネージャーがターゲットの Kinesis データストリームにエクスポートするストリームにデータを書き込みます。
1. Amazon Kinesis コンソールの **[Kinesis data streams]** (Kinesis データストリーム) で、**[MyKinesisStream]** を選択します。
**注記**
ターゲットの Kinesis データストリームを使用せずにチュートリアルを実行した場合は、ストリームマネージャーの[ログファイルを確認します](stream-manager-cli.md#stream-manager-cli-logs) (`GGStreamManager`)。エラーメッセージに `export stream MyKinesisStream doesn't exist` が含まれている場合、テストは成功します。このエラーは、サービスがストリームにエクスポートしようとしましたが、ストリームが存在しないことを意味します。
1. [**MyKinesisStream**] ページで、[**Monitoring (モニタリング)**] を選択します。テストが成功すると、**Put Records (レコードの配置)** グラフにデータが表示されます。接続によっては、データが表示されるまでに 1 分かかることがあります。
**重要**
テストが終了したら、Kinesis データストリームを削除して、それ以上の料金が発生しないようにします。
または、次のコマンドを実行して Greengrass デーモンを停止します。これにより、テストを続行する準備が整うまで、コアがメッセージを送信できなくなります。
```
cd /greengrass/ggc/core/
sudo ./greengrassd stop
```
1. コアから **TransferStream** Lambda 関数を削除します。
1. AWS IoT コンソールナビゲーションペインの**「管理**」で **Greengrass デバイス**を展開し、**「グループ (V1)**」を選択します。
1. **[Greengrass groups]** (Greengrass グループ) で、対象グループを選択します。
1. **[Lambdas]** ページで、**[TransferStream]** 関数の省略記号 (**…**)、**[Remove function]** (関数の削除) の順に選択します。
1. **[アクション]** で、**[デプロイ]** を選択します。
ロギング情報を表示したり、ストリームに関する問題をトラブルシューティングしたりするには、`TransferStream` および `GGStreamManager` 関数のログを確認します。ファイルシステムの AWS IoT Greengrass ログを読み取るための`root`アクセス許可が必要です。
+ `TransferStream` は、ログエントリを `greengrass-root/ggc/var/log/user/region/account-id/TransferStream.log` に書き込みます。
+ `GGStreamManager` は、ログエントリを `greengrass-root/ggc/var/log/system/GGStreamManager.log` に書き込みます。
トラブルシューティングの詳細が必要な場合は、**[User Lambda logs]** (ユーザー Lambda ログ) の[ログレベル](#stream-manager-console-configure-logging)を **[Debug logs]** (デバッグログ) に設定してから、グループを再度デプロイできます。
## 関連情報
+ [AWS IoT Greengrass コアでデータストリームを管理する](stream-manager.md)
+ [AWS IoT Greengrass ストリームマネージャーを設定する](configure-stream-manager.md)
+ [ストリームを操作するために StreamManagerClient を使用する](work-with-streams.md)
+ [サポートされている AWS クラウド 送信先のエクスポート設定](stream-export-configurations.md)
+ [データストリームを AWS クラウド (CLI) にエクスポートする](stream-manager-cli.md)