Aviso de fim do suporte: em 7 de outubro de 2026, AWS o suporte para o. AWS IoT Greengrass Version 1 Depois de 7 de outubro de 2026, você não poderá mais acessar os AWS IoT Greengrass V1 recursos. Para obter mais informações, visite [Migrar de AWS IoT Greengrass Version 1](https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/migrate-from-v1.html).

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# Configurar outros dispositivos
<a name="setup-filter.other"></a>

Siga as etapas deste tópico para configurar um dispositivo (que não seja um Raspberry Pi) para usar como seu AWS IoT Greengrass núcleo.

**dica**  
Ou, para usar um script que configura seu ambiente e instala o software AWS IoT Greengrass principal para você, consulte[Início rápido: Configuração do dispositivo do Greengrass](quick-start.md).

Se você é novato AWS IoT Greengrass, recomendamos que você use um Raspberry Pi ou uma EC2 instância da Amazon como seu dispositivo principal e siga as [etapas de configuração](module1.md) apropriadas para seu dispositivo.

Se você planeja criar um sistema personalizado baseado em Linux usando o Projeto Yocto, você pode usar a Receita AWS IoT Greengrass Bitbake do projeto. `meta-aws` Essa receita também ajuda você a desenvolver uma plataforma de software que ofereça suporte a software de AWS ponta para aplicativos incorporados. A compilação do Bitbake instala, configura e executa automaticamente o software AWS IoT Greengrass Core em seu dispositivo.

Projeto Yocto  
Um projeto de colaboração de código aberto que ajuda você a criar sistemas personalizados baseados em Linux para aplicativos incorporados, independentemente da arquitetura do hardware. Para obter mais informações, consulte o [Projeto Yocto](https://www.yoctoproject.org/).

`meta-aws`  
Um projeto AWS gerenciado que fornece receitas de Yocto. Você pode usar as receitas para desenvolver software de AWS ponta em sistemas baseados em Linux criados com [OpenEmbedded](https://www.openembedded.org/wiki/Main_Page)o Projeto Yocto. Para obter mais informações sobre esse recurso suportado pela comunidade, consulte o [https://github.com/aws/meta-aws](https://github.com/aws/meta-aws)projeto em GitHub.

`meta-aws-demos`  
Um projeto AWS gerenciado que contém demonstrações do `meta-aws` projeto. Para obter mais exemplos sobre o processo de integração, consulte o [https://github.com/aws-samples/meta-aws-demos](https://github.com/aws-samples/meta-aws-demos)projeto em GitHub.

Para usar outro dispositivo ou [plataforma compatível](what-is-gg.md#gg-platforms), siga as etapas deste tópico.

1. <a name="setup-jetson"></a>Se o seu dispositivo principal for um dispositivo NVIDIA Jetson, você deve primeiro atualizar o firmware com o instalador JetPack 4.3. Se estiver configurando um dispositivo diferente, vá para a etapa 2.
**nota**  
A versão JetPack do instalador que você usa é baseada na versão de destino do CUDA Toolkit. As instruções a seguir usam JetPack 4.3 e CUDA Toolkit 10.0. Para obter informações sobre como usar as versões apropriadas para o seu dispositivo, consulte [How to Install Jetpack](https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/install-jetpack/index.html) na documentação do NVIDIA.

   1. Em um desktop físico que esteja executando o Ubuntu 16.04 ou posterior, atualize o firmware com o instalador JetPack 4.3, conforme descrito em [Download e instalação JetPack](https://docs.nvidia.com/jetson/archives/jetpack-archived/jetpack-33/index.html#jetpack/3.3/install.htm%3FTocPath%3D_____3) (4.3) na documentação da NVIDIA.

      Siga as instruções exibidas para instalar todos os pacotes e dependências na placa Jetson, que deve ser conectada ao desktop com um cabo Micro-B.

   1. Reinicialize sua placa no modo normal e conecte um monitor à placa.
**nota**  
Quando você usar o SSH para se conectar à placa Jetson, use o nome de usuário padrão (**nvidia**) e a senha padrão (**nvidia**).

1. Execute um dos comandos a seguir para criar um usuário `ggc_user` e grupo `ggc_group`. Os comandos que você executa são diferentes, dependendo da distribuição instalada no dispositivo de núcleo.
   + Se o seu dispositivo principal estiver em execução OpenWrt, execute os seguintes comandos:

     ```
     opkg install shadow-useradd
     opkg install shadow-groupadd
     useradd --system ggc_user
     groupadd --system ggc_group
     ```
   + Caso contrário, execute os seguintes comandos:

     ```
     sudo adduser --system ggc_user
     sudo addgroup --system ggc_group
     ```
**nota**  
Se o comando `addgroup` não estiver disponível no sistema, use o comando a seguir.  

     ```
     sudo groupadd --system ggc_group
     ```

1. <a name="install-java-8-runtime"></a>Opcional. Instale o tempo de execução do Java 8, que é exigido pelo [ gerenciador de fluxo](stream-manager.md). Este tutorial não usa o gerenciador de fluxo, mas usa o fluxo de trabalho de **Criação de grupo padrão** que habilita o gerenciador de fluxo por padrão. Use os comandos a seguir para instalar o módulo de tempo de execução do Java 8 no dispositivo de núcleo ou desabilite o gerenciador de fluxo antes de implantar seu grupo. As instruções para desabilitar o gerenciador de fluxo são fornecidas no Módulo 3.
   + Para distribuições com base em Debian ou em Ubuntu:

     ```
     sudo apt install openjdk-8-jdk
     ```
   + Para distribuições com base em Red Hat:

     ```
     sudo yum install java-1.8.0-openjdk
     ```

1. [Para garantir que você tenha todas as dependências necessárias, baixe e execute o verificador de dependências do Greengrass a partir do AWS IoT Greengrass repositório Samples em.](https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples) GitHub Esses comandos descompactam e executam o script verificador de dependências.

   ```
   mkdir greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
   cd greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
   wget https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples/raw/master/greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x.zip
   unzip greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x.zip
   cd greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x
   sudo ./check_ggc_dependencies | more
   ```
**nota**  
O `check_ggc_dependencies` script é executado em plataformas AWS IoT Greengrass suportadas e requer comandos específicos do sistema Linux. Para obter mais informações, consulte o [Readme](https://github.com/aws-samples/aws-greengrass-samples/blob/master/greengrass-dependency-checker-GGCv1.11.x/README.md) do verificador de dependências.

1. Instale todas as dependências necessárias no seu dispositivo, conforme indicado pelo resultado do verificador de dependências. Para as dependências ausentes no nível do kernel, pode ser necessário recompilar o kernel. Para montar grupos de controle do Linux (`cgroups`), você pode executar o script [cgroupfs-mount](https://raw.githubusercontent.com/tianon/cgroupfs-mount/master/cgroupfs-mount). Isso permite AWS IoT Greengrass definir o limite de memória para funções Lambda. Também é necessário que os Cgroups sejam executados AWS IoT Greengrass no modo de [contêinerização](lambda-group-config.md#lambda-containerization-considerations) padrão.

   Se nenhum erro aparecer na saída, AWS IoT Greengrass deve ser capaz de ser executado com sucesso em seu dispositivo.
**Importante**  
<a name="lambda-runtime-prereqs"></a>Este tutorial requer o Python 3.7 Runtime para executar funções locais do Lambda. Quando o gerenciador de fluxo está habilitado, ele também requer o Java 8 Runtime. Se o script `check_ggc_dependencies` gerar avisos sobre esses pré-requisitos de tempo de execução ausentes, certifique-se de instalá-los antes de continuar. Você pode ignorar os avisos sobre outros pré-requisitos de tempo de execução opcionais ausentes.

   Para obter a lista de AWS IoT Greengrass requisitos e dependências, consulte[Plataformas compatíveis e requisitos](what-is-gg.md#gg-platforms).