AWS IoT Greengrass Version 1 hat am 30. Juni 2023 in die Phase der verlängerten Lebensdauer aufgenommen. Weitere Informationen finden Sie in der AWS IoT Greengrass V1 Wartungsrichtlinie . Nach diesem Datum AWS IoT Greengrass V1 wurden keine Updates veröffentlicht, die Funktionen, Verbesserungen, Fehlerbehebungen oder Sicherheitspatches bereitstellen. Geräte, die auf ausgeführt AWS IoT Greengrass V1 werden, werden nicht unterbrochen und werden weiterhin betrieben und eine Verbindung zur Cloud herstellen. Wir empfehlen dringend, zu zu migrieren AWS IoT Greengrass Version 2, was erhebliche neue Funktionen und Unterstützung für zusätzliche Plattformen hinzufügt.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Exportieren von Konfigurationen für unterstützteAWS CloudDestinationen

Benutzerdefinierte Lambda-Funktionen verwendenStreamManagerClientimAWS IoT GreengrassCore-SDK zur Interaktion mit dem Stream-Manager. Wenn eine Lambda-Funktionerstellt einen Streamoderaktualisiert einen Stream, es passiert einMessageStreamDefinition-Objekt, das Stream-Eigenschaften darstellt, einschließlich der Exportdefinition. DieExportDefinitionobject enthält die Exportkonfigurationen, die für den Stream definiert sind. Stream Manager verwendet diese Exportkonfigurationen, um zu bestimmen, wo und wie der Stream exportiert werden soll.

Sie können null oder mehr Exportkonfigurationen in einem Stream definieren, einschließlich mehrerer Exportkonfigurationen für einen einzelnen Zieltyp. Sie können beispielsweise einen Stream in zwei exportierenAWS IoT Analytics-Kanäle und ein Kinesis-Data-Stream.

Bei fehlgeschlagenen Exportversuchen versucht der Stream-Manager kontinuierlich, Daten in dieAWS Cloudin Intervallen von bis zu fünf Minuten. Die Anzahl der Wiederholungsversuche hat kein maximales Limit.

Sie sind dafür verantwortlich, diese beizubehaltenAWS CloudRessourcen schätzen.

AWS IoT Analytics-Kanäle

Stream Manager unterstützt automatische Exporte nachAWS IoT Analyticsaus.AWS IoT Analyticsermöglicht es Ihnen, erweiterte Analysen Ihrer Daten durchzuführen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unterWas ist ?AWS IoT Analytics?imAWS IoT Analytics-Benutzerhandbuchaus.

In derAWS IoT GreengrassCore SDK, Ihre Lambda-Funktionen nutzen dasIoTAnalyticsConfigum die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Dieses Exportziel hat die folgenden Anforderungen:

Exportieren in AWS IoT Analytics

So erstellen Sie einen Stream, der nachAWS IoT Analytics, Ihre Lambda-FunktionenErstellen eines -Streamsmit einer Exportdefinition, die eine oder mehrere enthältIoTAnalyticsConfig-Objekte. Dieses Objekt definiert Exporteinstellungen wie den Zielkanal, die Stapelgröße, das Stapelintervall und die Priorität.

Wenn Ihre Lambda-Funktionen Daten von Geräten empfangen, werden sieAnhängen von Nachrichtendie einen Datenblob zum Zielstream enthalten.

Dann exportiert der Stream Manager die Daten basierend auf den Batch-Einstellungen und der Priorität, die in den Exportkonfigurationen des Streams definiert sind.

 

Amazon Kinesis Kinesis-Datenströme

Der Stream-Manager unterstützt automatische Exporte zu Amazon Kinesis Data Streams. Kinesis Data Streams wird häufig verwendet, um Daten mit hohem Volumen zu aggregieren und in ein Data Warehouse oder einen Map-Reduce-Cluster zu laden. Weitere Informationen finden Sie unterWas ist Amazon Kinesis Data Streams?imAmazon Kinesis Developer Guideaus.

In derAWS IoT GreengrassCore SDK, Ihre Lambda-Funktionen nutzen dasKinesisConfigum die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Dieses Exportziel hat die folgenden Anforderungen:

Exportieren in Kinesis Data Streams

Um einen Stream zu erstellen, der in Kinesis Data Streams exportiert, funktioniert Ihr Lambda-FunktionenErstellen eines -Streamsmit einer Exportdefinition, die eine oder mehrere enthältKinesisConfig-Objekte. Dieses Objekt definiert Exporteinstellungen wie den Zieldatenstrom, die Stapelgröße, das Stapelintervall und die Priorität.

Wenn Ihre Lambda-Funktionen Daten von Geräten empfangen, werden sieAnhängen von Nachrichtendie einen Datenblob zum Zielstream enthalten. Dann exportiert der Stream Manager die Daten basierend auf den Batch-Einstellungen und der Priorität, die in den Exportkonfigurationen des Streams definiert sind.

Der Stream-Manager generiert eine eindeutige, zufällige UUID als Partitionsschlüssel für jeden auf Amazon Kinesis hochgeladenen Datensatz.

 

AWS IoT SiteWiseKomponenteneigenschaften

Stream Manager unterstützt automatische Exporte nachAWS IoT SiteWiseaus.AWS IoT SiteWiseMit können Sie Daten von Industrieanlagen skalierbar sammeln, organisieren und analysieren. Weitere Informationen finden Sie unterWas ist ?AWS IoT SiteWise?imAWS IoT SiteWise-Benutzerhandbuchaus.

In derAWS IoT GreengrassCore SDK, Ihre Lambda-Funktionen nutzen dasIoTSiteWiseConfigum die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Dieses Exportziel hat die folgenden Anforderungen:

Exportieren in AWS IoT SiteWise

So erstellen Sie einen Stream, der nachAWS IoT SiteWise, Ihre Lambda-FunktionenErstellen eines -Streamsmit einer Exportdefinition, die eine oder mehrere enthältIoTSiteWiseConfig-Objekte. Dieses Objekt definiert Exporteinstellungen wie Stapelgröße, Stapelintervall und Priorität.

Wenn Ihre Lambda-Funktionen Asset-Eigenschaftsdaten von Geräten erhalten, hängen sie Nachrichten an, die die Daten enthalten, an den Zielstream an. Nachrichten werden JSON-serialisiertPutAssetPropertyValueEntry-Objekte, die Eigenschaftswerte für eine oder mehrere Asset-Eigenschaften enthalten. Weitere Informationen finden Sie unterAnhängen einer NachrichtzumAWS IoT SiteWiseExportieren von -Zielen

Dann exportiert der Stream Manager die Daten basierend auf den Batch-Einstellungen und der Priorität, die in den Exportkonfigurationen des Streams definiert sind.

 

Sie können Ihre Stream-Manager-Einstellungen und die Lambda-Funktionslogik anpassen, um Ihre Exportstrategie zu entwerfen. Zum Beispiel:

 

Amazon S3 S3-Objekte

Der Stream-Manager unterstützt automatische Exporte nach Amazon S3. Mit Amazon S3 können Sie große Datenmengen speichern und abrufen. Weitere Informationen finden Sie unterWas ist Amazon S3?imAmazon Simple Storage Service – Entwicklerhandbuchaus.

In derAWS IoT GreengrassCore SDK, Ihre Lambda-Funktionen nutzen dasS3ExportTaskExecutorConfigum die Exportkonfiguration für diesen Zieltyp zu definieren. Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenz für Ihre Zielsprache:

Voraussetzungen

Dieses Exportziel hat die folgenden Anforderungen:

Exportieren nach Amazon S3

Um einen Stream zu erstellen, der nach Amazon S3 exportiert, verwenden Ihre Lambda-Funktionen dieS3ExportTaskExecutorConfig-Objekt, um die Exportrichtlinie zu konfigurieren. Die Richtlinie definiert Exporteinstellungen wie den Schwellenwert für den mehrteiligen Upload und die Priorität. Bei Amazon S3 S3-Exporten lädt der Stream Manager Daten hoch, die er aus lokalen Dateien auf dem Kerngerät liest. Um einen Upload zu initiieren, hängen Ihre Lambda-Funktionen eine Exportaufgabe an den Zielstream an. Die Exportaufgabe enthält Informationen über die Eingabedatei und das Zielobjekt von Amazon S3. Der Stream-Manager führt Aufgaben in der Reihenfolge aus, in der sie an den Stream angehängt werden.

Dieser Workflow auf hoher Ebene ist im folgenden Diagramm dargestellt.

Der Stream-Manager verwendet die Eigenschaft Multipart-Upload-Schwellenwert,Minimale TeilegrößeEinstellung und Größe der Eingabedatei, um zu bestimmen, wie Daten hochgeladen werden sollen. Der Mehrpart-Upload-Schwellenwert muss größer oder gleich der minimalen Teilegröße sein. Wenn Sie Daten parallel hochladen möchten, können Sie mehrere Streams erstellen.

Die Schlüssel, die Ihre Amazon S3 S3-Zielobjekte angeben, können gültig enthaltenJava DateTimeFormatterStrings in!{timestamp:value}Platzhalter. Sie können diese Zeitstempel-Platzhalter verwenden, um Daten in Amazon S3 basierend auf dem Zeitpunkt zu partitionieren, zu dem die Eingabedateidaten hochgeladen wurden. Der folgende Schlüsselname wird beispielsweise in einen Wert wiemy-key/2020/12/31/data.txtaus.

my-key/!{timestamp:YYYY}/!{timestamp:MM}/!{timestamp:dd}/data.txt

Verwalten von Eingabedaten

Sie können Code erstellen, den IoT-Anwendungen verwenden, um den Lebenszyklus der Eingabedaten zu verwalten. Der folgende Beispielworkflow zeigt, wie Sie Lambda-Funktionen verwenden können, um diese Daten zu verwalten.

Überwachen von Exportaufgaben

Sie können Code erstellen, mit dem IoT-Anwendungen den Status Ihrer Amazon S3 S3-Exporte überwachen. Ihre Lambda-Funktionen müssen einen Status-Stream erstellen und dann den Exportstream so konfigurieren, dass Statusaktualisierungen in den Statusstream geschrieben werden. Ein einzelner Statusstream kann Statusaktualisierungen von mehreren Streams erhalten, die nach Amazon S3 exportieren.

Erstens:Erstellen eines -Streamsals Statusstream zu verwenden. Sie können die Größe und Aufbewahrungsrichtlinien für den Stream konfigurieren, um die Lebensdauer der Statusmeldungen zu steuern. Zum Beispiel:

Erstellen oder aktualisieren Sie dann den Exportstream, um den Statusstream zu verwenden. Legen Sie insbesondere die Statuskonfigurationseigenschaft des Streams festS3ExportTaskExecutorConfigExportieren der Konfiguration. Dies weist Stream-Manager an, Statusmeldungen über die Exportaufgaben in den Statusstream zu schreiben. In derStatusConfig-Objekt, geben Sie den Namen des Status-Streams und die Ausführlichkeitsstufe an. Die folgenden unterstützten Werte reichen von am wenigsten ausführlich (ERROR) auf ausführlichste (TRACE) enthalten. Der Standardwert ist INFO.

 

Der folgende Beispiel-Workflow zeigt, wie Lambda-Funktionen einen Statusstream verwenden können, um den Exportstatus zu überwachen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Lambda-Funktion Statusmeldungen lesen und verarbeiten könnte.

Python

import time
from greengrasssdk.stream_manager import (
    ReadMessagesOptions,
    Status,
    StatusConfig,
    StatusLevel,
    StatusMessage,
    StreamManagerClient,
)
from greengrasssdk.stream_manager.util import Util

client = StreamManagerClient()
 
try:
    # Read the statuses from the export status stream
    is_file_uploaded_to_s3 = False
    while not is_file_uploaded_to_s3:
        try:
            messages_list = client.read_messages(
                "StatusStreamName", ReadMessagesOptions(min_message_count=1, read_timeout_millis=1000)
            )
            for message in messages_list:
                # Deserialize the status message first.
                status_message = Util.deserialize_json_bytes_to_obj(message.payload, StatusMessage)

                # Check the status of the status message. If the status is "Success",
                # the file was successfully uploaded to S3.
                # If the status was either "Failure" or "Cancelled", the server was unable to upload the file to S3.
                # We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                # If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading
                # the S3 task.
                if status_message.status == Status.Success:
                    logger.info("Successfully uploaded file at path " + file_url + " to S3.")
                    is_file_uploaded_to_s3 = True
                elif status_message.status == Status.Failure or status_message.status == Status.Canceled:
                    logger.info(
                        "Unable to upload file at path " + file_url + " to S3. Message: " + status_message.message
                    )
                    is_file_uploaded_to_s3 = True
            time.sleep(5)
        except StreamManagerException:
            logger.exception("Exception while running")
except StreamManagerException:
    pass
    # Properly handle errors.
except ConnectionError or asyncio.TimeoutError:
    pass
    # Properly handle errors.

Python SDK-Referenz:read_messages|StatusMessage

Java

import com.amazonaws.greengrass.streammanager.client.StreamManagerClient;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.client.utils.ValidateAndSerialize;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.ReadMessagesOptions;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.Status;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusConfig;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusLevel;
import com.amazonaws.greengrass.streammanager.model.StatusMessage;

try (final StreamManagerClient client = GreengrassClientBuilder.streamManagerClient().build()) {
    try {
        boolean isS3UploadComplete = false;
        while (!isS3UploadComplete) {
            try {
                // Read the statuses from the export status stream
                List<Message> messages = client.readMessages("StatusStreamName",
                    new ReadMessagesOptions().withMinMessageCount(1L).withReadTimeoutMillis(1000L));
                for (Message message : messages) {
                    // Deserialize the status message first.
                    StatusMessage statusMessage = ValidateAndSerialize.deserializeJsonBytesToObj(message.getPayload(), StatusMessage.class);
                    // Check the status of the status message. If the status is "Success", the file was successfully uploaded to S3.
                    // If the status was either "Failure" or "Canceled", the server was unable to upload the file to S3.
                    // We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                    // If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading the S3 task.
                    if (Status.Success.equals(statusMessage.getStatus())) {
                        System.out.println("Successfully uploaded file at path " + FILE_URL + " to S3.");
                        isS3UploadComplete = true;
                     } else if (Status.Failure.equals(statusMessage.getStatus()) || Status.Canceled.equals(statusMessage.getStatus())) {
                        System.out.println(String.format("Unable to upload file at path %s to S3. Message %s",
                            statusMessage.getStatusContext().getS3ExportTaskDefinition().getInputUrl(),
                            statusMessage.getMessage()));
                        sS3UploadComplete = true;
                    }
                }
            } catch (StreamManagerException ignored) {
            } finally {
                // Sleep for sometime for the S3 upload task to complete before trying to read the status message.
                Thread.sleep(5000);
            }
        } catch (e) {
        // Properly handle errors.
    }
} catch (StreamManagerException e) {
    // Properly handle exception.
}

Java-SDK-Referenz:readMessages|StatusMessage

Node.js

const {
    StreamManagerClient, ReadMessagesOptions,
    Status, StatusConfig, StatusLevel, StatusMessage,
    util,
} = require('aws-greengrass-core-sdk').StreamManager;

const client = new StreamManagerClient();
client.onConnected(async () => {
    try {
        let isS3UploadComplete = false;
        while (!isS3UploadComplete) {
            try {
                // Read the statuses from the export status stream
                const messages = await c.readMessages("StatusStreamName",
                    new ReadMessagesOptions()
                        .withMinMessageCount(1)
                        .withReadTimeoutMillis(1000));

                messages.forEach((message) => {
                    // Deserialize the status message first.
                    const statusMessage = util.deserializeJsonBytesToObj(message.payload, StatusMessage);
                    // Check the status of the status message. If the status is 'Success', the file was successfully uploaded to S3.
                    // If the status was either 'Failure' or 'Cancelled', the server was unable to upload the file to S3.
                    // We will print the message for why the upload to S3 failed from the status message.
                    // If the status was "InProgress", the status indicates that the server has started uploading the S3 task.
                    if (statusMessage.status === Status.Success) {
                        console.log(`Successfully uploaded file at path ${FILE_URL} to S3.`);
                        isS3UploadComplete = true;
                    } else if (statusMessage.status === Status.Failure || statusMessage.status === Status.Canceled) {
                        console.log(`Unable to upload file at path ${FILE_URL} to S3. Message: ${statusMessage.message}`);
                        isS3UploadComplete = true;
                    }
                });
                // Sleep for sometime for the S3 upload task to complete before trying to read the status message.
                await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
            } catch (e) {
                // Ignored
            }
    } catch (e) {
        // Properly handle errors.
    }
});
client.onError((err) => {
    // Properly handle connection errors.
    // This is called only when the connection to the StreamManager server fails.
});

Node.js SDK-Referenz:readMessages|StatusMessage