クライアントアプリケーションコンポーネントの作成

gRPC スタブを生成し、クライアントアプリケーションコードの準備ができたら、クライアントアプリケーションコンポーネントを作成できます。作成するコンポーネントは、AWS IoT Greengrass Version 2 コアデバイスに AWS IoT Greengrass V2 によりデプロイするカスタムコンポーネントです。作成するレシピには、カスタムコンポーネントが記述されます。レシピには、デプロイする必要もある依存関係すべてが含まれています。この場合、Amazon Lookout for Vision モデルのパッケージング で作成するモデルコンポーネントを指定します。コンポーネントレシピの詳細については、「AWS IoT Greengrass Version 2 コンポーネントレシピリファレンス」を参照してください。

このトピックの手続きでは、レシピファイルからクライアントアプリケーションコンポーネントを作成し、AWS IoT Greengrass V2 カスタムコンポーネントとして公開する方法を示します。AWS IoT Greengrass V2 コンソールまたは AWS SDK を使用してコンポーネントを公開できます。

カスタムコンポーネントの作成について詳しくは、AWS IoT Greengrass V2 ドキュメンテーションで以下を参照してください。

• デバイス上でコンポーネントを開発およびテストする

• AWS IoT Greengrass コンポーネントを作成する

• コアデバイスにデプロイするコンポーネントを公開する

クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するための IAM 権限

クライアントアプリケーションコンポーネントを作成して公開するには、次の IAM 権限が必要です。

• greengrass:CreateComponentVersion

• greengrass:DescribeComponent

• s3:PutObject

レシピの作成

この手続きでは、シンプルなクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します。lookoutvision_edge_agent_example.py 内のコードには、デバイスにデプロイされるモデルが一覧表示され、コンポーネントをコアデバイスにデプロイすると自動的に実行されます。出力を確認するには、コンポーネントをデプロイした後にコンポーネントログをチェックします。詳細については「デバイスへのコンポーネントのデプロイ」を参照してください。準備ができたら、以下の手続きを使用して、ビジネスロジックを実装するコードのレシピを作成します。

レシピは JSON または YAML 形式のファイルとして作成します。また、Amazon S3 バケットにクライアントアプリケーションコードをアップロードします。

クライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成するには

1. まだ作成していない場合、gRPC スタブコマンドを作成します。詳細については「gRPC のセットアップ」を参照してください。

2. 次のコードを lookoutvision_edge_agent_example.py という名前のファイルに保存します。

   import grpc
   from edge_agent_pb2_grpc import EdgeAgentStub
   import edge_agent_pb2 as pb2
   
   # Creating stub.
   with grpc.insecure_channel("unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock") as channel:
       stub = EdgeAgentStub(channel)
       # Add additional code that works with Edge Agent in this block to prevent resources leakage
   
       models_list_response = stub.ListModels(
           pb2.ListModelsRequest()
       )
       for model in models_list_response.models:
           print(f"Model Details {model}")

3. Amazon S3 バケットを作成 (または既存のバケットを使用) して、クライアントアプリケーションコンポーネントのソースファイルを保存します。バケットは AWS アカウント内にあり、AWS IoT Greengrass Version 2 と Amazon Lookout for Vision を使う同じ AWS リージョンに存在する必要があります。

4. 前のステップで作成した Amazon S3 バケットに lookoutvision_edge_agent_example.py、edge_agent_pb2_grpc.py and edge_agent_pb2.py をアップロードします。各ファイルの Amazon S3 パスをメモします。edge_agent_pb2_grpc.py と edge_agent_pb2.py を gRPC のセットアップ で作成しました。

5. エディタで、次の JSON または YAML レシピファイルを作成します。

   • model_component を、モデルコンポーネントの名前に。詳細については「コンポーネント設定」を参照してください。

   • URI エントリを lookoutvision_edge_agent_example.py、edge_agent_pb2_grpc.py、edge_agent_pb2.py の S3 パスに変更します。

   JSON

   {
     "RecipeFormatVersion": "2020-01-25",
     "ComponentName": "com.lookoutvision.EdgeAgentPythonExample",
     "ComponentVersion": "1.0.0",
     "ComponentType": "aws.greengrass.generic",
     "ComponentDescription": "Lookout for Vision Edge Agent Sample Application",
     "ComponentPublisher": "Sample App Publisher",
     "ComponentDependencies": {
       "model_component": {
         "VersionRequirement": ">=1.0.0",
         "DependencyType": "HARD"
       }
     },
     "Manifests": [
       {
         "Platform": {
           "os": "linux"
         },
         "Lifecycle": {
           "install": "pip3 install grpcio grpcio-tools protobuf Pillow",
           "run": {
             "script": "python3 {artifacts:path}/lookoutvision_edge_agent_example.py"
           }
         },
         "Artifacts": [
           {
             "Uri": "S3 path to lookoutvision_edge_agent_example.py"
           },
           {
             "Uri": "S3 path to edge_agent_pb2_grpc.py"
           },
           {
             "Uri": "S3 path to edge_agent_pb2.py"
           }
         ]
       }
     ],
     "Lifecycle": {}
   }

   YAML

   ---
   RecipeFormatVersion: 2020-01-25
   ComponentName: com.lookoutvison.EdgeAgentPythonExample
   ComponentVersion: 1.0.0
   ComponentDescription: Lookout for Vision Edge Agent Sample Application
   ComponentPublisher: Sample App Publisher
   ComponentDependencies:
     model_component:
       VersionRequirement: '>=1.0.0'
       DependencyType: HARD
   Manifests:
     - Platform:
         os: linux
       Lifecycle:
         install: |-
           pip3 install grpcio
           pip3 install grpcio-tools
           pip3 install protobuf
           pip3 install Pillow
         run:
           script: |- 
             python3 {artifacts:path}/lookout_vision_agent_example.py
       Artifacts:
         - URI: S3 path to lookoutvision_edge_agent_example.py
         - URI: S3 path to edge_agent_pb2_grpc.py
         - URI: S3 path to edge_agent_pb2.py

6. JSON または YAML ファイルをコンピュータに保存します。

7. 次のいずれかを実行して、クライアントアプリケーションコンポーネントを作成します:

   • AWS IoT Greengrass コンソールを使用したい場合は、クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (コンソール) を行います。

   • AWS SDK を使用したい場合は、クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (SDK) を行います。

クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (コンソール)

AWS IoT Greengrass V2 コンソールを使用してクライアントアプリケーションコンポーネントを公開できます。

クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するには

1. まだ作成していない場合は、レシピの作成 を実行してクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します。

2. AWS IoT Greengrass コンソール (https://console.aws.amazon.com/es/) を開きます。

3. 左ナビゲーションペインの [Greengrass] で [コンポーネント] を選択します。

4. [マイコンポーネント] で [コンポーネントを作成] を選択します。

5. JSON 形式のレシピを使用する場合は、「コンポーネント作成する」ページで [レシピを JSON として入力] を選択します。YAML 形式のレシピを使用する場合は、[レシピを YAML として入力] を選択します。

6. 「レシピ」で、既存のレシピを、レシピの作成 で作成した JSON または YAML レシピに置き換えます。

7. [コンポーネントを作成] を選択します。

8. 次に、クライアントアプリケーションコンポーネントをデプロイします。

クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (SDK)

CreateComponentVersion API を使用してクライアントアプリケーションコンポーネントを公開できます。

クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するには (SDK)

1. まだの場合は、レシピの作成 を行ってクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します。

2. コマンドプロンプトで、次のコマンドを入力してクライアントアプリケーションコンポーネントを作成します。recipe-file を レシピの作成 で作成したレシピファイルの名前に置き換えます。

   aws greengrassv2 create-component-version --inline-recipe fileb://recipe-file

   リスポンスのコンポーネントの ARN をメモします。それは次の手順で必要となります。

3. 以下のコマンドを使用して、クライアントアプリケーションコンポーネントのステータスを取得します。component-arn を、前のステップでメモした ARN に置き換えます。componentState の値が DEPLOYABLE であれば、クライアントアプリケーションコンポーネントは準備完了です。

   aws greengrassv2 describe-component --arn component-arn

4. 次に、クライアントアプリケーションコンポーネントをデプロイします。