AWS CLI를 사용한 AWS RoboMaker 예시 - AWS Command Line Interface
작업

이 문서는 AWS CLI의 버전 1에만 해당합니다. AWS CLI의 버전 2와 관련된 문서는 버전 2 사용 설명서를 참조하세요.

AWS CLI를 사용한 AWS RoboMaker 예시

다음 코드 예시에서는 AWS RoboMaker에서 AWS Command Line Interface를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 관련 시나리오의 컨텍스트에 따라 표시되며, 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여줍니다.

각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.

주제

작업

다음 코드 예시에서는 batch-describe-simulation-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업 일괄 설명

다음 batch-describe-simulation-job 예시에서는 지정된 시뮬레이션 작업의 세부 정보를 가져옵니다.

명령:

aws robomaker batch-describe-simulation-job \
--job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-p0cpdrrwng2n arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-g8h6tglmblgw

출력:

{
    "jobs": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x",
            "status": "Completed",
            "lastUpdatedAt": 1548959178.0,
            "failureBehavior": "Continue",
            "clientRequestToken": "6020408e-b05c-4310-9f13-4ed71c5221ed",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "awsrobomakerobjecttracker-111111111-bundlesbucket-2lk584kiq1oa",
                "s3Prefix": "output"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 3600,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerObjectTracker-154895-SimulationJobRole-14D5ASA7PQE3A",
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq/1548959170096",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "object_tracker_simulation",
                        "launchFile": "local_training.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "MARKOV_PRESET_FILE": "object_tracker.py",
                            "MODEL_S3_BUCKET": "awsrobomakerobjecttracker-111111111-bundlesbucket-2lk584kiq1oa",
                            "MODEL_S3_PREFIX": "model-store",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2"
                        }
                    }
                }
            ],
            "tags": {},
            "vpcConfig": {
                "subnets": [
                    "subnet-716dd52a",
                    "subnet-43c22325",
                    "subnet-3f526976"
                ],
                "securityGroups": [
                    "sg-3fb40545"
                ],
                "vpcId": "vpc-99895eff",
                "assignPublicIp": true
            }
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-p0cpdrrwng2n",
            "status": "Completed",
            "lastUpdatedAt": 1548168817.0,
            "failureBehavior": "Continue",
            "clientRequestToken": "e4a23e75-f9a7-411d-835f-21881c82c58b",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "awsrobomakercloudwatch-111111111111-bundlesbucket-14e5s9jvwtmv7",
                "s3Prefix": "output"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 3600,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerCloudWatch-154766341-SimulationJobRole-G0OBWTQ8YBG6",
            "robotApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_NZbpqEJ3T/1547663517377",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "cloudwatch_robot",
                        "launchFile": "await_commands.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "LAUNCH_ID": "1548168752173",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2"
                        }
                    }
                }
            ],
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6/1547663521470",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "cloudwatch_simulation",
                        "launchFile": "bookstore_turtlebot_navigation.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "LAUNCH_ID": "1548168752173",
                            "ROS_AWS_REGION": "us-west-2",
                            "TURTLEBOT3_MODEL": "waffle_pi"
                        }
                    }
                }
            ],
            "tags": {},
            "vpcConfig": {
                "subnets": [
                    "subnet-716dd52a",
                    "subnet-43c22325",
                    "subnet-3f526976"
                ],
                "securityGroups": [
                    "sg-3fb40545"
                ],
                "vpcId": "vpc-99895eff",
                "assignPublicIp": true
            }
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-g8h6tglmblgw",
            "status": "Canceled",
            "lastUpdatedAt": 1546543442.0,
            "failureBehavior": "Fail",
            "clientRequestToken": "d796bbb4-2a2c-1abc-f2a9-0d9e547d853f",
            "outputLocation": {
                "s3Bucket": "sample-bucket",
                "s3Prefix": "SimulationLog_115490482698"
            },
            "maxJobDurationInSeconds": 28800,
            "simulationTimeMillis": 0,
            "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/RoboMakerSampleTheFirst",
            "robotApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerHelloWorldRobot/1546541208251",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_robot",
                        "launchFile": "rotate.launch"
                    }
                }
            ],
            "simulationApplications": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerHelloWorldSimulation/1546541198985",
                    "applicationVersion": "$LATEST",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_simulation",
                        "launchFile": "empty_world.launch"
                    }
                }
            ],
            "tags": {}
        }
    ],
    "unprocessedJobs": []
}

다음 코드 예시에서는 cancel-simulation-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업 취소

다음 cancel-simulation-job 예시에서는 지정된 시뮬레이션 작업을 취소합니다.

aws robomaker cancel-simulation-job \
    --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x

다음 코드 예시에서는 create-deployment-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

배포 작업 생성

이 예시에서는 플릿 MyFleet의 배포 작업을 생성합니다. 여기에는 ‘ENVIRONMENT’라는 환경 변수가 포함됩니다. 또한 ‘Region’이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-deployment-job --deployment-config concurrentDeploymentPercentage=20,failureThresholdPercentage=25 --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711 --tags Region=West --deployment-application-configs application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerVoiceInteractionRobot/1546537110575,applicationVersion=1,launchConfig={environmentVariables={ENVIRONMENT=Beta},launchFile=await_commands.launch,packageName=voice_interaction_robot}

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/sim-0974h36s4v0t",
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
  "status": "Pending",
  "deploymentApplicationConfigs": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerVoiceInteractionRobot/1546537110575",
          "applicationVersion": "1",
          "launchConfig": {
              "packageName": "voice_interaction_robot",
              "launchFile": "await_commands.launch",
              "environmentVariables": {
                  "ENVIRONMENT": "Beta"
              }
          }
      }
  ],
  "createdAt": 1550770236.0,
  "deploymentConfig": {
      "concurrentDeploymentPercentage": 20,
      "failureThresholdPercentage": 25
  },
  "tags": {
      "Region": "West"
  }
}

다음 코드 예시에서는 create-fleet의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

플릿 생성

이 예시에서는 플릿을 생성합니다. Region이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-fleet --name MyFleet --tags Region=East

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyOtherFleet/1550771394395",
  "name": "MyFleet",
  "createdAt": 1550771394.0,
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 CreateFleet 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-robot-application-version의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 버전 생성

이 예시에서는 로봇 애플리케이션의 버전을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-robot-application-version --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "1",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "etag": "f8cf5526f1c6e7b3a72c3ed3f79c5493-70",
          "architecture": "ARMHF"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551201873.0,
  "revisionId": "9986bb8d-a695-4ab4-8810-9f4a74d1aa00"
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-robot-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 생성

이 예시에서는 로봇 애플리케이션을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-robot-application --name MyRobotApplication --sources s3Bucket=amzn-s3-demo-bucket,s3Key=my-robot-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551201873931",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "ARMHF"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551201873.0,
  "revisionId": "1f3cb539-9239-4841-a656-d3efcffa07e1",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-robot의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 생성

이 예시에서는 로봇을 생성합니다. ARMHF 아키텍처를 사용합니다. 또한 Region이라는 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker create-robot --name MyRobot --architecture ARMHF --greengrass-group-id 0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba --tags Region=East

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398",
  "name": "MyRobot",
  "createdAt": 1550772325.0,
  "greengrassGroupId": "0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba",
  "architecture": "ARMHF",
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 CreateRobot을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-simulation-application-version의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 버전 생성

이 예시에서는 로봇 애플리케이션의 버전을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-application-version --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MySimulationApplication/1551203427605

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MyRobotApplication/1551203427605",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "1",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "etag": "00d8a94ff113856688c4fce618ae0f45-94",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
 "lastUpdatedAt": 1551203853.0,
  "revisionId": "ee753e53-519c-4d37-895d-65e79bcd1914",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-simulation-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 생성

이 예시에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 생성합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-application  --name MyRobotApplication --sources s3Bucket=amzn-s3-demo-bucket,s3Key=my-simulation-application.tar.gz,architecture=ARMHF --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic --simulation-software-suite name=Gazebo,version=7 --rendering-engine name=OGRE,version=1.x

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MyRobotApplication/1551203301792",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551203301.0,
  "revisionId": "ee753e53-519c-4d37-895d-65e79bcd1914",
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 create-simulation-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업 생성

이 예시에서는 시뮬레이션 작업을 생성합니다. 로봇 애플리케이션 및 시뮬레이션 애플리케이션을 사용합니다.

명령:

aws robomaker create-simulation-job --max-job-duration-in-seconds 3600 --iam-role arn:aws:iam::111111111111:role/AWSRoboMakerCloudWatch-154766341-SimulationJobRole-G0OBWTQ8YBG6 --robot-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821,launchConfig={packageName=hello_world_robot,launchFile=rotate.launch} --simulation-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605,launchConfig={packageName=hello_world_simulation,launchFile=empty_world.launch} --tags Region=North

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-w7m68wpr05h8",
  "status": "Pending",
  "lastUpdatedAt": 1551213837.0,
  "failureBehavior": "Fail",
  "clientRequestToken": "b283ccce-e468-43ee-8642-be76a9d69f15",
  "maxJobDurationInSeconds": 3600,
  "simulationTimeMillis": 0,
  "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/MySimulationRole",
  "robotApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_robot",
              "launchFile": "rotate.launch"
          }
      }
  ],
  "simulationApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "tags": {
      "Region": "North"
  }
}

다음 코드 예시에서는 delete-fleet의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

플릿 삭제

이 예시에서는 플릿을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-fleet --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771394395

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DeleteFleet을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-robot-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 삭제

이 예시에서는 로봇 애플리케이션을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821

다음 코드 예시에서는 delete-robot의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 삭제

이 예시에서는 로봇을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-robot --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540829698778

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DeleteRobot을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-simulation-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 삭제

이 예시에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 삭제합니다.

명령:

aws robomaker delete-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605

다음 코드 예시에서는 deregister-robot의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

플릿에서 로봇 등록 취소

이 예시에서는 플릿에서 로봇의 등록을 취소합니다.

명령:

aws robomaker deregister-robot --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907 --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907",
  "robot": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398"
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DeregisterRobot을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-deployment-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

배포 작업 설명

다음 describe-deployment-job 예시에서는 지정된 배포 작업의 세부 정보를 가져옵니다.

aws robomaker describe-deployment-job \
    --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn

출력:

{
    "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn",
    "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711",
    "status": "InProgress",
    "deploymentConfig": {
        "concurrentDeploymentPercentage": 20,
        "failureThresholdPercentage": 25
    },
    "deploymentApplicationConfigs": [
        {
            "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/RoboMakerHelloWorldRobot/1546541208251",
            "applicationVersion": "1",
            "launchConfig": {
                "packageName": "hello_world_robot",
                "launchFile": "rotate.launch"
            }
        }
    ],
    "createdAt": 1551218369.0,
    "robotDeploymentSummary": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540834232469",
            "deploymentStartTime": 1551218376.0,
            "status": "Deploying",
            "progressDetail": {}
        }
    ],
    "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-fleet의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

플릿 설명

다음 describe-fleet 예시에서는 지정된 플릿의 세부 정보를 가져옵니다.

aws robomaker describe-fleet \
    --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907

출력:

{
    "name": "MyFleet",
    "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
    "robots": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540834232469",
            "createdAt": 1540834232.0
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyOtherRobot/1540829698778",
            "createdAt": 1540829698.0
        }
    ],
    "createdAt": 1539894765.0,
    "lastDeploymentStatus": "Succeeded",
    "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-xl8qssl6pbcn",
    "lastDeploymentTime": 1551218369.0,
    "tags": {}
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeFleet을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-robot-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 설명

이 예시에서는 로봇 애플리케이션을 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "revisionId": "e72efe0d-f44f-4333-b604-f6fa5c6bb50b",
  "lastUpdatedAt": 1551203485.0,
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-robot의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 설명

이 예시에서는 로봇을 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-robot --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398",
  "name": "MyRobot",
  "status": "Available",
  "greengrassGroupId": "0f728a3c-7dbf-4a3e-976d-d16a8360caba",
  "createdAt": 1550772325.0,
  "architecture": "ARMHF",
  "tags": {
      "Region": "East"
  }
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeRobot을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-simulation-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 설명

이 예시에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
  "name": "MySimulationApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "revisionId": "783674ab-b7b8-42d9-b01f-9373907987e5",
  "lastUpdatedAt": 1551203427.0,
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 describe-simulation-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업 설명

이 예시에서는 시뮬레이션 작업을 설명합니다.

명령:

aws robomaker describe-simulation-job --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-pql32v7pfjy6

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-pql32v7pfjy6",
  "status": "Running",
  "lastUpdatedAt": 1551219349.0,
  "failureBehavior": "Continue",
  "clientRequestToken": "a19ec4b5-e50d-3591-33da-c2e593c60615",
  "outputLocation": {
      "s3Bucket": "my-output-bucket",
      "s3Prefix": "output"
  },
  "maxJobDurationInSeconds": 3600,
  "simulationTimeMillis": 0,
  "iamRole": "arn:aws:iam::111111111111:role/MySimulationRole",
  "robotApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551206341136",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_robot",
              "launchFile": "rotate.launch"
          }
      }
  ],
  "simulationApplications": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551206347967",
          "applicationVersion": "$LATEST",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "tags": {}
}

다음 코드 예시에서는 list-deployment-jobs의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

배포 작업 나열

다음 list-deployment-jobs 예시에서는 배포 작업 목록을 가져옵니다.

aws robomaker list-deployment-jobs

출력:

{
    "deploymentJobs": [
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/sim-6293szzm56rv",
            "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
            "status": "InProgress",
            "deploymentApplicationConfigs": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/HelloWorldRobot/1546537110575",
                    "applicationVersion": "1",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "hello_world_robot",
                        "launchFile": "rotate.launch",
                        "environmentVariables": {
                            "ENVIRONMENT": "Desert"
                        }
                    }
                }
            ],
            "deploymentConfig": {
                "concurrentDeploymentPercentage": 20,
                "failureThresholdPercentage": 25
            },
            "createdAt": 1550689373.0
        },
        {
            "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-4w4g69p25zdb",
            "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
            "status": "Pending",
            "deploymentApplicationConfigs": [
                {
                    "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AWSRoboMakerHelloWorld-1544562726923_YGHM_sh5M/1544562822877",
                    "applicationVersion": "1",
                    "launchConfig": {
                        "packageName": "fail",
                        "launchFile": "fail"
                    }
                }
            ],
            "deploymentConfig": {
                "concurrentDeploymentPercentage": 20,
                "failureThresholdPercentage": 25
            },
            "failureReason": "",
            "failureCode": "",
            "createdAt": 1544719763.0
        }
    ]
}

다음 코드 예시에서는 list-fleets의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

플릿 나열

이 예시에서는 플릿을 나열합니다. 최대 20개의 플릿이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-fleets --max-items 20

출력:

{
  "fleetDetails": [
      {
          "name": "Trek",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
          "createdAt": 1539894765.0,
          "lastDeploymentStatus": "Failed",
          "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-4w4g69p25zdb",
          "lastDeploymentTime": 1544719763.0
      }
  ]
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ListFleets 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-robot-applications의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 나열

이 예시에서는 로봇 애플리케이션을 나열합니다. 결과는 로봇 애플리케이션 20개로 제한됩니다.

명령:

aws robomaker list-robot-applications --max-results 20

출력:

{
  "robotApplicationSummaries": [
      {
          "name": "MyRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobot/1546537110575",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546540372.0
      },
      {
          "name": "AnotherRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/AnotherRobot/1546541208251",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546541208.0
      },
      {
          "name": "MySuperRobot",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MySuperRobot/1547663517377",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1547663517.0
      }
  ]
}

다음 코드 예시에서는 list-robots의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 나열

이 예시에서는 로봇을 나열합니다. 최대 20개의 로봇이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-robots --max-results 20

출력:

{
  "robots": [
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot100/1544035373264",
          "name": "Robot100",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1544035373.0,
          "architecture": "X86_64"
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot101/1542146976587",
          "name": "Robot101",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1542146976.0,
          "architecture": "X86_64"
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robot102/1540834232469",
          "name": "Robot102",
          "fleetArn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711",
          "status": "Available",
          "createdAt": 1540834232.0,
          "architecture": "X86_64",
          "lastDeploymentJob": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-jb007b75gl5f",
          "lastDeploymentTime": 1550689533.0
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1540829698778",
          "name": "MyRobot",
          "status": "Registered",
          "createdAt": 1540829698.0,
          "architecture": "X86_64"
      }
  ]
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ListRobots를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-simulation-applications의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 나열

이 예시에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 나열합니다. 최대 20개의 시뮬레이션 애플리케이션이 반환됩니다.

명령:

aws robomaker list-simulation-applications --max-results 20

출력:

{
  "simulationApplicationSummaries": [
      {
          "name": "AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq/1548959170096",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1548959170.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerHelloWorldSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerHelloWorldSimulation/1546541198985",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546541198.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerObjectTrackerSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerObjectTrackerSimulation/1545846795615",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1545847405.0
      },
      {
          "name": "RoboMakerVoiceInteractionSimulation",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/RoboMakerVoiceInteractionSimulation/1546537100507",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1546540352.0
      },
      {
          "name": "AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerCloudWatch-1547663411642_0LIt6D1h6/1547663521470",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1547663521.0
      },
      {
          "name": "AWSRoboMakerDeepRacer-1545848257672_1YZCaieQ-",
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/AWSRoboMakerDeepRacer-1545848257672_1YZCaieQ-/1545848370525",
          "version": "$LATEST",
          "lastUpdatedAt": 1545848370.0
      }
  ]
}

다음 코드 예시에서는 list-simulation-jobs의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 작업 나열

이 예시에서는 시뮬레이션 작업을 나열합니다.

명령:

aws robomaker list-simulation-jobs

출력:

{
  "simulationJobSummaries": [
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-66bbb3gpxm8x",
          "lastUpdatedAt": 1548959178.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerObjectTracker-1548959046124_NPvyfcatq"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              null
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-b27c4rkrtzcw",
          "lastUpdatedAt": 1543514088.0,
          "status": "Canceled",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerPersonDetection-1543513948280_T8rHW2_lu"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerPersonDetection-1543513948280_EYaMT0mYb"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-51vxjbzy4q8t",
          "lastUpdatedAt": 1543508858.0,
          "status": "Canceled",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_lFF9ZQyx6"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_axbYa3S3K"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-kgf1fqxflqbx",
          "lastUpdatedAt": 1543504862.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_lFF9ZQyx6"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerCloudWatch-1543504747391_axbYa3S3K"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-vw8lvh061nqt",
          "lastUpdatedAt": 1543441430.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341__yb_Jg96l"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341_lNbmKHvs9"
          ]
      },
      {
          "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-txy5ypxmhz84",
          "lastUpdatedAt": 1543437488.0,
          "status": "Completed",
          "simulationApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341__yb_Jg96l"
          ],
          "robotApplicationNames": [
              "AWSRoboMakerHelloWorld-1543437372341_lNbmKHvs9"
          ]
      }
  ]
}

다음 코드 예시에서는 list-tags-for-resource의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

리소스의 태그 나열

이 예시에서는 AWS RoboMaker 리소스의 태그를 나열합니다.

명령:

aws robomaker list-tags-for-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/Robby_the_Robot/1544035373264"

출력:

{
  "tags": {
      "Region": "North",
      "Stage": "Initial"
  }
}

다음 코드 예시에서는 register-robot의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 등록

이 예시에서는 로봇을 플릿에 등록합니다.

명령:

aws robomaker register-robot --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907 --robot arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398

출력:

{
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1550771358907",
  "robot": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1550772324398"
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 RegisterRobot을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 restart-simulation-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 다시 시작

이 예시에서는 시뮬레이션을 다시 시작합니다.

명령:

aws robomaker restart-simulation-job --job arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-job/sim-t6rdgt70mftr

다음 코드 예시에서는 sync-deployment-job의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

배포 작업 동기화

이 예시에서는 배포 작업을 동기화합니다.

명령:

aws robomaker sync-deployment-job --fleet arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/Trek/1539894765711

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-job/deployment-09ccxs3tlfms",
  "fleet": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:deployment-fleet/MyFleet/1539894765711",
  "status": "Pending",
  "deploymentConfig": {
      "concurrentDeploymentPercentage": 20,
      "failureThresholdPercentage": 25
  },
  "deploymentApplicationConfigs": [
      {
          "application": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1546541208251",
          "applicationVersion": "1",
          "launchConfig": {
              "packageName": "hello_world_simulation",
              "launchFile": "empty_world.launch"
          }
      }
  ],
  "createdAt": 1551286954.0
}

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 SyncDeploymentJob을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 tag-resource의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

리소스에 태그 지정

이 예시에서는 리소스에 태그를 지정합니다. Region과 Stage라는 두 개의 태그를 연결합니다.

명령:

aws robomaker tag-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1544035373264" --tags Region=North,Stage=Initial

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 TagResource를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 untag-resource 코드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

리소스에서 태그 제거

이 예시에서는 리소스에서 태그를 제거합니다. Region 태그를 제거합니다.

명령:

aws robomaker untag-resource --resource-arn "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot/MyRobot/1544035373264" --tag-keys Region

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 UntagResource를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 update-robot-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

로봇 애플리케이션 업데이트

이 예시에서는 로봇 애플리케이션을 업데이트합니다.

명령:

aws robomaker update-robot-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821 --sources s3Bucket=amzn-s3-demo-bucket,s3Key=my-robot-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821",
  "name": "MyRobotApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-robot-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551287993.0,
  "revisionId": "20b5e331-24fd-4504-8b8c-531afe5f4c94"
}

다음 코드 예시에서는 update-simulation-application의 사용 방법을 보여줍니다.

AWS CLI

시뮬레이션 애플리케이션 업데이트

이 예시에서는 시뮬레이션 애플리케이션을 업데이트합니다.

명령:

aws robomaker update-simulation-application --application arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605 --sources s3Bucket=amzn-s3-demo-bucket,s3Key=my-simulation-application.tar.gz,architecture=X86_64 --robot-software-suite name=ROS,version=Kinetic --simulation-software-suite name=Gazebo,version=7 --rendering-engine name=OGRE,version=1.x

출력:

{
  "arn": "arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605",
  "name": "MySimulationApplication",
  "version": "$LATEST",
  "sources": [
      {
          "s3Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
          "s3Key": "my-simulation-application.tar.gz",
          "architecture": "X86_64"
      }
  ],
  "simulationSoftwareSuite": {
      "name": "Gazebo",
      "version": "7"
  },
  "robotSoftwareSuite": {
      "name": "ROS",
      "version": "Kinetic"
  },
  "renderingEngine": {
      "name": "OGRE",
      "version": "1.x"
  },
  "lastUpdatedAt": 1551289361.0,
  "revisionId": "4a22cb5d-93c5-4cef-9311-52bdd119b79e"
}