시뮬레이션 관리

다음 섹션에서는 시뮬레이션 작업을 생성하고 확인하고 취소하고 복제하고 다시 시작하는 방법에 대해 설명합니다.

시뮬레이션 작업 생성

가상 세계에서 로봇 애플리케이션을 실행하려는 경우 시뮬레이션 플랫폼을 사용하여 시뮬레이션 작업을 생성합니다. 시뮬레이션 애플리케이션을 지정할 때 소프트웨어 제품군 이름을 선택하세요. 현재 General 및 SimulationRuntime 소프트웨어 제품군을 지원합니다.

시뮬레이션 작업을 생성하려면

다음 탭 중 하나에 있는 단계를 따릅니다.

Using the console

1. AWS RoboMaker 콘솔(https://console.aws.amazon.com/robomaker/)에 로그인합니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 시뮬레이션 실행을 선택하고 시뮬레이션 작업을 선택합니다.

3. 시뮬레이션 작업 생성을 선택합니다.

4. Simulation configuration(시뮬레이션 구성) 페이지에서 시뮬레이션 작업 기간을 선택합니다. 5분~14일 범위에서 값을 선택합니다.

   중요

   AWS RoboMaker에 대한 요금 청구 방식에 대해 자세히 알아보려면 AWS RoboMaker 요금을 참조하세요.

5. 오류 시 동작을 선택합니다. 실패를 선택하면 시뮬레이션 작업에 실패한 경우 호스트 인스턴스를 종료합니다. 계속을 선택하면 호스트 인스턴스가 유지되어 연결 및 조사할 수 있습니다.

   다음 단계에서 선택 사항인 S3 폴더를 지정하면 시뮬레이션 데이터가 포함됩니다. 이 폴더는 선택한 오류 시 동작과 상관 없이 사용할 수 있습니다.

6. IAM 역할에 대해 역할을 선택하거나 새 역할 생성을 선택하여 새로 생성합니다. AWS RoboMaker에서는 이 역할을 사용하여 사용자를 대신해 리소스에 액세스합니다. 이 역할은 애플리케이션에서 Amazon Rekognition 또는 Amazon Lex 등 AWS 리소스에 액세스하는 데에도 사용됩니다.

7. 선택 사항: 컴퓨팅에서 시뮬레이션 단위 제한을 선택합니다. 시뮬레이션에 제공된 시뮬레이션 단위 제한에 비례하여 CPU와 메모리가 할당됩니다. 시뮬레이션 단위는 1 vcpu 및 2GB의 메모리입니다. 기본값은 15입니다.

8. 선택 사항: 출력 대상에서 시뮬레이션 작업 출력을 저장할 Amazon S3 폴더 이름을 입력합니다. 경우에 따라 새 S3 폴더 생성을 선택해 새 Amazon S3 폴더를 생성합니다.

9. 선택 사항: 네트워킹에서 로봇 애플리케이션 또는 시뮬레이션 애플리케이션이 Amazon VPC의 리소스에 액세스하는 경우 VPC, 서브넷 및 보안 그룹을 선택합니다. 사용 가능한 모든 서브넷을 선택하여 모든 리소스 제한을 사용할 수 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 VPC 및 서브넷을 참조하세요.

   VPC 외부에서 시뮬레이션 작업에 액세스하려면 퍼블릭 IP 할당을 선택합니다.

10. 필요한 경우 태그에서, 시뮬레이션 작업을 위한 태그를 한 개 또는 여러 개 지정합니다. 태그는 AWS 리소스를 식별 및 구성하기 위한 메타데이터로 작동하는 단어나 구문입니다. 각 태그는 키와 값으로 구성됩니다. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지에서 시뮬레이션 작업의 태그를 관리할 수 있습니다.

    태그에 대한 자세한 내용은 AWS 과금 정보 및 비용 관리 사용 설명서의 비용 할당 태그 사용을 참조하세요.

11. 다음을 선택합니다.

12. Specify robot application(로봇 애플리케이션 지정) 페이지의 로봇 애플리케이션에서 새 애플리케이션 생성을 선택합니다. 경우에 따라 기존 애플리케이션 선택을 선택하여 이미 생성한 로봇 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

13. 로봇 애플리케이션의 이름을 입력합니다.

14. 컨테이너 이미지에서 로봇 애플리케이션 컨테이너의 Amazon ECR 리포지토리 위치를 지정합니다. 자세한 내용은 AWS RoboMaker 호환 컨테이너에 대한 요구 사항 섹션을 참조하세요.

    참고

    $LATEST를 사용한다고 해서 Amazon ECR이 변경되는 것을 방지할 수는 없습니다. AWS RoboMaker이 리포지토리에 액세스할 때 리포지토리가 읽기 전용으로 설정됩니다.

    버전 관리에 대한 자세한 내용은 애플리케이션 버전 지정 섹션을 참조하십시오.

15. 로봇 애플리케이션 구성에서 로봇 애플리케이션에 대한 시작 명령을 입력합니다.

16. 선택 사항: 로봇 애플리케이션 도구를 구성하려면 로봇 애플리케이션 도구를 확장합니다. 사전 구성된 도구를 사용하려면 기본 도구 사용을 선택합니다. 도구 사용자 지정을 선택하여 애플리케이션에 사용할 사용자 지정 도구를 추가, 제거 또는 편집합니다.

    새 사용자 지정 도구를 추가하려면:

    1. 도구 추가를 선택합니다.

    2. 애플리케이션 도구 추가에서 도구 이름을 지정합니다.

    3. 도구의 명령줄 인수를 지정합니다. 도구 실행 파일 이름을 포함해야 합니다.

    4. 동작 종료를 선택합니다. 실패를 선택하는 경우 도구가 종료되면 시뮬레이션 작업이 실패합니다. 도구를 다시 시작하려면 다시 시작을 선택합니다. 기본값은 다시 시작입니다.

    5. UI 스트리밍 활성화 또는 비활성화를 선택합니다. UI 스트리밍은 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

    6. CloudWatch로 출력 보내기를 선택하여 도구에 대한 로그를 기록합니다. 로그는 CloudWatch에서 확인할 수 있습니다. 기본적으로 출력은 CloudWatch로 전송되지 않습니다. 사용자 지정 도구는 기본 ROS 시작 프로세스가 시작된 후에만 시작됩니다.

17. 선택 사항: 애플리케이션에 그래픽 사용자 인터페이스가 포함되어 있는 경우 스트리밍 세션으로 실행을 선택합니다. AWS RoboMaker은 시뮬레이션에서 실행되는 동안 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 연결을 구성합니다. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지의 시뮬레이션 도구에서 로봇 애플리케이션을 선택하여 연결할 수 있습니다.

18. 선택 사항: 로봇 애플리케이션에서 환경 변수를 사용하는 경우 이름 및 값 페어를 지정합니다. 환경 변수 이름은 A-Z 또는 밑줄로 시작해야 하며 A-Z, 0-9 및 밑줄로 구성되어야 합니다. AWS로 시작하는 이름은 예약되어 있습니다.

    환경 변수 추가를 선택하여 변수를 추가합니다.

    roslaunch substituion args를 사용하여 launch 파일에서 환경 변수를 읽을 수 있습니다.

19. 선택 사항: 트래픽 전달을 시뮬레이션 작업 포트에서 애플리케이션 표트로 구성합니다. 로봇 및 시뮬레이션 애플리케이션을 위한 포트 매핑을 지정하려면 시뮬레이션 작업 네트워킹을 구성해야 합니다.

20. 선택 사항: 하나 이상의 로봇 애플리케이션 업로드 구성을 지정합니다. 업로드 구성을 지정하려면 시뮬레이션 작업 출력 대상을 구성해야 합니다. 각 구성은 업로드 동작, Unix 글로브 파일 일치 규칙, 일치하는 파일을 배치할 위치를 지정합니다. 사용자 지정 업로드에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 업로드 구성 추가 섹션을 참조하세요.

21. 다음을 선택합니다.

22. Specify simulation application(시뮬레이션 애플리케이션 지정) 페이지에서 새 애플리케이션 생성을 선택합니다. 경우에 따라 기존 애플리케이션 선택을 선택하여 이미 생성한 시뮬레이션 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

23. 시뮬레이션 애플리케이션의 이름을 입력합니다.

24. 컨테이너 이미지에서 로봇 애플리케이션 컨테이너의 Amazon ECR 리포지토리 위치를 지정합니다. 자세한 내용은 섹션을 참조하세요. $LATEST를 사용한다고 해서 Amazon ECR이 변경되는 것을 방지할 수는 없습니다. AWS RoboMaker이 리포지토리에 액세스할 때 리포지토리가 읽기 전용으로 설정됩니다.

    버전 관리에 대한 자세한 내용은 애플리케이션 버전 지정 섹션을 참조하십시오.

25. 시뮬레이션 애플리케이션 구성에서 로봇 애플리케이션에 대한 시작 명령을 입력합니다.

26. 선택 사항: 로봇 애플리케이션 도구를 구성하려면 시뮬레이션 애플리케이션 도구를 확장합니다. 사전 구성된 도구를 사용하려면 기본 도구 사용을 선택합니다. 도구 사용자 지정을 선택하여 애플리케이션에 사용할 사용자 지정 도구를 추가, 제거 또는 편집합니다.

    새 사용자 지정 도구를 추가하려면:

    1. 도구 추가를 선택합니다.

    2. 애플리케이션 도구 추가에서 도구 이름을 지정합니다.

    3. 도구의 명령줄 인수를 지정합니다. 도구 실행 파일 이름을 포함해야 합니다.

    4. 동작 종료를 선택합니다. 실패를 선택하는 경우 도구가 종료되면 시뮬레이션 작업이 실패합니다. 도구를 다시 시작하려면 다시 시작을 선택합니다. 기본값은 다시 시작입니다.

    5. UI 스트리밍 활성화 또는 비활성화를 선택합니다. UI 스트리밍은 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

    6. CloudWatch로 출력 보내기를 선택하여 도구에 대한 로그를 기록합니다. 로그는 CloudWatch에서 확인할 수 있습니다. 기본적으로 출력은 CloudWatch로 전송되지 않습니다.

    사용자 지정 도구는 기본 시작 프로세스가 시작된 후에만 시작됩니다.

27. 선택 사항: 애플리케이션에 그래픽 사용자 인터페이스가 포함되어 있는 경우 스트리밍 세션으로 실행을 선택합니다. AWS RoboMaker은 시뮬레이션에서 실행되는 동안 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 연결을 구성합니다. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지의 시뮬레이션 도구에서 시뮬레이션 애플리케이션을 선택하여 연결할 수 있습니다.

28. 선택 사항: 시뮬레이션 애플리케이션에서 환경 변수를 사용하는 경우 이름 및 값 페어를 지정합니다. 환경 변수 추가를 선택하여 변수를 추가합니다.

29. 선택 사항: 트래픽 전달을 시뮬레이션 작업 포트에서 애플리케이션 표트로 구성합니다. 로봇 및 시뮬레이션 애플리케이션을 위한 포트 매핑을 지정하려면 시뮬레이션 작업 네트워킹을 구성해야 합니다.

30. 선택 사항: 하나 이상의 시뮬레이션 애플리케이션 업로드 구성을 지정합니다. 업로드 구성을 지정하려면 시뮬레이션 작업 출력 대상을 구성해야 합니다. 각 구성은 업로드 동작, Unix 글로브 파일 일치 규칙, 일치하는 파일을 배치할 위치를 지정합니다.

    기본 업로드 구성은 이전 시뮬레이션 작업 출력 구성과의 호환성을 유지합니다. 기본 구성은 생성한 추가 업로드 구성에 추가됩니다. 사용자 지정 업로드에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 업로드 구성 추가 섹션을 참조하세요.

31. 다음을 선택합니다.

32. 생성을 선택하여 시뮬레이션 작업을 생성합니다.

Using the AWS CLI

다음은 다른 쪽 탭의 콘솔 기반 시뮬레이션 작업 생성과 동일한 역할을 수행하는 AWS CLI 명령의 예입니다.

aws robomaker create-simulation-job --max-job-duration-in-seconds 3600 --iam-role arn:aws:iam::111111111111:role/MyRole --robot-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:robot-application/MyRobotApplication/1551203485821,launchConfig="{command=["roslaunch", "hello_world_robot", "rotate.launch"]}" --simulation-applications application=arn:aws:robomaker:us-west-2:111111111111:simulation-application/MySimulationApplication/1551203427605,launchConfig="{command=["roslaunch", "hello_world_simulation", "empty_world.launch"]}" --tags Region=North

시뮬레이션 작업 보기

시뮬레이션 작업에 대한 정보를 볼 수 있고 작업이 실행 중인 경우에는 그래픽 도구 및 터미널을 실행하여 시뮬레이션과 상호 작용할 수 있습니다. 시뮬레이션 작업에 대한 세부 정보를 보고 태그를 관리할 수도 있습니다.

시뮬레이션 작업을 보려면

다음 탭 중 하나에 있는 단계를 따릅니다.

Using the console

1. AWS RoboMaker 콘솔(https://console.aws.amazon.com/robomaker/)에 로그인합니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 시뮬레이션을 선택하고 시뮬레이션 작업을 선택합니다.

3. 시뮬레이션 작업의 Id를 선택하여 생성된 시간, 로봇 애플리케이션 및 시뮬레이션 애플리케이션의 시작 명령을 포함한 세부 정보를 봅니다.

Using the AWS CLI

다음은 다른 쪽 탭의 콘솔 기반 시뮬레이션 작업 보기와 동일한 역할을 수행하는 AWS CLI 명령의 예입니다.

aws robomaker list-simulation-jobs
aws robomaker describe-simulation-job --job my-simulation-job-arn

시뮬레이션 작업 취소

실행 중인데 더 이상 필요하지 않은 경우 시뮬레이션 작업을 취소할 수 있습니다.

시뮬레이션 작업을 취소하려면

다음 탭 중 하나에 있는 단계를 따릅니다.

Using the console

1. AWS RoboMaker 콘솔(https://console.aws.amazon.com/robomaker/)에 로그인합니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 시뮬레이션을 선택하고 시뮬레이션 작업을 선택합니다.

3. 취소하려는 시뮬레이션 작업의 Id를 선택합니다.

4. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지의 작업에서 취소를 선택합니다.

5. 시뮬레이션 작업 취소 페이지에서 예, 취소를 선택합니다.

Using the AWS CLI

다음은 다른 쪽 탭의 콘솔 기반 시뮬레이션 작업 취소와 동일한 역할을 수행하는 AWS CLI 명령의 예입니다.

aws robomaker list-simulation-jobs
aws robomaker cancel-simulation-job --job my-simulation-job-arn

시뮬레이션 작업 내에서 취소하는 방법에 대한 자세한 내용은 ROS 컨테이너 FAQ를 참조하세요.

시뮬레이션 작업 복제

AWS Management Console의 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지에서 기존 시뮬레이션 작업을 복제하여 기존 시뮬레이션 작업에서 새 시뮬레이션 작업을 생성할 수 있습니다.

참고

ROS 및 Gazebo 소프트웨어 제품군을 사용한 시뮬레이션 작업은 복제할 수 없습니다. 자세한 내용은 지원 정책 섹션을 참조하세요.

1. AWS RoboMaker 콘솔(https://console.aws.amazon.com/robomaker/)에 로그인합니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 시뮬레이션을 선택하고 시뮬레이션 작업을 선택합니다.

3. 다시 시작하려는 실행 중인 시뮬레이션 작업의 Id를 선택합니다.

4. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지의 작업에서 복제를 선택합니다.

5. 시뮬레이션 작업 검토 및 생성에서 편집을 선택하여 변경합니다.

6. 생성을 선택하여 시뮬레이션 작업을 생성합니다.

시뮬레이션 작업 다시 시작

실행 중인 시뮬레이션 작업을 다시 시작할 수 있습니다. 다시 시작하면 시뮬레이션 작업은 Amazon S3 위치에 있는 로봇 애플리케이션 및 시뮬레이션 애플리케이션 소스 파일을 사용하고, 시뮬레이션 작업을 생성했을 때 지정한 기타 구성 설정을 모두 사용합니다.

시뮬레이션 작업을 다시 시작하려면

다음 탭 중 하나에 있는 단계를 따릅니다.

Using the console

1. AWS RoboMaker 콘솔(https://console.aws.amazon.com/robomaker/)에 로그인합니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 시뮬레이션을 선택하고 시뮬레이션 작업을 선택합니다.

3. 다시 시작하려는 실행 중인 시뮬레이션 작업의 Id를 선택합니다.

4. 시뮬레이션 작업 세부 정보 페이지의 작업에서 다시 시작을 선택합니다.

5. Restart simulation job(시뮬레이션 작업 다시 시작) 페이지에서 Yes, restart(예, 재시작)를 선택합니다.

Using the AWS CLI

다음은 다른 쪽 탭의 콘솔 기반 시뮬레이션 작업 다시 시작과 동일한 역할을 수행하는 AWS CLI 명령의 예입니다. 시뮬레이션 작업이 실행 중이어야 합니다.

aws robomaker restart-simulation-job --job my-simulation-job-arn