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# 2021 年 4 月 26 日發行： AWS IoT Greengrass Core v2.1.0 軟體更新
<a name="greengrass-release-2021-04-26"></a>

此版本提供 Greengrass 核元件的 2.1.0 版，並更新 AWS提供的元件。

**版本日期：**2021 年 4 月 26 日

**版本重點**
+ **Docker Hub 和 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 整合** - 新的 Docker 應用程式管理員元件可讓您從 Amazon ECR 下載公有或私有映像。您也可以使用此元件從 Docker Hub 和 下載公有映像 AWS Marketplace。如需詳細資訊，請參閱[執行 Docker 容器](run-docker-container.md)。
+ 適用於 ** AWS IoT Greengrass Core 軟體的 Dockerfile 和 Docker 映像** - 您可以使用 Greengrass Docker 映像在使用 AWS IoT Greengrass Amazon Linux 2 作為基礎作業系統的 Docker 容器中執行。您也可以使用 AWS IoT Greengrass Dockerfile 來建置自己的 Greengrass 映像。如需詳細資訊，請參閱[在 Docker 容器中執行 AWS IoT Greengrass 核心軟體](run-greengrass-docker.md)。
+ **支援其他機器學習架構和平台** - 您可以部署使用預先訓練模型的範例機器學習推論元件，以使用 TensorFlow Lite 2.5.0 和 DLR 1.6.0 執行範例影像分類和物件偵測。此版本也擴展了對 Armv8 (AArch64) 裝置的範例機器學習支援。如需詳細資訊，請參閱[執行機器學習推論](perform-machine-learning-inference.md)。

**Topics**
+ [平台支援更新](#greengrass-2021-04-26-platforms)
+ [公有元件更新](#greengrass-2021-04-26-components)

## 平台支援更新
<a name="greengrass-2021-04-26-platforms"></a>


| **平台** | **詳細資訊** | 
| --- | --- | 
| Docker | 的 Dockerfile 和 Docker 映像 AWS IoT Greengrass 現已可用。**Dockerfile**<br /> AWS IoT Greengrass 提供 Dockerfile 來建置容器映像，其具有安裝在 Amazon Linux 2 (x86\_64) 基礎映像上的 AWS IoT Greengrass 核心軟體和相依性。您可以修改 Dockerfile 中的基礎映像，以在不同的平台架構 AWS IoT Greengrass 上執行。 <br />**Docker 映像檔**<br /> AWS IoT Greengrass 提供預先建置的 Docker 映像，其具有安裝在 Amazon Linux 2 (x86\_64) 基礎映像上的 AWS IoT Greengrass 核心軟體和相依性。 <br />如需詳細資訊，請參閱[在 Docker 容器中執行 AWS IoT Greengrass 核心軟體](run-greengrass-docker.md)。 | 

## 公有元件更新
<a name="greengrass-2021-04-26-components"></a>

下表列出 AWS提供的元件，其中包含新的和更新的 功能。

**重要**  <a name="component-patch-update-note"></a>
<a name="component-patch-update"></a>部署元件時， 會 AWS IoT Greengrass 安裝該元件所有相依性的最新支援版本。因此，如果您將新裝置新增至物件群組，或者您更新以這些裝置為目標的部署，則可能會自動將 AWS新修補程式版本的公有元件部署到您的核心裝置。有些自動更新，例如核更新，可能會導致您的裝置意外重新啟動。  
<a name="component-version-pinning"></a>為了防止在您裝置上執行之元件的意外更新，我們建議您[在建立部署](create-deployments.md)時直接包含該元件的偏好版本。如需 AWS IoT Greengrass Core 軟體更新行為的詳細資訊，請參閱 [更新 AWS IoT Greengrass 核心軟體 (OTA)](update-greengrass-core-v2.md)。


| **元件** | **詳細資訊** | 
| --- | --- | 
| Greengrass 核 | [Greengrass 核](greengrass-nucleus-component.md)的 2.1.0 版已推出。<a name="changelog-nucleus-2.1.0"></a>**新功能**<br />   支援從 Amazon ECR 中的私有儲存庫下載 Docker 映像。   新增下列參數來自訂核心裝置上的 MQTT 組態：   `maxInFlightPublishes` – 可同時傳輸的未確認 MQTT QoS 1 訊息數量上限。   `maxPublishRetry` – 重試無法發佈之訊息的次數上限。     新增`fleetstatusservice`組態參數，以設定核心裝置將裝置狀態發佈至 的間隔 AWS 雲端。   其他次要修正和改進。如需詳細資訊，請參閱 GitHub 上的[版本](https://github.com/aws-greengrass/aws-greengrass-nucleus/releases)。   <br />**錯誤修正和改善**<br />   修正核重新啟動時導致陰影部署重複的問題。   修正當發生服務載入例外狀況時，導致核心當機的問題。   改善元件相依性解析，使包含循環相依性的部署失敗。   修正如果先前已從核心裝置移除該元件，導致外掛程式元件無法重新部署的問題。   修正導致`HOME`環境變數設定為 `{{/greengrass/v2}}/work` Lambda 元件目錄或執行為根目錄的元件的問題。`HOME` 變數現在已正確設定為執行元件之使用者的主目錄。   其他次要修正和改進。如需詳細資訊，請參閱 GitHub 上的[版本](https://github.com/aws-greengrass/aws-greengrass-nucleus/releases)。    | 
| Docker 應用程式管理員 | 2.0.0 版的新 [Docker 應用程式管理員元件](docker-application-manager-component.md)已推出。**新功能**<br />   管理登入資料，以從 Amazon ECR 中的私有儲存庫下載映像。   從 Amazon ECR、Docker Hub 和 下載公有映像 AWS Marketplace。    | 
| Lambda 啟動器 | [Lambda 啟動器元件](lambda-launcher-component.md)的 2.0.4 版已推出。<a name="changelog-lambda-launcher-2.0.4"></a>**錯誤修正和改善**<br />   修正元件未正確傳遞`AddGroupOwner`至 Lambda 函數容器的問題。    | 
| 傳統訂閱路由器 | 已提供[舊版訂閱路由器元件](legacy-subscription-router-component.md)的 2.1.0 版。<a name="changelog-legacy-subscription-router-2.1.0"></a>**錯誤修正和改善**<br />   新增支援以指定元件名稱，而不是 `source`和 ARNs`target`。如果您指定訂閱的元件名稱，則不需要在每次 Lambda 函數版本變更時重新設定訂閱。    | 
| 本機偵錯主控台 | 2.1.0 版的[本機偵錯主控台元件](local-debug-console-component.md)已推出。<a name="changelog-local-debug-console-2.1.0"></a>**新功能**<br />   使用 HTTPS 來保護與本機偵錯主控台的連線。HTTPS 預設為啟用。   <br />**錯誤修正和改善**<br />   您可以在組態編輯器中關閉閃爍列訊息。    | 
| 日誌管理員 | [日誌管理員元件](log-manager-component.md)的 2.1.0 版已推出。<a name="changelog-log-manager-2.1.0"></a>**錯誤修正和改善**<br />   使用 `logFileDirectoryPath`和 的預設值`logFileRegex`，適用於列印為標準輸出 (stdout) 和標準錯誤 (stderr) 的 Greengrass 元件。   將日誌上傳至 CloudWatch Logs 時，透過設定的網路代理正確路由流量。   正確處理日誌串流名稱中的冒號字元 (`:`)。CloudWatch Logs 日誌串流名稱不支援冒號。   從日誌串流中移除物件群組名稱，以簡化日誌串流名稱。   移除在正常行為期間列印的錯誤日誌訊息。    | 
| DLR 影像分類 | [DLR 映像分類](dlr-image-classification-component.md)元件的 2.1.1 版已推出。<a name="changelog-dlr-image-classification-2.1.1"></a>**新功能**<br />   使用[深度學習執行期](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) v1.6.0。   新增對 Armv8 (AArch64) 平台上範例映像分類的支援。這擴展了對執行 NVIDIA Jetson 之 Greengrass 核心裝置的機器學習支援，例如 Jetson Nano。   為範例推論啟用攝影機整合。使用新的`UseCamera`組態參數，讓範例推論程式碼存取 Greengrass 核心裝置上的攝影機，並在擷取的影像上本機執行推論。   新增將推論結果發佈至 的支援 AWS 雲端。使用新的`PublishResultsOnTopic`組態參數來指定您要發佈結果的主題。   新增新的`ImageDirectory`組態參數，可讓您為要在其中執行推論的映像指定自訂目錄。   <br />**錯誤修正和改善**<br />   將推論結果寫入元件日誌檔案，而非單獨的推論檔案。   使用 AWS IoT Greengrass 核心軟體記錄模組來記錄元件輸出。   使用 AWS IoT Device SDK 讀取元件組態並套用組態變更。    | 
| DLR 物件偵測 | DLR [物件偵測](dlr-object-detection-component.md)元件的 2.1.1 版已推出。<a name="changelog-dlr-object-detection-2.1.1"></a>**新功能**<br />   使用[深度學習執行期](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) v1.6.0。   新增對 Armv8 (AArch64) 平台上範例物件偵測的支援。這擴展了對執行 NVIDIA Jetson 之 Greengrass 核心裝置的機器學習支援，例如 Jetson Nano。   為範例推論啟用攝影機整合。使用新的`UseCamera`組態參數，讓範例推論程式碼存取 Greengrass 核心裝置上的攝影機，並在擷取的影像上本機執行推論。   新增將推論結果發佈至 的支援 AWS 雲端。使用新的`PublishResultsOnTopic`組態參數來指定您要發佈結果的主題。   新增新的`ImageDirectory`組態參數，可讓您為要在其中執行推論的映像指定自訂目錄。   <br />**錯誤修正和改善**<br />   將推論結果寫入元件日誌檔案，而非單獨的推論檔案。   使用 AWS IoT Greengrass 核心軟體記錄模組來記錄元件輸出。   使用 AWS IoT Device SDK 讀取元件組態並套用組態變更。    | 
| DLR 影像分類模型存放區 | [DLR 影像分類模型存放](dlr-image-classification-model-store-component.md)區元件的 2.1.1 版已推出。<a name="changelog-dlr-image-classification-model-store-2.1.1"></a>**新功能**<br />   新增 Armv8 (AArch64) 平台的範例 ResNet-50 影像分類模型。這擴展了對執行 NVIDIA Jetson 之 Greengrass 核心裝置的機器學習支援，例如 Jetson Nano。    | 
| DLR 物件偵測模型存放區 | [DLR 物件偵測模型存放](dlr-object-detection-model-store-component.md)區元件的 2.1.1 版已推出。<a name="changelog-dlr-object-detection-model-store-2.1.1"></a>**新功能**<br />   新增 Armv8 (AArch64) 平台的範例 YOLOv3 物件偵測模型。AArch64 這擴展了對執行 NVIDIA Jetson 之 Greengrass 核心裝置的機器學習支援，例如 Jetson Nano。    | 
| DLR 安裝程式 | DLR [DLR 執行時間](dlr-component.md)元件的 1.6.1 版已推出。<a name="changelog-dlr-1.6.1"></a>**新功能**<br />   安裝 [Deep Learning Runtime](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) v1.6.0 及其相依性。   新增在 Armv8 (AArch64) 平台上安裝 DLR 的支援。這擴展了對執行 NVIDIA Jetson 之 Greengrass 核心裝置的機器學習支援，例如 Jetson Nano。   <br />**錯誤修正和改善**<br />    AWS IoT Device SDK 在虛擬環境中安裝 ，以讀取元件組態並套用組態變更。   其他次要錯誤修正和改善。    | 
| TensorFlow Lite 影像分類 | 新 [TensorFlow Lite 影像分類](tensorflow-lite-image-classification-component.md)元件的 2.1.0 版已推出。**新功能**<br />   使用 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 新增對範例影像分類推論的支援。    | 
| TensorFlow Lite 物件偵測 | 新 [TensorFlow Lite 物件偵測](tensorflow-lite-object-detection-component.md)元件的 2.1.0 版已推出。**新功能**<br />   使用 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 新增範例物件偵測推論的支援。    | 
| TensorFlow Lite 影像分類模型存放區 | 2.1.0 版的新 [TensorFlow Lite 影像分類模型存放](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md)區元件已推出。**新功能**<br />   使用 TensorFlow Lite 為範例影像分類推論提供預先訓練的 MobileNet v1 量化模型。    | 
| TensorFlow Lite 物件偵測模型存放區 | 新 [TensorFlow Lite 物件偵測模型存放](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md)區元件的 2.1.0 版已推出。**新功能**<br />   提供在 COCO 資料集上訓練的預先訓練單一鏡頭偵測 (SSD) MobileNet 模型，以使用 TensorFlow Lite 進行範例物件偵測推論。    | 
| TensorFlow Lite | 新 [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) 元件的 2.5.0 版已推出。**新功能**<br />   在 Armv7, Armv8 (AArch64) 和 x86\_64 平台上的虛擬環境中安裝 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 1.6.0 版及其相依性。    |