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@kt-ytin株式会社スタイルズ

Greengrass(V1)でストリームマネージャーを利用してみる

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#はじめに
今回、以下の公式ドキュメントの手順通り、Greengrass(V1)でストリームマネージャーを利用してみました。
参考：クラウドへのデータストリームのエクスポート (コンソール)AWS

なお、デバイスは以前GreengrassをインストールしたJetson nanoを利用しています。
参考：Greengrass(V1)をクイックスタートでインストールしてみる

#1　事前準備
ストリームマネージャーの使用に必要な環境の設定と、今回のデータ送信先とするKinesis Data Streamsを準備します。
##1-1　Javaのインストール
以下のコマンドでJetson nanoにJavaをインストールする

sudo apt install openjdk-8-jdk

##1-2　Python3.7のインストール
StreamManagerClient で AWS IoT Greengrass Core SDK for Python を使用するにはPython3.7以降が必要になります。
インストールされていない場合は事前にインストールします。

sudo apt install python3.7

##1-3　データの送信先（Kinesis Data Streams）の作成
1.Kinesisのマネジメントコンソールに移動し、「Kinesis Data Streams」にチェックして「データストリームを作成」をクリック
image.png
2.以下の通り作成する

  • データストリーム名：MyKinesisStream
  • 開いているシャードの数：1

image.png
3.正常に作成されたことを確認する
image.png
4.ARNを控えておく
##1-4　IAMロールの設定
GreengrassがKinesisにデータを書き込めるよう権限を追加します。

1.IoT Coreのマネジメントコンソールで左のメニューから Greengrass > クラシック(V1) > グループ > 対象のグループ の順にクリック
2.設定 で現在のグループのロールを確認する
image.png
3.IAMのマネージメントコンソールに移動し、左のメニューからポリシーをクリック
4.「ポリシーの作成」をクリックする
5.JSONタブをクリックし、以下の通りポリシーを作成する
※Resource箇所はKinesis作成時に控えておいたARNに置きかえる
※ポリシーの名前は任意の名前とする

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "kinesis:PutRecords"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:kinesis:リージョン:account-id:stream/MyKinesisStream"
            ]
        }
    ]
}

6.IAMのマネージメントコンソールで左のメニューから ロール をクリック
7.Greengrassグループに現在アタッチされているロールに先ほど作成たポリシーをアタッチする
8.IoT CoreのマネージメントコンソールでGreengrassグループの設定画面に追加したポリシーが表示されていることを確認する
#2　Lambda関数の作成（ローカル）
ローカルでストリームマネージャー実行用のLambda関数を作成します。
##2-1　greengrasssdkの準備
ストリームマネージャーをLambda関数で利用するためにgreengrasssdk for Pythonを利用します。
利用にあたっては、公式ドキュメントの記載通り、デプロイするLambda関数のパッケージに含めるSDKの用意が必要です。

Greengrass Lambda 関数で SDK を使用するには、AWS Lambda にアップロードする Lambda 関数デプロイパッケージに SDK を含めます。
出典：SDKs 関数のGreengrass Lambda

1.「AWS IoT Greengrass Core SDK for Python」のGitHubレポジトリにアクセスし、Code > Download ZIP の順にクリック
Github：AWS IoT Greengrass Core SDK for Python
image.png
2.ダウンロードした「aws-greengrass-core-sdk-python-master.zip」を解凍する
3.SDKの依存関係をインストールする

#requirements.txtがあるディレクトリに移動
cd ***/aws-greengrass-core-sdk-python-master

#依存関係のインストール
pip install --target . -r requirements.txt

※解凍してできたフォルダに「cbor2」、「cbor2-4.12.dist-info」が追加された
image.png
##2-2 関数の作成（ローカル）
1.以下の通り「transfer_stream.py」を作成する
※今回は公式ドキュメント通りに作成

transfer_stream.py
import asyncio
import logging
import random
import time

from greengrasssdk.stream_manager import (
    ExportDefinition,
    KinesisConfig,
    MessageStreamDefinition,
    ReadMessagesOptions,
    ResourceNotFoundException,
    StrategyOnFull,
    StreamManagerClient,
)


# This example creates a local stream named "SomeStream".
# It starts writing data into that stream and then stream manager automatically exports  
# the data to a customer-created Kinesis data stream named "MyKinesisStream". 
# This example runs forever until the program is stopped.

# The size of the local stream on disk will not exceed the default (which is 256 MB).
# Any data appended after the stream reaches the size limit continues to be appended, and
# stream manager deletes the oldest data until the total stream size is back under 256 MB.
# The Kinesis data stream in the cloud has no such bound, so all the data from this script is
# uploaded to Kinesis and you will be charged for that usage.


def main(logger):
    try:
        stream_name = "SomeStream"
        kinesis_stream_name = "MyKinesisStream"

        # Create a client for the StreamManager
        client = StreamManagerClient()

        # Try deleting the stream (if it exists) so that we have a fresh start
        try:
            client.delete_message_stream(stream_name=stream_name)
        except ResourceNotFoundException:
            pass

        exports = ExportDefinition(
            kinesis=[KinesisConfig(identifier="KinesisExport" + stream_name, kinesis_stream_name=kinesis_stream_name)]
        )
        client.create_message_stream(
            MessageStreamDefinition(
                name=stream_name, strategy_on_full=StrategyOnFull.OverwriteOldestData, export_definition=exports
            )
        )

        # Append two messages and print their sequence numbers
        logger.info(
            "Successfully appended message to stream with sequence number %d",
            client.append_message(stream_name, "ABCDEFGHIJKLMNO".encode("utf-8")),
        )
        logger.info(
            "Successfully appended message to stream with sequence number %d",
            client.append_message(stream_name, "PQRSTUVWXYZ".encode("utf-8")),
        )

        # Try reading the two messages we just appended and print them out
        logger.info(
            "Successfully read 2 messages: %s",
            client.read_messages(stream_name, ReadMessagesOptions(min_message_count=2, read_timeout_millis=1000)),
        )

        logger.info("Now going to start writing random integers between 0 and 1000 to the stream")
        # Now start putting in random data between 0 and 1000 to emulate device sensor input
        while True:
            logger.debug("Appending new random integer to stream")
            client.append_message(stream_name, random.randint(0, 1000).to_bytes(length=4, signed=True, byteorder="big"))
            time.sleep(1)

    except asyncio.TimeoutError:
        logger.exception("Timed out while executing")
    except Exception:
        logger.exception("Exception while running")


def function_handler(event, context):
    return


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
# Start up this sample code
main(logger=logging.getLogger())

2.以下4点を選択して圧縮する
※公式ドキュメントに則って圧縮してできたzipファイルは「transfer_stream_python.zip」とする

  • transfer_stream.py
  • greengrasssdk
  • cbor2
  • cbor2-4.12.dist-info

##2-3　Lambda関数の作成（クラウド）
1.Lambdaのマネジメントコンソールで以下の通り関数を作成する

  • 一から作成
  • 関数名：TransferStream　※公式ドキュメントにあわせた
  • ランタイム：Python 3.7

image.png
2.関数が作成されたら、コードタブで アップロード元 > zipファイル の順にクリック
image.png
3.ファイル選択ウィンドウで先ほど作成したzipファイル「transfer_stream_python.zip」を選択して「保存」をクリック
4.コードタブでランタイム設定の「編集」をクリック
5.ハンドラを「transfer_stream.function_handler」に修正して「保存」をクリック
※独自でファイル名、関数名をつけている際は「[プログラムファイル名].[関数名]」とする
image.png
6.関数画面で アクション > 新しいバージョンを発行 をクリックし、「発行」をクリックする
image.png
7.アクション > エイリアスを作成 をクリック
8.以下の通りエイリアス設定を入力し、「保存」をクリックする

  • 名前：GG_TransferStream ※公式ドキュメントにあわせた
  • バージョン：1

image.png
#3　Greengrassグループのデプロイ
作成したLambda関数をGreengrassグループに紐づけJetson nanoにデプロイします。
##3-1　Lambda関数をグループに追加する
1.IoT Coreのマネジメントコンソールで左のメニューから Greengrass > クラシック(V1) > グループ > 対象のグループ の順にクリック
2.Lambda をクリック > 「Lambdaの追加」をクリック
3.GreengrassグループへのLambdaの追加画面で「既存のLambdaの使用」をクリック
4.作成したLambda関数「transfer_stream」を選択して「次へ」をクリック
5.作成したエイリアス「GG_TransferStream」を選択して「完了」をクリック
6.グループのLambda画面の「TransferStream」上で ... > 設定の編集 の順にクリック
image.png
7.以下の通り設定を変更して「更新」をクリック

  • メモリ制限：32MB
  • Lambdaのライフサイクル：存続期間が長く無制限に稼働する関数にする

image.png
##3-2　ストリームマネージャーの有効化
ストリームマネージャーを利用するため、コンソール画面でストリームマネージャーを有効化します。

1.IoT Coreのマネジメントコンソールで左のメニューから Greengrass > クラシック(V1) > グループ > 対象のグループ の順にクリック
2.設定 をクリックし「ストリームマネージャー」が有効になっているか確認する
※以降は「無効」だった場合の手順
image.png
3.編集 をクリックし、設定画面で「有効化」を選択して「保存」をクリック
image.png
4.グループの設定画面で「ストリームマネージャー」が有効になっていることを確認する
##3-3　グループのデプロイ
1.Jetson nano上でGreengrassが起動していることを確認する
※起動していないとデプロイできない

#Greengrassが起動しているか確認
ps aux | grep -E "greengrass.*daemon"

#起動していない場合は以下のコマンドで起動
sudo /greengrass/ggc/core/greengrassd start

2.IoT Coreのマネジメントコンソールで 左のメニューから Greengrass > クラシック(V1) > グループ の順にクリック
3.一覧で作成したグループ名をクリックして詳細画面に遷移し、アクション > デプロイの順にクリック
image.png
4.「正常に完了しました」と表示されることを確認する
#4　動作検証
Kinesis Data StreamsにJetson nanoからデータが送られることを確認します。

1.Kinesisのマネジメントコンソール > データストリームの数字 の順にクリック
※以下画像の場合は「1」がリンクになっている
image.png
2.作成したストリーム「MyKinesisStream」をクリック
3.成功するとモニタリングタブの「Put レコード」などに値が表示される
※デプロイ後、表示されるまでに数分ほどかかった
image.png
#5　後片付け
以下を削除します。

  • デプロイした関数「TransferStream」
  • Kinesis Data Streamsで作成したデータストリーム「MyKinesisStream」

##5-1　Lambda関数「TransferStream」の削除
1.IoT Coreのマネジメントコンソールで 左のメニューから Greengrass > クラシック(V1) > グループ の順にクリック
2.一覧で作成したグループ名をクリックして詳細画面に遷移し、Lambda をクリック
3.「TransferStream」上で ... > 関数の削除 の順にクリック
4.グループをデプロイする
※Lambdaには関数が残っているので、不要な場合はそちらも削除する
##5-2　データストリーム「MyKinesisStream」の削除
1.Kinesisのマネジメントコンソール > データストリームの数字 の順にクリック
2.作成した「MyKinesisStream」を選択して、アクション > 削除 の順にクリック
#6　おわりに
今回は公式ドキュメント通りに実施し、ストリームマネージャーを使えるところまでざっくりと確認できました。
以降、これをベースとしてデータのフィルタリングや集約、他のAWSサービスへのエクスポートなどを行おうと思います。
#7　参考文献（文中で登場していないもの）

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