ローカル Lambda のライフサイクル

オンデマンド Lambda 関数
- Publishメッセージをトリガーに実行されるタイプ
存続期間が長く無制限に稼働する関数
- Arduino の loop() のような永続的に実行されるタイプ

オンデマンド関数

Publishメッセージをトリガーに実行されるタイプです。一般的であり、また AWS Lambda っぽいコードでもあります

このサンプルコードは受け取ったオブジェクトを DEBUG:root:Receive message: ... とログに出力します

lambda_function.py

import logging

def lambda_handler(event, context):
    logging.debug('Receive message: {}'.format(event))
    return

コーディングのポイント;

ローカルのログに出力するだけなら import greengrasssdk は不要なんです
- MQTT Publish がやりたくなったら import greengrasssdk が必要となります

※「ユーザの Lambda ログ」でレベルを デバッグ にしておいてください
※ログレベルの変更やログの場所は AWS Greengrass (1.3.0) を Ubuntu server (16.04 x86_64) で動かし、とりま開発する環境まで考えるで解説しています

存続期間が長く無制限に稼働する関数

Arduino の loop() のような永続的に実行されるタイプで、存続期間の長い Lambda 関数と呼ばます
Greengrass Core 起動時に一緒に実行されて、永続的に動き続けます

このサンプルコードは5秒毎に DEBUG:root:Hello world! loop counter is x という文字列をログに出力し続けます

lambda_function.py

import logging
from threading import Timer

loop_counter = None

def setup():
    global loop_counter
    loop_counter = 1

def loop():
    global loop_counter
    logging.debug('Hello world! loop counter is {}'.format(loop_counter))
    loop_counter += 1
    Timer(5, loop).start()

setup()
loop()

def lambda_handler(event, context):
    return

コーディングのポイント;

threading の Timer を利用すると簡単に実現できます
- loop対象のpython関数内で Timer(待機秒, 自身のpython関数名).start() でループさせられます
- AWS Greengrass Core 起動時に一緒に起動される永続的なコンテナで動くため、グローバル変数である loop_counter の中身は保持され続けることが確認できます
lambda_handler() の実装は空(= return を返すだけ)で構いません
- もちろん中身を実装してオンデマンドLambda関数として実装することも可能ですが、オンデマンドLambda関数は都度コンテナが起動するため、変数の共有などできません
setup() は Arduino のコードに似せるために作っただけですので、とくにこのような実装である必要はありません

AWS IoT Core への Publish

AWS IoT Core への Publish は greengrasssdk.client を使います

import greengrasssdk
client = greengrasssdk.client('iot-data')

def any_func():
    client.publish(topic='my_topic/foo/bar', payload='Hello world!')

となります

あとがき

こんな話を書いている場合じゃないのだが。進捗 0 バイト。

EoT

AWS Greengrass のローカル Lambda ライフサイクル別の最小コード

ローカル Lambda のライフサイクル

オンデマンド関数

存続期間が長く無制限に稼働する関数

AWS IoT Core への Publish

あとがき