前回 【AWS IoT】AWS IoT Core ルールを使ったデータストアを試してみた（その1）
の続きです。
#前提
- AWS IOT CORE 初級ハンズオンを参考にしています。
- 送信元デバイスは NVIDIA Jetson Nano 開発者キット B01 を利用
- AWS IoT Core のコンパネで「モノ」を作成して、「モノ」用の証明書も作成してデバイスに保存
- デバイスにはAWS IoT Device SDK をインストール
- クライアントプログラムはAWS IOT CORE 初級ハンズオンのダミーデバイス用プログラム(
device_main.py）を利用 - デバイスからIoT Coreに向けてMQTTで10秒おきにデータ送信 → 30秒おきに変更
- データはこんな感じ
{
"DEVICE_NAME": "jetson-nano-tsumida",
"TIMESTAMP": "2021-03-17T22:03:48",
"TEMPERATURE": 18,
"HUMIDITY": 57
}
##2-1.データのストア先と使ったルール（アクション）
※試してみたいものをチョイスしたリスト
| # | ストア先 | 使ったルール（アクション） | 途中経由したサービス |
|---|---|---|---|
| 1 | S3 | Amazon Kinesis Firehose ストリームにメッセージを送信する | Amazon Kinesis Firehose |
| 2 | DynamoDB | Amazon Kinesis ストリームにメッセージを送信する | Amazon Kinesis Data Streams,Lambda |
| 3 | timestream | Timestreamテーブルにメッセージを書き込む | なし |
| 4 | Elasticsearch | Amazon Elasticsearch Serviceにメッセージを送信する | なし |
| 5 | AWS IoT Analytics | IoT Analyticsにメッセージを送る | IoT Analytics内でchannel,pipeline,storageを経由 |
今回はこの2 「Amazon Kinesis ストリームにメッセージを送信する」 でLamdaでDyanamoDBに保存するをやっていきます。
###2-2-2. 「Amazon Kinesis ストリームにメッセージを送信する」 でLamdaでDyanamoDBに保存する
Dyanamo DBはアプリケーションが参照するためのNoSQL データストアです。
kinesis Data Streams に流すことで大量データのリアルタイム処理が効率的に行えます。
####① Amazon Kinesis Data Streamsの作成
まずKinesis streams コンソールでストリームを作成します。
データストリームの作成を押して
データストリーム名に名前をつけます。（今回はjetson-nano-tsumidaと入れました。）
開いているシャード数は1にします。シャード数分コストはかかりますが処理性が上がります。
ステータスがアクティブになれば完了です。
####② DynamoDB テーブルの作成
次にDyanamoDBのテーブルを作ります。
テーブルの作成を押します。
DyanamoDB テーブルの作成画面で
テーブル名に名称（今回はjetson-nano-tsumida-yyyymmddと入力）
パーティションキーに deviceid と入力、ソートキーの追加にチェックして timestamp を入力
これでテーブルを作ります。
これはすぐできると思います。
####③ IAMロールの作成
Lambda用のロールと、AWS IoT 用のロールを作ります。
まずLambda用のロールです。
IAM のロールメニューで「ロールの作成」を押します。
一般的なユースケースのLambdaを選んで次の「ステップ：アクセス権限」を押します。
以下の３つにチェックを入れ「次のステップ：タグ」を押します。
- AWSLambdaBasicExecutionRole
- AmazonKinesisReadOnlyAccess
- AmazonDynamoDBFullAccess
※今回はセキュリティ面で絞るべきところは考慮外とします。
タグは付けずに次に行きます。
ロール名に名前を付け（今回はjetson-nano-tsumida-lambda とつけました）
ポリシーにチェックした3つが入っているかを確認してロールの作成を押します。
次にAWS IoT 用のロールです
同様にIAMのロール画面でIoTを選び、「次のステップ:アクセス権限」を押します。
標準で必要な3つのポリシーがついてるのでそのまま次に行きます。
タグは付けずに次に行きます。
ロール名に名前を付け（今回はjetson-nano-tsumida-iot とつけました）ロールの作成を押します。
####④ Lmabdaの設定
次はLambdaを設定していきます。
関数の作成を押す
一から作成を選ぶ
関数名に名前を付ける（今回は jetson-nano-tsumida-yyyymmdd とつけました。）
ランタイムはpython3.8を選択
デフォルトの実行ロールの変更 を押し、既存のロールを使用する にチェックをして
③ IAMロールの作成で作成したLambda用のロールを選び、関数の作成を押します。
次にトリガーを追加します。「＋トリガーを追加」ボタンを押します。
トリガーの選択でKinesisを選びます。
Kinesis ストリームは、① Amazon Kinesis Data Streamsの作成 で作成したストリームを選びます。
次にコードをタブでコードを書きます。
lambda_function.pyをダブルクリックしてコードを書きます。
※今回のlambdaのコードは、AWS IoT ハンズオン用に用意されているここを参照してください。
Deployを押します。
次にこのpythonのコードが使う環境変数（Dynamoテーブルなど）を設定します。
上タブの設定、左メニューの環境変数を選び編集を押す。
キーに TABLE_NAME
値に②DynamoDB テーブルの作成で作ったテーブル名を入れ保存する
これで Kinesis → lambda → DynamoDBの部分の設定完了です。
次にIoT Coreのルールとアクションを設定します。
####⑤ IoT Core ルール アクションの設定
前回と同様にルールとアクションを設定していきます。
左メニュー「ACT」の下にあるルールをクリックし、画面右上の「作成」をクリックします。
ルールの作成画面が出てくるのでルールに名前を付け、クエリを書きます。
ルール名はjetson_nano_tsumida_kinesisとしました。クエリは以下です。
select * from 'data/jetson-nano-tsumida'
次に「アクションの追加」をクリックして、
「Amazon Kinesis ストリームにメッセージを送信する」を選択して「アクションの設定」をクリックします。
アクションの設定画面が表示されるので
ストリーム名に ① Amazon Kinesis Data Streamsの作成 で作ったもの
パーティションキーに ${newuuid()} を入力
ロールは③ IAMロールの作成 で作ったAWS IOT 用のロールを選び「ロールの更新」を押します。
アタッチされたポリシーと表示されたらアクションの追加を押します。
元の画面に戻るので「ルールの作成」を押します。
####⑥ データを確認する
AWS IOT CORE 初級ハンズオンのダミーデバイス用プログラム(device_main.py）でAWS IoT Coreに向けてデータを送り続けた状態にしています。※前回と変更して30秒おきに送っています。
- Kinesis Data streams に流れたデータ確認
kinesis のコンソールで 作成したデータストリームのストリームメトリクスを見てみます。
レコードを取得 -合計（数）とput レコード - 合計（バイト）が増えていれば、データが流れている という事になります。
- DynamoDB にたまったデータの確認
Dynamo のコンソールのテーブルで作成したテーブルをクリックし、「項目」タブを選ぶと送信されたデータが確認できます。
ちゃんと届入れいれば、1件ごとに1行表示されます。
データをクリックするとこんな感じで中が見れます。
DyanamoDBへの溜め方は以上です。
####⑤ 今回のまとめ（IoT Core → ルール → kinesis Data Streams → Lambda → DyanamoDB)
IoT Core に届いたデータをKinesis Data streams を経由してDynamoDBへ入れてみました。
IoT CoreからDyanamoへは直接データを入れることもできますが、Kinesis Data Streams とLambdaを使うことで
DyanamoDBへストアする際に並列処理をしたりできるので、処理性能を上げることができます。
次回は
timestream とElastic Searchへ入れてみた を書きます。
追記：次回分リンク。長くなったのでElasticsearchはさらに次回に
【AWS IoT】AWS IoT Core ルールを使ったデータストアを試してみた（その3）