AWS IoT Greengrass 专业2016年〜
在边缘设备上运行本地计算、消息传递和 ML 推理的服务
它能做什么
AWS IoT Greengrass 是在边缘设备上本地运行 AWS Lambda 函数、Docker 容器和 ML 推理模型的服务。即使在与云的连接断续的环境中，也能在设备上进行数据处理和决策。网络恢复时自动与云同步。
使用场景
适用于工厂生产线的实时异常检测、农业 IoT 传感器数据的本地处理、汽车边缘计算、零售店铺的本地 ML 推理等场景。
日常类比
可以将其比作部署在分支机构的小型计算机。即使无法与总部 (云) 通信，分支机构 (边缘) 也能独立判断和处理，通信恢复后将结果报告给总部。
什么是 IoT Greengrass
AWS IoT Greengrass 是将云功能扩展到边缘设备的服务。在设备上安装 Greengrass Core 软件后，可在本地运行 Lambda 函数和容器。还支持设备间的本地消息传递和使用 SageMaker 训练的 ML 模型的边缘推理。
组件与部署
Greengrass V2 以组件为单位向设备部署软件。组合 AWS 提供的组件 (日志管理器、流管理器等) 和自定义组件来构成设备功能。部署可从云端通过 OTA (Over-The-Air) 执行，也支持按设备组批量部署。 有关组件和部署的案例和活用方法，也可参阅 相关书籍 (Amazon)。
入门指南
在 Raspberry Pi 或 Linux 设备上安装 Greengrass Core 软件。在 IoT Greengrass 控制台选择组件并部署到设备。建议从 Hello World 组件开始，逐步添加本地 ML 推理和设备间通信。
注意事项
- Greengrass Core devices require at least 128 MB of RAM and a Linux OS. For resource-constrained microcontrollers, consider FreeRTOS
- Monthly per-device pricing applies. Up to 10 devices are covered by the free tier
