AWS IoT Greengrass

在物联网（IoT）时代，设备连接日益紧密，边缘计算解决方案必须具有可扩展性和高效率。AWS IoT Greengrass 提供了众多功能，其中最值得注意的是它能够无缝集成物联网设备、处理本地数据，并将云功能带到边缘。本文将深入探讨 AWS IoT Greengrass 的特性、优势和用途。

了解 AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass 是亚马逊网络服务 (AWS) 的一个扩展，旨在为网关和物联网等边缘设备提供云功能。它支持本地计算、通信、数据缓存以及与 AWS 云的同步，为更接近数据源的地方处理数据提供了一种强大而有效的方式。

重要特点

1. 本地处理：AWS IoT Greengrass 使用 AWS Lambda 函数使设备能够执行本地计算。这降低了延迟并提高了响应速度，因为设备可以在本地运行代码，而不是仅仅依赖于云。
2. 消息传递：Greengrass 使用本地消息传递或 MQTT（消息队列遥测传输）来实现设备与云之间的安全连接。这确保了设备之间信息流的可靠性和效率。
3. 数据同步：Greengrass 使设备能够与 AWS 云同步数据，确保信息在整个网络中可用并保持一致更新。这在需要即时访问数据的情况下特别有用。
4. 安全性：安全性是物联网部署中的一个主要问题。Greengrass 集成了 AWS IoT 设备安全功能，以保护传输中和静止状态的数据。它通过支持设备身份验证和本地密钥存储来提高整体系统安全性。
5. Lambda@Edge 集成：Greengrass 与 AWS Lambda@Edge 的无缝集成使开发人员能够在 AWS 全球网络的边缘位置执行 Lambda 函数。这使得需要快速响应时间的应用程序能够实现低延迟处理。
6. Greengrass 流管理器：IoT 流管理器 Greengrass 用于收集、检查和发送物联网（IoT）系统的数据流，以节省生产时间。它还控制设备上的数据生命周期。它提供了一个标准化框架，用于发送元数据、处理本地数据保留规则和处理数据流。
7. Greengrass 组件：Greengrass 元素 用户可以在设备边缘查找、导入、设置和启动应用程序和服务，而无需学习多种设备协议、记住密码或与外部 API 交互，这得益于其针对常见用途应用程序的预构建功能。您还可以创建自定义模块或在设备之间传输常见的业务功能。

AWS IoT Greengrass 的优势

1. 降低延迟：通过在边缘设备上本地处理数据，AWS IoT Greengrass 大大降低了延迟，使其成为需要实时响应的应用程序的理想选择。
2. 成本效益：AWS IoT Greengrass 可以通过将处理转移到边缘设备来帮助降低将大量数据发送到云的相关成本。这在带宽昂贵或稀缺的情况下特别有用。
3. 增强可靠性：Greengrass 通过提供离线操作支持和本地计算功能，确保设备即使在云连接中断期间也能继续工作。因此，物联网部署更具弹性且更可靠。
4. 可扩展性：Greengrass 支持数千台设备，并随物联网安装而无问题地扩展。它与其他 AWS 服务的连接使得连接设备的无缝扩展和维护成为可能。

AWS IoT Greengrass 的应用

AWS IoT Greengrass 在众多行业中都有应用，为将云功能扩展到网络边缘提供了多样化的解决方案。以下是 AWS IoT Greengrass 的一些重要用途：

1. 工业自动化：在制造和工业环境中，AWS IoT Greengrass 有助于处理来自工厂车间传感器和设备的本地数据。这使得实时监控工业流程、进行预测性维护和有效控制成为可能。
2. 联网车辆：AWS IoT Greengrass 在联网汽车内部本地处理数据，支持车内服务，如娱乐、导航和驾驶员辅助。这减少了对持续互联网访问的需求，并改善了驾驶体验。
3. 农业智能：AWS IoT Greengrass 有助于处理来自农田传感器的本地数据。这有助于农民及时就灌溉、施肥和病虫害管理做出决策，从而最大限度地提高作物产量和资源利用率。
4. 能源管理：AWS IoT Greengrass 从智能建筑中的传感器和仪表提供本地数据处理。这使得对 HVAC 系统控制、能源消耗优化和整体能源效率改进进行实时分析成为可能。
5. 医疗解决方案：AWS IoT Greengrass 促进医疗保健行业中可穿戴设备和医疗设备的本地数据处理。这使得实时监控和分析数据成为可能，从而改善患者护理并使紧急情况下的快速决策成为可能。
6. 物流和供应链优化：AWS IoT Greengrass 促进物流和供应链管理中来自货物和车辆跟踪设备的本地数据处理。这提高了整体供应链效率，并促进了实时跟踪和路线优化。
7. 边缘分析：AWS IoT 边缘分析 Greengrass 用于边缘分析，使企业能够在云传输之前进行本地数据处理。这有助于最大限度地减少决策过程的延迟，并且在实时洞察至关重要时具有优势。
8. 偏远和恶劣地区：当设备在连接有限的偏远或恶劣地区运行时，AWS IoT Greengrass 可确保保持本地处理能力。这在远程环境监测或海上钻井平台等情况下特别有用。

AWS Greengrass 定价

1. 数据传输成本：AWS IoT Greengrass Core 与 AWS 云之间通信时可能会产生数据传输费用。适用标准 AWS 数据传输费用，涵盖进出云的数据。
2. AWS IoT Greengrass Core 的定价：亚马逊物联网 Greengrass Core 的成本通常取决于运行 Greengrass Core 的设备有多少个核心。每个核心按小时收费。
3. 设备影子同步：使用设备影子同步（涉及在云中同步和更新设备影子）可能会产生费用。
4. 消息代理定价：使用消息代理可能会产生额外费用。AWS IoT Greengrass 的定价可能会根据处理的消息数量而异。MQTT 用于消息传输。
5. Lambda 函数的执行：如果您将 Greengrass 与 AWS Lambda 函数一起使用，则适用标准 AWS Lambda 定价。这包括您的函数所需的请求数量和处理时间的费用。

使用 AWS IoT Greengrass 支付应用程序使用其他 AWS 服务或数据传输的费用时，用户可能会产生额外费用。如果 AWS Greengrass 向 AWS S3 发送数据或从 AWS S3 接收数据，则会向用户收取存储在 AWS S3 中的数据和发出的读/写请求的费用。

AWS IoT Greengrass 机器学习推理

亚马逊物联网 Greengrass 允许在 AWS 云上创建、测试和改进模型，以在设备上进行本机机器学习推理。您可以将使用 AWS SageMaker 创建的机器学习模型或保存在 AWS 简单存储服务中的预训练模型与 AWS IoT Greengrass 一起使用。

在机器学习数据分析中，使用在现有数据上训练的算法（称为训练过程）来推断新数据（称为推理过程）的结论。在训练过程中，通过识别数据中的模式和相关性来创建模型。使用该模型的计算机可以根据它从未见过的数据做出智能决策。模型优化使模型更小，从而使其运行更快。

训练和优化机器学习模型需要大量的计算资源，这使得云成为合理的选择。另一方面，推理使用的处理能力少得多，并且通常在有新数据可用时实时进行。为了确保您的物联网应用程序能够快速响应即将发生的事件，以极低的延迟接收推理结果至关重要。

机器学习模型在云上生成、分析和改进，并在本地计算机上执行推理。例如，SageMaker 可用于构建图像识别预测模型，对其进行优化以在任何视频上工作，并将其部署以识别异常行为并发出警报。

最后，亚马逊物联网 Greengrass 将云功能带到边缘，这是物联网设计中的范式转变。其消息传递、同步和本地计算功能使开发人员能够设计可扩展、可靠和高效的物联网系统。随着世界日益网络化，AWS IoT Greengrass 作为一种强大的工具，在最大限度地发挥物联网边缘计算的潜力方面脱颖而出。