{"id":4451,"date":"2022-05-13T13:58:00","date_gmt":"2022-05-13T11:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.besharp.it\/?p=4451"},"modified":"2022-05-13T12:07:16","modified_gmt":"2022-05-13T10:07:16","slug":"cosa-ho-imparato-dopo-un-paio-di-settimane-di-utilizzo-di-aws-greengrass","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/cosa-ho-imparato-dopo-un-paio-di-settimane-di-utilizzo-di-aws-greengrass\/","title":{"rendered":"Cosa ho imparato dopo un paio di settimane di utilizzo di AWS Greengrass"},"content":{"rendered":"\n<p>Negli ultimi giorni abbiamo studiato AWS Greengrass, uno dei tanti servizi IoT offerti da Amazon Web Services, che \u00e8 stato aggiornato alla versione v2 l&#8217;anno scorso.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In questo articolo vorrei parlare di ci\u00f2 che ho imparato e delle mie opinioni generali, sperando di aiutare chiunque si stia approcciando a questo servizio per la prima volta proprio come ho fatto io.<\/p>\n\n\n\n<p>Allora, cominciamo con&#8230;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Che cos\u2019\u00e8 AWS Greengrass?<\/h2>\n\n\n\n<p>AWS Greengrass \u00e8 un servizio che ci consente di portare l&#8217;esperienza di elaborazione a cui siamo abituati quando lavoriamo con i servizi AWS sui nostri dispositivi IoT. Consiste in un runtime open source che dobbiamo installare sui nostri dispositivi che offre diverse funzionalit\u00e0, ad esempio:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Elaborazione locale con funzioni AWS Lambda<\/li><li>Supporto per container<\/li><li>Integrazione con AWS IoT Core (e gli shadow dei dispositivi)<\/li><li>Messaggistica locale<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Come la maggior parte degli altri servizi AWS, Greengrass \u00e8 stato creato per risolvere molteplici problemi in modo gestito senza costringere gli sviluppatori a reinventarsi la ruota ogni volta. Quando creiamo soluzioni IoT dobbiamo preoccuparci della scalabilit\u00e0 della nostra soluzione e di mantenere aggiornato il firmware dei nostri dispositivi. Il compito di Greengrass \u00e8 proprio quello di aiutarci a gestire queste problematiche.<\/p>\n\n\n\n<p>AWS IoT Greengrass semplifica la distribuzione e la gestione del software dei dispositivi su milioni di dispositivi remoti. Possiamo organizzare i nostri dispositivi in gruppi e distribuire e gestire il software e la configurazione in un sottoinsieme di dispositivi o in tutti i dispositivi. AWS IoT Greengrass ci offre la possibilit\u00e0 di inviare aggiornamenti relativi al nostro codice over-the-air sulle nostre macchine, senza preoccuparci di causare un disservizio dato da un errore sul layer di runtime e costringerci ad andare sul posto del dispositivo per ripristinarlo manualmente. Questo \u00e8 possibile grazie a come \u00e8 stata pensata l\u2019architettura del software in esecuzione: il nostro software \u00e8 suddiviso in diversi componenti disaccoppiati dal Core, che ha il compito di orchestrare i nostri componenti e gestire i job di aggiornamento del firmware.<\/p>\n\n\n\n<p>Con Greengrass, possiamo eseguire inferenza Machine Learning, aggregazione di dati e streaming su pi\u00f9 servizi cloud AWS (come S3 o Amazon Kinesis) direttamente dai nostri dispositivi, consentendoci quindi di decidere quali dati debbano essere inviati al cloud, in modo da poter ottimizzare i costi di analisi, elaborazione e archiviazione.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pensiamo a un caso d&#8217;uso<\/h2>\n\n\n\n<p>Immagina di creare una soluzione IoT composta da pi\u00f9 dispositivi installati in una fabbrica. Questi dispositivi raccolgono periodicamente i dati e li inviano direttamente a un back-end cloud. I dati vengono quindi elaborati e archiviati, consentendo ai tuoi clienti di sapere se le loro macchine stiano funzionando come dovrebbero, se alcune parti necessitano di manutenzione, e permettendo di configurare eventi personalizzati che devono essere notificati.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Immagina ora questa soluzione distribuita in migliaia di fabbriche, quindi milioni di dispositivi che ogni pochi minuti inviano un messaggio al tuo back-end: i costi della tua applicazione aumenterebbero con il numero di dispositivi installati. Inoltre, i dati ricevuti da una fabbrica non hanno alcun collegamento con i dati ricevuti da un&#8217;altra perch\u00e9 ogni fabbrica \u00e8 considerabile come un\u2019entit\u00e0 a s\u00e9 stante.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi come possiamo ottimizzare questa infrastruttura? Con Greengrass potremmo configurare una macchina che funziona come un centralizzatore di elaborazione: raccoglie i dati, li aggrega e invia periodicamente un singolo messaggio contenente lo stato globale dell&#8217;impianto. Naturalmente i dispositivi potrebbero ancora dover inviare alcune informazioni (come allarmi o eventi) cos\u00ec come sono al nostro back-end, ma spostare parte dell&#8217;elaborazione dei dati dal cloud al luogo in cui si trovano i dispositivi migliorerebbe drasticamente i costi della nostra infrastruttura e ridurrebbe il throughput di rete. Avremmo quindi molte meno risorse da configurare e gestire lato cloud, e queste risorse non andrebbero a crescere con il numero di dispositivi ma con il numero di impianti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mettiamo le mani in pasta<\/h2>\n\n\n\n<p>Il mio approccio all&#8217;apprendimento di Greengrass \u00e8 stato lo stesso che ho utilizzato per altri servizi AWS: solitamente inizio con una rapida panoramica della documentazione ufficiale per poi costruire qualcosa direttamente dalla console AWS, e quando mi trovo davanti ad un ostacolo eseguo ricerche puntuali sul web per capire come risolvere il problema.<\/p>\n\n\n\n<p>La mia opinione sulla documentazione ufficiale di Greengrass \u00e8 che \u00e8 molto ampia ma a volte le nozioni sono sparse in sezioni diverse. Mi sono spesso trovato a cercare modi per risolvere un problema che pensavo non fosse documentato, e dopo minuti (se non ore) mi sono reso conto che la soluzione era proprio sotto i miei occhi ma in un\u2019altra sezione della documentazione. Greengrass \u00e8 composto da molti concetti strettamente legati tra di loro, quindi il mio consiglio \u00e8 di studiare approfonditamente la documentazione ufficiale prima di iniziare a creare un progetto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Configurazione del core device<\/h2>\n\n\n\n<p>Il core device \u00e8 una macchina su cui \u00e8 stato installato il runtime Greengrass. Ci sono molti modi per farlo; il percorso che ho scelto inizialmente \u00e8 il provisioning automatico di Greengrass in un container Docker, poich\u00e9 \u00e8 il modo pi\u00f9 semplice per eseguire questa attivit\u00e0 e non richiede molta configurazione. Tutto quello che dobbiamo fare \u00e8 creare un file &#8220;.env&#8221; con la configurazione del nostro dispositivo principale che assomiglia a questo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>GGC_ROOT_PATH=\/greengrass\/v2\nAWS_REGION=eu-west-1\nPROVISION=true\nTHING_NAME=P2BCGreengrassCore\nTHING_GROUP_NAME=P2BCGreengrassCoreGroup\nTES_ROLE_NAME=P2BCGreengrassV2TokenExchangeRole\nTES_ROLE_ALIAS_NAME=P2BCGreengrassCoreTokenExchangeRoleAlias\nCOMPONENT_DEFAULT_USER=ggc_user:ggc_group\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Questo file &#8220;.env&#8221; pu\u00f2 quindi essere passato nel file docker-compose.yaml come valore &#8220;env_file&#8221;; Se impostiamo la chiave PROVISION a true, Greengrass si occuper\u00e0 di creare tutte le risorse necessarie su AWS IoT per configurare un nuovo dispositivo. Ma per fare ci\u00f2, dobbiamo fornire a Greengrass alcune credenziali AWS sotto forma di access key, secret access key e session token. Non ero entusiasta di questa soluzione in quanto non voglio eseguire questa operazione per ogni dispositivo core che installer\u00f2 in futuro e, soprattutto, voglio essere incaricato di creare i ruoli e le autorizzazioni necessarie.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi ho deciso di creare manualmente l&#8217;oggetto IoT, il ruolo, l&#8217;alias del ruolo, il gruppo e i certificati. I certificati verranno utilizzati per autenticare il dispositivo appena creato su AWS. <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/greengrass\/v2\/developerguide\/run-greengrass-docker-manual- provisioning.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">In questa pagina<\/a> puoi trovare una guida ben fatta che spiega come eseguire il provisioning di queste risorse direttamente dalla command line interface: .&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Il file &#8220;.env&#8221; ora ha il seguente contenuto:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>GGC_ROOT_PATH=\/greengrass\/v2\nAWS_REGION=eu-west-1\nPROVISION=false\nCOMPONENT_DEFAULT_USER=ggc_user:ggc_group\nINIT_CONFIG=\/tmp\/config\/config.yaml\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Il file config.yaml contiene invece tutti i riferimenti necessari al core device per trovare la posizione dei certificati e gli endpoint di IoT Core. Il mio file di configurazione \u00e8 simile a questo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>system:\n  certificateFilePath: \"\/tmp\/certs\/device.pem.crt\"\n  privateKeyPath: \"\/tmp\/certs\/private.pem.key\"\n  rootCaPath: \"\/tmp\/certs\/AmazonRootCA1.pem\"\n  rootpath: \"\/greengrass\/v2\"\n  thingName: \"P2BCGreengrassCore-1\"\nservices:\n  aws.greengrass.Nucleus:\n    componentType: \"NUCLEUS\"\n    version: \"2.5.3\"\n    configuration:\n      awsRegion: \"eu-west-1\"\n      iotRoleAlias: \"P2BCGreengrassCoreTokenExchangeRoleAlias\"\n      iotDataEndpoint: \"xxxxxxxxxxxx-ats.iot.eu-west-1.amazonaws.com\"\n      iotCredEndpoint: \"xxxxxxxxxxxx.credentials.iot.eu-west-1.amazonaws.com\"\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>L&#8217;ultima cosa che rimane da fare \u00e8 configurare il file docker-compose.yml con l&#8217;immagine Docker, i percorsi delle directory in cui sono stati salvati certificati e configurazioni, e il path dove vogliamo che questi volumi vengano montati. Ecco il mio file di composizione Docker:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>version: '3.7'\n \nservices:\n  greengrass:\n    init: true\n    cap_add:\n      - ALL\n    build:\n      context: .\n    container_name: aws-iot-greengrass\n    image: amazon\/aws-iot-greengrass:latest\n    volumes:\n      - .\/greengrass-v2-config:\/tmp\/config\/:ro\n      - .\/greengrass-v2-certs:\/tmp\/certs:ro \n    env_file: .env\n    ports:\n      - \"8883:8883\"\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Ora possiamo eseguire Docker Compose e il nostro dispositivo principale dovrebbe avviarsi e connettersi ad AWS.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"326\" src=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952-1024x326.png\" alt=\"Greengrass core device\" class=\"wp-image-4446\" srcset=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952-1024x326.png 1024w, https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952-400x127.png 400w, https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952-768x244.png 768w, https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952-1536x489.png 1536w, https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/unnamed-2022-05-11T094321.952.png 1600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Deploy della nostra prima funzione Lambda<\/h2>\n\n\n\n<p>Il passaggio successivo consiste nell&#8217;aggiungere alcune funzionalit\u00e0 al nostro core device appena creato. Nel mio caso, volevo distribuire una funzione Lambda come componente Greengrass. Per fare ci\u00f2, dobbiamo creare una nuova funzione Lambda in uno dei runtime accettati da Greengrass, che sono:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Python 3.8 (la mia scelta)<\/li><li>Python 3.7<\/li><li>Python 2.7<\/li><li>Java 8<\/li><li>Node.js 12<\/li><li>Node.js 10<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>La funzione Lambda che volevo creare \u00e8 una semplice funzione che interagisce con lo shadow MQTT del dispositivo, ovvero eseguire un&#8217;operazione di sottoscrizione a uno dei topic&nbsp; dello shadow e pubblicare messaggi su un altro topic. A questo scopo, ho incluso nel codice della funzione la libreria ufficiale <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/awsiotsdk\/\">awsiotsdk<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Dopo aver creato la nostra funzione Lambda, dobbiamo racchiuderla in un componente Greengrass. La procedura \u00e8 piuttosto semplice: selezioniamo la versione della funzione che vogliamo configurare e le diamo un nome. Altre configurazioni riguardano il tipo di componente e, facoltativamente, alcune origini eventi.<\/p>\n\n\n\n<p>Esistono due tipi di componenti delle funzioni Lambda che possono essere distribuiti su un core device Greengrass:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Funzioni di lunga durata (chiamate anche pinned), pi\u00f9 adatte per attivit\u00e0 che devono essere costantemente attive.<\/li><li>Funzioni on-demand, che si avviano quando vengono richiamate e vengono terminate quando non sono rimaste attivit\u00e0 da eseguire.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Possiamo configurare degli eventi che scatenino la nostra funzione Lambda, in maniera tale che venga eseguita quando avviene un&#8217;operazione di pubblicazione su un topic locale o un topic AWS IoT MQTT.<\/p>\n\n\n\n<p>Possiamo sempre tornare alla configurazione del componente della funzione e modificarne le impostazioni in seguito se dobbiamo apportare alcune modifiche.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;ultima cosa che dobbiamo fare \u00e8 distribuire il nostro componente appena creato sul nostro core device. Per farlo, visita la pagina &#8220;Deployments&#8221; della console di Greengrass e fai clic sul pulsante &#8220;Create&#8221;. Tutte le distribuzioni hanno un nome, che ha lo scopo di descrivere quali componenti sono raggruppati al loro interno, un tipo di destinazione che pu\u00f2 essere un core device specifico o un gruppo di oggetti (quest&#8217;ultimo \u00e8 utile se vogliamo creare un singolo deployment per pi\u00f9 dispositivi) e un elenco di componenti custom e pubblici. Poich\u00e9 avevo bisogno di interagire con l&#8217;ombra del dispositivo, ho dovuto aggiungere alla distribuzione il componente pubblico <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/greengrass\/v2\/developerguide\/shadow-manager-component.html\">aws.greengrass.ShadowManager<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>La funzione Lambda che abbiamo appena creato dovrebbe apparire nell&#8217;elenco dei componenti personalizzati. I componenti pubblici sono forniti da AWS e possono essere aggiunti alla nostra distribuzione se abbiamo la necessit\u00e0 di aggiungere funzionalit\u00e0 specifiche ai nostri core device. Possiamo configurare ciascuno di essi dopo aver selezionato i componenti che vogliamo includere nella nostra distribuzione. La configurazione dei componenti dipende dal tipo di componente:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>La configurazione del componente pubblico ShadowManager deve contenere i nomi degli shadow che desideriamo sincronizzare localmente con AWS IoT. Di seguito puoi trovare la configurazione che ho creato:<\/li><\/ul>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>{\n\t\"strategy\": {\n\t\t\"type\": \"realTime\"\n\t},\n\t\"synchronize\": {\n\t\t\"shadowDocuments\": &#91;\n\t\t\t{\n\t\t\t\t\"thingName\": \"P2BCGreengrassCore-1\",\n\t\t\t\t\"classic\": false,\n\t\t\t\t\"namedShadows\": &#91;\n\t\t\t\t\t\"myShadow\"\n\t\t\t\t]\n\t\t\t}\n\t\t]\n\t}\n}\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<ul><li>La configurazione del nostro componente Lambda contiene le autorizzazioni che dobbiamo aggiungere ad esso. Nel nostro caso, la funzione deve avere la capacit\u00e0 di sottoscriversi ad un topic shadow per ricevere notifiche ed eseguire operazioni di recupero, aggiornamento ed eliminazione.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>{\n\t\"accessControl\": {\n\t\t\"aws.greengrass.ShadowManager\": {\n\t\t\t\"P2BCGreenGrassLambda:shadow:1\": {\n\t\t\t\t\"policyDescription\": \"Allows access to shadows\",\n\t\t\t\t\"operations\": &#91;\n\t\t\t\t\t\"aws.greengrass#GetThingShadow\",\n\t\t\t\t\t\"aws.greengrass#UpdateThingShadow\",\n\t\t\t\t\t\"aws.greengrass#DeleteThingShadow\"\n\t\t\t\t],\n\t\t\t\t\"resources\": &#91;\n\"$aws\/things\/P2BCGreengrassCore-1\/shadow\/name\/myShadow\"\n\t\t\t\t]\n\t\t\t}\n\t\t},\n\t\t\"aws.greengrass.ipc.pubsub\": {\n\t\t\t\"P2BCGreenGrassLambda:pubsub:1\": {\n\t\t\t\t\"policyDescription\": \"Allows access to shadow pubsub topics\",\n\t\t\t\t\"operations\": &#91;\n\t\t\t\t\t\"aws.greengrass#SubscribeToTopic\"\n\t\t\t\t],\n\t\t\t\t\"resources\": &#91;\n\"$aws\/things\/P2BCGreengrassCore-1\/shadow\/name\/myShadow\/update\/delta\"\n\t\t\t\t]\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t}\n}\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>L&#8217;ultima cosa che possiamo fare per la creazione del nostro deployment \u00e8 decidere come il dispositivo debba applicare l&#8217;aggiornamento del software. Cosa deve fare il dispositivo se l&#8217;operazione di aggiornamento non va a buon fine? Quanto tempo ha il dispositivo per eseguire l&#8217;aggiornamento? Dovremmo interrompere il deployment se alcuni dei dispositivi interessati non si aggiornano?<\/p>\n\n\n\n<p>Siamo finalmente pronti per distribuire i nostri componenti sui dispositivi core che abbiamo selezionato! Fare clic sul pulsante &#8220;Deploy&#8221; per avviare l&#8217;aggiornamento!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risolvere problemi<\/h2>\n\n\n\n<p>Quando inizialmente mi sono approcciato a Greengrass, ho riscontrato alcuni problemi nella configurazione corretta del deployment (per lo pi\u00f9 la configurazione dei componenti) e sono riuscito a eseguire il debug dello stato del mio dispositivo core entrando nel container Docker e cercando i log. Ecco come l&#8217;ho fatto.<\/p>\n\n\n\n<p>Cerca l&#8217;ID del container eseguendo questo comando:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>docker ps<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Copia l&#8217;ID del container ed esegui questo comando:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>docker exec -it <inserisci qui=\"\" il=\"\" container=\"\" id=\"\"> \/bin\/bash<\/inserisci><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Con questi due comandi \u00e8 possibile accedere al container Docker. I file di log che mi hanno aiutato di pi\u00f9 nel debug della mia applicazione sono stati il file greengrass.log e il file con lo stesso nome del componente della mia funzione Lambda (nel mio caso P2BCGreenGrassLambda.log) che si trovano nella cartella \/greengrass\/v2\/logs. Il primo contiene lo stato generale del runtime Greengrass e lo stato del deployment; l\u2019ultimo contiene ci\u00f2 che viene stampato sullo stdout nel codice della funzione Lambda.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Considerazioni finali<\/h2>\n\n\n\n<p>AWS Greengrass \u00e8 un potente strumento che ci solleva dall&#8217;onere di gestire le distribuzioni di nuove versioni del nostro software sui dispositivi. Non \u00e8 intuitivo e facile da usare come molti altri servizi poich\u00e9 sono coinvolte molte funzionalit\u00e0, tutte necessarie per far funzionare correttamente i nostri dispositivi. \u00c8 stato necessario spendere del tempo per realizzare un proof of concept funzionante, ma alla fine ne posso vedere il potenziale: il caso d&#8217;uso perfetto per Greengrass \u00e8 quando abbiamo molti dispositivi geograficamente vicini l&#8217;uno all&#8217;altro che sono strettamente correlati tra loro e possono essere visti dal cloud come un unico gruppo di dispositivi. In questo caso, Greengrass potrebbe aiutarci a ridurre i costi della nostra infrastruttura (che \u00e8 un punto critico nelle soluzioni IoT), il throughput della rete e la complessit\u00e0 del nostro codice. Greengrass \u00e8 ancora relativamente giovane rispetto ad altri servizi AWS e sono sicuro che con il tempo verranno aggiunte pi\u00f9 funzionalit\u00e0 e integrazioni!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Negli ultimi giorni abbiamo studiato AWS Greengrass, uno dei tanti servizi IoT offerti da Amazon Web Services, che \u00e8 stato [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":4457,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[477],"tags":[575,412],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.9.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cosa ho imparato dopo un paio di settimane di utilizzo di AWS Greengrass - Proud2beCloud Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Abbiamo testato AWS Greengrass, uno dei principali servizi AWS per la creazione di ecosistemi IoT complessi. 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