利用 AWS IoT Greengrass 在边缘 DIY 自动浇花 | 手把手玩转物联网（四）

为 AWS IoT Greengrass 配置和部署 Lambda 函数

选择之前创建的 Greengrass 组，在配置页面上，选择 Lambdas，然后点击两次 Add Lamba，分别将 wfSensor 和 wfSwitch 加入，添加时注意以下要点：

• 选择 Use existing Lambda

• 在选择版本时，不要选择具体版本号，而是选择 Alias:xxx

• 在加入的函数右上角点击省略号(…)，选择 Edit Configuration（编辑配置）

• 对于“Run as”，请选择 Another user ID/group ID，在下方输入两个 0，对于“containerization”，选择 No container(always)。这个修改只是针对第二种交互模式，对于第一种交互模式，无需修改。

• Timeout 超时值改为 10 秒

• 对于 Lamba 生命周期，wfSensor 需要改为 long-lived；wfSwitchLambda 不用修改。

配置如下订阅：

针对本文的第二种交互模式，需要在树莓派上修改 AWS IoT Greengrass 的参数。打开 /greengrass/config/config.json，在 “runtime”部分，增加：

Python

"allowFunctionsToRunAsRoot" : "yes"

在 AWS IoT 控制台上，在相应 greengrass 组中，点击 Deploy 部署，将云配置部署到树莓派设备。第一次部署可能需要几分钟。当部署完成后，您应该在部署页面上的状态列中看到已成功完成。

您可以验证 Lambda 函数是否在设备上运行，详细步骤参见：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/greengrass/latest/developerguide/lambda-check.html。

创建和配置****Amazon Elasticsearch

在 Amazon Elasticsearch 控制台上，创建一个新域，名称为 waterflower，网络配置选择“Public access”，并输入以下 Access policy（访问策略）：

Python

{  "Version": "2012-10-17",  "Statement": [    {      "Effect": "Allow",      "Principal": {        "AWS": "*"      },      "Action": "es:*",      "Resource": "arn:aws-cn:es:<region>:<your-Account-ID>:domain/waterflower/*",      "Condition": {        "IpAddress": {          "aws:SourceIp": [            "x.x.x.x/32"          ]        }      }    }  ]}

上面“x.x.x.x”请输入您的电脑对应的公网 IP 地址，您可以输入https://checkip.amazonaws.com获得。

访问 Kibana 界面，创建 index，命名为 wf-sensor：

Python

PUT /wf-sensor{  "mappings": {    "properties": {      "timestamp": { "type": "long", "copy_to":  "datetime" },      "datetime": { "type": "date", "store": true },      "clientId": { "type": "text" },      "temp":    { "type": "float" },      "moisture":  { "type": "integer"  },       "light":   { "type": "integer"  },      "switch":  { "type": "integer" },      "state":  { "type": "integer" }    }  }}

创建 index pattern：

• 名称：wf-sensor*

• 时间过滤器字段名称：datetime

配置 IoT 规则引擎

在 AWS IoT 控制台中，点击 Act->Rules，创建规则：

• 规则查询条件：SELECT * FROM ‘waterflower/sensor/telemetry’

• 添加 Action，选择 Send a message to the Amazon Elasticsearch Service

• 选择 Domain（域）waterflower

• ID: ${newuuid()}

• Index: wf-sensor

• Type: _doc

创建可视化报表

在 Kibana 界面，点击左边菜单栏的 Discover（发现），您现在可以看到上传的设备状态数据，它们按时间顺序显示在屏幕上。

点击左边菜单栏的 Visualize，您现在可以创建可视化图表，并可以添加到仪表板中，以远程监控和查看传感器状态和继电器/水泵工作情况。如下图示例：

测试和验证

您可以通过以下几个方法验证自动浇花效果：

• 利用 AWS IoT 控制台的 test 功能发布消息到 waterflower/setting，修改湿度阈值，测试水泵工作情况

• 通过 Amazon Elasticsearch 的 Kibana 界面，查看传感器数据变化情况和水泵工作情况

• 关闭树莓派的互联网连接，验证连接丢失的条件下，自动浇花是否正常工作

资源清理

在您成功搭建了本文介绍的自动浇花系统后，根据您的使用需求，可以按照如下两种情况对创建的资源进行清理，以免产生不必要的费用。

如果您想继续使用自动浇花功能，但不再需要进行远程监控，请按以下步骤删除资源：

• 打开 AWS IoT 控制台，依次选择 Act -> Rules，点击之前创建的规则 waterflower 的右上角省略号(…)，点击删除并确认

• 打开 Amazon Elasticsearch 控制台，可以看到之前创建的域 waterflower，点击进入。然后，点击最上面一排的“Delete domain（删除域）”按钮，在弹出窗口中，选中 checkbox 框，然后点击删除

如果您不再使用整个自动浇花系统，请先按上面步骤删除远程监控相关的资源，然后按以下步骤继续清理所有资源：

• SSH 到树莓派，输入以下命令停止 greengrass 进程：

Python

$sudo /greengrass/ggc/core/greengrassd stop

• 打开 AWS IoT 控制台，点击左边菜单栏中的 Greengrass -> Groups，点击之前创建的组 waterflower，进入组管理界面，点击右上角的 Actions -> Reset Deployments，在弹出窗口中，选中 checkbox 框，点击 Reset deployment

• 接着点击右上角的 Actions -> Delete Group，在弹出窗口中，点击“Yes, Continue to delete”按钮，确认删除

• 继续在 AWS IoT 控制台，点击左边的 Manage -> Things，点击 waterflower_Core 的右上角省略号(…)，点击删除并确认

小结

根据上面的方案实现，您可能会发现在 树莓派系统上运行 AWS IoT Greengrass 可以构建更多的 IoT 解决方案。从基本的遥测到执行机器学习推理，我们的客户正在构建多种多样的 AWS IoT Greengrass 解决方案，以便不断创新并扩展解决方案的价值。

在本文中，您学习了如何利用 AWS IoT Greengrass DIY 一个自动浇花系统。现在，您可以扩展这个方案，增加手机 App 实现对浇花参数控制和远程监控自动浇花工作状况，并利用 AWS IoT Greengrass 不断改进您的边缘功能。

作者介绍：

### [](https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/tag/%E5%BC%A0%E7%BA%A2%E6%9D%B0/)
AWS解决方案架构师。 负责基于AWS的云计算方案架构咨询和设计，同时致力于 AWS 物联网服务和无服务器架构在国内和全球商业客户的应用和推广，推进企业服务迁移上云进程。有10年以上的数据中心基础架构设计，企业级应用系统设计开发等经验。

本文转载自 AWS 技术博客。

原文链接：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/diy-auto-watering-at-the-edge-with-aws-iot-greengrass-hand-to-hand-internet-of-things/