AWS IoT Greengrass FAQ

일반

AWS IoT Greengrass는 사물 인터넷(IoT) 오픈 소스 엣지 런타임 및 클라우드 서비스로, 디바이스 소프트웨어를 구축하고 배포하며 관리할 수 있도록 지원합니다. 고객은 집, 공장, 차량 및 비즈니스에서 수백만 개의 디바이스에 있는 IoT 애플리케이션에 대해 AWS IoT Greengrass를 사용합니다. 생성한 데이터에서 로컬로 작업을 수행하고 기계 학습 모형에 기반하여 예측을 실행하며 디바이스 데이터를 필터링 및 집계하고 클라우드에 필요한 정보만 전송하도록 디바이스를 프로그래밍할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass를 사용하면 지능형 디바이스 소프트웨어를 빠르고 쉽게 구축할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 로컬 처리, 메시징, 데이터 관리, ML 추론을 지원하며, 애플리케이션 개발을 가속화하는 사전 구축된 구성 요소를 제공합니다. 또한 AWS IoT Greengrass는 AWS 서비스는 물론 서드 파티 서비스에 엣지 디바이스를 원활하게 연결하는 안전한 방법도 제공합니다.

소프트웨어 개발이 완료되면 AWS IoT Greengrass를 통해 펌웨어를 업데이트할 필요 없이 현장에서 디바이스의 소프트웨어를 원격으로 관리하고 운영할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 디바이스를 최신 상태로 유지하고 시간이 지남에 따라 더 스마트하게 운영하도록 지원합니다.

여기를 클릭하여 AWS IoT Greengrass 시작 안내서를 확인하세요. AWS IoT Partner Device Catalog에서 적격 디바이스 목록을 검토할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass의 리전 가용성에 대한 최신 정보는 AWS 리전 표를 참조하세요.

AWS IoT Greengrass는 클라우드 서비스 및 IoT 디바이스에 대한 세 가지 소프트웨어 배포(AWS IoT Greengrass Core, AWS IoT Device SDK, AWS IoT Greengrass SDK)로 구성됩니다. 디바이스에 소프트웨어 배포가 설치되면 추가적으로 AWS IoT Greengrass를 사용하여 기능과 구성 요소를 추가 또는 제거하거나 IoT 디바이스 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.

아래 차트에서는 주요 구성 요소를 보여줍니다. AWS IoT Greengrass를 FreeRTOS와 함께 사용할 수도 있습니다. AWS IoT Greengrass 및 FreeRTOS에 대한 자세한 내용은 AWS IoT Greengrass에 FreeRTOS 및 기타 디바이스 연결 FAQ 섹션을 참조하세요.
 

  목적 실행 위치
 
AWS IoT Greengrass Core 로컬 서비스(컴퓨팅, 메시징, 상태, 보안)를 제공하고 AWS IoT 디바이스 SDK를 실행하는 디바이스와 로컬로 통신 Linux 등의 범용 OS를 실행하는 64비트 CPU 기반 디바이스(x86 또는 ARM).
 
AWS IoT 디바이스 SDK 디바이스가 AWS IoT Greengrass Core와 로컬로 상호 작용하도록 허용 C++, Node.js, Java 또는 Python 2.7, 3.7, 3.8을 지원하는 거의 모든 디바이스.
AWS IoT Greengrass SDK* Lambda 함수가 AWS IoT Greengrass Core 내부의 로컬 서비스와 상호 작용하도록 허용 AWS IoT Greengrass Core에 배포된 Lambda 함수 내부

*AWS IoT Greengrass 버전 1에 대해서만 필수

AWS IoT Greengrass Core 소프트웨어는 IoT 디바이스, 허브 또는 게이트웨이에서 실행되어 클라우드와 자동으로 동기화되고 상호 작용합니다. AWS IoT Greengrass Core는 Linux 같은 범용 운영 체제를 실행할 만큼 강력한 범용 프로세서를 갖춘 디바이스에서 실행하도록 설계되었습니다. AWS IoT Greengrass를 실행하려면 최소 1GHz의 컴퓨팅 성능(ARM 또는 x86), 96MB*의 RAM(v2.0 엣지 런타임 이상), 원하는 OS를 수용할 수 있는 충분한 추가 리소스, 메시지 처리량이 만족되어야 하며, 사용 사례에 따라 AWS Lambda를 실행할 수 있어야 합니다. AWS IoT Greengrass Core는 Raspberry Pi에서 서버급 어플라이언스까지 다양한 디바이스에서 실행할 수 있습니다.

*테스트에 openjdk 버전 ‘1.8.0_275’, OpenJDK 런타임 환경(빌드 1.8.0_275-8u275-b01-0ubuntu1~18.04-b01), OpenJDK 64비트 서버 VM(빌드 25.275-b01, 혼합 모드)의 JDK 버전을 사용한 AWS 연구에 따른 수치. 다양한 입력을 사용하면 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass는 다음 언어로 작성된 Lambda 함수를 지원합니다.

  • Python 2.7, 3.7 및 3.8
  • Node v8.10 및 v12.x
  • Java 8 이상
  • C
  • C++
  • C 라이브러리 가져오기를 지원하는 모든 언어 

Python 2.7, 3.7 또는 3.8, Node v8.10 또는 v12.x 또는 Java 8 Lambda Runtime을 사용하는 모든 Lambda를 AWS IoT Greengrass Core에 배포할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass에 배포되는 Lambda는 AWS IoT Greengrass Core SDK와 함께 패키징되어야 합니다. 또한, Amazon DynamoDB와 같은 AWS 서비스와 손쉽게 통합할 수 있도록 AWS SDK를 Lambda 패키지에 추가할 수도 있습니다.

참고: AWS IoT Greengrass Core가 오프라인 모드인 경우 Lambda가 사용하는 일부 클라우드 서비스(예: DynamoDB)가 Lambda 함수에 제공되지 않으며, 오프라인 모드에서는 이러한 서비스에 수행되는 API 호출이 실패하게 됩니다. 또한 AWS IoT Greengrass Core SDK와 AWS SDK를 모두 동일한 패키지에 포함하는 경우 Lambda 함수는 AWS IoT Greengrass Core SDK와 AWS SDK 각각에 적절한 네임스페이스를 사용해야 합니다.

예. AWS IoT Greengrass 디바이스에서 도커 컨테이너를 실행하거나 도커 컨테이너 환경에서 AWS IoT Greengrass를 실행할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass에서 도커 컨테이너를 배포, 실행 및 관리할 수 있습니다. 임의의 타사 도구를 사용하여 도커/OCI(Open Container Initiative) 이미지를 구축할 수 있으며, 도커 이미지는 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR), 도커 허브 또는 프라이빗 DTR(도커 신뢰 레지스트리)과 같은 도커 컨테이너 레지스트리에 저장할 수 있습니다.

Lambda 컨테이너화 없이 실행할 AWS IoT Greengrass 그룹을 구성하여 도커 컨테이너에서 AWS IoT Greengrass를 실행할 수 있습니다. 시작하려면 여기에서 AWS IoT Greengrass 도커 파일에 액세스하고, 여기에서 Amazon ECR의 AWS IoT Greengrass 도커 이미지를 가져오는 방법에 대한 설명서를 찾을 수 있습니다. 다양한 Linux 배포에서 실행할 수 있는 컨테이너식 소프트웨어 패키지인 AWS IoT Greengrass를 스냅으로 배포할 수도 있습니다. 시작하려면 여기에서 AWS IoT Greengrass 스냅에 액세스하고 여기에서 시작하면 됩니다.

예. 도커 컨테이너의 그룹 수준에서 Greengrass Lambda 컨테이너화 없이 AWS IoT Greengrass를 실행하면 Mac OS 또는 Windows에서 AWS IoT Greengrass를 실행할 수 있습니다. 설명서에서 이 기능에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

클라우드 관리를 위한 AWS IoT Greengrass SLA는 AWS IoT Greengrass가 AWS IoT Greengrass 클라우드 서비스의 월 가동 시간 비율인 99.9% 이상을 달성하지 못할 경우 월별 서비스 요금의 일부를 크레딧으로 제공할 것을 규정합니다.

SLA 이용 약관과 요청 제출 방법에 대한 모든 전체 내용은 AWS IoT Greengrass SLA 세부 정보 페이지를 참조하세요.

이제 AWS IoT Greengrass 2.0부터는 엣지 런타임 및 여러 구성 요소가 오픈 소스로 제공되며, GitHub에 게시되어 있습니다. 자세한 내용은 오픈 소스 구성 요소 목록을 참조하세요.

예. AWS IoT Greengrass 오픈 소스 엣지 런타임은 Apache 2.0 라이선스로 배포되므로, AWS의 허가 없이 애플리케이션 또는 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞춰 수정할 수 있습니다.

아니요. 버전 사이에서 요금은 서로 다르지 않습니다. 요금에 대한 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하세요.

로컬 리소스 액세스

‘로컬 리소스’는 AWS IoT Greengrass 호스트에 물리적으로 존재하는 버스 및 주변 기기 또는 AWS IoT Greengrass 호스트 OS의 파일 시스템 볼륨을 나타냅니다. 예를 들어 Modbus/CANbus를 통해 연결된 디바이스와 통신하려면 AWS IoT Greengrass Lambda 함수가 해당 디바이스의 직렬 포트에 액세스해야 합니다. 로컬 리소스는 AWS IoT Greengrass 그룹 범위에서 정의되며 AWS IoT Greengrass 그룹의 모든 Lambda는 정의된 로컬 리소스를 사용할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass 로컬 리소스를 통해 Lambda 함수는 센서 및 액추에이터 등의 하드웨어와 안전하게 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어, Lambda 함수는 카메라의 비디오 스트림을 디바이스에서 읽거나 명령 및 제어를 GPIO에 전송할 수 있습니다.

보안

신뢰할 수 있는 하드웨어 루트는 정확한 난수 생성기를 통해 암호화 기능에 사용되는 프라이빗 키를 생성함으로써 변조를 방지하는 신뢰할 수 있는 실행 환경을 제공합니다. 이러한 하드웨어 ‘보안 요소’는 멀웨어 변조에 강하며 지정된 IoT 디바이스에 물리적으로 연결되어 소프트웨어를 안전하게 배포할 수 있는 강력한 신뢰 루트를 설정합니다.

먼저, 보안 요소가 있는 엣지 디바이스에서 AWS IoT Greengrass Core 소프트웨어를 실행해야 합니다. 하드웨어 공급업체의 지침에 따라 이 보안 요소에 프라이빗 키를 생성합니다. 그런 다음, 설명서에 따라 보안 요소 프라이빗 키를 사용하도록 config.json 파일 설정을 업데이트합니다.

통합 하드웨어의 현재 목록은 AWS Partner Device Catalog를 참조하세요.

보안 요소 공급업체의 보안 요소는 PKCS#11 표준 API 세트를 사용하여 AWS IoT Greengrass와 통합되도록 구성되었습니다. 공급업체는 일련의 테스트 도구를 사용해 해당 하드웨어가 올바르게 구성되었는지 검증합니다.

ML 추론

AWS IoT Greengrass 디바이스에서는 Amazon SageMaker Neo에 최적화된 모델을 사용하여 로컬로 생성된 데이터에 대한 ML 추론을 수행할 수 있습니다. 추론을 위해 디바이스를 준비하려면 디바이스에 Neo DLR 런타임에 관한 지침을 따릅니다. 자세한 내용은 DLR 설치를 참조하세요.

대상 하드웨어 플랫폼에 대해 Amazon SageMaker Neo에서 모델을 컴파일하여 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 저장할 수 있습니다. 그런 다음, Amazon S3 버킷을 사용하여 디바이스에서의 로컬 추론을 위해 Neo에 최적화된 모델을 배포하도록 AWS IoT Greengrass를 구성할 수 있습니다.

Amazon S3에 .tar.gz 및 .zip 형식으로 저장하면 다른 곳에서 훈련된 ML 모델을 가져올 수 있습니다. 그런 다음, AWS IoT Greengrass에 Amazon S3 URI를 알려주면 AWS IoT Greengrass가 대상 디바이스에 배포합니다.

AWS IoT Greengrass ML 추론은 현재 AWS IoT Greengrass가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass의 리전 가용성에 대한 최신 정보는 AWS 리전 표를 참조하세요.

해당 AWS 리전 중 하나에 액세스할 수만 있다면 사용자의 지리적 위치와 상관없이 AWS IoT Greengrass ML 추론을 사용할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass 구성 요소

AWS IoT Greengrass 구성 요소는 기계 학습 추론, 로컬 처리, 메시징, 데이터 관리와 같은 복잡한 워크플로를 쉽게 생성할 수 있게 지원하는 빌딩 블록입니다. 또한 AWS IoT Greengrass는 로컬 및 클라우드 대상으로 데이터 내보내기를 지원하는 Stream Manager와 같은 사전 구축된 구성 요소도 제공합니다. 이러한 구성 요소를 사용하면 디바이스 프로토콜을 이해하거나 자격 증명을 관리하거나 외부 API와 상호 작용하지 않아도 되므로 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있으며, 코드를 작성하지 않고도 AWS 서비스 및 서드 파티 애플리케이션과 상호 작용할 수 있습니다. 또한, AWS IoT Greengrass를 기반으로 직접 구성 요소를 구축할 수도 있습니다. 모든 구성 요소는 AWS Greengrass 콘솔을 통해 구성 및 관리할 수 있으므로 사용하기 쉽도록 설계됩니다. 이러한 구성 요소를 사용하면 엣지에서 구성 요소를 쉽게 검색하고 가져오며 구성하고 배포할 수 있으므로 AWS IoT Greengrass 디바이스 간에 공통 비즈니스 로직을 재사용할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass 콘솔에서 각 그룹에 대한 ‘구성 요소’ 섹션을 통해 AWS IoT Greengrass 구성 요소를 추가할 수 있습니다. 추가한 후에는 AWS IoT Greengrass 구성 요소 파라미터를 구성하고 AWS IoT Greengrass Core 디바이스에 추가할 그룹을 배포할 수 있습니다.

모든 AWS IoT Greengrass 고객이 AWS Management Console에서 액세스할 수 있는 AWS IoT Greengrass 콘솔에서 AWS IoT Greengrass 구성 요소를 사용할 수 있습니다.

사용 가능한 AWS IoT Greengrass 구성 요소는 설명서에서 확인할 수 있습니다.

프로토콜 어댑터

AWS IoT Greengrass Core에서 실행되는 Lambda 함수는 네트워크 리소스에 액세스할 수 있는 권한이 있으므로 Lambda를 사용하여 TCP/IP에 구현된 모든 프로토콜에 대한 지원을 구현할 수 있습니다. 또한, AWS IoT Greengrass 로컬 리소스 액세스를 활용하여 하드웨어 어댑터/드라이버에 액세스 권한이 필요한 프로토콜에 대한 지원을 구현할 수도 있습니다.

AWS IoT Greengrass는 엣지 디바이스를 연결하는 데 도움을 줄 수 있는 Modbus-RTU, Modbus-TCP 및 EtherNet/IP 프로토콜 어댑터 커넥터도 제공합니다. 자세한 내용은 여기에서 커넥터 설명서를 참조하세요.

IoT SiteWise 커넥터를 사용하여 OPC UA 서버에서, Modbus-TCP 커넥터를 사용하여 Modbus-TCP 서버에서, EtherNet/IP 커넥터를 사용하여 EtherNet/IP 서버에서 디바이스 데이터를 수집할 수 있습니다. 기본적으로 AWS IoT SiteWise로 데이터 내보내기 기능이 지원되며, 사용자 지정 스트림을 사용하여 AWS IoT Analytics, Amazon Kinesis 및 Amazon S3로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 또한, 사용자 지정 스트림을 사용하여 Lambda 함수로 데이터를 전송해 데이터를 내보내기 전에 로컬 처리를 수행할 수도 있습니다. 또는 로컬로 배포된 Lambda 함수를 사용하는 사용자 지정 구현을 생성하여 디바이스 데이터를 수집 및 처리한 다음, 로컬 또는 클라우드 대상으로 전송할 수 있습니다.

무선(OTA) 업데이트

AWS는 수시로 AWS IoT Greengrass Core 소프트웨어의 업데이트된 버전을 게시하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 신규 또는 개선된 기능 소개
  • 버그 수정
  • 보안 개선

AWS IoT Greengrass 무선(OTA) 업데이트를 통해 고객은 AWS IoT Greengrass Core 소프트웨어를 수동으로 다운로드하여 다시 설치할 필요 없이 이러한 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

아니요. 언제든지 수동으로 업데이트를 다운로드하고 설치하거나 다른 소프트웨어 배포 프로세스를 수행하도록 선택할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass Core의 새로운 버전이 출시되면 AWS IoT Greengrass 소프트웨어 개발자 포럼에 발표됩니다. 해당 포럼에 대한 링크는 여기에서 찾을 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester는 Linux 기반 디바이스의 AWS IoT Greengrass를 직접 테스트하고 검증할 수 있는 테스트 자동화 도구입니다. AWS IoT Device Tester는 디바이스에서 AWS IoT Greengrass를 실행할 수 있는지 여부와 AWS IoT 서비스를 통한 인증 및 상호 운용이 가능한지 여부를 확인할 수 있는 자동화된 테스트 모음을 제공합니다.

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester는 여기에서 다운로드할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester는 다음을 테스트하여 디바이스의 CPU 아키텍처, Linux 커널 구성 및 드라이버 조합이 AWS IoT Greengrass과 연동되는지 확인합니다.

  • 필수 소프트웨어 패키지를 설치해야 함 
  • AWS IoT Greengrass 필수 커널 구성을 포함하는 Linux 커널(예: cgroups에 대해 구성된 커널)
  • 무선 업데이트
  • 디바이스에서 AWS IoT 서비스에 연결하고 AWS Lambda 함수를 실행할 수 있음
  • 로컬 리소스 액세스 기능
  • 디바이스 섀도우 기능

다음 채널을 사용해 기술 지원을 받을 수 있습니다.

AWS Forum for AWS IoT Greengrass

Premium Support

고객 지원

AWS 파트너라면 AWS Device Qualification Program으로 카탈로그에 디바이스를 등재하는 프로세스를 정의할 수 있습니다. 이 프로세스의 자세한 개요는 다음과 같습니다.

  1. AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester의 테스트 통과
     
  2. AWS 파트너 네트워크 포털에 로그인
     
  3. AWS IoT Device Tester 보고서 업로드 보고서가 AWS를 통해 확인되고 사진 및 데이터 시트 같은 다른 디바이스 관련 아티팩트가 제출되면 디바이스가 AWS Partner Device Catalog에 등재됩니다.

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester는 AWS IoT Greengrass가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester는 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 테스트의 일부로 AWS를 사용하는 것과 관련된 모든 요금은 사용자 부담입니다. 단일 AWS IoT Greengrass 디바이스에서 AWS IoT Device Tester 테스트를 한 번 실행할 때의 요금은 일반적으로 0.20 USD 미만입니다.

AWS IoT Greengrass Core에서 지원되며 호환성을 위해 AWS에서 테스트한 운영 체제 및 CPU 아키텍처 목록은 여기를 참조하세요. AWS IoT Greengrass 팀에 의해 검증되지 않은 기타 Linux 변형도 IoT Greengrass를 실행할 수 있습니다. GitHub에서 IoT Greengrass 종속성 검사기를 사용하여 이러한 변형의 호환성을 검증할 수 있습니다. 또는 IoT Greengrass를 ‘프로세스 모드’로 실행할 수도 있습니다. 이 경우 호환성 임계값은 낮아지지만, Linux 컨테이너에 대한 지원이 사라집니다.

최소의 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 충족하는 디바이스에서 AWS IoT Greengrass Core를 실행할 수 있습니다. 또한 AWS IoT Device Tester를 사용하여 AWS IoT Greengrass 및 기타 AWS 서비스에서 최적의 상태로 실행되는지 확인하기 위해 디바이스를 자체 테스트할 수도 있습니다. AWS Partner Device Catalog에서 AWS IoT Greengrass와 호환되는 디바이스를 검색하고 평가할 수도 있습니다.

디바이스에서 AWS IoT Greengrass Core가 작동하는지 확인하려면 AWS IoT Greengrass용 AWS IoT Device Tester를 사용하여 디바이스를 테스트할 수 있습니다. 도구를 다운로드하고 설명서를 참조하세요.

AWS IoT Greengrass에 FreeRTOS 및 기타 디바이스 연결

FreeRTOS 또는 AWS IoT 디바이스 SDK를 사용하여 디바이스를 AWS IoT Greengrass Core에 로컬로 연결할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass 검색은 C++, Node.js, Java, Python 2.7, 3.7, 3.8을 통해 AWS IoT 디바이스 SDK에서 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS IoT Greengrass 개발자 안내서를 참조하세요. FreeRTOS 소스 코드의 AWS IoT Greengrass 검색 라이브러리를 사용하여 AWS IoT Greengrass Core 디바이스를 찾고 연결할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass 검색은 C++, Node.js, Java, Python 2.7, 3.7, 3.8을 통해 AWS IoT Device SDK에서 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS IoT Greengrass 개발자 안내서를 참조하세요.

예. FreeRTOS 디바이스를 클라우드에 직접 연결하거나 AWS IoT Greengrass에 연결할 수 있습니다. FreeRTOS는 IoT 엔드포인트에서 실행되며 IoT 토폴로지에서 흔히 ‘센서’ 및 ‘작업 진행’ 역할을 담당합니다.

AWS IoT Greengrass는 커넥티드 디바이스에 대해 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱, 동기화 및 기계 학습 추론 기능을 안전한 방식으로 실행할 수 있게 지원하는 소프트웨어입니다. AWS IoT Greengrass를 사용하면 인터넷에 연결되어 있지 않더라도 커넥티드 디바이스가 AWS Lambda 함수, Docker 컨테이너 또는 둘 다를 실행하고, 디바이스 데이터를 동기화 상태로 유지하며, 다른 디바이스와 안전하게 통신할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 AWS Lambda를 사용함으로써 IoT 디바이스가 로컬 이벤트에 신속하게 응답하고, AWS IoT Greengrass Core에서 실행되는 Lambda 함수를 사용하여 로컬 리소스와 상호 작용하며, 간헐적으로 네트워크에 연결되어도 작동하고, 무선(OTA) 업데이트를 통해 최신 상태로 유지하며, 클라우드에 대한 IoT 데이터 전송 비용을 최소화할 수 있게 지원합니다.

FreeRTOS는 엣지에서 작동하며, 일반적으로 AWS IoT Greengrass를 실행할 수 있는 칩셋을 지원하지 않는 마이크로 컨트롤러용 실시간 오픈 소스 운영 체제입니다. 이 마이크로 컨트롤러 디바이스는 피트니스 트래커, 맥박 조정기, 전기 계량기, 자동차 트랜스미션 및 센서 네트워크와 같은 다양한 IoT 엔드포인트에서 사용됩니다. FreeRTOS 디바이스는 AWS IoT Greengrass Core를 실행할 수 없지만, 엣지에서 로컬 처리를 위해 AWS IoT Greengrass Core 디바이스를 연결하고 이 사이에서 메시지를 송수신할 수 있습니다.

하드웨어 요구 사항과 운영 체제는 두 디바이스에서 서로 다릅니다.
 

  FreeRTOS AWS IoT Greengrass
소프트웨어 실시간 운영 체제, 마이크로 컨트롤러에서 실행 Linux 디바이스용 런타임 및 AWS IoT Greengrass 인식 디바이스용 SDK
하드웨어 요구 사항 >64KB RAM

>96MB* RAM(엣지 런타임 v2.0 이상)

>128MB RAM(엣지 런타임 v1.11 이하)

카테고리 임베디드 시스템, IoT 엔드포인트 엣지 디바이스, 로컬 게이트웨이
사용 사례 마이크로컨트롤러 기반 디바이스 산업 자동화 시스템, 무선 라우터, 비디오 카메라, 게이트웨이

*테스트에 openjdk 버전 ‘1.8.0_275’, OpenJDK 런타임 환경(빌드 1.8.0_275-8u275-b01-0ubuntu1~18.04-b01), OpenJDK 64비트 서버 VM(빌드 25.275-b01, 혼합 모드)의 JDK 버전을 사용한 AWS 연구에 따른 수치. 다양한 입력을 사용하면 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.