AWS Greengrass上でIoTアプリケーションを構築する際の、さまざまなアプリケーションとインフラストラクチャの連携について考えてみよう。
新世代のIoTプラットフォームでは、クラウド、エッジサーバおよびコネクテッドデバイスにまたがるアプリケーションの構築、配備、管理を容易にすることができる。このようなアプリケーションは、開発者があらゆるレベルでコードと構成のバランスを保証する必要があるため、実装が難しい場合もある。「Amazon Web Services」（AWS）のIoT機能「AWS Greengrass」は、開発者がエッジデバイスや組み込みデバイスと通信する「AWS Lambda」フレームワーク（FaaS：Framework as a Service）の上にアプリケーションを作成できるため、最近注目されている。これには、既に「AWS Snowball Edge」やNokiaが開発した新しいクラスの携帯電話基地局などの技術が組み込まれている。
AWS Greengrassを使用すると、コネクテッドデバイスに対して安全な方法でローカル処理、メッセージング、データキャッシング、同期および機械学習（ML）などの機能を実装できる。AWSは、機械学習モデルをデバイスに直接配備可能なAWS Greengrass MLのような新しい機能のプラットフォームへの追加を開始した。これらを使用すると、デバイスがクラウドに接続されていなくても、迅速に意思決定を行うことが可能だ。
Nokiaのエンド・ツー・エンドソリューションアーキテクト、マルコ・ホッカネン氏によると、AWS Greengrassの主なメリットは、AWSの巨大なソースコードのエコシステム、簡単な配備、オフラインでの作業などがあるという。
エッジでAWS Greengrassの使用を開始する前に、クラウドレベルのインテリジェンスのためにAWSのマイクロサービスの使用方法を理解することが重要だ。Digi Internationalの製品担当バイスプレジデント、スコット・ネルソン氏は、「AWS Greengrassのパワーにより、システム内でインテリジェンスを分散させ、そのインテリジェンスをオフラインで維持することが可能になる」と語った。
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