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正常开源cloudAmazon Web Services62· JavaScript· MIT

AWS IoT Greengrass API 把 AWS Lambda、ML 模型部署到边缘设备(IoT 网关、工业设备)做本地数据处理。

访问站点 ↗源码 ↗健康巡检 9 小时前
适合什么时候用

代码模型 cloud 一键部署到上千台边缘设备

先注意什么

需要边缘设备有足够资源(一般 ≥512MB RAM)

第一步先查

边缘设备装 Greengrass Core software,CreateDeployment 把 Lambda/component 部署过去。MQTT topic 做云-边数据交换。

认证
CORS
不支持
HTTPS
注册
?
延迟
13 ms
协议
REST, MQTT
计费
Stars
62

可用率 · 30 天窗口

巡检: 1可用率: 100%平均延迟: 13ms

GitHub 活跃度

62JavaScriptMIT17 未关闭 issue上次提交 110 天前
01

关于这个 API

Greengrass 解决「云计算把数据全送回云处理不行」的场景——工厂里 1000 个传感器每秒数据量太大、网络带宽不够;矿区/海上石油钻井网络不稳定;自动驾驶车需要毫秒级决策不能等云回复。Greengrass 把 AWS 编程模型扩展到边缘:你在云里写 Lambda(或定义 container/ML model),通过 Greengrass 部署到边缘设备上跑。设备 30 秒一次跟云同步状态,需要 ML 推理就用本地 Lambda 实时跑,结果按需上云。Greengrass v2(2020)重构了 v1,更像 K8s 风格的 component 模型。和 Azure IoT Edge、Google Cloud IoT Edge 是直接竞品。最适合制造、能源、农业、运输等工业 IoT 场景。

02

你可以做什么

  • 1工厂边缘网关本地预处理传感器数据
  • 2断网时设备继续工作(cloud connectivity 恢复后同步)
  • 3ML 模型在边缘做实时推理(图像检测、异常识别)
  • 4设备群批量管理
03

优劣对比

优点

  • 代码模型 cloud 一键部署到上千台边缘设备
  • 支持 Lambda、container、ML model 多种工作负载
  • 断网容灾(buffer 本地数据)

注意事项

  • 需要边缘设备有足够资源(一般 ≥512MB RAM)
  • 运维 IoT fleet 本身复杂(设备千差万别)
  • Greengrass v2 重构后和 v1 不完全兼容
04

示例请求

通用模板 — 实际 endpoint 请查阅文档替换 <endpoint>。
curl https://github.com/mermade/aws2openapi/<endpoint>
05

快速开始

边缘设备装 Greengrass Core software,CreateDeployment 把 Lambda/component 部署过去。MQTT topic 做云-边数据交换。

06

常见问题

Greengrass v1 vs v2 怎么选?+

新项目用 v2(component 架构、更灵活)。v1 主要给存量用户。

边缘设备最低要求?+

Greengrass v2 nucleus 大约 100MB RAM 起步,但实际工作负载(Lambda、ML model)需要更多。

07

技术细节

CORS: NoHTTPS: Yes注册: ?开源: Yes
认证方式
unknown
计费
unknown
协议
REST, MQTT
SDK
python, javascript, go, java
响应时间
13 ms
上次巡检
2026/5/12 07:36:33
08

标签

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