RCO-6000-CML-2 Industrial Computer w/
LGA 1200 para sa Intel® 10th Gen CPU at
W480E PCH, 2x LAN, 1x PCIe x16, 1x PCI
Gabay sa Pagsisimula para sa AWS IoT
Greengrass
Impormasyon sa Dokumento
| Bersyon | Petsa | Paglalarawan |
| 1.0 | Pebrero 2024 | I-publish ang Dokumento |
Tapos naview
2.1 Panimula
Ang RCO-6000-CML-2 Series AI Edge Inference Computer ay nagsasama ng advanced na performance sa mga 10th Generation Core processor ng Intel, isang advanced na GPU accelerator, at napapalawak, hot-swappable na NVMe SSD kasama ang mga modular na EDGEBoost Nodes nito. Habang lumalayo ang kapangyarihan sa pagpoproseso mula sa mga mapagkukunan sa cloud, ang mga deployment sa malalayo at mobile na kapaligiran ay nangangailangan ng mga masungit na system na makatiis sa pagkakalantad sa mga salik sa kapaligiran gaya ng alikabok, mga labi, pagkabigla, panginginig ng boses, at matinding temperatura. Ang AI Edge Inference Computers ng Premio ay sinusubok at na-validate para matiyak ang maaasahang performance sa gitna ng mga deployment sa pinakamahirap na setting sa kapaligiran.
2.2 Tungkol sa AWS IoT Greengrass
Upang matuto nang higit pa tungkol sa AWS IoT Greengrass, tingnan kung paano ito gumagana at anong bago.
Paglalarawan ng Hardware
3.1 DataSheet
I-click ang link na ito https://premio.blob.core.windows.net/premio/uploads/resource/datasheet/RCO-6000-CML/DS_RCO-6000-CML-2_Premio.pdf sa view Ang datasheet ng RCO-6000CML-2.
3.2 Karagdagang Mga Sanggunian sa Hardware
Mangyaring sumangguni sa RCO-6000-CML-2 page ng device para sa higit pang mga detalye ng produkto
3.3 Mga Item na Ibinigay ng User
Hindi naaangkop.
3.4 Mga Mabibiling Item ng 3rd Party
Hindi naaangkop.
I-set up ang iyong Development Environment
Sinusuportahan ng AWS IoT Greengrass ang parehong Windows at Linux:
https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/operating-system-featuresupport-matrix.html.
Mangyaring sumangguni sa gabay ng developer para sa mga kinakailangang tool at tamang setup:
https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/what-is-iotgreengrass.html
Inirerekomenda na i-install ang mga sumusunod na tool/SDK:
- Java Runtime Environment (JRE) bersyon 8 o mas mataas
- Java Development Kit (JDK) Amazon Corretto 11 (https://aws.amazon.com/corretto/) o OpenJDK 11 (https://openjdk.java.net/)
- GNU C Library (https://www.gnu.org/software/libc/); (glibc) bersyon 2.25 o mas mataas
I-set up ang iyong Hardware
Mangyaring sumangguni sa manwal ng gumagamit ng device para sa pag-setup ng hardware.
I-setup ang iyong AWS account at Mga Pahintulot
Sumangguni sa online na dokumentasyon ng AWS sa I-set up ang iyong AWS Account: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html
Sundin ang mga hakbang na nakabalangkas sa ibaba upang gawin ang iyong account at user upang makapagsimula:
- Mag-sign up para sa isang AWS account:
https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#aws-registration - Lumikha ng isang user at bigyan ito ng mga wastong pahintulot:
https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#create-iam-user - Buksan ang AWS IoT console:
https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#iot-consolesignin
Gumawa ng Mga Mapagkukunan sa AWS IoT
Sumangguni sa mga tagubilin sa kung paano gumawa ng AWS IoT na mapagkukunan:
https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/create-iot-resources.html
Sundin ang mga hakbang na nakabalangkas sa mga seksyong ito upang magbigay ng mga mapagkukunan para sa iyong device:
- Gumawa ng AWS IoT Policy
- Lumikha ng bagay na bagay
I-install ang AWS Command Line Interface
Upang i-install ang AWS CLI sa iyong host machine, sumangguni sa mga tagubilin:
https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html
Ang pag-install ng CLI ay kinakailangan upang makumpleto ang mga tagubilin sa gabay na ito. Kapag na-install mo na ang AWS CLI, i-configure ito ayon sa mga tagubilin:
https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html#cliconfigure-quickstart-config
Itakda ang mga naaangkop na value para sa access key ID, secret access key, at AWS Region batay sa iyong AWS account.
Maaari mong itakda ang Output format sa "json" kung gusto mo.
I-install ang AWS IoT Greengrass
Sundin ang online na gabay sa I-install gamit ang awtomatikong provisioning. Sumangguni sa mga tagubilin sa mga sumusunod na hakbang:
I-set up ang kapaligiran ng device
Magbigay ng mga kredensyal ng AWS sa device. Para sa mga development environment, maaari mong gamitin ang opsyong "Gumamit ng mga pangmatagalang kredensyal mula sa isang User ng IAM." Isang exampang kung paano gawin ito ay ipinapakita sa ibaba:
i-export ang AWS_ACCESS_KEY_ID=
i-export ang AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
I-download ang AWS IoT Greengrass Core software
I-install ang AWS IoT Greengrass Core software
Gumawa ng Hello World Component
Sa AWS IoT Greengrass v2, ang mga bahagi ay maaaring gawin sa edge device at i-upload sa cloud, o vice versa.
Upang gumawa, mag-deploy, subukan, i-update at pamahalaan ang isang simpleng bahagi sa iyong device, sundin ang mga tagubilin sa ilalim ng seksyong "Para Gumawa ng Hello World Component":
https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/getting-started.html
Upang i-upload ang bahagi sa cloud, sundin ang mga tagubilin sa ilalim ng seksyong “I-upload ang Iyong Bahagi”:
https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/upload-firstcomponent.html
10.1 I-deploy ang iyong bahagi
Sundin ang mga tagubilin online sa Deploy your Component para i-deploy at i-verify na gumagana ang iyong component.
Pag-troubleshoot
Para sa pangkalahatang mga tip sa pag-troubleshoot ng AWS IoT Greengrass, mangyaring sumangguni sa: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/troubleshooting.html
Para sa gabay sa pag-troubleshoot na partikular sa device, mangyaring makipag-ugnayan sa amin nang direkta sa techsupport@premioinc.com.
Mga Dokumento / Mga Mapagkukunan
 |
premio RCO-6000-CML-2 AI Edge Inference Computer [pdf] Gabay sa Gumagamit RCO-6000-CML-2 AI Edge Inference Computer, RCO-6000-CML-2, AI Edge Inference Computer, Edge Inference Computer, Inference Computer, Computer |