게시된 날짜: Sep 19, 2019
이제 AWS IoT Greengrass Core 1.9.3을 사용할 수 있습니다. 이 릴리스에서 AWS IoT Greengrass는 ARMv6 아키텍처 및 새로운 기계 학습 추론 기능에 대한 지원을 추가했습니다.
이 새로운 플랫폼을 지원함으로써 고객은 Raspbian Buster를 실행하는 ARMv6 디바이스에서 AWS IoT Greengrass Core를 사용할 수 있습니다.
또한 Greengrass에 두 개의 새로운 기계 학습 커넥터를 사용할 수 있습니다. 새로운 ML 객체 탐지 커넥터를 통해 고객은 Amazon SageMaker Neo 딥 러닝 컴파일러에서 컴파일한 모델을 사용하여 객체 탐지 추론을 수행할 수 있습니다. 새로운 ML 피드백 커넥터를 사용하면 ML 재교육을 위해 ML 입력 데이터 및 예측 결과를 클라우드로 보다 쉽게 전송할 수 있습니다. 고객은 사용자 Lambdas의 ML 피드백 커넥터, ML 객체 탐지 커넥터 또는 업데이트된 버전의 ML 이미지 분류 커넥터를 사용할 수 있습니다.
이러한 새로운 기능은 오늘부터 모든 AWS 고객을 대상으로 제공됩니다. AWS IoT Greengrass에 대한 자세한 내용은 제품 페이지를 참조하십시오.
IoT Device Tester v2.0을 사용하여 디바이스가 AWS IoT Greengrass에서 작동하는지 확인할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass용 IoT Device Tester를 사용하여 디바이스를 테스트하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.