ご無沙汰しております！園部です。

「IoTのためのクラウドシステム構築」の続きです。今回はセンサデータに基づいたメール通知をやっていきます！

◇ 全体の流れ

  • SNS(Simple Notification Service)のトピック、サブスクリプションを設定をする

  • Lambda関数を作成する

  • IoTCoreのルールを設定する

  • Lambda関数でSNSへデータを連携するプログラムを実装する

  • センサデータをAWSに送るプログラムを作成し、実行する

※ 前提としてAWSアカウントは持っているものとします

SNSはシンプルなメッセージングサービスです！

Lambdaはサーバーレスコンピューティングにより手軽にコード実行ができるサービスです！

詳しくはAWSのページをご覧ください。

SNS：https://aws.amazon.com/jp/sns/

Lambda：https://aws.amazon.com/jp/lambda/

1.SNS(Simple Notification Service)のトピック、サブスクリプションを設定をする

1-1.トピックの作成

  • SNSの画面に行き、左メニューからトピックを選ぶ

  • トピックの作成ボタンを押下

  • トピックのタイプは”スタンダード”を選択し適当な名前を付ける

  • “トピックの作成”ボタンを押下

  • 記入したアドレスに確認メールが届くので、確認する

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1-2.サブスクリプションの作成

  • 作成したトピックのページを開き、”サブスクリプションの作成”ボタンを押下

  • プロトコルの選択リストからEメールを選択

  • エンドポイントのテキストボックスに、メールの送り先アドレス（自分が確認できるアドレス）を入力

  • サブスクリプションの作成ボタンを押下

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サブスクリプションの作成

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2.Lambda関数の作成

  • Lambda画面を開き、左メニューから関数を選択

  • 関数の作成ボタンを押下

  • 一から作成を選択した状態で、関数名を入力。ランタイムのリストからpythonを選択(今回は3.9)し、アクセス権限の”デフォルトの実行ロールの変更”で既存のロールを使用するを選ぶ。既存のロールリストから適当なロールを選択(SNSとIoTCoreへのアクセス権限があるもの)

  • 関数の作成ボタンを押下

3.IoTCoreのルールを設定する

  • 左のメニューを開いて”メッセージのルーティング”＞”ルール”を押下

  • ”ルールを作成”ボタンを押下

  • ”ルール名”を適当に入力し、”次へ”を押下

  • ”SQLステートメント”に「SELECT * FROM ’トピック名’」を記入

  • ”ルールアクション”で”Lambda”を選択

  • 関数名リストから自分が作成したLambda関数を選択し、”次へ”を押下

  • “ルールの作成”ボタンを押下

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Lambda関数プログラム実装

4.Lambda関数でSNSへデータを連携するプログラムを実装する

  • Lambda画面でコードを選択し、コードソースから”lambda_function.py”を選択する。（lambda_handlerメソッド内が実際に実行される）

  • 実行プログラムを作成する(下記参考)

  • FileからSaveを選び保存。Deployボタンで実装

  • 作成ボタンを押しルール作成完了

  • 設定タブを選択し、環境変数を開く

  • 環境変数の追加ボタンを押下し、キーに”Alert_Trigger”、値に”True”を入力し保存ボタンを押下（下記プログラムを使った場合）

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■参考コード

import boto3 import os from botocore.exceptions import ClientError

TOPIC_ARN = u’arn:aws:sns:us-west-2:261265052204:IoT_train_topic’#自分のSNSTopicを代入する sns = boto3.client(‘sns’) iot = boto3.client(‘iot-data’) temp_threshold =29

センサデータがしきい値を超え続けた時の、メール連投防止トリガー

Lambdaコンソール画面の設定から環境変数でトリガーを設定しておく。Alert_Triggerはstring

alert_trigger = os.environ[“Alert_Trigger”]

メールを設定し、送信する

def send_mail(arn,temp,time):

本文

msg = (u’室温が’+str(temp_threshold)+u’℃を超えています。\n’+str(time) +‘現在の室温は’+str(temp)+u’℃です。’)

件名

subject = u’暑い！！！’

request = { ‘TopicArn’: arn, ‘Message’: msg, ‘Subject’: subject } sns.publish(**request)

def lambda_handler(event, context): global alert_trigger print(alert_trigger) print(event) sensor = event[‘sensor’] temp = sensor[‘temp’] time_stamp = event[‘timestamp’]

if temp >= temp_threshold:

トリガーがTrueの場合のみ、メールを送る

if alert_trigger == “True”: try: send_mail(TOPIC_ARN,temp,time_stamp) alert_trigger = “False” os.environ[“Alert_Trigger”] = alert_trigger except ClientError as e: print(e.response[‘Error’][‘Message’])

しきい値を下回った時、トリガーを戻す

else: alert_trigger = “True” os.environ[“Alert_Trigger”] = alert_trigger

5.センサデータをAWSに送るプログラムを作成し、実行する

■ 実行プログラムの作成

#coding: utf-8

from bme280_get_data import BME280 import clientConfig as client import time from awsiot import mqtt5_client_builder from awscrt import mqtt5, http from concurrent.futures import Future

sensor = BME280()

MQTT5 クライアントの設定

TIMEOUT = 100 clientName = client.clientName endpoint_path = client.endpoint_path amazonroot_path = client.amazonroot_path privatekey_path = client.privatekey_path certificate_path = client.certificate_path

サブスクライブしたメッセージを受信したときのコールバック

def on_publish_received(publish_packet_data): publish_packet = publish_packet_data.publish_packet assert isinstance(publish_packet, mqtt5.PublishPacket) print(“Received message from topic ‘{}’: {}”.format(publish_packet.topic, publish_packet.payload))

ライフサイクルイベント: 停止

def on_lifecycle_stopped(lifecycle_stopped_data: mqtt5.LifecycleStoppedData): print(“Lifecycle Stopped”)

ライフサイクルイベント: 接続成功

def on_lifecycle_connection_success(lifecycle_connect_success_data: mqtt5.LifecycleConnectSuccessData): print(“Lifecycle Connection Success”)

ライフサイクルイベント: 接続失敗

def on_lifecycle_connection_failure(lifecycle_connection_failure: mqtt5.LifecycleConnectFailureData): print(“Lifecycle Connection Failure”) print(“Connection failed with exception: {}”.format(lifecycle_connection_failure.exception))

#クライアント情報を設定する def set_mqttclient(name=clientName,endpoint=endpoint_path,root=amazonroot_path,key=privatekey_path,certificate=certificate_path): mqtt5_client = mqtt5_client_builder.mtls_from_path( endpoint=endpoint_path, cert_filepath=certificate_path, pri_key_filepath=privatekey_path, ca_filepath=amazonroot_path, on_publish_received=on_publish_received, on_lifecycle_stopped=on_lifecycle_stopped, on_lifecycle_connection_success=on_lifecycle_connection_success, on_lifecycle_connection_failure=on_lifecycle_connection_failure, client_id=clientName, clean_start=True, keep_alive_secs=30 ) return mqtt5_client

if name == ‘main’: mqtt5_client = set_mqttclient() try: print(“Connecting to endpoint…”) mqtt5_client.start()

try: while True: messageJson = sensor.getMessage() print(f“Publishing message: {messageJson}”)

publish_future = mqtt5_client.publish(mqtt5.PublishPacket( topic=“your topic”, payload=messageJson.encode(), qos=mqtt5.QoS.AT_LEAST_ONCE )) publish_completion_data = publish_future.result(TIMEOUT) print(“Publish successful. PUBACK: {}”.format(publish_completion_data.puback.reason_code)) #pubbackは0が返れば成功 time.sleep(5) except Exception as e: print(f“Publish failed: {e}”) except KeyboardInterrupt: pass

※ インポートされている”clientConfig”は前々回記事の物と同じです。

このようなメールが届くはずです！！

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以上、AWS LambdaとAmazon Simple Notification Serviceを組み合わせて、センサデータに基づくメール通知アプリケーションを作ってみました！！

センサーデータからメールで遠隔地にアラート、最近浸透してきているシステムっぽいですよね！

次回はいよいよ、センサデータを使ってアクチュエータ制御をしていきます！