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AWS IoT Greengrass - Edge Computing

AWS IoT Greengrass bringt Cloud-Funktionen auf Edge-Geräte. Lokale Datenverarbeitung, ML-Inferenz und Offline-Betrieb.

Internet of Things
Preismodell Pay-per-use: Gebühr pro aktivem Greengrass-Core-Gerät und Monat, zusätzlich reguläre Kosten für genutzte AWS-Services (z.B. IoT Core Messaging)
Verfügbarkeit Läuft auf Edge-Geräten, Cloud-Service in vielen AWS-Regionen verfügbar
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Was ist AWS IoT Greengrass?

AWS IoT Greengrass erweitert AWS auf Edge-Geräte. Die Open-Source-Runtime ermöglicht lokale Datenverarbeitung, ML-Inferenz und sichere Kommunikation zwischen Geräten, auch wenn die Cloud-Verbindung unterbrochen ist. Greengrass synchronisiert Daten automatisch, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.

Greengrass nutzt ein Komponenten-Modell: Sie deployen vorgebaute AWS-Komponenten oder eigene Komponenten aus der Cloud auf Edge-Geräte. Software kann als Lambda-Funktion, Docker-Container, nativer Betriebssystemprozess oder in einer eigenen Runtime laufen. Updates werden zentral verwaltet und automatisch ausgerollt.

Aktuell wird AWS IoT Greengrass Version 2 empfohlen; der Support für Version 1 endet am 7. Oktober 2026.

Kernfunktionen

  • Ausführung von Lambda-Funktionen, Containern oder nativen Prozessen lokal auf Edge-Geräten
  • ML-Inferenz mit für die Zielhardware optimierten Modellen (z.B. via SageMaker Neo) und Frameworks wie TensorFlow Lite
  • Lokales Messaging zwischen Geräten über IPC und MQTT
  • Stream Manager für zuverlässige, priorisierte Datenübertragung zur Cloud
  • Zentral verwaltete OTA-Updates für Komponenten

Typische Anwendungsfälle

Industrielle Automatisierung: Produktionsmaschinen werden lokal überwacht und gesteuert. Greengrass reagiert schnell auf Sensor-Events, auch bei Cloud-Ausfall. Daten werden lokal gepuffert und später synchronisiert.

Computer Vision am Edge: Kameras analysieren Bilder lokal mit ML-Modellen. Nur relevante Ergebnisse werden zur Cloud gesendet, was Bandbreite spart und Latenz reduziert.

Entlegene Standorte: Offshore-Plattformen, Windparks oder Bergwerke mit intermittierender Konnektivität nutzen Greengrass für autonomen Betrieb.

Vorteile

  • Niedrige Latenz durch lokale Verarbeitung
  • Funktioniert offline mit automatischer Synchronisation
  • Zentrale Verwaltung großer Flotten von Edge-Geräten über Komponenten und Deployments
  • Sichere OTA-Updates ohne physischen Zugang

Integration mit innFactory

Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS IoT Greengrass: Edge-Architektur, Komponenten-Entwicklung, ML-Deployment, Fleet-Management sowie Migration von Greengrass V1 auf V2.

Typische Anwendungsfälle

Edge computing
Local data processing
Offline operation
Industrial automation

Häufig gestellte Fragen

Was ist AWS IoT Greengrass?

AWS IoT Greengrass ist eine Open-Source-Edge-Runtime und ein Cloud-Service, mit dem sich IoT-Anwendungen auf Geräten bauen, bereitstellen und verwalten lassen. Geräte können Daten lokal verarbeiten, ML-Modelle ausführen und autonom auf lokale Ereignisse reagieren, auch ohne durchgehende Internetverbindung.

Welche Version von Greengrass sollte ich nutzen?

AWS empfiehlt AWS IoT Greengrass Version 2, die aktuelle Architektur mit einem Komponenten-Modell und flexibler Laufzeitunterstützung (Lambda, Container, native Prozesse). Der Support für Greengrass Version 1 endet am 7. Oktober 2026; Bestandskunden sollten rechtzeitig migrieren.

Was kostet AWS IoT Greengrass?

Greengrass wird nutzungsbasiert pro aktivem Core-Gerät und Monat abgerechnet, mit einem begrenzten kostenlosen Kontingent im ersten Jahr. Zusätzlich fallen reguläre Kosten für genutzte AWS-Services an, etwa IoT-Core-Konnektivität und -Messaging oder Datenspeicherung. Genaue Preise stehen auf der offiziellen AWS-Preisseite.

Kann ich ML-Modelle auf Edge-Geräten ausführen?

Ja, Greengrass unterstützt ML-Inferenz mit Modellen, die z.B. über Amazon SageMaker Neo für die Zielhardware optimiert wurden, sowie mit Frameworks wie TensorFlow Lite. Modelle werden aus der Cloud deployed und laufen lokal mit niedriger Latenz, etwa für Computer Vision oder Predictive Maintenance.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von AWS (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von AWS dar.

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