AWS

• AWSのページをHTTPS化する方法
  久々の投稿です。今までアルティメンテのHPは実はいまだにHTTPでした…。
  
  
  
  ご存じの方も多いと思いますが、２０１８年から暗号化していないhttp～のサイトはこのような表示になってしまいます。
  
  今回AWSの設定を変更して割と簡単にhttps～にできたのでやり方を紹介したいと思います。
  
  
  
  まずはAWS Certificate Managerで証明書をリクエストをクリックします。
  その後　＞パブリック証明書をリクエスト＞ドメイン名はhttpsにしたい現在のドメインを選択
  ＞検証方法はDNS 検証を選択＞キーアルゴリズムはRSA 2048を選択します。
  
  続いてロードバランサーを準備します。
  EC２の左側のメニューから選択します。
  
  
  
  
  
  application Load Balancerを選びcreateをクリックします。
  
  Load balancer nameは任意の名称　＞　SchemeはInternet-facing　＞
  IP address typeはIPv4＞VPCは使用中のVPCを選択　＞Mappingsは２か所選択
  ＞Security groupsはdefaultでいいです。＞ListerはAdd listener tagを選択　＞
  HTTPSを選択（ポートは443でいいです）＞Default actionはHttpsにするサーバーを選ぶのですが選択できなければCreate target  groupで作成してください。（Registered targetsでインスタンスを選択するのを忘れずに…　気づかずハマりました…）
  
  これでロードバランサーの準備ができました。ここからRoute53のドメインの設定をいじっていきます。Route53でドメインを登録すると簡単に紐づけることができます。
  
  
  DNSの管理を開きます。ホストゾーンでドメイン名を選択　＞タイプAを選択＞右側にレコードの詳細が現れるのでレコードの編集を選びます。＞エイリアスにチェックを入れ、タイムゾーンを選択、トラフィックのルーティング先はApplication Load Balancer とClassic Load Balancerを選択すると先ほど設定したロードバランサーを選択できます。
  続いてレコードを作成＞タイプをCNAMEへ変更、レコード名へ証明書のCNAME名、値へCNAME値を入力します。
  これでドメインとロードバランサーと証明書を紐づけることができました。
  
  これで設定は終了です。https://ultimainte.com/へドキドキしながら接続すると…
  
  
  
  カギマークがつきました！！　これでアルティメンテHPは暗号化されました！！
  ※証明書はタダですが、ロードバランサーは維持費がかかるので気を付けてください。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

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  • AWS
  • 2022/11/20 09:21
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• OpenCVとAWSで庭に来た猫の写真をアップロードする。
  うちの庭には猫がしょっちゅう来るので来たらAWSのS3へアップロードするようなカメラを作ってみました。
  
  
  
  まずはOpenCVで猫を認証できるようにします。　→こちらの記事参考にお願いします。
  猫の学習モデルから画像を認識して画像を保存、AWSへアップロードしていきます。
  →AWSの設定、アップロードはこちら
  
  
  

  コード例としてはこんな具合です。

  import sys

  import cv2

  import subprocess

  import time

  if __name__ == '__main__':

      try:

        

          #cascade_path = "/home/pi/opencv-3.1.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml" 顔

          cascade_path = "/home/pi/opencv-3.1.0/data/haarcascades/cascade.xml"#ネコ

          cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

          capture = cv2.VideoCapture(0)

          if capture.isOpened() is False:

              raise IOError("VideoCapture could not open.")

         

          while True:

             

              ret, image = capture.read()

              if ret == False:

                  continue

             

              facerect = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(10, 10))

             

              color = (255, 255, 255)     

              for rect in facerect:

                  cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), color, thickness=2)

                  #GPIO.output(18, True)

                  time.sleep(1)

                  #GPIO.output(18, False)

                  cv2.imwrite("img.png", image);

                  subprocess.check_call(['python3','file2.py'])

                  break

              

              cv2.imshow("FaceDetection", image)

              cv2.waitKey(1)

      except KeyboardInterrupt  :         

          print("\nCtl+C")

      except Exception as e:

          print(str(e))                   

      finally:

          capture.release()              

          cv2.destroyAllWindows()         

          for i in range (1,5):

              cv2.waitKey(10)             

          print("\nexit program")         

    

  OpenCVで猫を認識したら画像を保存すると同時にfile2.pyというpythonファイルを実行しています。
   
  subprocess.check_call(['python3','file2.py'])
  
  冒頭でimport subprocessという一文も忘れないでください。
  
  ちなみにfile2.pyはこうです。

  import sys

  import threading

  import boto3

  BUCKET_NAME = '*********************'

  class ProgressCheck(object):

      def __init__(self, filename):

          self._filename = filename

          self._size = int(os.path.getsize(filename))

          self._seen_so_far = 0

          self._lock = threading.Lock()

      def __call__(self, bytes_amount):

          with self._lock:

              self._seen_so_far += bytes_amount

              percentage = (self._seen_so_far / self._size) * 100

              sys.stdout.write(

                      "\r%s / %s (%.2f%%)" % (

                          self._seen_so_far, self._size,

                          percentage))

              sys.stdout.flush()

  def UploadToS3():

      # S3Connection

      s3 = boto3.resource('s3')

      s3.Object(BUCKET_NAME, 'img.png').upload_file('img.png')

     

  UploadToS3()  

  BUCKET_NAMEはS3のバゲットの名前です。
  
  ファイル名はここで入力します
  s3.Object(BUCKET_NAME, 'img.png').upload_file('img.png')
  このファイルfile2.pyはOpenCVと同じフォルダに入れてください。
  
  これで猫を認識したと同時にアップロードされます。S3のバゲットを公開していればどこからでも
  ブラウザでチェックできます。
  
  AWSを使うと簡単にラズパイと連携できます。おススメですよ！
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

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  • AWS
  • 2019/05/12 18:11
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• AWSでラズパイの位置情報を公開する
  前回、前々回でラズパイからAWSへ温湿度と画像データのアップロードができたので今度は位置情報の公開にチャレンジします。
  
  以前購入したGPSモジュールで座標を取得してCSVでAWSへアップロード、Googleマップにピンを入れるようにします。
  
  →GPSモジュールのセットアップについての記事はこちら
  
  
  ↑こんな感じです
  
  
  
  まずはラズパイ上に位置情報CSVを作成します。
  micropyGPSだけはここからmicropyGPS.pyをダウンロードして同じディレクトリにいれてください。

  import serial

  import micropyGPS

  import threading

  import time

  import math

  import csv

  gps = micropyGPS.MicropyGPS(9, 'dd') 

                                       

  def rungps(): 

      s = serial.Serial('/dev/serial0', 9600, timeout=10)

      s.readline() 

      while True:

          sentence = s.readline().decode('utf-8') 

          if sentence[0] != '$': 

              continue

          for x in sentence: 

              gps.update(x)

  gpsthread = threading.Thread(target=rungps, args=()) 

  gpsthread.daemon = True

  gpsthread.start() 

  #logger_latitude = 3540.8061

  decimal, integer = math.modf(gps.timestamp[1]/100.0)

  gps_latitude = integer + decimal / 60.0 * 100.0

  decimal2, integer2 = math.modf(gps.timestamp[2]/100.0)

  gps_latitude2 = integer2 + decimal2 / 60.0 * 100.0

  while True:

      if gps.clean_sentences > 20: 

          h = gps.timestamp[0] if gps.timestamp[0] < 24 else gps.timestamp[0] - 24

          print('%2d:%02d:%04.1f' % (h, gps.timestamp[1], gps.timestamp[2]))

          print('緯度経度: %2.8f, %2.8f' % (gps.latitude[0], gps.longitude[0]))

          print('海抜: %f' % gps.altitude)

          print(gps.satellites_used)

          print('衛星番号: (仰角,方位角, SN比)')

          for k, v in gps.satellite_data.items():

              print('%d: %s' % (k, v))

          print(gps.latitude[0])

          if  gps.latitude[0] > 0:

           with open('gps.csv','a') as f:

             writer = csv.writer(f)

             #writer.writerow([h,gps.timestamp[1],gps.timestamp[2],gps.latitude[0],gps.longitude[0]])

             writer.writerow([h, gps.timestamp[1], gps.timestamp[2],gps.latitude[0],gps.longitude[0]])

      time.sleep(3.0)
  
  

  これでCSVが作成されます。
  GPSがつかまらない場合は追記しません。 if  gps.latitude[0] > 0: としています。
  
  あとはこの記事を参照にAWSのS3へアップロードしていきます。
  
  
  ブラウザでGPSのデータを読み込むのにjavascriptを使う必要があります。
  CSV値の後ふたつの値をとります。

  <!DOCTYPE html>

  <html lang="ja">

  <head>

  <title>test</title>

  <meta charset="utf-8">

  <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0">

  <style>

  html,body {

  margin: 0;

  padding: 0;

  overflow: hidden;

  }

  </style>

  </head>

  <body>

      <a id="map">地図</a>

  <script type="text/javascript">

  function getCSV(){

      var req = new XMLHttpRequest();

      req.open("get", "gps.csv", true);

      req.send(null);

      req.onload = function(){

  convertCSVtoArray(req.responseText);

      }

  }

   

  function convertCSVtoArray(str){

      var tmp = str.split("\n");

      var val = tmp.slice(-2)[0];

      var lat = val.split(',').slice(-2)[0];

      var lng = val.split(',').slice(-1)[0];

      

      var link = document.getElementById('map');

      link.setAttribute('href', 'https://maps.google.co.jp/maps?q='+lat+','+lng);

  }

   

  getCSV();

  </script>

  </body>

  </html>

  位置がずれたりちょっと不安定な動きをしますが、屋外にラズパイをもっていくとGooglmap
  ピンがささり、位置情報を公開することができました。
  
  ちなみに・・。
  
  
  モバイルバッテリーは必須です！！　wi-fiはテザリングでなんとかなりますが…
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

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  • AWS
  • 2019/03/05 20:00
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• ラズパイからAWSへ温湿度CSVのアップロード
  今回はかなりオーソドックスなIoTをやってみようかと思います。前回はAWSへの画像のアップロードだけだったんですが、今度はHPまで作ってそこからCSVをダウンロードできるようにしてみます。　
  
  DHT１１を使いました。３本足はそれぞれ５V、GND、１４ピンに接続します。
  
  
  ラズパイからCSVファイルを出力できるようにします。

  import time

  import datetime

  import dht11

  import RPi.GPIO as GPIO

  import csv

  Temp_sensor=14

  def main():

    GPIO.setwarnings(False)

    GPIO.setmode(GPIO.BCM)       

    instance = dht11.DHT11(pin = Temp_sensor)

    while True:

         

          result = instance.read()

          print"Temperature =",result.temperature,"C"," Humidity = ",result.humidity,"%"

          time.sleep(2)

          with open('dht.csv','a') as f:

             if result.temperature > 0:

              writer = csv.writer(f)

              writer.writerow([datetime.datetime.now(),result.temperature,result.humidity])

             

          f.close()

  print('done. see dht.csv')

              

  if __name__ == '__main__':

    try:

      main()

    except KeyboardInterrupt:

      pass

  これでdht.csvというCSVファイルができました。
  このファイル前回の要領でS3へアップロードしていきます。
  前回は画像ファイルtest.jpgだったものをdht.csvへ変更するだけでOKです。
  （同じフォルダに入れる必要があります）
  
  今度はAWS側の設定です。
  
  S3にindex.htmlファイルを作って公開できる設定にします。
  
  
  
  
  パブリックアクセスをEvery Oneにするとだれでもアクセス可能になります。
  アップロードしたファイルを同じバケットにしてhtmlで関連付けました。
  
  →こんな具合でできました。CSVがダウンロードできるはずです！

  
  
  3/31　０のデータが多かったためコード修正しています。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

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  • AWS
  • 2019/02/24 16:34
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• ラズパイカメラからAWS　S3への写真のアップロード
  データセンター業界では最近AWSって大手クラウドとしてよく聞くけど、実際サービスってどんな感じかな～　って思ってました。　１年間は無料なので今回ラズパイとの連携をやってみることにしました。

  まずはAWSのアカウントを取得してください。いきなりカード番号を聞かれますが大丈夫です笑

  はじめにS3というストレージサービスでバゲットを作ります。

  （ここに画像データを送ります）

  

  

   

  あとは右上のタブからセキュリテイ認証を選択して

  アクセスキー (アクセスキー ID とシークレットアクセスキー)を取得します。

  （ここでコピーしておいて下さい）

  

  あとでラズパイ上で使います。

  

  今度はユーザーと紐づけていきます。

  

  AWS S３FullAccessのポリシーをアタッチしてください。

  あとはラズパイの準備！

  必要なパッケージをインストールしていきます。

  pip install boto3

  pip install awscli

  あとはアクセスキー ID とシークレットアクセスキーを設定していくのですが、

  ここでエラーが出ることがあります。

  aws configure

  AWS Access Key ID [None]: ***********

  AWS Secret Access Key [None]: ***********

  Default region name [None]: ***********

  Default output format [None]: json

  configureのコマンドが見つからないといった症状がでればこちらでインストールしてください。

  pip install awscli --upgrade

  画像をアップロードするコードです。

  BUCKET_NAME = '*******'はS3で作成したバケット名をいれて下さい

  import sys

  import threading

  import boto3

  # boto3 (.aws/config)

  BUCKET_NAME = '*******'

  class ProgressCheck(object):

      def __init__(self, filename):

          self._filename = filename

          self._size = int(os.path.getsize(filename))

          self._seen_so_far = 0

          self._lock = threading.Lock()

      def __call__(self, bytes_amount):

          with self._lock:

              self._seen_so_far += bytes_amount

              percentage = (self._seen_so_far / self._size) * 100

              sys.stdout.write(

                      "\r%s / %s (%.2f%%)" % (

                          self._seen_so_far, self._size,

                          percentage))

              sys.stdout.flush()

  def UploadToS3():

      # S3Connection

      s3 = boto3.resource('s3')

      s3.Object(BUCKET_NAME, 'test.jpg').upload_file('test.jpg')

  UploadToS3()  

  これでtest.jpgをアップロードできます。S3で確認できました。
  
  
  もしエラーになることがあればこちらのコマンドでアクセスキー ID とシークレットアクセスキーを設定してみてください（自分はここでハマりました・・）

  aws configure set aws_access_key_id AKIA****************

  aws configure set aws_secret_access_key ***************

  自動でアップロードをするなら

  raspistill -w 480 -h 360 -n -o test.jpg

  などと絡めてシェルスクリプトをcrontabに登録しておけば定期投稿できます。
  
  ちなみにAWSはアプリもあるので携帯でも見れます！！
  （S3などのサービスに限定されますが）
  
  
  ラズパイでIotをやるならAWSは要チェックですね…
  IoT　coreとかも手を出していこうかと・・。

   

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

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  • AWS
  • 2019/02/17 01:28
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