Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

创建实例集

您可以使用 适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK 或者通过 SageMaker AI 控制台（网址为 https://console.aws.amazon.com/sagemaker）以编程方式创建队列。

创建队列 (Boto3)

使用 CreateDeviceFleet API 创建队列。指定队列的名称、RoleArn 字段的 Amazon IoT 角色 ARN 以及您希望设备存储采样数据的 Amazon S3 URI。

您可以选择包含队列描述、标签和 Amazon KMS 密钥 ID。

import boto3

# Create SageMaker client so you can interact and manage SageMaker resources
sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="aws-region")

sagemaker_client.create_device_fleet(
    DeviceFleetName="sample-fleet-name",
    RoleArn="arn:aws:iam::999999999:role/rolename", # IoT Role ARN
    Description="fleet description",
    OutputConfig={
        S3OutputLocation="s3://bucket/",
        KMSKeyId: "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab",
    },
        Tags=[
        {
            "Key": "string", 
            "Value" : "string"
         }
     ],
)

Amazon IoT 角色别名是在创建设备队列时创建的。Amazon IoT 角色别名提供了一种机制，让连接的设备使用 X.509 证书对 Amazon IoT 进行身份验证，然后从与 Amazon IoT 角色别名关联的 IAM 角色获取短期 Amazon 凭证。

使用 DescribeDeviceFleet 获取角色别名和 ARN。

# Print Amazon Resource Name (ARN) and alias that has access 
# to Amazon Internet of Things (IoT).
sagemaker_client.describe_device_fleet(DeviceFleetName=device_fleet_name)['IotRoleAlias']

使用 DescribeDeviceFleet API 获取您创建的队列的描述。

sagemaker_client.describe_device_fleet(
    DeviceFleetName="sample-fleet-name"
)

默认情况下，它会返回队列的名称、设备队列 ARN、Amazon S3 存储桶 URI、IAM 角色以及在 Amazon IoT 中创建的角色别名、队列创建时间的时间戳和上次修改队列的时间戳。

{ "DeviceFleetName": "sample-fleet-name",
  "DeviceFleetArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:9999999999:device-fleet/sample-fleet-name",
  "IAMRole": "arn:aws:iam::999999999:role/rolename",
  "Description": "this is a sample fleet",
  "IoTRoleAlias": "arn:aws:iot:us-west-2:9999999999:rolealias/SagemakerEdge-sample-fleet-name"
  "OutputConfig": {
              "S3OutputLocation": "s3://bucket/folder",
              "KMSKeyId": "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
   },
   "CreationTime": "1600977370",
   "LastModifiedTime": "1600977370"}

创建队组 (控制台)

您可以使用 Amazon SageMaker AI 控制台（网址为 https://console.aws.amazon.com/sagemaker）创建 Edge Manager 打包作业。