イノベート ハブ九州 Bluemix 勉強会 @ 天神 Color 本 の資料はこちら http://www.meetup.com/ja-jp/bluemix- Meetup/events/232573358/ 2016 年 7 26 本アイ ビー エム株式会社クラウド事業統括
本 の内容 q イノベート ハック九州のご紹介 q アイデアの作り - アイデアシートを作ってみよう q アイデアをカタチに - クラウドを活 した 速アプリ開発 qwatson 概要 qalchemyapi 概要 qalchemyapi を Bluemix の Node-RED から呼び出そう qnode-red でプログラミング qbluemix 関連情報 2
イノベート ハック九州のご紹介 3
INNOVATE HUB KYUSHU の特 アイデア 技術 マネタイズ いポテンシャルを持つビジネスを発掘し 構築し 共に発展する 単なるイベントにとどまらず プログラム全体を通じて貴社のイノベーション実現を加速します 発掘ハッカソンを通じて 開発 を兼ね備えた優れたアイデアを発掘 構築 IBM/ パートナー企業の 援のもと 採択企業の事業化を 援 発展エコシステムの形成 海外展開をはじめとする事業拡 海外スタートアップ招聘 / 海外への展開 INNOVATE Hack INNOVATE Build INNOVATE Grow 最新テクノロジーの提供 特設サイト http://event.f-ventures.vc/innovate_hub_kyushu/hack/ IBM Bluemix IBM Watson
INNOVATE Hack 概要 配布資料に含まれていません
参加者がハッカソンに参加するまで 告知 エントリー ハッカソン ハッカソン DemoDay IBM 媒体 IBM Web サイト IBM SNS (BlueHub) ChangeMakers 協賛社様媒体 本新聞様 外部媒体 東洋経済 経新聞 翔泳社 その他 IT 系 Startup 系媒体 エントリーサイト 代表者情報 チームメンバー情報 メンバー役割 開発 レベル ハッカソン 賞経験など 選択するテーマ 情報収集 勉強会 Bluemix Watson IoT 勉強会各テーマ 事前説明会各データ各 APIに関する詳細情報アイデアソン アイデアシ ト選考 ハッカソン DemoDay 参加者コミュニティ (Q&A 対応 ) 技術的な質問 運営についての質問等
テーマと提供されるデータ /API/ ツール (6 27 現在 ) テーマ 概要 関連の深いご協賛者様 ご提供いただくデータ /API/ ツール 考えられるサービスの例 まち くらし 観光 エンターテイメント スポーツ ヘルスケア ロボティクス 々の暮らしを便利に便利にする新しいサービス 防犯 防災 渋滞緩和 美化など まちをさらに安全に 住みやすく 美しく 九州に根差す観光 スポーツや エンターテイメントを盛り上げる インバウンド増加 客単価の増 も視野に れる 医療 援 健康増進 援 介護 援などのヘルスケアに関する新しいサービス 産業 ロボット および と接するロボットがもっと社会で活躍し 間社会を える存在になるためのサービス 本新聞ゼンリン 新聞記事データゼンリンAPIで提供する地図情報 交通 都市開発 九州各地への訪問者 運送者に対し 各地のリアルタイムの交通事情に即した最適な移動 段の情報を提供する ソフトバンク の流動データ ソフトバンク 福岡銀 福岡銀 ゼンリン 本新聞 ソフトバンク ソフトバンク Pepper 融系サービス /API (IBM Fintech 共通 API を利 ) 融系サービス /API (IBM Fintech 共通 API を利 ) ゼンリン API で提供する地図情報 新聞記事データ Pepper の流動データ 観光 規模なコンサートやイベントの開催時に 宿泊施設が予約が困難となる 宿泊施設の予約 キャンセル情報をリアルタイム配信や 泊の推進など受け れ環境を強化する アステム 医療関連データ ( 検討中 ) 齢者向けの介護 援(Nursing Care) として ゼンリン ゼンリンAPIで提供する地図情報 離れて暮らす親を遠隔地から安否確認を うシステムを提供する ソフトバンク の流動データ ソフトバンク Pepper 安川電機 ロボットシミュレータ クラウド ロボティクスにて クラウド上の ソフトバンク Pepper 機能 (Watson API 等 ) を活 したロボット介護を展開する
アイデアの作り アイデアシートを作ってみよう 8
3 4 s T3 1 1 3., k I N 3 c i 3 i w 2e w w 1 9
I 71 5 4 1 1 41 A 8 6 7 2 4 4 48 71 4 8 71 4 P, 4 4 I 4 7. 4 5 4. 4 4 485 7. A. 79 2 10
デザイン思考のご紹介 デザイン思考 (Design Thinking) とは 人間中心デザインに基いたイノベーションを起こすための 主として非デザイナーを対象とした発想法である 目的の1つとして デザイナーの発想法やツールを誰でも使えるようにすることで 幅広い問題解決を可能にすることがあげられる Wikipediaより デザイナー的創造プロセスで課題解決策や 新しい価値提供を思考する技法 - 途 n 新規商品やサービスのプロトタイプを作りたい n ビジネスチャンスを開拓したい n 組織改 をしたい n 働き を変えたい 11
デザイン思考の基本的な考え q ユーザー中 客観よりも主観 共感し洞察する Start 地点 Desirability ニーズがあるか Feasibility 実現可能か Viability ビジネス的に価値があるか q 対話やプロセスを重視 Solution 計画よりも実験 実践 少 数のチームでコミュニケーションしスピーディーに q プロトタイプ à テスト à 改善を繰り返す プロトタイプでできたものを素早く確認し次のプロトタイプに反映させる 12 q 多様な問題解決とゴールを設定する 多様なアイディアを発散させる アイディアの中から選択し分類する ( 優先度 / 実現性 / テクノロジー )
デザイン思考で まれたもの q Wii 低価格で家族で楽しめる 家族の関係を良くする q ipod 誰もがどこからでも 楽を取り込める 楽をポケットに れて持ち運ぶ 13
詳しくはこちら q デザイン思考ポケットガイド https://designthinking.or.jp/index.php?pocket q イノベーターのためのデザイン思考 学習マップ https://designthinking.or.jp/index.php?l_map q 初めてのデザイン思考プロジェクト https://designthinking.or.jp/index.php?mixtape 14
難しいな という はまずはペルソナから! q とにかくどういったユーザーの問題を解決したいかを想像しよう ( 空想上の 物を作り上げて構いません ) q Mural を使った例 (https://mural.co/) ペルソナを作ってプロフィールを作り上げる ( 想定ユーザーが複数あるとよい ) 喜ぶ ( 望み ) ポイントや悲しむ ( 痛み ) ポイントを明確化する 15
カスタマージャーニーマップからアイディアを ペルソナの 物のある 1 を追いかける 1 の動き 動 何を感じるか 問題点は何か こんなのあったらいいな!! 16
注意事項 必ずしもデザイン思考をしてくださいということではありません! アイディアシートをアイディアソン以降に提出頂きます その 段としてデザイン思考を取り れることをおすすめします 17
アイデアをカタチにクラウドを活 した 速アプリ開発実習 18
IBM Bluemix で 速アプリ開発 アプリケーションを構築 管理 実 するためのオープン スタンダードなテクノロジーを活 した クラウド ソリューション Bluemix 1. PaaS 2. API 3. DevOps 4. 19
PaaS により迅速にアプリ実 環境を提供 従来の IT 環境 ( 個別構築 / オンプレミス ) IaaS (Infrastructure as a Service) PaaS (Platform as a Service) SaaS (Software as a Service) アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション データ データ データ データ ランタイム ランタイム ランタイム ランタイム ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア OS OS OS OS 仮想化 仮想化 仮想化 仮想化 サーバー サーバー サーバー サーバー ストレージ ストレージ ストレージ ストレージ ネットワーク ネットワーク ネットワーク ネットワーク カスタム コスト 低い俊敏度 標準化 低コスト ビジネスニーズに俊敏に対応可 20 お客様管理 クラウドベンダー管理
組み て型のアプローチでアプリ開発を加速化 21
Bluemix の基本 語 22
新しい顧客体験をもたらす IBM Bluemix 迅速なアプリケーション開発 管理 と実 を実現するクラウド豊富な API サービス をご提供 120 を超える 品質のサービスでクイックにアプリ開発 1 年で API, サービス数は約 2 倍に! 強 なパートナーシップ提携も!! 実 環境 データベース モバイル ビッグデータ アナリティクス Web & アプリケーション Watson IoT インテグレーション セキュリティ 開発 援ツール 23
Watson 概要 24
クイズ王を打ち負かした質疑応答システム Watson とは q 国のクイズ番組 Jeopardy! に出場し コンピュータの能 を 証 オープンドメインの質問応答 複雑な問題 とカテゴリの解釈 い正解率 ( 約 89%) 確信度の推定 ( ボタンを押すか否かの判断 ) 速な応答 (2 3 秒で回答 ) q Watson が解いた問題と情報源 事実に基づく知識が問われる問題 歴史 学 スポーツ 葉遊び 百科事典 ニュース等の静的な情報源を利 対戦中はインターネットには接続せず キーワードの 致だけでなく 意味内容に基いて問題 と情報源を関連づけて 正解率を向上させた 25
質問応答システムの基本原理 問題 ( ) の内容を分析して 事前に収集された 量のテキスト情報から問題の解答候補とその根拠 確信度を計算し い確信度の候補が得られた場合に解答する という 連の知的処理を 速に実 するコンピューター システム 外交関係 国が外交関係を持たない世界の 4 ヶ国のうち この国は最も北にある 国 - 外交ない - 国この国 - ある - 北??? 膨 な情報源 ブータン? キューバ? イラン? 北朝鮮? ブータンは未だに 国 中国 ロシア 英国 フランスとの外交関係はない キューバは フロリダ半島の 145km 南に位置する 北朝鮮 問われている内容の解析 解答候補の 成 根拠の探索と確信度の計算 最も確信度の い解答 問題 これだけの計算を数秒以内に実 解答 26 2015 International Business Machines Corporation
Watson の主要な能 データの理解 然 語や 構造データを理解 対話型の学習 フィードバックを受けて学習 意思決定の 援. 結果を推測し の判断を助ける 27
Watson は IBM Bluemix から簡単に使えます 28
Watson の事例 1 配布資料に含まれていません 29
Watson の事例 2 LOCAL MOTORS 社 - 電気ミニバス Olli - IBM Watson を乗客インターフェイスに利 3D プリントで製作された 動運転 を利 30 Local Motors の最 経営責任者 (CEO) 兼共同創設者 John B. Rogers, Jr. と Olli 体には 30 以上のセンサーが搭載され 10 時間で製造 ワシントン D.C に続き マイアミとラスベガスでパイロット予定
Watson の事例 3 31
Watson の事例 4 Jill Watson 学 はティーチングアシスタントが実際には 間ではなくロボットだったことに気づかなかった ジョージア 科 学のアショク ゴール教授らの研究チームが実施 Watson( ワトソン ) を使って オンライン学習プログラムの TA をコンピューターに担当させるという実験 約 4 万件分の学 からのメールやチャットを読み込ませて 質問や相談に対する応答 法を学習 Jill が 97% 以上の精度で正しく答えられる と判断した質問にのみ応答 300 強の学 のための 9 いる TA の として 2016 年 1 から Jill を運 し開始 Jill がロボットであるという種明かしをされた学 は みな 様に驚いたとのこと 32 2016
Watson + Unity( ゲーム エンジン ) VR の世界にもどうぞ Watson を連れてってあげてください 33 Watson Developer Cloud Unity SDK が公開されました
AlchemyAPI 概要 34
AlchemyAPI による画像解析 画像解析 タグ付 Classifier Confiden ce Score car 97% racing 97% race 92% motorspo rt 73% circuit 52% 顔認識 名判断 Twitter コメントの感情度分析 35
AlchemyAPI 概要 q 旧 AlchemyAPI 社が提供する 然 語解析や画像解析の機能を提供するサービス テキスト分析 画像分析のための API を多数提供 n AlchemyLanguage (14 APIs + 1 API[ ベータ ]) n AlchemyVision (3 APIs) n AlchemyData (1 API) Watson のサービスと異なり 機械学習にかけるコストが不要な点がメリット n 事前に学習済みであり 個別に追加で学習できない点には注意 q 提供されているプラン Free : 組織単位で1 につき1000 APIコールまで (UTC 0:00にリセット ) Standard : 1 ごとにAPIコール数でレートが可変 ( 下記参照 ) q 課 形態 : 従量課 (Standard のみ ) 組織単位で1 ごとのAPIコール数で以下の費 体系で課 n 1-250,000 : 0.735 JPY/Events n 250,001-5,000,000 : 0.105 JPY/Events n 5,000,000+ : 0.021 JPY/Events 36 Face Detection API の例
AlchemyAPI が提供する API 2016 年 3 22 現在 n AlchemyLanguage API 説明 API 説明 Sentiment Analysis Taxonomy 章のセンチメントを分析 章のトピック カテゴリーを階層的に分析 / 分類 Combined Call Publication Date 1 つのコンテンツに対して複数の分析をまとめて処理 Web ページの発 を判別 Concept Tagging Entity Extraction Keyword Extraction Relation Extraction Text Extraction Authors Extraction Language Detection Feed Detection Microformats Parsing 章の内容から明 的 / 暗黙的なコンセプトを導出 章から 組織 場所などのエンティティーを抽出 章からキーワードと関連性 センチメントを抽出 章の主語 述語 的語を抽出 章の内容に関連する Web ページのリンクを導出 ニュースやブログから著者に関する情報を抽出 書が何語で書かれているかを判別 Web ページにフィードがある場合にリンクを判別 Web ページに埋め込まれた Microformats を探し出しパースする Data Extraction Emotion Analysis (β) n AlchemyVision API Face Detection Image Link Extraction Image Tagging テキストから 付を取得 テキストから感情を分析 説明 n AlchemyData API News API 説明 画像から顔の位置 年齢 性別を判断 URL の 書で使 されている画像から適したものを抽出 画像に対してタグづけ ニュースやブログを期間 キーワード センチメントで検索 37
AlchemyAPI の使い q まずは Bluemix コンソールからサービス インスタンスを作成 サービス インスタンス作成時に API キーが発 される 発 された API キーはサービスの サービス資格情報 から確認できる q インスタンスの作成後 指定された URL にアクセスすることでサービスを利 可能 基本の URL フォーム n https://gateway-a.watsonplatform.net/< 利 する API に合わせたコンテキストルート >?apikey=< 確認した API キー > 各 API に対するコンテキストルートは次ページを参照 n インプットとなるデータが URL なのか HTML なのか テキストなのかで各 API ごとに 3 つずつ種類がある ( 部例外あり ) GET / POST どちらでも対応できる API が多いが AlchemyData (News API) は GET のみ AlchemyLangage の Sentiment Analytics の 部 API は POST のみサポートとなるため リクエスト送信の実装は注意が必要 n Alchemy News を除き POST メソッドはサポートされているので POST でリクエスト送信処理を実装するのがお勧め 38
AlchemyAPI の利 ケース q アプリの要件に依存する部分が多いが 主な利 ケースは以下の通り : AlchemyLanguage や AlchemyData が基本的に英語のサービスとなるため 本語に対する処理を いたい場合は 翻訳 API を経由して処理を うことを検討する 1 画像のカテゴリー分類 2 センチメント分析 / 感情分析 チャットデータ Negative に傾いている 怒り : 60% 以上 API 呼び出し 分類 API 呼び出し ( 翻訳 API 経由 ) ü ü AlchemyVisonのAPIで まかに画像を分類 Face Detectionで男, 年齢別に分類 Image Tagging で画像に対するタグ付け まかに分類した画像を確認し Watsonの Visual Recognition でお客様に合わせて学習させ 画像分類の精度を上げるアプローチで利 ü ü AlchemyLanguage 経由でやりとりを分析 Sentiment Analysis Emotion Analysis 分析の結果 負の感情に傾く状況を検知した場合には なんらかのアクションを起こすような処理を起こすような利 が考えられる 39
Node-RED との連携 q Bluemix 上で利 可能な Node-RED には デフォルトで以下の 3 つの AlchemyAPI ノードがパレットに登録されている Node-RED での 処理に AlchemyAPI の処理を挟んで テキスト / 画像分析を容易に うことができるようになっている sentiment n 単語レベルでの簡易なセンチメント分析を実施 (*1) n API キーは不要 Feature Extract n Combine Call API がベース ( 出 結果より判断 ) n AlchemyLanguage から使 したい API を選択し テキスト分析を実施 n API キーは必要 Image Analysis n AlchemyVision から使 したい API を選択し 画像分析を実施 n API キーは必要 40 (*1) 本語は未サポート (2016 年 3 時点 )
AlchemyAPI を Bluemix の Node-RED から呼び出そう! 41
ハンズオン 順 qnode-red 全体フロー qbluemix で Node-RED サービス Watson の API を設定する qalchemyapi を追加する qnode-red でプログラミング q 動作確認 42
Node-RED 全体フロー q 画像の URL( 例 :"http://xxxxx.jpg" ) を Image Analysis の API にかけると画像解析を い 顔認識の結果を返してくれるサンプルアプリです 43
Node-RED 環境の作成 (1/3) 44 44
Node-RED 環境の作成 (2/3) n アプリケーション名を します 45 45
Node-RED 環境の作成 (3/3) 46 46
Node-RED/Watson API の準備 q 以下のリンクを参考に Hello World を Node-RED で実施します https://ibm.biz/bd4nrz https://ibm.biz/bd4nrz 47
AlchemyAPI を追加する q Node-RED のノードに画像認識のための Image Analysis があるのですが このままでは使えません この Node-RED のアプリケーションに AlchemyAPI を追加してあげる必要があります https://ibm.biz/bd4nrz Image Analysis 48
AlchemyAPI を追加する q Bluemix のメニュー画 からダッシュボードをクリックし 先ほどの Node-RED のアプリケーションをクリックしてください https://ibm.biz/bd4nrz 49
AlchemyAPI を追加する q 続いて サービスのまたは API の追加をクリックしてください https://ibm.biz/bd4nrz 50
AlchemyAPI を追加する q 次の画 で現れる API の 覧から AlchemyAPI をクリックします q その後 再ステージング ( 再起動 ) のポップアップ画 が表 されるので 再ステージングし正常に再起動すれば OK です https://ibm.biz/bd4nrz 51
Node-RED でプログラミング 52
HTTP Input node q AlchemyAPI は REST の GET メソッドでアクセスして画像を解析します まずは左側のパレットの Input カテゴリ内の http の node をドラッグ & ドロップし キャンバス内に配置します プロパティー内の URL 欄にアクセスポイントを記載します ここでは /callwatson としておきます q Name の欄はノードの名前をわかりやすいようにしておくために記述しておきます 任意ですが ここでは HTTP Input にしておきます https://ibm.biz/bd4nrz 53
switch node q 画像の URL をチェックするノードを準備します 左側のリソースパレットの function カテゴリ内の switch ノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップします プロパティー内の左下にある +rule をクリックして 分岐ロジックを 2 つ 意します Property は以下の通りに imagurl 属性に含まれるペイロードの null チェックを います null であれば 1 にそれ以外であれば 2 に値が渡されます https://ibm.biz/bd4nrz 54
template node ( 初期画 ) q 画 のHTMLを表 したり Inputとなる画像を送信するためのメニューを提供するためにHTMLを記述します templateノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップします プロパティを以下のように記述します <h1>welcome to the Alchemy Vision Face Detection Demo on Node- RED</h1> <H2>Select an image</h2> <form action="{{req._parsedurl.pathname}}"> <img src="https://si.wsj.net/public/resources/images/mk- CK494_SELFIE_GR_20140303174816.jpg" height='100'/> <img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/f1/34th_g8_summit _member_20080707.jpg" height='100'/> <img src="http://demo1.alchemyapi.com/images/vision/politicians.jpg" height='100'/> <br/>copy above image location URL or enter any image URL:<br/> Image URL: <input type="text" name="imageurl"/> <input type="submit" value="analyze"/> </form> 55
change node q 画 から画像 URLを抽出するchangeノードを定義します 左側のリソースパレットのfunctionカテゴリ内のchangeノードをフロー エディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップします ここからpayload 属性をimageurl 属性に変換します 以下の通りにプロパティを設定します https://ibm.biz/bd4nrz 56
Image Analysis q 画像解析のためのImage Analysisノードを定義します 左側のリソースパレットの Watsonカテゴリ内のImage Analysisノードをフロー エディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップします プロパティーでは顔認識を うため 以下の通りに DetectをFaceに設定します https://ibm.biz/bd4nrz 57
template node ( 結果 ) q Watson の Image Analysis から返ってきた結果を表 させるための HTML を記載します temlpalte ノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップします プロパティを以下のように記述します <h1>alchemy Image Analysis</h1> <p>analyzed image: {{payload}}<br/><img id="alchemy_image" src="{{payload}}" height="50"/></p> {{^result}} <P>No Face detected</p> {{/result}} <table border='1'> <thead><tr><th>age https://ibm.biz/bd4nrz Range</th><th>Score</th><th>Gender</th><th>Score</th><th>Name</t h></tr></thead> {{#result}}<tr> <td><b>{{age.agerange}}</b></td><td><i>{{age.score}}</i></td> <td>{{gender.gender}}</td><td>{{gender.score}}</td> {{#identity}}<td>{{identity.name}} ({{identity.score}})</td>{{/identity}} </tr>{{/result}} </table> <form action="{{req._parsedurl.pathname}}"> <input type="submit" value="try again"/> </form> 58
HTTP Response q アウトプットを HTML 表 させるための HTTP Response ノード をを追加 59
フローをつなげる q 出来上がった各ノードをつなげて 右上の Depoy をクリックすれば完成です! エラーが出ていないことを確認してください https://ibm.biz/bd4nrz 60
動作確認 q ブラウザの URL 欄に http://xxxx.mybluemix.net/callwatson をインプットして呼び出してみましょう Image URL の 欄に Watson に読ませたい画像 URL を れてみてください 顔の認識や 物名が出てきます! さすが Watson! https://ibm.biz/bd4nrz 61
Bluemix 関連情報 62
いろいろな Bluemix サービスを触ってみたい http://www.ibm.com/developerworks/jp/bluemix/tutorial.html 63 63
最新情報をキャッチアップしながら Bluemix に触れていきたい 64 64
サービスの組み合わせ のベストプラクティス ユースケースに合わせた Reference Architecture を掲載しています サンプルアプリ 実施 順も掲載 65 https://developer.ibm.com/architecture/ 65
Bluemix ユーザー会 (Bluemix User Group) Bluemix User Group(BMXUG - ビーザグ ): IBM Bluemix の利 促進や情報交換のためのユーザーグループです 現時点 本国内では約 1,700 名のお客様にご登録いただいております ユーザーの皆様により 定期的に勉強会や研修等を実施いただいております Qiita の Bluemix タグでの投稿をぜひフォローしましょう! ビーザグと読みます 66 66 Slack での情報交換も活発です bmxug.doorkeeper.jp ibm.biz/bluemixug qiita.com/tags/bluemix ja.stackoverflow.com/questions/tagged/blue mix
Node-RED を始めるならまずはここ! Qiita の Node-RED タグでの投稿をぜひフォローしましょう! これから始める は まず下記の 3 つは要チェックです! http://qiita.com/tags/node-red http://qiita.com/joeartsea/items/93e8483a31292067c654 Facebook での Node-RED ユーザー会 http://qiita.com/zuhito/items/e9abfd6f1ba188f908ed 67 https://www.facebook.com/groups/noderedjp/ 67 http://qiita.com/junkonakajima/items/a885a88e0f177058b1d
IBM Watson Developer Cloud 68
ご注意 この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが 本アイ ビー エム株式会社の正式なレビューを受けておらず 当資料に記載された内容に関して 本アイ ビー エム株式会社は何ら保証するものではありません 従って この情報の利 またはこれらの技法の実施はひとえに使 者の責任において為されるものであり 資料の内容によって受けたいかなる被害に関しても 切の補償をするものではありません また IBM IBM ロゴおよび ibm.com は 世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です 他の製品名およびサービス名等は それぞれ IBM または各社の商標である場合があります 現時点での IBM の商標リストについては www.ibm.com/legal/copytrade.shtml をご覧ください 当資料をコピー等で複製することは 本アイ ビー エム株式会社および執筆者の承諾なしではできません また 当資料に記載された製品名または会社名はそれぞれの各社の商標または登録商標です 69
付録 :Node-RED 概要 70
Node-RED について n IBM 英国 Hursley 研究所の Emerging Technology Team で開発されたソフトウェア 2013 年 社内ハッカソンで堂々 位 GitHub に登録 2014 年 Qcon で発表 n オープンソースプロジェクトとして提供 71 71
Node-RED の特徴 ハードウェアデバイス,API, オンラインサービスが画期的な 法で結合された " 仮想環境をブラウザ上で実現 n ブラウザベース UI n node.js で動作 軽量 n 機能をカプセル化して Node として利 n 独 Node を作成 追加可能 n Bluemix の様々なサービスを簡単に利 可能 72 72
Node-RED シート 画 実装 UI 表 情報の切り替え デプロイ実 ノード 処理フロー ノードパレット Node Infomation またはデバッグコンソール 73 73
Node-RED 実装 法 Node-RED 画 4Deploy を選択 1 ノードを選択しドラッグ & ドロップ 2 ノード間を接続 3 ノードプロパティ設定 74 74
Node-RED 搭載ノードの紹介 ( 代表的なもの ) Node 分類 Input Output Function Social Storage Analysis Advanced 機能イベントの起動条件の設定外部アプリへの送信イベント分岐 受信データの変換 時停 等 Twitter/Mail/ircの送受信 DBへの保存 DB 検索分析 RSS/atomの更新受信時にイベント起動 コネクタが右側に存在 1 イベントの起動イベント起動条件を満たしたとき その情報を送信する コネクタが左右に存在 2 データ変換 / 分岐左からデータ受信 それを変換 / 分岐させ 右側に結果を返す コネクタが左側に存在 3 外部アプリ起動 /DB 保存左からデータを受信し それを送信 / 保存 75 75
1 イベントの起動 Node 名称イベント開始条件後続フローに送信する内容 Inject 定期起動 orノードのクリック 指定 字列 or 現在時刻 or 情報なし ( 起動のみ ) デバック向けの機能 http Mail Twitter コネクタが右側に存在するもの http://[xxxxxxx].mybluemi x.net/[ ノードの URL] リクエスト送信時 メール受信時 または未読メール存在時定期起動 指定メッセージの Tweet 時に 動起動 Feedparse RSS/atom の更新受信時 - リクエスト情報 メール本 (text/plain) Tweet 情報 ( 本 発 場所 国 ) 76 76
2 データ変換 / 分岐 Node 名称機能後続フローに送信する内容 Function 受領データの更新更新済データ Switch 条件に応じて フローを分岐させる 受信データ Delay フローを待機受信データ http request 指定サイトに接続接続サイトのソース Cloudant DB 検索 DB の検索結果 Sentiment Html コネクタが左右に存在するもの 受信データをセンチメント分析 HTML ソースのうち 指定タグをすべて取得 評価情報を追加した受信データ 指定したタグの情報 77 77
3 外部アプリ起動 /DB 保存 コネクタが左側に存在するもの Node 名称 Debug http response Cloudant Mail 機能フロー上に流れている情報を画 表 http requestを返す DBへのデータ保存メール送信 78 78
プログラミング JavaScript で記述します 簡易エディターが付属 同期処理も可能 より複雑な処理は node の作成をお勧めします 79 function は最後に return msg; をいれると次の node に送信してくれます 詳細ドキュメント : http://nodered.org/docs/writingfunctions.html 79
覚えておく Node-RED 固有変数 context.global context msg msg オブジェクト : node 間を流れるメッセージを表す JSON オブジェクト msg.payload はかならず存在する msg.<string> で新しい属性を追加できる context オブジェクト : node 内部で保存される任意の JSON オブジェクト context.global オブジェクト : node 間で共有されるグローバルオブジェクト 80 80
Node-RED ノード操作 法 81 81