AWS IoT Solution 事例とサービスアップデート Amazon Web Services Japan Takashi Koyanagawa
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紹介 v 名前 v 梁川貴史 ( こやながわたかし ) v 所属 v 技術統括本部 IoT Solution Design Team v ソリューションアーキテクト v 前職 v 電機メーカー 社サービスの開発 運 元 AWS ユーザ v 好きな AWS サービス v AWS IoT v AWS Lambda(python) v Amazon Kinesis
Amazon の IoT イノベーションについてご紹介
Amazonのノベーション https://www.youtube.com/watch?v=fqn6afqwbqu Amazon Robotics Amazon Echo Amazon PrimeAir Amazon Dash button
IoT を構成する 3 要素 センシングデバイスネットワークコネクティビティ処理 分析を実 するサーバー 誰もがすぐに調達可能でアイデアと実 能 があれば市場参 が容易イノベーションにより市場に破壊が起きる
データの活 例から考えるまずは データを上げるトライアルから始める 収集分析活 環境データ ( 温湿度など ) 位置情報 載データ 装置データ 機器ログ 機器ステータス 体データ 監視動画 画像 機器稼働実績 機器交換予測 異常検知 ハザードマップ 運送計画 ドライバ運転実績 検討の流れ 歩留まり管理 在庫管理 資産管理 配送管理 社員教育
AWS における IoT Solution のご紹介
さまざまな IoT ユースケース 製造 交通 エネルギー リテール メンテナンス / 異常検知 両センサー スマートメータ 動線把握 モニタリング ドライバーの安全 メンテナンス / 異常検知 O2O 家電 スマート家電 オートメーション ヘルスケア 医療機器管理 遠隔医療 農業 モニタリング 遠隔制御
IoT の代表的な要件 ü モニタリング位置情報管理 状態監視 実績把握 動線把握 ü データ連携 / モバイル 保守作業 スマートデバイス 企業連携 オープンデータ ü 予防予知保全 異常検知 故障予測 ü 遠隔制御 機器運 ファームアップ
IoT プラットフォーム データ収集 分析 データ収集 データ処理 分析 データ保存 活 Report/Dashboard ( 故障予知 予測 ) アラート 業務 援システム デバイス制御 デバイス管理 リモート制御 デバイス管理
AWS IoT Solution AWS IoT Solution データ収集 IoT EMR Greengrass S3 デバイス制御 IoT Kinesis Analytics Machine Learning Athena エッジ Kinesis データ活 データ処理 分析 Redshift Lambda QuickSight Report/Dashboard (故障予知 予測) ElasticSearch 業務 援 システム データ保存 SNS S3 Elasticache デバイス管理 IoT RDS DynamoDB アラート AI関連 API GW Lambda デバイス管理
AWS のサービス - マネージド サービスのメリット -
オンプレミス EC2+ ミドルウェア マネージドサービスの 較 アプリからの利 スケーラビリティ 可 性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導 OS のパッチ OS の導 サーバメンテナンス ラック導 管理 電源 ネットワーク アプリからの利 スケーラビリティ 可 性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導 OS のパッチ OS の導 サーバメンテナンス ラック導 管理 電源 ネットワーク アプリからの利 スケーラビリティ 可 性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導 OS のパッチ OS の導 サーバメンテナンス ラック導 管理 電源 ネットワーク オンプレミス ミドルウェアon EC2 AWS IoT, RDS 等 マネージドサービス お客様がご担当する作業 AWS が提供するマネージド機能
AWS IoT 全体構成 認証と認可 ルールエンジン AWS サービス - - - - - その他のサービス デバイス SDK デバイスゲートウェイ デバイスシャドウ アプリケーション デバイスレジストリ AWS IoT API
便利な機能がいろいろ ルールエンジンとアクション デバイスシャドー SQL ライクな構 でルールの設定ルールに合致した場合 AWS の各種サービスとのインテグレーション デバイスが物理的に接続されてなくてもコマンドを伝達できる デバイスとクラウドとの相互認証 デバイスレジストリ TLS1.2 を いた相互認証証明書に対するポリシ設定も可能 多くのデバイスを管理 Key-Value 形式でファームバージョンなどの属性情報も管理可能
ルールエンジン { color = red } シンプル & 慣れた構 SQL を使ったトピックのフィルタ オプションの WHERE 句で条件を記述することが可能 JSON サポート SELECT Data FROM topic WHERE 条件 SELECT * FROM ʻthings/thing-2/colorʼ WHERE color = ʻredʼ メッセージ変換機能 字列操作 ( 正規表現サポート ) 算術計算 コンテキストベースのヘルパー 暗号 UUID, Timestamp, 乱数など.
データ収集のユースケース temp ルールエンジンから 以下に挙げるサービスとの連携など 12 のアクションが定義可能 water sensor/# Amazon S3 Amazon Amazon DynamoDB Kinesis Amazon RDS Amazon Glacier sensor/water/room1 Amazon SNS AWS Amazon Lambda SQS Amazon Redshift Amazon EC2 door 外部エンドポイント (Lambda や SNS 経由 )
デバイスシャドウの動作フロー Device SDK 1. デバイスが現在のステータスをレポート 5. アップデートされたステータスを同期 ( デバイス側でアプリケーションからのリクエストを処理 ) 6. デバイスが最新のステータスをレポート Shadow AWS IoT 2. ステータスは JSON 形式でデータストアに保管 3. アプリケーションが現在のデバイスのステータスを取得 4. アプリケーションがデバイスのステータス変更をリクエスト 7. デバイスのステータスが変更されたことを確認
デバイスシャドウ Thing Shadow Mobile App 1 つまたは複数の現状ステータスをシャドウに通知シャドウから要求されるステータスを取得 シャドウは delta, desired 及び reported ステータスをメタデータとバージョンをつけて管理 デバイスに対して変更したいステータスをセット最新の通知されたステータスを取得シャドウの削除 { } "state" : { desired" : { "engine" : "ON" }, "reported" : { "engine" : OFF" }, "delta" : { "engine" : ON" } }, "version" : 10
データ送受信 (Ingest) のサービス選定の例 AWS IoT Amazon Kinesis Amazon S3 ペイロード 1 メッセージあたり最 128KB 1 レコードあたり 1MB 1 オブジェクトあたり 5TB プロトコル MQTTS/HTTPS /Websocket HTTPS HTTPS 料 512Byte を 1 メッセージとして $8/ 百万メッセージ 1 シャード $0.0195/ 時ペイロードユニットを 25KB として $0.0215/ 百万ペイロード (Streams) $0.025/GB( 最初の 50TB, ) 認証 クライアント証明書 SigV4 SigV4 SigV4 使いどころ ペイロードが さく送信頻度も低いデバイスとクラウド間の双 向通信が必要 いセキュリティを求められる ペイロードが きく 送信頻度が い メディアなどデータサイズが きい場合 ファイル単位でデータを扱う場合
IoT デザインパターンの考え リアルタイムモニタリング + ストリーミング分析 + データレイク 設備機器 製造ラインの可視化 予測など S3 Redshift QuickSight データレイク ( データ分析 ) ストリーミング処理 Devices AWS IoT Kinesis Stream Kinesis Analytics ( ストリーミング分析 ) Lambda SNS Elasticsearch リアルタイムモニタリング Summit tokyoでのお話したデザインパタンの資料 https://d0.awsstatic.com/events/jp/2017/summit/slide/d3t2-1.pdf
エッジコンピューティング
AWS IoT Solution AWS IoT Solution データ収集 EMR IoT Kinesis データ活 データ処理 分析 Kinesis Machine Learning Analytics Lambda Redshift QuickSight Report/Dashboard (故障予知 予測) データ保存 業務 援 システム ElasticSearch S3 Greengrass デバイス制御 IoT S3 Glacier デバイス管理 IoT RDS アラート DynamoDB SNS API GW Lambda デバイス管理
AWS GreenGrass ローカル環境にある Gateway などの機器に クラウドで開発したのモジュールを配布 / 管理可能かつ ローカルで実 することにより l l l Latency の向上 ネットワーク常時接続性が不要 センシティブ情報の処理し クラウドへデータ送信可能にできる リリース当初の Lambda は python2.7 をサポート予定 nodejs.6.10 / Java 8 6/7 Launched! Region : Oregon / Virginia https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-greengrass-run-aws-lambda-functions-on-connected-devices/ 6/21 Launched! Region : Tokyo
AWS Greengrass のオーバービュー Local 環境 Status Sync バージョン / 配信管理 AWS IoT MQTT Lambda Device shadow サービスとの接続 Greengrass SDK Greengrass Core Greengrass 要求スペック CPU 1GHz single 以上 Memory 128MB 以上 OS: Linux Kenel 4.4 以上
AWS IoT Starting in the cloud AWS Services Messages Things Sense & Act Authentication & Authorization Cloud Storage Device & Compute Messages Gateway Action Intelligence Insights & Logic Action Applications Device State Registry AWS IoT API AWS Greengrass
AWS IoT Going to the edge Introducing AWS Greengrass AWS Services Messages Messages Messages Action Action Authentication Authentication & Authorization & Authorization Device Gateway Device Gateway Security Applications Device State Registry Device State AWS IoT API *Note: Greengrass is NOT Hardware (You bring your own)
データアグリゲーションパターン 対象シーン - 通信の数を減らし データをバルクでアップロードしたい - 常時ネットワークコネクティビティがない環境でのデータ収集 条件 - 特になし 注意点 - リアルタイム性が落ちる リアルタイムの異常検知が必要な場合は Greengrass 上とローカル環境で実装 local 環境 Gateway N 分間のデータをまとめてダイレクトに S3 へ Greengrass Amazon S3
センシティブ情報マスキングパターン 対象シーン - クラウドでのデータ活 がしたいがセンシティブ情報が含まれているためにクラウ ドへデータが送れないケース ( 社内規定などで ) 条件 - 特になし 注意点 - masking された情報や削除した情報の管理はユーザサイドでの検討が必要 ID: 12345, heart rate :100 local 環境 Greengrass ID: 827ccb0eea8a706c4c34a16 891f84e7b, heart rate :100 ID を hash 化 AWS IoT ユーザ ID 管理 DB
Amazon S3 を中 としたデータレイクを構成 Transactional Data Data Sources Amazon Kinesis Streams & Firehose Amazon DynamoDB & ElastiCache NoSQL DB & Redis Any Open Source Tool of Choice on EC2 Amazon Aurora Relational Database Amazon S3 Data Lake Amazon Machine Learning Machine Learning Amazon Athena Clusterless SQL Query Amazon Redshift Data Warehouse Amazon EMR Hadoop / Spark
AWS の Big Data ソリューション 必要とする対応速度 ( リアルタイムか 時処理か ) による分類 ストリーム トランザクション ファイルアップロード 秒単位分単位時間単位 単位 Amazon Kinesis AWS IoT Amazon DynamoDB Amazon RDS Aurora Amazon S3 EC2+ プログラム AWS Lambda Spark Streaming EC2+ プログラム AWS Lambda Amazon Redshift Spark Athena+ EMR Hive+ EMR KCL
事例
AWS を利 した IoT 事例のご紹介
IoT でビッグデータ + リアルタイム処理で利益向上 年間 10 億件にものぼるデータをクラウド上で解析現在の消費状況から 15 分後の需要予測 を個々の店舗で実現廃棄率も 1/4 以下に
家庭 燃料電池の課題とクラウドによるソリューション メンテナンス業務効率化のために遠隔監視が必要 従来 家庭 燃料電池ではコストが 合わず 遠隔監視が実現できず クラウドを活 することで 低コストでの家庭 燃料電池の遠隔監視 メンテナンス業務の効率化を実現
AWS summit Tokyo2017 での IoT セッション
KeynoteにおけるIoT関連の話題 http://d36cz9buwru1tt.cloudfront.net/jp/summit2017/keynote_day3.pdf
Session における IoT 関連の話題 D3T1-4 : エンタープライズと IoT における の AWS 活 事例 D3T6-1:ERP のインフラ基盤から IoT サービス基盤としてサーバレス化の実現まで JINS の AWS 活 D4T5-2: ヤンマーが提案する ロボットトラクタ のご紹介 A SUSTAINABLE FUTURE の実現へ D4T4-4: [ 富 ソフト ] エンタープライズシステムも AWS で IoT からデータセンター移 の課題と解決策 D4T5-5: [ ソニーモバイルコミュニケーションズ ] スマートホームシステムの開発 AWS を活 した新規サービスの ち上げ D4T5-6: [ ダイドードリンコ ] 販機 IoT 実現に向けた DyDo の取り組み https://aws.amazon.com/jp/summit2017-report/
まとめ l AWS を利 することのメリット l 従量課 初期投資不要で small start が可能 l IoT 関連マネージド サービスを利 するメリット l お客様 がサーバを管理する必要がないので マルチプロトコル /secureな環境が利 できる l 運 フェーズにおいてもスケーラビリティ パッチなどの作業を AWSへオフロードできる