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[Cloud OnAir] クラウドからエッジまで!進化する GCP の IoT サービス 2018年11月22日 放送

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Google Cloud Next 18 で IoT 製品のアップデートがあり、 より多くのユースケースに対応できるようになりました。デモシステムを通して、"どのようなケースで利用できるのか"、"どのようにして GCP のサービスで構築するのか"、をご紹介します。

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[Cloud OnAir] クラウドからエッジまで!進化する GCP の IoT サービス 2018年11月22日 放送

  1. 1. Cloud Onr Cloud OnAir Cloud OnAir クラウドからエッジまで! 進化する GCP の IoT サービス 2018 年 11 月 22 日 放送
  2. 2. Agenda Cloud OnAir 1 3 2 4 IoT とは何か? GCP が提供する IoT サービス ユースケース まとめ
  3. 3. Cloud OnAir Cloud OnAir IoT とは何か?
  4. 4. Cloud OnAir IoTとは モノのインターネット
  5. 5. Cloud OnAir 生成されるデータはかつてないほど膨大に 2018 年に利用されている ネットワーク接続された「モノ」の数 - 2017 年より 27% 増加 107 億 データ出典 Gartner Report http://www.gartner.com/newsroom/id/359891
  6. 6. Cloud OnAir IoT ユースケース: スマートパーキング センサーが駐車場のスペース の空き状況を判断 データはワイヤレスでクラウドベースの プラットフォームにルーティングされ、 その他のセンサーから のデータとともに集約 ドライバー向けにリアルタイムの 駐車場マップを作成 IoT の取り組みにより、駐車場と 道路の混雑を削減できる
  7. 7. Cloud OnAir デバイスから収集される膨大な量のデータをどのように使用するべきか? IoT データから複雑な問題の解を得るために機械学習をいかに活用すべきか? IoT の取り組みの成果は、データからアクションにつながる情報を生成して より良いビジネスの意思決定をできるかどうかにかかっている IoT をビジネスで使うための課題
  8. 8. Cloud OnAir Cloud OnAir GCP の IoT サービス
  9. 9. Cloud OnAir GCP における IoT サービスの特徴 包括的な統合サービス セットで、ビジネスの洞察 を得るのに役立つ スケールする フルマネージドな クラウドサービス エッジとクラウドの シームレスな 機械学習環境 IoT アプリケーションの 機械学習機能を強化 統合ソフトウェア スタック エッジからクラウドまで、 エンドツーエンドの セキュリティ Google Cloud IoT
  10. 10. Cloud OnAir 総合的な IoT プラットフォーム 結果の分析、可視化、予測 行動につながる分析情報の取得 Cloud IoT Core Cloud Functions Cloud Pub/Sub Cloud Datalab Data Portal Cloud Bigtable Cloud Machine Learning Cloud Dataflow データの処理、 クリーンアップ、保存 スケーリング可能なオンデマンドの ソリューション IoT デバイスデータの取り込み、 管理、最適化 安全な端末接続 取り込み Cloud Storage Cloud Spanner BigQuery処理 分析 Cloud IoT Edge
  11. 11. Cloud OnAir IoT プラットフォーム アーキテクチャ Data Update Config & Deploy ML model Data Control Data Analytics and ML in the Cloud Predict & act at the Edge Cloud IoT Edge Real-time analytics & ML Edge ML Edge Connect Training Serving Cloud Pub/Sub Cloud Functions Cloud Bigtable Cloud Machine Learning Insights Cloud Dataflow Cloud Datalab BigQuery Data Portal Update device config Cloud IoT Core 7
  12. 12. Cloud OnAir なぜエッジ側で機械学習をするのか? より速い推論 バンド幅の節約 データプライバシー オフライン予測
  13. 13. Cloud OnAir Cloud IoT Edge エッジでの機械学習( ML)の推論 Edge TPU™ のサポート ローカルコンピューティング Android Things、Linux ベースの OS 上で稼働 ハードウェアの Root of Trust による高度なセキュリティ デバイスを Google Cloud に安全に接続 Cloud とのシームレスな連携により デバイスのプロビジョニングを効率化 Edge IoT Core Edge ML
  14. 14. Cloud OnAir Edge TPU の特徴 小さなフットプリントで高パフォーマンスを実現 優れたワットあたりのパフォーマンス 高品質 AI の広範なデプロイが可能
  15. 15. Cloud OnAir エンドツーエンドの AI インフラの構築 エッジ向けに最適化 された AI モデル トレーニング & 推論 TensorFlow Lite & Android NN API Cloud IoT Edge Cloud AI & サービス AI ソフトウェア ハードウェ ア エッジ クラウド CPU, GPUCPU, GPU Cloud TPUEdge TPU AI モデル
  16. 16. Cloud OnAir Edge TPU ユースケース 「…Cloud IoT Edge と Edge TPU を活用して、 機械学習だからこそ実現できるパーキング エクスペリエンスを構築できることに心躍ります …」 「…Google Cloud AI、Google Cloud IoT Edge、 Edge TPU を当社の従来型の MES システムおよび長 年の経験と合わせることで、 Smart Factory の インテリジェンスと接続性がさらに向上すると確信して います…」 LG CNS SMART PARKING
  17. 17. Cloud OnAir Edge TPU 開発キット ➤ System On Module(SOM) = Edge TPU + CPU + Crypto の統合 ➤ Edge TPU アクセラレータ:すでにホストと接続し ているエッジシステム向け ➤ 開発用ボードでは SOM への接続オプションを追加
  18. 18. Cloud OnAir Cloud OnAir デモ
  19. 19. Cloud OnAir エッジだけでは完結しない デバイスデータ 集計データ 独自のモデルを 構築/取り込み Cloud IoT Edge リアルタイム分析とML Edge TPU / GPU / CPU 運用 データ トレーニング済 ML モデル エッジデバイス Edge ML Edge IoT Core データ トレーニング済 ML モデルのデプロイ ML モデルを Cloud 内で 構築、トレーニング エッジでの 予測と行動 または Linux OS
  20. 20. Cloud OnAir Cloud IoT Core Cloud IoT Core Device Manager : ● デバイス個々にコンフィグ ● 更新と制御 ● アクセスコントロール ● Console と API から モニタリング可能 Protocol Bridge : ● MQTT プロトコル ● ロードバランサー ● Pub/Sub でグローバルな データアクセス セキュアにデバイスを管理するフルマネージドなサービス
  21. 21. Cloud OnAir プロトコルブリッジ MQTT HTTP
  22. 22. Cloud OnAir ● 公開鍵認証. RSA, ES256に対応 ● JSON Web Token(JWT)ベースの 認証・認可 デバイス管理 - デバイス認証 - JWT 秘密鍵で署名 デバイス 公開鍵で署名 の検証
  23. 23. Cloud OnAir デバイス管理 - 論理グループ管理 - プロジェクト レジストリ デバイス デバイス Device Credential Device Config Device State Device Metadata
  24. 24. Cloud OnAir デバイス管理 - Device Configuration と Device metadata - Device metadataDevice configuration
  25. 25. Cloud OnAir Configuration, Metadataの使用例 Device metadata Location: Tokyo Location: Osaka Location: Hyogo Device configuration 機械学習モデルA 機械学習モデルB 機械学習モデルC
  26. 26. Cloud OnAir スケールするデータ取り込み Topic Subscription Subscription Subscription IoT DeviceIoT DeviceIoT Device 3rd party services IoT Core Pub/Sub Functions Dataflow ● メッセージ永続性 ● グローバルなサービス ● Dataflow や Cloud Functions で リアルタイムに連携 ● アプリケーションとデバイスを 分離
  27. 27. Cloud OnAir Cloud OnAir ユースケース
  28. 28. Cloud OnAir IoT ユースケース 予測 メンテナンス マーケティング のパーソナライ ゼーション リソース 最適化 資産 トラッキング 不正の 検出
  29. 29. Cloud OnAir スマート輸送 キャンパスとリモートでのモニタリング によるリアルタイムのフリート トラッキング テレマティクスとフリート管理 条件に基づいた予測メンテナンス
  30. 30. Cloud OnAir 石油・ガス 本番環境サイトにおけるリソースと機械類 の予測メンテナンス 機械学習を使用したリソース検出の最適化 高価なリソースに対するリモートでの 資産トラッキング
  31. 31. Cloud OnAir 製造 予測メンテナンスでダウンタイムを削減 リアルタイム モニタリングによる全体の プロセスの最適化 サプライチェーン最適化 製造ライン全体の生産能力向上
  32. 32. Cloud OnAir Cloud OnAir デモ
  33. 33. Cloud OnAir Cloud OnAir まとめ
  34. 34. Cloud OnAir IoT プロジェクトの真の価値を明らかにする には、どのようにデータを活用して アクションにつながる分析情報を 生成すればよいのかが重要! モノ同士の 安全な接続 ビッグデータの スケーリング アクションにつながる 分析情報の取得 まとめ IoT はデバイスを接続するだけの ものではない

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