1.
Androidを中⼼に紐解くIoT
Keisuke Nishitani (@Keisuke69)
Amazon Web Services Japan K.K.

2.
Profile
Keisuke Nishitani
Solutions Architect, Amazon Web Service Japan K.K
@Keisuke69 Keisuke69
✤ AWSのソリューションアーキテクト
✤ Webサービス系
✤ モバイル系
✤ クラウドを使ったアプリ開発とかモバイル開発の話しをよくしてい
ます
✤ モバイルニンジャ1号機
✤ RESTおじさん
✤ Lambda Wizards
✤ 餃⼦の王将エヴァンジェリスト（⾃称）
Keisuke69 Keisuke69Keisuke69x

3.
Amazonの代表的なサービス

4.
Amazonの代表的なサービス
amazon.co.jp
おなじみの通販サイト

5.
Amazonの代表的なサービス
amazon services
出品/出店サービス

6.
Amazonの代表的なサービス
amazon web services
ITインフラサービス

7.
10年以上にわたるAmazon.comの
ITインフラ運⽤ノウハウをサービスに！
2006年 AWSサービス開始
2011年 Tokyoリージョンサービス開始

8.
はサーバや
ストレージといったITリソースを
電気・ガス・⽔道と同じように
必要なときに、必要なだけ
使えるようにしたサービスです

9.
もう少し具体的に…
✤初期費⽤不要で使った分だけの従量課⾦(⻑期契約不要)
✤スケールアウト/スケールアップ/スケールダウンが容易
✤汎⽤的な技術で構成
✤便利なマネージドサービスが豊富
✤世界中のデータセンタ群を利⽤出来る
スモールスタートが出来る！
急なサービス成⻑にも対応出来る！
効率的な利⽤でコスト削減も可能！
既存の技術知識で、すぐに始められる
少ない⼈数で効率的に運⽤出来る！
グローバル展開も容易

10.
190カ国に及ぶ100万以上のお客様

11.
⽇本のお客様は20,000以上

12.
世界中のStartupも！

13.
もちろん⽇本のStartupも！

14.
モバイルアプリも！

15.
AmazonでのIoTの取組み

16.
AmazonでのIoTの取組み

17.
Amazon Echo
• ⾳声認識による操作が可能なスピーカー
• Smart Home/Connected Homeの操作
も可能
カレンダ連携
アラーム
ショッピング
⾳楽/News
Q&A
機能の追加

18.
Alexa Skill Kit (ASK)
✤ Amazon Echoで使われているクラウド
ベースの⾳声認識サービス
✤ 独⾃の⾳声駆動の機能を簡単に開発する
することが可能
✤ スピーカー、マイクとインターネット接
続があるあらゆるデバイスが統合可能

19.
Simple Beer Service
✤ ビールの流量をリアルタイムにカウントして表⽰

20.
本⽇のお話

21.
✤Androidを中⼼としたAWSのモバイルサービス
✤AWSのIoTサービス

22.
接続パターン

23.
接続パターン
✤ モバイルデバイスをゲートウェイとして
使⽤
✤ センサーデバイスはゲートウェイとBLE
によって接続
✤ より⼩さいリソースと電⼒消費

24.
接続パターン
✤ モバイルデバイス⾃⾝をセンサーデバイスとして
利⽤
✤ モバイルデバイスが備えるセンサーを利⽤するの
で⾃由度には⽋ける
✤ 通知などのフィードバックを受け取ることもある

25.
接続パターン
✤ デバイスからのデータ収集、保存と処
理・分析
✤ IoTシステムにおける肝の部分

26.
接続パターン
✤ 収集したデータを元にした可視化など
ビューアや制御⽤端末としての利⽤
✤ 故障予知など収集データの分析結果が通
知される場合も

27.
モバイル開発における課題

28.
付加価値を⽣ま
ない重労働

29.
どうやって差別化するか

30.
アプリ開発、とくに差別化のため
の開発に集中したい

31.
モバイル開発における課題
開発者が直⾯する課題
• 複数プラットフォーム
• スケーラビリティの確保
• ⾼い運⽤管理コストと限られた予算
• ユーザエクスペリエンスの阻害
• ユニークなユーザIDの管理
モバイルアプリケーション
アイデンティティの管理と認可
データ同期
アクティブなユーザの分析
エンゲージメントの分析
Push通知
イベントトリガー
クロスプラットフォーム
データのバリデーションと変換
ファイル/メディア保管⽤ストレージ
データベース
And More….
AWS Cloud Infrastructure

32.
AWS Mobile サービス
Cognito
Kinesis DynamoDB S3 SQS SES
グローバルインフラ
コアとなるサービス群
モバイルに最適化
されたコネクタ
モバイルに最適化
されたサービス
AWS SDK for Android
ストレージ データベース キュー メール
コンピュート
ネットワーク
AWS Mobile SDK
Mobile Analytics SNS Mobile Push
AWS SDK for iOS AWS SDK for Unity
あなたのモバイルアプリ
ゲームアプリ ユーティリティアプリ 家計簿アプリ クーポンアプリ
Lambda
Device Farm API Gateway
AWS SDK for JavaScript

33.
AWS Mobile SDK
✤ 全てのサービスに共通の認証機構
✤ オンライン・オフラインを⾃動でハンドリ
ング
✤ クロスプラットフォームのサポート：
Android, iOS, Fire OS, Unity, Xamarin
✤ Mobile OSへの最適化
例： ローカルオフラインキャシュを利⽤
するアーキテクチャ
✤ メモリフットプリントの削減
✤ 各プラットフォームのエンハンスに追従
iOS Android Fire OS Unity
Xamarin

34.
典型的なユースケース
ユーザ
ユーザ認証をしたい
適切な権限を与えたい
⾏動分析をしたい
データ
データの同期をしたい
データベースを使いたい
センサーデータを送りたい
メディアファイル
画像/⾳楽を保存したい
アセットを配信したい
ロジック
サーバサイドで処理したい
独⾃APIを⽤意したい
メッセージ
プッシュ通知を送りたい
テスト
実機でテストしたい
<TEST/>

35.
典型的なユースケース
ユーザ データ メディアファイル
ロジック メッセージ テスト
<TEST/>
Amazon Cognito
AWS Identity and
Access Management
Amazon Mobile
Analytics
Amazon DynamoDB
Amazon Kinesis
Amazon CloudFront
Amazon S3
Transfer Manager
AWS Lambda
API Gateway
Amazon SNS Mobile Push AWS Device Farm
Amazon Cognito

36.
インフラ構築
✤ インフラの運⽤管理
✤ キャパシティ
✤ スケール
✤ デプロイ
✤ 耐障害性
✤ モニタリング
✤ ロギング
✤ ビジネスの差別化には
直接つながらない機能のアプリ実装
✤ 認証
✤ スロットリング
✤ スケーラビリティの確保

37.
インフラ構築
✤ インフラの運⽤管理
✤ キャパシティ
✤ スケール
✤ デプロイ
✤ 耐障害性
✤ モニタリング
✤ ロギング
✤ ビジネスの差別化には
直接つながらない機能のアプリ実装
✤ 認証
✤ スロットリング
✤ スケーラビリティの確保
✤ etc
不要
不要
不要
（各サービスが
適切にハンドリング）

38.
いろいろあってよくわからないというあなたへ

39.
数多くのサービス
1. どのサービスを使うべきか？ 2. どうやってそれらをつなぎ合わせるか？
Identity Provider SDKs
+
=
Example:
Login screen & integration code
+
Amazon Cognito & SDK

40.
AWS Mobile Hub

41.
AWS Mobile Hub
✤ AWSの各モバイルサービスを、要件に応じて⼀括で設定してくれるプ
ロビジョニングツール
✤ mBaaSではない
✤ 設定した内容で実際に動作するスターターアプリ（iOS, Android）を
⽣成し、ダウンロード可能
✤ 最強のリファレンスコードで学習コストも削減
✤ 開発環境のセットアップからコードの説明も
✤ 2016.03現在、東京リージョン未対応
✤ スターターアプリだけでも利⽤の価値あり
✤ AWS Mobile Hub⾃体のご利⽤は無料
✤ 利⽤する各サービスの費⽤はかかります

42.
IoTのインターネット側

43.
AWS利⽤時のデータ収集パターン

44.
パターン1
✤ アプリからセンサーデータをAmazon Kinesisのストリームに直接送信
✤ メッセージの処理はKinesisアプリケーションをEC2上もしくはLambdaで⽤意して実施
✤ 使いどころ：
✤ デバイスからAWSへの⼀⽅向通信のみの場合（センサーデータのアップロードのみ）
✤ 複雑なメッセージ処理が必要な場合
✤ メッセージの順序性を保障したい場合
✤ 扱うメッセージサイズが⼤きい場合(1MBまで)
✤ メッセージの⼀時保管が必要な場合(1~7⽇)
Amazon S3
Amazon DynamoDB
Amazon Redshift
Amazon Kinesis
HTTPS

45.
Amazon Kinesis

46.
3つのKinesis
Amazon
Kinesis
Streams
Build your own
custom applications
that process or
analyze streaming
data
Amazon
Kinesis
Firehose
Easily load massive
volumes of streaming
data into Amazon S3
and Redshift
Amazon
Kinesis
Analytics
Easily analyze data
streams using
standard SQL queries

47.
デバイスからのデータの流れ
デバイス データ受信 アプリケーション

48.
Kinesis Streamの構成
Data
Sources
App.4
[Machine
Learning]
App.1
[Aggregate &
De-Duplicate]
Data
Sources
Data
Sources
Data
Sources
App.2
[Metric
Extraction]
S3
DynamoDB
Redshift
App.3
[Real-time
Dashboard]
Data
Sources
Availability
Zone
Shard 1
Shard 2
Shard N
Availability
Zone
Availability
Zone
Kinesis
AWSEndpoint
• ⽤途単位でStreamを作成し、Streamは、1つ以上のShardで構成される
• Shardは、データ⼊⼒側 1MB/sec, 1000 TPS、データ処理側 2 MB/sec, 5TPSのキャパシティを持つ
• ⼊⼒するデータをData Recordと呼び、⼊⼒されたData Recordは、24 時間かつ複数のAZに保管される
• Shardの増加減によってスケールの制御が可能

49.
Kinesis Client Libraryの動き
1. Kinesis Client LibraryがShardからData Recordを取得
2. 設定された間隔でシーケンス番号をそのワーカーのIDをキーにしたDynamoDB
のテーブルに格納
3. １つのアプリが複数Shardからデータを取得し処理を実⾏
Stream
Shard-0
Shard-1
Kinesis
アプリケーション
(KCL)
ワーカー シーケンス番号
Instance A 12345
Instance A 98765
Data
Record
(12345)
Data
Record
(24680)
Data
Record
(98765)
DynamoDB
Instance A
（＊）実際のKey, Attribute名は異なります。

50.
パターン2
✤ アプリからセンサーデータをAmazon API Gatewayに利⽤して公開するWeb APIにリクエ
スト
✤ メッセージの処理はAPI GatewayのバックエンドとしてLambdaを実⾏
✤ 使いどころ：
✤ データの送信時にレスポンスが必要な場合
✤ 複雑なメッセージ処理が必要な場合
✤ オープンなプラットフォームとする場合
✤ ⾃前でサーバインフラを持ちたくない場合
Amazon S3
Amazon DynamoDB
Amazon Redshift
Amazon API Gateway AWS Lambda
HTTPS

51.
Amazon API Gateway

52.
Amazon API Gateway
v Web APIの作成・保護・運⽤と公開
を簡単に
v OS、キャパシティ等インフラの管理
不要
v バックエンドとしてLambda、既存
Webシステムを利⽤可能
v スロットリング/キャッシュ
Mobile Apps
Websites
Services
API
Gateway
AWS Lambda
functions
AWS
API Gateway
Cache
Endpoints on
Amazon EC2 /
Amazon Elastic
Beanstalk
Any other publicly
accessible endpoint
Amazon
CloudWatch
Monitoring

53.
Managed
フルマネージドなサーバレスアーキテクチャ
InternetMobile apps
AWS Lambda
functions
AWS
API Gateway
cache
Endpoints on
Amazon EC2
Any other publicly
accessible endpoint
Amazon
CloudWatch
API Gateway
Other AWS
services
AWS Lambda
functions
API GatewayAmazon
CloudFront

54.
AWS Lambda

55.
Lambdaファンクション: ステートレス、トリガーベースのコード実⾏
AWS Lambda
あらゆるスケールで⾼性能
費⽤対効果が⾼く効率的
インフラ管理不要
使った分だけの⽀払い
リクエスト量に応じて⾃動的に
キャパシティ調整
100ms単位のコンピュート課⾦
⾃⾝のコードを持ち込み
標準的な⾔語でコードを実⾏
スレッド、プロセス、ファイル
やシェルスクリプトも利⽤可能
インフラではなくビジネスロジック
に集中可能
コードをアップロードするだけで、
Lambdaが全てをハンドリング

56.
AWS Lambda
✤ インフラを⼀切気にすることなくアプリケーションコードを実⾏でき
るコンピュートサービス
✤ 実⾏基盤は全てAWSが管理
✤ AWSサービスと連携させることで簡単にイベントドリブンなアプリケーション
を実装可能
✤ コード実⾏時間に対しての課⾦でありコスト効率が⾮常に⾼い
✤ VPC内のリソースへのアクセスもサポート
✤ Lambda function
✤ JavaScript（Node.js）およびJava、Pythonで記述
✤ サードパーティライブラリも利⽤可能

57.
AWS Lambdaの利⽤例
✤ S3に画像がアップロードされたときにサムネイルの⽣成やリサイズを
実⾏
AWS LambdaAmazon S3 Bucket イベント
元画像 サムネイル画像
1
2
3

58.
イベントソース
✤ 現時点では以下のAWSサービスをサポート
✤ Amazon S3
✤ Amazon Kinesis
✤ Amazon DynamoDB Streams(Preview)
✤ Amazon Cognito
✤ Amazon SNS
✤ Alexa AppKit
✤ Amazon SWF
✤ Amazon SES inbound mail
✤ Amazon CloudWatch Logs
✤ Amazon Connected Home (Preview)
✤ AWS IoT

59.
パターン3
✤ MQTTを利⽤してデータを受け取って処理するだけでなくフィードバック
（デバイス制御など）を実⾏
✤ 使いどころ：
✤ デバイス/アプリケーションとの双⽅向通信をしたい場合
✤ デバイスのリソース(CPUなど)が限られている場合
✤ 簡単なメッセージ処理だけが必要な場合
✤ 扱うメッセージサイズが⼩さい場合(128KBまで)
アプリケーション
AWSサービスなどMQTT
WebSocket
AWS IoT

60.
AWS IoT

61.
AWS IoT
デバイスデータに対する
いろいろなアクション
セキュアでスケーラブルな
デバイスとクラウドの
双⽅向接続
誰でも簡単に
はじめられる
さまざまなデバイスとAWSをセキュアに接続し、デバイスデータに対する処理
やアクションを実⾏したり、デバイスをリモートで制御・管理することが可能

62.
AWS IoTの動作
デバイス
メッセージ
ブローカ
メッセージ処理
デバイスステータス管理アプリケーション
他のAWSサービスとの連携
ex)データ保管、アラート送信など

63.
AWS IoT 全体構成
デバイス SDK
接続、認証、メッセージ交換
を⾏なうための
クライアントライブラリ
デバイスゲートウェイ
MQTTとHTTPを利⽤した
デバイスとのコミュニケーション
認証と認可
セキュアな双⽅向の
認証と認可
ルールエンジン
ルールベースの
メッセージ変換と
AWSサービスや
外部エンドポイント
へのルーティング
AWSサービス
- - - - -
その他のサービス
デバイスシャドウ
デバイスステータスの永続化
アプリケーション
AWS IoT API
デバイスレジストリ
デバイスのアイデンティティ
とマネージメント

64.
デバイスゲートウェイ
デバイスゲートウェイ

65.
デバイスゲートウェイ
スタンダードプロトコル (no lock-in)
数百万デバイスやアプリをMQTTや
HTTP1.1プロトコルを使って通信が
できる。(Websocketsも対応！)
SDK以外にも汎⽤ライブラリが利⽤可能。
⻑期間のセッション保持によるクラウド
を介したメッセージ送受信
クライアント（デバイスやアプリ）は
制御信号やコマンドなどをクラウドから
受信することができる
デフォルトのセキュリティ
X509証明書とTLS1.2を使った相互認証
Topic Based Architecture
(lights/thing-2/color)
ハイスケーラブル
メッセージブローカー

66.
MQTTMQTT
✤ M2M/IoTで利⽤されるコミュニケーションプロトコル
✤ OASIS スタンダードプロトコル(v3.1.1)
✤ ライトウェイト
✤ Pub-Sub メッセージ交換モデル
✤ リソースや回線帯域が限られているデバイスで利⽤

67.
MQTT Publish/Subscribe
Publisher
Publisher
Publisher
Broker
Topic:
sensor/temp
Subscriber
Subscriber
Subscriber

68.
シンプル＆慣れた構⽂
・SQL⽂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
メッセージ変換機能
・⽂字列操作 (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.
ルールエンジン
SELECT * FROM ʻthings/thing-2/colorʼ
WHERE color = ʻredʼ
{ “color”: “red” }

69.
ルールエンジンのアクション
RULES ENGINE
Transform messages based
on rules and route to AWS
Services
AWS Services
- - - - -
3P Services
AWS サービス
- - - - -
外部サービス

70.
1. AWS サービス
(直接連携可能)
ルールエンジン
アクション
AWS
Lambda
Amazon
SNS
Amazon
SQS
Amazon
S3
Amazon
Kinesis
Amazon
DynamoDB Amazon RDS
Amazon
Redshift
Amazon Glacier
Amazon
EC2
3. 外部のエンドポイント
(Lambda and SNSを経由)
AWS IoTからAWSサービス/
外部のエンドポイントの
呼び出しを⾏なう
2. その他のAWS
(Amazon Kinesis, AWS
Lambda, Amazon S3など
のサービスを経由)
ルールエンジンのアクション

71.
デバイス シャドウ
Shadow
■デバイスの現在のステータス、アプリケーション
から要求されたステータスを管理するJSON
ドキュメント
■デバイスの影（シャドウ）として振る舞うことで
クラウド上で仮想デバイス
■アプリケーションからの要求をデバイスに通知可能
（デバイスがオフラインでも次回オンライン時に
デバイスに通知）
■ドキュメントはAWS IoT上で管理され、
APIやSDKで操作可能

72.
デバイス シャドウの動作フロー
Shadow
Device SDK
1. デバイスが現在のステータスをレポート
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
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
7. デバイスのステータスが
変更されたことを確認
AWS IoT

73.
MQTT over Websocketsに対応しました
ブラウザデバイス
AWS IoT
(デバイスゲートウェイ)
MQTT Websockets
デバイスとブラウザ間で直接リアルタイム通信が可能！！

74.
AWS IoTとKinesisの組み合わせ例
N:1 のインバウンドセンサーデータ (ノイズ除去)
ルールエンジンで、フィルタと変換をセンサーデータに対してほどこしてからAmazon Kinesis
にパブリッシュ
Kinesis Streams からエンタープライズアプリケーションへ
Kinesisで収集されたデータをデータベースやアプリケーション、その他のAWSサービスに送信
Ordered Stream

75.
デバイスをただ
インターネットに
繋ぐことが重要なのではない

76.
集めたデータで
何をするか

77.
IoTで利⽤される代表的なAWSサービス
収集 処理 分析
保存
S3
Kinesis
Kinesis Firehose
DynamoDB
Data Collection
and Storage
AWS Lambda
KCL Apps
Kinesis Analytics
Event
Processing
EMR Redshift
Machine
Learning
Data
Processing
Data
Analysis
QuickSight