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![Amazon Kinesis Streams
Data
Sources
AWS Endpoint App.1
[Aggregate &
De-Duplicate]
Data
Sources
Data
Sources
S3
Redshift
App.3
[Sliding
Window
Analysis]
Availability
Zone
Shard 1
Shard 2
Shard N
Availability
Zone
Availability
Zone
Amazon Kinesis
データINPUT データOUTPUT
⼤量でかつ連続したセンサーデータを信頼性⾼く格納し、低レイテンシー
でデータ処理に伝送が可能。
各種処理データ保持
低レイテンシー
⾼信頼性
(3AZ, 7days)
容易な
インテグレーション
Pluggable
アーキテクチャ](https://image.slidesharecdn.com/iot20160721-160725004913/75/AWS_IoT_Appresso-event_20160721-36-2048.jpg)
![[最新版は別にございます! Descriptionをご確認ください] AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Inven...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/awsblackbelt2018reinvent2018digest-181130052158-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[AWS Summit 2012] 基調講演 Day1： Go Global !](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/awssummit-key-20120913-121001095550-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20151124-iot-151124082925-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
AWS_IoT_Appresso-event_20160721
- 1. IoT基盤としてAWSが 選択される理由 Amazon Web ServicesJapan エコシステムソリューション部 パートナーソリューションアーキテクト ⼩梁川
- 2. ⾃⼰紹介 ⼩梁川 貴史(こやながわ たかし） •パートナーソリューションアーキテクト – APNさまへの技術⽀援 • アーキテクチャの検討⽀援やレビューなど • 経歴 – ソフトハウスにて、開発とSI業務を経験 – 電機メーカーにて、⾃社Webサービスの設計から運⽤まで経験 • AWSのユーザとして4年半、1000台を超えるインスタンス環境での開発・運⽤ • 好きなサービス – Cloudwatch events – AWS IoT
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- 5. Amazonのクラウドの考え⽅ 初期投資不要 完全従量課⾦ 柔軟なキャパシティ 市場投⼊スピードセキュア グローバル展開 柔軟なインフラリソースを、 いつでも、誰でも、安く、⼿に⼊れることができる
- 6. AWS グローバルネットワーク 13のリージョン 1. USEAST (Virginia) 2. US WEST (N. California) 3. US WEST 2 (Oregon) 4. EU WEST (Ireland) 5. JAPAN (Tokyo) 6. South America (Sao Paulo) 7. ASP 1 (Singapore) 8. ASP 2 (Sydney) 9. GovCloud 10.BJS 1 (Beijing China) limited 11.EU (Frankfurt) 12.Seoul(korea) 13.Mumbai(India) 13 Regions (地域) | 35 Availability Zones(データセンター群) 54か所のエッジロケーション
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- 9. 2009 Amazon RDS Amazon VPC 2010 AmazonSNS AWS Identity & Access Management Amazon Route 53 2011 Amazon ElastiCache Amazon SES AWS CloudFormation AWS Direct Connect AWS Elastic Beanstalk GovCloud 2012 Amazon SWF Amazon Redshift Amazon Glacier Amazon Dynamo DB Amazon CloudSearch AWS Storage Gateway AWS Data Pipeline 2013 Amazon CloudTrail Amazon CloudHSM Amazon WorkSpaces Amazon Kinesis Amazon Elastic Transcoder Amazon AppStream AWS OpsWorks 2014 AWS KMS Amazon Config Amazon Cognito Amazon Mobile Analytics Amazon EC2 Container Service Amazon RDS for Aurora Amazon Lambda Amazon WorkDocs AWS Directory Service AWS CodeCommit AWS CodePipeline 2015 Amazon EFS Amazon API Gateway Amazon WorkMail Amazon Machine Learning AWS Device Farm AWS WAF Amazon Elasticsearch Service Amazon QuickSight AWS Import/Export Snowball Amazon Kinesis Firehose Amazon RDS for MariaDB Amazon Inspector AWS Database Migration Service AWS IoT Amazon EC2 Container Registry Amazon Kinesis Analytics AWS Mobile Hub AWS EMR AWS Import/Export Trusted Advisor AWS Service Catalog AWS CodeDeploy Amazon CloudWatch Logs 82 159 280 516 722 48 24 AWS⾃体にて継続的なイノベーションを加速
- 10. Enterprise Applications Virtual Desktop Sharing& Collaboration Platform Services Analytics Hadoop Real-time Streaming Data Data Warehouse Data Pipelines App Services Queuing & Notifications Workflow App streaming Transcoding Email Search Deployment & Management One-click web app deployment Dev/ops resource management Resource Templates Mobile Services Identity Sync Mobile Analytics Push Notifications Administration & Security Identity Management Access Control Usage Auditing Key Storage Monitoring And Logs Core Services Compute (VMs, Auto-scaling and Load Balancing) Storage (Object, Block and Archival) CDN Databases (Relational, NoSQL, Caching) Networking (VPC, DX, DNS) Infrastructure Regions Availability Zones Points of Presence サーバー、ストレージ、DBから、アプリケーションまで 70を超えるクラウドサービスを提供
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- 14. AWS の基盤サービス コンピュー ティング ストレージ データベース ネットワー キング AWSグローバ ルインフラスト ラクチャ リージョン アベイラビリ ティーゾーン エッジロケー ション クライアント側で のデータ暗号化 サーバー側での データ暗号化 ネットワークトラ フィックの保護 プラットフォーム、アプリケーション、アイデンティティ ＆アクセス管理 オペレーティングシステム、ネットワーク、ファイア ウォール構成 お客様のアプリケーションとコンテンツ お客様 共有責任モデル 〜AWSのセキュリティに関する考え⽅ 顧客はクラウ ド内のセキュ リティに責任 を持ちます。 AWS はクラウド のセキュリティに 責任を持ちます。
- 15. 専⾨の監査⼈は、コンプライアンスに関して偏⾒のない⾒解を提供します プロセスが終わることはなく、常に尽⼒し続けています これまでにご覧になったことがないようなモニタリングを継続しています 専⾨家の監査: 透明性と正確性 https://aws.amazon.com/jp/compliance/compliance-latest-news/ PCI DSS：PaymentCard Industry Data Security Standard クレジットカード情報および 取引情報を取り扱うための セキュリティ基準
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- 19. すべての IT をon AWSで 1000台以上のサーバーを ほぼ全てをクラウドへ移⾏ 5年間で40%のコスト削減 500台規模のプライベート クラウドを丸ごとAWSへ 業務システムの全インフラを 数年かけてAWSに移⾏ 基幹システムをAWSに移⾏ その他の業務システムも 順次AWSに移⾏
- 20. 数字で⾒るAWSクラウド • 世界に先駆け2006年より、クラウドサービスを提供 • 世界に13か所のデータセンター群 •世界で190か国の100万を超えるお客様が利⽤ • 年間で合計700を超える(15年度実績)、イノベーション機能拡張/改善 • 世界に10,000を超えるパートナー・エコシステム • 累計で51回以上値下げをして利益をお客様へ還元
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- 24. 様々なマーケットで利⽤可能 製造 • メンテナンス/異常検知 • モニタリング 交通 •⾞両センサー • ドライバーの安全 エネルギー • スマートメータ • メンテナンス/異常検知 リテール • 動線把握 • 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
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- 26. ワークロード全体を⽀えるIoT 製品企画 製造 物流販売 運用 ・保守 フィードバック 例：製造業 • マーケティング • 需要予測 • 生産効率 • 設備計画 • 品質管理 • メンテナンス • フィールド • エンジニアリング • 品質管理 • マーケティング• 在庫管理 • 配送効率
- 27. 収集 分析 活⽤ •環境データ（温湿度など） • 位置情報 • ⾞載データ • 装置データ • 機器ログ • 機器ステータス • ⽣体データ • 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 • 歩留まり管理 • 在庫管理 • 資産管理 • 配送管理 • 社員教育 データの活⽤例から考える まずは、データを上げるトライアルから始める 検討の流れ
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- 29. 運送・建機 Customer Market / TargetProducts 交通 製造 エネルギー 医療・介護 設備機器・事務機器 リテール 配送業 建設業 バス タクシー ⾞両管理 製造機器 プラント HEMS BEMS 環境エネルギー 介護機器 医療機器 プリンタ エアコン POS 料理機器セキュリティカメラ 運送・建機 交通 製造 エネルギー 医療 設備機器・事務機器 リテール ユースケース 安全運⾏管理、遠隔地運⽤監視、配送効率化、 トレーサビリティ ⾞両管理、安全運⾏管理 歩留まり改善、稼働率維持、作業員の安全（動線 把握） 遠隔保守、未然防⽌、稼働率維持 介護者の⾒える化、徘徊防⽌、未然防⽌ 遠隔保守、稼働率維持、製品の価値向上 動線把握による業務改善、リスク管理 セキュリティ ⼊退室管理 カメラ ホームセキュリティ セキュリティ 遠隔監視、データロガー モニタリング 位置情報管理・状態監視・実績把握・ 動線把握 予防予知保全 稼働実績・異常検知 作業効率・⾃動化 保守作業指⽰ 遠隔制御 機器運⽤・ファームアップ 機能要件
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- 33. AWS IoT Solution アラート 業務⽀援 システム Report/Dashboard (故障予知・予測) デバイス管理 デバイス制御 データ収集データ処理・分析 データ保存 デバイス管理 データ活⽤ IoT IoT S3 Kinesis IoT S3 RDS DynamoDBGlacier RedshiftEMR Machine Learning QuickSight ElasticSearch Kinesis Analytics API GW Lambda SNS AWS IoT Solution 幅広い3rd partyソフトウェアのサポート Lambda
- 34. AWS IoT • 特徴(https://aws.amazon.com/jp/iot/) – デバイスとクラウドの双⽅向コ ミュニケーションを実現する総 合サービス – HTTPとMQTTに対応 – ハイトランザクションに耐えう る⾼いスケーラビリティ – ルールとアクションを定義可能 – 利⽤した分だけの⽀払い – AWSサービスとのシームレス な連携 簡単で安全なクラウドへのIoTデバイス接続サービス
- 35. Pricing • IoTを介したメッセージ分量で課⾦ – 東京リージョンだと、100万メッセージで⽉額8ドル –1メッセージを512バイトのブロックとする – 無料使⽤枠で25万メッセージ/⽉で1年間分は無料
- 36. Amazon Kinesis Streams Data Sources AWS EndpointApp.1 [Aggregate & De-Duplicate] Data Sources Data Sources S3 Redshift App.3 [Sliding Window Analysis] Availability Zone Shard 1 Shard 2 Shard N Availability Zone Availability Zone Amazon Kinesis データINPUT データOUTPUT ⼤量でかつ連続したセンサーデータを信頼性⾼く格納し、低レイテンシー でデータ処理に伝送が可能。 各種処理データ保持 低レイテンシー ⾼信頼性 (3AZ, 7days) 容易な インテグレーション Pluggable アーキテクチャ
- 37. Amazon Kinesis Firehose •ストリーミングデータをダイレクトにS3 やRedshfitに格納する • Kinesis Streamからのデータ取得や S3/Redshiftへの格納をアプリなしで実現 • 最⼩1分間隔での処理が可能。圧縮や暗号 化も設定だけで実現 • スループットに応じたスケーリング • ⽶国東部、オレゴン、アイルランドリー ジョンでサービス提供開始 http://aws.typepad.com/aws_japan/2015/10/amazon-kinesis-firehose-simple-and-scalable-data-collection.html
- 38. Amazon S3(Simple StorageService) データを３つ以上のデータセンターに⾃動複製 設計上のデータ耐久性は、99.999999999% 1GByteあたり⽉額 $0.033 - 容量は無制限 1 データを ⾃動複製 API S3 ※Tokyoリージョン センサーデータを耐久性が⾼く低コストなクラウドストレージに格納。 データ処理などのデータハブに。
- 39. サービス利⽤の選定ポイント ストリーム ファイルアップロード Amazon KinesisAWSIoT Amazon S3 • デバイスに組み込みやすいMQTT • デバイスとクラウドの双⽅向通信 • Websocketsにも対応 • ルールエンジン経由で他AWSサー ビスと連携可能 • 1MBまでのデータサイズに対応 • 最⼤7⽇間データを保存 • 1つ1つのデータにシリアル番号 を付与。何度呼んでも同じ順番で データ取り出しが可能 • KCL、Lambdaを使ってデータ取 得・処理が可能 • 様々なデータ・タイプを扱うこと が可能 • 最⼤5TBのファイルを扱うことが 可能 • EMRやRedshiftなどデータ処理 サービスとの連携が容易 • データレイクとしての利⽤が最適
- 40. AWS CloudTrail • 特徴(http://aws.amazon.com/jp/cloudtrail/ – AWSマネジメントコンソール、コマンドライ ン、サードパーティ製品等AWS APIの呼び出 しを記録 – セキュリティの分析、リソース変更の追跡、 およびコンプライアンスの監査に利⽤ • 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/cloudfront/pricing/) – AWS CloudTrail⾃体の料⾦は無料 – Amazon S3、Amazon SNSの標準の使⽤料 ⾦が必要 AWS上のAPI操作を記録するサービス AWS CloudTrail サポートサービス⼀覧 http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/awscloudtrail/latest/userguide/w hat_is_cloud_trail_supported_services.html
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- 42. AWSのBig Dataソリューション ストリーム トランザクション ファイルアップロード 必要とする対応速度（リアルタイムか、⽇時処理か）による分類 Spark Streaming Amazon Kinesis Amazon DynamoDB EC2+プログラム AWSLambda Amazon S3 Amazon Redshift EC2+プログラム AWS Lambda Spark・ Presto＋ EMR Hive＋ EMR KCL 秒単位 分単位 時間単位 ⽇⽉単位 AWS IoT Amazon RDS Aurora
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- 44. 家庭⽤燃料電池の課題 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、家庭⽤燃料電池 ではコストが⾒合わず、 遠隔監視が実現できず クラウドを活⽤することで、低コストでの家庭⽤燃料電 池の遠隔監視、メンテナンス業務の効率化を実現
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- 47. 株式会社CF-K スマート農業 (村⽥農園) AWSIoT Lambda DynamoDB Machine Learning EC2 IoT ハードウェア （ゲートウェイ） IoT センサー IoT センサー IoT 制御機器 IoT センサー IoT センサー IoT 制御機器 IoT ハードウェア （ノード） IoT ハードウェア （ノード） 通信 課題 ・農業現場には、労働者・後継者が不⾜しており、 労働管理、収益改善が求められている。 ・⾼い品質の農作物をつくる⽅法が正確に定量化、 ⾃動化できていない。 ソリューション ・AWS IoTで農業現場のデータを収集し、⼀流の 「職⼈」のノウハウを数値化 ・肌感覚で⾏われていた農作業（灌⽔・換気等）を 数式化して、実際の環境データからモデルを形成 ・センシングデータ（例） -⼤気温度・湿度センサー：ハウス内の温度・湿度を測定 -⼟壌温度・⽔分量センサー：畑の⼟中の温度・⽔分量を測定 -⽇照量センサー：ハウス内の光量を測定 -CO２センサー：ハウス内のCO２を測定 -カメラ：操作や作物の成⻑を記録、不法侵⼊者・害獣の監視
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- 50. エコモット株式会社 様 /ecomott 課題 北海道の冬の時期の課題である融雪には、燃料を効率的に使って雪を溶かすことが 求めれていた。 ソリューション エコモット様は、ロードヒーティング遠隔省エネ融 雪監視代⾏サービス「ゆりもっと」をAWS上で構築、 センサーデータとリモートコントロール技術を使っ て効率的に融雪ができるサービスを提供。 「ゆりもっと」で培った技術をベースに、建設現場 のセンシング・リモート監視サービス「現場ロイ ド」やIoTゲートウェイのクラウドロガーLTEなどを 提供
- 51. Copyright(c)2016 PARCO CO.,LTD.All Rights Reserved 24 新しい取り組み IoT（Internet of Things） 各種センサー、Wi-Fiデータの分析活用 ➢イベント来場者の属性を把握 ➢アプリユーザーの館内での行動を把握 ➢店舗屋上に温度・降雨検知センサー 設置し、気温・降雨データを取得 来店時のお客様行動の分析・可視化 による購買促進施策に活用 パルコ様： データの活⽤：「可視化」された事実からPDCA IoTを使った新しいデータの活⽤⽅法のチャレンジ カメラを使った客層分析 気温・降⾬センサーを 使った売上分析 チャレンジ
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