HTML5J AWS でできるIoT

1. AWSでできるIoT
18 Aug, 2015
Toshiaki Enami
Partner Solution Architect
Amazon Data Service Japan K.K.

2. ⾃自⼰己紹介
• 名前
– 榎並 利利晃（えなみ としあき）
– toshiake@amazon.co.jp
• 役割
– パートナーソリューションアーキテクト
– 主に新規パートナー様を担当
• 好きなAWSのサービス
– Amazon Kinesis
– AWS Lambda

4. 数字で⾒見見るAWS
• 世界に先駆け2006年年より、クラウドサービスを提供
• 世界に11か所のリージョンと30か所のアベイラビリティゾーン
• 世界で190か国の百万のアクティブなお客様が利利⽤用
• 累累計で48回以上値下げをして利利益をお客様へ還元 (2015年年6⽉月時点)
• Amazon.comが$7Bの時に必要だったサーバリソースを毎⽇日追加し
ている

5. アマゾンでの取組み

7. Amazon Drone
他にもあるある。

8. 持ってきました！Amazon Echo

9. Amazon Echo
⼈人⼯工知能スピーカー
• Voice Interaction
• Advanced Audio Design
• Connected home
カレンダ連携
アラーム
ショッピング
⾳音楽/News
Q&A
機能の追加

10. Alexa Skill Kit (ASK)
• Amazon Echoに独⾃自の
スキルを覚えさせること
ができる！
• しかも、AWS Lambda
を使ってプログラミング
できる！

11. AWS Lambda

12. クラウド上でのイベント駆動なコンピュート
• Lambda functions: ステートレスでリクエスト
駆動なコード実⾏行行
– これらを簡単にしてくれる
• データがクラウドに来たらすぐに変換する
• データ駆動な監査、分析、そして通知を実⾏行行する
• キックされるワークフロー

13. インフラの管理理が不不要
• ビジネスロジックにフォーカス
できる
• コードをアップロードするだけ
で、あとはAWS Lambdaが以
下をハンドリング
– 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
– セキュリティパッチの適⽤用

14. オートスケール
• イベントのレートに合うように
Lambdaが⾃自動でスケール
• プロビジョニング中や完了了を気にす
る必要なし
• コードが稼働した分だけのお⽀支払い

15. Bring your own code
• Node.jsまたはJavaで書かれたコー
ドを実⾏行行
• コード内では以下も可能
– スレッド/プロセスの⽣生成
– バッチスクリプトや他の実⾏行行ファイルの実⾏行行
– /tmpのread/write
• 各種ライブラリも利利⽤用可能
– ネイティブライブラリも可能
– 利利⽤用するライブラリを⼀一緒にアップロード

16. 細やかな料料⾦金金体系
• 100ミリ秒単位でのコンピュート時間に
対する価格設定
• リクエストに対する低額の課⾦金金
• リクエスト数と実⾏行行時間
o リクエスト数課⾦金金：0.20 USD/1,000,000 件
o 実⾏行行時間課⾦金金：0.000000208 USD/
100ms(128MBの場合)
• ⼗十分な無料料枠
• 1 か⽉月に 1,000,000 件の無料料リクエストお
よび 400,000 GB/秒のコンピューティング
時間が無料料利利⽤用枠

17. IoT的使い⽅方（例例）
センサーデバイスで発⽣生したイベントをトリガーに処理理実⾏行行可能

18. Intel Edison と AWS LambdaでHello World

19. イメージ
照度度
⽂文字列列表⽰示
必要最低限のコーディングだけでスケーラブルな
バックエンドシステムが簡単構築！
API Gateway Lambda
http://****/device?operation=check&value=照度

20. イメージ
照度度
⽂文字列列表⽰示
API Gateway Lambda
exports.handler = function(event, context) {
var operation = event.operation;
var value = event.value;
switch (operation) {
case 'check':
if(value >= 100){
context.succeed(’Hello World!');
}else{
context.succeed(’Good Night');
}
break;
case 'echo':
context.succeed(event);
break;
default:
context.fail(new Error('Unrecognized operation "' + operation + '"'));
}
};

21. イメージ
照度度
⽂文字列列表⽰示
API Gateway Lambda
var m = require('mraa');
var lcd = require('jsupm_i2clcd');
var request = require('request');
var intervalmsec = 1000;
var analogPin0 = new m.Aio(0);
var myLCD = new lcd.Jhd1313m1(6, 0x3E, 0x62);
var clearStr = " ";
var url = "https://***.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/prod/device?operation=check&value=";
var msg1 = 'Initialize';
var msg2 = '';
setInterval( function() {
var value = analogPin0.read();
msg1 = 'Data: ' + value;
var options = {
url: url + value
};
request.get(options, function (error, response, body) {
if (!error && response.statusCode == 200) {
msg2 = body;
} else {
msg2 = 'error: '+ response.statusCode;
}
});
myLCD.setColor(0, 255, 0);
myLCD.setCursor(0,0);
myLCD.write(clearStr);
myLCD.setCursor(0,0);
myLCD.write(msg1);
myLCD.setCursor(1,0);
myLCD.write(msg2);
}, intervalmsec);
API Gatewayを使うと独自で設計した
Web APIを呼ぶだけでよい

22. 注⽬目の新サービス
Amazon API Gateway
独⾃自のRESTful APIを作ることができるマネージドサービス！
ロジックは
Lambdaで書ける

23. AWSの何がいいのか？

24. Why AWS for IoT/M2M?
代表的なお客様の声
• 「サービスがスケールするかもしれないし、スケールしな
いかもしれない。スケールしていない段階から、スケール
しても⼤大丈夫な構成にしたかった」
• 「どのように収益につなげるかまだわからないので、とに
かく低コストにしたかった」

25. • 容易易なグローバル展開
• インバウンド費⽤用が無料料
• 充実したエコシステム
• 早いイノベーションのスピード
Why AWS for IoT/M2M?
スケールするIoT/M2Mシステムに対応可能なAWS

26. Amazon Cognito
アクセス認可
AWS Lambda
イベント・ドリブン処理理
Amazon Kinesis
データインジェスト
Amazon DynamoDB
NoSQLサービス
Amazon S3
クラウド・ストレージ
Amazon Redshift
データウェアハウスサービス
Amazon EMR
Hadoopサービス
Amazon SNS
通知サービス
40を超えるサービスを利利⽤用可能
Why AWS for IoT/M2M?

27. TECHNICAL &
BUSINESS
SUPPORT
Account
Management
Support
Professional
Services
Solutions
Architects
Training &
Certification
Security
& Pricing
Reports
Partner
Ecosystem
AWS
MARKETPLACE
Backup
Big Data
& HPC
Business
Apps
Databases
Development
Industry
Solutions
Security
MANAGEMENT
TOOLS
Queuing
Notifications
Search
Orchestration
Email
ENTERPRISE
APPS
Virtual
Desktops
Storage
Gateway
Sharing &
Collaboration
Email &
Calendaring
Directories
HYBRID CLOUD
MANAGEMENT
Backups
Deployment
Direct
Connect
Identity
Federation
Integrated
Management
SECURITY &
MANAGEMENT
Virtual Private
Networks
Identity &
Access
Encryption
Keys Configuration Monitoring Dedicated
INFRASTRUCTURE
SERVICES
Regions
Availability
Zones Compute
Storage
Objects, Blocks,
Files
Databases
SQL, NoSQL,
Caching
CDNNetworking
PLATFORM
SERVICES
APP
Mobile
& Web
Front-end
Functions
Identity
Data Store
Real-time
DEVELOPMENT
Containers
Source
Code
Build
Tools
Deployment
DevOps
MOBILE
Sync
Identity
Push
Notifications
Mobile
Analytics
Mobile
Backend
ANALYTICS
Data
Warehousing
Hadoop
Streaming
Data
Pipelines
Machine
Learning

28. AmazonとしてもIoTを意識識してサービス拡充

29. Device Interface
(HTTP/HTTPS, MQTT, Websockets etc )
Device
Management
Service
Notification
/ Command
Visualize Data Analysis
Firmware
Capability
Status
Machine
Learning
External System
Interface Data Archive
Event
Processing
Data
Processing
IoT/M2Mシステム構成

30. データフローとAWSサービスのマッピング
収集
処理
分析
保存
S3
Kinesis
DynamoDB
Data Collection
and Storage
AWS Lambda
KCL Apps
Event
Processing
EMR Redshi;
Machine
Learning
Data
Processing
Data
Analysis

31. データフローとAWSサービスのマッピング
収集
処理
分析
保存
S3
Kinesis
DynamoDB
Data Collection
and Storage
AWS Lambda
KCL Apps
Event
Processing
EMR Redshi;
Machine
Learning
Data
Processing
Data
Analysis

32. 1
データを
自動複製
API
Amazon S3(Simple Storage Service)
" データを３つ以上のデータセンターに⾃自動複製
" 設計上のデータ耐久性は、99.999999999%
" 1GByteあたり⽉月額 $0.033 -‐‑‒ 容量量は無制限
S3
※Tokyoリージョン

33. Amazon Kinesis
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
" データのストリーミング処理理のためのマネージドサービス
各種処理理データ保持
低レイテンシー
⾼高信頼性
(3AZ, 24h)
容易易な
インテグレーション
Pluggable
アーキテクチャ

34. データ⼊入⼒力力 & ストリーム処理理
HTTP Post
AWS SDK
LOG4J
Flume
Fluentd
Get* APIs
Kinesis Client Library
+
Connector Library
Apache Storm
Amazon Elastic
MapReduce
データ⼊入⼒力力 データ処理理
AWS Mobile
SDK
Apache Spark
Streaming

35. Data Recordに設定されたパーティションキーを基にShard
に分配
データ⼊入⼒力力イメージ
Stream
Shard-‐‑‒0
Shard-‐‑‒1
Data
Record
Data
Record
Data
Record
DataRecordの中身
データブロブ
(Max 1M)
パーティ
ションキー
(Max 256B)

36. シーケンス番号
• KinesisがStream内でユニークなシーケンス番号を付与
• データもシーケンス番号も不不変
• シーケンス番号でデータが何回でも取得できる（24時間以内）
• 何度度取得してもシーケンス番号の順番はかわらない
SeqNo
(14)
SeqNo
(17)
SeqNo
(25)
SeqNo
(26)
SeqNo
(32)
Stream

37. データフローとAWSサービスのマッピング
収集
処理
分析
保存
S3
Kinesis
DynamoDB
Data Collection
and Storage
AWS Lambda
KCL Apps
Event
Processing
EMR Redshi;
Machine
Learning
Data
Processing
Data
Analysis

38. EMR とは クラウドにある Hadoop
Hadoopは膨⼤大なデータをクラスタ上で
パラレル処理理するためのオープンソース
フレームワーク
Elastic MapReduce（EMR）
AWS上のHadoopサービス
• 簡単かつ安全にビッグデータを処理理
• 数千のお客様、多数の実績
簡単スタート
• 数クリックでHadoopセットアップ
低コスト
• ハードウェアへの投資不不要
• 従量量課⾦金金制
• 処理理の完了了後、クラスタを削除し
て課⾦金金停⽌止
• Spotインスタンスの活⽤用
収集したデータのETL処理理をHadoopなどの分散処理理フレームワーク
を使って効率率率的に処理理

39. Amazon Redshift
" フルマネージドのデータウェアハウスサービス
• DB構築は数クリックで完了了
• ⾃自動バックアップ、障害時の⾃自動復復旧
" 従来のBIツール/SQLでの利利⽤用が可能
" 最⼤大2PBのデータ容量量までの拡張性
" 従量量課⾦金金で利利⽤用可能
• 初期費⽤用、ライセンス費⽤用不不要
• 30円/時間〜～
• 従来のDWHソリューションの1/10の費⽤用
※1ドル＝100円で計算
Redshift
収集したデータを中⻑⾧長期的に分析することができる基盤

40. ⽤用途に応じた組み合わせ！
ストリーム
トランザクション ファイルアップロード
適材適所に各サービスを適⽤用可能
Spark
Streaming,
Storm
Amazon
Kinesis
Amazon
DynamoDB
Native Client
AWS Lambda
Amazon S3
Amazon
Redshift
Native Client
AWS Lambda
Spark
Presto Hive
KCL
秒単位 分単位 時間単位 ⽇日⽉月単位

41. 例例えば、

42. dash様
⾞車車のセンサー情報をクラウドに収集し、⾞車車の状態把握や燃費⾛走⾏行行の提案などをモバ
イルアプリを通して提供
1⽇日で1TBのデータを収集・分析している

43. イベント会場での騒⾳音監視システム
騒⾳音
センサー
ぷらっとホーム社
OpenBlocks
IoT BX1
認証：
Amazon Cognito
データ収集：
Amazon Kinesis
レポート登録
-‐‑‒ 通知
-‐‑‒ ワークフロー
イベントエンジン：
AWS Lambda
リアルタイムモニタ：
Amazon EC2
カスタマイズビュー
3⽇日間：約259,200レコード
簡単に構築でき、マネージドであるため運⽤用も容易易

44. あきんどスシロー様
捨てていたデータをクラウドに送り、他のデータと合わせて分析することで、
今まで⾒見見えなかったことがデータとして可視化ができた。

45. まとめ

46. まとめ
• アマゾン⾃自体がIoTを使ったサービスをしている
• AWSは、４０を超えるサービスを持ち、今後もお
客様がすぐに使いたいサービスが増える
• ⽤用途に合わせてサービスを組み合わせる