SlideShare a Scribd company logo
AWSでできるIoT
18  Aug,  2015
Toshiaki  Enami
Partner  Solution  Architect
Amazon  Data  Service  Japan  K.K.
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
HTML5J AWS でできるIoT
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
アマゾンでの取組み
HTML5J AWS でできるIoT
Amazon  Drone
他にもあるある。
持ってきました!Amazon  Echo
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
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!
AWS Lambda
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
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
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
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
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
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
Intel  Edison  と  AWS  LambdaでHello  World
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
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 + '"'));
}
};
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
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
AWSの何がいいのか?
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」
•  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
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?  
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
AmazonとしてもIoTを意識識してサービス拡充
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
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
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
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
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
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
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)
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
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
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
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
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
例例えば、
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
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
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。
まとめ
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
HTML5J AWS でできるIoT

More Related Content

What's hot

SORACOM と Azure で IoT
SORACOM と Azure で IoTSORACOM と Azure で IoT
SORACOM と Azure で IoT
kekekekenta
 
Morning Session - AWS Serverless Ways
Morning Session - AWS Serverless WaysMorning Session - AWS Serverless Ways
Morning Session - AWS Serverless Ways
akitsukada
 
Scale Your Business without Servers
Scale Your Business without ServersScale Your Business without Servers
Scale Your Business without Servers
Keisuke Nishitani
 
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Amazon Web Services Japan
 
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみるAws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
Hideto Masuoka
 
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォームAWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
Hiroki Takeda
 
AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析
Amazon Web Services Japan
 
aws mackerel twilio_handson_public
aws mackerel twilio_handson_publicaws mackerel twilio_handson_public
aws mackerel twilio_handson_public
Tomoaki Sakatoku
 
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かきSA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
崇之 清水
 
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
Keisuke Nishitani
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Kinesis
AWS Black Belt Techシリーズ  Amazon KinesisAWS Black Belt Techシリーズ  Amazon Kinesis
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Kinesis
Amazon Web Services Japan
 
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
Shinpei Ohtani
 
Alieaters2 alibabacloud 20180320
Alieaters2 alibabacloud 20180320Alieaters2 alibabacloud 20180320
Alieaters2 alibabacloud 20180320
Qiu Binbin
 
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
Toshiaki Enami
 
Serverless Architecture on AWS(20151121版)
Serverless Architecture on AWS(20151121版)Serverless Architecture on AWS(20151121版)
Serverless Architecture on AWS(20151121版)
Keisuke Nishitani
 
AWS re:Mind for CTOs
AWS re:Mind for CTOsAWS re:Mind for CTOs
AWS re:Mind for CTOs
Amazon Web Services Japan
 
Serverless Architecture on AWS(20151023版)
Serverless Architecture on AWS(20151023版)Serverless Architecture on AWS(20151023版)
Serverless Architecture on AWS(20151023版)
Keisuke Nishitani
 
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
Amazon Web Services Japan
 
Awsで作るビッグデータ解析今とこれから
Awsで作るビッグデータ解析今とこれからAwsで作るビッグデータ解析今とこれから
Awsで作るビッグデータ解析今とこれから
Shohei Kobayashi
 
20151016 soracom-araki-02
20151016 soracom-araki-0220151016 soracom-araki-02
20151016 soracom-araki-02
Yasuhiro Araki, Ph.D
 

What's hot (20)

SORACOM と Azure で IoT
SORACOM と Azure で IoTSORACOM と Azure で IoT
SORACOM と Azure で IoT
 
Morning Session - AWS Serverless Ways
Morning Session - AWS Serverless WaysMorning Session - AWS Serverless Ways
Morning Session - AWS Serverless Ways
 
Scale Your Business without Servers
Scale Your Business without ServersScale Your Business without Servers
Scale Your Business without Servers
 
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
 
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみるAws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
Aws io tとsoracomを 使ってiotの世界に触れてみる
 
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォームAWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
AWSマネージドサービスをフル活用したヘルスケアIoTプラットフォーム
 
AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析
 
aws mackerel twilio_handson_public
aws mackerel twilio_handson_publicaws mackerel twilio_handson_public
aws mackerel twilio_handson_public
 
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かきSA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
 
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
AWSにおける モバイル向けサービス及び事例紹介(20151211)
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Kinesis
AWS Black Belt Techシリーズ  Amazon KinesisAWS Black Belt Techシリーズ  Amazon Kinesis
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Kinesis
 
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
Amazon kinesisで広がるリアルタイムデータプロセッシングとその未来
 
Alieaters2 alibabacloud 20180320
Alieaters2 alibabacloud 20180320Alieaters2 alibabacloud 20180320
Alieaters2 alibabacloud 20180320
 
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
AWS Lambda のご紹介 2015 JAWS沖縄
 
Serverless Architecture on AWS(20151121版)
Serverless Architecture on AWS(20151121版)Serverless Architecture on AWS(20151121版)
Serverless Architecture on AWS(20151121版)
 
AWS re:Mind for CTOs
AWS re:Mind for CTOsAWS re:Mind for CTOs
AWS re:Mind for CTOs
 
Serverless Architecture on AWS(20151023版)
Serverless Architecture on AWS(20151023版)Serverless Architecture on AWS(20151023版)
Serverless Architecture on AWS(20151023版)
 
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
【IVS CTO Night & Day】AWSにおけるビッグデータ活用
 
Awsで作るビッグデータ解析今とこれから
Awsで作るビッグデータ解析今とこれからAwsで作るビッグデータ解析今とこれから
Awsで作るビッグデータ解析今とこれから
 
20151016 soracom-araki-02
20151016 soracom-araki-0220151016 soracom-araki-02
20151016 soracom-araki-02
 

Similar to HTML5J AWS でできるIoT

AWS_IoT_Appresso-event_20160721
AWS_IoT_Appresso-event_20160721AWS_IoT_Appresso-event_20160721
AWS_IoT_Appresso-event_20160721
Takashi Koyanagawa
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめAWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
Amazon Web Services Japan
 
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
Amazon Web Services Japan
 
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
Yasuhiro Horiuchi
 
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
Takashi Koyanagawa
 
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
Yasuhiro Horiuchi
 
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
Ryuichi Tokugami
 
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
Amazon Web Services Japan
 
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
Amazon Web Services Japan
 
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
Yasuhiro Horiuchi
 
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
Eiji Shinohara
 
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
Yasuhiro Horiuchi
 
スタートアップでも使える! ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
スタートアップでも使える!  ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例スタートアップでも使える!  ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
スタートアップでも使える! ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
techscore
 
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツールAWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
Amazon Web Services Japan
 
AWS Black Belt Online Seminar Antipattern
AWS Black Belt Online Seminar AntipatternAWS Black Belt Online Seminar Antipattern
AWS Black Belt Online Seminar Antipattern
Amazon Web Services Japan
 
JAWS re:Mote 2015 Nagoya
JAWS re:Mote 2015 NagoyaJAWS re:Mote 2015 Nagoya
JAWS re:Mote 2015 Nagoya
陽平 山口
 
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publishAws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
awsadovantageseminar
 
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャクラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
Keisuke Nishitani
 
エンジニアの為のAWS実践講座
エンジニアの為のAWS実践講座エンジニアの為のAWS実践講座
エンジニアの為のAWS実践講座
Eiji Shinohara
 

Similar to HTML5J AWS でできるIoT (20)

AWS_IoT_Appresso-event_20160721
AWS_IoT_Appresso-event_20160721AWS_IoT_Appresso-event_20160721
AWS_IoT_Appresso-event_20160721
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめAWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Summit Tokyo 2017 まとめ
 
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
AWS初心者向けWebinar AWSでBig Data活用
 
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
拡がるクラウドの利用用途 - AWSの強みとクラウド活用最新事例 -
 
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
Data discoveryを支えるawsのbig data技術と最新事例
 
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
AWSについて @ JAWS-UG 沖縄 CMS祭り!
 
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
AWSアップデート (2012-08-27 JAWS-UG 札幌 第7回 勉強会)
 
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
 
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
AWS初心者向けWebinar AWSではじめよう、IoTシステム構築(リピート開催用)
 
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
AWS紹介&AWSとオープンデータの事例紹介
 
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
Ad Tech on AWS - IVS CTO Night and Day Spring 2016
 
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
はじめてのAWS at JAWS-UG 岡山 第1回勉強会
 
スタートアップでも使える! ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
スタートアップでも使える!  ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例スタートアップでも使える!  ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
スタートアップでも使える! ビッグデータ×リアルタイム処理- 導入事例
 
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツールAWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
AWS における Microservices Architecture と DevOps を推進する組織と人とツール
 
AWS Black Belt Online Seminar Antipattern
AWS Black Belt Online Seminar AntipatternAWS Black Belt Online Seminar Antipattern
AWS Black Belt Online Seminar Antipattern
 
JAWS re:Mote 2015 Nagoya
JAWS re:Mote 2015 NagoyaJAWS re:Mote 2015 Nagoya
JAWS re:Mote 2015 Nagoya
 
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publishAws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
Aws seminar-tokyo dan-jp-final-publish
 
Aws dan jp-final-publish
Aws dan jp-final-publishAws dan jp-final-publish
Aws dan jp-final-publish
 
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャクラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
クラウド時代のソフトウェアアーキテクチャ
 
エンジニアの為のAWS実践講座
エンジニアの為のAWS実践講座エンジニアの為のAWS実践講座
エンジニアの為のAWS実践講座
 

Recently uploaded

Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo Lab
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Takayuki Nakayama
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
たけおか しょうぞう
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Natsutani Minoru
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
Ayachika Kitazaki
 
Developer IO 2024 Odyssey SAMを応用したコンピュータビジョンの話
Developer IO 2024 Odyssey  SAMを応用したコンピュータビジョンの話Developer IO 2024 Odyssey  SAMを応用したコンピュータビジョンの話
Developer IO 2024 Odyssey SAMを応用したコンピュータビジョンの話
Shinichi Hirauchi
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
chisatotakane
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
Sony - Neural Network Libraries
 
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
Sony - Neural Network Libraries
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
Toru Tamaki
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
ARISE analytics
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
CRI Japan, Inc.
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
Toru Tamaki
 

Recently uploaded (15)

Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
 
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
 
Developer IO 2024 Odyssey SAMを応用したコンピュータビジョンの話
Developer IO 2024 Odyssey  SAMを応用したコンピュータビジョンの話Developer IO 2024 Odyssey  SAMを応用したコンピュータビジョンの話
Developer IO 2024 Odyssey SAMを応用したコンピュータビジョンの話
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
 
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
 
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
 

HTML5J AWS でできるIoT