AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤

1. クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく
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AWSオンリーで実現するIoTクラウド基盤
サバソニSP 「サーバーレスの巻」
サーバーワークス IoT担当
中村悟⼤大
2016/10/28

2. Copyright
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中村悟⼤大 /@GALACTIC1969
サーバーワークス 新卒⼊入社 3年年⽬目
今期からIoT担当 (それまでは普通のエンジニア)
好きなAWSサービス: AWS IoT
好きな⿂魚: 養殖ブリ
⾃自⼰己紹介
2

3. Copyright
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中村悟⼤大 /@GALACTIC1969
サーバーワークス 新卒⼊入社 3年年⽬目
今期からIoT担当 (それまでは普通のエンジニア)
好きなAWSサービス: AWS IoT
好きな⿂魚: 養殖ブリ
⾃自⼰己紹介
3

4. Copyright
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これまでやってきたこと
4

5. Copyright
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これまでやってきたこと
5
調⼦子にのってセンサーを社内にばら撒いてたら電池交換作業が苦痛になってきた話
http://blog.serverworks.co.jp/tech/2016/04/20/solar-‐‑‒powered-‐‑‒sensor/
社内にセンサーをばら撒いてみたり

6. Copyright
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これまでやってきたこと
6
SlackのログをRedshiftに貯めて眺めてみたり

7. Copyright
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これまでやってきたこと
7
Slackで
⼯工数管理理してみたり
Slackでらくらく⼯工数管理理
http://blog.serverworks.co.jp/tech/2015/12/16/slack-‐‑‒de-‐‑‒manhour/

8. Copyright
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こんな軸で活動しています
IoT
BI
全体最適
⾃自⼰己紹介
8

9. Copyright
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AWS IoTとは
IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
9
アジェンダ

10. Copyright
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AWS IoTとは
IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
10
アジェンダ

11. Copyright
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re:Invent 2015で発表
IoTプラットフォーム
認証・認可
データ送受信
(MQTTS, HTTPS)
デバイスの管理理
AWSサービスとの連携
AWSにおけるIoT
11
AWS IoT

12. Copyright
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AWS IoTの全体図
12

13. Copyright
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認証・インターフェース
13
デバイスとAWSの間でデータを送受信できる
-‐‑‒ 認証はX.509証明書、IAM、Cognito
-‐‑‒ プロトコルはHTTPS, MQTTS
-‐‑‒ デバイス向けのSDKも提供されている
-‐‑‒ IAM PolicyのようなPolicyも詳細に設定可能

14. Copyright
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デバイスレジストリ
14
デバイスの管理理ができる
-‐‑‒ マネコンに仮想的なデバイス「Thing」を作れる
-‐‑‒ 最⼤大50組のKey/ValueをThingに紐紐付けられる
-‐‑‒ ThingにJSONを保持させられる(Shadow)

15. Copyright
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デバイスシャドウ
15
Device Shadowで⾮非同期なコミュニケーション
-‐‑‒ 通知、Diff機能が付いたJSON置き場
-‐‑‒ APIでもMQTTでもアクセス可能
-‐‑‒ このJSONを通して⾮非同期にコミュニケーションを⾏行行える
-‐‑‒ デバイスの状態とアプリからのリクエストをそれぞれJSONで保
持して、差分があればそれを検知できる

16. Copyright
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ルールエンジン
16
ルールエンジンを使って⾊色々できる
-‐‑‒ データのフィルタリング
-‐‑‒ データの加⼯工
-‐‑‒ 他のAWSサービスとの連携
-‐‑‒ SNSのTopicにPublishしたり
-‐‑‒ Lambda Functionを起動したり
-‐‑‒ Kinesisにデータを流流したり…

17. Copyright
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AWS IoTと連携できるAWSサービス達
17

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連携できるサービスはかなり広い
SNS, Kinesis, Lambdaを経由することで
連携の幅がさらに広がる
AWS IoTと連携できるAWSサービス達
18

19. Copyright
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例例えば…
IoTのデータをRedshiftに溜溜める
異異常検知(ML)したらSNSでメール送る
Kinesis Streamに投げてLambdaで
データを加⼯工する
AWS IoTと連携できるAWSサービス達
19

20. Copyright
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AWS IoTとは
IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
20
アジェンダ

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IoTにおけるデータの流流れ
21

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1.集める
2.加⼯工する
3.溜溜める
4.提供する
IoTにおけるデータの流流れ
22

23. Copyright
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例例えばこんな構成だと…
23

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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
こんな感じ
24

25. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
こんな感じ
25
それぞれのPhaseにおいて、⽤用途にあったモノを選ぶ必要がある

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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
こんな感じ
26
それぞれのPhaseにおいて、⽤用途にあったモノを選ぶ必要がある
でも、AWSのサービスはこれら以外にも沢⼭山ある…

27. Copyright
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AWSにおけるサービス選定
27
どうやって集める? どうやって加⼯工する?
どこに溜溜める? 提供って何?

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1.集める
2.加⼯工する
3.溜溜める
4.提供する
今⽇日はこんな⼈人のために
28
それぞれのPhaseにおいて、
何をもってサービスを選択するかを紹介します

29. Copyright
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集める
29

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集める ≒ AWSに送る
どうやって送る？
どのサービスに送る？
集める
30

31. Copyright
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考慮すべきこと
頻度度と量量
⼀一⽅方向 or 双⽅方向
他のサービスとの連携
デバイスの仕様(プロトコルの制限等)
集める
31

32. Copyright
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頻度度と量量は?
⼤大きなデータをたまに送る
⼩小さなデータを沢⼭山送る
そこそこのデータを死ぬほど送る
集める
32
基本的にどのサービスでもそこそこカバーできる
課⾦金金額や実装の⼿手間を考えて選ぶべし

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頻度度と量量は? (補⾜足)
100デバイスが1分毎に512Byte送った場合
4,320,000リクエスト/⽉月
$34.56
$18.36
$14.04 (1shard)
$0.72
集める
33

34. Copyright
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双⽅方向の通信が必要?
Pub/Subでリアルタイムの双⽅方向通信が
できるのはAWS IoTの強み
Kinesisは完全な⼀一⽅方向
集める
34

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他のサービスと連携する⼿手間
マネコンポチポチで連携できる
作り込みが必要
集める
35

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デバイスの仕様(プロトコルの制限等)は?
MQTTS/HTTPS/SDK (SubscribeはMQTTSのみ)
HTTPS/SDK
HTTPS
集める
36

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デバイスの仕様(プロトコルの制限等)は?
MQTTS/HTTPS/SDK (SubscribeはMQTTSのみ)
HTTPS/SDK
HTTPS
集める
37
Kinesis使いたいけどIoTデバイスには
HTTPSリクエストがつらい…という時には…!

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SORACOMという選択 (Beam & Funnel)
プロトコルを変換してくれる
HTTP/MQTT/TCP/UDP -‐‑‒> HTTPS/MQTTS
TCPで送ってKinesisに送ったりもできる
集める
38
なんでもできる!超便便利利!
ただしAWSとSORACOMの課⾦金金がそれぞれ発⽣生する

39. Copyright
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集める ≒ AWSに送る
双⽅方向が必要ならAWS IoT
⼀一⽅方向でいいならKinesis
⾮非⼒力力なデバイスならAWS IoT or
SORACOM
集める (まとめ)
39

40. Copyright
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加⼯工する
40

41. Copyright
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加⼯工する
どこで加⼯工する?
どんな加⼯工する?
フィルタリング?
単位の変換?
タイムスタンプの付与?
ちょっとした計算?
加⼯工する
41

42. Copyright
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考慮すべきこと
加⼯工はどれくらい複雑か？
加⼯工にパラメーターが必要？
リアルタイム性は必要?
加⼯工する
42

43. Copyright
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例例えばこんな構成だと…
43

44. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
44

45. Copyright
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Reserved.
このあたりに加⼯工するポイントがある
45

46. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
46
クラウドに負荷がかからない
計算式の変更更等のメンテが⼤大変
デバイスで出来ることならなんでもできる
デバイス

47. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
47
AWS IoTのQueryで⾊色々できる
Timestamp付与したり、ThingのShadowを参照したり、
四則演算したり
割りと出来ることは多い※
AWS IoTのQuery
※AWS IoTのFunctionsを参照
http://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-‐‑‒sql-‐‑‒functions.html

48. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
48
AWS IoTからKinesis Streamに流流してLambdaで処理理
Lambdaで出来ることはなんでもできる
この辺りからリアルタイム性が落落ちてくる
Lambdaの処理理スピードが遅いとデータをロスト事がある
Kinesis Streams + Lambda

49. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
49
Firehoseが出⼒力力したS3のファイルをLambdaでまとめて加⼯工
データロストもなく、Lambdaの起動回数も控えめ
Firehose-‐‑‒>Lambda-‐‑‒>Firehose-‐‑‒>DBの様な構成の場合、
データの鮮度度がさらに落落ちる
Kinesis Firehose + Lambda

50. Copyright
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このあたりに加⼯工するポイントがある
50
ストアドプロシージャ等でInsert時に加⼯工する
or DBに⼊入った後にcron等でまとめて加⼯工する
DBにデータが届くまでのスピードは速いがDBに負荷がかかる
あとから加⼯工する

51. Copyright
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加⼯工する
加⼯工⽅方法が⼀一定ならデバイスでやるのが良良い
AWSリソースを使⽤用しないし、DBに届くまでの
スピードも速い
次点の加⼯工のオススメポイントはAWS IoT
それ以降降は何かが犠牲になる
加⼯工する (まとめ)
51

52. Copyright
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溜溜める
52

53. Copyright
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溜溜める
どのサービスに溜溜める？
よくあるDB選定の話
データの特性、利利⽤用⽤用途によって
使い分ける
溜溜める
53

54. Copyright
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考慮すべきこと
アクセスする頻度度(⼊入出⼒力力)
データ構造が⼀一定かどうか
どんなクエリを投げるか
溜溜める
54

55. Copyright
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溜溜める
55
AWSによって提供されている
ストレージ・データベース達

56. Copyright
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⼊入出⼒力力の頻度度
⾼高い
お⾦金金を積めばいくらでも早くなる
低い
⾼高頻度度な⼊入⼒力力は苦⼿手
(ただしFirehoseでカバーできる)
溜溜める
56

57. Copyright
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データ構造
決まっている
RDB, DWH
決まっていない
NoSQL, 全⽂文検索索
溜溜める
57

58. Copyright
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Serverworks
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All
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Reserved.
どんなクエリを投げるか
分析・集計
RDB, DWH
検索索
NoSQL
溜溜める
58

59. Copyright
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Serverworks
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どんなクエリを投げるか
分析・集計
RDB, DWH
検索索
NoSQL
溜溜める
59
NoSQLだけど検索索に使える
キーは決まっている

60. Copyright
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Serverworks
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All
Rights
Reserved.
S3という選択
とりあえずS3に⼊入れておいて、必要に
なったらDBからロードする⽅方法
S3と連携できるサービスは意外と多い
EMR, Redshift, QuickSight, ML
溜溜める
60

61. Copyright
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Serverworks
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All
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Reserved.
S3という選択
とりあえずS3に⼊入れておいて、必要に
なったらDBからロードする⽅方法
S3と連携できるサービスは意外と多い
EMR, Redshift, QuickSight, ML
Aurora(RDS)
溜溜める
61
New!

62. Copyright
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溜溜める
以下を考慮して最適な場所を選びましょう
アクセスする頻度度
データ構造が⼀一定かどうか
どんなクエリを投げるか
溜溜める (まとめ)
62

63. Copyright
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Serverworks
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提供する
63

64. Copyright
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Serverworks
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提供する
貯めたデータを提供する
可視化した状態で
APIとして
MLの学習モデルとして
提供する
64

65. Copyright
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可視化して提供する
リアルタイムダッシュボード
BIツール
提供する
65

66. Copyright
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API化して提供する
元々APIの機能を持っている
API Gateway + LambdaでAPI化する
提供する
66

67. Copyright
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MLの学習モデルとして提供する
Redshift, S3のデータを元に学習モデル
を⽣生成可能
提供する
67

68. Copyright
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提供する
提供⽅方法はデータ保管場所によって
⼤大体決まる
Viewerを作り込むのも良良いけど
有りものを使ったほうが断然楽
提供する (まとめ)
68

69. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
IoTにおけるデータの流流れ(まとめ)
69

70. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
IoTにおけるデータの流流れ(まとめ)
70
⽤用途にあったサービスを使いましょう!

71. Copyright
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All
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AWS IoTとは
IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
71
アジェンダ

72. Copyright
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社内事例例のご紹介
72
〜～実際にどんな感じで作ってるの？〜～

73. Copyright
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まずはこれ
73

74. Copyright
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まずはこれ
74
トイレ予約システム

75. Copyright
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背景1: 少なすぎる
75
0
10
20
30
40
社員数(男性) トイレの個室の数

76. Copyright
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背景2: 遠すぎる
76
🚽
😩

77. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
77

78. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
78

79. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
79

80. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
80

81. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
こんな感じ
81

82. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
82

83. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
83
集める
-‐‑‒ トイレから30秒ごとにAWS IoTにデータを送る
-‐‑‒ プロトコルはMQTTS

84. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
84
溜溜める
-‐‑‒ トイレの開閉状態はRedshiftへ
-‐‑‒ 現在のトイレの状態はDevice Shadowへ
-‐‑‒ DynamoDBにはトイレに並んでいる⼈人の列列が⼊入ってる

85. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
85
提供する
-‐‑‒ API Gateway + Lambdaのサーバーレス構成
-‐‑‒ LambdaからShadowやDynamoDBにアクセスしてトイ
レの情報を取得したり、予約したりする
-‐‑‒ PowerBIで傾向を分析

86. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
86

87. Copyright
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トイレ予約システム
データの加⼯工は必要なかった
⽤用途によってデータを3箇所に貯めている
Redshift, Shadow, DynamoDB
事例例: トイレ予約システム
87

88. Copyright
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事例例: トイレ予約システム
88
ブログでより詳しい説明を
⾏行行っています

89. Copyright
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次は…
89

90. Copyright
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次は…
90
プレゼンフィードバックシステム

91. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
事例例: プレゼンフィードバックシステム
91

92. Copyright
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集める 加⼯工する 溜溜める 提供する
事例例: プレゼンフィードバックシステム
92

93. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
93

94. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
94
集める
-‐‑‒ 「ボタンが押された」という事をAWS IoTに送る

95. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
95
加⼯工する
-‐‑‒ AWS IoTで以下の情報を付与する
-‐‑‒ タイムスタンプ
-‐‑‒ 今誰が喋っているか

96. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
96
溜溜める
-‐‑‒ 全てのデータはKinesis Firehoseを通してElasticsearchへ
-‐‑‒ 現在のデータはKinesis Streamsを通してDevice Shadowへ

97. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
97
提供する
-‐‑‒ 統計的なデータはKibanaから
-‐‑‒ 現在のデータはDeivce Shadowから
-‐‑‒ リアルタイムなデータは貯めずに直接AWS IoTから受け取る

98. Copyright
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事例例: プレゼンフィードバックシステム
98

99. Copyright
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プレゼンフィードバックシステム
新鮮なデータは貯めずにそのまま提供
データはAWS IoTで加⼯工
Shadowのスループット制限を越えない
ためにKinesis Streamsを利利⽤用
事例例: プレゼンフィードバックシステム
99

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事例例
100
以上、社内事例例でした
その他の事例例はサーバーワークス中村のブログをどうぞ!
http://blog.serverworks.co.jp/tech/author/nakamura/

101. Copyright
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AWS IoTとは
IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
101
アジェンダ

102. Copyright
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103. Copyright
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IoTにおけるAWSサービス選定
社内事例例の紹介
まとめ
103
今⽇日話したこと

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AWSで、IoT基盤は作れる!
IoTのデータの流流れは⼤大体以下の4つ
集める、加⼯工する、溜溜める、提供する
適材適所が⼤大事
AWSサービスの特性を理理解して正しく
使いましょう
まとめ
104

105. Thank
you
最後までご覧下さいまして、誠にありがとうございました
Copyright
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105