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20170323_AWSをフル活用したクラウドネイティブなIoT基盤の構築について(クラス...
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Classmethod
March 27, 2017
Business
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20170323_AWSをフル活用したクラウドネイティブなIoT基盤の構築について(クラスメソッド株式会社)
http://dev.classmethod.jp/news/seminar-20170323/
2017年3月23日開催セミナー講演資料。
Classmethod
March 27, 2017
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Transcript
AWSをフル活用したクラウドネイ ティブなIoT基盤の構築について IoTデータをビジネスに活用する方法と、 そのポイント classmethod.jp 1 2017.03.23 クラスメソッド株式会社 市田善久
自己紹介 classmethod.jp 2 • 市田 善久 • クラスメソッド株式会社 • AWS事業部@肥後橋
• 大阪支社初期メンバー • 好きなAWSサービス – ACM – EC2 System Manager – Athena – Polly・・・etc – 結局、全部楽しいです classmethod.jp 2
クラスメソッド株式会社 • 取得コンピテンシー – AWSマイグレーションコンピテンシー – AWSモバイルコンピテンシー – AWSビッグデータコンピテンシー •
パートナー認定 – AWパブリックセクターパートナー – AWSサービスデリバリーパートナー classmethod.jp 3
Developers.IO • 月間100万PVの技術ブログ • AWS,ビッグデータ,モバイル,IoT • AWS re:Invent2016シリーズ – 約200本
• 社員総出で書いてます! classmethod.jp 4
今日お話しすること • IoT基盤の検討要素とは? • クラスメソッド流の解決方法 • デモ classmethod.jp 5
IoT基盤(IoTプラットフォーム) とは? classmethod.jp 6
IoT基盤(プラットフォーム)とは classmethod.jp 7 IoTシステムの一部をプラットフォームサー ビスとして提供するもの
従来の構成 classmethod.jp 8 ロードバランサ (ELB) Webサーバ (EC2) APサーバ (EC2) DBサーバ
(RDS) 一般的な構成でも構築可能ですが・・・
AWSフルマネージドサービスの利用 • 運用管理のオフロード – 稼働管理、OS/ミドルウェアのパッチ適用 • スケーラビリティ – 多数のデバイスからの同時アクセスにも対応 •
高可用性 – ハードウェア障害に備えた設計 • 従量課金 – リクエスト数、データ量による課金 classmethod.jp 9
構成要素の検討事項 • ディスパッチ – デバイスの認証、データの仕分け・転送 • データプロセッシング – デバイスデータを加工してアウトプット •
ストアリング – アウトプットされたデータの蓄積 • アナライズ – 蓄積されたデータの分析 classmethod.jp 10
AWSのサービス • ディスパッチ – AWS IoT, API Gateway, Kinesis •
データプロセッシング – AWS Lambda, Amazon EMR, AWS Batch • ストアリング – S3, RDS, DynamoDB, Redshift • アナリティクス(可視化) – Athena, Amazon Elasticsearch,QuickSight (Amazon Elasticsearchは以後Amazon ESと表記) classmethod.jp 11
どう組み合わせればいいの? classmethod.jp 12
ビルディングブロック方式 • 要素を分解し、積み木を積み上げるよう に適切なシステムを構築 • 最適なAWSリソースを組み合わせて構成 classmethod.jp 13 ストアリング AWS
IoT Redshift QuickSight アナライズ プロセッシング ディスパッチ Lambda
カスタマーストーリーセンサーズ classmethod.jp 14 • ベストプラクティス – 多様な要件に対応する多数のテンプレート • テンプレート化 –
IoTシステム構築ノウハウを集積 – IoT向け構成パターンをテンプレート化 – 構築期間やコストの最小化 • データ分析基盤との連携 – 別の解析サービスと連携した効果測定、施策検討 • 初期費用0円
テンプレート classmethod.jp 15 10種類以上
テンプレートの分類 • プロトコルによる場合分け – MQTT/MQTTS使う → AWS IoT • AWS
IoTがMQTTブローカーとなります – HTTP/HTTPS使う → API Gateway • 要件による場合分け – IoTデバイスと双方向通信 → AWS IoT – IoTデバイスからの片方向通信 → API Gateway classmethod.jp 16
IoTデバイスとの双方向通信 デバイスの証明書管理でデバイスを制御 • 例)データ送信のOn/Off – 不要になったデバイスの証明書をAWS IoT側で 無効にすることでデータの受信を止める • 例)管理アプリからデバイスの状態管理
– AWS IoTからデバイスのLEDを点灯・消灯 classmethod.jp 17
テンプレートの分類2 • センサー情報の活用方法による場合分け – センサー情報収集・蓄積 • RDSに蓄積 – センサー情報収集・蓄積・分析 •
BIツールで分析 → Redshift • BIツール:Tableau , QuickSight等との組合せ – リアルタイムで見たい • Amazon Elasticsearchで可視化 • 可視化はKibana • データ量による選定 – 大規模データ(1ヶ月で数十億レコード等) →Redshift classmethod.jp 18
条件で最適なテンプレートの選出 classmethod.jp 19 これが最適!
テンプレート例 • シンプルセンサー収集・可視化 • シンプルセンサー情報収集・蓄積・分析 • センサー収集・可視化(データ変換) classmethod.jp 20
~シンプルセンサー収集可視化~ classmethod.jp 21
~シンプルセンサー収集可視化~ classmethod.jp 22 • 証明書をインストールしたIoTゲートウェイ • MQTTSでセンサー情報をAWS IoTで受信 • Amazon
ESへセンサー情報を登録 • Kibanaで可視化
~シンプルセンサー情報収集・蓄積・分析~ classmethod.jp 23
classmethod.jp 24 • IoTゲートウェイの用意やデータ受信は同じ • 大規模データ向けの構成 • AWS IoTからKinesis Firehoseへデータを渡す
• Kinesis Firehose からRedshiftに データ格納 ~シンプルセンサー情報収集・蓄積・分析~
~センサー収集・可視化(データ変換セット) ~ classmethod.jp 25
classmethod.jp 26 • HTTPSでセンサー情報をAPI Gatewayで受信 • Lambdaを経由してAmazon ESへ情報登録 • Kibanaで可視化
• API Gatewayの利 用で一般的なクライ アントを対向デバイ スとして利用可能 ~センサー収集・可視化(データ変換セット) ~
デモ classmethod.jp 27
デモの要件 • デモなのでリアルタイムに可視化したい – Amazon Elasticsearchの採用 • MQTTの実装が時間的に間に合わない – HTTPのまま
• HTTPSで送りたい – 特に意味はありませんが、そういうケースを 想定してみました。 classmethod.jp 28
デモ構成 classmethod.jp 29 • Raspberry Piに超音波センサー接続 • センサーデータをSORACOM BeamでAWSに送信 •
センサーデータをリアルタイムに可視化
実際の構成 classmethod.jp 30
実際にデータを送信 classmethod.jp 31
テンプレートの秘密 classmethod.jp 32 • CloudFormationによるテンプレート化 • 環境構築は正味で10分程度 • テンプレートなので削除や作り直しが簡単
作成されるAWSリソース classmethod.jp 33 ベストプラクティスな構成を短期間に 最小コストで構築可能 例) • AWS IoT •
Redshift • Kinesis Firehose • その他VPC設定など
テンプレート+α • 要件に応じて機能を追加することも簡単 – 例:「BIツールで可視化」を追加したい → QuickSightでRedshiftのデータを分析 classmethod.jp 34
まとめ • IoTプラットフォームはAWSネイティブに • 構成要素は工程単位で検討 – ディスパッチ – データプロセッシング –
ストアリング – アナライズ • ビルディングブロックで構成の最適化 classmethod.jp 35
ご清聴ありがとうございました classmethod.jp 36