Azureで最も手軽にIoTを始める手法

2017/11/25
一般的なIoTのシナリオではエッジからクラウドへデータを送信し、何らかの方法で永続化したのち可視化することになります。 しかしながらRDBにしろNoSQLにしろ、設計や作りこみが面倒なことがあります。 そんな中、なるべくコードを書かず手軽にはじめられるTime Series Insights をご紹介します。
Azure IoT Hub
Azure Time Series Insights

Transcript

1. Azure上で最も手軽にIoTを 始める手法 ２０１７/１１/２５
2.     
3. IoTとは (ご存じでしょうが…)  Internet of Things モノのインターネットの略  乱暴に言うとなんでもかんでもインターネットに繋いでしまえ、という意味  大きく分けると３種類のモノがある  PC類 PC、スマホ、タブレットなど  機械類 車、工業系のロボ、エレベーター、自動ドアなど  その他 とりあえず電源さえあれば  他にもIo~と呼ばれるものがある  IoYT（Internet of Your things）  IoE （Internet of Everything）  IoTを超える概念（そもそもIoTの前からある）  以下の３要素で構成される  IoD（Internet of Digital）、IoH（Internet of Human）、IoT（Internet of Things）
4. 有名企業の活用事例  竹中工務店  ビルの各種センサーなどを管理して省エネ、防災、快適性の向上などに  随分前からBEMSとかBASとかあるけどね…  象印  ポットを使うと遠方の家族にハートビートを送信  京都の市バス  リアルタイム運行状況の提供  サンスター  GUM（歯ブラシ）の利用履歴など  スマートスピーカー（Google,Amazon,LINE）  対応家電も徐々に増えてる。  どこかの国の道路工事業者（名前忘れた）  舗装工事のついでにセンサー埋め込み⇒結果、交通データ事業者に  いわゆるデジタルトランスフォーメーション ※Azureを利用しているとは限りません
5. 非IoTエンジニアからよく聞く話  やってみたいけどHWとかよくわかんない。  ラズパイでLチカしてみたけどそれっきり。  Azureとかクラウドとかそもそも触ったことないし。 思いのほか敷居が高いようで…
6. よくあるIoTのアーキテクチャ センサーからデータ取得⇒機械学習⇒可視化、っていうとこんな感じ。 メッセージ
8. もうちょっと敷居下がらないの？ という方の為の本日のセッション
9. 一般的なIoT導入フェーズ ①Monitoring （可視化） •モノから収集したデータ（ビッグデータ）を統計的手法により分 析し、数値やグラフによって傾向や状態を視覚化する。 ②Control （制御） •「可視化」によって得られた分析結果をもとに、より効率的な動 作をするようにモノの制御を行う。 ③Automation （自動化） •人工知能（AI）の活用によって「制御」を自動化し、効率化をシ ステム自身が自律的に行う。
10. 本日のお題 ①Monitoring （可視化） •モノから収集したデータ（ビッグデータ）を統計的手法により分 析し、数値やグラフによって傾向や状態を視覚化する。 ②Control （制御） •「可視化」によって得られた分析結果をもとに、より効率的な動 作をするようにモノの制御を行う。 ③Automation （自動化） •人工知能（AI）の活用によって「制御」を自動化し、効率化をシ ステム自身が自律的に行う。
11. これを絵にすると… メッセージ
13. もっと手軽に始めたい  ストリーム処理とかよくわかんない  DBとかに入れるのめんどくさい  スキーマ設計とかめんどくさい ようやく本日の主題
14. たったこれだけ メッセージ
15. Time Series Insights とは  クラウドの時系列データを保存、管理、照会、または視覚化するサービス。  REST APIも使える。  ほぼリアルタイムなデータ探索  環境にストリーミングされるすべてのデータを視覚化するエクスプローラーが用意されています。  イベント ソースへの接続後すぐに、Time Series Insight 内でイベント データを表示、探索、照 会できます。  根本原因分析と異常検出  多段階の根本原因分析を実行して保存するために、パターンやパースペクティブ ビューなどの ツールを備えています。  Stream Analytics などのアラート サービスと連携しており、エクスプローラーにアラートや検出 された異常をほぼリアルタイムで表示できます。  複数の環境からストリーミングされた時系列データの表示と比較  複数のイベント ソースを接続可能なため、複数の異なる場所からストリーミングされたデータを ほぼリアルタイムで一緒に表示できます。  アプリケーションの作成  REST Query API を公開しているので、時系列データを使用するWebアプリケーション等を作成 できます。
16. 価格について  いつの間にかプレビューが取れてた…  Freeが無い…
17. 導入手順  IoT Hubを作成する。  デバイスを登録する。  メッセージ送信用プログラムを作成する。  上記で作成したIoT Hubの接続文字列を利用する。  Time Series Insights を作成する。  上記で作成したIoT HubをEvent Sourcesに設定する。  ポチポチだけで出来る。
18. デモ
19. デモシナリオ  センサーから温度、湿度を取得した体でIoT Hubへメッセージをとば す。  Time Series Insightsエクスプローラーで見てみる。
20. 参考文献 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/time-series-insights/ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/time-series-insights/time-series-insights- overview