タクシー会社を支えるデータ収集技術 〜AWS Kinesis Stream_IoT の導入事例〜

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1. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved タクシー会社を支えるデータ収集技術

   〜AWS Kinesis Stream/IoT の導入事例〜

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   動態データの従来までの使われ方

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   データ収集基盤ができるまでは 必要な人が随時上記のような構成でデータを取得していた。 これも他プロダクトからアクセスしやすい形にはなっていない。

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   動態データ収集基盤の共通化 〇リアルタイムに動態データを取得したい 〇過去の動態データを取得したい 〇動態データ取得方法が共通化され「簡単」にアクセスできる 〇他システムの状態を意識せず「自由」にアクセスできる 〇他システムに影響を与えず「安全」にアクセスできる 上記を満たすデータ収集基盤が必要となった

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   動態データ収集基盤の共通化 2～3日で構築可能

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   結果 失敗

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   なぜ失敗か シャドーの見積もりが甘かったためにストリームに対する Rate Exceeded（レート超過）が発生

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   結論

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   この基盤を利用して 需要予測や軌跡の表示等を行います

10. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved AWS

    IoT の活用事例 テーマからそれますが・・・

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    AWS IoTを利用しようとした動機 リモコンでタクシーを呼ぶデバイス開発をすることになり．．． 〇デバイス監視をしたい 〇不具合を作りこみたくない 〇消費電力を抑えたい（電池の持ちをよくしたい）

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    AWS IoTを利用しようとした動機 消費電力を抑えるためにはスリープ時間を増やさなければならない デバイス監視するためには細かくログを上げる処理を行わなければならない 相反する 困った．．． デバイス側のロジックを クラウドに持っていけれ ば

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    デバイス側のロジックをクラウドに移行できれば 〇デバイス側で実装するプログラム量が削ることができ、不具合を作りこみ難くなる 〇クラウド上からログを送信するようにすればデバイス監視できる 〇殆どの動作をクラウド上で行うのでその間デバイスをスリープ状態にして電池消費 量を抑えられる というところで　AWS IoT　を利用することにしました

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    AWS IoTを利用する事によって 従来の簡易ブロック

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    AWS IoTを利用する事によって ほとんどのブロックをクラウドに移行でき た

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    結論 AWS IoTを利用することにより、ほぼ想定通りデバイス側の ロジックをクラウドに移行することができました。 デバイス側でロジックを持たないために ファームアップデート機能を削ることができました。 今後も機会があれば使っていこうと思います。 AWS Greengrassは今のところ使う予定はありません。 Raspberry piを使った開発があれば検討してよいと思います。

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