空調設備向けIoTシステムにおけるクラウドランニングコスト

ServerlessDays Tokyo 2019

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1. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 空調設備向けIoTシステムにおける クラウドランニングコスト ダイキン工業株式会社 野原健太
2. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 2 自己紹介 野原 健太 ダイキン工業株式会社所属 ➢ 2008年4月に入社 ➢ 入社以降、組み込みソフト開発（主にC++） ➢ ここ数年、IoTシステム開発に進出 ➢ クラウド歴＝AWS歴＝サーバーレス歴 ２年ほど
3. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 3 今日話したいこと 製造メーカーの組み込みソフト開発技術者が、 サーバーレスIoTシステムの開発に挑戦し、 苦労した話 Amazon DynamoDBの設計について、クラウ ドランニングコスト最適化の観点で工夫した話
4. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. ダイキン工業のIoTへの取り組み
5. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 5 ダイキン工業株式会社とIoT 会社概要 • 空調事業を主力とする会社 • 150カ国以上に事業を展開 IoTの取り組み（Daikin Global Platform） 全世界の空調機をインターネットにつないで、販売、 施工、運用、保守、更新といったライフサイクルに対 するサービスを提供する
6. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 6 Daikin Global Platform Daikin Global Platform アプリケーション インターネット インターネット 建物 Edge 空調設備 機器 空調設備 機器 建物 Edge 空調設備 機器 空調設備 機器 インターネット
7. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 7 Daikin Global Platform システム規模 • 想定機器接続台数500万台（各機器から毎分データ発生） • 想定ユーザー数30万人（同時アクセス9万人） • 求められる高い処理性能とスケーラビリティ • 無限に発生するデータを扱えるストレージ サーバーレスでやるしかない！！ • 性能とスケーラビリティの担保をAWSに任せる！ • 断固としてRDBは使わず、全てをNoSQLでまかなう！
8. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 8 Daikin Global Platform 接続台数に応じてコスト最適化 • 初期投資を限りなく抑えたい（スモールスタート） • 接続台数とクラウド利用料を限りなく正比例にしたい サーバーレスでやるしかない！！ • 徹底的な従量課金サービスの利用へ！ 利用料 接続台数
9. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 9 サーバーレス開発 サーバーレスのクラウドサービスを適切に使いこなすことで、機能面、非機 能面ともに、作りたいシステムは作れる。 あとは、目標ランニングコスト以内で動くシステムを作れるかどうか。 一般的に、「サーバーレス化＝コストが下がる」と言われることがあるが、 大量の負荷がかかるシステムでは、コストが青天井になるケースがある。 (サーバーレスが故に、負荷に応じてスケールし動いてしまうので。) そのため、コストを意識した設計や実装が重要となる。 各サービスの特性、課金体系を把握し、それに応じて適切に設 計を行うことが重要 サーバーレス開発は クラウドランニングコストとの闘い！！ といっても過言ではない
10. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. Daikin Global Platformのシステム構成
11. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 11 システム構成 Daikin Global Platform アプリ ケーション Edge 空調設備 機器 Amazon Kinesis Data Streams Amazon DynamoDB Amazon API Gateway • 空調設備機器から送られてくる運転データをKinesisで受け、Lambda で処理してDynamoDBに格納 • DynamoDBに格納された運転データを API Gateway ⇒ Lambdaを経由してDynamoDBから取り出し • DynamoDBには、設備機器の遠隔監視のため、最新の機器データのみ を格納（時系列データではない） 建物 ユーザ AWSのサーバーレスのサービスを組み合わせて構築
12. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 12 システムの負荷条件 Daikin Global Platform アプリ ケーション Edge 空調設備 機器 Amazon Kinesis Data Streams Amazon DynamoDB Amazon API Gateway 空調設備機器側の負荷 • 1機器あたりの運転データサイズ＝数百項目（数十kB） • 機器から送られてくる運転データは、毎回全項目が送られてくるわけでは なく、数項目ずつ送られてくる。（値の変化があった項目のデータのみ送 られてくる） • 各機器の運転データは毎分数項目変化する ⇒毎分、接続機器数×数個の運転データが送信される 建物 ユーザ
13. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 13 システムの負荷条件 Daikin Global Platform アプリ ケーション Edge 空調設備 機器 Amazon Kinesis Data Streams Amazon DynamoDB Amazon API Gateway アプリケーション側の負荷 • 機器の遠隔監視のため、API Gateway経由で運転データを取り出す • 各ユーザは建物内の全機器の監視を行うために、同時に複数機器（数十機 器）の運転データを取り出す • ユーザは遠隔監視中は毎分運転データ取り出しを行う 建物 ユーザ
14. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 14 クラウドランニングコスト構造 Daikin Global Platform アプリ ケーション Edge 空調設備 機器 Amazon Kinesis Data Streams Amazon DynamoDB Amazon API Gateway 建物 ユーザ 以下のランニングコストが全体の大半を占める ①大量の運転データをDynamoDBに書き込む際に消費する WCUコスト ②機器の遠隔監視をリアルタイムに行うために、アプリから大 量に送られてくるリクエストを処理するために必要なLambda にかかるコスト ① ②
15. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 15 クラウドランニングコスト構造 Daikin Global Platform アプリ ケーション Edge 空調設備 機器 Amazon Kinesis Data Streams Amazon DynamoDB Amazon API Gateway 建物 ユーザ ①のWCUをおさえ、②のLambdaの処理時間をおさえ、 ランニングコストを最適化するためには、 DynamoDBのデータ構造がポイントとなる。 ① ②
16. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. コストを抑えるためのDynamoDB設計
17. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 17 DynamoDB設計 その１ 最初に設計したDynamoDBの構造は以下の通り Primary Key Data-Item Attributes… Partition Key Sort Key Data 機器ID 時刻 100 2019-10-22T14:40:00.000Z 運転データ（JSON形式） 101 2019-10-22T14:40:00.000Z 運転データ（JSON形式） ・・・ ・・・ ・・・ １機器１アイテムとして運転データを格納する この設計には問題があった…
18. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 18 DynamoDB設計 その１ Primary Key Data-Item Attributes… Partition Key Sort Key Data 機器ID 時刻 100 2019-10-22T14:40:00.000Z 運転データ（JSON形式） 数十kB 101 2019-10-22T14:40:00.000Z 運転データ（JSON形式） 数十kB ・・・ ・・・ ・・・ １アイテムが数十kBあるため、数百項目ある運転データの1項目だけが送られてき た場合でも、その書き込み処理に数十WCUを消費する。 各機器からは、毎分データが送られてくるため、毎分、数十WCU×接続機器数の WCUを消費する。 運転データ書き込みの際のWCUがかかりすぎる 【DynamoDBの課金仕様】 アイテムの一部だけ更新する場合でも、1アイテムのサイズ分のWCUを消費する
19. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 19 DynamoDB設計 その２ その１を踏まえ、見直したDynamoDBの構造は以下の通り Primary Key Data-Item Attributes… Partition Key Sort Key Data 機器ID 運転データ項目名 100 項目1 項目1の運転データ（JSON形式） 100 ・・・ ・・・ 100 項目N 項目Nの運転データ（JSON形式） １機器Nアイテムとして運転データを格納する これにより1アイテムあたりのサイズは1kB以下となり、1項目 だけ送られてきた場合はWCUを1だけ消費する、ということに なりWCU消費量を改善できた。 この設計にも問題があった…
20. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 20 DynamoDB設計 その２ 1回の運転データ取り出しで数十機器の運転データを取り出す ため、数十機器×N項目=数千アイテムをDynamoDBから取り 出す必要あり 運転データ取り出しのLambda処理時間がかかりすぎる 【DynamoDBのAPI仕様】 ・Queryで指定できるPrimaryキーの数はひとつ ・BatchGetItemで取得できるアイテム数は最大100 ⇒いずれを利用しても、数十回APIを実行する必要があり、処理時間がかかる Primary Key Data-Item Attributes… Partition Key Sort Key Data 機器ID 運転データ項目名 100 項目1 項目1の運転データ（JSON形式） 100 ・・・ ・・・ 100 項目N 項目Nの運転データ（JSON形式）
21. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 21 DynamoDB設計 その３ その２を踏まえ、見直したDynamoDBの構造は以下の通り Partition Keyを建物IDとし、１機器Nアイテムとして運転 データを格納する 建物IDをキーとしてQueryを実行することで、1回のAPI呼び 出しで建物内の全機器の運転データを取得 (項目ごとに書き込めるのでWCUも抑えたまま） Primary Key Data-Item Attributes… Partition Key Sort Key Data 建物ID 機器ID_運転データ項目名 A 100_項目1 項目1の運転データ（JSON形式） A ・・・ ・・・ A 100_項目N 項目Nの運転データ（JSON形式）
22. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 22 DynamoDB設計 まとめ • データ書き込み側（少しずつ書き込みたい）と、データ読み 込み側（まとめて取り出したい）のユースケースが相反する ケースにおいて、両者のバランスを取る最適なデータ構造を 探ることができた • DynamoDBのデータ構造（キー設計）は、クラウドランニ ングコストの観点で非常に重要。アクセス頻度が高いデータ はキー設計を適切に行わないと、非常にコストがかかる！ • DynamoDBの場合、書き込みにかかる料金（WCUの料金） は、読み込みにかかる料金（RCUの料金）の10倍以上なので、 特に、⾼頻度でデータ書き込みを行う箇所のキー設計が重要 （IoTシステムにおいて、機器のデータを書き込む箇所がま さに該当する）
23. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 余談
24. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. 24 開発中に失敗した事例 皆様、お気をつけください 事例１ インスタンス停止し忘れ 高負荷をかけてシステムを評価するテストを実施する際に、負 荷ツールを動かすために、かなりハイスペックなEC2を2台使 用。テスト自体は数時間で完了したが、テスト終了後にインス タンスを停止し忘れ、1週間ほど放置。〇〇万円が課金されて しまった。 (負荷ツールも従量課金制のサーバーレスで動かせば！) 事例２ 大量デバッグログ 高負荷をかけてシステムを評価するテストを実施する際に、ロ グレベルをDEBUGのままテストを実行。CloudWatch Logsに 数百億件のログを送信し、〇〇万円が課金されてしまった。 (CloudWatch Logs高い…)
25. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved. Daikin Global Platformに興味を持っていただいた方！ AWSをやりたい方！ 一緒にDaikin Global Platformを作りませんか？ ご応募、お待ちしております！ （採用HP） http://www.daikin.co.jp/recruit/career/ ご清聴ありがとうございました
26. Copyright: ©2019 DAIKIN INDUSTRIES, LTD., All Rights Reserved.