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

by Kenta Nohara

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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

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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！

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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…

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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

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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…

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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）

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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）

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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）

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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…)

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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