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20241019_JAWS_Kobe

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Takuya Yonezawa

October 18, 2024
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Transcript

  1. 1 © 2024 Japan Digital Design, Inc. Takuya Yonezawa 2024.10.18

    JAWS-UG 神戸 第1回 オフィス(お家)で IoT Twinmaker!!
  2. 2 © 2024 Japan Digital Design, Inc. 米澤 拓也 Software

    Engineer Technology & Development Div. 前職ではCCoE、現職ではSoftware Engineer フロント/バックエンドの実装からインフラ構築など何でもやってます JAWS DAYS2025/ JAWS DAYS2024 / PANKRATION2024 の運営(WEB) Fin-JAWSの運営もやってます 年内に関西移住予定(今日は奈良の実家から) 好きなAWSサービスは CloudFront、Lambda プロフィール @CDK Conference 2024 Not Certified
  3. 3 © 2024 Japan Digital Design, Inc. IoTセンサによってリアル(物理)空間のデータを取得し、 そのデータをリアルタイムに3Dモデルに反映することにより、 設備や工場などの物理的なシステムの構造・状態・動作をリアルタイムに

    デジタル空間上に表現するもの デジタルツイン? https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/edge-to-twin-a-scalable-edge-to-cloud-architecture-for-digital-twins/ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/edge-to-twin-a-scalable-edge-to-cloud-architecture-for-digital-twins/
  4. 4 © 2024 Japan Digital Design, Inc. AWS IoT TwinMaker

    https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2023/10/aws-iot-twinmaker-tokyo-seoul-mumbai/ https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2023/10/aws-iot-twinmaker-tokyo-seoul-mumbai/ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/ 2022/4/21 GA 2023/10/18 東京上陸
  5. 5 © 2024 Japan Digital Design, Inc. 従来、デジタルツインを作成するには、下記のように複雑で多数の工程が必要だった 1. 様々なIoTセンサーからデータをリアルタイムに収集し、

    時系列順にデータを取り込めるようなデータ基盤を開発 2. それらのデータを3Dモデル上に統合・可視化するツールを開発 3. 作成した3Dモデル上で常にセンサーデータを更新し続ける機能を開発 AWS IoT TwinMaker https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-iot-twinmaker-is-now-generally-available/
  6. 6 © 2024 Japan Digital Design, Inc. IoT TwinMakerの構成要素 AWS

    IoT TwinMaker ノード → 1つの3Dオブジェクト ノード → 1つの3Dオブジェクト
  7. 7 © 2024 Japan Digital Design, Inc. IoT TwinMakerの構成要素 AWS

    IoT TwinMaker シーン → 複数のノードの集合体
  8. 9 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた オフィスの物理環境・状態を細かく測定するために、 取得できそうなセンサデータは可能な限り取得する

    (という建付けでおもちゃを大量購入) • 温度・湿度・気圧センサー • 照度センサー • 人感センサー • CO2濃度センサー(人の密集度) • 匂い強度センサー • 音の強度センサー(騒音) • Webカメラ → プライバシー観点で不採用 Rasp Pi センサーたち LTEドングル
  9. 11 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた シーン (オフィスの3Dモデル)

    エンティティ ・Rasp Piごとに作成 ・IoTボタン単位で作成 コンポーネント ・Rasp Pi用Lambda ・IoTボタン用Lambda
  10. 12 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた シーン (オフィスの3Dモデル)

    エンティティ ・Rasp Piごとに作成 ・IoTボタン単位で作成 コンポーネント ・Rasp Pi用Lambda ・IoTボタン用Lambda MQTTのQoSは0に設定 (再送無し、ベストエフォート型) IoTボタンはIoT 1-Clickに 登録してLambdaと接続 センサデータを時系列データとして 扱うためにTimestreamをデータソ ースとして選定(よくあるやつ Timestreamをデータソースとして 使用するためにLambdaを実装 エンティティを作成することで 3Dモデルとセンサデータをマッピング SSM Aagentを導入して メンテを楽に
  11. 17 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた 〜ハマったポイント〜 超デカ3Dモデルの利用は要注意

    船モデル(100MB) → 描画が遅くGrafana上での表現は絶望的 みなとみらいの街モデル(20MB) → 描画が高速、サクサク操作できる 上から 斜めから
  12. 18 © 2024 Japan Digital Design, Inc. わりかし現実的な問題にぶつかりがち • IoTデバイスのネットワーク状況(そもそも細い、混線、屋内

    etc…) • IoT Twinmaker上での巨大な精密シーン描画 • 1つのシーンにアップロードできる3Dモデルの 合計サイズ推奨値は「100MB」 • 1つのシーンにアップロードできる3Dモデルの 合計数推奨値は「200個以下」 まとめ 用法用量を守ればIoT TwinMakerは リプレイツール、リアルタイム分析ツールとして