Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
20241019_JAWS_Kobe
Search
Takuya Yonezawa
October 18, 2024
Technology
96
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20241019_JAWS_Kobe
Takuya Yonezawa
October 18, 2024
More Decks by Takuya Yonezawa
See All by Takuya Yonezawa
20260516_SecJAWS_Days
takuyay0ne
5
1k
20260422_Midosuji_Tech
takuyay0ne
2
130
脱 雰囲気実装!AgentCoreを良い感じにWEBアプリケーションに組み込むために
takuyay0ne
3
720
20260228_JAWS_Beginner_Kansai
takuyay0ne
5
790
20260204_Midosuji_Tech
takuyay0ne
1
270
20260129_CB_Kansai
takuyay0ne
1
410
20260126_JAWS_Osaka
takuyay0ne
1
78
こんな時代だからこそ! 想定しておきたいアクセスキー漏洩後のムーブ
takuyay0ne
4
850
セキュリティは全員参加!_JAWSのイベントサイトで脅威モデリングを学んでみよう!
takuyay0ne
0
240
Other Decks in Technology
See All in Technology
脆弱性診断って、何をしているの? 〜弱点を見つけて、会社の改善につなげるまで〜
keeg
0
920
"優秀な誰か"の下位互換にならないために
yut0naga1_fa
1
1.8k
ストレスなくAIと付き合いたい!こんなときどうしてる?
namiki64
3
490
Railsで挑む大量データ永続化 〜600億件を永続化するための設計とボトルネックとの戦い〜
occhi
1
580
Active Record Connection Adaptersにおける長年の課題に再び取り組む
yahonda
0
140
Gemini Intelligence 入門 ― AppFunctions と Gemini Nano
takuroabe
0
250
USB PDを使ってスマホを労わりたい
raspython3
0
180
オントロジーって 結局なにもの? AI エージェントに「意味」を渡す知識設計の話
greenmidori
0
180
今さら理解するウェブフォントver.2026
takanorip
3
770
「事実」を「計測」して、「解釈」する 〜AWS Lambdaのメモリ最適解の見つけ方〜
maimyyym
0
170
DWH の限界突破! AI エージェント向け爆速リアルタイムデータ基盤 ClickHouse
jozono
1
470
hackers_champloo_2026_tidb
makocchi
0
160
Featured
See All Featured
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.5k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.6k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
490
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.4k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.9k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
1
280
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
970
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
529
40k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.6k
[Rails World 2026] Durable orchestration on Rails: from continuation to workflow
palkan
1
750
Transcript
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 © 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 © 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 © 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 © 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 © 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 © 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 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた オフィスの状況をデジタルツイン化したい! 会議室
執務エリア
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
10 © 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)
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
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
13 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた 設置先デスク デスクの裏側
14 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた TwinMakerのシーン (俯瞰ver)
TwinMakerのシーン (斜めから見たver)
15 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた アラート発砲状態(IoTボタン押した
16 © 2024 Japan Digital Design, Inc. オフィス(お家)で使ってみた Grafana統合ver CO2センサー値
臭気センサー値 IoTボタン
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
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
19 © 2024 Japan Digital Design, Inc. Appendix 大量購入した資材の行く末
Thank you. 20 © 2024 Japan Digital Design, Inc.