エッジデバイスでディープラーニング！ AWSを活用したエッジデバイスマネジメントの紹介/ aws-edge-device-deeplearning

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1. エッジデバイスでディープラーニング！
   AWSを活用したエッジデバイスマネジメント
   JAWS DAYS 2018
   #jd2018_c #jawsdays
   ABEJA, Inc
   Toshiya Kawasaki
   

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2. 河崎 敏弥 @toshitanian
   ABEJA, Inc.
   Platform Division
   Software Engineer
   • Development on cloud
   • IoT devices
   • Containers
   • Edge computing
   

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3. ABEJA Platform 1):4*$ "-803-%
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   取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
   

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4. Object detection on an edge device
   

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5. Edge features
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   •クラウドからエッジデバイスへデプロイ
   • アプリケーション
   • 学習したモデル
   •クラウドからエッジデバイスの監視
   • メトリクス
   • システムログ
   

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6. Edge use cases
   自動検品 危険検知
   商品仕分け
   

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7. アジェンダ
   •エッジデバイスでのディープラーニングの必要性
   •デバイスマネジメントに使えるAWSサービスの紹介
   •AWS Greengrassでのディープラーニング利用を考える
   

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8. ディープラーニング運用のプロセス
   取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
   

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9. 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
   •データの収集
   •学習データセットの作成
   •データの前処理
   •教師あり学習の場合はアノテーション作業
   ディープラーニング運用のプロセス
   

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10. •次のプロセスを繰り返す
    •モデルの設計・構築
    •ハイパーパラメータの設定
    •GPUを使ったモデルの学習
    •学習済みモデルとパラメータのバージョン管理
    取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
    ディープラーニング運用のプロセス
    

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11. •学習したモデルを推論環境にデプロイ・利用
    •実環境でのモデルの状況を確認・再学習
    •データを蓄積して精度の改善
    •適用対象別にモデルを個別に最適化
    取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
    ディープラーニング運用のプロセス
    

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12. IoTセッション?
    

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13. 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
    クラウド クラウド or エッジ
    要件によって使い分け
    ディープラーニング運用のプロセス
    

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14. IoT での推論環境 エッジを使うべき状況
    Cloud Edge
    （エッジと比較すると）高レイテンシ Latency 低レイテンシ
    常時インターネット接続が必要 Connectivity オフラインでも実行可能
    データ量が多い場合はクラウドに送れない Bandwidth 処理済みの少量データのみクラウドに送れる
    全てのデータをクラウドに送る *Privacy
    ローカル環境からデータが出ない
    *学習データはクラウドに蓄積が必要
    取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
    

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15. エッジデバイス上での推論に必要な事
    •デバイスに対する定期的なモデルの更新
    •デバイスへの直接接続はできない(NAT超え)
    •モデル毎のライフサイクルに依存
    •デバイスの状態の把握
    •モデルの実環境での稼働状況は重要（精度/パフォーマンス）
    •デバイスの故障 = システム停止 = 業務の停止
    •セキュア・シンプルなデバイス管理
    •プロビジョニング時に必要なデバイス固有の情報は減らしたい
    •個別のデバイスから情報が抜かれても全体としてはセキュアに
    

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16. AWSサービスを使って解決
    

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17. AWSサービスを使った機能
    Device ShadowとECRでモデルをデプロイ
    Parameter Storeで共通設定を管理
    証明書ベースでセキュアにAWSサービスを利用
    MQTTとIoT Ruleでログ収集
    

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18. Device ShadowとECRでモデルをデプロイ
    •デバイス上でAWS IoTと接続するエージェントを動かしている
    •モデルをデプロイする時はupdateShadowでデバイスに通知
    •NAT配下のデバイスへも更新をPushできる
    •デバイスがオフラインの時は通知されないので、復帰時にデバイスが取りに行く
    •エージェントがECRからイメージを引っ張ってくる
    Device Amazon ECR
    AWS IoT
    updateShadow updateShadow
    docker images pull
    

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19. MQTTとIoT Ruleでログ収集
    ・・・
    Device
    Kinesis Data Streams
    publish AWS IoT Rules
    •デバイス上のfluentdがDockerコンテナのログを収集
    •デバイス毎に決められたMQTT TopicへPublish
    •IoT Policyでデバイスごとに特定のTopicしかPub/Subできないように制御
    •IoT Rulesを使ってKinesis Data Streamsへ流し込む
    •その後はよしなに…
    AWS IoT
    MQTT Broker
    

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20. Parameter Storeで共通設定を管理
    Device
    AWS System Manager
    Parameter Store
    putParameter getParameter
    •全デバイスに適用したい共通パラメータがある
    •デバイス管理で使うAPIサーバのURLやAPIキー
    •Device Shadow → 一つの設定を全デバイスで共有するのには向かない
    •Thing Groups attributes → AWS APIのリクエスト数制限がある
    •Parameter StoreにKV形式で設定を保存
    •全デバイスが定期的にチェック
    

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21. 証明書ベースでセキュアAWSサービスを利用
    Device AWS IoT
    credential provider
    IAM Role
    assumeRole
    IAM Policy
    •デバイス上のエージェントからAWSサービスへのアクセスが必要
    •ECR / SSM / KMS
    •AWS IoT credential providerを使えばassumeRoleする事が可能
    •AWS IoTで利用している証明書付きでHTTPエンドポイントにリクエスト
    •指定したのIAM Roleの権限を持つ一時クレデンシャルをもらえる
    •証明書以外の個別情報無し
    

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22. AWS Greengrass ?
    

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23. "84(SFFOHSBTTͱ͸
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24. AWS Greengrass 使わないの?
    使いたい。
    

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25. AWS Greengrass 僕らが使えない理由
    •ローカルリソースアクセス機能が無かった
    •DL用途だと、GPUやカメラへのアクセスにアクセスしたい
    •re:Invent 2017後から使えるようになった
    •フレームワークまで含めた管理・デプロイをするのが難しい
    •DLフレームワーク・依存ライブラリも含めてデプロイしたい
    •DLフレームワークは依存するライブラリが多い(OpenCV/Boost/cuda/etc.)
    •それぞれバージョンアップが頻繁→アップデートにより環境がしばしば壊れる
    •Lambdaでデプロイできる最大容量は50MB
    •デプロイパッケージにライブラリ類を含めるのは現実的では無い
    

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26. まとめ
    •エッジデバイス上で推論をするにはそれなりのツラミがある
    •AWSのサービスを組み合わせる事で管理を実現できる
    •AWS IoT
    •Amazon ECR
    •etc.
    •AWS Greengrassは多くのユースケースで有効
    •今後のアップデートに期待
    

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27. ABEJA Wantedly
    

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