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Tokyo
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米国における IoT / Big Data & Analytics
活用事例の最前線 -先進事例に学ぶ IoT のベストプラクティス
Miha Kralj, Principal Architect, Amazon Web Services, Inc.
ミハ クラーリ, プリンシパルアーキテクト
Eugene Kawamoto, Senior Manager, Business Development, Amazon Web Services, Inc.
川本 雄人, シニアマネージャ, ビジネスデベロップメント
June 3, 2015 | Tokyo, Japan
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定義: リソースが複雑なコンピュート
• 少なくともひとつのコンピューティング機能
をもつ複雑なデバイス
• 通常は数千台またはそれ以上の数量で展開
• 人的なやり取り無しにクリティカルな用途で
利用
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Internet of Things (モノのインターネット)
“… ネットワーク連携をする物理的なパーツ もしくは、電気的、ソフトウェア、センサー及び通信機能を持ったデバイスによる、その他のシステムや別の連携デバイスとのデータ通信をすることでより高い価値やサービスを提供する仕組み “
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IoT と Small Thing の比較
Not a Small Thing
A Small Thing
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IoT と Small Thing の比較
Not a Small Thing A Small Thing
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デバイスが 小さいほど,
データはより大きくなる
…そして新しい課題も現れる
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TempTracker AWSクラウドでの
蜂の巣箱のモニタリング
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温度センサーボード
“raspberry pi” マイクロサーバー
防水のボックス
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Python (boto)
DynamoDB Kinesis App
Kinesis
収集
ダッシュボード
Lambda
イベント ソース
SNS
TempTracker: IoT センサーデータ収集例
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蜂の巣箱内の温度
蜂の巣箱外の温度
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IoTアーキテクチャ例
Small Thing
蓄積レイヤー 断続的なレイヤー
スピードレイヤー
テレメトリー
コマンド
デバイスDevOps
監査 & 権限付与
ウェブ アプリ
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IoTコマンドにおける課題
正確なコマンドを送信すること
数十万台ものデバイスが必要とする:
• 信頼できるコマンドのデリバリー
• 最小コネクションのデリバリー
• 重要なコマンドはトランザクション処理
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IoT コマンド + クラウドアーキテクチャ
(3) SUCCESSコマンドをライト
Device Commands
(2) テーブルからコマンドをリード
(1) コンフィグの取得
Device Config
Small Thing
設定済み コマンドソース
Device Commands
• 各デバイスへの指令を出すケース
モバイルデバイス
ウェブ アプリ
(C) ユーザ コマンド
(B) 設定済みデバイス ペアの取得
Amazon Cognito Authorization
(A) モバイルユーザ 承認
Users
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IoT デバイス DevOps における課題
If you kill it, it is dead
数十万台ものデバイスがサポートを必要とする:
• インテリジェントな例外処理管理
• 段階的, 有効化, 繰り返しの更新
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IoT DevOps + クラウドアーキテクチャ
(2) ファームウェアの取得
(1) コンフィグ取得
AWSクラウド
Device Commands
Small Thing
設定済み ファームウェア
ダウンロード
Device Specific Bundle
(3) ファームウェア送信成功
Device Commands
様々な センサー
• 必要に応じてファームウェアを更新するケース
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IoTデバイスDevOpsプロセスアーキテクチャ
(2) ファームウェア取得
(1) コマンド取得
Device Commands
Small Thing
Device Specific Bundle
(3) ファームウェア送信成功
Device Commands
Small Thing
全て成功?
(2) ファームウェア取得
(1) コマンド取得
Device Commands
Device Specific Bundle
(3) ファームウェア送信成功
Device Commands
ステージング環境 本番環境
Logger Small Thing
Logger Small Thing
(B) コピー
(C) 更新 コマンド
様々な デバイス
• 必要に応じてファームウェアを更新するケース
(A) 有効化
全て成功?
(D) 例外管理
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IoT 監査と承認における課題
数十万台ものデバイスが必要とする:
• インテリジェントな例外処理管理
• リソースの複雑な認証プロセス
• デバイス認証更新
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(1) Cognito ID取得
IoT 監査と承認 + クラウドアーキテクチャ
AWSクラウド
• 正しいデバイスへ指令を出すケース
Small Thing
Cognito Authorization Cognito ID
(2) Unauthenticated Register
Device Registration
(3) デバイスを承認
Device Registration
ウェブ アプリ ユーザ & 管理者
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IoT テレメトリーに関する課題
数十万台ものデバイスが必要に:
• 接続が途切れる問題への対応
• センサーデータの転送品質
• ピークや落ち込みの波形を許容する柔軟性
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AWSクラウド
保管
相関
分析
• センサーデータを収集し利用するケース
モバイル デバイス 様々な
デバイス
HTTPS
Small Thing
IoT テレメトリー + クラウドアーキテクチャ
Persistent Stream
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Logger
滴りから強大な流れに
AWS Cloud
Stream
Small Thing
モバイル デバイス 様々な
デバイス
Auto Scaling Group
M2M Brokers
Device Config
M2M Broker Fleet Keeper
M2M Config Broker
aka. evolved telemetry + cloud architecture
保管
相関
分析
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巨大な流れから河川に aka Global Telemetry Architecture
Stream
セントラルリージョン
Amazon Kinesis–Enabled
App
Logger
Stream
Small Thing
モバイル デバイス
様々な デバイス リージョン
Amazon SQS Complaint Queue
Logger
Stream
Small Thing
モバイル デバイス
様々な デバイス リージョン
保管
相関
分析
Device Config
Device Config
Master Device Config
M2M Broker Scaling Group
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Small Things と AWSサービス
Global Ubiquity
$0 Inbound Data
Small Thing
Elasticity
Purpose Built Services
Global Object Store
Audit &
AZN Amazon S3
Amazon Cognito
Amazon DynamoDB
Amazon Kinesis
Amazon SQS
Auto Scaling
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ビッグデータ処理の簡略化
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様々なツール群の存在
Glacier
S3 DynamoDB
RDS
EMR
Redshift
Data Pipeline Kinesis
Cassandra CloudSearch
Kinesis-enabled
app
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big data パイプライン
データ 回答
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収集 処理 分析
蓄積
単純なパターン
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収集 処理 分析
蓄積
単純なパターン
データ収集と 蓄積
データ プロセッシング
イベント プロセッシング
データ 分析
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単純なパターン
S3 Kinesis DynamoDB RDS (Aurora)
収集 処理 分析
蓄積
データ収集と 蓄積
データ プロセッシング
イベント プロセッシング
データ 分析
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すべてのデータをS3に集約
Amazon EMR
Amazon Kinesis
Amazon Redshift
Amazon DynamoDB
Amazon RDS
Apache Spark Streaming
Apache Cassandra
Apache Storm
Amazon S3
Amazon Machine Learning
最適なツールによって連携
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AWS サービス – データ収集および蓄積
Amazon RDS (Aurora)
Amazon DynamoDB
Amazon S3
Amazon Kinesis
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S3 $0.030/GB-Mo
Redshift Starts at $0.25/hour
EC2 Starts at $0.02/hour
Glacier $0.010/GB-Mo
Kinesis $0.015/shard 1MB/s in; 2MB/out $0.028/million puts
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500MM ツイート/day = ~ 5,800 ツイート/毎秒
2k/ツイート → ~12MB/sec (~1TB/day)
シャードあたり$0.015/時, $0.028/million PUTS
Kinesis コスト $0.765/時
Redshift コスト $0.850/時 (2TB ノード)
S3 コスト$1.28/時 (圧縮なし)
合計: $2.895/時
コスト
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単純なパターン
AWS Lambda
KCL Apps
収集 処理 分析
蓄積
データ収集 及び保存
データ プロセッシング
イベント プロセッシング
データ 分析
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リアルタイムイベントプロセッシング
• イベント・ドリブンなプログラミング
• リアルタイムインプットをトリガに次のアクションへ
例:
– デバイスログからハード故障をプロアクティブに検知
– 行動履歴から不正の発見
– パフォーマンスSLAのモニタリング
– しきい値を下回った在庫の通知
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イベントプロセッシング – 機能の実装
S3 のイベント通知
Kinesis ストリーム
DynamoDB ストリーム
AWS Lambda
KCL Apps
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収集 処理 分析
蓄積
データ集取 及び保存
データ プロセッシング
イベント プロセッシング
データ 分析
単純なパターン
EMR Redshift
Machine Learning
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データプロセッシング/分析
• データに関する問題への回答
• 問題 – 分析: SQL/データウェアハウス
– 分類: センチメント分析
– 予測: ページビュー予測
– など
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データ処理のフレームワーク
一般的には2種類:
• バッチ処理
• ストリーム処理
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IoT/ビッグデータ ユースケース
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ビッグデータ事例: スシロー様
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スシロー様
• 回転寿司チェーンレストラン
• センサーデータをKinesisに収集
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スシロー様におけるデータフロー
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2009 2010 2011 2012 2013
AWSへの移行
cameras
DynamoDBへの 切り替え
IoT / コネクティッドデバイス
シンプルビデオのモニタリングとセキュリティ 急激な成長 – “ 突如ペタバイトクラスに”
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EC2 (ライブストリーミング)
S3 (CVRデータ)
DynamoDB (メタデータ)
CloudFront (CDN)
EMR (アクティビティ認知)
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DynamoDB Stream を使ったIoTアプリケーション例
Devices
• アナリティクスやトレンド分析
• デバイスの異常検知通知
• 異常発生予測
AWS
Lamda
Amazon Redshift
Amazon SNS
Amazon Machine Learning
![Page 50: Tokyo - Amazon Web Services · 米国における IoT / Big Data & Analytics 活用事例の最前線 -先進事例に学ぶ IoT のベストプラクティス Miha Kralj, Principal](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042219/5ec4c79021790147f730d9f4/html5/thumbnails/50.jpg)
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