Category: Internet of Things

はじめに こんにちは、ソリューションアーキテクトの奥野です。今回で 4 年目となる自動車業界向けクラウドテクノロジーカンファレンス「AWS Autotech Forum 2021」を 2021 年 8 月 25 日に開催しました。 本イベントでは、CASE 技術及び車両開発、データ分析に関わるエンジニア、R&D ご担当者やそれらの部門マネージャー、技術責任者、モビリティーサービス新規事業開発や経営戦略に携わる方々を対象に、コネクテッドカーのデータ活用や WP29 サイバーセキュリティ標準、MaaS の新たな立ち上げなどの業界の関心事について、困難を克服しながら実際にビジネス実装まで進められているお客様に取り組みをお話頂きました。このようなイベントを通して、最新テクノロジーを知ることで効率的・先進的なクラウド活用へとつなげ、他社との共通の課題や解決策を知ることで自社の取り組みをさらに促進いただきたいと考えています。 このブログでは、当日参加できなかった方々や、参加したけれども内容を振り返りたい方々に向けて、ご自身の取り組みの参考としていただくために当日のセッション内容のまとめを紹介します。

この記事は Roy Kincaid によって投稿された Getting started with MQTT retained messages for AWS IoT Core を翻訳したものです。 AWS は先日、AWS IoT Core の MQTT retained messages (保持されたメッセージ) の一般提供を発表しました。この機能では、特定の MQTT トピックごとに1つのメッセージを保存することで、トピックの現在および将来のサブスクライバーに配信することができます。retained message を作成するには、パブリッシュ時に retain フラグを設定し、AWS IoT Core のブローカーに保存することを知らせるだけです。この時点でメッセージは現在の全てのサブスクライバーに通常通り配信され、将来そのトピックをサブスクライブする新しいデバイスにも配信されます。また、今回の発表には、retained messages を管理するための新しい API と更新された API も含まれています。retained messages は、AWS IoT Core が利用可能なすべてのリージョンで使用できます。 この記事では、この機能の概要を説明し、今後の IoT プロジェクトを設計する際に念頭に置くべきいくつかのユースケースを共有し、AWS IoT コンソールとプログラムの両方で利用を開始する方法について説明します。

こんにちは。プロトタイピング ソリューション アーキテクトの市川です。 2021/8/18に開催されたIoT@Loftの21回目である、「モビリティでのIoT活用」の紹介をしたいと思います。

この記事は、Connecting home appliances with a smart home solution built on AWS in the AWS China Region を翻訳したものです。 本ブログでは、AWSサービスを活用した家電メーカーのスマートホームソリューション構築および維持する方法を紹介していきます。これらのソリューションは、接続された製品の付加価値を提供するプラットフォームであると同時に、ユーザーが製品を利用するためのアプリケーションでもあります。中国で家電製品を製造して世界中で販売しているお客様の実際のユースケースとなります。本ブログではエンドツーエンドソリューションの概要のリファレンスアーキテクチャについて紹介し、AWS IoTと他のAWSサービスをどのように連携したかのコアユースケースについて説明します。本ブログにより、スマート家電を利用する家族と情報共有するためにどのようにセキュアに構築したか、およびAWS中国リージョンで大規模な家電製品のフリートを安全に管理する方法を学習できます。本ブログには Python コードスニペットが含まれているので、デバイスからスマートホーム IoT プラットフォームにデータを送信し、デバイスからユーザー向けのモバイルアプリケーションや Web アプリケーションへのマルチメディアファイルを安全に共有するソリューションをトライできます。

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

はじめに AWS IoT SiteWise のアラーム機能を使用すると、デバイス、機器、プロセスのルールベースのアラートを設定、視覚化、および管理できます。機器データがしきい値に違反した場合、ほぼリアルタイムにSMSまたは電子メールでアラートを受信できるため、運用チームは計画外の機器のダウンタイムを削減するためのタイムリーなアクションを実行できます。AWS IoT SiteWise アラームは AWS IoT Events によって提供され、それに緊密に統合されているため、AWS IoT SiteWise コンソール、AWS IoT SiteWise 監視ウェブアプリケーション、または AWS IoT SiteWise SDK を使用してアラームを作成できます。本記事では、AWS IoT SiteWise と AWS IoT SiteWise モニターでの統合されたアラーム体験を紹介します。AWS IoT SiteWise でアラームを作成し、AWS IoT SiteWise と AWS IoT SiteWise モニターで監視します。

AWS re:Invent 2020 では、AWS IoT SiteWise Edge のプレビューを発表しました。これは、AWS IoT SiteWise の新機能であり、産業用施設においてオンプレミスで実行されるソフトウェアを提供し、AWS クラウドの送信先にデータを送信する前に、ローカルで機器データを簡単に収集、処理、およびモニタリングできるようにします。AWS IoT SiteWise Edge ソフトウェアは、サードパーティーの産業用ゲートウェイやコンピュータなどのローカルハードウェア、または AWS Outposts および AWS Snow Family コンピューティングデバイスにインストールできます。これは、アプリケーションの構築、デプロイ、および管理に役立つエッジランタイムである AWS IoT Greengrass を使用します。 AWS IoT SiteWise Edge を使用すると、AWS IoT SiteWise アセットモデルを使用して、オンプレミス SiteWise ゲートウェイで機器データを整理および処理できます。その後、クラウドの AWS IoT SiteWise で使用するのと同じアプリケーションプログラムインターフェイス (API) を使用して、ゲートウェイから機器データをローカルに読み取ることができます。例えば、工場フロアの生産ラインモニタリングダッシュボードで使用するために、設備総合効率 (OEE) などのメトリクスをローカルで計算できます。 AWS IoT SiteWise Edge をこれらのユースケースに使用して、組織にとっての Industrial IoT の価値をすばやく評価および実証できます。

こんにちは、プロトタイピングソリューションアーキテクトの飯田です。 2021/7/14に開催されたIoT@Loftの20回目である、「#20 IoT プラットフォーム開発の勘所」のレポートです。 スマートプロダクトの領域はますます拡大しており、家の鍵、エアコン、扇風機など、B2C/B2B問わず様々なモノの IoT 化が進んでいます。増え続ける大量なデバイスが繋がる IoT のプラットフォームは、IoT サービスの品質を維持し、新たな顧客価値を提供する上で重要な役割を担います。 IoT@Loft ＃20では、IoT のプラットフォームを開発されるエンジニアのお二方にご登壇いただき、実際の開発を経て得られた「勘所」を共有頂きました。ミネベアミツミ株式会社の手塚様からは、販売を開始しているスマートロック「SADIOT LOCK」の開発において遭遇した様々な課題とその解決方法についてをお話頂きました。また、株式会社リコーの白井様からは、複合機をはじめとする様々なIoTデバイスが接続するプラットフォームにおける設計のポイントについてお話頂きました。AWS からは、IoT のプラットフォームにおける AWS の活用方法と、ユーザーのみならず様々なステークホルダーに価値を生み出すためのプラットフォームの在り方、作り方についてご紹介しました。

多数の設備を持つ組織は、物理的および運用上の問題を検出し対処するために、設備の状況を検査する必要があります。この記事では、バルブ、石油/ガスパイプライン、送電線などのインフラストラクチャのようにアクセス困難なエリアにある設備を定期的に検査する架空の企業であるAcmedroneのドローンデバイスを使用した事例について説明します。これら設備の検査では、ドローンデバイスが設備の画像を撮影し、物理的な損傷や適切な設備の動作に影響を与える可能性のある物理的な障害など、設備の変更(シーンの変化)を検出する機械学習モデルに対して検証します。

今日、お客様は、ライブストリーミング、ホームセキュリティ、ビデオオンデマンド、工業環境での予知保全、職場でのビデオチャットなど、多くのユースケースでビデオデータ、オーディオデータ、時間符号化データを利用しています。多くの企業や消費者は、仕事やプライベートでの交流を向上するために、ビデオ技術を導入しています。その結果、AI/ML、インタラクティビティ、コンテンツ保護など、ビデオユースケースの数と種類が急速に増加しています。 このブログ記事では、それぞれのAWSビデオサービスの概要と一般的な使用例を紹介し、どのソリューションがお客様に適しているかを判断するのに役立つ情報を提供します。