Amazon Web Services ブログ

Category: Internet of Things

AWS IoT Deep Dive #2 AWS re:Invent 2020 IoT Updates 資料と録画、Q&Aを公開

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。本ブログ記事では、AWS IoT Deep Diveセミナーシリーズの第2回目の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめていきたいと思います。 AWS IoT Deep Dive セミナーとは 本セミナーシリーズは、このタイトル通り、お客様がIoT製品やサービスを設計・開発する際のよくある課題や考慮すべき事項を共有し、AWSによるソリューションをより深く・詳細にお伝えするセミナーです。本セミナーイベントの詳細については、以下のブログ記事にて説明していますので、是非ご覧ください。 AWS IoT Deep Dive – 新しいAWS IoTセミナーシリーズを開始します 本セミナーシリーズの他ブログ記事はこちら

Read More

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #2 ~ニューノーマル時代の小売業、DXへの取り組み~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 デジタルトランスフォーメーションアーキテクトの國田です。2020年8月24日にAWSはリテールビジネスにおけるオンラインセミナー「AWS リテールセミナーシリーズ」の第二回を開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「ニューノーマル時代の小売業、DXへの取り組み」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 8月24日の第二回では、筑波大学の立本博文氏を迎え、ニューノーマル時代の流通DXに関する提言からスタートしました。そして、この度基幹システムのクラウド移行を完了されたミニストップ株式会社の齊藤様、吉田様に登壇いただき、移行プロジェクトのご経験に加え内製化の推進と今後の展開についてご講演をいただきました。AWSからは海外などの動向に加え、リテールテクノロジーソリューションの概要をご紹介しました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。

Read More

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #1 リテールテクノロジーの新潮流 ~ニューノーマル時代の店舗、ECサイト、接客~

みなさま、はじめまして。ソリューションアーキテクトの柏村です。2020年7月7日にAWSは新しいオンラインセミナーとして「AWS リテールセミナーシリーズ」をスタートいたしました。本Blogでは、記念すべき第一回である「リテールテクノロジーの新潮流 ~ニューノーマル時代の店舗、ECサイト、接客~」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。   AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 7月7日の第一回では、実店舗やECサイトをテーマに、これからのニューノーマル時代を見据えた新たな購買体験を提供する仕組みについて、3つのソリューションをAWSのソリューションアーキテクトからご紹介させて頂きました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。なお、下記では動画が公開されていますので、お時間がある方はぜひそちらもご覧ください!

Read More

AWS IoT Device Defenderハンズオンを公開 – デバイスの脅威を検出し対応する方法について学べます

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT Device Defender ハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT Device Defender サービスページより抜粋 AWS IoT Device Defender は、IoT デバイスの保護に役立つ完全マネージド型サービスです。AWS IoT Device Defender は IoT 設定を継続的に監視し、セキュリティのベストプラクティスからの逸脱がないようにします。 AWS IoT Device Defenderでは、決められた内容を監査する仕組みと、メトリックスを元に、デバイスの挙動を判定する仕組みがあります。   このハンズオンでは、両方の仕組みを体験できる内容となっており、増えていくデバイスの設定がゆるくなってしまったことを検出したり、複数の条件を満たすような挙動をしているデバイスを検出する方法について体験していただくことが出来ます。このハンズオンを通して基本的な利用方法を理解し、次のステップとして管理しているデバイスをセキュアに保つ仕組みの構築を進めていただければと思います。 ハンズオンの構成 https://iot-device-defender.workshop.aws/ このハンズオンでは以下のアーキテクチャのような構成となっております。 ハンズオンのコンテンツとしては Cloud9を利用してダミーのIoTデバイスを実行します AWS IoT Device Defenderの監査と、その対応アクションの設定方法を行います セキュリティープロファイルを作成して、クラウド側で取得できる複数のメトリックスの条件で異常な振る舞いを検出する設定を行います AWS IoT Device ManagementのJob機能を使って、デバイスに対して設定変更を実行する方法を試します ハンズオンから実ユースケースへの応用 このハンズオンで学んだことを実際に運用しているIoTデバイスや、これから運用を始める予定のIoTデバイスに適用することで、セキュリティーの脅威を検出し、お客様に安心して使っていただけるシステムを作ることが可能になります。クラウド側の設定のみ(デバイスの設定が必要なメトリックスは対応できませんが)でも監査や異常な振る舞いの検出ができますので、デバイス側に手を入れること無く、すぐにでも始めることが出来ます。 さいごに この記事では、AWS IoT Device Defender ハンズオン の構成や、その応用例についてご紹介しました。是非ハンズオンで AWS IoT […]

Read More

IoT@Loft #16 ロボティクスにおけるIoTの活用

こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの原田です。 11月18日に開催された IoT@Loft 第16回目のテーマは、「ロボティクスにおけるIoTの活用」でした。 この記事では、各LTの内容を登壇資料とダイジェストでご紹介します。また参加者から頂いた質問、登壇者からの回答も掲載します。

Read More

[AWS Black Belt Online Seminar] AWS IoT Greengrass 資料及び QA 公開

先日 (2020/12/15) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS IoT Greengrass」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20201215 AWS Black Belt Online Seminar AWS IoT Greengrass from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. IoTでデバイスが多量にある時にLambdaがコールドスタートになる可能性があると認識してますが、それは仕方がないのでしょうか。IoTの多量のデバイスが一気にLambdaに処理を投げるようになった瞬間にLambdaが動いてなければコールドスタートするまでキューがたまり続けてしまうのでしょうか。デバイスや取得しているデータによってはそれらの時間のロスは致命的になるかもしれないという危惧があるのですが。 A. クラウドで実行するLambdaでは、実際に実行する環境にパッケージを持ってきて、展開し、初期化処理を行うためその時間を気にされているかと思いますが、Greengrass上で実行するオンデマンドLambdaの場合は実行に必要なものはすべてデバイス上に展開されているため、起動は素早く行われます。しかし、初期化処理等で重い処理がある場合は起動が遅くなるケースは考えられますので、そのような場合は実行方法をLong Lived Lambdaとして設定することで、Greengrass Coreが起動すると同時にLambdaが読み込まれ初期化処理を済ませておくことが出来、メッセージが届いてからハンドラで実行するまでの時間を早めることも可能です。ただし、どちらの場合でも処理できる以上のメッセージが届くとキューが溢れてしまいますので、メッセージを送る頻度や処理時間を改善する必要はあります。 —– 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 —— AWSome Day Online Conference 「AWSome Day Online」は、AWSの主要サービスや基礎知識を約 3 時間という短い時間で、ポイントを押さえて紹介いたします。技術的な面だけではなく、AWS クラウドを学ぶために必要となる知識を身に付けたい方、エンジニアのみならず、営業職、プリセールス職、学生まで幅広い方々におすすめします。 ※この回ではAWSエキスパートによる技術的な内容についてチャット形式でのQ&Aを実施します。 ※AWS […]

Read More

新機能 — LoRaWan デバイスを大規模に接続、管理、保護する AWS IoT Core for LoRaWan

本日、 AWS IoT Core for LoraWan を発表しました。これは、AWS IoT Core のお客様が AWS クラウドで省電力長距離通信 (LoRaWan) 接続を使用するワイヤレスデバイスを接続および管理できる、完全マネージド型の新しい機能です。 AWS IoT Core for LoRaWan を使用して、お客様は独自の LoRaWan デバイスとゲートウェイを AWS クラウドに接続することで、プライベート LoRaWan ネットワークをセットアップできます。LoraWan ネットワークサーバー (LNS) を単独で開発または運用する必要はありません。LNS は、LoRaWan デバイスとゲートウェイのクラウドへの接続を管理するために必要です。ゲートウェイはブリッジとして機能し、通常は Wi-Fi または Ethernet 経由で LNS との間でデバイスデータを転送します。 これにより、お客様は LNS の管理に伴う画一的な作業や運用上の負担を排除し、多数の LoRaWan デバイスを簡単かつ迅速に接続し、セキュリティの確保を大規模に行うことができます。 LoRa テクノロジーが提供する広範囲で奥深くまで届く建物内のカバレッジを組み合わせることで、AWS IoT Core が お客様の IoT アプリケーションの開発を加速します。AWS IoT Core では、AWS サービスを使用し、接続された LoRaWan […]

Read More

新機能 — FreeRTOS 長期間サポートにより、長期の機能信頼性を提供

本日、 FreeRTOS長期サポート (LTS)を発表できて嬉しく思います。FreeRTOS は、マイクロコントローラ用のオープンソースのリアルタイムオペレーティングシステムで、小型で省電力のエッジデバイスのプログラミング、デプロイ、保護、接続、管理を容易にします。製造元が現場でデバイスをデプロイし、後で更新するので、LTS リリースは標準リリースよりも安定した基盤を提供します。計画の通り、LTS には FreeRTOS カーネル、組み込みアプリケーションや IoT アプリケーション、およびマイクロコントローラーベース (MCU) デバイスをクラウドに安全に接続するために必要な一連の FreeRTOS ライブラリが含まれています。 FreeRTOS を使用して IoT デバイス上で長期間実行させるアプリケーションを構築するオリジナルの機器メーカー (OEM) および MCU ベンダーの組み込みデベロッパーは、LTS リリースの予測可能性と機能の安定性を実現しながら、重要なセキュリティ更新プログラムも利用できます。FreeRTOS 202012.00 LTS リリースは、FreeRTOS カーネルと IoT ライブラリ — FreeRTOS +TCP、coreHttp、coreHttp、corePKCS11、coreJSON、および AWS IoT Device Shadow に適用されます。 少なくとも2022 年 12 月 31 日まで、これらすべてのライブラリについて、 セキュリティアップデートと重大なバグ修正を提供します。 FreeRTOS LTS のメリット OEM の組み込みデベロッパーが FreeRTOS ライブラリを長期間実行するアプリケーション用に使用したいと考えている場合、最新の FreeRTOS メインラインリリースでのセキュリティ更新とバグ修正のメリットを得たいと考えています。メインラインリリースでは、新しい機能と重要な修正の両方が導入され、修正のみを含めるための時間と労力が増加する可能性があります。 LTS リリースは、付属ライブラリの機能の信頼性を長期間提供します。LTS […]

Read More

AWS IoT Greengrass 2.0 を発表 — オープンソースエッジランタイムと新しい開発者向け機能

AWS IoT Greengrass 2.0 を発表できて嬉しく思います。 AWS IoT Greengrass の新しいバージョンで、デバイスビルダーがインテリジェントデバイスソフトウェアの構築、デプロイ、管理を容易に実行できるようになります。 AWS IoT Greengrass 2.0 は、オープンソースエッジランタイム、豊富な事前構築済のソフトウェアコンポーネントのセット、ローカルソフトウェア開発用のツール、多数のデバイス上でソフトウェアを管理するための新機能を提供します。 AWS IoT Greengrass 2.0 エッジランタイムは Apache 2.0 ライセンスのもとでオープンソースとして、Github で利用できるようになりました。このソースコードを利用することで、アプリケーションの統合、問題のトラブルシューティング、AWS IoT Greengrass を使用した信頼性とパフォーマンスが高いアプリケーションの構築がより簡単に行えます。 IoT ユースケース、デバイスの CPU およびメモリリソースに基づいて、事前構築されたソフトウェアコンポーネントを追加または削除できます。たとえば、アプリケーションを使用してデータストリームを処理する必要がある場合にだけ、ストリームマネージャなどの事前構築された AWS IoT Greengrass コンポーネントを含めるか、あるいはデバイス上でローカルに機械学習推論を実行する場合にだけ機械学習コンポーネントを含めるかを選択できます。 AWS IoT Greengrass IoT Greengrass 2.0 には、デバイス上でアプリケーションをローカルで開発およびデバッグできる新しいコマンドラインインターフェイス (CLI) が含まれています。さらに、デバイス上のアプリケーションを視覚的にデバッグできる、新しいローカルデバッグコンソールがあります。これらの新機能を使用すると、クラウドを使用して実稼働デバイスにデプロイする前に、テストデバイス上でコードを迅速に開発およびデバッグできます。 AWS IoT Greengrass 2.0 は AWS IoT thing groups と統合されているため、ロールアウトレート、タイムアウト、およびロールバックを制御する機能を持つデバイス間で、デバイスをグループ単位で簡単に整理したり、アプリケーションデプロイを管理したりできます。 AWS IoT […]

Read More

エッジデバイスでの機械学習モデルの運用をシンプル化する Amazon SageMaker Edge Manager

今日は、エッジデバイスフリートでの機械学習モデルの最適化、セキュア化、監視、および維持を容易にする Amazon SageMaker の新機能、Amazon SageMaker Edge Manager についてお知らせしたいと思います。 エッジコンピューティングが情報テクノロジーにおける最もエキサイティングな展開のひとつであることは明らかです。実際に、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、およびバッテリテクノロジーの絶え間ない進歩のおかげで、組織は、製造、エネルギー、農業、およびヘルスケアなどのさまざまな産業用途のために、多数の埋め込みデバイスを世界のあらゆる場所で日常的にデプロイしています。シンプルなセンサーから大型の産業用マシンにおよぶデバイスには、望ましくない状態が検出された場合にアラートを送信するなど、データをキャプチャして分析し、措置を講じるという共通の目的があります。 機械学習 (ML) の幅広いビジネス問題を解決する能力はすでに実証されているため、お客様は、ローカルデータからより深い洞察を得るための取り組みの一環として、モデルをクラウドでトレーニングし、それらをエッジにデプロイすることでエッジへの ML の適用を試みておられますが、エッジデバイスの遠隔性と制約された性質により、エッジでのモデルのデプロイメントと管理は困難を極めることがよくあります。 たとえば、複雑なモデルは大きすぎて収まりきらないことがあり、お客様は小規模で精度に欠けるモデルを使用することで妥協せざるを得なくなります。また、同じデバイスでの複数のモデルを使用した予測 (たとえば、異なるタイプの異常の検出など) には、ハードウェアリソースを節約するために、オンデマンドでモデルをロードおよびアンロードする追加のコードが必要になる場合があります。そして、現実世界は常に、どのトレーニングセットの予想よりも複雑で不規則なものであるため、予測品質の監視は大きな懸念となります。 お客様から助けを求められた AWS は、これらの課題の解決に乗り出しました。 Amazon SageMaker Edge Manager のご紹介 Amazon SageMaker Edge Manager は、ML エッジデベロッパーが、クラウドまたはエッジで使い慣れたツールを簡単に使用できるようにします。このため、モデルを本番稼働させるために必要な時間と労力を削減しながら、デバイスフリート全体のモデル品質を継続的に監視し、向上させることが可能になります。 ユーザーが Amazon SageMaker でトレーニング、またはインポートしたモデルを元に、SageMaker Edge Manager はまず Amazon SageMaker Neo を使用してハードウェアプラットフォーム向けにモデルを最適化します。2 年前にローンチされた Neo は、低フットプリントのランタイムによってデバイス上で実行される効率的な共通のフォーマットにモデルを変換します。Neo は現在、Ambarella、ARM、Intel、NVIDIA、NXP、Qualcomm、TI、および Xilinx によって製造されたチップを基盤とするデバイスをサポートしています。 次に、SageMaker Edge Manager はモデルをパッケージ化し、それを Amazon Simple Storage […]

Read More