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Tag: AWS IoT

エッジデバイス上のAWS IoT Greengrassへ顔認識モデルをインストールする方法

皆様は、リモートデバイスの通信と制御のためにAWS IoT CoreとAWS IoT Greengrassを使用する方法をすでに知っているかもしれません。 AWS IoT Greengrassの機械学習(ML)推論を使用すると、送信遅延なしにローカルデバイスで機械学習モデルを実行できます。 このブログ記事では、Raspberry PiでAWS IoT Greengrass ML推論を使用して自宅の監視のためにローカルの顔認識を実行する方法を紹介します。 Raspberry Piのカメラの制御装置として、Alexa Voice Serviceに接続されているAmazon Echo Dotを使用すると、ドアの外にいる人の写真を撮ることができ、その写真を使用して顔の検出と比較を実行できます。 Raspberry Piに展開された事前学習済みのMLモデルを使用したローカルデータセット 比較結果はドアロックや他のスマートデバイスでも使用できますが、これらの使用例はこの記事では扱いません。

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クライアントデバイスからのポート443でのTLSクライアント認証によるMQTTの実装方法(Python)

アプリケーション レイヤ プロトコル ネゴシエーション(Application Layer Negotiation:ALPN)は、TLSの拡張機能として、TLSサーバに接続しているクライアントがProtocolNameListという追加パラメータを渡すことを可能とします。ProtocolNameListは、クライアントが通信に使用したいアプリケーションプロトコルの優先順位付きリストです。 AWS IoT Coreでは、ALPN TLS extensionを使用して、ポート443でTLSクライアント認証を使用してMQTT経由でデバイスを接続できるようになりました。なぜこれが便利なのかについては、このブログ記事を参照してください。

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS IoTでのデバイス管理、運用について 資料及びQA公開

こんにちは、ソリューションアーキテクトの江原です。 先日(2018/3/27)開催致しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS IoTでのデバイス管理、運用について」の資料を公開いたしました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の回答と併せてご紹介致します。

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DeNA TechCon 2018 – AWS IoTを用いたDeNAオートモーティブアーキテクチャ

AWS IoTを用いたDeNAオートモーティブアーキテクチャ   先日、2018年2月7日に、渋谷ヒカリエにて開催された、DeNA TechCon 2018におきまして、「AWS IoTを用いたDeNAオートモーティブアーキテクチャ」と題した、DeNAの放地宏佳様による講演がありました。 AWS IoTをふんだんに活用して、Vehicle Architecture on AWSを実現されている舞台裏に関し、車両情報管理基盤の話を中心に、詳細な内容を発表いただきました。 車載デバイスから車両管理情報を収集して、車両情報集約基盤へと連携している具体的なワークフロー デバイス認証にどのような実装を施して、AWS IAMとのスムーズな連携を行なっているのかの詳細な解説 ビジネス要求の変化に柔軟に対応できるよう、拡張性を考慮したデバイスシャドウとルールエンジンの組み合わせによる利用の工夫 バックエンドのElasticsearchへのindexingのしやすさを考慮したデバイスシャドウのアトリビュート設計に対する工夫 もちろん、この他にも様々なAWSを活用いただいた事例を、Deep Learningや機械学習など、多くのセッションで触れていただいております。 ぜひ皆様にも、DeNA TechCon 2018のイベントページに訪れて、それぞれのセッションスライドに目を通していただきたいです。 DeNA様、放地様、素晴らしいカンファレンスと発表を、本当にありがとうございました!   ソリューションアーキテクト 半場光晴

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2018年3月のAWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。ソリューションアーキテクトの石井です。2018 年 3 月の AWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内をさせて頂きます。 2018 年 3 月の BlackBelt セミナーでは、ソリューションカットとして、働き方改革を実現するための AWS の VDI やオンラインミーティングサービス、Well-Architected Framework を活用したコスト最適化、データウェアハウスの AWS クラウドへの移行方法、AWS IoT でのデバイス管理・運用をする際に検討すべきポイント、などをご紹介します。 サービスカットでは、機械学習モデルの開発・学習・推論を素早く簡単に行うための Amazon SageMaker、ストレージとコンピューティング機能を備えた 100TB のデータ転送デバイス AWS Snowball Edge、動画ストリーミングを低遅延で分析処理に配信するための Amazon Kinesis Video Streams など、盛り沢山でお送りします。 なお、2018 年 3 月の BlackBelt セミナーは通常の火・水以外の変則的な開催日もございますのでご注意下さい。 3 月の開催予定 ソリューションカット 3/6(火)12:00-13:00 働き方改革を実現する AWS のエンドユーザーコンピューティングサービス 3/13(火)12:00-13:00 Well-Architected Framework によるコスト最適化 3/19(月)12:00-13:00 […]

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ポート443でTLS認証を使ったMQTT: なぜ便利で、どのように動くのか

AWS IoT Coreサービスで、ポート443でTLSクライアント認証を使用してMQTTを使用してデバイスを接続できるようになりました。この機能を利用してどのようにデバイスを接続するのかを知るには次をお読みください、デバイス接続方法についてを知るには最後のセクションをお読みください。 443, 8883 -違い TCP接続は通常、IPアドレスとポート番号の組み合わせの関連付けがなされています。そのために、アプリケーションが他のサードパーティのアプリケーションと通信できるようにするためには、使用するポート番号の問い合わせが発生します。これを解決するために Internet Assigned Numbers Authority(IANA)は 、組織に登録されているTCPとUDPの様々なメッセージプロトコルに対するマッピングを維持管理しています。これは標準的なリストではありませんが、広く採用されています。データベースのクイック検索では、ポート443はHTTP over TLSとして登録済みのポートであり、8883はMQTT over TLSとして登録済みのポートです。 AWS IoT Coreはこれらの規格を可能な限り遵守していますが、これを逸脱するシナリオがあることをお客様から学びました。

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アナウンス Amazon FreeRTOS – 何十億ものデバイスがクラウドから安全に利益を得ることを可能にする

私は最近ReadWrite.comの記事であるIoTデバイスは前進し、2021年までに200%増加するを読み、記事がこの成長によるお客様と産業の利点を記す一方で、記事内の2つのことが私を行き詰まらせました。一つは”研究者は、IoTの急増が新しい課題を作るだろう。特にエンドユーザと提供する側においてIoTのデプロイメントが面倒を引き起こす。”という文章でした。その文章は正しいだけでなく、このエキサイティングな新しい技術領域のソリューションとデプロイメントを構築するという課題のいくつかに実際に対応していました。二つ目はセキュリティの課題が増えてくるということでした。 その記事は私に、コスト効率の良いマイクロコントローラに簡単にクラウドに接続することができるセキュアなOSを持たせることでクールなIoTのソリューションを作れないかと考えさせました。 幸運なことに、AWSからエキサイティングな新しいオープンソースを提供するという方法でその答えはでてきました。私は今日(2017/11/29 PST)すべてをアナウンスできて嬉しいです。一緒にAmazon FreeRTOSを歓迎しましょう。

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発表 AWS IoT Analytics:従来よりスケールがあり速いIoTアナリティクスの提供

私が徹底的に楽しむ技術分野として、Internet Of Things(IoT)があります。私が子供のときに両親が私のために購入してくれたおもちゃを分解し、仕組みを見て、どうやって元に戻すかを見てきました。どういうわけか、私は、厳しく刻々と変化する技術を終わらせる運命にあったようです。 したがって、私がIoTのデバイスやテクノロジの学習や調整を本当に楽しんでいることは間違いありません。私の開発とソフトウェアエンジニアリングへの愛と電気工学分野の回路、コントローラ、およびその他に関する私の好奇心を結びつけています。 私が電気工学者であると主張することはできませんが。 IoTデバイスとソリューションの導入によって収集された情報にもかかわらず、私は正直言って、異常発生の検索、大量データのクエリが必要となるケースに直面するまでデータの解析、検索、処理について考えた事がありませんでした。もちろん、組織の方向性を高めるために企業が正確な意思決定と予測を行うための分析の重要性を理解していました。しかし、アナリティクスがIoTの初期ソリューションに不可欠なパーツであるかは私には思い浮かびませんでした。 AWS IoT Analyticsこんにちは!。AWS IoT Analyticsはデバイスからのデータ収集に高度なデータ解析機能を提供するAWS IoTの新しい機能です。AWS IoT Anlyticsサービスは、メッセージの処理、大量のデバイスデータの収集と保管、データに対するクエリの発行ができます。そして、可視化としてAmazon Quicksightと連携し、Jupyter Notebooksと連携し機械学習を持ち込むこともできます。

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AWS IoT Device Management

AWS IoTとAWS GreenGrassは、IoTデバイスとアプリケーションのための強固な基盤とプログラミング環境を提供します IoTの本質として、数千または数千の場所に配置された数千万のデバイスが何百万が包含されたイベントの規模のデバイス展開が頻繁に発生します。スケールの観点から、個々のデバイスを個別に扱うことは不可能です。さまざまな展開構成、デバイスモデルなどに対応する柔軟性を保持しながら、一括してデバイスをセットアップ、監視、更新、および最終的にリタイアする必要があります。 AWS IoT Device Management 本日(2017/11/29 PST)、この課題に取り組むためのAWS IoT Device Managementをローンチします。デバイスの製造からリタイヤまでのライフサイクルの各フェーズの手助けとなるでしょう。 あなたが手に入れるものは:

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AWS Greengrassが、アジアパシフィック (東京)リージョンで利用可能になりました。

AWS Greengrassが、アジアパシフィック (東京)リージョンで利用可能になりました。AWS Greengrassが、Java 8、Node.JS 6.10 Lambdaランタイムに対応しました。また、AWS Greengrassで、Lambda関数、サブスクリプション、設定を削除することで、デプロイ済みのGreengrassグループをリセットできるようになりました。 AWS Greengrassは、接続されたデバイスでのローカル・コンピューティング、メッセージング、データと状態の同期を安全な方法で実行できるようにするソフトウェアです。AWS Greengrassによって、接続されたデバイスは、AWS Lambda関数を実行することが可能になります。現在、Python 2.7、Node.JS 6.10、Java 8が利用可能で、開発者に、より適切な言語を選択する柔軟性と、クラウド上のLambda関数との一貫性を提供します。Greengrass上でAWS Lambda関数を実行することによって、IoTデバイスによるローカルイベントへの高速な応答や、不安定なネットワーク環境下での動作を保障します。また、IoTデータのクラウドへの送信コストを最小限に抑えることができます。デプロイ機能のリセットがサポートされ、使用されなくなったGreengrassグループを削除することで、クラウドリソースをクリーンアップでるようになりました。Greengrass Coreをクリーンアップして、デプロイ前の状態に戻すこともできます。この機能によって、Greengrass Coreデバイスからデータを簡単に削除し、それに関連するデータをクラウドから削除することが簡単にできるようになりました。 サポートされているリージョンの一覧は、こちらをご覧ください。 AWS Greengrassの詳細については: • 製品ページ • ドキュメント FAQ Q: AWS Greengrassサービスは、どのAWSリージョンで利用できますか? AWS Greengrassは、現在、下記のAWSリージョンで利用可能です。 ・ 米国東部(バージニア北部) ・ 米国西部 (オレゴン) ・ 欧州 (フランクフルト) ・ アジアパシフィック (シドニー) ・ アジアパシフィック (東京)   AWS Greengrassは、上記のAWSリージョンのいずれかにアクセス可能であれば、ご使用の地域に関係なく利用可能です。 Q: どのLambda用言語をGreengrassにデプロイできますか? Python 2.7、Node.JS 6.10、またはJava 8 Lambdaランタイムを使用するLambda関数は、Greengrass […]

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