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Tag: AWS IoT

AWS IoT Greengrassハンズオンを公開 – AWS IoT Greengrassをゲートウェイと見立てて、デバイスとのメッセージングやデータ収集について学べます

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT Greengrass ハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT Greengrassサービスページより抜粋 AWS IoT Greengrass では、AWS をエッジデバイスにシームレスに拡張します。これによりエッジデバイスでは、管理、分析、耐久性のあるストレージのためにクラウドを使用しながら、生成されたデータに基づいてローカルで動作することが可能になります。AWS IoT Greengrass を使用すると、接続されたデバイスで AWS Lambda 関数を実行し、機械学習モデルに基づいて予測を実行し、デバイスデータを常に同期させ、他のデバイスと安全に通信できます。これはインターネットに接続していないときでも可能です。 この様に、AWS IoT Greengrassを利用することで、エッジデバイス上で様々なことができるようになり、クラウドから簡単に管理できるといった特徴を持っています。 このハンズオンでは AWS IoT Greengrassを導入するにあたり、最初の一歩として基本的な機能について、実際に手を動かしながら3時間程度で学ぶことができます。実機がなくてもAWSのサービスを使ってブラウザがあればすぐにでも試すことが出来ます。このハンズオンを体験することで、基本的な使い方を理解し、次のステップとして、実機での利用や、機械学習の推論を行う高度なエッジコンピューティングへと進むことが可能です。 ハンズオンの構成 https://aws-iot-greengrass-for-beginners.workshop.aws/ このハンズオンで作成する構成は以下の図のようになっています。 ハンズオンのコンテンツとしては、 「AWS IoT Greengrassのセットアップ」、「AWS IoT Greengrassと繋がるセンサーデバイスの作成」、「デバイス同士のメッセージング」の章では、AWS IoT Greengrassを始めるために必要な設定及び、エッジ側だけでのメッセージングを行うための設定について学ぶことが出来ます。 「Greengrassを詳しく見てみる」の章では、ログの確認、デプロイされたアセットの確認など、トラブルシューティングに必要となる基本的な情報について学びます。 「データをS3に保存する」の章では、応用編としてAWS IoT Coreに届いたメッセージを、データレイクとして利用するS3に保存する設定について学びます。 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内容を応用することで、例えば以下のようなユースケースを実現することができます。 スマートホーム向けのゲートウェイデバイスで動くアプリを簡単にデプロイする 生産設備で大量に発生するデータを直接クラウドに送らずに、エッジ側である程度サマリーさせてから送る ネットワークが常時つながっていないような環境で、エッジ側だけで発生した問題を素早く検出して、アクションを起す また、このハンズオンではAWS Cloud9を利用しますが、AWS IoT Greengrassの動作要件を満たせば、Linuxベースのデバイス上で利用することが可能です。動かしたいデバイスがAWS IoT Greengrassの要件を満たしているか確認する場合は、Dependencies Checkerを利用して確認することが出来ますので試してみてください。 Device Qualified Programについて […]

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IoT@Loft #10 スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.2

IoT@Loft の第10回目は「スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.2」をテーマに、2回目となるオンライン開催を行いました。 工場のIoT 化は、予知保全、生産性向上、デバイス管理、設備の安全管理など多岐にわたり、収益向上やコスト削減を実現しています。今回、様々な分野で工場のスマート化にご尽力されているエンジニアの方々にご登壇頂き、現場の課題とそれに応えるソリューション事例などをご紹介頂きました。また、IoT@Loftでスマート工場をテーマにするのは今回が2回目となります。前回スマート工場をテーマに実施したIoT@Loftの情報や登壇者の方の資料はこちらにあります。さらにこれまでのイベントまとめ記事はこちらにありますので、合わせて確認してみてください。 この回では、目視検査を AI で自動化する取り組みについてシーシーエス様に、工場オペレーションを管理するアプリケーションについて丸紅情報システムズ様に、そして製缶ラインの高速機械をIoT化した取り組みについて東洋製罐様にお話いただきました。また、AWSからはスマートファクトリーを実現する AWS の IoT ソリューションについて紹介しました。

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AWS IoT Eventsを利用してデバイスの位置情報を監視する

多数のIoTデバイスを持つ組織では、運用上の問題を特定して対処するために、複数のデバイス間で発生したイベントを追跡する効率的なソリューションが必要となります。この記事では、AcmeTrackerという架空の組織が、IoTデバイスを使用して車両のジオロケーションを追跡するサービスを提供しており、車両が予想されるジオロケーションの境界から外れるとサポートチームに通知する仕組みについて紹介します。AcmeTrackerはAWSのIoTサービスを使用してデバイスとそのデータを管理しています。各デバイスはAWS IoT CoreのFleet Provisioning機能を利用して固有のデバイスのクレデンシャル(証明書と秘密鍵)を取得し、各デバイスのジオロケーションはAWS IoT Eventsで監視しています。 今回の記事では、前述の車両監視ソリューションの運用概要を説明した後、以下のAWS IoTサービスのセットアップ方法について説明します。 AWS IoT Eventsを設定し、GPS座標を監視する AWS IoT CoreのFleet Provisioningでユニークなクレデンシャルをデバイスに設定する ソリューションの概要 とある複数の車両が特定のルートに従わなければならないシナリオを考えてみましょう。ジオロケーションの入力は、各車両を監視し、車両が予想される旅程に沿っていない場合に車両オペレータに通知するために使用されます。AcmeTrackerという組織は、プロビジョニング クレーム クレデンシャル(証明書と秘密鍵)を組み込んで製造されたIoTデバイスを提供しています。 デバイスはAWS IoT Device SDK for Pythonを使用してAWS IoTで認証するために、プロビジョニング クレーム クレデンシャルを使用します。Python以外のプログラミング言語もAWS IoT Device SDKでサポートされており、サポートされているプログラミング言語の一覧はこちらのページをご覧ください。 この車両監視ソリューションでは、以下のような一連のデータとメッセージのやり取りが行われます。 デバイスは、MQTTトピックを介してAWS IoT Coreサービスに、固有のデバイスクレデンシャルの作成(証明書と秘密鍵の作成)を要求します デバイスは、AWS IoT Coreサービスで定義されたプロビジョニングテンプレートに基づいて、MQTTトピックを介してAWS IoT Coreサービスへの登録(固有のデバイスクレデンシャルの有効化)を要求します デバイスは衛星からGPS座標を取得します デバイスは、そのGPS座標をMQTTトピックを介してAWS IoT Coreサービスにpublishします AWS IoT Coreルールエンジンは、MQTTトピックからGPS座標を取得します AWS IoT Coreルールエンジンは、そのGPS座標をAWS IoT Eventsに送信します AWS IoT Eventsサービスには検知器モデルがあり、受信したIoTイベント(GPS座標)を監視して、デバイスが想定される境界線内にあるかどうかを検出します […]

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IoT@Loft #9 IoTにおけるカメラ・動画の扱い方

IoT@Loft の第9回目は「IoTにおけるカメラ・動画の扱い方」をテーマに、初のオンライン開催を行いました。 見守りカメラや監視カメラ、ドライブレコーダーやロボットなど、IoTではカメラや動画を扱う様々なユースケースが存在します。一方で、デバイスやメディアを取り扱う際には、セキュリティやスケーラビリティなどのIoTならではの課題があります。また、Webカメラの普及や低価格化により、デバイスだけではなくサービスとしての差別化が必要になってきており、例えばクラウド側やエッジ側での認識技術などと組み合わせることによる付加価値の提供も重要です。 この回では、エッジAI処理カメラやIoT通信プラットフォームを提供されているソラコム様、防犯カメラのクラウドサービスを提供されているセーフィー様に登壇いただき、カメラデバイスや動画を扱うサービスやソリューションにおけるAWSのユースケースや課題についてお話しいただきました。また、AWSからは、IoTにおける動画ソリューションの構築方法やその事例について紹介しました。

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FreeRTOSでセカンダリプロセッサのOTAアップデートを実行する方法

多くの組み込みアーキテクチャでは、コネクティビティプロセッサが ビジネスロジックを実行する1 つ以上のセカンダリプロセッサに接続されています。セカンダリプロセッサの無線 (OTA) アップデートを実行する機能は、コネクティビティプロセッサの更新と同じくらい重要です。 これは、バグやセキュリティの脆弱性に対する低コストのパッチ適用と、デバイスへの新機能の提供が可能なためです。 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、小型で低消費電力のエッジデバイスのプログラミング、デプロイ、セキュリティ、接続、管理を容易にします。 AWS IoT Device Managementにより、IoT デバイスを大規模に安全に登録、整理、監視、リモート管理することが容易になります。 AWS IoT Device Managementは、OTA 更新マネージャサービスを提供し、デバイス群全体でアップデートを安全に作成および管理します。 このサービスは FreeRTOS OTA エージェントライブラリと連携して、ファームウェアにデジタル署名し、ストリーミング API を使用してファイルを MQTT ストリームに変換し、AWS IoT ジョブを使用してファームウェアをデバイスに配信します。 OTA エージェントライブラリを使用すると、TLS経由でのMQTT接続を再利用することで、コネクティビティプロセッサのメモリ消費を減らすことができます。 この記事では、fileId パラメーターを使用して、セカンダリプロセッサに更新を配信する方法について説明します。 この投稿は、特定のハードウェアに固有のものではなく、FreeRTOS 201908.00 以降を実行しているすべてのシステムに適用することができます。 FreeRTOS および AWS IoT デバイス管理を使用して OTA を設定する方法の詳細については、FreeRTOS OTA チュートリアルを参照してください。

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IoT@Loft #7 – オートモーティブIoT

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの渡邊 です。1月30日の IoT@Loft 第7回目のテーマは、「オートモーティブIoT」でした。MaaSや自動運転などに取り組まれているエンジニアの方々にその取り組みについてご紹介いただきました。また、オートモーティブ分野におけるAWSサービスの活用方法について、AWSよりご紹介しました。

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AWS IoT Device Management フリートインデックスを使用してデバイスの集約情報を取得する

AWS IoT Device Management のフリートインデックスは、機器の集約情報を取得するために、GetStatistics、 GetPercentiles、GetCardinality の3つのAPIを提供開始しました。これらのAPIを使用すると、次のような質問にすばやく回答できます。AWSIoTに接続しているデバイスの割合はどのくらいですか?デバイスのバッテリーレベルの最大値、最小値、平均値はいくつですか?OSバージョンは現在何種類ありますか? この投稿では、データセンターの温度監視シミュレーションについて説明し、フリートインデックス APIを使用してデバイスの集約情報を取得する方法を理解します。データセンターには、サーバーの温度を監視する多くのセンサーがあります。GetStatistics によって最小/最大/平均温度を取得する方法を学習します。GetPercentiles を使って温度の90パーセンタイルを取得します。また、GetCardinality を使って異常な温度のサーバーラックの数を取得します。

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AWS re:Invent 2019 で開催予定の IoT セッションのご案内

re:Inventまで2週間を切りました。今年のre:Inventでは40を超える数多くのIoTセッション・ワークショップ・チョークトークが予定されています。この記事ではこれらの多くのセッションの中からいくつか紹介するとともに、セッション以外の楽しみ方についても紹介したいと思います。 SpotLight Session Transform tomorrow’s industries with AWS IoT(IOT305-L) AWS IoTを使用すると、組織は比類のないスケーラビリティ、エンドツーエンドのセキュリティ、および他のAWSサービスとの密な統合により、デバイスデータを安全に接続、管理、分析できます。 このセッションでは、AWS IoTのVPが、AWS IoTの新機能と、顧客が今日の洞察を解き放ち、明日の産業を変革する方法を共有します。 Transforming automotive manufacturing with Volkswagen(IOT339) デジタルプロダクションプラットフォーム(DPP)は、機械学習、分析、コンピューティングサービスなど、AWS IoTの広範かつ詳細なサービスカタログを使用して構築されたクラウドプラットフォームです。 このセッションでは、VolkswagenとAWSがDPPを使用して、プラント/デバイスの接続、データ管理とガバナンス、既存の産業およびエンタープライズシステムとの統合を含む共有サービスの共通セットを提供することにより、接続を加速し、生産プラントを最適化する方法を学びます。 また、パブリッククラウドとオンプレミスのAWS IoT展開にまたがる包括的なプラットフォームを通じてこれを達成する方法も学びます。 Digital transformation and IoT monetization(IOT207-R) AWS IoTは世界中の業界に大規模に展開されていますが、ビジネス上の結果はどうでしょうか? このセッションでは、一部のお客様がAWS上に構築されたIoTソリューションを収益化する方法について詳しく説明します。 また、予知保全、資産管理、自己最適化製品、自動的な在庫管理など、さまざまなユースケースにわたる製造業のデジタル変革の例を見ていきます。 Building smarter devices for a better life(IOT209-R) コネクテッドホームは、消費者の生活を改善する統合された自律的なエクスペリエンスのためにデバイスとサービスを結び付けます。 このセッションでは、家庭内の日常的なデバイスをインテリジェントなものに変える方法を学びます。 AWS IoTサービスの豊富なセットを使用して、これらのデバイスを大規模にリモートで監視、制御、およびセキュリティで保護する方法を学びます。 また、AWS IoTを使用して、これらのスマートデバイスからロック解除されたデータを分析し、適切なビジネス上の意思決定を行い、より良い製品を構築し、消費者体験を向上させる方法についても説明します。 Post-launch planning for IoT deployments(IOT210-R) IoTの真の力はデバイスを統合することです。 収集されたデータからの洞察をうけ、運用効率を実現し、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、ビジネスの成果を向上させます。 このセッションでは、エッジからクラウドまでのさまざまなAWS IoTサービスを使用して、単一のデバイスから大規模な展開に移行しながら、IoT展開を管理および継続させる方法を知ることができます。 […]

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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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