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このブログは、5 tips to build AWS IoT Greengrass v2 Componentsを翻訳したものです。 2020 年 12 月に発表された AWS IoT Greengrass v2 は、構築、デプロイ、管理、およびインテリジェント IoT デバイスがキャプチャするデータをローカルで処理するために使用できるオープンソースのエッジランタイムサービスです。たとえば、データ予測の機械学習モデルを実行し、必要に応じてデバイスデータをフィルタリングおよび集約し、構築済みのソフトウェアコンポーネント、機能、およびツールを使用して、デバイスフリートを大規模に効果的に管理できます。 アプリケーションライブラリとランタイムライブラリで構成される AWS IoT Greengrass コンポーネントを使用すると、カスタムアプリケーションコードを開発し、テストを実行して、AWS IoT Greengrass コアデバイスにデプロイできます。そしてそれは、AWS IoT Greengrass v1よりも柔軟性があります。さらに、コンポーネントはコンテナの外部で実行できるため（ 2.0 の新機能）、コアデバイス上のローカルリソースを直接操作できます。また、AWS IoT Greengrass v1 では、AWS Lambda 関数がコアデバイスで実行されるソフトウェアを定義しますが、AWS IoT Greengrass v2 では、コンポーネントは、定義した任意のソフトウェアアプリケーションで構成できます。

このブログは、AWS IoT Device Defender Announces ML Detect GA を翻訳したものです。 2021 年 3 月 24日（米国時間）、AWS は AWS IoT Device Defender Machine Learning Detect and Mitigation（ML 検出）の一般提供を発表しました。これは、過去のデバイスデータからの学習に基づいて、IoT デバイスレベルの運用およびセキュリティの異常を自動的に検出する新機能です。お客様は、AWS IoT Device Defender の ルール検出機能を使用して、静的アラームを手動で設定できます。ML 検出は、フリートの予想される動作を自動的に設定することでこれを容易にします。これにより、メッセージの送信、切断頻度、byte in/out など、さまざまなメトリクスでデバイスがどのように動作するかを深く理解する必要がなくなります。また、ML 検出は、季節性やその他の変化する要因によって引き起こされる新しいデータトレンドに基づいて、予想される動作を自動的に更新します。 このブログ投稿では、機能概要を示し、いくつかのお客様が機能によって提供されるデバイスレベルの監視と運用の信頼性からどのように恩恵を受けているかを紹介し、開始するための手順を説明します。 AWS IoT Device Defender ML 検出の概要 ML 検出は、機械学習を使用して、IoT デバイスの予想される動作のしきい値を設定します。この機能を設定する前に、デバイスの動作（切断頻度、送信されたメッセージの数など）を包括的に理解する必要がなくなるため、AWS IoT Device Defender の検出機能を簡単に使用できます。異常が特定されたら、デバイスの隔離などの組み込みの緩和アクションを選択することで対応できます。

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市川です。 現在、様々なユースケースで IoT デバイスが AWS IoT Core を利用しています。ユースケースの中には AWS のサービスを直接利用したいという話もよく相談として受けます。 IoT デバイスのアプリケーションから AWS のサービスを利用する場合は、AWS 署名バージョン 4 形式 (SigV4) の AWS 認証情報を使用して呼び出すことができます。この署名を作成するためには、クレデンシャル情報(アクセスキー ID、シークレットアクセスキー)が必要になってきます。しかし、不特定多数が触る可能性がある IoT デバイスにこのクレデンシャル情報を持たせるのはセキュリティ上非常に危険な行為となり、どの様にクレデンシャル情報を管理するのが良いかという相談も同時に受けます。このような課題は AWS IoT Core で提供している「認証情報プロバイダ」という仕組みで解決することができます。

この記事は How to remote access devices from a web browser using secure tunneling の日本語訳です。 IoT デバイスへのアクセスを保護し、セキュリティを確保するためには、ファイアウォールを使用するのが一般的な方法です。しかし、すべての受信トラフィックをブロックするファイアウォールの背後にあるリモート環境に配置されたデバイスにアクセスし、管理することは困難です。デバイスのトラブルシューティングを行うには、現地に技術者を派遣してデバイスに接続する必要があります。これでは、デバイス管理の複雑さとコストが増大します。 セキュアトンネリングは、 AWS IoT Device Management の機能で AWS IoT が管理する安全な接続を介して、お客様がリモートデバイスにアクセスする仕組みを提供します。 Secure Tunneling は、既存のインバウンドファイアウォールルールの更新を必要としないため、リモート環境のファイアウォールルールが提供するセキュリティレベルを同じに保つことができます。

この記事は2021年8月23日に投稿された記事(リンク) の日本語訳です。 AWS IoT Core は、IoT デバイスから AWS クラウドへペイロードを安全に取り込み、数十億のデバイスと数兆のメッセージをサポートします。また、メッセージの処理やデバイスの管理をクラウド上で確実かつ安全に行うことができます。AWS IoT Core を使ったソリューションを設計する際に課題となる可能性のあるのが、MQTT ペイロードの最大許容サイズに厳しい制限があることです。このブログを書いている時点では、AWS IoT Core がサポートする最大 MQTT ペイロードは 128KB しかありません (最新の情報はこちらをご確認ください) AWS IoT サービスは、このサイズを超えるパブリッシュや接続要求を拒否します。大きなサイズのペイロードを扱う一般的な IoT のユースケースとしては、以下のようなものが考えられます。 医療画像のクラウドへの取り込み。 医療機器からの心音や肺音の記録と送信。 スマートシティでの交通事故を検知するための音声ファイルの送信。 交通ルール違反の際に、ナンバープレートを撮影して送信。 産業用機械から生成されたバイナリファイルのクラウドへの取り込み。 このブログ記事では、大きなサイズの IoT ペイロードをスケーラブルに取り込む方法を説明します。これは、特に制約としてエッジでの演算能力に制限のあるデバイスや、クラウドに取り込む前にユースケースに対応したペイロードを1つ以上保持できるだけのメモリを持つデバイスに適用できます。

こんにちは、インダストリーソリューションアーキテクトの山本です。 2021年11月10日に開催されたIoT@Loftの23回目「スマートプロダクトの最適化と改善」の内容を紹介させていただきます。 2019年から開始したIoT@Loftですが、スマートプロダクトは当初から取り上げてきた話題になります。スマートプロダクトは製品を介してお客さまとつながり、魅力あるサービスを提供して収益を得る存在になりつつあります。IoT@Loftの内容も、プロジェクトの立ち上げ、コネクティビティの確保といった内容から、出荷後に製品を更新し、改善するための仕組みといった内容へと深まりつつあります。今回のIoT@Loftでは横河電機様の「amnimo」、カシオ計算機様の「Runmetrix」という著名なスマートプロダクト＆サービスの改善や最適化されている技術者の方より実際の取り組みを共有いただき、AWSからもプロダクトやサービスの役立つ様々なサービスをご紹介しました。

はじめに Microsoft Windowsは、産業オートメーションで使用されるデバイスの一般的なオペレーティングシステムです。AWS IoT Greengrassを利用するお客様は、これまでLinuxベースのデバイスに限られていました。GreengrassのWindows対応により、AWS IoT GreengrassをWindowsベースのデバイスで活用し、データをローカルに収集してAWS IoTやその他のサービスにプッシュすることができるようになります。このブログでは、WindowsにAWS IoT Greengrassをインストールして使用する方法を紹介します。

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渡邉です。 2021年10月13日に開催されたIoT@Loftの22回目「スマート工場（IIoT）に向けた課題と取り組み 〜機器接続とデータ活用〜 vol.4」のご紹介をさせていただきます。

こんにちは。IoT スペシャリストソリューションアーキテクトの嶺です。 本記事では、AWS IoT Deep Dive セミナーシリーズの第5回の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめております。

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。