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こんにちは。IoT ソリューションアーキテクトの嶺です。 9月16日に開催された IoT@Loft 第14回目のテーマは、「IoTにおけるAI/機械学習活用の取り組み」でした。 各LTのダイジェストを、参加者の皆様から寄せられた質問への回答と共にお送りします。

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。本記事では、新規の公開したAWS IoT Coreハンズオンについてご紹介します。

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。今回はIoTに関するサービスやコンテンツ、セミナーやイベントの最新情報を本記事にまとめ、ご紹介しようと思います。前回ご紹介した7月分がこちらになります。

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1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  

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの渡邊 です。8月19日の IoT@Loft 第13回目のテーマは、「IoTスタートアップVol2」でした。

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、来月から開催する新しいAWS IoTセミナーシリーズについてお知らせさせてください。 セミナー概要 新しいAWS IoTセミナーシリーズは、AWS IoT Deep Diveというタイトルにしています。本セミナー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。 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などの技術トピック情報を共有します。また、それらをAWSで解決するためのAWS IoTや関連AWSサービスとそれらの機能について、AWSのIoTエキスパートが詳細に解説します。それらのサービスや機能のベストプラクティスや、ベストプラクティスに従ったAWS上での最適な構成についてもお伝えします。さらに本セミナーでは、IoT 関連のサービスや機能最新情報についても日本語で皆さんにお届けしていきます。

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。今回はIoTに関するサービスやコンテンツ、イベントの最新情報を本記事にまとめ、ご紹介しようと思います。 AWS IoT のサービスアップデート まずは、AWS IoT のサービスアップデートについてご紹介します。IoTに関するこれらの最新情報はこちらにあります。ここではこの中から直近数ヶ月の大きなアップデートをいくつかご紹介します。

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。

IoTには様々な種類の実装がありますが、多くのアプリケーションでは、大量のテレメトリーデータ収集します。インダストリアルやヘルスケア、コンシュマー製品、ロジスティクスなどにおいて、IoT のテレメトリーデータは非常に時刻に依存しています。 多くの IoT ソリューションでは、データの収集やレポートのタイミングが重要になります。例えば、アノマリー検出や予兆保全のための属性分析においては、異常発生時や発生の予兆が出たときのイベントが、正確に保存され、わかりやすく資料化されることが必要です。 時系列システムは、個々の IoT デバイスレベルで考えるだけでなく、 IoT アプリケーション全体で考えることが重要です。 たとえば、工場のフロアでは、ベルトコンベアの速さと、その瞬間の搬送力と、それに伴う部品の重量が、ベルトドライブから得られるデータのみを利用するよりも、より良いベルト故障の指標を提供することができることがあります。 また、特定の障害が起こる直前のイベント/データは、データの時間変化をチャートにすることでより多くの洞察が得られることもあります。 こういった時系列データを扱う IoT アプリケーションでは、デバイス間、またはセンサーとゲートウェイソフトウェア（AWS Greengrassなど）間の時間ドリフト（進みや遅れなど）を考慮した管理が不可欠です。 IoT アプリケーション全体の時間ドリフトを管理する効果的な方法としては、各テレメトリデータのペイロードの取り込みに AWS IoT Core を使用し、取り込み時のタイムスタンプを付加することです。 覚えておくべき点として、AWS IoT Core は取り込まれたデータの順序を保証しません。そのため、取り込み時にタイムスタンプを付加する場合においても、IoT デバイス/センサーから送られるデータペイロードに対して、純増するシーケンス番号（可能であればタイムスタンプも）を付加することがベストプラクティスです。 このブログでは、時系列データを扱う IoT ソリューションの開発方法の例として、基本的な AWS IoT コンポーネントと時系列データに最適化された InfluxDB インスタンスを使用し、テレメトリデータを保存する方法を紹介します。また、Grafana と呼ばれる時系列視覚化ツールもセットアップします。 なお、InfluxDB と Grafana はどちらもオープンソースです。 AWS IoT Device Simulator は、高頻度の時系列データを生成します。 データは AWS IoT Core に取り込まれ、Lambda 関数がルールエンジンによってトリガーされて、データを時系列専用データベースに挿入します。 この例では、AWS CLI と InfluxDB […]

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの渡邊 です。2月19日の IoT@Loft 第8回目のテーマは、「スマートホームのセキュリティ脅威と対策」でした。