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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。

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。

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。