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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、AWSソリューションアーキテクトの市川 です。7月15日に開催された IoT@Loft の第 12回目のテーマは、「B2C 向けのプロダクトの運用の考え方」でした。 イベントのタイトルからしてかなり絞ったテーマではありましたが、以下のイベント概要にあるように、実際に始める前に知っておきたい運用について開催しました。 B2C のプロダクトでは売り切りの製品から、サブスクリプションで収益を上げ続けるサービスのタッチポイントとして、顧客へ音声インターフェイスを提供し、出荷時のネットワーク設定やセキュリティ更新など、運用を含めた様々なフェーズで考えなければならないことが多くあります。今回は、実際にクラウドに繋がるスマートプロダクトを既に販売・運用されている方々に登壇いただき、どのような方法でプロダクトの運用を行っているかを紹介していただきました。

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。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。

こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの渡邊です。この記事では、AWS IoT Device Management ハンズオンについてご紹介します。 IoTデバイスは現在、数十億個ものデバイスの規模で家庭、工場、油田、病院、車、その他のあらゆる場所で使用されています。様々な場所に配置されたデバイスから頻繁にイベントが発生しており、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。さまざまな構成、デバイスの種類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、更新する必要があります。

AWS は、デジタル変革を進める小売業のお客様からの 「最先端のリテールソリューションを内製したい」というご要望にお応えするために、お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの市川 です。6月17日に開催された IoT@Loft の第 11 回目であるこの回のテーマは、「スマートビルディングにおける IoT 活用の取り組み」でした。 スマートビルディングの領域では、ビルのセキュリティの確保や居住者への快適性の提供、またエネルギー利用のいっそうの効率化などの要求や、労働力の減少に伴うリモート管理や機械警備の重要性などの社会的なニーズのように、様々な領域で IoT を活用したソリューション開発の取り組みが行われています。 今回、様々な分野でビルディング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していただきました。

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。

AWSはコンシューマ製品や製造設備などのエッジデバイスにAWSのサービスを拡張し、インテリジェントに行動できるようにするべく必要な技術をお客様に提供するために、エッジコンピューティングの提供を継続的に進化させています。これにより、お客様は不要なコストやレイテンシーを回避し、エッジデバイスを安全かつ効率的に管理できるようになります。 AWS IoT Greengrassを利用して、AWSクラウドテクノロジーをエッジデバイスに拡張することにより、生成されたデータに対しローカルでアクションを起こしつつ、クラウドでリアルタイムのデータ分析、データの保存と可視化、機械学習モデルの精度の高いトレーニングを行うことが出来ます。AWSはエッジからクラウドまでのテクノロジーソリューションを提供するだけでなく、世界中のさまざまなデバイスプロバイダーと連携し、お客様の特定のユースケースに合わせて適切なハードウェアを選択できるようにしています。 NVIDIA DeepStream SDKは、インテリジェントなビデオ分析アプリやサービスを構築することを促進ためのフレームワークです。NVIDIA Jetson製品を使用することで、お客様はエッジで動作するデバイスにサーバークラスの計算性能を拡張することができます。Jetsonプラットフォーム上のTensorRT及び、CUDAと組み合わせてDeepStreamを使用することで、お客様は高スループットで低レイテンシのソリューションを構築し、展開することができます。 この記事では、NVIDIA DeepStream on JetsonモジュールとAWS IoTサービスを統合することで、AWSの技術とインフラストラクチャを使ってビジネス要件を満たす革新的なソリューションを構築する方法を紹介します。 ソリューション概要 この記事の目的は、NVIDIA DeepStream ApplicationsがAWS IoT CoreとAWS IoT GreengrassにMQTTメッセージを発行できるようにする方法の概要を提供することです。次の図は、この投稿でデモしたソリューションのアーキテクチャを示しています。 以下のセクションでは、DeepStream SDKのメッセージブローカーAPIをインストール及び設定し、AWS IoT CoreにMQTTメッセージを発行するまでの手順を順に説明します。(JetsonデバイスでAWS IoT Greengrassに対応させたい場合は、最後のセクション「AWS IoT Greengrassとの互換性」を参照してください)。 手順1：AWS DeepStreamアダプタのダウンロード 手順2(オプション)：共有ライブラリを手動でビルド 手順3：AWSのIoT認証情報でDeepStreamアプリをプロビジョニング 手順4：Jetsonデバイスへ証明書の転送 手順5：DeepStreamアプリを実行 ソリューションの手順を説明した後、AWS IoT RulesでIoTメッセージを処理する方法と、AWS DeepStreamアダプタをAWS IoT Greengrassに接続する方法を説明します。 前提条件 Administrator権限を持つAWSアカウント インターネットに接続できる、DeepStream SDKがインストールされたJetsonデバイス NVIDIAのドキュメントに記載されているようにGstreamerをインストールされている このソリューションの手順の便宜上、DeepStream SDKがインストールされているパスの環境変数を作成する方法を示します。<DeepStream SDK PATH>をJetsonデバイス上のDeepStream SDKのパスに置き換えてください。 $ export DEEPSTREAM_SDK_PATH=<DeepStream SDK […]

こんにちは、IoT Specialist ソリューションアーキテクトの三平です。この記事では、Amazon Kinesis Video Streams ハンズオンをご紹介します。 Amazon Kinesis Video Streams は、分析、機械学習 (ML)、再生、およびその他の処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるマネージドサービスです。数百万のデバイスからの動画をセキュアに取り込み、時系列でインデックスして保存、再生や分析のために容易に取り出すためのインフラストラクチャを、自動的にプロビジョンして、伸縮自在にスケールします。 このハンズオンでは Amazon Kinesis Video Streams を用いた PoC などを容易に行っていただけるよう、カメラデバイス (Raspberry Pi) からクラウドへ動画を収集・保存し、ライブやオンデマンドでストリーミング再生したり、動画ファイルとしてダウンロードしたり、Amazon Rekognition Video と組み合わせてライブ顔認識やニアリアルタイムでの分析などを行ったりする方法を、実際に手を動かしながら3〜4時間で学ぶことができます。

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 […]