• 東京リージョンのご利用を想定しています。
• 自動車 1,000 台が AWS IoT Core に毎日 2 時間(30 日間)常時接続し、JITRメッセージをAWS IoT Coreのメッセージブローカーへ、その他メッセージは Basic Ingest トピックへ送信します。
  
• Just In Time Registration(JITR)を実施するための証明書の作成や登録は事前に完了しているものとします。
• 5 秒間隔で平均 1KB のメッセージを車両位置データとして収集します。
• 1 分間隔で平均 10KB のメッセージを障害診断データとして収集します。
• 30 秒間隔で平均 2KB のメッセージを安全運転スコアとして収集します。
• 30 秒間隔で平均 2KB のメッセージを交通データとして収集します。
• 計 5 分間で平均 6,000KB のメッセージを異常検知分析のためのデータとして収集します。
• AWS Lambda は事前に同時実行数 10,000 リクエストまでの上限緩和申請済みとします。
• AWS Lambda の全ての処理は、256MB のメモリを使用し平均 3 秒で処理が完了するとします。
• Amazon Kinesis Data Firehose は事前に 20MB/秒までの上限緩和申請済みとします。
• Amazon Kinesis Data Firehose では 10MB 分のデータをバッファリング(条件は 10MB 又は 5 分間分として設定)し、Amazon Simple Storage Service へ無圧縮で保存します。
• Amazon Kinesis Data Analytics は常時 5KPU(Kinesis Processing Unit)消費する SQL アプリケーションを実行するとします。
• Amazon Kinesis Data Streams は異常検知時(5 分に 1 件発生)のみ Amazon Kinesis Data Analytics から平均 100KB のデータを受信するとします。
• 安全運転スコアを処理する AWS Lambda では、Amazon DynamoDB に対して 4KB のデータを取得するとします。
• 外部通知を実施する AWS Lambda は、DynamoDB ストリームから 1 アイテムずつ処理するとします。
• Amazon Simple Notification Service から外部の HTTP/S エンドポイントに対して、サイズが 64KB/リクエストのリクエストを送信します。

1. 1,000 台 * 3,600 分 (60 分 * 2 時間/日 * 30 日) = 360 万分として計算
2. AWS IoT Core は 1 メッセージ/5KB で 10KB の場合 2 メッセージで計算する必要があります。1 台・月あたりのメッセージ数は、720 メッセージ/時間(車両位置) + 120 メッセージ/時間(障害診断) + 120 メッセージ/時間(交通) + 120 メッセージ/時間(安全運転スコア) + 14,400 メッセージ/時間(異常検知) = 15,480 メッセージ/時間で、月当たり 1,000 台 * 15,480 メッセージ/時間 * 2 時間 * 30 日 = 928,800,000 メッセージとなり、デバイスからの JITR リクエストメッセージを足し合わせた 1,000 メッセージ + 928,800,000 メッセージ = 928,801,000 として計算
3. 1 台・月あたりの AWS Lambda リクエスト数は、720 リクエスト/時間(車両位置) + 60リクエスト/時間(障害診断) + 120リクエスト/時間(安全運転スコア) + 120リクエスト/時間(交通) + (720 リクエスト/時間 + 60 リクエスト/時間 + 120 リクエスト/時間)(外部通知) = 1,920 リクエスト/時間で、月当たり 1,000 台 * 1,920 リクエスト/時間 * 2 時間 * 30 日 + 12 リクエスト/時間(異常検知) * 2 時間 * 30 日 = 115,920,000 リクエストとなり、デバイスからの JITR リクエストを足し合わせた1,000 メッセージ + 115,920,000 メッセージ = 115,200,720 として計算
4. AWS Lambda の処理時間は、115,200,720 リクエスト * 平均 3 秒 * 256MB = 88,474,152,960MB-秒 = 86,400,540GB-秒として計算
5. 車両 1 台・1 日あたりのデータ保存量は、車両位置：1KB/メッセージ * 12 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 1,440KB、障害診断：10KB/メッセージ * 1 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 1,200KB、交通：2KB/メッセージ * 2メッセージ/分 * 60 分 *  2時間 = 480KB、更に 1 日あたりの異常検知：100KB/メッセージ * 1 メッセージ/時間 * 24 時間 = 2,400KB となり、全車両の 30 日分のデータ量は、1,000 台 * (1,440KB + 1,200KB + 480KB) * 30 日 + 2,400KB * 30 日 = 93,672,000KB ≒ 90GB として計算
6. 車両 1 台・1 日あたりの書き込みリクエストは、車両位置：1 リクエスト/メッセージ * 12 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 120 リクエスト、障害診断：10 リクエスト/メッセージ * 1 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 1,200 リクエスト、交通：2 リクエスト/メッセージ * 2 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 480 リクエスト、更に 1 日あたりの異常検知：100KB/メッセージ * 1 メッセージ/時間 * 24 時間 = 2,400 リクエストとなり、全車両の 30 日分のデータ量は、1,000 台 * (1,440 リクエスト + 1,200 リクエスト + 480 リクエスト) * 30 日 + 2,400 リクエスト * 30 日 = 93,672,000 リクエスト ≒ 9,368 万リクエストとして計算
7. 1,000 台 * 120 リクエスト/時間(安全運転スコア) * 2 時間 * 30 日 = 720 万リクエストとして計算
8. DynamoDB ストリーム処理は、1,000 台 * (720 リクエスト/時間(車両位置) + 60 リクエスト/時間(障害診断)) * 2 時間 * 30 日 = 46,800,000 リクエストとして計算
9. 車両 1 台・1 日あたりのデータ保存量は、車両位置：1KB/メッセージ * 12 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 1,440KB、障害診断：10KB/メッセージ * 1 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 1,200KB、安全交通スコア：2KB/メッセージ * 2 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 480KB、交通：2KB/メッセージ * 2 メッセージ/分 * 60 分 * 2 時間 = 480KB となり、全車両・月あたり 1,000 台 * (1,440KB(車両位置) + 1,200KB(障害診断) + 480KB(安全交通スコア) + 480KB(交通)) * 30 日 = 108,000,000KB ≒ 103GB
10. Amazon Simple Storage Service への保存リクエストの頻度は、103GB / 10MB(S3 に保存する単一ファイルのサイズ) = 10,547.2 ≒ 10,600 リクエストして計算
11. 100KB/時間 * 720 時間(30 日) * 1 ペイロードユニット/25KB = 2,880 ペイロードユニットとして計算
12. 1時間あたりの Amazon Simple Notification Service のリクエスト数は、外部通知：720 リクエスト/時間 + 60 リクエスト/時間 + 120 リクエスト/時間、異常検知：1 リクエスト/1 時間をあわせた 901 リクエストで、30 日間であれば 901 リクエスト/時間 * 720 時間(30 日) = 648,720 リクエストして計算
13. 648,720 メッセージ * 64KB = 41,518,080KB ≒ 40GB として計算