IoT 予知保全のための

クラウド構成と料金試算例

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AWS ソリューション構成例 - IoT 予知保全分析

目的・用途:
機械や機器の状態把握によるパフォーマンスの判断や潜在的な故障を検知したい

この構成での料金試算例:
149 ドル(月額)  

予知保全分析では、産業用機器の状態を把握することで、生産に影響を与える前に故障の可能性を特定することができます。

AWS IoT を利用することで、機器の状態、健康状態、パフォーマンスを継続的に監視して推測し、リアルタイムで問題を検出することができます。組織が予知保全分析を活用すると、機器の寿命が伸び、作業員の安全性が向上し、サプライチェーンが最適化されます。

この構成での選択サービス

機械学習 推論の実行トリガー Amazon FreeRTOS
機械学習 推論の実行 AWS IoT Greengrass
テレメトリーデータ収集 AWS IoT Core
データ前処理と保存 AWS IoT Analytics
機械学習モデル構築 Amazon SageMaker
機械学習モデル保存 Amazon Simple Storage Service

この構成での料金試算例

サービス
項目 数量 単価 料金 (USD)
Amazon FreeRTOS 推論実行トリガーデバイス 50 センサー 無料 0.00000
AWS IoT Greengrass 推論実行デバイス 50 ゲートウェイ 0.18USD / デバイス 9.00000
AWS IoT Core デバイス接続時間(分) 216 万分 (*1) 0.096USD / 100 万分 0.20736
トリガーされたルール対象のメッセージ 216 万メッセージ (*2) 0.18USD / 100 万件 0.38880
実行されたアクション 216 万アクション 0.18USD / 100 万件 0.38880
AWS IoT Analytics データ前処理 10.3GB (*3) 0.26UDS / GB 2.67800
データ保存 10.3GB (*3) 0.04USD / GB 0.41200
分析クエリ実行 0.1TB (*4) 8.45USD / TB 0.84500
Amazon SageMaker モデル構築のリソース 64 時間/月 0.347USD / 時間 22.20800
モデル構築のストレージ 300GB 0.14 USD / GB 42.00000
モデル構築、トレーニングデータ入力 600GB 0.016 USD / GB 4.80000
トレーニング後モデル出力 0.4GB 0.016 USD / GB 0.00800
トレーニング 64 時間/月
0.347USD / 時間 22.20800
トレーニングのためのストレージ 300GB 0.14 USD / GB 42.00000
Amazon Simple Storage Service モデル保存 0.4GB 0.025USD / GB(最初の 50 TB/月) 0.01000
モデル保存リクエスト 4 リクエスト 0.0047USD / 1,000 リクエスト 0.00002
モデル取得リクエスト 200 リクエスト (*5) 0.00037USD / 1,000 リクエスト 0.00008
モデルデータ転送 20GB (*5) 0.00USD / GB(1GB まで/月)
0.114USD / GB(次の 9.999TB/月)
2.16600

月額合計料金:149.32006(USD)

※ 2020 年 5 月 22 日時点での試算です

  • 東京リージョンのご利用を想定しています。
  • デバイス 1 万台が AWS IoT Core に 30 日間常時接続し、推論結果メッセージ(5KB)を 1 分間隔で AWS IoT Core の Basic Ingest トピックへ送信します。
  • トリガールールはデバイスから AWS IoT Core へ送信されるメッセージに対して設定し、アクションは AWS IoT Analytics への送信を設定します。
  • AWS IoT Analytics のパイプラインではメッセージを無変換でデータストアへ保存し、前日分データをスキャン対象に 1 日 1 回分析クエリを実行します。
  • Amazon SageMaker では、モデル構築とトレーニングに ml.m5.xlarge インスタンスタイプを用います。インスタンスは、モデル構築に月合計 64 時間、トレーニングに月合計 64 時間のインスタンスを実行します。
  • Amazon SageMaker のモデル構築インスタンスのストレージとトレーニングインスタンスのストレージは、AWS IoT Analytics のデータ保存サイズから 100GB 程度増加したサイズのストレージをそれぞれのインスタンスに割り当てます。
  • 直近 7 日分のデータを使用して、モデル構築を行います。
  • モデルサイズは平均 100MB として、毎週(4 回/月)新しいモデルを構築し Amazon Simple Storage Service へ保存し、Amazon Simple Storage Service から AWS IoT Greengrass へデプロイします。

     
  1. 50 デバイス * 43,200 分 (30 日) = 216 万分として計算
  2. 50 デバイス * 1 メッセージ /分 * 43200 分(30 日) = 216 万メッセージとして計算
  3. 216 万メッセージ * 5KB = 10.29968262GB ≒ 10.3GB として計算
  4. 10.3GB / 1024 = 0.010058594TB ≒ 0.1TB として計算
  5. 50 デバイス * 4 回/月 = 200 リクエスト、50 デバイス * 0.4GB = 20GB として計算

 

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