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新規事業統括部の山本です。
AWS re:Invent 2021に参加し現地のセッションを受けてきたので、内容をレポートします。
今回は、キーノートで発表された新サービスの1つである、AWS IoT FleetWiseのbreakoutセッションです。
概要
セッションカタログの内容は以下の通りです。
Title: {New Launch} Introducing AWS IoT FleetWise for Automotive
Code: IOT212
Session type: Breakout Session
Topics: IoT
Session level: 200 - Intermediate
Easily collect, transform, and transfer vehicle data to the cloud at scale. This session provides an overview of AWS IoT FleetWise, walks through key features and use cases, and includes a short demo.
事前情報
このセッション前には、以下の情報が提供されていました。
発表内容
背景：コネクテッドカーの数が増えていて、データもどんどん増えている
新たな車が出てくることで、新しい問題がでてくる
課題：
- 車１台でも大変。様々なセンサの種類がある = 様々な種類・形式のデータがある
- 複数台になったら、さらに複雑になる
車のデータを整理するために、以下のようなことが必要
- フォーマットを統一する
- 単位を統一する
- ラベルに意味解釈を加える
課題：
- データ量が膨大であり、転送・保存が大変
- 各車においてデータのモデルが異なるので、それを統一的に扱えるようにする
- データ分析に時間がかかる
提供サービス：FleetWise
- データの標準化（を補助）
- データのフィルタリング → コスト削減
- リアルタイムでの分析 → 問題検出
使い方
車のデータをモデル化する
エッジagentを使う
データをルールベースで収集
ユースケース
- 4つ目の項目の例：道路が凍っている、といった状況を検出する
NXP S32G（スピーカ交代）
データが増えている
NXPの製品を使った実装例
- FeetWiseを通して収集したデータに対して分析
- （Rekognitionを使ってるので、画像も収集できるかも）
Demo
以下の内容について、マネジメントコンソール画面を見せながらデモ
- すでに定義済みモデルから、収集するデータを選択
- サンプルデータから、データの対応関係を定義
- さらに必要な項目があれば追加できる
- 今回はバーチャルな車を使って動作させた結果を表示
補足：ネットーワーク切断時などは、データを保持して再送する
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