【レポート】 AWS IoTの分析系サービスの新機能は何? #IOT208 #reinvent

2019.12.05

どうも!大阪オフィスの西村です。

本記事はAWS re:Invent 2019の「What's new with AWS IoT analytics services?」のセッションレポートです。

概要

AWS IoT analytics services help you get extra value from your IoT data. In this session, find out what's new across the analytics services, including AWS IoT Analytics, AWS IoT Events,  AWS IoT SiteWise, and AWS IoT Things Graph. You leave the session ready to tackle your latest analytics challenges from the factory floor, run sophisticated analytics on massive volumes of IoT data to visualize on operational dashboards, and detect and respond to events from IoT sensors and applications.

AWS IoT analytics services - IoTデータから付加価値を得るのに役立ちます。このセッションでは、AWS IoT Analytics、AWS IoT Events、AWS IoT SiteWise、AWS IoT Things Graphなどの分析サービス全体の最新情報を確認します。セッションを工場フロアからの最新の分析課題に取り組む準備ができたままにし、大量のIoTデータで高度な分析を実行して運用ダッシュボードで視覚化し、IoTセンサーおよびアプリケーションからのイベントを検出して応答します

動画のリンク

https://www.youtube.com/watch?v=V9r_sP2-zzs

内容

▼AWS IoTのアーキテクチャ

分析系サービス:どうやってIoTデータから値を抽出するのか?

接続、制御系サービス:どうやってデバイスを接続、管理するのか?

デバイスソフト:どうやってエッジで操作するのか、AWSで動かすにはどうやってデバイスを作ればいいのか?

 

▼左上のIoT SiteWise, IoT Analytics, IoT Events, IoT Thing Graphにフォーカスして話します。

▼アジェンダ

Q1:なぜIoTの分析系サービス?

Q2:誰がIoTの分析系サービスを必要としている?

Q3:IoTの分析にはなんの機能が必要ですか?

Q4:要件にどのように対応し、そしてどんな新機能がありまますか?

▼多くの業種でAWSのIoTサービスを利用できます。問題を迅速的に、効率的に

▼どうやってコストを下げるか、どうやってデバイスを入手するかをはじめに考えることことが多いかと思います。その次に実際に試してみると工場の製造ラインが増加、分析するデータも増加してきます。そこから成長するために改善策を見出し実行することが必要になってきます。

▼大量のIoTデータから分析し、実行するところまで自動化したいと考えるでしょう。

▼IoT分析サービスに必要な機能は何か

大量のデータが入力されること、そのデータもリアルタイムなものからコールドデータがある、そのデータがいつ、どのデバイスでそんな状況からインプとされるかなどのコンテキストが重要になってきます。同じデータでもコンテキストが違うことによってデータが持つ意味が違ってきます。

▼大量のデータを集めることのできる機能がいります。多くのプロトコルに対応する必要があります。AWSのサービスはその機能を持っています。

▼そして、データから計算して、それを可視化して観測し、何が起こっているか理解する機能も必要になってきます。

▼ AWS IoT SiteWiseの説明に入ります。

▼顧客が求めているもの何か、工場をデジタル化して、より運転率を高めるために効率化し標準化し、無駄を減らしたいと考えています。他の業種も同じです。

▼AWS IoT SiteWiseの概要図です。

SiteWiseの流れとしては

  • 機器データをSiteWiseにアップロード
  • クラウドでモデルを作成し
  • 時系列なマネージドなデータストアに格納
  • モニター機能で可視化、監視
  • アプリケーションでデータを活用

▼詳細にデータの取り込みから流れを見ていきます。

データの取り込みには3つの方法があります。

  • MQTT,OPC-UA from  AWS IoT Core(プレビューで多くの要望があったから対応した)
  • デバイスにソフトウェアをいれてGateway経由で送る(GG)
  • AWS SDKにあるPUT APIを使って送る

▼モデルを作成するときの詳細について説明していきます。

データに対して計算式をモデル内で記載できます。

時系列で複雑な計算ができるのようにメトリクスを設定できます。

▼作成したモデルとSiteWiseに入ってくるデータをリンクさせます。

 

▼コンテキストを含めてデータを保存したいため、時系列データを保存できるマネージドなデータストアを用意しました。

必要に応じてスケールアップ、スケールダウンします。管理は不要です。

期間で集計したり、最大値と最小値を求めたりすることができます。

低遅延で提供します。

 

▼時系列データはMQTTトピックをサブスクライブしてストリームデータとして取得することができます。

また、履歴データに対して、クエリをすることもできます。

▼直近発表された新機能「SiteWise Monitor」についてです。

  • マネージドなWEBアプリケーションでアセットデータを可視化します。
  • ADまたは組み込みの認証情報を使ってAWS SSOを使用します。
  • ダッシュボードを作成し他のユーザーとシェアできます。

 

▼料金体系もアップデートしました。

▼SiteWiseを使った事例の紹介です。

▼新機能などのデモがおこなわれました。

デモのボタンがあり、それをクリックすると風力発電のタービン4つのダミーデータをセットしてSiteWiseを試すことができます。

▼QuickSightと同じく独立した画面があるようでした。

▼SiteWiseで取り込んだデータをグラフ表示してくれます。

▼AWS IoT Analyticsのサービス紹介がはじまります。

▼サービスの概念図です。

▼新機能の説明です

「Single-step AWS IoT Analytics pipeline setup」

クリックするとpipelineを起動でき、入力されるデータに対してすぐに分析することができます。

▼データをグラフで確認したいため「Monitor channel」と「pipeline activity」を提供しました。

データを分析するためには複数のクエリを実行して理解していきます、そのため、コンソールからインタラクティブにクエリできるエディタも提供しました。

▼また、データストアとして、S3を選択することができるようになりました。

データレイクとして他サービスと連携や、データの保存要件として満たすことができます。

▼データセットを1分の粒度でリフレッシュできるようになりました。

▼pipelineの設定とデータストアの設定もワンステップで一緒にできるようになりました。

▼AWS IoT Eventsの説明です

▼AWS IoT Eventsの概念図です。デバイスの状態を監視し、状態が変化したらアクションを実行できます。

▼アクションターゲットとしてLambdaなど多くのアクションを設定できるようになりました。

▼CFnでテンプレート化することができます。さらにモデルをインポート・エクスポートすることもできます。

▼AWS IoT Eventsのデモです。

▼次はAWS IoT Things Graphです。

  • モデルデバイスとサービスインターフェイスと動作
  • アプリケーションワークフローを作成する
  • WEBサービスのモデルを通してデバイスのアクションをコーディネートする
  • 視覚的にワークフローを構築してエッジデバイスにデプロイ

▼モデルデバイスとサービス

電球のモデルを例として説明します。

アクション、プロパティ、イベントをデバイスのモデルとして定義することができます。

 

▼視覚的にワークフローを作成できます。

ドラッグ・アンド・ドロップでモデルをつなげたりでき、とても簡単です。

 

感想

AWS IoTの分析系サービスの最新情報をキャッチアップすることができるとても良いセッションでした。

また、AWS IoT SiteWiseの新機能をデモで紹介してくれていたので、どんなものかとてもイメージしやすかったです。

サービスの基本的な情報+最近のアップデートもキャッチアップしたいという人に最適かなと思います。

Youtubeに動画が上がっていますので気になる方は是非そちらもご確認ください。