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title: エッジコンピューティングで実現できる活用シナリオ3選
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author: [Jun Ichikawa](https://convert.docswell.com/user/sparkgene)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/47MVRQ6Q7W.jpg?width=480
description: エッジコンピューティングとSORACOMで進化するIoTでの資料   https://pages.soracom.jp/20190521_aws_seminar_LP.html
published: May 21, 19
canonical: https://convert.docswell.com/s/sparkgene/KNRQ77-edge-computing-with-soracom
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# Page. 1

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エッジコンピューティングで実
現できる活用シナリオ3選
2019/5/21
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# Page. 2

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自己紹介
市川 純(いちかわ じゅん)
プロトタイピング
ソリューションアーキテクト
好きなサービス
AWS IoT全般、AWS Lambda
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# Page. 3

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アジェンダ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
エッジコンピューティングとは
エッジコンピューティングのシナリオ
お客様事例
AWS IoTのエッジ向けサービス
デモ
まとめ
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# Page. 4

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エッジコンピューティングとは
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# Page. 5

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エッジコンピューティング
クラウドと異なる場所にコンピューティングリソースと意
思決定機能をもたせること
Data processed
locally
Edge
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Data processed
in the cloud
Cloud


# Page. 6

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エッジコンピューティングが解決する課題
レイテンシ
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帯域幅
オフライン
セキュリティ


# Page. 7

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エッジコンピューティングの
シナリオ
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# Page. 8

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ユースケース
エ ネルギ ー
ゲ ートウ ェイ
オ ートモ ーティ ブ
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家電
基 地局
リ テール
医療
建設
採鉱
農業
金融
そ のた…


# Page. 9

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1. 生産現場におけるシナリオ
生産状況の見える化
予兆保全/品質予測
課題：簡単に早く設備の稼働状況を把握したい
分析による業務改善
課題：設備稼働データを使った分析により業務改善を行いたい
課題：稼働率向上のために予知保全を行いたい/品質予測により外部不良
率を低減したい
①
③
②
④
人の作業分析
課題：「熟練作業・ノウハウの蓄積」
「作業者のバラツキ解消」「ムダのな
い作業順序や最適な動作」に向け
た改善を行いたい
参照URL
https://www.cecltd.co.jp/news/2016/05/23/6729/
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# Page. 10

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2. コネクテッドホームでのシナリオ
ホーム オートメーション
ホーム セキュリティー
照明器具
セキュリティーカメラ
白物家電
ドアロック
エンターテイメント機器
温度計
小型家電
火災報知器
スマートスピーカー
スマートメーター
音響機器
ホーム ネットワーク
TV
Wi -Fi ルーター &amp; モデム
STB
掃除ロボット
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https://aws.amazon.com/jp/iot/solutions/connected-home/


# Page. 11

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3. オートモーティブでのシナリオ
https://aws.amazon.com/jp/automotive/
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# Page. 12

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バルクアップロードのシナリオ
対象シーン
- 帯域幅を節約したい
- オンラインになる時間帯が限られている
条件
- クラウドでリアルタイムにセンサーデータを処理する必要がない
注意点
- センサーデータを保存するデバイスのストレージ容量を確保する
- OnDemand Lambda で保存する場合、並列性に注意する
Local Area Network
Greengrass Core Device
Greengrass Group に所
属する IoT デバイスが
Greengrass Core に対
し MQTT でセンシング
したデータを送信する
Sense Device
Send logs
Sense Device
Local Lambda
(Msg Driven)
センシングデータが送
信される MQTT topic
をトリガーにして起動
する Lambda がロー
カルストレージにデー
タを一次保存する
Store logs for
archiving
Sense Device
(Amazon FreeRTOS)
Polling
File, SQlite,
Redis など
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Database or file
常駐する Lambda が
定期的にローカルス
トレージを参照し、
S3 にバルクでデータ
をアップロードする
Upload
compressed
logs
Local Lambda
(Long Lived)
S3
(Data Lake)


# Page. 13

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バルクアップロード + 異常検知のシナリオ
対象シーン
- バルクアップロードパターンと同じ
- 加えて、異常はリアルタイムに検知したい
条件
- バルクアップロードパターンと同じ
- 異常を検知する機械学習モデルを開発している
注意点
- バルクアップロードパターンと同じ
Local Area Network
Greengrass Core Device
Sense Device
Send logs
Sense Device
エッジで ML モデルを用
いて以上を判別。検知す
るとローカルとクラウド
にアラートを送る
Deploy
trained
Store logs for
model
archiving
Polling
(Amazon FreeRTOS)
AWS IoT
Local Lambda
(Msg Driven)
Sense Device
(Amazon FreeRTOS) Send Alert
Act Device
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作成した ML モデ
ルをクラウドから
エッジにデプロイ
Upload
realtime logs
Database or file
Get trained
model
Upload
compressed
logs
Local Lambda
(Long Lived)
Greengrass
Service
S3
(Data Lake)
Read trained
data
SageMaker
蓄積したセンシン
グデータから異常
を検知する ML モ
デルを作成する


# Page. 14

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マスキング用途のシナリオ
対象シーン
- コンプライアンス事情で画像や動画をネットワーク外に持ち出せない
条件
- 事前に取得したいメタ情報を取得する機械学習のモデルを開発済み
注意点
- モデルを改善する仕組みをオフラインで別途用意する
オフラインで学習したモ
デルを S3 にアップロー
ドし、クラウドからデバ
イスにデプロイする
Local Area Network
Greengrass Core Device
Upload
metadata
Capture image
or video
カメラから取得した画像
を解析し、その解析結果
のみクラウドにアップ
ロードすることで画像を
クラウドに送信しない
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Local Lambda
(Long Lived)
Store image
or video
Deploy
trained
model
Get trained
model
S3
(Model)
Greengrass
Service
Read trained
data
Image or
video files
AWS IoT
Local PC
Put trained
model


# Page. 15

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画像/動画の効率的なアップロードのシナリオ
対象シーン
- 条件を満たした時のみクラウドに画像や動画をアップロードしたい
条件
- 画像や動画をアップロードする条件を検出するコード/モデルを開発済み
注意点
- 条件検出モデルを改善する仕組みを別途用意する
Local Area Network
Greengrass Core Device
Upload
images
Capture image
or video
S3
(Images)
Local Lambda
(Long Lived)
(例えば)人を検出するモ
デルをデプロイしておき、
検出したらクラウドに画
像もしくは動画をクラウ
ドにアップロードする
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Control
動画のアップロード先と
しては Kinesis Video
Streams を活用する
Upload Videos
Kinesis Video Streams
Producer SDK
Kinesis Video
Streams


# Page. 16

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エッジとクラウドによる協調処理シナリオ
対象シーン
- エッジデバイスでリアルタイムに処理(例えば人物検出)しつつ、クラウ
ドでより詳細な解析を行いたい(例えば人物認識)
条件
- クラウドで解析したい条件をエッジで検出するコード/モデルを開発済み
注意点
- エッジのモデルを改善する仕組みを別途用意する
Local Area Network
Greengrass Core Device
Capture image
or video
(例えば)人を検出する
モデルをデプロイして
おき、エッジでは人を
検出するとその座標な
どのメタデータと画像
をクラウドにアップ
ロードする
Upload
metadata
AWS IoT
Local Lambda
(Long Lived)
DynamoDB
Upload
images
S3
(Images)
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Lambda
Lambda
Amazon Rekognition
クラウドで
Rekognition を用い
て人物認識を行い、
エッジで解析した結
果と DynamoDB
でマージする


# Page. 17

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お客様事例
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# Page. 18

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AWS IoT をご利用中のお客様
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNMX4N378.jpg)

• Yanmar IoT Smart Greenhouse
• https://aws.amazon.com/jp/blogs/iot/aws-iot-driven-precision-agriculture/
• Pentair
• https://www.youtube.com/watch?v=za2r3RSrBYQ
• パナソニック様事例 Vieureka
• https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/panasonic/
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9N8QRPE3.jpg)

AWS IoTのエッジ向けサービス
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8K8GWX7D.jpg)

AWS IoT アーキテクチャ
どのようにしてIoTデータから価値を抽出するのか?
Da ta
s ervices
デバイスを制御、管理、保護する方法は?
Control
s ervices
エッジデバイスをどのように接続・操作するのか？
Devi ce
s oftware
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELZRGNNJR.jpg)

AWS IoT アーキテクチャ
IoT SiteWise
Da ta
s ervices
IoT Events
IoT Analytics
IoT Things Graph
AWS IoT Device
Tester
IoT Device Management
Control
s ervices
Devi ce
s oftware
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IoT Device Defender
IoT Core
IoT Greengrass
Amazon FreeRTOS
AWS IoT Device SDK


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMVRQXQJW.jpg)

AWS IoT アーキテクチャ
IoT SiteWise
Da ta
s ervices
IoT Events
IoT Analytics
IoT Things Graph
AWS IoT Device
Tester
IoT Device Management
Control
s ervices
Devi ce
s oftware
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IoT Device Defender
IoT Core
IoT Greengrass
Amazon FreeRTOS
AWS IoT Device SDK


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR2R8NKE9.jpg)

AWS IoT Core
AWS IoT Coreは、IoTデバイスを簡単かつ、安全にクラウドアプリケーションや
他のデバイスと通信できるようにするマネージドサービスです
デバイスをAWSクラウド
や他のデバイスに
安全に接続する
接続されたデバイスか
らのデータに基づいて、
ルーティング、処理、
実行を行う
Control
services
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デバイスがオフラインで
あっても、アプリケーショ
ンがデバイスと対話できる
ようにする
データを基に推論を行うため
のAWSの各種サービス
(Analytics、データベース、
AIなど)との完全な統合


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXDR8N57X.jpg)

AWS IoT Core
認証
サービス
デバイスの認証を
管理しユニークな
アイデンティティを
大規模に提供
デバイス
ゲートウェイ
IoTワークロードに
最適化された接続性
を完全に管理
Control
services
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メッセージ
ブローカー
IoTデバイス間で
信頼性の高い
高速通信
ルール
エンジン
大量のIoTデータを
低コストで取り込み、
前処理、分析、
レポート作成、および
視覚化のために10以上の
サービスを利用可能
デバイス
シャドウ
いつでもデバイスの
状態を把握し、
管理する
レジスト
リ
AWSサービスで
簡単に使用できる
ようにデバイスを
定義してカタログ化


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKXRKNR7D.jpg)

AWS IoT Device SDK
AWS IoT Device SDK によりすばやく簡単にデバイスを AWS IoT に接続できます。
AWS IoT Device SDK には、オープンソースライブラリ、サンプル付きの開発者ガイド、ガイドが含ま
れているので、選択したプラットフォーム上で革新的な IoT 製品またはソリューションを構築できます。
Device
software
•
•
•
•
•
•
•
•
AWS Mobile SDK for Android
AWS Mobile SDK for iOS
Arduino Yún SDK
AWS IoT Device SDK for Embedded C
AWS IoT C++ Device SDK
AWS IoT Device SDK for Java
AWS IoT Device SDK for JavaScript
AWS IoT Device SDK for Python
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7358ZVGE5.jpg)

Amazon FreeRTOS
Amazon FreeRTOSは、人気のFreeRTOSカーネルを拡張してデバイスを
AWSに安全に接続できるようにすると同時に、管理、デプロイ、および更新を
容易にするマイクロコントローラオペレーティングシステムです
CLOUD &amp;
GREENGRASS
LIBRARIES
OVER THA AIR
(OTA) AGENT
CONNECTIVITY
LIBRARIES
SECURTIY
LIBRARIES
EMBEDDED APPS
HELLO
FreeRTOS
HW DRIVERS
どのチップで動きますか?
そのチップは必要な機能を
持っていますか？
Device
software
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どこで入手すればいいですか？
どうやって始めれば
いいですか？


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DDMR8N7G.jpg)

AWS IoT Greengrass
AWS IoT Greengrassは、AWS IoTをお使いのデバイスに拡張し、クラウドの利点
を活かしながら、生成されたデータに基づいてローカルでの処理を可能にします
物理的な法則
経済的な法則
地域の規制
エッジ
Device
software
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クラウド


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPXRW8N78.jpg)

AWS IoT Greengrass
ローカル
メッセージと
トリガー
クラウドに接続せ
ずにデバイス通信
を有効に
ローカル
アクション
データと
状態の同期
AWS Lambdaを使
用してデバイスプ
ログラミングを簡
素化
デバイスをオフラ
インで操作し、再
接続時にデータを
同期
Device
software
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セキュリティ
クラウドとデバイ
ス間の相互認証と
承認
ローカル
リソース
アクセス
AWS Lambda関数か
ら所有デバイス
のローカル
リソースに
アクセスして使用
機械学習
コネクター
シークレット
マネージャー
OTA
アップデート
ローカル環境で
ML推論を実行
外部サービスへの接
続でエッジデバイス
を拡張
秘密情報をエッジ
デバイスに安全に
展開
AWS IoT Greengrass
Coreを簡単にアップ
デート


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVLR8NYJQ.jpg)

AWS IoT Device Tester
AWS IoT Device Testerは、選択したデバイスでAmazon FreeRTOSまたは
AWS IoT Greengrassをテストできるテスト自動化ツールです
AWS IoT Device Tester for Amazon FreeRTOS
Amazon FreeRTOSのクラウド接続、OTA、および
セキュリティライブラリがマイクロコントローラボード
デバイスドライバ上で正しく機能するかどうかをテストします
AWS IoT Device Tester for AWS IoT Greengrass
デバイスのCPUアーキテクチャ、Linuxカーネル構成、
およびドライバーの組み合わせが
AWS IoT Greengrassと連携するかどうかをテストします
AWS IoT Device Tester は
AWS IoT Greengrass および Amazon FreeRTOS の
プロダクトページよりダウンロード可能です
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GXM5KWEL.jpg)

デモ
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# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQ8RZNQJP.jpg)

デモのアーキテクチャ
Raspberry Pi
Greengrass Group
AWS Cloud
AWS Step
Functionsworkflow
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# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4283GYE1.jpg)

デモの内容
• エッジデバイス上でAWS IoT Greengrassを実行し、カ
メラから情報を取得して、クラウドに送信している
• アプリケーションのアップデートで帯域を変更してデプ
ロイを行う
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# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1M21DN7G.jpg)

まとめ
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# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEW3R88ME2.jpg)

まとめ
•
•
•
•
エッジコンピューティングは、クラウドでは対応できない品質特性要件(レ
イテンシ、ネットワーク帯域、オフライン対応、セキュリティ)がある IoT
システムを構築する際に導入を検討する
AWS Greengrass を活用することで、クラウドにおける意思決定能力やセ
キュリティモデルをエッジに拡張しつつ、エッジ特有の処理(リソースアク
セスやローカル通信)に対応できる
エッジコンピューティングはクラウドのその他のサービスと組み合わせる
ことで価値をもたせることができる(機械学習など)
エッジコンピューティングを導入することは、クラウド only に比べて複
雑な運用要件をもたらす点に注意する。特に障害時対応など事前の考慮が
重要
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# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZVR88ME3.jpg)

最後に
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# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ65RPP57V.jpg)

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# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5Y8KKGJ4.jpg)

https://aws.amazon.com/jp/summits/tokyo-2019/
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https://aws.amazon.com/jp/summits/osaka-2019/


# Page. 39

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https://reinvent.awsevents.com/
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# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDDMRR3EG.jpg)

ご静聴ありがとうございました
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