はじめに
Amazonが開催しているIoT@Loft#3に参加して参りましたので、そのメモです。すいません自分向けメモです。
https://iot-loft.connpass.com/event/142216/
LT1 - センサを使った見守りサービスはどう作っているのか
高橋 一貴 氏 株式会社チカク シニアエンジニアリングマネージャー
- まごチャンネルを提供している。https://www.mago-ch.com/
- まごチャンネルは始まって3年ぐらい。
- まごチャンネルはスマートフォンで取った写真を遠くのおじいちゃん・おばあちゃんのテレビに写す。
- おじいちゃん・おばあちゃんが写真を見るとスマートフォンに通知がいく。
- 新規機能の開発
- 温度・振動情報をクラウドに5秒に1回アップロード。しきい値を超えた場合に通知をする。
- リアルタイム処理、数千台がターゲット。
- 重要なポイント
- スケーラビリティ -> Lambda, Dynamo DB
- 高可用性 -> Lambda, Dynamo DB
システム構成
設計はDDD、 デプロイはTeraform
センサーデータ保存Lambda Functionがタイムアウトする場合がある。
LT2 - 1日でプロトタイプを作る技術と働き方
佐野 友則 氏 KDDI株式会社 経営戦略本部 KDDI DIGITAL GATE マネジャー
- KDDI DIGITAL GATEのミッション
- 企業のデジタル変革を実現する場所。
- アジャイル、デザイン思考を使う。
- 1日スプリントを無料で実施して、そのアウトプットのイメージから発注して頂く。
- AWSの機能進化のスピードは非常に早く、絶えずキャッチアップするのは難しい。
- しかし顧客価値の最大化のためにはAWSの便利なサービスを学び続けないといけない。
- Podとユニットを作っている。Podは様々な職種の集まり、ユニットは同じ職種の集まり。
- 1日の決められた時間で最大のアプトプットを出すのが重要な点。
- OST - Open Space Technology
- weekly 振り返り (課題を出し合う) - 長期的に解決したい事を話をする
- OSTを実施
- 短い周期に慣れておく。学習は立ち止まる時間も必要。
LT3 - 水産養殖スタートアップによる洋上で動くIoTプロダクト開発
岡本 拓磨 氏 ウミトロン株式会社 共同創業者 / CTO
- IoTの技術を使った自動エサやり機械
- ソーラー電源で稼働、ネットワークはSORACOM、リアルタイムデータストリーミング、動画保存
- デバイスのOSはLinuxを採用していて、Go言語で開発している。Go言語は1バイナリで動作するのでアップデートなど対応しやすい。
- 最悪リモートでSSHを使った装置の不具合を確認する。
- AWS IoTはビジネスロジックとは関連のない部分で利用をしている。
- ウミトロンのシステムの監視としては、エサを正しく上げれているかの監視が最重要。魚が出荷されて、装置が撤去されていたり、細い運用が必要。
- AWS IoT ジョブでオンラインになったらアップデートを実現している。https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/iot/latest/developerguide/iot-jobs.html
LT4 - 大きな組織と一緒にはじめるスタートアップ
岡田 貴裕 氏 BCG Digital Ventures Lead Engineer
- 資源運輸船を対象にした事業立ち上げ
- 一緒に仕事をする・観察する事で様々な課題が見つかる
- IoTのアーキテクチャがわかっているエンジニアが現場に入る事で解決策を考える事ができる。
- 制約条件を最初に確認しておく事が必要。スマフォが使えない、ウェラブルデバイスが使えないなど後工程で確認できた。
- MVPを実現してから、実際に運用フェーズに落とすまでが大変であり、重要。
- 最初はエンジニアが船に乗ってイーサを引くなどやっていたが、それではスケールしない。作業手順に落とすや、調達の安定化など様々な業務が必要であり、重要。
LT5 - IoTスタートアップを加速させるAWSの使い方
針原 佳貴 アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 Startup Solutions Architect
- AWS Deeplens
- AWSのスタートアップ支援
- AWS Activate スタートアップ企業がAWSが開始するための必要なリソースをオールインワンで無性提供するスタートアップ支援プログラム。
- 最大$10万クレジットや技術サポート、研修等
- AWSエンジニアによる技術支援
- Ask An Expertカウンター
- 主な質問をブログで公開している。様々なヒントが含まれている可能性がある。
- ML@Loft, Blockchain@Loftなどイベントをやっている。
- AWS Deeplensの構成はかなり参考になりそう。エッジでDeepLearningを使った処理の結果をAWS IoTのTopic経由で情報が取れる。
