AWSIoTソリューションの設計手法

VolansysTechnologiesのChandaniPatel

IoTデバイスの増加に伴い、デバイスデータを接続、収集、保存、分析するためのソリューションが必要になります。 アマゾンウェブサービス 接続されたデバイスがさまざまなユーザーシナリオでクラウドアプリケーションやその他のデバイスと簡単かつ安全に対話できるようにするさまざまなサービスを提供します。

モノのインターネット（IoT）ソリューションをAWSプラットフォームに移行または設計することで、インフラストラクチャの管理や監視に煩わされることなく、コアビジネスに集中できます。これにより、顧客の高可用性が保証されます。顧客の要件に適切なAWSサービスを使用すれば、IoTソリューションは、より安全で信頼性が高く、スケーラブルな方法で結果を提供できるようになると、 Volansys Technologies の技術リーダーであるChandaniPatel氏は述べています。 。

大規模に確実に動作するように設計

IoTシステムは、デバイスやゲートウェイによってキャプチャされた高速で大量のデータを処理する必要があります。クラウドシステムアーキテクチャは、データのオーバーフローを処理するためにスケーラブルである必要があります。最善のアプローチは、データをストレージに保存する前に、キュー、バッファ、またはリアルタイムのインメモリデータベースにデータを送信することです。

デバイスはデータをAWSKinesisに公開できます。または、AWSIoTルールを使用してデータをAWSSQSおよびKinesisに転送し、データストレージ用のAWS S3、Redshift、DataLake、Elasticsearchなどの時系列ストアに保存できます。これらのデータストアを使用して、カスタムダッシュボードまたはAWSQuickSightダッシュボードを生成できます。

大量のデータをデータパイプライン経由でルーティングする

すべてのデータが確実に処理および保存されるようにするための最も安全で最良の方法は、すべてのデバイストピックデータをデータフラッド処理を処理するように設計されたSNSにリダイレクトし、受信データが確実に維持、処理され、適切なチャネルに配信されるようにすることです。よりスケーラブルにするために、複数のSNSトピック、SQSキュー、AWSデバイストピックの異なる/グループのLambdaを使用できます。処理する前に、キュー、Amazon Kinesis、Amazon S3、AmazonRedshiftなどの安全なストレージにデータを保存することを検討する必要があります。この方法により、メッセージフラッド、不要な例外コード、または展開の問題によるデータの損失がなくなります。

デバイスのプロビジョニングとアップグレードを自動化する

AWS IoTは、ダッシュボードまたは製造プロセスと統合できる一連のポリシーを使用してバッチインポートに使用できる一連の機能を提供します。この場合、デバイスをAWS IoTに事前登録し、証明書をデバイスにインストールできます。後で、デバイスプロビジョニングフローはデバイスを要求し、ユーザーまたは他のエンティティに接続できます。 AWSは、デバイスのOTAアップグレードをトリガーおよび追跡する機能を提供します。

自動プロビジョニングのためにデバイス内の組み込み機能を設計し、AWSが提供する適切なツールを活用してデバイスのプロビジョニングと管理を処理することで、システムは最小限の人的介入で望ましい運用効率を達成できます

カスタムコンポーネントにスケーラブルなアーキテクチャを採用する

IoTシステムは外部のデバイスに接続するため、デバイスの接続、制御、およびレポートによって範囲が終了するわけではありません。データサイエンスや機械学習などの最新テクノロジーを採用したり、IFTTT、Alexa、 Google などのIoTシステムにサードパーティのコンポーネントを統合したりすることを検討してください。 家。 IoTのアーキテクチャは、パフォーマンスのボトルネックなしに、外部コンポーネントをソリューションに簡単に統合できるようにする必要があります。

オフラインアクセスと処理を確認する

クラウドですべてのマシンデータを処理する必要がない場合もあります。多くの場合、利用可能な継続的なインターネット接続はありません。このようなシナリオでは、エッジにAWSGreengrassを追加します。 Greengrassは、エッジでローカルにデータを処理およびフィルタリングし、すべてのデバイスデータをアップストリームに送信する必要性を減らします。すべてのデータをキャプチャし、限られた時間保持して、エラーイベントまたはオンデマンド/リクエストでクラウドに送信できます。時系列データが必要な場合は、デバイスデータをクラウドに送信する定期的なプロセスをスケジュールできます。このプロセスは、AWS MachineLearningモデルやクラウド分析ツールなどの将来の拡張機能に使用できます。

適切なデータストレージの選択

IoTシステムは、高速で大量のさまざまなデータを生成します。各IoTデバイスまたはデバイストピックは異なる形式を持つことができ、単一のデータベースまたは同様のタイプのデータストアでは管理できない場合があります。アーキテクトは、データベース形式とデータストアを選択する際に注意する必要があります。単一のデータストアが正常に機能する場合や、さまざまな目的のハイブリッドデータストアが高スループットの実現に役立つ場合があります。頻繁に使用される静的データをElastiCacheに保存できるため、パフォーマンスが向上します。このような手法は、システムのスケーラビリティと保守性を実現するのに役立ちます。

処理前にデータをフィルタリングおよび変換する

IoTシステムへのすべての受信データは、処理または変換が必要になる場合があります。その後、そのままストレージにリダイレクトできます。 AWS IoTルールは、メッセージをさまざまなAWSサービスにリダイレクトするアクションを提供します。アーキテクトは、すべてのデータをさまざまな形式でダイブする必要があります。つまり、処理が必要な、無視された/静的なデータ（Configなど）と直接ストレージです。

AWS IoTは、迅速なデバイス接続、安全なデータ取り込み、簡単なデバイス管理、マルチプロトコルサポートなどを実現するのに役立ちます。

作成者は、VolansysTechnologiesのChandaniPatelTechリードです

作者について

Chandaniは、VolansysTechnologiesの技術リーダーとして働いています。彼女は、AWS認定ソリューションアーキテクト、AWSビジネス＆テクニカルプロフェッショナルであり、クラウドソリューション、IoTソリューション、ML /データサイエンスを実現しています。彼女はクラウドソリューションアーキテクトであり、パブリッククラウド（Azure、AWS、Google、Bluemix）、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド向けのクラウドソリューションの設計、開発、設計に深い専門知識を持っています。