参加録 SORACOM if-up 2017
御茶ノ水駅徒歩1分の商業施設ソラシティ。
その2階のカンファレンスルームにて、SORACOM主催のイベント開催。
昼暑くて、夜冷える時期ですね。
イベントタイムテーブル
参加セッションは以下のものです。
- キーノート「IoTテクノロジー 今・未来」
- B1：エッジヘビーコンピューティングと機械学習（ランチセッション）
- B2：デバイスデザインパターン〜ユースケース別デバイス選定〜
- A3：業務システムとの連携〜閉域網とクラウド〜
- A4：カメラデバイスとクラウド〜スムーズな連携のために〜
朝の社用を済ませてからの参加。
キーノートの途中入場、SORACOM CTOの安川さんのお話からメモしていました。
IoTインフラのサービス設計のお話。
ユーザー数が増え、海外展開して、新サービスを追加リリースしても、既存サービス群にはほぼ手を入れずにスケールする設計思想の裏側を知ることができたのは財産でした。
次いで玉川さんモデレータのパネルセッション、IoTの現状と展望を見渡すお話し。
キーノート後。
なにせ天気の良いものだから外でお弁当食べました、地球食堂の角煮弁当。
※この後のランチセッションという単語を見落としていてランチ２発。
B1：エッジヘビーコンピューティングと機械学習
PFN社の機械学習、深層学習事例について。
B2：デバイスデザインパターン〜ユースケース別デバイス選定〜
ネットワークのデザインパターン。実例紹介があり、インフォキューブ社の「地域密着位置情報サービス」、ザイマックス社の「商業施設の設備機器異常検知システム」が挙げられていました。
A3：業務システムとの連携〜閉域網とクラウド〜
実例は、HandsLab「ショッピングセンター向けポイントカード基盤システム」、小松製作所の「スマートコンストラクション」。
HandsLabでは２ヶ月で商用サービスリリースしたのと、小松製作所の事例は本気のIoTでした。そしてスマートコントラクションはAWSでなくてAzureクラウドに乗っていたのですね。
SORACOMサービスうち「Door」「Gate」を活用し、既存システムの専用線やスケーラビリティ厳しいVPNの置き換えを行っていたところから、IoTサービスとSORACOMサービス群が相性バツグンなのが伝わりました。
A4：カメラデバイスとクラウド〜スムーズな連携のために〜
SORACOM、スマカメ、ABEJAの提携事業。
スマカメで撮った映像を、ABEJAがリアルタイム解析して店舗内の動線ヒートマップ等で可視化。両社のエンジニア間で技術交流をされているとのこと。
※おそらく後日スライド公開
メモした内容を下記に残します。
***
□ SORACOM Inside
SORACOM CTO安川さん
クラウドにインテリジェンスがある
デバイス制限（非力）
NWへの接続
セキュリティ
クラウドとのインテグレーション
LoRaWAN（基盤）
A〜Hまでサービスあります
SIM認証 Soracom Endose
仮想L2 Gate
基本
Polaris 回線
Dipper 認証課金
Hubble 監視
「アーキテクチャはローンチ以来変わってない」
独立したマイクロサービス、を提供しているDipper
すべてAPIで連携する
IoTスケールなプラットフォーム実現のためにやったこと
Scalability＆Avairability
地理的＆技術的
進化のAgility
運用効率
現在、5,000以上のクライアントが利用
１：Horizontal Scalability
負荷増える
コアコンポーネントがサーバを動的に増える仕組み
Built in Resilience
SPOFがない構成
障害あっても自動復旧
全レイヤーに。
Dipper：DynamoDBを使用
２：グローバルレイヤー
グローバル前提
2017年
1月USA
3月ヨーロッパ
User Console（SPA）
API
SORACOM連携
言語は初期から日、英
Day1からタイムゾーンはUTCにしている
※世界に配置しても同じ基準である
SIM for Global
120国超える
LoRaWAN
LoRaデバイスで新しい無線技術もサポートもスムーズ
ユースケース
３：疎結合化と非同期化
新サービス12回
リリース38回
パケット転送
帯域制御
課金データ→S3（アーカイブ）
S3 Notification ダウンロードして処理
独立して進行
課金エンジニア
コアエンジニア
SORACOM Funnel
内部アーキテクチャ
Kinesisのストリーム
→Lambdaファンクション
新サービス増加＝新たなLambdaFunctionの追加で済む
４：運用を考えた開発DevOps、開発のための運用
Service Health Dashboard
各コンポーネントにはPrimary Ownerがいる
PrimaryOwnerが開発、メンテンナス、運用に携わる
攻めの開発
守りが手薄になることある
OpsDevエンジニアの導入
運用中心
省力化に注力
Hubble部
アクティブ監視
Slackに通知
自動復旧を施行
解決したら通知
EC2 Tagで各インスタンスのRoleを設定
Hubbleは自動で対象インスタンスとその監視項目を認識
---
□ パネルディスカッション
LINE 砂金さん（い）
アーム 内海弦さん（う）
モデレータ 玉川さん（た）
※途中、まつもとゆきひろさん参加（ま）
潮目が変わるとき
Web1.0 Web、PC
Web2.0 ソーシャル
（う）1990年ケンブリッジ設立
株主
エイコーンコンピュータ
アップルコンピュータ
VLSIテクノロジー
マイクロプロセッサ開発専業ベンチャー
知財
設計するけど製造しない
IoT勝者のために
セキュリティ、省電力、エコシステム
Softbank買収
ロンドン上場（EPSを気にしていた）
2016年9月 細かいこと気にしなくて良くなった
（い）LINE
チャットボット広めたいコンセプト動画
恵比寿で3000円くらいのレストランの提案、予約まで
中古車検索
Beaconメッセージ
スプリンクラーが反応してとかIoT
普段アプリ
月に1回以上 27個
月に2回以上 19個
月に10回以上 9個
LINEボットアワード
「＆HAND」
白杖にBeaconを仕込んだ
多かった
IoT
Beacon
Leafeeホームセキュリティ＋LINE Chatbot
LINE
MAU 6,600万人
DAU アクティブ 70％
（た）
IoT気になるもの
・Skypeリアルタイム翻訳
空COM
DeepLearningはじまった
・Google AutoDraw
・Mastodon 分散SNS
・10＄のRapsberry Pi Zero W（※アーム）
IoT儲かるの？
新しいお金の稼ぎ方
アーム
デバイスたくさんだと値段下がる
トランザクションで取る？
LINE
スタンプ？
コミュニティ、行動データをプロファイル
広告主へ広告商品として販売している
ビッグデータ解析で儲かってる
行動が広い範囲でわかる
（ま）
IoTでエンジニアの仕事が増える
（た）
IoT Landscape
アプリ、プラットフォーム、…
10大インパクトについて
LINE
人間対人間
コグニティブ（IBMとか）、
音声認識は厳しい（Clover、
英語圏で勝つことは市場に勝つことではない
LINEが日本、韓国、中国まで網羅したい
スマートフォンがなくなったときはどうなる？
スマートスピーカーは画面から飛び出す覚悟
（う）
エッジコンピューティング
小さい伝送データ
IoTは分散コンピューティング
分散と集中の歴史
分散、トータルエネルギー
（ま）
現時点、IoTは集中
Rubyはサーバサイド
2010年、マルチコア時代
エッジ複雑化に合わせてmrubyを開発
エンジニアに向けて
（い）
Oracle6年、MS8年
LINE、日本頑張る
自分で発信する
開発チームはコンパクト
台湾出張（LINE）、Azure売上70％は台湾、製造立国
（う）
日本は技術立国です。
好きなことやってほしい
（ま）
未来をつくるのがエンジニア
---
■ B1：エッジヘビーコンピューティングと機械学習
2016/11
SORACOM
今井雄太氏
機会学習とIoT
どこまでクラウド？
エッジ
計算リソース少ない
現場に近い
ネットワーク
クラウド
計算リソース多い
現場に遠い
正しいアーキテクチャの上で。
PFN
田中大輔氏
”Make everything intelligent and collaborative”
Investors: FANUC, TOYOTA, NTT
PFIからスピンアウトして設立4年目。
社員数80名
2軸
Cloud
Consumer Industrial
Device
PFN
岡之原氏
DeNA Techcon 2017/02/10
AIへのPFNのスタンス
健全な発展のために
金融系SIerで金融工学ライブラリ実装
製品開発、SensorBee
エッジヘビーコンピューティング
機械学習とは
昔はルールベース
ゴルフ and VW -> 車
インテル and 長友 -> サッカー
ルール vs 機械学習
github.com/Newmu/dcgan_code
"dcgan"が盛ん
IoT時代の到来
エッジヘビー
データ爆発
深層学習
データを一箇所に集めずに深い分析をする
CeBIT2017
R&D
データ集めて、分析、レポート、フィードバック
どのデータを使うのかはっきりしない
機械学習への要件が変わった
プロトタイプのときとデータ違う…？
アジャイルとR&Dの差
ベロシティ図れるのか？
チケット
2週間じゃ短い
連携を埋めるのが大事
PoCであたりをつけることが多い
データ量や次元数
集める期間
精度の確認
シミュレータの存在
深層強化学習によるドローン制御（デモビデオ）
youtube - CEATEC
さくらの高火力コンピューティング＋Mesos（コンテナでR&D）
解決したい課題を常に確認する
アルゴリズムのブラックボックス
なぜ数学系、物理系研究者によりなぜ深層学習がうまくいくのか研究されている
学習済みモデルの賞味期限
実験データと本番データ
CI/CDは研究開発時も大切
障害時点のスナップショット取得
未来：
積極的なIoT
現状：
消極的なIoT
データをクラウドに置けない
NWが細い、つながってない
フェーズ
学習
推論
IoTに対するフルスタックなアプローチ
組み込み
NW
コンテナ、VM
クラウド
SORACOMの利用事例
NVDIA edge
人の検出
年齢、性別
製品名
DIMo(deep intelligent in motion)
”新たなフルスタックエンジニア”
ビッグデータ、シリアル通信、、、…
NVIDIA
DIMo組み込み前提製品もあります
エッジコンピューティング、NWがボトルネック？
5Gなどになるとアーキテクチャは変わる？
繋がってないもの、職人技でロボット同期させていた。変わる。
いままでやってきたことが増える
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■ B2：デバイスデザインパターン〜ユースケース別デバイス選定〜
松下享平さん
テクノロジーエバンジェリスト
UG
作元研一さん
田中大輔さん
GoF
UI design pattern
CDP
適切パターン
未デザインの課題
IoTデザインパターン
集約パターン
ダイレクト集約
ゲートウェイ集約 ※デバイスとの中継をはさむ
近距離 BLE,EnOcean, ZigBee,,
中距離 3G/LTE, LPWA
LPWA集約
LPWAゲートウェイ
保守パターン
シェアドネット保守
ゲートウェイを介してデータ返す
バックネット保守
セルラー回線を保守専用線を使う
デバイスの選定法
IoTで得られる利益
IoTプロジェクトの課題
インフォキューブ LAFLA
ザイマックスアルファ
ジオストラトス（GeoStratos）
モノの流れの分析
滞在エリア、滞在時間の可視化
集めたデータをPowerBI、ElasticSearchなどもOK
GISのMap
3D CADで立体解析もやってる
タスク管理進捗システム
どの場所で、だれがやってる
保土ヶ谷区フェスティバル
迷子検索システム2016
お子様はネックホルダーにBeacon
提灯照明に内包（ぷらっとふぉーむ社 IoT Gateway, OpenBlocks IoT BX1を使用）
アーキテクチャ
BLEモジュール （BLE） IoT Gateway クラウド
モジュール
10m~20m 間隔で設置
お祭りの1時間前に設置
OpenBlocks IoT BX1
SIMフリー
SORACOM Air
2万ミリAのバッテリー
Debianフルパッケージ動く
遠隔監視OK
PoCで大事なこと
見込みと現実
工数差がうまれる
「事前準備」、「設置工事（部品が必要とか）」が膨らんだ
※現場の協力、通信インフラ確認はSORACOMあってよかった
PoC、本運用のデータ解析、論文も書く
横浜市
ウォーキングイベント
作元さん
Xymax
元リクルートビル事業
仲介物件
アセットタイプ
オフィスビル
商業施設
ホテル
不動産
843室
ファシリテイ 14,000円
IoT
期待感
人手不足
http://iot.uhuru.co.jp/partner/
2016/10/05 ミューザ川崎
電流測定（沖電気）
振動測定
レンジャーシステム（BLE加速度センサー）
機器異常の早期発見
ミューザ川崎の機械室（各種）
周波数特性（振幅）にみだれが生じている
目指すべき方向性（再定義）
作業量減らす、効率化
目的と意義
省人化、無人化、多能工化
何する？
ゲートウェイ集約パターン
デバイス、送信機、受信機、データ収集装置で、IP通信（※近距離通信の複数組み合わせ）
RS-485、920MHｚ、RS-485
ダイレクト集約パターン
LPWA
LoRaWAN / SORACOM Air for LoRaWAN
SIGFOX
なぜ厳しいか？
マーケットに受け入れられやすい可能性
最終的にモデム搭載デバイスの開発となってしまう
3Gモジュール入手
PoCで得られた知見が本運用に活かせない
通信モジュール（※SORACOM提供）
Mini PCIe 3G/LTE通信モジュール
UC20-G/EC21-J
3,980円
本番展開するにあたって…
充足してるもの？
SORACOMの通信環境（3G, 4G, LTE, ...）
新しいのでどれ選んだいいかわからない
不足してるもの？
PoC、どこまでやる気があるかの予算
まとめ
・「ゲートウェイ集約型」が主流
・費用面、運用面
---
■ A3：業務システムとの連携〜閉域網とクラウド〜
Hands Labs
小松製作所 根本さん
エンタプライズとIoT
既存業務との連携
IoTのCapabilityの追加
既存システムと同レベルのセキュリティレベル、コンプライアンス準拠が求められる
閉域網
DoCoMo（SIMの耐タンパ性）、専用線、SORACOM（AirでSORACOMと安全な通信路）、暗号化＆証明書、閉域網
SORACOM Canal
SORACOM Direct
外部DCと接続
SORACOM Door
VPNで閉域網を構築 ※小松社が利用
SORACOM Gate
閉域網への外部アクセス ※Overray networkを構築
ハンズラボ平井さん
「アプリエンジニアでもできる閉域網構築のススメ」
外販案件（IoT）
バックエンド
東急ハンズ
システム子会社
情シス
外販
ショッピングセンター向けポイントカード基盤システム
関東5店舗、他1店舗
300テナントでポイント付与
AWSで構築
4層
ユーザー
管理者 会員
Web
-
アプリ
ELB（管理画面、マイページAPI）
処理エラーSNS、メールSES
データ
DynamoDB（セッション）
S3（アプリデータ）
技術課題
インフラ構築、開発、本番導入まで1ヶ月のみ
屋外WiFiが届かない場合がある
キャリア通信は通信制限はできない
セキュリティ上、ポイント付与処理は全世界公開はしたくない
SORACOM
ユーザー
キャンペーン担当
Web
SORACOM Canal
アプリ
ELB（キャンペーンAPI）
データ
DynamoDB（セッション）
S3（アプリデータ）
SORACOMでハマったこと
内部向けロードバランサが必要
DoCoMo、SORACOM VPG、SORACOM Canal、キャンペーン用ELB、ポイント基盤サーバ
当初Canalを通ってくれない…？
→外部ロードバランサを使っていたから
AWS
外部ロードバランサ
内部ロードバランサ
Canal利用メリット
Canal/AWS設定は2営業日くらい
従量課金のため、ランニング費用安い（月額1,000円くらいで済んだ）
端末側の設定は不要
「AWS Simple Monthly Calculator」のSORACOM版が欲しい。
SORACOM学習方法
http://dev.soraco.io/jp/start/canal/acom.io/jp/docs/api/
Sandboxもあります
http://dev.soraco.io/jp/docs/api_sandbox/
□スマートコンストラクションのSORACOMサービス
コマツスマートコンストラクション推進本部
根本さん
価値創造と成長戦略
ダントツ商品（機械本体の商品力向上）
ダントツサービス（機械の見える化）「KOMTRAX」
ダントツソリューション（施行の見える化）「SMART CONSTRUCTION」
無人ダンプシステム
マイニング、建設現場
建機を効率化しても、前後工程のボトルネックを改善できない
受注工程から手伝えるように。
→2015年2月からスマートコンストラクション
価値：コトをつなげる
KomConnect（Azure上にある）、ここでSORACOMを利用
SORACOM Gate/Door
建機への命令送信
データ転送
施工地形データ送受
SORACOM導入前
VPNサーバ ※1サーバあたりの同時接続数があった、建機は増えるので運用工数膨らむ。
リアルタイム出来高データ（Azure）
現場に建機を残す問題、SIM盗難
SORACOM導入後
建機 IMEIロック SORACOM SIM
SORACOM Door相互接続
VPNルータ用Linux VM （接続データ転送） KomConnect、ステレオカメラAPI Windows仮想VM
今後、1,500台の建機への導入を予定
IMEIロックはSORACOM APIで運用工数減できた。
期待すること
・利用状況レポート
・監視機能
・権限設定のGUI化
まとめ
ネットワークエリアでのセキュリティ対策でも、既存のシステムを大きく手を加えずにレイヤ対応できる
エンタープライズのクラウド化の流れ
SORACO使うとモバイルネットワーク簡単。
---
■ A4: カメラデバイスとクラウド スムーズな連携のために
プラネックスコミュニケーションズ 企画開発部部長 中林さん
ABEJAプラットフォーム事業部 河崎さん
□松下さん
カメラ
インターネット
クラウド
これを喩えると。
目
神経
脳
cf: 「眼の誕生」2006年 草思社
スマカメなら撮り貯めても1ヶ月100MB程度
・観点
クラウドへいつ送るか？
いつ使うか？ オンデマンド（アーカイブ） ストリーム（常時）
リアルタイム ドライブレコーダー 【新たな価値】
オンデマンド 防犯カメラ 見守りライブ配信
どこで解析？
出力I/Fがないデバイス、カメラ、（画像のまま？ゲートウェイでテキスト化する？）、クラウド
制御どうする？
データ用の回線
メンテナンス用の別回線
□中林さん
スマカメ
1995年設立
ネットワーク機器、開発、製造、販売
6機種
防水、暗闇、…
6,000円〜20,000円、コンシューマ対象。
10万台出荷、3年。
台湾の製造企業に製造委託している。
IoTは禁句。
スマホ、インターネット、カメラ
遠隔地から見れる、シンプルさ
課題
クラウドサービスの通信費用をもらわない判断
NAT越え、スマホからPrivateIPを越えないといけない
施策
P2Pトンネルでスマホとカメラを結んだ
※5分に1度、カメラのIPを通知している。スマホはそのIPをもらってUDPでパンチングして経路確立する
クラウドはAWSを利用
"スマカメAir" By SORACOM Air
今年夏リリース予定。
180° View
3G/LTEのしたモデルの要望が大きい
防水、暗視
SDメモリー
WiFi
テクニカルチャレンジ
（死の谷）※イチローの打率より低い
ビジネスチャレンジ ※90％くらいの比重
ビジネスチャレンジ
CPU発注だと20週かかる
需要予測誤ると機会損失
返品？代金改修？
スマカメ
サービス追加
スマホ、スマカメ（FWカスタマイズ）、クラウド（ABEJAサーバとP2Pトンネルをつくって画像を転送）
※アドホックに視たいなら見れる
□ 河崎さん
Camera device * Cloud
2012年設立
ディープラーニング活用の事業開発
ABEJA Platform PaaS
上りのIoT
Unstructured data
Structured data
学習モデル
ABEJA Platform Open
エコシステム
パートナー企業への開放
2年前からスマカメ提携
for Retail 小売店向けサービス
来店、回遊情報の取得
→性年齢推測、回遊ヒートマップを取得できる
Camera☓Cloud☓Retail
Cloud vs Edge
反応速度
解析の陳腐化の速度
コスト高低
エラーコントロールの難易度
クラウド判断基準
１：スケール可能な導入体制
２：継続的なサービス提供
３：新しい種類のデータ取得
１：スケール可能な導入体制
スマカメ店舗設置、ネットワークへ接続、計算マシン上で解析
エッジでの計算との比較
計算マシンを店舗に置ける場所が少ない、バックヤードのみ、電源確保、LANケーブルとか。
全国小売店でデータ取得したい
→店舗はシンプルにカメラ置くだけにした。
２：継続的なサービス提供
設置したら長期間で保守。
故障要因減らす、保守簡単にする。
３：新しい種類のデータ取得
新しいプログラムの提供
エッジマシンの入れ替えは手間
まとめ
デバイスサイド
ネットワーク到達性の確保（NAT越え）
書き換え前提とした汎用的ファームウェア
クラウドサイド
クラウドへのオフロードによるデバイス実装、現場設置の負担軽減
ビジネスチャレンジへの相互理解が重要
***
