Rspberry PI + AWS IOT検証

RASPBERRY PI + AWS IOT 検証
株式会社シイエヌエス
基盤システム事業部
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アジェンダ
1. 検証経緯
2. IoTとは
3. 検証概要
4. 検証構成
5. 検証結果
6. まとめ
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１．検証経緯

検証経緯
会社の施策として、先端技術への取り組み及び社内外への展開を目的とし開始しました。
IT企業である以上、先端技術をどのようにキャッチアップしていくかが重要となります。
施策開始当初（2017年初）、IoTがブームを迎えていたこと、会社としてIoT案件の実績も
なかったことから、IoTとはどういったものなのかを理解する意味も込めて、IoTをテーマに
取り組むこととなりました。
本資料では、まずはIoTとは何かを簡単に解説後、検証の取り組み内容や苦労した点、検証結果等
についてまとめ、今後IoTに取り組む際のきっかけにして頂きたいという思いを込めて作成して
います。

２．IoTとは

IoTとは、Internet of Thingsの略で、「モノのインターネット」と翻訳されます。
身の回りのあらゆるモノがインターネットにつながる仕組みの事です。
現在は、例えばセンサー情報を収集し、分析し、改善に役立てる、という
使い方がメインですが、将来的にはモノだけでなく、我々の行動全てが
データ化される日もくるかもしれません

IoTの日本の事例としては、自動車メーカーでの事例が挙げられます。
工場で車を組み立てる際、組み立て工程に必要な部品をどのような順番で集め、運ぶか、
という作業が必要となります。IoT導入までは、この作業を効率的に行う方法は作業者の
中にしかなく、暗黙知としてしか存在していませんでした。
自動車メーカーは上記作業にIoTを導入することで各工程の作業をデータ化し、
そのデータを基に部品にバーコードを付けることで、暗黙知ではなく誰でも効率的に
作業を実施できるような取り組みを行っています。

３．検証概要

IoT事例で取り上げたのは非常に大きな事例で、検証で実施するには難しいものがあります。
案件での実績もなく、事例ベースで考えてしまうと着手すら出来ないことが懸念されたため、
今回の検証では以下をテーマとしました。
① まずは試してみることが重要なので、簡易的でも良いので着手しやすい構成とする
② 今回の検証を案件で活かせるよう、クラウドも絡めてノウハウとしたい
③ データを集めるだけではなく、集めたデータをグラフ化等してみたい
現在はIoTスターターキットなど、デバイス・クラウドサービス、スマホアプリがパッケージが
販売されており手軽にIoTを始められますが、それでは簡単すぎるので
パッケージに頼らず出来るだけオリジナルな環境構築を目指しました。

IoTと一言で言っても、何から着手するのか・・・が最初の課題でした。
ひとまずIoTでWeb検索すると、Raspberry Piを用いた検証を実施しているサイトが多く、
ノウハウも多いので未経験でも着手しやすいと考えました。
そもそも今回の検証ではまずは試してみることが重要なので、凝ったものは使用せず、
Raspberry Piを用いることにしました。
収集データをどうするかも悩みましたが、比較的場所を選ばず集めることが出来るデータが
良いだろう、ということで、騒音データを収集することに決めました。

②今回の検証を案件で活かせるよう、クラウドも絡めてノウハウとしたい
Raspberry Piを用いただけであれば、同様の実績は多いことからも検証の目的を達成できた、
とは手放しで喜べません。
IoTは収集したデータをどこに格納するかが重要なポイントでもあるため、この部分で何か
ノウハウとして得られるものは無いか検討しました。
データの格納先と言えばもうクラウド一択（？）であり、別の検証でAWSを使っていたことから
AWSをベースに調査したところ、AWS IoTというまさに検証にうってつけのサービスが
見つかりました。
EC2、S3などプラットフォームのサービスは一般的ですが、AWS IoTなどのサービスは
社内実績もほとんどなかったため、これだ！！ということで、データ格納場所にAWS IoTを
採用することに決定しました。

③データを集めるだけではなく、集めたデータをグラフ化等してみたい
AWS IoTまで使用できれば、IoT入門としてはまずまずかと考えましたが、
せっかくデータを集めたのであれば、そのデータをグラフ化まで出来ると、IoT検証をやった！
という実績が作れそうです。
そこでAWS IoTについて調べてみると、取得したデータはAWSの各種サービスと連携が
可能で、その中でElasticsearch（＋Kibana）というサービスを連携するとデータの可視化が
出来ることが分かりました。
作り込みは必要ですが、集めたデータが自動でグラフ化されることまで実施できれば、
検証としても非常に結果を残すことが出来ると考え、グラフ化まですることを目標としました。

４．検証構成

検証概要で記載した通り、ここまででほぼ構成は決まりました。
おおまかな流れは以下の通りですが、本章では以下流れを少し詳細に見ていきたいと思います。
①マイクで音を集める
⇒Raspberry Pi with マイクで集音
②Raspberry Pi経由でAWS IoTにデータ送信
⇒①で取得した音声をデータ化し、AWS IoTにデータ送信
③AWS IoTにてデータを受け取る
④AWS IoTで受け取ったデータをグラフ化する
⇒Elasticsarchサービスを利用
次ページに、上記流れを図示化したものを載せていますので、イメージを掴んで頂ければと思います。

Raspberry Pi 3
検証構成図
soundmeter
AWS IoT
Device
SDK for
Python
AWS IoT Amazon S3
騒音
統計データ集計データ
2017年度統計データ
2018年度統計データ
インターネット
Elastic Search Kibana
インターネットへの
接続はwifi接続に
て実施

①マイクで音を集める
IoTを始める前にまずはデータを集めなければなりません。
今回の検証では騒音データを集めることとしたので、まずは環境構築を実施しました。
と言っても作業はRaspberry Piを構築し、USBマイクを接続するだけです！
これで騒音データの取得が出来るようになりました。
Raspberry Piの構築方法（USBマイク接続も）については各種Webサイトを参考にすれば
非常に有用な情報が手に入りますので、今回の説明からは割愛します。

②RASPBERRY PI経由でAWS IOTにデータ送信
マイクで収集したデータは、そのままだとただのWAVファイルとして保存されます。
ただ、そのままの形式だとAWS IoTに送信してもただのファイルとして扱われてしまうため、
何らかの形でデータ化（数値化）する必要があります。
調べてみたところ、soudmeterというソフトウェアを用いることで音声データを数値化
することが出来るということで、soundmeterをRaspberry Piに導入しました。
結果、取得した音声データが数値化されて出力されました！！
<参考サイト>
soundmeter
https://github.com/shichao-an/soundmeter

音声データが数値化されて終わりではありません。取得したデータをAWS IoT側に
送信する必要があります。データをどのように実装するかがIoTのポイントでもあります。
幸いなことに、AWS IoTではRaspberry Pi用のSDKが用意されており、
SDKを導入することで簡単にAWS IoTにデータ送信を行うことが出来ます！
複数言語に対応していますが、社内でPythonというキーワードがちらほら聞こえてきていた
ことから、AWS IoT Device SDK for Pythonを導入しました。

参考までに、本資料執筆時点でのAWS IoTのSDKは以下となります。
Raspberry Piだけでなく、複数のプラットフォームをサポートしています。
•AWS Mobile SDK for Android
•AWS Mobile SDK for iOS
•AWS IoT Device SDK for Java
•AWS IoT Device SDK for JavaScript
•AWS IoT Device SDK for Python など
<参考サイト>
AWS IoT SDK
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/iot/latest/developerguide/iot-sdks.html

③AWS IOTにてデータを受け取る
SDKはAWS IoTのサイトから取得可能ですが、取得のためにAWS IoTの設定が必要となります。
設定自体は参考サイト等を参照すれば実施できますが、その中で分かりにくい点等を解説します。
・「モノの登録」とは？
用語的な話となりますが、AWS IoTに接続する機器のことを「モノ」と呼びます。
AWS IoT上で「モノ」を登録することで、AWS IoTのサービスが使用可能となります。
・AWS IoTのサービス名について
最初に使用していた際は「AWS IoT」という名称のサービスでしたが、
気付いた時には「AWS IoT Core」という名称に変更されていました。
AWSサービスにはありがちな名称変更でしたが、少し混乱しました。

・ルールについて①（トピックとは）
AWS Iotでは、モノ（今回はRaspberry Pi）から受け取ったデータに対してどのような
アクションを取るか（ルール）を決めることが出来ます。その中で「トピック」という
ものを設定する必要があるのですが、トピックとはMQTTプロトコルで使用されている
用語で、階層構造を表現するものです。AWS IoTを利用するモノから送信されたデータが
どのトピックに格納されているか、そのトピックに格納されたデータから何を取得するか、
をルールで指定します。

・ルールについて②（連携できるサービス）
ルールの設定時、AWS上の複数のサービスと連携が可能です。今回の検証ではグラフ化が
ゴールなので、Elastic Searchサービスと連携するように設定しています。
Elastic Search以外にも、Amzon S3、Dynamo DB、Amazon Kinesis等、
複数のサービスと連携可能ですが、基本的にデータはjson化されていることが前提と
なっているサービスが多いため、連携したいサービスの仕様は必ず確認が必要です。
<参考サイト>
AWS IoT のルール
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/iot/latest/developerguide/iot-rules.html

④AWS IOTで受け取ったデータをグラフ化する
③の中でも記載しましたが、AWS IoTに送信したデータをグラフ化するため、Elastic Search
サービスと連携するよう設定しました。
Elastic Searchサービスを利用する際、Elastic Searchインスタンスを立ちあげる必要が
あるのですが、AWS IoTのルールを設定する際に自動でElastic Searchインスタンス立ち上げ
まで実施してくれるので非常に便利です。立ち上がりまでは10分程度待つ必要があります。
これでデータ取得からAWS IoTへのデータ送信、データのグラフ化の構成が出来ました！！
<参考サイト>
AWS IoTのデータをKibanaに表示する
https://qiita.com/hideyuki/items/eb4a87243eaeafa74c04

４．検証結果

結論からお伝えしますと、想定通り動作しませんでした・・・。
検証の流れで記載した以下のうち、③までは実施できたものの④が達成出来ませんでした。
①マイクで音を集める ←OK
②Raspberry Pi経由でAWS IoTにデータ送信 ←OK
③AWS IoTにてデータを受け取る ←OK
④AWS IoTで受け取ったデータをグラフ化する ←NG
上記結果を踏まえ、具体的にどこが問題だったかについて整理しました。

問題点①
検証構成図で記載した通り、取得した音声データをsoundmeterで数値化し、AWS IoT Device
SDK for Pythonを介してAWS IoTにデータ送信する構成としていました。
ただ、データを送信できるようにすることに気を取られてしまい、数値化されたデータを
うまくjson化することが出来ず、時間切れとなってしまいました。
・実際に送信したデータ
["avg", "221"]
・送信したかった形式（例）
{"timestamp":"2017-03-14T15:19:47.401Z","avg":221}

問題点②
問題点①と被るのですが、何らかのデータを連携さえ出来てしまえばElastic Searchサービスで
上手くグラフ化してくれるのではないか、と考えていた点がありました。
当然ながら指定された形式で無いとデータを受け取ってくれず、形式的にでもグラフを表示
させることすら出来ませんでした・・・。
※最終的に、AWS IoTからAmazon S3にデータを格納するところまでは実装しました
Raspberry Pi及びAWS IoT用のSDK、AWS IoT、Elastic Searchサービスといった
初見のサービスを全て理解しながら進めることは想定以上に難しいと実感しました。

４．まとめ

本資料の冒頭で記載したテーマの達成度は以下の通りです。
※ ○：達成 △：一部未済有り ×：未達成
⇒ ○ ： IoT検証の構成を検討・実装し、検証を実施できた
② 先端技術に取り組むことが目的なので、可能な限り今後のノウハウになりそうなものを
何かしら取り込む
⇒ △ ： AWS IoTや関連するサービスについて知見を得たが、まだ理解が足りない
③ データを集めるだけではなく、集めたデータをグラフ化等してみたい
⇒ × ：そもそも実装できていない・・・
検証ということもありますが、基盤部分についてはある程度調べれば何とかなるが、
データ加工の部分については開発スキルを持っている方の方が取り組みやすい印象でした。
今後、知識的なものだけでなく、Python等の言語の勉強の必要があると強く感じました・・・。

今回は検証ということで、最低限データを送信出来るような構成で進めていましたが、
本来であればIoT基盤を構築するにあたっての考慮点は以下の通り多岐に渡ります。
検証を通して、大まかではありますがIoTのイメージをつかむことが出来たため、
今後は以下の観点も取り入れた検証構成を検討したいと考えています。
・IoTを利用する目的
・何のデータをどのような方法で収集するのか
・収集/送信するデータ量はどの程度か
・どのような方法でデータを送信するのか（有線NW？無線NW？等）
・セキュリティをどのように担保するのか
・データを損失しないためにどのような構成とするか
etc…
以上

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