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Wio LTEで始める生体信号計測
- 10. 可視化&異常検知
Kinesis Firehorse Amazon S3
プローブ
+
計測回路
(省略可能)
全体構成
10
計測データから血中酸素飽和度の算出を行う。
算出結果を後段(Datadog)へ転送する
信号処理系
Hb→ヘモグロビン
HbO2→酸素化ヘモグロビン
※デバイス側で計算しても良い。(理想)
計算に関していろいろ試行錯誤したいので
ロジックは一旦クラウド側に持つようにした
- 11. 信号処理系Kinesis Firehorse Amazon S3
プローブ
+
計測回路
(省略可能)
全体構成
11
データを監視し、可視化及び異常があればアラートをする
可視化&異常検知
Datadog社が提供する
インフラ監視を想定した監視SaaS
MLベースの異常検知機能あり
※CPU・メモリ使用率等のメトリクスの
代わりに、計算した「血中酸素飽和度」を
入れる
- 12. Wio LTEの開発環境セットアップ / HelloWorldする
↓
プローブ+計測回路を用意し、結合。WioLTE側にA/D変換・データ送信ロジック記述
↓
Fluentd側の構築 (デバイスとの結合用HTTPエンドポイント用意)
↓
AWS上のリソース(Kinesis Firehorse/S3/Lambda)の構築
※Terraformを利用
↓
Fluentd側の設定追加(デバイスからきた情報をKinesis Firehorseに転送)
↓
Datadogの設定
実装ステップ
12