[入門編] はじめてのIoT！Azureのサービスを使ってIoTのデータを取得しよう

Editor's Notes

• #2: では、お時間になりましたので、はじめてのIoT、Azureのサービスを使ってIoTのデータを取得しよう、ということで、 わたくし、日本マイクロソフトでAzureのプリセールスエンジニアをしております、伊藤よりお話をさせていただきます。 最近、といっても結構長い間になるのですが、IoTという言葉をかなりの場所で聞くようになりました。 また、私自身もAzureのIaaS、Virtual Machineのご紹介をお客様にすることは今ももちろん多いですが、同じぐらいIoTのシステムについてAzureのサービスはどうなっているか聞かれることが増えました。 今回は、はじめてのIoT、ということで、IoTって言葉を聞くけど、実際どんな感じに作っていくの？というところをお話できればと思います。
• #3: 本セッションでは、まずMicrosoft Azureの様々なサービスの中から、IoTに関連するサービスがどのようなものがあるかご紹介します。 その中から、IoT Hub、Stream Analyticsについてどういったサービスで、どのようなことができるかお話します。 この2つのサービスは、IoTサービスの中でも重要なサービスですので、是非ご理解頂けたらと思います。 その後、IoT Hub, Stream Analyticsを使った簡単なデモをご紹介したいと思います。 マイクロソフトでは、ラズベリーパイのオンラインシュミレータを提供しておりますので、こちらを使って、擬似的にラズベリーパイで温度を取得し、そのデータをAzureに送信してデータ格納や、リアルタイムで出力したいと思います。 最後にまとめです。
• #4: では、Azure IoTサービスを紹介します。
• #5: 今回、はじめてのIoTということでお話をさせていただくのですが、皆様が本ウェビナーを受けて頂く理由は様々だと思います。 具体的にこういったIoTサービスを作り上げたい、とか、上層部の方から「最近IoTって流行ってるらしいね」の一言で始めなければならない、という方、 個人的にちょっとやってみたいなという方、色んな方がいらっしゃると思います。 今回は、そんな「よくわからないけどIoTやってみたい」という方向けのセッションになっています。 マイクロソフトのAzureを使うと、このIoTサービスを構築していくためのサービスが揃っています。 センサーデータをAzureに上げたあとのサービスが全て揃っているわけではなく、センサーデータ側のサービスも提供しているのがMicrosoft Azureの強みになります。
• #6: AzureのIoT向けのサービスの一覧です。 左から、データを取得して、そのデータを処理し、格納したりデータを整形して、Machine Learningなどを使ってデータを分析して、その結果を可視化する、といったものです。 かなりたくさんのサービスがありますので、この中から最適なものを選んでサービスを構築して頂ければと思います。 次に、AzureのIoTサービスを使ったアーキテクチャの例をご覧頂きたいと思います。
• #7: Azure IoTサービスを使ったアーキテクチャの例です。 このアーキテクチャに記載されているサービスを簡単に紹介していきます。 一番左の「モノ」という部分が、センサーデータを送るセンサーたちです。 ここには、Windows 10 IoTも含まれます。昔はWindows Embeddedと呼ばれていたもので、組み込みOSです。 センサーデータは、インターネットに出れるIoTセンサーであればそのまま収集のところにあるIoT Hubに送ることが可能です。 IoT Hubは、いわばデータをAzureで受け取る受け皿なようなものです。 インターネットに出れない場合は、「ゲートウェイ」のところにあるIoT Gatewayと呼ばれる、インターネットにつながっているものに対してデータを送り、IoT GatewayからIoT Hubに対してデータを送信します。 AppServiceについては、WebアプリケーションをホストすることができるAzureのPaaSサービスになります。 IoT Edgeと呼ばれるAzureのサービスを使ってIoT Gatewayを作成することも可能です。 IoT Hubでは、後ほど詳しく説明しますが、センサーデバイスを管理し、そのセンサーのデータを取得して、ストレージへのデータアップロードや、メッセージを別のAzureサービスに送信するサービスです。 IoT Hubで取得したデータを「変換・集約」にあるStream Analyticsに流します。 Stream Analyticsでは、IoT Hubから受け取ったデータをリアルタイムで処理し、別のAzureサービスに流すことができます。 処理というものに関しては、別のサービスにそのまま流すことはもちろん、データを整形することも含まれます。データをストレージやデータベースに流して貯めることはもちろん、PowerBIといった可視化ツールにデータを流してリアルタイムでデータを表示させることも可能です。 データの格納先は、ストレージやデータベースなどが選択可能です。 格納したデータからMachine Learningという機械学習のサービスを使って、予測モデルを作ることも可能です。 予測モデルを用いることで、実際のセンサーデータと予測モデルを突き合わせ、監視アプリケーションを作成することも可能です。 また、格納したデータをHDInsightという、データの分散処理の基盤にいれてデータを処理することも可能です。 HDInsightは、HadoopをAzureのマネージドサービスとして提供しているサービスになります。
• #8: 本ウェビナーのポイントは2つあります。 まずはデータを取得しよう、という点です。表示したり分析したりというものは、そもそもデータがないとできません。 そして、Azure のサービスを使うとデータの取得は非常に簡単です。こちらは後でデモで簡単に取得できるというところをご覧頂けたらと思います。 2つ目は、AzureのIoTは、PaaSサービスを組み合わせて構築するという点です。 必要なサービスは揃っているので、そのサービスを組み合わせてIoTソリューションを作り上げます。ですので、その1に書いた「取得は非常に簡単」というところにかかってきます。 先程のアーキテクチャでいうと、データの保存先としてストレージではなくデータベースだけでOKですとか、そもそもIoT Hubからストレージにデータを保存するだけでいいとか、色々とあると思います。 必要なものだけ起動して、最小限のコストで始められるのも大きなメリットです。 IoTのシステムは、オンプレミスで構築するとなるとかなりの技術が求められますし、構築に時間がかかりますが、Azureを利用することで、コストも小さく、また簡単に始めることが可能になります。 では、IoT Hubのサービスがどのようなものが説明したいと思います。
• #10: IoT Hubとは、センサーデバイスからのデータを受ける、Azureの入り口になるサービスです。 IoT Hubの機能の一覧に関しては次のスライド以降で説明をしますが、 簡単に説明すると、センサーデバイスからのデータを受信したり、デバイスの管理をしたり、センサーデータをストレージに保存したりすることが出来るサービスです。 キューというデータ構造のようなものをイメージされる方がいらっしゃるかもしれませんが、少し違います。 キューの場合は取得した1つのメッセージに対して、1つのクライアントでしか処理することができませんが、このIoT Hubの場合は1つのメッセージに対して複数のクライアントで処理することができます。 先ほどのアーキテクチャでいうと、取得したデータをそのままストレージに保存したり、Stream Analyticsに送ったり、というものです。 また、キューの場合は受け取ったメッセージをクライアントに流したら終わりですが、IoT Hubの場合はメッセージを保存することができますので、保存期間であればメッセージをクライアント側で取り出すことが可能です。 また、メリットとしてセキュアとも書いておりますが、これも次のスライドで説明します。
• #11: IoT デバイスの監視・制御をすることができ、HTTP/AMQP/MQTTなどのプロトコルをサポートしています。 これらのプロトコルがサポートされていない場合は、Azure IoT プロトコルゲートウェイというものを用いることで様々なプロトコルからデータ送信が可能になります。 オンプレミスやAzure VMなどにデプロイすることで、一旦Azure IoT プロトコルゲートウェイにデータを送信し、そこからIoT Hubに対してデータを送ることで様々なプロトコルからAzure IoT Hubに対してデータが送信できるようになります。 Azure IoT プロトコルゲートウェイはGithubで公開されております。 各アクセスポリシーに基づいてプライマリキーとセカンダリキーが発行されており、そのキーを用いてセンサーデバイスからIoT Hubに対してアクセスを行います。 センサーデバイス側でデバイスIDを定義して、IoT Hub側にも登録してトークンを発行して接続する方法や、X509の証明書を使ってIoT Hubでデバイス認証を行うことも可能です。 モニタリングも可能になっていまして、こういった管理に関する操作や、デバイス接続などに関する詳細なログを取得したり、様々なメトリックをグラフで確認することもできますので、「接続が何秒以上切れた場合はアラート」などの監視が可能です。 モニタリング出来る項目については、後ほどデモでも見て頂ければと思います。
• #12: もう少し細かく見てみましょう。 メッセージングとありますが、センサーとIoT Hubが双方向に通信できます。 受信に関しては、最長で7日間IoT Hubでメッセージを保持しておくことが可能で、一度に送信できる最大サイズは256KBになります。 また、後ほど紹介するStream Analyticsなどにもデータを送信することも可能です。 ファイルアップロードは、AzureのストレージサービスであるBlobストレージに対してデータを格納するものです。 これらはまとめてエンドポイントという機能で実現しています。 また、IoT Hubではセンサーデバイスの状態に関する情報を格納するために、デバイスツインという機能があります。これらはjson形式で格納されます。 例えば、ビルの各階にあるデバイスたちがあったとして、「ビルの20階のデバイス」といったようなグルーピングが可能だったりします。 IoT Hubは、SQLに似たクエリ言語を書いてデータを取り出すことができます。 ジョブを用いて、デバイスツインの情報をクエリで取り出し、特定の時間にそのデバイスたちを再起動する、といったことがスケジューリングできたりします。
• #13: IoTに関して、マイクロソフトではSDKをgithub上に公開しています。 サンプルもございますので、是非ともご利用頂けたらと思います。 利用可能なOSは、マイクロソフトだからといってWindowsだけではございませんので、ご安心ください。 また、このスライドの右下にも記載しておりますが、Azure IoT SDKを使っての接続出来ることが確認されている組み込み機器のカタログがございますので、またご覧頂けたらと思います。 Azure IoT Hubは、センサーデータを受ける、Azureの入り口の部分であることをご理解いただけたかと思います。 ただの入り口ではなく、PaaSなのでスケールもしますし、セキュリティもトークン発行しての接続や、証明書を利用しての接続の方法などがあり、セキュリティ面も充実していることがお分かりいただけたかと思います。 では、そのIoT Hubから受け取ったデータを処理する、Stream Analyticsについてお話したいと思います。
• #15: Stream Analyticsに関しては大量なデータをリアルタイムで処理するサービスになります。 IoTアーキテクチャでもお見せしましたが、IoT Hubから受けたデータを、様々なサービスに対してデータを処理して流すことができます。 SQLベースの言語を使用しておりまして、リアルタイムに受信したデータをSQLライクな言語で加工し、データを送信することができます。 今回は「はじめてのIoT」ということで、IoT Hubからデータを受けて、PowerBIに流すという方法を実際デモにてご覧頂きますが、それ以外にリアルタイム処理が必要なサービスをお考えの際にはオススメなサービスになります。 左下の適用領域のとこにも記載していますが、 リアルタイムの株式取引の分析ですとか、SIMなどの利用状況を取得して、リアルタイムで不正を検出したりですとか、今回紹介するものに近いですが、IoTセンサーのデータ取り込みと分析、 そしてSNSなどの分析ですね。
• #16: Stream Analyticsの入力に関する説明です。Stream Analyticsは、先ほどお伝えした通り、データをリアルタイムで取得して処理を行います。 大きく分けて2つの方法をご紹介します。 まずは今回のメインであるIoT Hubからのデータ入力です。IoT Hubなど、ストリームデータを受け取ることができます。 センサーデータはもちろん、SNSのフィードですとか、株式の取引情報などですね。先ほどのスライドの適用領域、にかかれていた部分が相当するのではないでしょうか。 そして、Blobストレージからもデータ入力が可能です。BlobストレージはAzureのストレージサービスです。 ストレージに保存されている、静的データを入力する場合も可能です。Stream Analyticsでは参照データと呼ばれる部類になります。先ほどのIoT Hubなどはデータストリーム入力と呼ばれます。 例えばログなどがストレージに貯められていて、アップロードされたことを確認してStream Analyticsが処理するようなイメージです。 では、次に出力について見てみます。
• #17: データの出力についてです。 必要なデータを抜き出して、ストレージに格納するのか、またはPowerBIで可視化するのかなど、様々な形で出力ができるサービスです。 一般的に、こういったサービスの接続というのは、受け取り側や出力側でアダプターとなる部分を開発する必要がありますが、このサービスの場合は必要ありません。 IoT Hubに接続してデータを受けることや、Storageなどへの出力が開発なしにできます。 SQLライクな言語を使用して、入力・出力を行います。 一般的なselect文などを使ったり、簡単なSQL文で可能です。こちらはデモの際にご覧頂けたらと思います。 ストレージやSQL DatabaseといったRDBMSに対してのデータの保存、蓄積などだけではなく、今回デモで行うPowerBIのようなデータ可視化ツール、 そしてその他のAzureのサービスに対してのデータ受け渡しも可能です。 質問 Azure以外のサービスに対しての出力ってできるの？？
• #18: こちらはStream Analyticsで使えるクエリの一覧です。この資料はお渡ししますので、後ほどご覧頂ければと思います。 では、実際にデモにてセンサーデータを取得して、みたいと思います。
• #20: こちらが今から行うデモのアーキテクチャになります。 まず、IoT Hubを使って、ラズベリーパイのオンラインシュミレータを使ってデータを取得したいと思います。 ラズベリーパイのオンラインシュミレータでは、温度と湿度を取得することができます。 IoT Hubで受け取ったデータはStream Analyticsに受け渡されますので、Stream AnalyticsはPowerBIにデータをそのまま送り、PowerBIでリアルタイムにデータを可視化したいと思います。 時間があれば、取得したデータをAzureのストレージサービスに保存したいと思います。
• #22: 改めて本ウェビナーのポイントになります。 Azure側ではセンサーデータは簡単に取得することができますので、まずは取ってしまって、活用方法を模索していって頂ければと思います。 今回、プログラミングする部分はデモではなかったかと思います。 どうしてもセンサー側では、データの送り方などで必要になってくる部分もありますが、Azure部分では特になかったですよね。 それほどAzureではIoTのシステムが簡単に構築ができます。
• #23: 初めてIoTを触られる方向けに、IoT キット　ハンズオントレーニングがございます。 こちらでは、今回ご紹介したような方法から、実際にVisual Studioで開発して、開発スキルも習得できるような内容になっていますので、 開発部分が気になる、センサー側はもっとどうしていったらいいのか？といった疑問がある方は、是非このさいとをご覧頂けたらと思います。