GCPとBigQueryを用いたIoT基盤の構築
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#bq_sushi #2 で発表した、GCPとBigQueryを用いてどのようにIoT基盤を構築したかに関する発表の資料です。
GCPとBigQueryを用いたIoT基盤の構築
- 2. HELLO 2
- 4. プロジェクト 紹介 4
- 8. RRADAR(仮) 8
- 11. 混雑検知実験＠社内食堂 • 店内にビデオカメラを設置し、 10分毎の滞在人数（正解値） を計測 • RRadar（仮）での検知数をも とに10分毎の滞在人数（推定 値）を算出 • 推定値＝検知数×2.5 • 相関係数：0.915 -75 0 75 150 225 300 10:50 11:00 12:00 12:10 13:10 13:20 14:20 14:30 15:30 15:40 16:40 16:50 滞在人数（正解値） 滞在人数（推定値） 混雑検知端末の 設置場所 40m 社内食堂の見取り図 11
- 12. 唐突にデモ
- 13. メンバー 13 企画とiOS: okubok (アイコン設定して…） バックエンド+インフラ+デバイス+管理 全体設計+その他: @Morikuma_Works フロントエンド: @kiikurage (なんと学生！) デバイス: @maruyama_jp
- 14. メンバー 14 まさかの4人！
- 15. メンバー 15 企画とiOS: okubok (アイコン設定して…） バックエンド+インフラ+デバイス 全体設計+その他: @Morikuma_Works フロントエンド: @kiikurage (なんと学生！) デバイス: maru 事業計画書とか 忙しい 院試忙しい 研究忙しい 他案件が忙しい
- 17. IoT 17
- 26. 構成 26
- 27. GCE Instances HTTP Load Balancer (L7LB) Kuberenetes Nodes Cloud SQL(MySQL) Kubernetes Master Container Engine Asia app engine (managed) asia-east1-a Cloud Storage (as Docker Registry) Cloud Monitoring BigQuery Cloud DNS from device via fluentd log via fluentd
- 29. BigQueryと 分析 29
- 33. 3種類の分析 33 •リアルタイム処理 Apache Spark Stream, Dataflow etc. •バッチ処理 BigQuery •オンデマンド処理 （まだ答えが見つかっていない…） 現状、ここもBigQuery