http://eventdots.jp/event/567194

1. html5j Web Platform – 第8回 #html5jplat #azurejp
1

2. https://azure.microsoft.com/ja-jp/

3. 自己紹介

4. 255 億
接続された "モノ" が
使われる数
by 2020
Gartner
$7.2 兆
IoT ソリューションの世界市場規模
by 2020
IDC: Worldwide and Regional Internet of Things (IoT) 2014–2020 Forecast

5. リテール
製造業
その他
255 億
デバイス
$7.2 兆
市場
コンシューマ
金融
ヘルスケア

6. 今、まさに、IoT
ハードが
安くなり
接続が
容易に
開発が
簡単に
イノベーション
シナリオ
大きな利点
多大な需要

7. なぜIoTとクラウド？
7
Microsoft Azure
大変じゃないですか？
• ログ保存ストレージ
• 分析コンピューティングリソース
• 他のサービス・データとの連携
• サーバー保守費用
クラウドなら
• 大容量/自動バックアップ
• リソースのスケール
• 容易なサービス・データ連携
• 必要なだけ/メンテナンス不要
自前のサーバー クラウドとIoTのメリット

8. なぜクラウドとIoT？
1:1接続
大量接続
自前のサーバー
自前のサーバー
スケール
クラウド
大量のデバイスからのリクエストをさばくため！

9. 9
IoTの主戦場はクラウド

10. 10
Microsoft Azure のリージョン
19 の地域でサービス展開中
 G Series – 32 コア, 448GB RAM, 6TB Local SSD…
 日本では東日本、西日本の2拠点でDR構成可能(最大6多重バックアップ)
稼働中 発表済み
米国
中央部
米国
西部
北ヨーロッパ
米国
東部
米国
東部2
米国
政府
米国
中北部
米国
政府
米国
中南部
ブラジル
南部
西ヨーロッパ
中国北部*
中国南部*
東日本
西日本
インド
西
インド
東
東アジア
東南アジア
オーストラリア
西部
オーストラリア
東部
* 21Vianet による運用

11. 11
世界規模のクラウド基盤
サーバー/ ネットワーク/ データセンター
高度な自動化
統合リソース管理
柔軟性
従量課金
ネットワーク
仮想
ネットワーク
トラフィック
マネージャー
コンピューティング
仮想
マシン
クラウド
サービス
Web
サイト
モバイル
サービス
開発言語
キャッシュ メディア CDN Visual StudioHPC BizTalkID サービスバス
アプリケー
ション
バックアップ
データ サービス
SQL
Database
/ DW Service
Hadoop
テーブル BLOB
キューStorSimple
Document
DB
Express
Route
多要素
認証
管理API 通知ハブ スケジューラ オート
メーション
Data
Factory
Stream
Analytics
Machine
Learning
Azure Cloud Platform 全体観
Event
Hubs
Search

12. マイクロソフトの IoT / ビッグデータ活用サービ
ス
デバイス 接続・管理 分析・蓄積 活用・拡張
.NET Micro
Framework
Win IoT Core
IoT

13. 13
LoB Apps
Third-party
Systems
Power BI & Excel
External
Analytics Tools
Device Actions through Agent Capabilities Command and Control
Data Ingress Data Egress (Visualize + Decide)Data Processing (Transform + analyze / Capture + manage)
Agent
Gateway
0011010111000101
Agent 0011010111000101
Agent
Agent
• Accepts Commands
• Selectivity Transmits Data
0011010111000101
0011010111000101
95
3:00PM
25%humidity
70preset
Event Hubs
Data Factory
Azure Storage HDInsight
Notification HubWeb Site
Stream Analytics Machine Learning
IoT Platform
011010110101
Data Management
Gateway
Azure SQL DB /
Data Warehouse
Real-time Dashboard & Mobile
ODataAPI
Azure IoT End to End

14. 14

15. 15
静止したデータ
SELECT FROM
WHERE
AND
質問
RDB を利用したバッチ処理的アプローチ

16. 16
動いているデータ ＝ ストリーム データ
質問
RDB を利用したバッチ処理的アプローチ
バッチ処理的アプローチでは難しい…..

17. 17
 数百万デバイスへの接続、数百万イベント/秒、GB/秒 の受信能力
 AMQP / HTTPS のサポート
 イベントの長期保持(最大7日)
IoT のような超大規模な
データの送受信を想定
Azure 上でのスケーラブルなイベントの受信･送信
Azure Event Hubs

18. 18
Stream Analytics – リアル タイム データ処理
Azure 上でのストリーム データ処理
 Event Hubs から数千万単位でリアル タイム イベントを取得することができる
 SQLライクなクエリで、断続的に流れてくるデータを処理する
 結果は永続的なストア、ダッシュボード、あるいは、再度Event Hubsに対して出力する
大量データをリアルタイム
に処理するクエリ エンジン
Point of
Service Devices
Self Checkout
Stations
Kiosks
Smart
Phones
Slates/
Tablets
PCs/
Laptops
Servers
Digital
Signs
Diagnostic
EquipmentRemote Medical
Monitors
Logic
Controllers
Specialized
DevicesThin
Clients
Handhelds
Security
POS
Terminals
Automation
Devices
Vending
Machines
Kinect
ATM

19. 19
End-to-End のアーキテクチャ
Ingestor
(broker)
Collection Presentation
and action
Event
producers
Transformation Long-term
storage
Event hubs
Storage
adapters
Stream
processingCloud gateways
(Web APIs)
Field
gateways
Applications
レガシー IOT
(独自プロトコル)
各種デバイス
IP 通信デバイス
(Windows/Linux)
低パワーデバイス
(RTOS)
Search and query
Data analytics (Excel)
Web/thick client
dashboardsStream
Analytics
Devices to take action
Event Hubs
Azure DBs
Azure storage

20. Stream Analytics への入力(JSON例)
{
“EntryTime":"2015-07-21T11:35:37.0000000",
“TollId":15-165,
“Color":”red”,
}
Event Hub経由で単純なJSONを受け取る

21. 21
やりたいことを SQL クエリだけで実現
SELECT system.Timestamp as OutTime, TollId, COUNT(*)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
WHERE Color = “red”
GROUP BY TumblingWindow(Duration(minute, 60))

22. 22
重要な３つの Windowing (RDBとの違い)
 Tumbling Window
 Hopping Window
 Sliding Window

23. 23

24. 24
Power BI Dashboard
 リアルタイムダッシュボード
 簡単なStream Analytics連携
 基本無料！

25. 25
ビジュアルコンポーネントいろいろ

26. 様々なデータを活用し、様々なデバイスと連携
Microsoft Azure
Microsoft Excel
オンプレミス環境
SQL Server AS
Power BI Companion
HD Insight
Stream
Analytics
SQL DB
Doc DB
外部サービス
(例. SaaS 型アプリケーション,
IoT シナリオ, データ ストリーム)
Azure 上の ソフトウェア システム
(例. 顧客のアプリケーション,
1st パーティ サービス)
モバイル対応
スマホ、タブレットか
らも閲覧
Cortana for business
(Win 10+)
Windows 10ではコルタ
ナとリンク可能に
HTML組み込み
Webサイトへ組み込み
data can be fully Power BI-resident,
cached or directly queried in place
ブラウザ
リアルタイムなダッ
シュボード
項目の追加削除等
Live Connectivity
PowerPivot

28. 28
シナリオ：
センサーデータをリアルタイムに可視化
“Windows 10 IoT Core からクラウドへ送信された
データを、PowerBI Dashboardで可視化する”

29. デモの概要
BrokerCollection Presentation
and action
Event
producers
Transformation Long-term
storage
Storage
adapters
Stream
processingCloud gateways
(Web APIs)
Field
gateways
Applications
レガシー IOT
(独自プロトコル)
各種デバイス
低パワーデバイス
(RTOS)
Search and query
Data analytics (Excel)
Web/thick client
dashboards
Event Hubs
Azure DBs
Azure storage
Event hubs
Windows 10
+ センサー
PowerBI Dashboard
Stream
Analytics

30. これにかかる料金(ざっくり)
- Event Hubs(処理イベント量+スループット課金)
($11 / 30 = 45円) + ($0.028 / 30 = 0.11円) = 45.11円
- Stream Analytics(処理量+スループット課金)
($0.001/GB = 0.12円) + ($0.74/day = 92円) = 92.12円
- PowerBI Dashboard = 0円
- 合計 45.11 + 0.12 + 92.12 = 137.35円
※正確な料金は http://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/ をご覧ください
200byteのログを100万件処理する仮定

31. 31

32. まとめ
1日140円から始める IoT データ分析・可視化

33. 33

34. ハンズオン資料
http://aka.ms/IoTKitHoL

35. MSDNサブスクリプション
Microsoft Azure 無料枠
Microsoft Azure 無料評価版
http://aka.ms/TryAz
http://aka.ms/Free-Azure

36. ドキュメントは、www.azure.com から

37. MSDN - Azure フォーラム
http://aka.ms/forum_faq

38. 38
 本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものです。Microsoftは絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に対していかなる責務を負うものではなく、
提示された情報の信憑性については保証できません。
 本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。
 すべての当該著作権法を遵守することはお客様の責務です。Microsoftの書面による明確な許可なく、本書の如何なる部分についても、転載や検索システムへの格納または挿入を行うことは、どのような形式または手段（電子的、
機械的、複写、レコーディング、その他）、および目的であっても禁じられています。
これらは著作権保護された権利を制限するものではありません。
 Microsoftは、本書の内容を保護する特許、特許出願書、商標、著作権、またはその他の知的財産権を保有する場合があります。Microsoftから書面によるライセンス契約が明確に供給される場合を除いて、本書の提供はこれらの
特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません。
© 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved.
Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です。

39. 39

40. 40
LoB Apps
Third-party
Systems
Power BI & Excel
External
Analytics Tools
Device Actions through Agent Capabilities Command and Control
Data Ingress Data Egress (Visualize + Decide)Data Processing (Transform + analyze / Capture + manage)
Agent
Gateway
0011010111000101
Agent 0011010111000101
Agent
Agent
• Accepts Commands
• Selectivity Transmits Data
0011010111000101
0011010111000101
95
3:00PM
25%humidity
70preset
Event Hubs
Data Factory
Azure Storage HDInsight
Notification HubWeb Site
Stream Analytics Machine Learning
IoT Platform
011010110101
Data Management
Gateway
Azure SQL DB /
Data Warehouse
Real-time Dashboard & Mobile
ODataAPI
Azure IoT End to End

41. 41

42. 42
Microsoft が機械学習に取り組んできた背景
Bing maps
launches
ルート検索
Microsoft
Research
基礎研究
Kinect
launches
動作判定
Azure Machine
Learning
launches
機械学習
Hotmail
launches
スパム判定
Bing search
launches
キーワード
判定
Skype
Translator
launches
音声認識
1991 201420091997 201420102008

43. 機械学習専門の CVP の存在

44. 44
クラウド上のオーサリングツール : ML Studio
キャンパス
にフロー部品を
配置して
接続
部品ごとの設定
はプロパティペ
インで
フロー部品
実行ボタンで
実行(課金) モデルをWeb
サービスへ配置
(課金)

45. 45
既存の R & Python をインポート
 依存関係のある R パッケージ (.zip) をまとめてアップロードできる

46. 46
豊富なサンプルの活用 (インポート)
 マイクロソフト、あるいはサードパーティが公開しているサンプルを活用可能