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IoT Hubの価格

2016-05-05 00:46:46 | Azure
Azure IoT Hub の価格を見ながら、IoT Hubでのシステム構築について考えてみる。

IoT Hubのエディションは3つあり、Free→S1→S2の順で処理できるメッセージの量や価格が大きくなる。

FreeエディションはIoT Hubのお試し用で価格は無料だが、1日に処理できるメッセージの数は8000個、メッセージのサイズは0.5KBとなる。
仮に1台しか接続しないとすると、1日に8000メッセージ=1分に約5メッセージしか送れない。
10秒に1回も送信できない・・・。
逆に考えると、1分に1回程度データ送信すれば事足りるのであれば、5台接続しても問題ないわけだ。

S1エディションだと、月5100円程度かかるが、Freeエディションの50倍メッセージが送れる。
メッセージのサイズも4KBまでいける。
こちらも仮に1台しか接続しないとすると、1日に400,000メッセージ=1分に約277メッセージ送れる。
10秒だと約46メッセージ送れることになるので、10秒に1回程度データ送信する想定だと、45台は接続しても問題ないと考えられる。
でも、45台という数字は(スモールスタートする分には足りるかもしれないが)現実的には少ない台数かもしれない。
送信を1分周期程度で考えれば270台・・・どうだろうか。


S2エディションだと、月約51000円程度、1日に処理できるメッセージ数は6,000,000個。
S1エディションの10倍の値段でメッセージは15倍。
S1の計算式をそのまま使うと、1分周期程度であれば約4150台まではいける。


FreeエディションからS1またはS2エディションへの変更はできないし、その逆もできない。
となると、最初はS1エディションでPoCをこなし、本番環境で台数などの制限がでてきたら、
S2エディションに変えるような運用になるのかな・・・。
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Azure IoT Suiteが多国語対応

2016-05-01 16:24:50 | Azure
最近Azure IoT関連のアップデートもいろいろあって、なかなか追いつけてない(-_-;)
で、今回のアップデートはIoT Suiteに関する話。
Azure IoT Suite goes international

遠隔監視(Remote Monitoring)も故障予兆(Predictive Maintenance)もどちらも多国語対応したようですね。
対応可能な言語は14言語とのこと。
IoT Suiteのポータルに行ってみると、いきなり日本語で表示されました!
右上にあるアイコンをクリックすると、言語変更できるようです。



恐らくIoT HubのGAに伴って、日本リージョンへのプロビジョニングにも対応されていました。

ソースコードはGitHubに公開されています。
Remote Monitoring
Predictive Maintenance

例えばRemote Monitoringだと、Web画面の文字列リソースは
 azure-iot-remote-monitoring/DeviceAdministration/Web/App_GlobalResources/
に格納されているはず。
見てみると、ちゃんと日本語のリソースファイルもありますね。
カスタムする際は気をつけねば。


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Azure IoT Gateway SDKがPublic Betaに

2016-05-01 15:40:58 | Azure
Azure IoT GatewayのSDKがパブリックベータ扱いになったそうです。
Azure IoT Gateway SDK enters public beta

って、そもそもAzure IoT Gatewayって何?って感じの方が多いのではないかと。
自分もそうだったりするんですが(^-^;

以下のページにIoT Gatewayに関しての解説があります。
IoT Gateway SDK (beta) - Get started using Linux
IoT Gateway SDK (beta) – send device-to-cloud messages with a simulated device using Linux


解説を斜め読みした感じだと、IoTデバイスのうち、IoTゲートウェイデバイス向けに開発されているSDKで、
プロトコル変換などのデータ処理のためのフレームワークのように見受けられます。
→で、最終的にはIoT Hubが対応しているプロトコルに変換し、送信するわけですね。


ソースはGitHubからダウンロードできます。


ちょうどこれからいろいろなプロトコル変換を作りこんでみようと思っていたところなので、
試しに使ってみようかな・・・。




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IoTビジネス共創ラボがすごい

2016-04-29 00:10:00 | IoT,M2M
第2回 IoTビジネス共創ラボ 勉強会が来月5/27に品川で開催されるそうです。
第1回目はものすごく盛況だったようですが、第2回目も様々な事例が盛りだくさんで、もう定員オーバーですね(汗)。

ソフトバンクのPepperにおけるAzure Machine Learningの活用事例の話はすごく気になる・・・でも講演時間15分なんですね・・・。

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IoTビジネスの動向

2016-04-28 13:40:32 | ビジネス一般
ガートナー社が非常に興味深い調査結果を公表していますね。

ガートナー、日本におけるモノのインターネットに関する調査結果を発表
国内企業のIoTへの取り組み姿勢は慎重
体制づくりを急ぐベンダーとユーザー企業の間に温度差



IoTに対する期待は大きいけど、何から手を付けたらいいかわからない。
一年たっても、 IoT推進する部門が立ち上がらない。


IoT関連のビジネス・市場は大きいけれど、推進する方法がわからず、立ち上げが見送られている状況なんでしょうね。
最近、(うちの会社もですが)多くのSIerがIoTビジネスの立ち上げのためのコンサル的な動きを見せていますが、こういった声が大きいからなんでしょう。


この動きが加速して、IoTを活用した面白い・価値あるビジネスがどんどん出てくるといいんだけど。
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東京エレクトロンデバイス社のIoTサービス

2016-04-26 20:50:10 | IoT,M2M
東京エレクトロン デバイス TED Real IoT:
IoTの実現に必要な“全て”を提供するワンストップサービス


これ、どんなサービスなんだろう。
TED社のウェブサイトにはサービスの紹介ページが無いけど・・・。

TED社は商社で、AzureやWindows 10 IoTのライセンス販売も手掛けていて、
デバイスやその他ソフトウェアも卸していて、確かにIoTに関連する様々な商材をもってるけど・・・
SI等はパートナー戦略なのかな?


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Microsoftが考える/掲げるIoT

2016-04-26 08:33:31 | Azure
IoT Newsに掲載されている日本マイクロソフト大谷氏のインタビューがとても興味深いです。
 IoTの伸びしろは7兆円、マイクロソフトが考えるIoTとは
 「Internet of Your Things」を掲げるマイクロソフトのIoTプラットフォーム
 マイクロソフトの先進的なIoT事例


特に三つ目の事例の記事に
・定期メンテナンスがオンデマンドになる⇒最適メンテナンスへ
・保守サービスをIoT化し、稼働率での課金ビジネスモデルにする
という話が記載されているけど、これって製造業におけるPLMを考慮したIoT適用ポイントだと思う。




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Stream Analyticsから直接Power BIにつなぐ(6)

2016-04-24 03:03:39 | Azure
前回の記事で、Stream Analyticsの設定が完了し、開始させるところまで行いました。
今回は、Power BIでStream Analyticsから受け取ったデータを表示させてみます。

なお、データをIoT Hubに上げる方法については割愛しています。
以前の記事等を参考に、IoT Hubにデータを上げてください。
IoT Hubにデータを上げるためのデバイスが手元にない場合は、
Azure IoT SDK内にあるUWPサンプルアプリを使うのがいいかと(Windows 10上で動作するので)。
こちらでは、そのサンプルアプリを少し改造して、JSON形式データを上げるようにして確認しました。

さて、Power BIでの表示方法ですが、今回はクラウドサービスとして提供されているPower BIサービスで
データを表示する方法を説明します。

18. まずIoT Hubにデータを送信しておきます。
  →IoT Hubが受け取ったデータは、自動的にStream Analyticsに渡され、クエリで記載した処理が実行され、
   Power BIに渡されます。

19. Power BIポータルにアクセスしてサインインします。

20. データセット欄に、Stream Analyticsの出力設定で指定したデータセット名が表示されていることを確認します。
  


21. データセット名をクリックします。
  

22. 例として、折れ線グラフを表示するようにします。
  「視覚化」から折れ線グラフのアイコンをクリック
  

  ビューにグラフ領域が表示されるので、ドラッグして適宜大きさを調整。
  

  以下の図のように、グラフに表示するデータをセットします。
  


23. グラフをレポートとして保存し、ダッシュボードに表示します。
  ファイルから保存を選択
  

  レポートの名前を指定
  

  「ライブページをピン留めする」をクリック
  
  

  


以上でStream Analyticsから直接Power BIに表示する方法の解説は終わり。
やってみて思ったけど、それほど迷わずできたかな。
IoT Hubにサンプルデータを送る方が少し手間取った気がする。

IoT Hubのデータチェックにはちょうどいい仕掛けかも。



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Stream Analyticsから直接Power BIにつなぐ(5)

2016-04-24 01:21:37 | Azure
前回の記事までで、Stream Analyticsの入出力設定まで行いました。
今回はStream Analyticsのクエリ設定を行います。

Stream Analyticsのクエリは、受け取った入力データをどう変換して出力に渡すかを記述します。
SQLライクに書けるところがポイント。
→もちろん、受け取ったデータをそのまま渡すこともできるけど。

15. クエリタブをクリック
  

16. クエリを以下のように入力します。

  SELECT
    System.TimeStamp AS time,
    data
  INTO
   ToPowerBI
  FROM
   FromIoTHub


  上記のクエリは「FROM」句で指定した入力ソース(ここではIoT Hubのデータ)のうち、
  dataという名前のデータと、timeという現在日時データを、
  「INTO」句で指定した出力ソース(ここではPower BI)に流し込む意味があります。

  FROMおよびINTO句で指定するのは、Stream Analyticsの入力・出力設定で入力した「エイリアス」です。

  この記事では、IoT HubからJSON形式のデータをもらう想定で、
  そのデータに「data」という属性名のデータが存在することを前提にしています。
  SELECT句は適宜入力データに合わせて変更してください。

17. クエリを保存したら、Stream Analyticsを開始させます。
  Stream Analyticsの画面の一番下に開始ボタンがあるので、それをクリックします。
  以下のような画面が表示されるので、右下のチェックボタンをクリックしてください。
  

  問題が無ければ、以下のようなメッセージが表示されます。
  


次回は、Power BI側の設定を行います。
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Stream Analyticsから直接Power BIにつなぐ(4)

2016-04-24 00:16:03 | Azure
前回はStream Analyticsの入力側設定(IoT Hubからデータを受け取る設定)をやってみました。
今回は出力側設定(Power BIへつなぐ設定)をやってみます。

6. 2016.04.23現在、通常のポータル画面からStream AnalyticsとPower BIをつなぐ設定ができないので、
  クラシックポータルを表示。
  

7. クラシックポータルでStream Analyticsのタグをクリックし、作成したStream Analyticsを選択
  

8. 出力タブをクリック
  


9. 「出力の追加」をクリック
  

10. 以下のような画面が表示されるので、もちろん「Power BI」を選択して右下の「→」をクリック。
  

11. 接続するPower BIを指定するため、「今すぐ承認」をクリック。
  

12. 以下のサインイン画面が表示されるので、Power BIサービスのアカウントとパスワードを入力。
  

13. アカウント認証後、続いてStream Analyticsの出力設定を行う(以下は入力例)。
  出力のエイリアス:(自由に設定)
  データセット名:Stream Analyticsからの出力はPower BIのデータセットととして見えるようになる。
          そのデータセット名を決める。
          自分のPower BIサービス内に存在しないデータセット名をつけること。
          ※そうしないと、既存のデータセットが上書きされてしまうとのこと。
  テーブル名:データセットは複数のテーブルから構成される。Stream Analyticsの出力先のテーブル名
        ここも任意に設定可能
  ワークスペース:Power BIのいずれかのワークスペースを指定
  

14. 以下のメッセージが表示されるまで待つ。メッセージが表示されれば、出力設定は完了。
  


次回はStream Analyticsのクエリ設定を行います。




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