デバイスソフトウェア

FreeRTOS

フリーに利用できるRTOS(Real Time Operating System)です。
「リアルタイム処理」に特化したOSであり、私達が一般的に使用しているWindows、macOS、Linuxとは適用分野が異なります。

性能的にそもそもこのOSが乗らない場合もあるようです。

AWS IoT ExpressLink

接続モジュールには AWS が義務付けるセキュリティ要件を実装したソフトウェアが含まれているため、デバイスをクラウドに安全に接続し、さまざまな AWS のサービスとシームレスに統合できます。

AWS IoT Coreと簡単に通信するための通信モジュールがあるそうです。

AWS IoT Greengrass

クラウドの機能をローカルデバイスに拡張するソフトウェアです。 これにより、デバイスは情報源に近いデータを収集および分析して、ローカルイベントに自動的に反応し、ローカルネットワークで互いに安全に通信することができます。

ローカル処理、メッセージング、データ管理、ML 推論を可能にし、アプリケーションの開発を加速するための構築済みコンポーネントを提供します。

エッジ環境でAWSの機能が使えるみたいですね。
Amazon Lookout for Visionの処理を組み込むとかできそうです。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/greengrass/v2/developerguide/use-lookout-for-vision.html

クラウド接続とコントロール

AWS IoT Core

IoTデバイスとAWSのクラウドを安全に接続するための機能です。 さらに、アプリケーションがインターネット接続されていない状態でも、デバイスは管理されており追跡や通信ができます。 ほかのAWSサービスとの連携も可能なため、複数のサービスでのデータ利用が実現します。

言わずと知れたサービスですね。
MQTTやHTTPでIoT Coreとデバイスの通信ができます。

AWS IoT Device Management

IoT デバイスのライフサイクル全体にわたる大規模かつ確実な登録、編成、監視、リモート管理を容易にするサービスです。

IoT Coreの機能です。

AWS IoT Device Defender

機械学習 (ML) モデルを使用して 6 つのクラウド側のメトリクス (認証失敗カウント、メッセージ送信カウントなど) および 7 つのデバイス側のメトリクス (出力パケット数、リッスンしている TCP ポート数など) の異常なデータポイントを監視および識別し、異常が検出された場合にアラームをトリガーします。

不正利用の可能性や意図しない異常な動作をしているデバイスを検出する機能ですね。

AWS IoT FleetWise

車両データの収集、変換、クラウドへの転送をより簡単かつコスト効率よく行うことができる AWS のフルマネージドサービスです。
転送後、自動車メーカーはデータを使用して、分析や機械学習など AWS の機能によるアプリケーションを構築することができます。

AWS IoT RoboRunner

ロボット工学デベロッパーがインフラストラクチャを管理しなくてもシミュレーションを実行、スケーリング、自動化ができるクラウドベースのシミュレーションサービスです。

異なるメーカー、異なるタイプのロボットを連携・操作ができます。
Amazonの倉庫みたいなイメージでしょうか。

AWS IoT 1-Click

ワンクリックでオンライン販売業者に注文するための API コールを実行する Lambda 関数を作成します。

Alexaの「注文して」をボタンでできる感じでしょうか。

分析

AWS IoT Analytics

IoT デバイスデータの大規模な収集、事前処理、強化、保存、分析を行います。 IoT Analytics では、シンプルなアドホッククエリや複雑な分析を実行できます。

AWS IoT Events

継続的に設備や複数のデバイスの障害や動作の変化をモニタリングし、イベントが発生したときに対応するアラートをトリガーします。

AWS IoT SiteWise

産業企業が複数の産業施設全体から何千ものセンサーデータストリームを収集、保存、整理、および可視化できるようにするマネージドサービスです。

通常であれば、設備機器が扱える産業用の通信プロトコル（Modbus TCP や OPC UA など）を AWS 側がサポートしているプロトコル（MQTT や HTTP など）に変換する必要がありますが、SiteWise ゲートウェイを使うと産業機器側のプロトコルをユーザー側で変換することなく、AWS へデータを送ることができます。

収集したデータをリアルタイムに可視化が可能なアプリケーションを提供しています。SiteWise Monitor という機能で可視化することができますが、GUI による操作だけでダッシュボードを作成することができます。

AWS IoT TwinMaker

AWS IoT TwinMakerとMatterportの連携機能です。

AWS IoT物理システムとデジタルシステムの運用可能なデジタルツインを構築するために使用できるサービスです。
Matterportとは、Matterport社が提供する3Dスキャン技術を使用して物や空間を撮影し、没入感のあるデジタルツインを作り上げるプラットフォームです。

これはめちゃくちゃ面白いですね。
物理的な環境が存在する業界であれば何でもデジタルツインの世界が手軽に作れるということです。

私は建設業のDXに携わってきましたが、デジタルツインという単語は各社掲げていました。
このサービスを用いればBIMやCADの現場データと、建機から取得した座標や操作コマンドをリアルタイムで取得して画面の中で工事の状況を映し出すことが簡単に構築可能です。

Amazon Kinesis Video Streams

オンプレミスの IP カメラに接続してそのカメラからローカルで動画を記録して保存し、定義したスケジュールで動画をクラウドにストリーミングして長期保存、再生、分析処理を行うシンプルで効率的で費用対効果の高い方法を提供しています。

そのままだと単なるライブ配信ですが、AWS IoT TwinMakerやML（機械学習）と組み合わせることでより効果的なデジタルツインが実現できそうです。

おわりに

IoTは面白いですね。
IoT×AIで実現できることは無限大にあると思います。
前までは知識も期間もコストも必要だったものが、誰でも手軽に作れるようになってきていますね。

デジタルツインの世界はスマホとセンサー１つあれば始められそうなので、今度作ってみたいと思います。