)に関する取組みをご紹介します。IoT本記事はSORACOMサービスリリース1周年記念ブログの11月2日分です。ブレインズテクノロジーの林です。Funnelに関する記事を書かせていただきます。Funnelを利用するメリット、データを活用する部分にフォーカスして寄稿いたします。Funnelを利用しない場合の、IoTデータの収集〜可視化するまでの流れは、以下の通りです。独自のGatewayへデータを送信し、ハブとしてKinesisを利用し、各データアプリケーションが可視化・分析等を行うのが一般的な構成になるかと思います。Funnelを利用すれば、アーキテクチャーで考慮しなければならないポイントがかなり減ります。?)他にも勿論あると思いますし、SORACOMだからこそ可能な、SIM単位での通信ON/OFFの制御、アクセスコントロールの割当の容易さなど、メリットをあげればキリがないですね。異常検知・データ分析を主戦場とする我々とデバイスの距離が縮まったような気がします。利用してデバイスからデータを収集し、データの特性分析を行い、異常検知を行う流れをやってみたいと思います。Funnelを経由して、Kinesisへ流れているデータをImpulseが蓄積、分析、リアルタイムの異常検知をかけていくシナリオです。FunnelでIoTデータを閉域網でS3やDynamoDBに格納する)をご参照ください。複数個の照度センサーデータを一定間隔:5分でデータを送信し、収集したデータ特性を分析し、相関崩れによる異常検知を行うまでの流れになります。照度センサー4つを時系列でほぼ同じような値を取ることを前提として、データ送信をしています。エンドポイントに対してデータを送信します。1477752900}そうすると、Kinesisへ以下の通りデータが入ってきます。"9999999999999999"}さて、Kinesisに流されたデータをImpulseへ取り込み、データの特性を分析します。図の右側の通り、特性分析を行うと、照度センサー1〜4の値は非常に高い相関を示していることがわかります。収集データから異常検知を行うために、シュミレーションを行って初期モデルを作成します。作成されたモデルで、Impulseのリアルタイム検知機能を有効にします。有効にした後、RaspberryPiから流すデータの照度を一つだけ小さくすると、相関が崩れたとImpulseが判定し、"異常(いつもと違う)"と判定てくれます。Funnelを利用することで、本来やりたいことに注力できるようになります。データの分析・活用という部分に注力することができるようになるわけです。今後も継続して、新しい技術をウォッチしていこうと思います。Franciscoこんにちは、データアナリストの青木とエンジニアの樋口です。IBMユーザ論文「AIを利用したサイレント故障検知の取組み」で金賞...データ分析サービス・プロダクト担当の藤原です。出展レポートこんにちは!マーケティング担当の安部です。出展レポートこんにちは!マーケティング担当の安部です。IoTに出展したデモこんにちは。おじさんチームのこんのです。)に関する取組みをご紹介します。Inc.または関連会社の登録商標およびサービス・マークであり、同社の許可に基づいて使用しています。reserved.ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するように助言するものではありません。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナー・リサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。ガートナーは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の保証を行うものではありません。はてなブログをはじめよう!brains-techさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。