AWSで構築したIoTプラットフォームのPoC環境をGCPに移行する方法―テクノロジー最前線 エンジニアリング編（3）

2023-04-03

PwCは現在、車いす利用者の利用状況を可視化するPoC（概念実証）を進めています。この取り組みの中で、車いす利用者の動作データを取得するため、車いすに加速度センサーを付けてデータを収集するPoC環境(以降、「IoTプラットフォーム」)をクラウド上に構築することにしました。

当初はAWS（Amazon Web Services）が公開しているIoT Core初級ハンズオン1をベースにアーキテクチャ設計を行うことで環境を構築しましたが、その後、GCP環境に構築する必要があるため、GCP（Google Cloud Platform）環境にIoTプラットフォームを移行しました。

一つの例として、GCPというクラウドサービスを利用しましたが、GCPでの利用を推奨するわけではありません。他クラウドサービスでもIoTプラットフォームの構築は可能となります。

本稿ではクラウドサービスを利用したIoTプラットフォームの構築方法や、AWSからGCP等の他クラウドサービスに環境を変える必要がある方に、そのポイントをご紹介します。

まとめ

他クラウドサービスでも同じですが、本稿ではAWSとGCPでは類似したサービスが存在しており上手に取捨選択することで、IoTプラットフォームの構築が可能となります。今回の構築目的はウェブアプリケーションに対するリアルタイム描写でしたが、データの2次利用を見据えたデータレイクの構成の仕方がポイントになると考える。またウェブアプリケーションを仮想サーバで構築したがPaaSサービスの活用など、よりクラウドネイティブなアーキテクチャ設計を実施することも有意義であると考えられます。

執筆者

S.Ozono
技術者派遣会社を経て、現職。社内Digital Product（IoTPlatform、HoneyPot、ATT&CK）インフラシステム構築などに従事。

テクノロジー最前線―先端技術とエンジニアリングによる社会とビジネスの課題解決に向けて

データアナリティクス&AI編

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（5）：今、データサイエンティストに求められるスキルは何か？データサイエンティスト求人動向分析
（6）：コロナ禍における人流および不動産地価変化による実体経済への影響
（7）：「匠」の減少―技能継承におけるAI活用の道しるべ
（8）：開示された企業情報におけるESGリスクと財務インパクトの関係性の特定
（9）：ビッグデータ分析で特に重要な「非構造化データ」における「コンピュータービジョン（画像解析）」とは
（10）：自然言語処理・数理最適化による効率的なリスキリングの支援
（11）：スポーツアナリティクスの黎明 サッカーにおけるデータ分析
（12）：AIを活用した価格設定支援モデルの検討―外部環境変化に即座に対応可能な次世代型プライシング
（13）：MLOps実現に向けて抑えるべきポイントー最前線
（14）：合成データにより加速するデータ利活用

エマージングテクノロジー編

（1）：ブロックチェーン技術の成熟度モデルとステーブルコインの最新動向について
（2）：3次元空間情報の研究施設「Technology Laboratory」のデジタルツイン構築とデータの管理方法
（3）：3次元空間情報の研究施設「Technology Laboratory」における共通ID「空間ID」と自律移動体の測位技術
（4）：G7群馬高崎デジタル・技術大臣会合における空間IDによるドローン運航管理

エンジニアリング編

（1）：COVID‐19パンデミック下のオンプレミス環境におけるMLOpsプラクティス
（2）：機械学習を用いたデータ分析
（3）：AWSで構築したIoTプラットフォームのPoC環境をGCPに移行する方法
（4）：テクノロジーの社会実装を高速に検証するPwCの独自手法「Social Implementation Sprint Service」－テクノロジー最前線
（5）：自動車業界におけるデジタルコックピットの擬人化とインパクト
（6）：成熟度の高いバーチャルリアリティ（VR）システム構築理論の紹介
（7）：イノベーションの実現を加速する「BXT Works」とは
（8）：Power Platformの承認機能、AI Builderを活用して業務アプリを開発する方
（9）：社会課題の解決をもたらす先端テクノロジーとディサビリティ インクルージョンの可能性



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