[AWS Summit Tokyo 2017 Day3]バイタルデータの意味付けと言う荒波を乗り終える!適切な処理分担のためのサーバレスアーキテクチャ

最終日です。暑すぎじゃないですか。本日はサーバーレスに特化したセッションを中心に回っていく予定です。

本稿では、株式会社JINSさんのウェアラブルデバイスと、そのデータ処理におけるサーバレス環境の利用についてのセッションをレポートします。

商品「JINS MEME」

  • JINSのウェアラブルメガネデバイス
  • 集中/瞑想/覚醒などの情報を読み取る(!)
  • それを客観的に見ることで自分のバイタルを管理していこうぜ、というプロジェクト。
  • 頭部加速度/回転角/瞬き/視線移動/周波数 などの情報をSDKで得られる。
  • メガネ => スマホ => クラウドに送信

バイタル(生体データ)

  • バイタルデータの中で心拍センサーは枯れているのでよく使われている
  • バイタルデータは本来めんどくさい。
    • 心拍/脈拍 => 枯れている/周期性がある。ノイズデータが消せる
    • モーション => パターン認識。機械学習。めんどくさい。
    • 眼電位/脳波 => ノイズがある。統計/機械学習が必要。めんどくさい。
  • 眼電位の生データはノイズが多くデータ量が多い!
  • バイタルデータならではのレイヤーの深さと通信制約 => そのままではなく概観したデータを圧縮しないといけない。
  • ウェアラブル端末ならではの機能制約にかなり苦しみがある

サーバー側アーキテクチャへの落とし込み

  • スケーラビリティを保つため、キューとバッチではなくストリームの逐次処理化したい
  • リアルタイム/ステートレス化して差分アルゴリズムを整える
  • 「売れるか売れないか」わからない状態で構成を組むことに難があった => Lambdaの使用
  • Rはサーバレスアーキテクチャと相性が悪い大量データのバッチ式処理
  • Shiny を利用して分析しながらの開発

ウェアラブルに足を突っ込んできての雑感

  • 分業が進み過ぎていてインテグレーションは大変
  • 最新のツールを利用して理解できる範囲を広げる
  • AWSを利用することで集中したいものに工数をさく

感想

ステートレスなFunction構造がはまるところと逆に相性が悪いところ、その辺の事例が確認できました。
利用の際はその辺を意識していきたいと思います。

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Naoto

Wanoで色々やらしてもらってまう

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