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。