Membangun bisnis hebat dengan kekuatan Cloud

Membangun sistem di Google Cloud Platform untuk mendukung layanan IoT

Kyocera Communication Systems Corporation (selanjutnya KCCS) menyediakan layanan IoT PaaS mereka yang berfokus pada energi melalui IoT Cloud Platform yang dibangun di atas Google Cloud Platform (selanjutnya disebut GCP). Kami meminta Tetsushi Otake (kiri), Direktur Sistem Sosial, Solusi dan Layanan Bisnis Energy Cloud, dan Hiroshi Tachiwaki, Kepala Divisi Pengembangan untuk layanan yang sama (kanan) untuk memberikan gambaran umum tentang IoT Cloud Platform dan poin-poin penting mengenai pilihan mereka untuk Google Cloud Platform sebagai basis infrastruktur mereka.

Ceritakan tentang IoT Cloud Platform

Sistem Sosial, Solusi, dan Layanan Bisnis tempat kami bergabung menggabungkan keahlian teknik dan teknologi TIK untuk menyediakan solusi manajemen energi dan solusi pencegahan bencana yang membantu dalam penciptaan kawasan yang dinamis dan kota-kota yang aman dan terlindungi.

IoT Cloud Platform adalah pelacak PaaS untuk layanan IoT. Sebagai target pertama dan tujuan manajemen energi, ia menerima sejumlah besar data yang dikirim setiap hari dari berbagai jenis sensor dan perangkat seperti baterai penyimpanan, panel surya, unit pendingin udara, dll. Dan menyimpannya dalam database terintegrasi. Informasi dari data yang dikumpulkan, seperti deteksi insiden dan prediksi / analisis, visualisasi data, dll. Diproses, dan diambil dari server yang terhubung secara eksternal dalam formulir yang diperlukan.

Misalnya, Anda dapat mengharapkannya digunakan untuk hal-hal seperti data suhu ruangan yang divisualisasikan dikembalikan ke sistem kontrol AC, atau pemantauan sumber listrik independen untuk tujuan pencegahan bencana yang menggabungkan panel surya dan baterai penyimpanan.

Mengapa Anda membangun IoT Cloud Platform di GCP?

Kami telah memikirkan untuk membangun Platform Cloud IoT di cloud dan menghabiskan sekitar satu tahun untuk mengujinya.

Kemudian, ketika kami mengambil bagian dalam seminar Cloud Ace GCP dan mencoba GCP dalam sesi latihan langsung, kami merasa itu ramah pengguna dan cocok untuk tujuan kami.

Dengan cloud perusahaan lain, kami hanya menggunakan infrastruktur kami pada sistem cloud mereka, dan kami merasa ini tidak menghemat jumlah waktu dan upaya yang diperlukan untuk membuat infrastruktur. Sedangkan dengan layanan yang disediakan GCP, seperti Google App Engine atau Big Query, Anda tidak memperhatikan sisi infrastruktur. Untuk alasan ini, sebagai insinyur aplikasi, kami merasa bahwa tidak perlu terlalu memikirkan infrastruktur membuat GCP sangat ramah pengguna.

Selain itu, kami menyadari perlunya mengotomatisasi untuk menurunkan biaya operasi infrastruktur hingga mendekati nol ketika membangun IoT Cloud Platform. Meskipun begitu, API fest REST telah selesai dan dari perspektif insinyur aplikasi, itu sangat mudah digunakan.

Dari perspektif jangka panjang, kami merasa bahwa kecerdasan buatan Google dan perangkat pembelajaran mesin jauh di depan perusahaan lain. Kami dengan serius mempertimbangkan untuk menguji pustaka pembelajaran mesin Google, TensorFlow, dan API Visi Cloud atau API Bahasa Alam yang baru-baru ini disempurnakan, dll. Dan menggunakannya. Pada titik itu, kami akan terus mengumpulkan data dari berbagai jenis perangkat sensor menggunakan layanan cloud perusahaan lain, tetapi alasan untuk memilih GCP untuk Platform IoT Cloud kami adalah bahwa kami merasa Google menawarkan prospek masa depan yang lebih baik untuk mengeksploitasi data itu.

Google Cloud Platform mendukung analisis IoT di sektor energi

Ceritakan tentang sisi bangunan

Ketika kami menggunakan GCP untuk membangun Platform IoT Cloud, kami menyadari bahwa itu akan lebih merupakan platform aplikasi daripada platform infrastruktur. Pada level praktis, layanan dalam GCP digunakan untuk hal-hal yang berbeda: inti berbasis Google Compute Engine (selanjutnya disebut GCE) untuk build, dan Big Query berbasis aplikasi untuk digunakan dalam analisis data. Kami menilai tingkat GCP sangat tinggi pada titik-titik ini saat ini, tetapi dengan kemajuan teknologi yang terjadi dengan kecepatan sangat tinggi, layanan yang lebih baik mungkin akan keluar dalam waktu dekat, dan jadi kami tidak dapat mengatakan bahwa tidak ada peluang untuk kembali ke sistem di tempat. tergantung pada berbagai faktor eksternal. Untuk alasan itu, kami telah menyiapkan rencana untuk beralih dengan cepat ke sistem cloud lain dari GCP jika diperlukan. Sementara itu, Big Query menawarkan harga-untuk-kinerja yang tak tertandingi, karena itu telah menjadi alat yang sangat diperlukan yang kami gunakan tepat di seluruh papan.

Meskipun kami mengantisipasi penanganan peningkatan volume data dengan IoT Cloud Platform, kami sebenarnya tidak terlalu peduli dengan ukuran data. Sistem ini disusun sedemikian rupa sehingga beban tidak terkonsentrasi pada satu server, melainkan dibagi di antara server tergantung pada fungsinya. Bisakah Anda menggambarkan setiap contoh diperlakukan sebagai satu proses? Kami membayangkan metode penggunaan dekat-kontainer sebagai kunci, oleh karena itu kami berpikir untuk beralih ke Docker di masa mendatang dan juga memperkenalkan Kubernetes, yang telah dirilis di Google open source.

Apa kesan Anda saat menggunakan GCP dalam praktik?

Dalam hal fungsionalitas, baik bahwa kami tidak perlu khawatir tentang ukuran data, dan senang bahwa itu sederhana untuk mengatur konfigurasi jaringan wilayah. Itu juga mudah untuk menempatkan satu replikasi basis data di AS, dll.

Juga, skrip sampel Cloud Shell yang keluar membuatnya sangat mudah digunakan dan sangat berguna untuk mengotomatisasi pembuatan infrastruktur.

Ketika kami mulai menggunakan GCP, kami sudah memiliki pengalaman menggunakan cloud perusahaan lain sehingga kami tidak memiliki masalah dengan pemetaan fungsi yang sudah dikenal. Sebaliknya, kami merasa UI itu canggih. Selain itu, meskipun GCP memiliki fungsi uniknya sendiri yang mungkin membutuhkan waktu untuk terbiasa, tidak ada kebutuhan khusus untuk melatih anggota tim dalam pengembangan selain saya. Jika Anda memahami prinsip-prinsip dasar, maka Anda harus dapat menggunakannya dengan mudah.

Hal lain adalah kecepatan evolusi fungsi. Hanya 2 hingga 3 bulan sejak kami mulai menggunakannya secara nyata, tetapi selama waktu itu berbagai fungsi baru telah ditambahkan. Kami menikmati mengantisipasi fungsi-fungsi baru mana yang akan keluar berikutnya, tetapi di sisi lain, kami harus berhenti membuat manual dengan tangkapan layar karena mereka berubah hampir segera setelah kami membuatnya. Karena itu, sejak kami memutuskan untuk meninggalkan draft versi skrip dan API, produktivitas kami meningkat.

Dari sisi biaya, kami merasa bahwa pengisian per menit telah membantu meningkatkan kesadaran perusahaan akan pengeluaran yang tidak perlu. Kami menjadi sadar akan hal-hal kecil seperti hanya perlu meluncurkan instance lingkungan aktual ketika batch memerlukannya atau menjatuhkan instance lingkungan pengembangan sebelum pulang, dan seterusnya.

Kami juga senang menerima saran tentang cara mengoptimalkan contoh untuk menghindari pengeluaran yang tidak perlu pada spesifikasi.

Apa yang Anda nikmati tentang menggunakan layanan Cloud Ace?

Sebenarnya, kami paling khawatir tentang metode pembayaran saat menggunakan GCP. Layanan Penagihan Mitra Cloud Ace adalah bantuan nyata karena pembayaran kartu kredit mempersulit prosedur departemen akun dan itu merupakan batu sandungan untuk menggunakan GCP. Mulai sekarang, kami berencana untuk secara proaktif memperluas fungsi Platform Cloud IoT. Kami sedang berpikir untuk menggunakan layanan pengembangan sistem Cloud Ace karena peluncuran layanan kami perlu dilakukan dengan cepat.

Final Thoughts

Apa yang Anda rencanakan untuk dikembangkan selanjutnya?

Saat ini kami sedang mengembangkan Platform IoT Cloud untuk memfokuskan penggunaannya pada sektor energi, tetapi di masa depan kami ingin mengubahnya menjadi platform IoT generik yang dapat diterapkan di bidang lain.

Selain itu, satu arah utama yang ingin kami masuki adalah untuk mengadopsi pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan Google sebagai bagian dari layanan kami. Kami dapat meningkatkan nilai tambah IoT Cloud Platform dan berkontribusi kepada masyarakat dengan menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi AI untuk meningkatkan kualitas dan nilai informasi yang diperoleh dari volume besar data yang ditangani oleh IoT Cloud Platform.