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先週スタートした第12回ファクトリーサイエンティスト養成講座は2週目を迎えました。
ファクトリーサイエンティストは「IoT人材」を育成するための養成プログラムですが、そもそもIoTとは何かと言えば"Internet of Things"を略した言葉で、モノのインターネットということになるのですが、もう少し具体的に言えばモノが直接インターネットにつながって情報をやりとりすること。さらにはそこから有用なデータを抽出して種々の問題解決につなげようという動きで、最近よく言われるDXの一翼を担うものと言えます。
講座第1回目では、WioNodeというマイコンボードを組み立てて、マイコンボードに取り付けた温度センサーで温度を測定し、インターネット上のサーバーにデータを送るプログラムを作るところまでやりました。
それでもモノとインターネットはつながっているのですが、データをフルに活用するにはデータを整理して、活用できる状態にする必要があります。
講座第2回目は、いわば情報整理と活用のインフラを構築する作業がメインでした。
具体的にはMicrosoftのAzure（アジュール）というクラウドサービスを活用し、見える化をアシストするPowerBIと、データ蓄積するAzure Cosmos DBを設定、連携させ、マイコンボードから送られてきた情報を見える化したり、蓄積したり出来るインフラを構築しました。
Azureは初めて使ったのですが、メニューや設定項目が大量にあり、素人が興味本位で触って何とかなるレベルを超えているとは思ったのですが、講義を聴いて設定していくと流れがわかって、凝った使い方を追求しなければ、そこそこ簡単に設定できることがわかりました。
とはいえ、システムの迷宮というかモードの罠というか何度か前後不覚に陥りましたが、時間内で設定をクリアすることが出来ました。
設定項目が多く、私のDBに他の受講生のデータが入ったりというハプニングもありましたが、間違えた受講生がリカバリーの仕方を教えてくれました。そんな時こそ、システムの仕組みを知る上では良い勉強の機会になります。
といっても立ちはだかるのはコストの壁。Azureはアプリケーションが稼働するために必要なデータベースやプログラム実行環境などが提供されるPaaS(Platform as a service)という分類のクラウドコンピューティングサービスで、レディメイドになっているGoogleのサービス(SaaS:Software as a service)やAWSのようなIaaS(Infrastructure as a service)に分類されるスケルトンに近いようなサービスとは異なり、コストや自由度がミドルクラスとされるサービスですが、いい気になって使っていれば高コストになってしまうそうで、コストとパフォーマンスのさじ加減を両立させるのが、ファクトリーサイエンティストの役割の一つになりそうです。
今回は前回ほど勝手知ったるの世界ではなく、少々面倒で手こずりそうでしたが、予想よりスムースに進みました。
水先案内人さえいれば、そこそこのIoT環境の構築であればそれほど難しくないのかなと言う手触りがあったような気がします。