Cloud Ace case study: KYOCERA Cloud Platform IoT

Hãy cho chúng tôi biết về Nền tảng đám mây IoT (IoT Cloud Platform)

Hệ thống xã hội, Giải pháp và Kinh doanh dịch vụ của chúng tôi kết hợp chuyên môn kỹ thuật và công nghệ thông tin để cung cấp các giải pháp quản lý năng lượng và giải pháp phòng chống thiên tai hỗ trợ tạo ra các khu vực sôi động và thị trấn an toàn.

Nền tảng đám mây IoT là một công cụ định vị PaaS cho các dịch vụ IoT. Với mục tiêu quản lý năng lượng, nó nhận được một khối lượng lớn dữ liệu được gửi hàng ngày từ nhiều loại cảm biến và thiết bị khác nhau như pin lưu trữ, tấm năng lượng mặt trời, máy điều hòa không khí,... và lưu nó vào cơ sở dữ liệu tích hợp. Thông tin từ dữ liệu thu thập được, như phát hiện và dự đoán / phân tích sự cố, trực quan hóa dữ liệu, v.v ... được xử lý và truy xuất từ ​​máy chủ được liên kết bên ngoài theo mẫu.

Ví dụ, nó có thể được sử dụng cho những thứ như dữ liệu nhiệt độ phòng trực quan được đưa trở lại hệ thống điều khiển điều hòa không khí hoặc giám sát nguồn điện độc lập cho mục đích phòng chống thiên tai kết hợp các tấm pin mặt trời và pin lưu trữ.

Tại sao bạn xây dựng Nền tảng đám mây IoT trên GCP?

Chúng tôi đã nghĩ về việc xây dựng Nền tảng đám mây IoT trên đám mây và dành khoảng một năm để thử nghiệm nó.

Sau đó, khi chúng tôi tham gia hội thảo GCP của Cloud Ace và thử GCP trong buổi đào tạo thực hành, chúng tôi cảm thấy nó thân thiện với người dùng và phù hợp với mục đích của chúng tôi.

Với các công ty đám mây khác, chúng tôi chỉ sử dụng cơ sở hạ tầng của mình trên các hệ thống đám mây của họ và chúng tôi cảm thấy rằng điều này đã không tiết kiệm được lượng thời gian và công sức cần thiết để tạo ra cơ sở hạ tầng. Trong khi với các dịch vụ do GCP cung cấp, chẳng hạn như Google App Engine hoặc Big Query, chúng tôi không cần chú ý nhiều đến phía cơ sở hạ tầng. Vì lý do này, với tư cách là kỹ sư ứng dụng, chúng tôi cảm thấy rằng việc không phải suy nghĩ quá nhiều về cơ sở hạ tầng khiến GCP rất thân thiện với người dùng.

Ngoài ra, chúng tôi nhận thấy sự cần thiết phải tự động hóa để giảm chi phí vận hành cơ sở hạ tầng xuống gần bằng 0 khi xây dựng Nền tảng đám mây IoT. Ngay cả khi đó, REST ful API đã được hoàn thành và theo quan điểm của kỹ sư ứng dụng, nó rất dễ sử dụng.

Từ góc nhìn dài hạn hơn một chút, chúng tôi cảm thấy rằng trí thông minh nhân tạo và công cụ học máy của Google Google đã đi trước các công ty khác một chút. Chúng tôi đang xem xét nghiêm túc việc thử nghiệm thư viện máy học của Google, như là TensorFlow và Cloud Vision API hoặc Natural Language API được cải tiến gần đây,... và đưa chúng vào sử dụng. Vào thời điểm đó, chúng tôi sẽ tiếp tục thu thập dữ liệu từ nhiều loại thiết bị cảm biến sử dụng các dịch vụ đám mây khác của công ty, nhưng lý do chọn GCP cho Nền tảng đám mây IoT của chúng tôi là chúng tôi cảm thấy Google cung cấp triển vọng tương lai tốt hơn để khai thác dữ liệu đó.

Google Cloud Platform hỗ trợ phân tích IoT của ngành năng lượng

Hãy cho chúng tôi biết về cách xây dựng của hệ thống

Khi chúng tôi sử dụng GCP để xây dựng Nền tảng đám mây IoT, chúng tôi nhận ra rằng nó sẽ giống một nền tảng ứng dụng hơn là một nền tảng cơ sở hạ tầng. Ở mức độ thực tế, các dịch vụ trong GCP được sử dụng cho các mục đích khác nhau: Công cụ tính toán lõi dựa trên chức năng của Google Compute Engine (GCE) để xây dựng và Big Query sử dụng trong phân tích dữ liệu.

Hiện tại, chúng tôi đánh giá cao GCP ở những điểm này, nhưng với những tiến bộ trong công nghệ đang diễn ra với tốc độ chóng mặt, các dịch vụ tốt hơn có thể sẽ ra mắt trong tương lai gần, và vì vậy chúng tôi không thể nói rằng không có cơ hội quay lại hệ thống on-premise tùy thuộc vào các yếu tố bên ngoài khác nhau. Vì lý do đó, chúng tôi đã đưa ra các kế hoạch để nhanh chóng chuyển sang hệ thống đám mây khác từ GCP nếu có nhu cầu. Hiện nay, BigQuery đang có hiệu suất tuyệt vời, do đó, nó đã trở thành một công cụ không thể thiếu mà chúng tôi đang sử dụng.

Mặc dù chúng tôi dự đoán sẽ xử lý khối lượng dữ liệu tăng lên với Nền tảng đám mây IoT, nhưng thực tế chúng tôi không bận tâm về kích thước của dữ liệu. Hệ thống được cấu tạo theo cách mà tải không tập trung vào bất kỳ một máy chủ nào, mà được chia cho các máy chủ tùy thuộc vào chức năng của chúng. Bạn có thể hình dung mỗi đối tượng đơn được coi là một quá trình? Chúng tôi đang nghĩ đến một phương thức sử dụng near-container là chìa khóa, do đó chúng tôi đang nghĩ đến việc chuyển sang Docker trong tương lai và Kubernetes, được phát hành trên nguồn mở của Google.

Ấn tượng của bạn khi bạn sử dụng GCP trong thực tế là gì?

Về chức năng, thật tốt khi chúng tôi không phải lo lắng về việc định cỡ dữ liệu và rất vui khi đặt cấu hình mạng khu vực thật đơn giản. Thật đơn giản để đặt một bản sao cơ sở dữ liệu ở Hoa Kỳ.

Ngoài ra, các tập lệnh mẫu của Cloud Shell xuất hiện giúp việc sử dụng rất dễ dàng và thực sự hữu ích để tự động hóa việc tạo cơ sở hạ tầng.

Khi chúng tôi bắt đầu sử dụng GCP, chúng tôi đã có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ đám mây của công ty khác do đó chúng tôi không gặp vấn đề gì với việc ánh xạ các chức năng quen thuộc. Ngược lại, chúng tôi cảm thấy UI rất tinh vi. Ngoài ra, mặc dù GCP có các chức năng độc đáo riêng nên có thể mất một chút thời gian để làm quen, nhưng không cần thiết để đào tạo các thành viên trong nhóm phát triển ngoài tôi. Nếu bạn hiểu các nguyên tắc cơ bản, thì bạn sẽ có thể sử dụng nó khá dễ dàng.

Một điều nữa là tốc độ tiến hóa của chức năng. Dù chỉ mới dùng GCP 2 đến 3 tháng nhưng trong thời gian đó, nhiều chức năng mới đã được thêm vào. Chúng tôi rất thích dự đoán những chức năng mới nào sẽ xuất hiện tiếp theo, nhưng mặt khác, chúng tôi đã phải ngừng tạo hướng dẫn sử dụng bằng cách chụp màn hình khi chúng thay đổi gần như ngay khi chúng tôi tạo. Vì chúng tôi đã quyết định để lại các phiên bản dự thảo của các tập lệnh và API, năng suất của chúng tôi đã tăng lên.

Về mặt chi phí, chúng tôi cảm thấy rằng việc tính phí mỗi phút đã giúp nâng cao nhận thức của công ty về việc chi tiêu không cần thiết. Chúng tôi nhận thức được những điều nhỏ nhặt như chỉ cần khởi chạy các thể hiện môi trường thực tế khi được yêu cầu hoặc bỏ các đối tượng môi trường phát triển trước khi về nhà.

Ngoài ra, chúng tôi rất vui khi nhận được lời khuyên về việc tối ưu hóa các trường hợp để tránh chi tiêu không cần thiết cho thông số kỹ thuật.