AWS

Dockerイメージを自分で用意して、その中に特定バージョンのツールやライブラリを入れておける。特殊な環境が必要なビルドや、珍しい言語を扱うときに便利で、CodeBuildが柔軟に対応できるんだ。

Firehoseでデータを他のサービスに送る際に“S3にもコピー”をとっておく機能。万が一処理失敗してもS3に原本があるから安心。後から再処理したり検証したりもできる、保険のような存在なんだ。

CodeCommitでコードが更新されたら、テストを走らせたりデプロイしたりする流れ(パイプライン)を自動化できる。開発からリリースまでワンクリックに近い形にできるから、DevOpsがぐっと進むんだ。

ビルドしてできあがった“完成品”をどこに保存するか指定する機能。S3に置く場合が多いけれど、いろいろな場所を選べる。成果物としてZipファイルやコンテナイメージなど、好きな形にパッケージして届けられるんだ。

モノから届いたメッセージを、どこに配るかを制御する“配達屋さん”みたいな機能。たとえば車が送るデータを工場の管理システムにも、スマホアプリにも、同時に届けられるよ。MQTTなどのプロトコルを使うんだ。

モノの情報を検索しやすくするためにカタログ化する機能。どの機器がどんな状態かをパッと調べられたり、特定の属性をもつ機器だけ一覧で出したりできる。数が増えるほど便利さが際立つんだ。

送られてきたデータの中身を見て、“この条件ならデータベースに保存”“こっちならSNSで通知”などアクションを自動で決める司令塔だよ。いろいろなAWSサービスと連携して、IoTを頭の中でつなぎ合わせられる。

全モノがどのくらいデータを送っているか、エラー率はどれくらいかなど、まとめて“指標”にして統計をとる仕組み。個別に見るより先に全体の傾向を把握し、問題があるなら特定のグループをチェックする、という流れが作りやすい。

モノがオフラインでも、“この子は今こんな状態だったはず”という仮の姿をクラウドに保存できる仕組み。エアコンの設定温度などを記録しておき、モノがネットに繋がったときに一気に同期できる。

動いている最中のデータ(ストリーム)をリアルタイムに受け取り、分析や保存に回せるサービスだよ。水が流れるようにずっと送られてくるデータを途切れずに扱いたいとき、Kinesisが大活躍するんだ。