AWSユースケース学習: IoT予知保全プラットフォーム

0. この資料で作るもの

設備センサーデータから故障予兆を検出して保全を最適化する。

1. 構成図

architecture-beta
    service user(internet)[User]

    group vpc(logos:aws-vpc)[VPC]
    group pub[Public Subnet] in vpc
    group prv[Private Subnet] in vpc
    service n1_iot_core(logos:aws-iot-core)[IoT Core] in pub
    service n3_kinesis_data_streams(logos:aws-kinesis)[Kinesis Data Streams] in prv
    service n4_timestream(logos:aws-timestream)[Timestream] in prv
    service n5_sagemaker_ai(logos:aws-sagemaker-ai)[SageMaker AI] in prv
    service n6_eventbridge(logos:aws-eventbridge)[EventBridge] in prv
    service n8_lambda(logos:aws-lambda)[Lambda] in prv
    service n2_iot_sitewise(logos:aws-iot-sitewise)[IoT SiteWise]
    service n7_sns(logos:aws-sns)[SNS]

    user:R --> L:n1_iot_core
    n1_iot_core:R --> L:n3_kinesis_data_streams
    n3_kinesis_data_streams:R --> L:n4_timestream
    n4_timestream:R --> L:n5_sagemaker_ai
    n3_kinesis_data_streams:B --> T:n2_iot_sitewise
    n3_kinesis_data_streams:B --> T:n7_sns

構成図サービスリンク

• IoT Core
• IoT SiteWise
• Kinesis Data Streams
• Timestream
• SageMaker AI
• EventBridge
• SNS
• Lambda
• CloudWatch

2. サービス選定表

3. リクエスト処理シーケンス

sequenceDiagram
    User->>IoT Core: リクエスト
    IoT Core->>IoT SiteWise: 認証/入口制御
    IoT SiteWise->>Kinesis Data Streams: 業務処理
    Kinesis Data Streams->>Timestream: データ更新
    Timestream-->>User: 結果応答

4. データモデル（例）

ポイント:

• 認可境界を意識したキー設計にする
• 監査/再処理のためイベント履歴を保持する

4.5 クラス図（アプリ構造）

classDiagram
    class Controller {
      +handle(request) Response
    }
    class UseCaseService {
      +execute(command) Result
    }
    class Repository {
      +save(entity)
      +find(query)
    }
    class EventPublisher {
      +publish(event)
    }

    Controller --> UseCaseService
    UseCaseService --> Repository
    UseCaseService --> EventPublisher

5. API設計（例）

POST /iot-predictive-maintenance/inference, GET /iot-predictive-maintenance/jobs/{id}, GET /iot-predictive-maintenance/quality

認可方針:

• エッジで認証し、ドメイン層で認可を強制する
• ユーザー/テナント境界を越えるアクセスを禁止する

6. 実装ステップ（最短）

7. 監視と運用

8. コスト見積もり観点

8.5 料金例（目安）

前提トラフィック: 月間 10万リクエスト / データ転送 200GB / 保存 500GB

コストドライバー上位: IoT Core, IoT SiteWise, Kinesis Data Streams

注意:

• 上記は学習用の概算レンジ
• 正式見積もりはAWS Pricing Calculatorで試算

9. 次の発展課題

• Blue/Greenデプロイ
• マルチリージョンDR
• IaC完全自動化（CDK）
• セキュリティ運用の自動化

10. リスクと対策