Couchbase Live Tokyo 2015

みなさん、こんにちは。アットウェアの矢納です。
先日8/31(月)に豊洲で開催されたCouchbase Live Tokyo 2015にスピーカとして参加してきました。今回は発表の内容を紹介して行きたいと思います。

IoT Platform 「Yanoh!(TBD)」

今回のセッションのタイトルは"IoT Platform 「Yanoh!(TBD)」"です。「Yanoh!」は正式名ではありません。正式名は後ほど。

IoT Platform 「Zabuton」 from Masahiro Yanou

プラットフォーム名

内容の紹介に入る前にプラットフォーム名をご紹介します。

Zabutton

なぜZabutonなのか？

Couchbaseからカウチ(ソファ)を連想することができると思います。ソファは家人や来客がゆったりとくつろげるようにする物です。カウチの歴史は18世紀にフランスで誕生したものです。つまり西洋風の物なのです。
では和風な家人や来客がゆったりとくつろげるようにする物はなんでしょうか。そうです。座布団です。さらに座布団はどこにでも持ち運びが可能でどこでも使う事ができます。

これらの意味をこめて「Zabuton」という名がつきました。

Couchbase Mobile × IoT

さて、「IoTの分野にCouchbase Mobileは合致するのだろうか」という率直な疑問に答えていきましょう。

• IoTの分野では多くのデータのやり取りを行います。リアルタイムを求められる状況で1ms以下の応答時間は非常に大事な物になって行きます。
• 複数デバイスとの同期 IoTの分野ではセンサー等を使い、多くの場所からのデータを取得すると思います。その際のデータの同期処理を独自で実装するには非常にコストがかかります。この同期の処理が非常に簡単に書く事できます。

この２つの要点からCouchbase MobileとIoTのコラボができることを判断しました。

Office × IoT

CouchbaseとIoTをコラボさせるのは分かっていただけたでしょうか。では、次はどの分野とコラボするかです。今日、IoTは様々な分野に進出しています。家や鉄道、農業、学業、オフィス、商業施設など様々です。その中、今回選択したのは オフィス です。
農業じゃないのか！？と思われた人もいるかもしれません。確かに気温や空気流れ等を測定し、温度調整や換気窓の開閉の制御など色々と思い浮かべるかもしれません。ですが、農業とコラボをしようするとかなり多くのコストがかかります。自分でビニールハウスを建てるわけにはいきません。農家さんと協力が得れても、窓の開閉に使うモータの設置にコストがかかります。
それに比べオフィスはどうでしょう。私たちに身近なところにもなります。みなさん、会社の中を見回してみてください。解決したい問題なのに軽視されているものはありませんか。今回考えたユースケースはそのような問題に対してのソリューションです。

Technology

ユースケース紹介の前に「Zabuton」がどのような技術を使って実現しているかを見て行きましょう。

ベースレイヤー

ここはCouchbase社の Couchbase Mobile です。Couchbase Mobileは "Couchbase Server" と "Sync Gateway" と "Couchbase Lite" で構成されています。
Sync Gatewayを使う事により、複数のモバイル端末とデータの同期を簡単に行う事ができます。

エンドレイヤー

ここは 人とモノをつなげる 部分をなります。
iBeaconやNFC、各種センサーを使い、身の回りのデータを集めます。

ミドルレイヤー

ベースレイヤーとエンドレイヤーだけではデータを集めて、それを保存しているだけです。この二つのレイヤーだけでは動きません。 なので 収集したデータを中継・表示する ものが必要となります。スマートフォンやブラウザ、RaspberryPi等を使って、それらをやります。

アプリケーション

では、今回作成した「Zabuton」の紹介と「Zabuton」を使ったアプリケーションを紹介していきます。
ここで今回考えたユースケースを簡単に理解してもらうために動画を用意致しました。こちらをどうぞ。

今回考えたユースケースはこちらになります

• リソース空き状況確認
• チェックイン/チェックアウト
• トラッキング

リソース空き状況確認

最初は リソース空き状況確認 ですね。動画でもあった通りトイレの空き状況チェックアプリです。

オフィスビルだとトイレの数はそれほど多くないのですぐに渋滞になることがあります。またオフィスビルだけでは無く、将来的に商業施設への展開を考えました。トイレについてから状況が分かっても仕方ないのです。トイレに着く前に空いているトイレがどこかを知りたいのです。

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処理フロー

1. IR Sensar(赤外線センサー)で人を認識。常にONになっているiBeaconをOFFにします。
2. RaspberryPiがiBeaconのステータスを監視
3. iBeaconのステータスを更新。
   iBeaconのステータスを更新する際に今回作成した「Zabuton」の一部、 "Zabuton Server"のAPI を呼びます。この"Zabuton Server"がSync GatewayのREST APIを使いデータを更新します。
4. スマートフォンとはSync Gatewayにより自動同期され、空き状況を確認することができます

「なぜRaspberryPi上にCouchbase Liteを起動させないのか」と疑問を持たれた方もいるのではないでしょうか。
開発初期の頃はRaspberryPi上にCouchbase Liteを起動させ、Sync Gatewayを使って自動同期を行っていました。ですが、データ同期に10秒以上という非常に時間がかかっていました。この問題を解決するために"Zabuton Server"を開発し、そのAPIを呼ぶようにしました。
では、なぜ同期に時間がかかったのでしょうか。簡単な話でした。Couchbase ServerとSync Gatewayを動かしているサーバのスペック不足でした。サーバのスペックを上げたところ、同期にかかる時間が1秒近くになりました。

チェックイン/チェックアウト

次に2つ目の チェックイン/チェックアウト です。動画ではある場所についた際、アプリを使ってその場所のロックを解除することができるものでした。当初はiBeaconを使ってそれを実現しようと考えていましたが、時間との都合がつかず完成に至りませんでした。
ですが、その人がある場所に来たというのをNFCを利用して実現することができました。

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処理フロー

1. ICカードリーダでカード情報読みます。
2. カードのIDをKEYにして、その人がどの場所に入った(出た)かを記録します。
   この際も"Zabuton Server"を経由してデータを更新しています。
3. チェックイン状況はWEBから確認することができます。

これで誰がどこに行ったかは記録できるのですが、どのNFC(RaspberryPi)がどの場所なのかを事前に登録しておく必要が有ります。これは専用のサイトから登録が可能です。

トラッキング

最後に3つ目のトラッキングです。動画ではボスの位置を把握して慌てずに会議室に行くというものでした。ボスの位置を見ながらではなく、時間前に会議室に行くのがベストですよ。
さて、これを実現するにはこれは各所にiBeaconが配置されている前提です。各所に配置されたiBeaconを使ってその人がどこにいるかを記録するものです。

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処理フロー

1. スマートフォンでiBeaconシグナルを受けとる。
2. 10秒以上連続でシグナルを受け取っている場合にその場所にいると判断する
3. データの更新

これを利用すればチェックイン/チェックアウトにも適用することは可能です。

今後

「Zabuton」があることでほんの少し皆さんが幸せになるのではないのでしょうか。
ですが、まだ問題はたくさんあります。トラッキングでは個人がどこに行ったのかがまるわかりになってしますので、プライバシーの問題になりかねません。また、各所に配置するiBeaconの情報登録サイトは作成したのですが、セキュリティがありません。全員がすべてのiBeacon情報を更新することができます。
もちろん問題だけではありません。期待もあります。限度はあると思いますが、個人の情報を集めることができますので、その人だけの情報をお届けすることが可能となります。

スマートフォン向けのライブラリは現状Androidしかありません。iOS版は作成中です。また、RaspberryPi上でCouchbase Liteを動作させていませんでしたので、Couchbase Liteを使ったタイプを作成する予定です。
今回作成したライブライはatWareのGithubで公開予定です。公開した際にはこのブログで紹介したいと思います。

開発協力者

名前：Nguyễn Anh Huy(ベトナムインターンシップ生)
ニックネーム：ジャック
好きなこと：食、旅行、スポーツ、音楽
スキル：英語、Android、Go言語

名前：Tue Ngo(ベトナムインターンシップ生)
ニックネーム：けんじ
好きなこと：飲み、スポーツ
スキル：ハードウェア、Python

名前：Priyatam Mudivarti
会社：Facjure, LLC
「Zabuton」の名付け親

名前：北野弘治
役職：福社長
「Zabuton」のアドバイザー

RaspberryPi上でRedisを動かしてみた

みなさん、こんにちは。KEYチームの矢納です。

技術ネタ第4弾！！「RaspberryPi上でRedisを動かしてみた」です。
過去記事の目次はこちらに移動しました。

軽量なデータベース

第2弾でCouchbase Liteを使ってのデータ保存を行いました。ですが、Couchbase Liteを使う際にはCouchbase ServerとSync Gatewayを用意する必要が有ります。RaspberryPi単体で動かしたい場合には向いていません。とはいえ、非力なRaspberryPiにPostgreSQLやMySQLを入れるのは少し抵抗があります。軽量なデータベースを探していたら有りました！！Redisです。

セットアップ

では、RaspberryPiにRedisをインストールします。

$ sudo apt-get install redis-server

インストールすれば、Redisは起動しています、確認してみてください。

$ ps aux | grep redis
    redis     3191  0.1  0.5  27356  2360 ?        Ssl  02:11   0:00 /usr/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf
$ netstat -aunt | grep 6379
    tcp        0      0 127.0.0.1:6379          0.0.0.0:*               LISTEN

既に自動起動にもなっています。

sudo chkconfig --list | grep redis-server

起動・停止の仕方も載せておきます。

$ sudo service redis-server stop
$ sudo service redis-server start
$ sudo service redis-server restart

設定

外部設定を許可します。

$ sudo vi /etc/redis/redis.conf
30行目をコメントアウト
# bind 127.0.0.1

パスワードを設定します。

$ sudo vi /etc/redis/redis.conf
166行目にパスワードを記述
requirepass <パスワード>

パスワードを設定する際に注意です。

Redisはとても高速なため、性能の良いマシン上で実行している場合は、毎秒150,000回程度のパスワードチェックを行うことができます。そのため、弱いパスワードであれば簡単に突破されてしまうため、非常に強いパスワードを設定するようにしてください。

Redisの公式ドキュメントに書かれています。

PythonでRedisを触る

PythonでRedisを扱うのにライブラリが用意されています。まずはインストール。

$ sudo pip install redis

実際にコードを書いて行きましょう。

おわりに

今回はRedisの基本の操作方法を行いました。他にも有効期限ありの保存、上書きはしないなど色々とできます。それはご自身でやってみてください。

それでは

Email: yanou at atware.co.jp

Mackerel + Raspberry Pi で 職場環境をモニタリング

皆さんMackerelをご存知ですか？

Mackerel とは はてな社が提供しているサーバー監視のサービスで、 サーバーにエージェントと言われるモジュールを設置するだけで、サーバーの状況がブラウザからグラフィカルに確認できるサービスです。

また、監視ルールを設定しておくことにより、サーバーが特定の状態（CPU使用率90%以上など）になった場合アラートを通知したり 無料プランでも一部制限はありますが、サーバー5台まで監視可能など、お手軽、便利、太っ腹なサービスです。

今回は、そんな本来はサーバー監視のサービスであるMackerelを本来の用途以外に使ってみようと思います。

突然ですが、夏ですね

だんだん気候も夏めいて来た今日このごろ、やはり気になるのはオフィスの環境。 健康を害するような環境で仕事をしないためにも、暑さで仕事の効率が落ちないためにも職場環境には気を使いたいところです。

というわけで、今回は職場（でなくてもいいですが）の温度と湿度を計測したいと思います。

温度・湿度を測定する

では、実際に監視システムを構築していきたいと思います。

今回使うもの

• Raspberry pi 2 Type B
• 温湿度センサー
  • 今回はAM2320 を使用しました。
• Raspberry pi と 温度センサー接続用のブレッドボードやジャンパ線
  • 温度センサーとRaspberry Pi をつなぐための線を必要な分用意します。
• 以前に使用したズゴック（オプション）

ハードウェアの準備

Raspberry Pi と AM2320 を接続する

この実体配線図のようにAM2320をRaspberry Pi と接続します。 AM2320は型番のシルク印刷を表に見た場合、 左から * VDD <-> Pin #2 5V * SDA <-> Pin #3 SDA * GND <-> Pin #20 等 GND * SCL <-> Pin #5 SCL と接続します。

ソフトウエアの準備

Raspberry Pi で I2C を使えるようにする

今回使用する AM2320 という温湿度計モジュールは I2C インターフェース経由でデータを取得します。 RaspberryPIは初期状態ではI2Cが有効になっていないため、 こちらのページ を参考にし、I2Cを有効にします。

AM2320からデータを取得するプログラムを用意する

こちらのコード をベースにし、出力をMackerelに対応させたコードがこちらです。

これをRaspberryPI上でコンパイルし、パスの通った場所に配置します。

$ curl -LO https://gist.githubusercontent.com/yenjoji/40d135519a0741d3718b/raw/5c7835651a539f16f3446108e15aa482f6c2111f/am2321.c

$ gcc -lm -o am2321 am2321.c

$ chmod a+x am2321 mv am2321 /usr/local/bin `

Mackerelとの連携

Mackerelに登録してオーガニゼーションを作成する

Mackerelのヘルプにそって、オーガニゼーションを作成します。

maeckrel-agent をインストールする

パッケージをダウンロードし、インストールします。

$ curl -LO http://file.mackerel.io/agent/deb/mackerel-agent_latest.all.deb
$ sudo dpkg -i mackerel-agent_latest.all.deb

ARM 版バイナリに実行ファイルを置き換える

通常ならば、パッケージをインストールすれば完了ですが、 RasperryPiはもともとMackerelが想定しているCPUとアーキテクチャが違うためかそのままではうまく起動しません。 そのため、RaspberryPiのCPUにあったアーキテクチャのMackerelの実行ファイルで上書きします。

$ curl -LO https://github.com/mackerelio/mackerel-agent/releases/download/v0.17.1/mackerel-agent_linux_arm.tar.gz tar xf mackerel-agent_linux_arm.tar.gz

$ sudo mv /usr/local/bin/mackerel-agent /usr/local/bin/mackerel-agent.org sudo mv mackerel-agent_linux_arm/mackerel-agent /usr/local/bin/mackerel-agent

maeckrel-agentの設定

インストールが完了したので、設定をしていきます。

設定ファイルに apiKeyとカスタムメトリクスの設定を追加します。 /etc/mackerel-agent/mackerel-agent.conf に オーガニゼーションの画面に表示されているAPIKEYと 以下のカスタムメトリクスの設定を追加してください。

# Get room status
[plugin.metrics.temperature]
command = "/usr/local/bin/am2321 -m" `

mackerel-agent 起動

以上で設定がひと通り完了しましたので、エージェントを起動します。

$ sudo /etc/init.d/mackerel-agent start

これで、先ほど作成したオーガニゼーションに自動的にホストが追加され、 mackerelのデフォルトの監視項目と、温湿度計のデータが記録されていくようになります。

アラートの設定

無事に温度と湿度の記録が始まりました。 しかしながらこれだけでは、職場が危機な状況になっても気づくことが出来ません。

ということで、職場の労働環境を監視する尺度として、不快指数を使って職場環境をモニタリングしたいと思います。

実は先程のMackerelカスタムメトリクス取得プログラムには、温度、湿度以外に不快指数も取得できるようにしてあります。 なので、手順通りに設定した場合は、すでにカスタムメトリクス上に不快指数が記録されていると思います。

wikipediaによると、日本人は不快指数が77を超えた辺りから一部の方々が不快を覚え始め、80を超えるとみんなが不快感を感じるそうなので、 この値を超えた場合に通知が来るように設定したいと思います。

• Macerel管理画面から Monitor メニューをクリックし、監視ルールを追加ボタンをクリックします。

• ポップアップしたウィンドウに監視条件を入力し作成ボタンをクリックします。 今回は不快指数(custom.room.1.discomfortindex)を選択し、77でWarning、80でCriticalとなるように設定します。

  

• 作成した関し条件が一覧に表示されていれば成功です。 これで不快指数がしきい値を超えるた際にメール通知がされるようになりました。また、チャットなどメール以外の通知方法も用意されています。（私はHipChatにも通知しています。）

ズゴックと連携する

以前作成した、ズゴックXFDですが、 チームのみんながちゃんとテストが通ることを確認してからソースコードをPushするため、ほぼ活躍する機会がありません。 このままだと ただ職場にガンプラをおいている人になってしまう ので、 ズゴックの存在意義を上げるべく温度計を連携させたいと思います。

温度計の実装

• ドリルで大まかな穴を開けた後、ニッパーで穴をつなぎ

  

• カッターで凹凸を整えます

  

• センサーを開けた穴にはめ込み、配線を足経由で踵から外部に引き出せば完成です。

  

• 組み立てるとこんなかんじになります。

  

• 後ろ

  

結果

晴れてズゴックに温度計が付き、職場の状況をモニタリングすることが可能になりました。

これで、自分の居室の不快指数を計測し放題です。 計測したところで、特に快適になったりはしないのは残念ですが、 計測データを元に現場のリーダーに職場環境のカイゼンをお願いする材料くらいにはなるはずです。

ただ、残念ながら、温度計を付けてもズゴック見た目に変化がないので、 相変わらず傍から見るとガンダム好きな人にしか見えないという点は今後の課題とします。

みなさんもMackerelと様々なセンサーを組み合わせて遊んでみてはいかがでしょうか？

参考URL

Raspberry Pi の I2C を有効化する方法 (2015年版)

Raspberry Pi で湿度センサ AM2321 を使う

Mackerelについて

不快指数

チーム合宿

こんにちは。KEY チームのアライです。

3/13（金）に箱根強羅でチーム合宿を行いました。

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ほとんど坂道。しかも急坂です・・・

部活合宿の坂道ダッシュを思い出します・・・

まずは12月からの四半期のふりかえり。KPT*1 で実施。

チームの事、個人の事、会社の事・・・

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*1 KPTとは、ふりかえりを行う際のフレームワークの一つです。それまでの活動で良かったこと、次もやりたいことを「Keep」、問題だったことを「Problem」、問題に対する解決策や次にやりたいことを「Try」として、3つの軸で整理していく手法です。

夕食を終えて、合宿パート2のスタート。

チームリーダーが夜食を用意してくれて、準備万端！

ちなみにロシアンおにぎり。

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今回は色々なセンサ（臭い、距離、温度など）と Raspberry Pi2 *2 を組み合わせた IoT *3

一人一センサで試行錯誤を繰り返し、夜が更けていきました・・・

結果的には完成形となるモノはできませんでしたが、みんな楽しく取り組めたので良しとしましょう！

*2 Raspberry Pi とは、ARM プロセッサを搭載したシングルボードコンピュータ。イギリスのラズベリーパイ財産が開発。

*3 IoT （Internet of Thing）とは、一意に識別可能な「もの」がインターネット/クラウドに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組み。

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最後は合宿といえば、トランプ！

時間を忘れて朝4時まで・・・

チームの輪が更に深まった一日となりました！！