弊社クラウドプラットフォーム紹介 · ソフトウェア構成レシピで定義するもの: ソフトウェアアプリ (バージョン含)のリスト ... 弊社のクラウドコンピューティング技術

弊社クラウドプラットフォーム紹介

Engineering Intelligence Platform弊社クラウドプラットフォーム紹介

Integration & Testing統合とテスト

Data Processing & Analytics

Data & Device Management

Device Monitoring & Alerts

Agent SDK PSYGIG API

問題追跡

デバイストラッキング

デバイス管理・監視

AIマーケットプレイス

ソフトウェア設定変更

ログ分析・スコアリング

データストレージ管理

アクセス権限設定

PSYGIG クラウドプラットフォーム

研究開発プロダクション

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5. 対応OS・外部サービス連携1. 基本機能

2. 車両データ分析4. AIマーケットプレイス

機能概要弊社クラウドプラットフォーム紹介

3. デバイス・車両管理


1. 基本機能

1. 基本機能弊社クラウドプラットフォーム紹介

■ データストレージ管理

● ドライバーログ、センサーデータ、ビデオ、マップ、

ソフトウェアリリースなどを一元管理

■ アクセス権限管理

● 組織、部署、もしくはユーザー毎のアクセス権限設定が可能

■ ドライバー、整備士、営業、保険業者、法執行機関、

救急隊員、政府規制当局など、あらゆるアクター間での

データ共有コントロールが可能



2. 車両データ分析

2. 車両データ分析弊社クラウドプラットフォーム紹介

■ 車両ログ分析

● 走行ルートを3D地図上で可視化しながら、

車両ログの関連メトリクスをグラフで確認

■ 安全リスク分析

● 複数のリスク要因をもとに、走行時の安全性を

数値化してスコアを算出

■ 例：ドライバーの動作、総運転時間、距離、場所、

エアバッグ搭載有無、緊急ブレーキ作動回数など



3. デバイス・車両管理

3. デバイス・車両管理（1/6）

13


■ ダッシュボード・コントロールパネル

● 車両の位置情報、車内外の環境、主要テレメトリデータを

遠隔で確認可能（例：速度、 RPM、残燃料など）

● 車両に送信できるコマンド :（※複数の車両に同時送信可能）

■ ドライバーとの音声 /ビデオ通話リクエスト

■ 走行ルートの更新

■ 運転サポート情報

(例：事故発生状況、周辺のおすすめスポット )


https://tech.co/fleet-management/samsara-fleet-management-review

※写真はイメージです

3. デバイス・車両管理（2/6）弊社クラウドプラットフォーム紹介

■ アラート・警告の送受信

● 緊急時に関係者各位へ即時で警告メッセージを送るシステム

■ 燃料の低下、速度制限超過、走行禁止区域への侵入時

（ジオフェンシング技術を用いて検出）にドライバーへ警告

■ 例：パンク、エアバック故障、事故発生時に支援要請

● 任意の形式でメッセージを送信・表示

■ カーナビ等のスクリーン

■ メール/SMS通知

...etc


https://www.mitsubishi-motors.com.au/about-us/sda

TOTOTA

TOTOTA

TOTOTA service



■ 車両プロビジョニング

● 特定の車両（単一または複数）に展開するソフトウェア構成レシピを定義

● ソフトウェア構成レシピで定義するもの :

■ ソフトウェアアプリ (バージョン含 )のリスト

■ ファームウェア

■ O/S

■ カーナビゲージョンソフトウェア

● 最小限のダウンタイムで無線通信 (OTA) を更新


https://northern.tech/products/mender


■ 車両メンテナンス

● 車両の健康ステータスを常時監視 :

■ 車両部品、ハードウェアコンポーネント、

ファームウェア、OSバージョン、

アプリケーションバージョン

■ 車両の健康管理メトリクス

（例：ハードディスクストレージ、バッテリーレベル）

■ 車両の診断テスト結果

● オンデマンドで診断テストを実行し、

車両のシステムハードウェアおよびソフトウェアの健康状態を確認


http://vizcandy.blogspot.com/2016/07/where-does-inspiration-come-from.html※写真はイメージです

3. デバイス・車両管理（5/6）■ 車両監査

● 車両毎の履歴をタイムラインで追跡 :

■ 生産 (製造元の工場、製造日 )

■ 販売 (流通経路、出荷日、販売日 )

■ 運用 (総走行距離、エアバッグ搭載有無、

事故発生回数、パンク回数、不審者による車上荒らし・盗難履歴 )

■ メンテナンス履歴

● 政府機関、自動車用品店、法執行機関とのシームレスな情報共有



3. デバイス・車両管理（6/6）■ 状況追跡ダッシュボード

● 特筆すべきできごとの発生状況を地図上で瞬時に確認

■ 事故発生状況

■ 交通渋滞発生状況

■ 緊急派遣状況

■ 道路封鎖状況

■ エアバッグ作動状況

● 救命・災害時の緊急派遣、都市計画における情報の

２次利用も可能





4. AIマーケットプレイス

4. AIマーケットプレイス■ AIアプリ開発用フレームワーク

● AIアプリを検索・インストール

● AIアプリ開発支援

■ コンピュータビジョンのテンプレート

● AIアプリの掲載およびリリース管理

● リアルタイムデータをWebへ

■ 低遅延のライブビデオ

■ 機械診断

■ カスタム指標




5. 対応OS・外部サービス連携

1. MacOS2. Linux3. Windows

4. Chrome5. Firefox6. Safari7. Internet Explorer

5 - i. 対応OS弊社クラウドプラットフォーム紹介


5 - ii. 外部サービス連携弊社クラウドプラットフォーム紹介


https://psygig.link/integrate

https://psygig.link/integrate


補足資料

■ 障害耐性・冗長性

■ デプロイメントパイプライン

■ オートスケーリング

APPENDIX

■ 弊社のクラウドコンピューティング技術

■ セキュリティ対策


01 02 03

Deployment Pipelineデプロイメントパイプライン

アプリケーションのライフサイク

ルを継続して自動化・監視するこ

とで、信頼性のあるプラット

フォームを構築

Fault Tolerance & Redundancy障害耐性・冗長性

システムの一部に障害が生じて

も、システムを停止せず正常に

処理を実行。システムの障害発

生時に備えて平常時からバック

アップを取り、予備システムも用

意

Auto Scalingオートスケーリング

Kubernetesを利用することでオー

トスケーリング、負荷分散、耐障

害性を実現

弊社のクラウドコンピューティング技術Appendix

セキュリティと拡張性を考慮したプラットフォーム設計

デプロイメントパイプライン

26

継続的インテグレーションを実現

コード変更をコミットする度に単体テストを実施⇒バグの早期発見

References:https://aws.amazon.com/devops/continuous-integration/


Appendix

https://aws.amazon.com/devops/continuous-integration/

デプロイメントパイプライン課題:

1. オンラインデータベース統合■ リレーショナルデータベーススキーマに対し、増え続ける各種変更の管理

2. 開発、テスト、検証、本番環境の管理■ ITセキュリティ遵守ポリシー、セキュリティアップデート、キーなどの管理■ 62%のサイバーセキュリティ専門家は、パブリッククラウドの最大の脅威はクラウド

プラットフォームの設定ミスであると考えているとの研究結果も

3. 24時間体制でのスケジュールおよびモニタリングの管理■ ノウハウのある開発運用ベンダの起用


Appendix

負荷に応じて自動でリソースを拡張

1. ロードバランサーによる負荷分散a. Nginx, HAProxy

2. アプリケーションサーバ

a. Java, Ruby, Python, Elixirの複数インスタンスを実行

3. データベース/検索サーバーa. MySQL/PostgreSQL Load Balancing, and Replicationb. ElasticSearch Shards & Replicas

References:https://about.gitlab.com/ https://about.gitlab.com/2017/09/27/gitlab-leader-continuous-integration-forrester-wave/ Copyright © PSYGIG, Inc. All Rights Reserved.

Appendix

オートスケーリング

https://about.gitlab.com/

https://about.gitlab.com/2017/09/27/gitlab-leader-continuous-integration-forrester-wave/

オートスケーリングKubernetes:コンテナ化されたアプリケーションのスケーリングおよび管理を自動化

References:https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/expose/expose-intro/

Multiple Services.


Appendix

https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/expose/expose-intro/

もしもの事態に備えたアーキテクチャ

1. 単一障害点 (SPOF - Single Point of Failure) を完全排除■ 同じシステムにおける複数の同一インスタンスを提供

2. 障害発生時にシステムの停止をブロックする障害耐性■ システムの障害発生時は、システムの一部を再起動

3. 徹底した既存のプログラミングモデル理解■ ノウハウ共有 - 障害を解決できる人員を複数人配備

障害耐性・冗長性


Appendix

セキュリティ機密性、完全性、可用性を高めるため、総務省が推奨している下記７項目を遵守

Reference:http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/business/admin/15.html Copyright © PSYGIG, Inc. All Rights Reserved.

Appendix

http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/business/admin/15.html

セキュリティ

企業の数十億のビジネストランザクションを処理した実績あり


Appendix

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