Hero Image
WSL-Ubuntuの導入

1． 概要 「システム開発・デプロイ環境の構築」の重要性について、以下の２つ挙げることができます。 開発エンジニアは、開発環境を構築する手間が省き、メンテナンスを容易にする Dockerイメージの中に既に開発に必要なものは入っているので、開発エンジニアが自ら開発環境を構築する必要はない。 開発環境と本番環境で全く同じ構成を実現したい。 開発環境で動作したコンテナをそのまま本番環境で動作させるので、開発環境と本番環境で動作するものは寸分違わず同じものとなる。 1-1. WSLとは Linux 用 Windows サブシステムを使用すると、開発者は、従来の仮想マシンまたはデュアルブート セットアップのオーバーヘッドなしで、ほとんどのコマンド ライン ツール、ユーティリティ、アプリケーションを含む GNU/Linux 環境を変更せずそのまま Windows 上で直接実行できます。 1-2. WSL2とは WSL 2 は、Linux 用 Windows サブシステムが Windows 上で ELF64 Linux バイナリを実行できるようにする、Linux 用 Windows サブシステム アーキテクチャの新しいバージョンです。 その主な目標は、ファイル システムのパフォーマンスを向上させること と、システム コールの完全な互換性 を追加することです。 1-3. WSL2の機能 OS ファイル システム間でのパフォーマンス Linux ファイル システムのルート: \wsl$\Ubuntu-18.04\home<user name>\Project Windows ファイル システムのルート: C:\Users<user name>\Project Windows からの Linux ネットワーク アプリへのアクセス (localhost) Linux ディストリビューションでネットワーク アプリ (たとえば、Node.js または SQL Server で実行されるアプリ) を構築する場合、(通常の場合と同様に) localhost を使用して (Microsoft Edge または Chrome インターネット ブラウザーなどの) Windows アプリからアクセスすることができます。

August 2, 2022
Hero Image
ビーコンによる測位の実証

1.ビーコンによる測位の実証 移動タグが発信するビーコン情報を各ブロックに設置した固　定タグで受信し、移動タグの位置を検知する。 固定タグ：４ヶ所設置（ C、D、E、F） 移動タグを１３ヶ所（A～R）に移動 移動タグの位置情報と正しい位置との誤差をデータ化 （１）固定タグの温度変化は、ほとんど影響がない 実際のデータに基づいて将来の位置を予測する機械学習技術を用いた。 （１）データセットの作成（多値分類、数値予測） （２）予測精度の向上（影響のないデータを除く、分ける） 移動タグと固定タグの間に障害物があると位置の予測精度が悪い 位置情報の誤差をAIにより予測した （１）最初にエリアを予測した。 （２）障害物の有無によって位置を予測した。 （３）予測結果は、良好だった。 2.BLE移動タグの位置エリア予測モデル作成図 以上

August 2, 2022
Hero Image
ドキュメント関係

1. PDF変換 w2p:hp画面全体をPDF変換 2. マークダウン・テーブル変換 Markdown表変換ツール 3. Strapiの代替案 代替案 Strapi 4. Hugo開発時の画面の崩れ 画面構成が崩れる場合、ローカルのキャッシュを削除すると直る現象があります。 5. アンケートアプリ アンケートアプリ 6. NetlifyCMS NetlifyCMS-Hugoガイド NetlifyCMSで本文を日本語入力の対処法 /static/admin/config.tomlのmarkdownをtextに変更します。 # Before {label: "本文", name: "body", widget: "markdown"} # After {label: "本文", name: "body", widget: "text"} プレビュー画面ではMDで表示されません。 以上

August 2, 2022
Hero Image
画像・マテリアル

1.画像の加工サイト Jpeg->webp変換 画像をwebpへ変換するのにお世話になっています。感謝！ 写真を絵にするサイト 写真をポラドイド風に加工 Canva:ロゴやポスター作成 2.素材サイト Unspplush：高画質・無料 画像を使わせていただいてます。感謝！ ロイヤリティフリー画像：クリエイティブ制作にベストなストック素材 freepik:素敵なイラスト画-リンクが必要 素材工場：日本人らしさが表現できます。 3.画像の管理 Cloudinary:画像の管理と加工：APIあり 4. Meet Material Design 3 マテリアルデザインライト マテリアルデザインLite(MDL)を使用すると、静的コンテンツWebサイトにマテリアルデザインのルックアンドフィールを追加できます。JavaScriptフレームワークやライブラリに依存しません。クロスデバイス使用に最適化され、古いブラウザでは正常に劣化し、最初からアクセス可能なエクスペリエンスを提供します。 Meet Material Design 3 Material Icons / Material Symbols 5. Materialize A modern responsive front-end framework based on Material Design Speeds up development User Experience Focused Easy to work with Showcase 6. Font設定 GoogleFont <link rel="preconnect" href="https://fonts.googleapis.com"> <link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin> <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=DM+Serif+Text&family=Hina+Mincho&family=Sawarabi+Mincho&family=Shippori+Mincho+B1:wght@400;600&display=swap" rel="stylesheet"> font-family: 'DM Serif Text', serif; font-family: 'Hina Mincho', serif; font-family: 'Sawarabi Mincho', serif; font-family: 'Shippori Mincho B1', serif; 7.

August 2, 2022
Hero Image
APIファーストについて

1.APIファーストについて 本システムは、マイクロサービス1をAPIで提供することをコンセプトに構築されています。APIファースト2の視点を取り入れることができれば、APIのURLごとに技術を変えたり、設計の統一ができるようになります。これによってメンテナンス性を向上させたり、マイクロサービス的な視点によってサービスの肥大化を防げるようになります。 2.システム構成 本システムでは、APIを利用することで各種サービスを要求に応じて追加提供できます。このために、バックエンドが複雑になっていますが各種監視まで細かな管理ができ信頼性のおけるシステムです。また、高速な通信技術と最新のセキュリティ技術を導入していますので優れたUXを提供しています。 また、開発・テスト・デプロイまで一連の作業が一部自動化されるなど見通しがよく使いやすい設計となっていますので、メンテナンスや拡張性に優れています。 バックエンドのGo言語は、並行処理や並列処理が言語レベルで備わっており、このCPUで複数の仕事を同時に行う機能により、大量の同時接続に対応できかつコンパイル型なので高速に処理することができます。 3.技術スタック フロントエンド 言語: Javascript フレームワーク: Svelte/Sapper バックエンド 言語: Go プラットフォーム: Micro データベース PostgreSql: リレーショナル データ ストレージ ArangoDB: マスタデータ用のマルチモデル Timescale: 高速時系列データベース Redis: キャッシュ用[Key-value]データベース オーケストレーション Docker KubernetesはMinikubeで動作します。 通信 gRPC: サービス間の高速な通信技術 JSON: データ記述言語 その他 NATS: Pub/sub NGINX: K8sの進捗コントローラ Vault: K8sのパスワード管理 Prometheus: モニタリングツール Grafana: データ可視化ツール 4.マイクロサービス 電子掲示板 SNS チャット SMS（プッシュ通知） アンケート（Google Formを使うが、連絡先のDB化） 広告掲載（SSHにて管理者が行う） API管理(アプリケーション管理)（システム管理者） メトリクス監視（１）（DB：PostgreSQL）（システム管理者） メトリクス監視（２）（DB：AngoraDB）（システム管理者） 以上 マイクロサービス：マイクロサービスとは、複数の独立した小さなコンポーネントやサービスの組み合わせによりアプリケーションを開発する、クラウドネイティブなアプローチのアーキテクチャーです。。 ↩︎ APIファースト：APIは、プログラム的な結び付きを使って他のコードにアクセスできるようにする仕組みです。これを利用するとソフトウェア開発に要する時間が根本的に短縮できます。また、ソフトウェア開発にAPIファーストのアプローチを取ればソフトウェア開発の作業を洗練できます。 ↩︎

July 11, 2022
Hero Image
Amazon Forecastによる時系列予測

1.「Amazon Forecast」を使って時系列予測サービスの検証 Amazon Forecastは、機械学習の経験なしで使用できる正確な時系列予測サービスです。 ノーコードで機械学習ができるので、プログラムをよく知らなくても実装できます。 バッチでエクスポートしたり、API を使用してビジネスアプリケーションに統合できます。 ※IoT デバイスを他のデバイスおよび AWS クラウドに接続するには「AWS IoT」を使うことになります。（LTE、WiFi経由） 2.時系列予測サービスのシステム化の手順 データの集積・データ分析基盤（DB、分析ツール） 学習用データの保存（AWS：S3） メトリクス、履歴、通知の管理（管理ツール） 予測（Amazon Forecast） 予測データの保存（AWS：S3） データベース（データの抽出）（Apps） 視覚化（BIツール） 3.検証テーマ 山口県を含めた６県の延べ宿泊者数（総数）の月別需要予測 e-Stat：機械学習に活用できる「政府系」等のオープンデータ データ列項目 対象県：山口県、広島県、岡山県、鳥取県、島根県、北海道 対象期間：2020/1～2020/12 対象項目：県、月、宿泊数 データ数：12ヶ月×6県＝72件 予測期間:2021年1月～2021年3月（実測値との比較） 4.結果 コロナの影響、気候変動などが考慮されてなく、１０月～１２月が下振れトレンドなどから、1月、２月は全国的に平均予測値を大きく下振れしています。 感想 気候、祝日数、交通手段等の要素入れると精度が上がると考えられます。少ないデータを入れるだけで予測できること、システムに組み込みこめること考えると有用なサービスです。 以上

July 10, 2022
Hero Image
Bluetoothの位置決め

BLE屋内測位ソリューション 1.Bluetooth 5.1 で導入されたBluetooth方向検索 マルチアンテナアンカーのコンステレーションを使用して、Bluetooth方向検出を使用して、覆われた屋内環境内のモバイルデバイスまたはタグの正確な位置を三角測量できます。 Bluetooth 5.1 ベースの屋内測位では、メーターレベルの精度を実現できます。Bluetooth SIG によって定義された標準に準拠することで、デバイスで使用されるメッセージ形式がベンダー間で互換性があることが保証されます。 2.方向検索によるBluetoothの位置決め Bluetooth方向検出により、無線信号がモバイル クライアントと 1 つまたは複数の固定アンカー ポイントの間を移動する方向を決定することができます。Bluetooth は、アンカー ポイントでの無線信号の到着角 (AoA) に基づくソリューション アーキテクチャがあります。 方向検出 – 到着角度 (AoA) AoA は、リアルタイム位置情報サービス (RTLS) の実装やユース ケースの追跡に使用できます。 AoAの場合、モバイルアセットには、一定トーン拡張パケット(CTE)を含むBluetooth方向検出信号を送信するタグが装備されている。このシナリオでは、アンテナアレイによって行われた測定を使用して、ネットワークベースのエンジンを使用して入力信号の角度を決定します。以下に示すように、モバイル クライアントによって送信される信号は、アンカーのマルチアンテナ アレイを構成する個々のアンテナに到達し、残りのアンテナに対してわずかな位相シフトを伴います。信号が平面波を伝搬すると仮定すると、各アンテナで観察されたわずかな位相差を使用して、その到着角を計算することができます。 3.屋内測位ソリューション 屋内測位ソリューションは、物流、ヘルスケア、製造、小売、倉庫やスマートビルなど、幅広いユースケースに対応します。 工場環境では、屋内での測位と追跡は、複数の資産を継続的に見つけて追跡し、自動化を促進し、効率を向上させるのに役立ちます。 4.PoC BLEセンサー×LTE×データ解析について、検証しています。 以上

July 10, 2022
Hero Image
Grafanaとは

1.Grafanaの概要 Grafanaのドキュメント Grafanaとは、Grafana Labs社が開発したデータ可視化ツールです。 Grafanaを利用するためには元のデータが必要であるため、データを収集するツール（PrometheusやElasticsearch等）と組み合わせて使われます。 可視化に特化しているため、他プロダクトが各自で用意しているダッシュボードよりも時系列グラフの可視化自由度が高いという特徴があります。 2.Grafanaの主な特徴 データのクエリ、視覚化、アラート、およびデータの保存場所に関係なく、データの理解を行います。Grafanaを使用すると、美しく柔軟なダッシュボードを通じてすべてのデータを作成、探索、共有できます。 データベースではなくデータを統合する 誰もが見ることができるデータ 誰でも使用できるダッシュボード 柔軟性と汎用性 3.Grafanaの動作環境 当社のローカルSNSの場合 AWS-EC2:Ubuntu20.04 Metrics監視（１）DB : PostgreSQL 4.Grafana機械学習1 Grafana機械学習は、Grafana Cloudユーザーがシステムの現在または将来の状態の予測を作成する機能を提供します。 予測を作成するには、ソース クエリ (モデル化する時系列) と機械学習モデルの構成を定義します。システムは、バックグラウンドでモデルをトレーニングします。 モデルのトレーニングが正常に完了したら、クエリを発行して、将来のさまざまな時間に系列の値を予測できます。モデルは予測値の信頼限界も返します。 時間が経つにつれて、モデルは新しいパターンを学習し続けるので、自動的にデータと共に進化します。 4-1.はじめに メトリック予測の動作を確認するには、概要チュートリアル[^16102]を参照してください。 クエリを実行すると、機械学習プロメテウスデータソースを使用してクエリを作成するのに役立ちます。 モデル構成では、モデルを調整して予測を改善する方法について説明しています。 4-2.手順 このガイドでは、Grafana Cloud のメトリクスの使用状況の予測を作成します。 この予測を使用して、制限を超えると予測される場合や、予想外に増加したメトリックが発生したかどうかを確認できます。 予測の作成 機械学習>予測に移動します。 [予測の作成] をクリックします。 クエリ ビルダで、データソースグラファナクラウドの使用状況を選択します。 次のクエリを実行します。sum(grafanacloud_instance_active_series) [トレーニング モデル] タブをクリックします。 ここで何かを調整する必要はありませんが、ノブがチューニング可能なものを見てください。 [予測の作成] をクリックします。 予測に名前を付け、[確認] をクリックします。 予測を表示 グラファナクラウドアクティブシリーズ予測の表示をクリックします。 ビューをキャストの興味深い時間枠に変更します。 予測が実際の結果とどのように一致するかを調べ、将来何日か含んで、モデルがアクティブなシリーズがどのように進化すると考えているかを確認してください。 パネルで予測を使用する ビューページから: 右上の [コピー] パネル ボタンをクリックします。 パネルにアラートを含めるには、[アラートを含める]を選択し、それ以外の場合は[アラートなし]を選択します。 既存のダッシュボードを開くか、新しいダッシュボードを作成します。 クリップボードからパネルを貼り付けてダッシュボードにパネルを追加します。 新しいパネルを編集し、生成されたクエリを表示します。 以上 Grafana機械学習 ↩︎

July 10, 2022
Hero Image
JamStackサイト制作手順

1.各種登録 カスタムドメイン登録サイト：例）Google Domain ソース管理サイト：例）Github,Gitlab アプリのビルド＆デプロイ：例）Netlify ヘッドレスCMS：例）microCMS、Strapi（自分でクラウドに構築） 2.画面設計と文章・画像の準備 メインアイコン、faviconの作成 アイキャッチ画像の準備（wepb、svg、jpegなど） 顧客の準備できる画像の加工 基本的な顧客情報、商品などの説明 3.Hugoのテーマの選択 Hugoのテーマは、200以上あります。 当社では、「Hugo Serif」を採択しています。 4.HugoのインストールとGitHubへpush ローカルPCへHugoのテーマをインストールします。 当社では、WSLのUbuntu22.04となります。 GitHubへソースをpushします。 5.Hugoの各種設定と配置 基本的な設定をします 画像、文章を配置します。 6.ヘッドレスCMS ヘッドレスCMSは、お客様が必要な場合に準備します。 当社のサイトは、ローカルPCで編集したものをGitHubへpushしています。 ヘッドレスCMSのAPI連携を構築します。 小さな個人・法人サイトでは、microCMSは、無料で使えるの便利です。 Strapiは、ある程度のスペックが必要ですので注意が必要です。 弊社のサンプルアプリは、Strapiを使っています。 7.Netlifyへ連携 Netlifyは、Github,GitLabと簡単に連携できます。 カスタムドメインとSSLの設定をします。 「Google DomainのDNS」で事前にNetlifyのIPを設定しておきます。 8. デモアプリ Strapiを使ったサンプルアプリ（SQLite） Sveltekit×Render.com(Strapi)×Github×Netlify 以上

July 10, 2022
Hero Image
サイトのリニューアル

はじめに RAIZINのサイトでは、記事が増えましたのでHugoのドキュメント管理機能をフルに使ったサイトにリニューアルしました。 本サイトで、ドキュメント管理機能を楽しんでください。 旧サイトは、「　https://raizin-site.netlify.app/　」　に置いてあります。 1. Hugoを使ったドキュメント管理 実用的で信頼性の高いドキュメント サイトを迅速に稼働させ、ユーザーにとって優れたコンテンツに集中することができます。 大規模な文書セットに対して便利な文庫構造のスケルトンを自由に設計できます。 マークダウン(Markdown)形式ですの統一化された文書様式が設計できます。 データベースを使いませんので、文庫構造の追加・変更が簡単にできます。 カテゴリ、タグ、作成者、日時、公開・非公開、表示順位などの要素が追加できます。 非公開の文庫を運営することも可能です。 2. フロントマター(Front Matter) Hugo では、コンテンツ（Markdownファイル）のタイトル、日付、カテゴリや任意のパラメータ等のメタデータを追加することができます。 メタデータはコンテンツファイルの先頭で指定しますが、この部分をフロントマターと呼びます。 フロントマターの例 yaml形式です。 サイドバーへの表示、表示順、タグ、カテゴリを設定しています。 - - - title: "サイトのリニューアル" published: true date: 2022-07-10T08:06:25+06:00 description: "RAIZIN Inc.のサイトをリニューアルしました。" menu: sidebar: name: "サイトのリニューアル" identifier: 001-open parent: 10-2023 weight: 10001 tags: ["サイト","RAIZIN","ドキュメント","DX","ペーパレス","Hugo"] categories: ["Basic", "ニュース"] hero: 001s.webp - - - 3. 必須パラメータ title コンテンツのタイトル date コンテンツの日付（ソートに使用されます） 4. オプションパラメータ description コンテンツの説明文 draft: 下書きフラグ true に設定するとビルド時に –buildDrafts オプションを つけなければページが生成されません。 publishdate: 発行日 true に設定するとビルド時に –buildFuture オプションを つけなければページが生成されません。 type: コンテンツのタイプ 詳しくは前回のエントリを参照ください。 isCKJLanguage: 日本語韓国語中国語を含む場合は true を設定してください。 サマリーや文字数カウントに影響します。 config.

July 10, 2022
Hero Image
温度・湿度・位置情報の見える化

生鮮食品輸送時に温度や湿度、位置情報を見える化し品質を担保 1. 生鮮物流現場の課題　生鮮物流では、消費者に食品が届くまでに仲買や小売、流通から保管、販売まで、多くの人手を必要としてきました。当然、業者や人の数だけ値段は高くなり、時間がかかるだけ鮮度も落ちていました。また商品の大量販売を前提とした均一性が求められる流通では、独自の工夫を凝らす生産者が正しく評価されない課題があります。 2.生鮮物流の課題をIoTで解決 SORACOMのセンサーを内蔵した機器、GPSマルチユニットで専用の冷蔵庫の保冷品を監視します。 異常発生時には、担当者にメールで連絡できます。 保冷品の温度、移動時間等のデータが蓄積でき、対策が立てられます。 3.センサー×LTE×クラウド上で表示 センサーには、温度、GPSユニットがついており組み合わせたデータが取れます。 センサーデータは、LTEによりルーターなどを必要とせずにクラウドへ送信されます。 時間、位置、温度を任意に組み合わせたデータをクラウドから取得できます。 4.見える化 SORACOMでは、データのグラフはGrafanaを使っており、自社でクラウドのデータを可視化する計画です。 デバイスの設定は、SORACOM専用のアプリを使います。慣れれば素早くできるようになります。 今後は、いろいろなケースでの利用方法を提案できればと考えています。 以上

July 10, 2022
Hero Image
冷蔵庫の温度監視システムについて

冷蔵庫の温度監視システムの検証 1. ビーコン対応GPSトラッカーGW(SORACOM) センサーからのデータを BLE (Bluetooth Low Energy) 通信で集約しゲートウェイデバイスからアップロードする IoT システムのサンプルとして、「冷蔵庫の温度監視システム」です。利用するデバイスは、BLE ゲートウェイ機能をもち LTE-M 通信による低消費電力で安定したセルラー通信ができる「ビーコン対応 GPS トラッカー GW」です。温湿度センサーには温度・湿度センサー搭載 BLE ビーコン「MM-BLEBC7」(サンワサプライ社) を使います。このレシピでは、以下のようなダッシュボードが作成します。 1-1.　ビーコン対応GPSトラッカーGWの特徴 ビーコン対応GPSトラッカーGW ※1：対応ビーコン：iBeaconのみ ※2：対応していないセンサーについても、BLE デバイスがアドバタイズモードでデータを送信すればキッティングツールでの設定により中継できます。詳細はキッティングツール付属のマニュアルをご参照ください。 ※3：ビーコン対応 GPS トラッカー GW 以外の BLE ゲートウェイとして SORACOM が販売しているのは、以下の Acty-G3 です。Android 開発が得意であれば、選択肢になるのではないかと存じます。 ビーコン対応 GPS トラッカー GW の特徴 1台に位置情報（GPS）、温度、湿度、加速度センサーと充電式のバッテリーを内蔵しています。省電力なセルラーLPWANであるLTE-M通信を搭載しているので、電源を入れるだけでどこでも通信が可能です。ブラウザから簡単な設定をするだけで、SORACOMのプラットフォームと連携し、すぐにデータ取得から可視化を始めることができます。 1台で4種類のセンシングができる ブラウザだけで始められる 充電式バッテリー内蔵 消費電力が少ない セルラー通信でどこでも使える ビーコン対応 GPS トラッカー GW の詳細 GNSS (GPS／GLONASS／みちびき) による位置測位ができます。 Bluetooth Low Energy (BLE) ネットワークにおけるオブザーバーとして BLE デバイスからのアドバタイズパケットを受信できます。これにより、BLE センサーのデータを集約して送信できます。 SORACOM の LTE-M 通信に対応した特定地域向け IoT SIM (plan-D、plan-KM1) を使用できます。ビーコン GW のデータはセルラー回線を利用しソラコムプラットフォームに送信されます。 センサーデータは、SORACOM Harvest、SORACOM Lagoon を使用して可視化できます。また、SORACOM Beam や SORACOM Funnel、SORACOM Funk を使用してクラウドサービスやお客様のサーバーにデータを連携できます。 充電式バッテリーが内蔵されており、電源が供給できない場所でも利用できます。また USB Type-C アダプタによる給電をしながらでも利用できます。 防水（IPX5/IPX8）・防塵（IP5X）・耐衝撃性能（MIL-STD-810G Method 516.

July 10, 2022