AWSで構築したIoTプラットフォームのPoC環境をGCPに移行する方法―テクノロジー最前線 エンジニアリング編（3）

AWSとGCPのサービス比較²

本稿で取り扱うクラウドサービスを分類した上で、AWSとGCPが提供するサービスをまとめた表は以下のとおりです。

GCP環境のIoTプラットフォーム

AWSのIoTプラットフォームと同様に、Raspberry Piに接続して取得した加速度センサーデータをGCPクラウド環境に送り、主にサーバレスのサービスを組み合わせてウェブアプリケーションにセンサーデータをリアルタイムで描写させ、データの2次利用および分析に向けて蓄積するIoTプラットフォームを構築しました。

Raspberry Piと加速度センサー

加速度センサーおよびRaspberry PiはAWS環境と同様の構成としていますが、独自で作成したPythonプログラムはGCP向けに修正しました。PythonプログラムはGoogle社がGithubにサンプルコードを公開しているため、参考にしました。

なお、センサーデータはJSON形式、データ配信プロトコルはMQTTプロトコルを用いました。

ゲートウェイ

IoTプラットフォーム（GCP）でもAWSと同様のサービスがあり、IoT Coreを利用することでRaspberry Piからインターネット経由で連携されたセンサーデータを後続のサービスにリレーすることが可能となります。

今回、2種類の加速度センサーデータの仕様変更やIoTプラットフォームの要件変更などを見据え、IoT Coreサービスを2つに分けることで、システム変更やメンテナンス性を容易にすることを目的としました。

AWSではデバイスシャドウという機能も用いて、データ転送の待ち時間をコントロールしていましたが、GCPにはそのような機能がなかったため、Raspberry Pi上に独自で作成しているPythonプログラム内で代替機能を実装しました。 

* IoT Coreサービス終了のアナウンス³
Google社からIoT Coreサービスの提供が2023年8月16日終了するとアナウンスされているため、代替サービスを検討する必要があります。

ストリーミング

メッセージをストリーミング（キューイング）するAWS Kinesisに該当するサービスとしてGCPが提供するPub/Subサービスを用いました。Pub/Subはデフォルトで多くのGCPサービスと連携できます。

ウェブアプリケーション

IoTプラットフォームで受け取ったセンサーデータを独自作成したウェブアプリケーション上にリアルタイム描写するため、Compute Engineにウェブアプリケーションサーバを構築し、受け取ったセンサーデータをCloud Functionsを利用し、httpメソッドでポストしました。アプリケーションはAWSのIoTプラットフォームと同一のものを利用するため、AWSのIoTプラットフォームと同じデータ連携を実現しました。

データレイク

センサーの原始データをAWSと同様にオブジェクトストレージである、Cloud Storageに保管しました。GCP環境では直接データベースに保管する構成ではなく、データウェアハウスサービスであるBig Queryを利用しました。

Big QueryとCloud Storageにセンサーデータを連携するためにDataflowサービスを利用しました。このサービスは既にサービス接続、データ連携するワークフローがテンプレートとして用意されており、設定値を入力するだけで期待した処理を実行することができます。

ただし、DataflowサービスはバックエンドでCompute Engineが稼働しており、料金が高額になる可能性があるため、注意が必要となります。