サンプルアプリケーションの概要
今回、サンプルとして作成するアプリケーションは「IoTデバイスのデータを受信してデータベースに保存し、保存したデータをもとに気温、湿度の平均値と不快指数を計算して定期的にTwitterへツイートする」というものです。 次の2つのアプリケーションで構成されます。
- 「IoTデバイスのデータを受信してデータベースに保存する」アプリケーション
- 「蓄積されたデータをもとに気温や湿度の平均値、不快指数を計算して定期的にTwitterへツイートする」アプリケーション
なお、ツイートするコメントには気温や湿度の平均値、不快指数のほか、それが「何年何月のどこ（日本国内のある地点）と同じくらい」かも、体感温度として加えることにしました。これは、気象庁が公開している過去の気象データと比較して割り出します。
Cloudantの概要
IoTでは多数のデバイスからシンプルだが大量のデータが送られてくることが想定されます。 しかもデータ構造は、ビジネス要件やデバイスの変化で日々変わる可能性があります。 これらの非構造化・ビックデータを蓄積・利用するには、それらに適したデータベースの選定が必要です。
こうした要件には、JSONデータを格納できるドキュメント型NoSQLデータベースが便利です。 今回、IoTデバイスから送信されてくるデータの格納先として、そうしたデータベースの1つである「IBM Cloudant」を利用することにします。 CloudantはDBaaS（Database as a Service）として提供されており、セットアップなどは不要で、すぐに使い始めることができます。 また、スケーラビリティが高く、利用者は運用管理や保守から解放されます。
なお、CloudantについてはCodeZineの過去記事「エンタープライズ分野で使えるNoSQLのDatabase as a Service『IBM Cloudant』」が参考になります。
Node－REDの概要
「Node-RED」は、Node.js上で動作するオープンソースのソフトウェアです。 機能をカプセル化したノードと呼ばれるモジュールが用意されており、ブラウザベースのUIからノード同士を繋げて処理の流れを作成していきます。
直感的に操作できるので、複数のサービスを繋げるアプリケーションのプロトタイプ作成には最適です。 筆者は、タブレットから操作ができる点も気に入っています。
昨年、日本でもNode-REDユーザーグループが発足し、利用促進や情報交換が行われるようになりました。 また、IoTデバイスとして利用可能なRaspberry PiのOSである「Raspbian」にプリンストールされたりと今後の展開が期待されます。
Bluemixではボイラーテンプレート「Node-RED Starter」が用意されているので、すぐに使い始めることができます。 Bluemixのサービスと連携するためのノードも標準でいくつか提供されています。 このNode-RED Starterも利用してサンプルアプリケーションを作成します。
IoTセンサーシミュレーターの準備
IoTデータを活用したアプリケーションを作成をするためには、まずデータを計測・発信するデバイスを準備しないといけません。 身近なものとしては、スマートフォン[1]やArduinoやRaspberry Piの機器を利用する方法があります。
注
[1]: スマートフォンは位置情報、ジャイロセンサー、加速度計、コンパスなど、センサーの塊です。
ちなみに、昨年開催されたイベントで、筆者は仲間と協力して、Bluemixのサービス（IBM Watson IoT Platform + Node-RED + IBM XPages）を組み合せてドローンを操作・モニタリングするデモを行いました。 ドローンをブラウザベースのコントローラーで操作し、後ろのスクリーンではドローンからのジャイロセンサーのデータを受信して、ドローンの姿勢を3Dモデルでリアルタイムに表示しています。 データの送受信にはIBM Watson IoT Platform（以下、Watson IoT Platform）を利用しました。
ただし、今回はIoTを利用したアプリケーションの作成をすぐ体験できるように「IoTセンサーシミュレーター」を利用します。 IoTセンサーシミュレーターは、Watson IoT Platformの「Quickstart」で用意されているアプリケーションで、ブラウザから操作可能になっています。
試しに、ブラウザでIoTセンサーシミュレーターを開いてください。
画面右上の12桁の文字列が「デバイスID」です。アクセスするたび、異なる文字列が表示されます。このデバイスIDを使ってデータを取得します。 画面両端の［<］ボタンや［>］ボタンををクリックすると、画面がTemperature（気温）、Humidity（湿度）、Object Temperature（物体温度）に変わります。 画面下部の［↑］ボタンや［↓］ボタンをクリックすると、それぞれの数値を変更できます。
また、デバイスIDをクリックすると、IoTセンサーシミュレーターが送信しているデータがグラフで表示されます。 数値を変更してグラフが変化することを確認してみましょう。 IoTセンサーシミュレーターをスマートフォンやタブレットから操作し、PCでグラフを確認してみると[2]、雰囲気がより伝わるかと思います。
これで、Watson IoT Platformへのデータ送信側の準備ができました。
なお、今回はシミュレーターを利用しましたが、ご興味のある方はIoTデバイス側のアプリケーションの作成にも挑戦してみてください。 Watson IoT Platform導入記事を解説している本連載の第1回が参考になります。 また、IBM Internet of Things Foundation Quickstartの「物理デバイスをお持ちの場合」にも参考になる情報があります。
注
[2]: PCでグラフを見る場合には、デバイスIDは手入力してください。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
Node-REDの準備
次に、アプリケーションの作成環境の準備を行います。 Bluemixにログインして「ダッシュボード」を開き、画面上部のメニューから「カタログ」をクリックします。
「ボイラーテンプレート」の一覧が表示されるので、「Node-RED Starter」を探してクリックします。 このとき、画面左のメニューで表示するサービスなどを絞り込むこともできます。
Node-RED Starterの作成画面が開いたら、アプリケーションを作成する「スペース」を指定し、アプリケーションの「名前」と「ホスト」を入力して「作成」をクリックします。 ホスト名はBluemix全体でユニークである必要があります。
Bluemix上で環境構築（アプリケーションのステージング）が始まるので、終わるまでしばらく待ちます。
環境構築が完了すると「アプリは稼動しています」と表示されます。
画面左のメニューから「概要」をクリックし、作成されたアプリケーションを確認します。 上段の名前の下に表示されている「経路」が、今回作成したNode-REDフローエディターへのリンクです。
画面右にはアプリケーションの稼動状況およびログが表示されています。 また、画面下部には現在バインドされているサービスが表示されています。 Node-RED Starterでは、標準で「Cloudant NoSQL DB」がバインドされています。 「サービスまたはAPIの追加」から、その他のサービスを追加することもできます。
では、「経路」のリンクをクリックして、Node-REDフローエディターにアクセスしてみましょう。 リンク先の「Go to your Node-RED flow editor」をクリックします。
Node-REDフローエディター画面が開きます。エディター各部分の意味は表のとおりです。
| 部分 | 名称 | 役割 |
|---|---|---|
| ① | ノードパレット | 分類されたノードの一覧 |
| ② | シート | シートごとにフローを作成する。「+」からシートを追加できる |
| ③ | ワークスペース | ノードを配置して繋げ、フローを作成する |
| ④ | ノード | 機能をカプセル化したモジュール |
| ⑤ | フロー | ノードを繋げて処理の流れを定義したもの |
| ⑥ | デプロイ | 作成したフローをデプロイする |
| ⑦ | 情報またはデバッグコンソール | 選択しているノードの情報またはデバッグコンソールを表示する |
Node-REDでは、画面左のノードパレットからノードを画面中央のワークスペースに配置し、ノード同士を線で繋いでフロー（処理）を作成します。 処理およびデータは、ノードの左（インプットポート）から入り、右（アウトプットポート）から出て行くイメージです。 ノードによっては、左右両方または片方のポートしかないものがあります。
Node-RED Starterには、Bluemixの各種サービス（WatsonやdashDBなど）と連携できるノードがあらかじめ用意されています。
Node-REDの使い方
さて、アプリケーションの作成に入る前に、Node-REDに関するいくつかのトピックを紹介しましょう。
ログインユーザー名とパスワードの設定
Node-RED Starterの環境構築直後は、ログインパスワードが設定されていません。 このままの状態では、アプリケーションのURLにアクセスすると誰でもNode-REDフローエディターを利用できてしまいます。 使い始める前にパスワードを設定しておきましょう。 設定方法は、Node-REDフローエディターを開くボタンの下部にある「Learn how to password-protect your instance」に記述されています。
説明に従って、Bluemixの「環境変数」から「ユーザー定義」にユーザー名とパスワードを設定します。
これで、Node-REDフローエディターにアクセスしようとするとユーザー名とパスワードの入力が求められるようになります。
「Hello World」を書いてみる
それでは、最も簡単な例として、「Hello World」を表示するフローをNode-REDで書いてみましょう。 まず、画面左のノードパレットからInputのInjectノードとOutputのDebugノードをワークスペースにドラッグ＆ドロップします。 そして、Injectノードのアウトプットポート（右側）からDebugノードのインプットノード（左側）へマウスをドラッグしてノード同士を繋ぎます。
Injectノードをダブルクリックするとノードの編集画面が開きます。 「Payload」欄のリストから「string」を選択し、“Hello World”と入力します。 入力した文字列は、payloadという名前のキーに格納されて後続のノードに渡されます。 「Name」欄は、ワークスペース上で表示するノードの名称（任意）です。 「Ok」をクリックして画面を閉じます。
画面右上の「Deploy」ボタンをクリックします。
デプロイが成功したら動かしてみましょう。 画面右上にある「debug」タブをクリックして、デバッグコンソールを表示しておきます。 Injectノードの左にあるインジェクトボタンをクリックして、デバッグコンソールに“Hello World”と表示されれば成功です。
Debugノードを使用したデバッグ
Debugノードはとてもよく使うノードです。 デフォルト設定では、受け取ったメッセージのpayloadキーの値のみを表示します。 フローで流れているJSON形式のメッセージ全体を表示したい場合には、Debugノードの編集画面の「Output」欄を「complete msg object」に変更します。
先ほどと同様に画面右上の「Deploy」ボタンをクリックして、実行します。 先ほどとは異なり、デバッグコンソールにJSON形式のメッセージ全体が表示されていることが確認できます。
ゴミ箱のアイコンをクリックするとデバッグコンソールをクリアできます。
デバッグコンソールへの出力を一時的にオフにしたい場合には、Debugノードの右側のボタンでオフにします。 もう一度クリックするとオンに戻ります。
Debugノードが増えてくるとフローのどの部分の情報なのかが分かりづらくなります。 状況に応じて切り替えると、デバッグ作業がしやすくなります。
フローのエクスポート／インポート
作成したフローは、JSON形式でエクスポートまたはインポートできます。
まず、エクスポートの方法です。 エクスポートしたいフローをワークスペース上で選択します。 この時、ドラッグしながら範囲指定すると複数のノードを一括で選択できます。 選択されたノードは淵が橙色で表示されます。 この状態から画面右上のメニューから「Export」-「Clipboard」を選択します。
表示されたテキストをクリップボードにコピーして別途保管します。
次に、インポートの方法です。 画面右上のメニューから「Import」-「Clipboard」を選択します。
先ほどエクスポートしたテキストを貼り付けてみましょう。
ワークスペースにインポートしたフローが追加されます。 ノードによってはインポート後、個別にノードの再設定（各種サービスへの接続情報など）が必要な場合があります。
このように、作成したフローを簡単にエクスポートまたはインポートできます。
Twitterへのツイートを行ってみる
次に、Twitterへツイートするフローを作成してみましょう。 使用可能なTwitterアカウントをお持ちでない方は、事前に登録をお願いします。
最初に、SocialのTwitterノード、Injectノード、Debugノードを配置して、下図のように繋ぎます。
Twitterノードの編集画面を開き、「Twitter ID」欄右端のペンのアイコンをクリックします。
「Click here to authenticate with Twitter.」をクリックします。
連携アプリの認証画面が表示されます。 Twitterへのログイン情報を入力して「連携アプリを認証」をクリックします。
次の表示が出たら認証は完了です。画面を閉じます。
Twitterノードの編集画面に戻ると「Twitter ID」に連携したTwitter IDが表示されます。 「Add」をクリックします。
「Ok」をクリックして編集画面を閉じます。
Twitterノードのステータスが青くなっていれば設定は完了です。
インジェクトボタンをクリックして、Twitterにタイムスタンプ値がツイートされていることを確認してください。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
IoTセンサーシミュレーターのデータをCloudantへ保存するアプリケーションの作成
前ページまでで、冒頭で紹介したサンプルアプリケーションを作成するための準備や基礎知識を一通り説明できました。 ここから、冒頭で紹介したサンプルアプリケーションの作成を始めます。 サンプルアプリケーションは2つのアプリケーションで構成されますが、まず最初に「IoTセンサーシミュレーターのデータを受信してCloudantへ保存する」アプリケーションを作成します。
IoTセンサーシミュレーターのデータ受信
Watson IoT Platformからのデータを受信するために、InputのibmiotノードとDebugノードを配置して繋ぎます。
ここで、冒頭で説明したIoTセンサーシミュレーターを開いてください[3]。IoTセンサーシミュレーターを開いた状態のまま、Node-REDエディターに戻ります。ibmiotノードの編集画面を開いて、IoTセンサーシミュレーターの画面右上のデバイスIDを「Device Id」欄に入力し、デプロイします。
デプロイ後、2秒ごとに受信したデータがデバッグコンソールに表示されるようになります。
注
[3]: スマートフォンやタブレットから開いてもかまいません。ただし、ロック状態になるとデータの送信が止まります。ロックを解除してIoTセンサーシミュレーターを再読み込みしてください。再読み込みするとデバイスIDが変わるため、ibmiotノードのデバイスIDの設定も変更する必要があります。
タイムスタンプの付与
IoTセンサーシミュレーターには日時のデータがありません。 後の利用を考えて、受信したデータに日時のデータを付与してみましょう。 JavaScriptを記述するためのFunctionのFunctionノードを配置して、次図のように繋ぎ変えてください。 ノードを繋いでいる線は、選択して［Delete］キーで削除できます。
Functionノードの編集画面を開き、JavaScriptコードを記述します。
記述したコードは次のとおりです。 1～11行目は、タイムスタンプの文字列を生成しています（例：“2016-01-31T12:00:00Z”）。 13～19行目は、後続のノードに渡すJSON形式のデータを生成してmsg.payloadプロパティに格納しています。msg.payloadプロパティには出力するデータを格納します。 21行目は、後続のノードにmsgオブジェクトを渡しています。
//タイムスタンプの生成
var getTimestamp = function (date) {
var yyyy = date.getFullYear();
var mm = ('0' + (date.getMonth() + 1)).slice(-2);
var dd = ('0' + date.getDate()).slice(-2);
var h = ('0' + date.getHours()).slice(-2);
var m = ('0' + date.getMinutes()).slice(-2);
var s = ('0' + date.getSeconds()).slice(-2);
var ts = yyyy + '-' + mm + '-' + dd + 'T' + h + ':' + m + ':' + s + 'Z';
return ts;
};
msg.payload = {
"name": msg.payload.d.name,
"temp": msg.payload.d.temp,
"humidity": msg.payload.d.humidity,
"objectTemp": msg.payload.d.objectTemp,
"timestamp": getTimestamp(new Date())
};
return msg;
ibmiotノードから受け取ったデータは、msg.payloadに格納されています。 後で利用しやすいようにpayloadのフォーマットを上書きして変更しています。
デバッグコンソールでタイムスタンプが付与されていることを確認します。
受信データを一定間隔で処理
IoTセンサーシミュレーターのデータは、先ほど見たとおり、2秒ごとに発信されています。 このまま受信したデータをすべてデータベースに保存すると、データが多くなりすぎます。 そこで、FunctionのDelayノードを利用して、一定間隔でデータを処理するようにフローを変更します。
Delayノードを配置して、編集画面を開きます。 「Action」を「Limit rate to」、「Rate」を「1」msg(s) per「Minute」と設定します。 また、途中のデータを破棄するために「drop intermediate messages」を有効にします。
それから、ibmiotノードとFunctionノードの間にDelayノードを繋げてデプロイします。 これで、デバッグコンソールに1分ごとに受信データが表示されるようになりました。
Cloudantへの保存
前項までで、受信データの準備はできました。 今後は、受信データをデータベースであるCloudantへ保存するフローを作成していきます。
まず、StorageのCloudantノードを配置します。StorageのCloudantノードには2種類ありますが、ここではインプットポート（左側）のみのノードを配置してください。
CloudantノードをFunctionノードの後ろに繋げます。
Cloudantノードの編集画面を開きます。 「Service」には、リストから「[アプリ名]-cloudantNoSQLDB」を選択します。 「Database」には、作成するデータベースの名前を任意に入力します（例：iotsensor）。 保存するのはmsg.payloadプロパティに格納されているデータのみでよいので、「Only store msg.payload object?」を有効にしておきます。
作成したフローをデプロイをすると、受信したデータがCloudantへ保存されていきます。簡単ですね。
保存されたデータを確認してみましょう。 Bluemixダッシュボードに戻って、サイドメニューの「サービス」－「Cloudant NoSQL DB」を開いてください。 それから、画面右下の「Launch」をクリックします。
データベースの一覧が表示されるので見てみると、ここまでの操作で作成された2つのデータベースが確認できます。 1つ目は「nodered」で、名前のとおりNode-REDの各種設定や作成したフローの情報が保存されています。 2つ目は、先ほどフローで作成したデータベース（例：iotsensor）です。
2つ目のデータベース名をクリックすると「All Documents」が開きます。 画面右に保存されているデータが表示されます。試しに一番上のデータを見てみましょう。 ペンのアイコンをクリックします。
先ほどNode-REDのフローから保存したデータが表示されます。 このようにCloudantでは、JSON形式でデータを保存しています。
以上で、「IoTセンサーシミュレーターのデータを受信してCloudantへ保存する」アプリケーションは完成です。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
Cloudantの準備
次は、「蓄積されたデータをもとに気温や湿度の平均値、不快指数を計算して定期的にTwitterへツイートする」アプリケーションの作成です。 ただしその前に、Cloudantに蓄積したIoTセンサーシミュレーターからのデータを検索するときに使用するインデックスと、過去の気象データを保存するための新しいデータベースを作成します。
インデックスの作成（IoTセンサーシミュレーターのデータ検索用）
Cloudantに保存したIoTセンサーシミュレーターからのデータを日付で検索できるように、インデックスを作成します。 「+」アイコンをクリックし、メニューから「New Search Index」を選択します。
「Create Search Index」画面が表示されるので、「_design/」欄に「index」、「Index name」欄にIndex名（ここではindexByTimestamp）を入力してください。画面下段にある「Type」欄では「keyword」（トークン化なし）を選択してください。
「Search index function」には、次のJavaScriptコードを記述します。
function (doc) {
index("timestamp", doc.timestamp);
}
index関数の1つ目のパラメータは、インデックスを照会するときに使用するフィールド名です。 2つ目のパラメータは、インデックスを作成するデータです。
新しいデータベースの作成
サンプルアプリケーションでは、過去の気象データから、IoTセンサーシミュレーターのデータから計算した気温、湿度の平均値や不快指数が、何年何月の日本のどこと同じかを求めます。 その過去の気象データをアプリケーションから利用できるように、もう1つデータベースを作成します。
気象データは気象庁のホームページからダウンロードできます。 ダウンロードしたデータをもとにExcelなどを利用してJSON形式のデータを作成し、Cloudantのデータベースにあらかじめ登録しておきます。
なお、気象庁の気象データには不快指数がありません。 そこで、今回は便宜的に月平均気温と月平均相対湿度から不快指数（整数値）を求めることにしました。 不快指数については、Wikipediaを参考にしてください。
では、画面右上の「Create Database」から新規のデータベースを作成します。 データベース名（例：meteorologicaldata）を入力して「Create」ボタンをクリックします。
新規のデータベースが作成されました。 続いて、「All Documents」の「+」アイコンからリストの「New Doc」を選択します。
新規データとして、過去の気象データからサンプルアプリケーション用に加工したJSON形式のデータを貼り付けます。1件のデータは次のような内容になっています。
{
"_id": "07675560228950c3d8374c4092256841",
"_rev": "2-80df6c02cae197b66fc0ad6da3db66f7",
"discomfort": 18,
"temperature": -15.2,
"humidity": 56,
"year": 2011,
"month": 2,
"place": "富士山",
"min": -26.2,
"max": -3.7
}
_idは、デフォルトで表示されているものを利用します。 このとき、_idの最後に「,」（カンマ）を付けるのを忘れないようにしてください。 _idは、ユニークになるようにすれば、任意に設定することも可能です。 _revは、保存すると自動で作成されるので入力する必要はありません。
上記データの意味は、「2011年（year）2月（month）の富士山（place）は平均気温マイナス15.2℃（temprature）、平均湿度56％（humidity）、不快指数18％（discomfort）、過去最低気温マイナス26.2℃（min）、過去最高気温マイナス3.7℃（max）」です。
なお、今回は簡単に登録できる手作業によるデータ登録方法を紹介したましたが、実際の活用では一括でデータを登録するアプリを別途用意したほうがよいでしょう。
インデックスの作成（過去の気象データの検索用）
前項で作成した気象データのデータベースに対してもインデックスを作成しておきます。 設定方法は、IoTセンサーシミュレーターのデータに対してインデックスを作成したときと同じです。
「Search index function」には、次のJavaScriptを記述してください。 検索に使うフィールドは不快指数のフィールドを指定します（例：discomfort）。
function (doc) {
index("discomfort", doc.discomfort);
}
これでCloudant側の準備が終わりました。 次ページから、用意したデータを利用してツイートするほうのアプリケーションを作成します。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
平均気温・湿度、不快指数を計算して定期的にツイートするアプリケーションの作成
前項までで、IoTセンサーシミュレーターのデータをCloudantへ保存するアプリケーションができました。 これから、蓄積されたデータを利用して定期的にツイートするアプリケーションを作成していきます。 作業しやすいように、Node-REDで新規のシートを追加してください。
アプリケーションのフローは次図のとおりです。
1段目（②〜⑤のノード）は、1時間ごとに実行して、現在時刻から1時間前までのデータを検索・取得するフローです。
2段目の前半（⑥〜⑦のノード）は、取得したデータをもとに不快指数を計算するフロー。後半（⑧〜⑨のノード）は、不快指数に一致する過去の気象データを検索・取得するフローです。
3段目（⑩〜⑪のノード）は、取得したデータをもとに文章を作成してTwitterへツイートするフローです。
説明は、上図に示したフローにあるノードごとに行っていきます。 ただし、説明の中ではDebugノードを省略しています。 アプリケーション自体には不要なためですが、動作確認を行いたいので、フロー作成後にDebugノードを追加します。
サンプルアプリケーションのフローをダウンロードできます
本記事のタイトル下にあるダウンロードリンクから、サンプルアプリケーションのフローをダウンロードできます。 本記事の2ページ目にある「フローのエクスポート／インポート」節で説明している方法でインポートし、アプリケーションを試すことができます。インポート後に、ibmiot, Cloudant, Twitterノードの設定を行ってデプロイしてください。
- ファイル名「IoT2DB_flow.json」
- 「IoTデバイスのデータを受信してデータベースに保存する」アプリケーションのフロー
- ファイル名「TweetData_flow.json」
- 「蓄積されたデータをもとに気温や湿度の平均値、不快指数を計算して定期的にTwitterへツイートする」アプリケーションのフロー
ノード①：定期的にTweetするフロー（フローの説明）
「定期的にTweetするフロー」はこのフローを説明するコメントです。このノードはワークスペース上にコメントを表示するためのノードで特に機能はありません。 作成するにはFunctionのCommentノードを配置し、「Title」にフローのタイトルを入力します。
ノード②：定期的に実行
このノードは、イベントを定期的に発生させるためのノードです。 Injectノードを配置して次表のように設定してください。
| 項目 | 設定値 | 備考 |
|---|---|---|
| Payload | timestamp | このノードからのpayloadは利用しません。デフォルトのままで構いません |
| Topic | （空欄） | |
| Repeat | interval | 周期は任意に設定してください。テスト中は短めがよいでしょう |
| Name | （任意） |
ノード③：検索期間の設定
CloudantからIoTセンサーシミュレーターのデータを取り出すとき、どれくらいの期間（単位：分）のデータを取り出すかを設定します。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
//検索期間の設定（現在の日時からspanで指定した期間を検索）
var getSearchText = function ( nowdate , span ) {
var startdate = new Date( nowdate.getFullYear() , nowdate.getMonth() , nowdate.getDate() ,
nowdate.getHours() , nowdate.getMinutes() - span , nowdate.getSeconds() );
return getTimestamp( startdate ) + " TO " + getTimestamp( nowdate );
};
//タイムスタンプの生成
var getTimestamp = function ( date ) {
var yyyy = date.getFullYear();
mm = ('0' + (date.getMonth() + 1)).slice(-2);
dd = ('0' + date.getDate()).slice(-2);
h = ('0' + date.getHours()).slice(-2);
m = ('0' + date.getMinutes()).slice(-2);
s = ('0' + date.getSeconds()).slice(-2);
ts = yyyy + '-' + mm + '-' + dd + 'T' + h + ':' + m + ':' + s + 'Z';
return ts;
};
//表示用日付の生成
var getDisplayDatetime = function ( date ) {
date.setTime(date.getTime() + (1000 * 60 * 60 * 9 )); //1000*60秒*60分*9時間
var yyyy = date.getFullYear();
mm = ('0' + (date.getMonth() + 1)).slice(-2);
dd = ('0' + date.getDate()).slice(-2);
h = ('0' + date.getHours()).slice(-2);
ts = yyyy + '年' + mm + '月' + dd + '日' + h + ':' + m + ':' + s;
return ts;
};
var span = 60;
var nowdate = new Date();
msg.payload = getSearchText( nowdate , span );
//グローバル変数に日時を格納
context.global.date = getDisplayDatetime( nowdate );
context.global.span = span;
return msg;
1～6行目：検索期間の文字列を作成しています（例：2016年1月31日12:10:20から13:10:20までの場合、”2016-01-31T12:10:20Z TO 2016-01-31T13:10:20Z”）。
18～27行目：ツイート時に使用する日付の文字列を組み立てています。また、日本時間に変更しています。
28行目：検索期間（単位：分）を指定しています。
32～34行目：後続のノードで使用できるように、必要な値をグローバル変数へ設定しています。
ノード④：検索条件の設定
ここでは、Cloudantからデータを取り出すときに指定する条件（検索期間と最大取得数）を設定しています。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
msg.payload = {
'query': 'timestamp:[' + msg.payload + ']',
'limit': 200
};
return msg;
2行目：ノード④で作成した検索期間の文字列（'query'）を指定しています。
3行目：検索結果の最大取得数（'limit'）を指定しています。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
ノード⑤：期間内のデータを検索
このノードで、CloudantからIoTセンサーシミュレーターのデータを取り出します。 StorageのCloudantノードを配置し、次表のように設定してください。 使用するノードは、左右両方にポートがあるCloudantノードです。
| 項目 | 設定値 | 備考 |
|---|---|---|
| Service | [アプリ名]-cloudantNoSQLDB | |
| Database | [データベース名] | 例：iotsensor |
| Search by | search index | |
| index/[インデックス名] | 例：indexByTimestamp | |
| Name | [任意] |
ノード⑥：平均気温と平均湿度の計算
ノード⑤で取り出したデータから、平均気温と平均湿度を計算します。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
//平均値を計算
var getAverage = function( arr ) {
var sum = 0;
arr.forEach(function( elm ) {
sum += elm;
});
return Math.round(sum / arr.length);
};
var total = msg.cloudant.total_rows;
if ( total === 0 ){
//データが見つからなかった場合は処理を終了する（後続にmsgを返さない）
} else {
//データの取得
var timestamp = [];
var temp = [];
var humidity = [];
obj = msg.payload;
for ( var i in obj ) {
var iotfdata = obj[ i ];
var name1 = "temp";
var name2 = "humidity";
var name3 = "timestamp";
temp.push(iotfdata[name1]);
humidity.push(iotfdata[name2]);
timestamp.push(iotfdata[name3]);
}
msg.payload = {
"timestamp" : timestamp ,
"temp" : temp ,
"humidity" : humidity ,
"avgtemp" : getAverage( temp ) ,
"avghumidity" : getAverage( humidity )
};
return msg;
}
1～8行目：平均値の計算を行っています。
10行目：検索結果のデータ件数（msg.cloudant.total_rows）を取得しています。
11～12行目：取得したデータ件数が0件の場合、そのまま処理を終了します。 後続のフローにmsgを渡さないと、以降のフローは動作せず終了します。 取得したデータが1件でもある場合、平均気温と平均湿度を求めます。
29～35行目：後続のノードに渡すデータを作成しています。
ノード⑦：不快指数の計算
平均気温、平均湿度に続き、ここでは不快指数を計算します。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
//不快指数の計算
var getDiscomfortIndex = function ( Td , H ) {
return 0.81 * Td + 0.01 * H * (0.99 * Td - 14.3) + 46.3;
};
var temp = msg.payload.avgtemp;
var humidity = msg.payload.avghumidity;
var discomfort = Math.round(getDiscomfortIndex( temp , humidity ));
//グローバル変数に不快指数を格納
context.global.temp = temp;
context.global.humidity = humidity;
context.global.discomfort = discomfort;
msg.payload = discomfort;
return msg;
1～8行目：不快指数の計算を行っています。
10～13行目：グローバル変数に結果を設定しています。
15行目：後続のノードに渡す不快指数の値を設定しています。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
ノード⑧：検索条件の設定
ここでは、Cloudantから過去の気象データを取り出すときの検索条件を設定します。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
msg.payload = {
'query': 'discomfort:' + msg.payload ,
'limit': 200
};
return msg;
2行目：ノード⑦で計算した不快指数を指定しています。
ノード⑨：気象データを検索
ノード⑧で設定した検索条件を使って、Cloudantから過去の気象データを取得します。 左右両方にポートがあるCloudantノードを配置して、次表のように設定してください。
| 項目 | 設定値 | 備考 |
|---|---|---|
| Service | [アプリ名]-cloudantNoSQLDB | |
| Database | [データベース名] | 例：meteorologicaldata |
| Search by | search index | |
| index/[インデックス名] | 例：indexByDiscomfort | |
| Name | [任意] |
ノード⑩：Tweet文書の作成
ノード⑨で取り出した気象データを使って、ここでツイートする文を組み立てます。 Functionノードを配置して、次のJavaScriptコードを設定します。
//体感温度
var getWindchillFactor = function( discomfort ) {
var comment = '';
if (discomfort < 55) {
comment = 'に寒いですね！';
} else if ( discomfort >= 55 && discomfort < 60 ){
comment = 'に肌寒いですね！';
} else if ( discomfort >= 60 && discomfort < 65 ){
comment = 'ですね！';
} else if ( discomfort >= 65 && discomfort < 70 ){
comment = 'に快いですね！';
} else if ( discomfort >= 70 && discomfort < 75 ){
comment = 'に暑くはないですね！';
} else if ( discomfort >= 75 && discomfort < 80 ){
comment = 'にやや暑いですね！';
} else if ( discomfort >= 80 && discomfort < 85 ){
comment = 'に暑くて汗が出ますね！';
} else {
comment = 'に暑くてたまらないですね！';
}
return comment;
};
var total = msg.cloudant.total_rows;
var date = context.global.date;
var temp = context.global.temp;
var humidity = context.global.humidity;
var discomfort = context.global.discomfort;
tweetText = date + '頃のデバイス近辺の平均気温は' + temp + '度、平均湿度は' + humidity + '％、不快指数は' + discomfort + 'です。';
if ( total === 0 ){
msg.payload = tweetText + ' ' + '似た気候の場所はどこだろう？';
} else {
var obj = msg.payload;
msg.payload = tweetText +
obj[0].year + '年' + obj[0].month + '月の' + obj[0].place + 'のよう' + getWindchillFactor( discomfort ) +
'（最高気温：' + obj[0].max + '度、最低気温：' + obj[0].min + '度）';
}
return msg;
1～22行目：不快指数から体感温度のコメントを作成しています。
24行目：検索結果のデータ件数（msg.cloudant.total_rows）を取得しています。
25～28行目：グローバル変数から日付、平均気温と湿度、不快指数を取得しています。
30行目～：ツイートする文章を作成しています。
ノード⑪：Tweet
最後の処理として、ノード⑪で組み立てた文をTwitterにツイートします。 Twitterノードを配置して「Node-REDの使い方 - Twitterへのツイートを行ってみる」の手順に従ってTwiiter IDを設定してください。
Twitterアカウントが準備できない場合は次のステップに進んでください。 ツイートする代わりにデバッグコンソールで確認だけは可能です。
Debugノードの設定
最初に示したフローの図にはありませんでしたが、ノード⑪までの処理の結果を確認するために、フローの最後にDebugノードを配置してください。
以上で、フローは完成です。次ページで実行してみます。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
アプリケーションの実行
アプリケーションを実行する前に、データがCloudantの中に存在している必要があります。 実行前にIoTセンサーシミュレーターを開いて、ある程度データを蓄積しておいてください。
手動でアプリケーションを実行したい場合は、インジェクトボタンをクリックします。 まずは、デバッグコンソールにツイートした文が表示されていかどうかを確認してください。
そして、Twitterにその文がツイートされていれば実行は成功です！
最後に
Bluemixには、Watson IoT Platform、Cloudant、Node-RED以外にも、Watsonなど魅力的なサービスがあり、それらのサービスと連携したアプリケーションを素早く作成して公開できます。
今回は、Twitterを利用しましたが、例えばWatsonの「Text to Speech（音声合成）」サービスを利用すれば、情報を音声で読み上げるサイトを構築できます。 また、「Insights for Weather」サービスを利用して、現在の天気や今後の予報を取得・表示するなどのアプリケーションも考えられます。
去る2月18日に、日本IBMとソフトバンクが「IBM Watson」を利用した日本語版コグニティブサービスの提供を開始するという発表がありました（記事）。今後、BluemixおよびNode-RED Starterから日本語のWatsonサービスが利用できるようになることが期待されます。筆者も楽しみに待ちたいと思います。
IoTを始めたい方も・本格導入を検討中の方も：おすすめソリューションのご紹介
ビジネスのパフォーマンスを高めようとさまざまな業種・企業で、IoT活用を前提とするプロジェクトが動き始めています。ただし、検討を始めて最初に出てくるのは、こんな要望ではないでしょうか。
「最初は実験的にスタートしたいから、小さく簡単に素早く始めたい」
「実運用に移ったときには10万・100万単位のセンサ／デバイスに対応できるスケーラビリティも確保したい」
これにお応えできるサービス・製品がIBMにあります。ぜひ、下記の資料をご覧ください。（編集部）
