スマートサーモスタットアプリケーションをアップグレードしてトレーニング済み機械学習モデルを活用する、実践的モジュールが完了しました。これで IoT アプリケーション構築のエンドツーエンドエクスペリエンスを一通り確認しました。それには、センサーからの物理データの取得、エッジとクラウド間の状態の同期、エッジデバイスをコントロールするサーバーレスアプリケーションの構築、行動につながるインサイトへの機械学習によるデータの変換が含まれます。
引き続きソリューションの拡張を行う場合の例としては、次のものがあります。
このソリューションと以前のソリューション 「スマートサーモスタット」 を通じて、以下のリソースを AWS に作成しました。
アカウントでは以下の 3 種類の方法の従量制課金が継続して発生します。まず、SageMaker エンドポイントのようなプロビジョニングされたコンピューティングリソースで、仮想インスタンスにホストされている場合。これらのリソースは時間単位で課金されます。次に、S3 バケット、IoT Analytics プロジェクト (チャネル、データストア、処理済みデータセット結果) のようなリソースのデータストレージの場合。これらのリソースはギガバイト/月のような請求ディメンションとなります。最後に、IoT Core へのメッセージの発行、Lambda 関数の呼び出し、IoT Events でのイベントの処理のようなイベント駆動型アクティビティの場合は、イベントごとに課金されます。デバイスの電源をオフにした場合は、イベント駆動型アクティビティは中止されます。ソリューションの使用が終了し、これらの AWS リソースを引き続き使用する予定がない場合は、これらのリソースを破棄する必要があります。
SageMaker エンドポイントは時間単位の課金となるため、最もコストがかかるリソースです。このリソースの使用が終わった場合には、破棄することをお勧めします。モデルそのものは保持され、後で再度デプロイできます。SageMaker エンドポイント破棄のステップ:
IoT Analytics ストレージリソース破棄のステップ:
IoT Core ルール、Lambda 関数、IoT Events 入力および検知、IoT Analytics パイプラインは、使用した場合に料金が発生します。今後それらが必要ない場合は、それぞれのマネジメントコンソールのリソース詳細ページから削除することによって破棄できます。
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