エッジコンピューティングデモ：その3　クラウド&SNS連携編

2021年6月22日

本記事では、過去に御紹介したエッジコンピューティングデモシステムで活用している機能の一つ、クラウド及びSNSとの連携例を御紹介します

まずは全体の構成のおさらいです

EPC1台でパンチングマシンの制御と、情報を集約してAWSに伝えるエッジ処理の両方を行っています
制御にはラダー言語とST言語、データ処理ではNode-RED、データ収集でInfluxDB、データ表示でChronografを使用し、最終的にはAWS（Amazon Web Services）を介してSlackにメッセージを送る形で情報をユーザーに伝えます

画面左上：FischerTechnikパンチングマシーン

画面左下：Slackコンソール

画面右　：chronografコンソール

動作回数が100回に達した際に、Slackへのメッセージ発出を行います

全体の流れは、初回の記事（エッジコンピューティングデモ）を御参照下さい

それでは、「3．制御データからの情報抽出とユーザーへの通知」について説明します

Node-REDでデータベースに格納されたデータを元に情報抽出し、クラウド（AWS）に送信
クラウド(AWS)で情報を遠隔端末（Slack）に通知

データベース情報の読み出しと事象発生の検出

こちらが、InfluxDB（時系列データベース）に格納されている制御データ元に条件判断を行い、必要な場合にのみAWSにメッセージを送出するNode-REDフローです

このフローは、GitHubのプロジェクトを参考にして作成しています

弊社製品ページ（EPC1502/1522）のドキュメント「EPC 1502およびEPC 1522ソフトウェアマニュアル：4118_en_A.pdf」にも、Node-REDを使ったソフトウェア作成に関する記載があります

STEP

プロジェクトの準備

GitHubからサンプルコードをダウンロードし、Node-REDエディタに展開します

詳細な手順は、前回記事（エッジコンピューティングデモ：その2　データベース編）を御参照下さい

右側上部に各種クラウド接続用ノードがありますが、GCP（Google Cloud Platform）およびAzure用のノードは今回使用しません

STEP

InfluxDBからのデータ読み出し

サンプルプロジェクトのFunction inject to influxノードを編集し、クエリを作成します

今回は「動作回数」の最新値を対象として読み出します

node.send({“query”:”SELECT * from OPCUA_RUNCount GROUP BY * ORDER BY DESC LIMIT 1″,”topic”:”OPCUA_RUNCount”});

influxdb inノードにセットする内容は前回と同様です

STEP

データ判定処理

ここからの処理はサンプルプロジェクトには無い、条件判定と分岐処理を新規に追加します

influxdb inノードの次に、読み出したデータの条件判定処理を追加します

ここでは、InfluxDBから読み出した値が「100」に到達した初回のみ分岐用のトリガをセットしています

次に、switchノードを追加します

ここでは、前のノードでセットされたトリガ情報により処理を分岐します

条件が揃った場合は①のjoinノードへ、その他の場合は②に進みます

AWSへのメッセージ送信

次に、条件分岐後の処理（AWSへのメッセージ送信）について説明します

STEP

joinノードの編集

サンプルプロジェクトのjoinノードのメッセージパーツ受信数を変更します

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AWSへの送信

mqtt outノードを編集します

AWSとの接続に必要な作業は、別記事「EPC 1522をNode-REDでAWSに接続　その1 / その2」で紹介していますのでそちらを参照して下さい

STEP

動作周期の設定

最後に、このフローの動作を設定します

先頭のinjectノードで動作条件を定義します

Slackへのメッセージ発出

最後に、AWSからSlackにメッセージを送出する処理を実装します

ここからの作業は、AWSコンソール側で行います

STEP

ルールの作成

AWS IoT Coreコンソールにアクセスします

ルールを作成します

ルールクエリステートメントを設定します

ここでは、先程mqtt outノードに設定したトピック名を使用します

アクションを追加します

「メッセージデータを渡すLambda関数を呼び出す」を選択し、アクションの設定を行います

ここで、Slackへのメッセージ送出を行うLambda関数を作成します

関数の名前を入力し、使用する言語を選択します。今回はPython 3.8を使用しています

関数を作成したところで、IoT Coreコンソールのアクション設定に戻ります

Lambda関数を選択します

アクションを追加し、ルールの作成を完了します

STEP

Lambda関数の編集

Lambdaダッシュボードにアクセスします

関数を編集します

以下が、参考用のコードです

from __future__ import print_function
  
import json
import boto3
import urllib.request
  
def lambda_handler(event, context):

    eventText = json.dumps(event)
    message = '動作が規定回数に達しました'

    send_data = {
        "username": "EPC1522",
        "icon_emoji": ":loudspeaker:", #規定回数
        "text": message,
    }
    send_text = "payload=" + json.dumps(send_data)
    # URLにはご自分のWebhook URLを入力してください
    request = urllib.request.Request(
        "https://hooks.slack.com/services/***********/***********/****************",
        data=send_text.encode('utf-8'), 
        method="POST"
    )
    with urllib.request.urlopen(request) as response:
        response_body = response.read().decode('utf-8')

コード入力後にDeployします