Volterraのサービスでintdashを動かしてみた

ネットワーク 製品

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はじめに

SRE チームの川又です。

Volterraはグローバルで優れたEdge-as-a-Service プラットフォームサービスを提供する事で注目を集めています。 先日、F5, Inc. に買収された事でも話題になりました。

一方、弊社intdash の一部を構成する intdash Server は基本的にクラウド上で動作させます。 ですが、お客様の要件によってはEdge 環境で動作させる事もあります。 SRE チームの検討課題の1つとして、Edge 環境における効率的なサーバアプリケーションの管理・提供 があります。

以上の背景から、今回はVolterraのサービスプラットフォーム上でintdash Server の一部であるintdash のbackend service を簡易に動作させてみましたのでご紹介します。

  • はじめに
  • Volterra について
  • Volterra のサービス
    • VoltStack
    • VoltMesh
  • 実際に使ってみた
    • Volterra Node のインストールと設定
    • Virtual Site, Virtual K8s の設定
    • intdash backend service のデプロイ
    • Ingress Gatewayの設定
    • 動作確認
  • まとめ
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quic-go が QUIC DATAGRAM に対応したので早速試してみる

QUIC Go プロトコル

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はじめに

VPoP として弊社の製品全体を統括しております、岩田です。

弊社では以前から、自社製品が使用する通信方式の下回りとして QUIC を使用することができないか 、継続的に調査や検討を行ってきました。QUIC が HTTP/3 をメインターゲットとして最低限の仕様策定を進める方向になって以降、QUIC 検討に対する社内の熱量も多少減退してはいたものの、昨年の WebTransport 周辺の動きを受けて、再度勢いを取り戻しつつあります。

QUIC DATAGRAM は、QUIC を HTTP 向けの ベターTCP としてだけではなく、UDPベース であることを生かしたユースケースで利用できるようにするための追加仕様で、UDP Like な通信を導入することで QUIC の用途を映像伝送やゲームなどのリアルタイム通信に拡張しようとするもの です。QUIC DATAGRAM 自体は、提唱されてから意外と時間の経っている仕様ではありますが、ここ最近 WebTransport や WebRTC での活用という話題が出始めて以降、動きが活発化してきているように感じています。

そんな矢先、以前から検証に使用していた Go製の QUIC ライブラリである quic-go が QUIC DATAGRAM に対応した ので、早速試して記事にしてみたいと思います！

github.com

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intdash SDK for PythonとGluonCVで深度推論を動かしてみた

機械学習 Python

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はじめに

研究開発Grで機械学習関連の業務を担当している瀬戸です。前回は、GluonCVのモデルをSageMaker Neo + Jetson tx2 + DLRで動作させてみる - aptpod Tech Blogを紹介させて頂きました。今回は、intdash SDK for PythonとGluonCVを組み合わせた深度推論のモックを紹介したいと思います。

構成イメージ

今回のシステムの構成は以下の通りになります。手元のPCから、intdash SDK for Python + OpenCV + MXNet + GluonCVを使って、DeepLearningで推論した深度画像をintdashへ送信し、同じ手元のPCでVisual M2Mで見る構成となっています。

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構成イメージ図

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激動過ぎた2020年を振り返る

振り返り 組織

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Aptpod Advent Calendar 2020 25日目=最終日の記事です。
CTOの梶田です。

今年はなんとか走りきった形で Advent Calendar最終日を迎えられました。

よかった、よかった！

昨年に引き続き、Techブログを使ってAdvent Calendarに挑戦し、今年は健全に（!?）基本的に土日を抜いて毎日投稿できました。 昨年よりさらにバラエティに富んだ形になったかなと思っています。 （みんな忙しい中、頑張った！💪）

というわけで。。

早いもので2020年も終わろうとしています。 何を書こうかなーと思いつつ、時間が経ってしまったので結局昨年と同じ話題で2020年を振り返ろうと思います。

まぁ、年末ネタとしてはよいでしょう😅

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intdashを活用したシステム開発

Python 製品 開発

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こんにちは。ソリューションアーキテクトの尾澤です。

唐突ですが、いつも自分が呼吸している空気の二酸化炭素濃度を意識していますか？

温室効果ガス世界資料センターによると、2019年の世界の平均二酸化炭素濃度は410.5ppmだそうです（出典）。また、厚生労働省が定める建築物環境衛生管理基準では、室内の二酸化炭素濃度の基準を1000ppm以下としており、それを超えると倦怠感、頭痛、耳鳴り、息苦しさ等の症状がでてきて、視覚による疲労の度合いを測るフリッカー値も著しく低下すると言われています（出典）。

今年に入って多くの人がリモートワークや外出自粛などの影響を受けて室内で過ごす時間が増えています。気づかないうちにベストなパフォーマンスを出せない状態に陥っている可能性はないでしょうか？

aptpod Advent Calendar 2020 24日目の今回は、intdashを活用したシステム開発のイメージを掴んでいただくため、室内の二酸化炭素濃度に応じて換気を促す簡単な仕組みを作ってみようと思います。

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