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アナログなメーターをデジタルなネットワークに接続する

従来の機器についたメーターが示すデータをネットワークで利用するためにカメラと画像認識を組み合わせるという話、つい最近も新型コロナウイルスのワクチンを低温で保管する冷凍庫の温度監視という文脈でNHKニュースで紹介されて話題となってました。

メータのデータは内部に存在するのだから、データを直接取り出すのが技術的には筋が良いように思います。しかし、既存の冷凍庫をこのために新しいものに置き換えるのは費用が掛かるし、別の冷凍庫を監視したくなったらそちらに対応するにはまた別の接続ツールが必要となるでしょう。

人間が読み取る目的のメーターをカメラで読み取るという、一見無駄のあるソリューションにもそれなりの利点があるというわけです。

ピート・ワーデンさん(Pete Warden)がブログで紹介しているのも、そんなメーター読み取りの事例です。

アナログ式のメーターの上にかぶせる形でカメラをつけ、そこからメーターの最新の画像を入手し、

画像中の数字や文字、針の向きなどをソフトウェアで解析して、

メーターで表示されている情報を取り出せます。

あわせて10ユーロもしない IoTマイクロコントローラ ESP32 の載ったマイコンボードと200万画素のカメラモジュール OV2640 の上で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を作り、文字盤や針を読ませることができているそうです。ソフトウェアは jomjol/AI-on-the-edge-device で公開。

このマイコンボード上からWebインタフェースで読み取り結果を公開してるので、読み取った結果を蓄積するもグラフ化するも、異常値を見てアラートを上げるのも自由ですね。

もちろん同様の商用のソリューションはいろいろあるようですけど、それなりの価格はしそう。安価なマイコンボードと自作ソフトウェアでもここまでできるんですね。

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Gently down the stream – Apache Kafka の動く絵本

Gently Down the Streamは、Apache Kafka がどういうものであるかを紹介する、動く電子絵本です。

Kafka は、大量のイベントストリームを処理するためのオープンソースのプラットフォームで、もともとは LinkedIn が大量のユーザーの行動データをリアルタイムに処理分析してニュース通知などに反映する目的で作られたものだそうです。メッセージキューと似てるように聞こえますが、処理量や処理速度に対応するために特化改良されているそう。

自分も一見では「メッセージキューのツール?」ぐらいにしか思っていなかったので、Kafka だからこそできること、みたいなのを説明するためにこの絵本が生まれたのかもしれません。

ストーリーは、森に住むカワウソたちがお互いの家族間でニュースを広めあい共有するという世界観の中で、家族が増えたり共有したい情報がどんどん増えていくことで様々な問題が起こるところから、

家族が直接ニュースを伝えに行き来するところから、ニュースを伝えるメッセンジャーの導入。そして森の中の大河である Kafka川を、支流ごとに Topic に分け、そこで Producer と Consumer に分かれてイベントの投入と受け取りを分離する、Topic に流れるイベントがさらに増大した際に Topic を分割する Partitions 、といった概念を、カワウソで説明してくれます。

「これで完全に解ったのか?」と言われるとそこまで自信はないのですが、Kafka で使われる概念や用語について、読む前よりは少し知ることができたように思います。

なお、Apache Kafka については以下の記事も参考にしました。

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オープンソースプロジェクト内のTODO個数調査

マーティン・シュライスさん(Martin Schleiss)がブログで公開したのが、Linux をはじめとする巨大オープンソースプロジェクトのソースコードにおける「やらないといけない」あるいは「後で考える」マークである“TODO”の個数の移り変わりをグラフ化したものです。

基本的には、プロジェクトの年月が重なるほど、コードに書かれた TODO の個数は増えていくようです。上の PHP のグラフでは、メジャーリリースや通常リリースの時期の少し前に TODO が増えているようにも見えます。

プロジェクトによっては単調増加ではないものも。Rust は TODO の個数自体が少ないように見えるし、途中で数個まで減っている時期もあるので、意識的に TODO の解消を目指したりしていたのかもしれません。

Next.js 、version 10 と 10.1 のどちらのリリース時期でもなく、突然増えています。

ブログ記事では言語処理系やライブラリなど、有名なもの20個弱についてグラフ化されています。

プロジェクトの規模、歴史の長さによってもTODO の個数は変わりますが、規模や歴史と無関係に多い少ないもあったりもします。シュライスさんはTODO が有ることはどのオープンソースプロジェクトにおいても貢献をする余地があるということだ、と言っています。あなたが良く使っているツール/ライブラリのTODO は増えているでしょうか?