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本記事のタイトルはいわゆる「釣り」です。MQTTは、最近ではMQTT5がリリースされるなど現在でも進化を続けている、とても洗練された使いやすいプロトコルです（本記事にMQTTを貶める意図は一切ありません）。 弊社アプトポッドでは、MQTTよりもターゲットを絞ったニッチな領域に向けた独自プロトコル “iSCP” を開発しております。本記事では、せっかく釣られてくださった皆様に、その “iSCP” の魅力について少しばかりご紹介できればと思います。 なお、本記事は aptpod Advent Calender 2022 の 21日目としてお送りします。 はじめに お久しぶりです。VPoPの岩田です。昨年1月末に QUIC DATAGRAMに関する記事 を書いてから、忙しさにかまけてテックブログ投稿をサボっていたら、なんと2年弱もの長い年月が過ぎ去っていました。これはイカンということで、重い腰を

こんにちは。intdash グループ フロントエンドエンジニアの佐藤です。 Next.js を使った管理画面を作成するプロジェクトを担当する機会がありました。 管理画面は「頻繁にデータが更新されることがない」、「同時アクセスはあまり起きない」という前提の元に作成することが多いと考えています。 なのでサーバー、表示ともにパフォーマンス的に無駄なリクエストを投げたくはありません。 それを解決するため、プロジェクトにReact Query を導入しました。 今回はその導入事例をご紹介したいと思います。 SSRを使用してデータを表示する データを更新する まとめ SSRを使用してデータを表示する SSR については下記のリンクが参考になります。 nextjs.org まずサーバーサイドはgetServerSideProps でデータを取得します。 // index.tsx const USER_K

製品開発グループintdashチームの呉羽です。 今回は標準化が進められているWebTransportの紹介と、実際にブラウザでの動作検証を行います。 本記事の参考資料として、Webの標準化団体W3C（World Wide Web Consortium）が公開しているWebTransport Explainerを用いています。 WebTransportとは何か WebTransportとは、ブラウザとサーバー間での利用を目的とした新しい双方向通信プロトコルです。ではなぜ今さら双方向通信プロトコルなのでしょうか？ WebTransport標準化の目的 まず現状の課題をお伝えします。Web上の双方向通信プロトコルとしてWebSocketが存在しますが、WebSocketは単一のTCPコネクション上で動作します。ゆえにTCPによるメッセージの到達保証と順序保証が提供されますが、それらが不要なユー

こんにちは。Visual M2M Data Visualizer の製品開発を担当している白金です。 以前に、「WebCodecs の VideoDecoder を使用してH.264の動画を再生してみた」の記事を紹介させていただきました。 tech.aptpod.co.jp その後、弊社が提供するVisual M2M Data Visualizer に含む標準ビジュアルパーツ「Video Player パーツ」に WebCodecs の VideoDecoder を適用した結果、複数の課題が改善できましたので、改善結果と苦労の軌跡について紹介したいと思います。 Visual M2M Data Visualizer を利用した動画ストリーミング再生に興味がある方、または WebCodecs の VideoDecoder を利用中・利用したい方のお役に立てたら嬉しいです。 WebCodecs

はじめに こんにちは。Visual M2M Data Visualizer Team の白金です。 弊社の製品の intdashでは、H.264形式の動画データを収集/計測できます。計測した動画データは、Fragmented MP4 のフォーマットを使用したライブ動画をストリーミング再生したり、計測した動画を後から確認するためにHLSのフォーマットで再生する機能があります。 今回は、ライブ動画の再生機能を改善するための施策として 先日 Google Chrome の Version 94 でリリースされた WebCodecs の機能に含まれる VideoDecoder を使用して、H.264 のライブ動画をストリーミングで再生を試してみたのでご紹介します。 はじめに WebCodecs とは VideoDecoder を使用することで解決したい課題 課題 1: 欠損時の各動画フレームのタイ

aptpodフロントエンドエンジニアの黒川です！ aptpod Advent Calender2020の19日目を担当します。 2020年は新型コロナウイルスの世界的流行により全てが一変した年でした。 オリンピックも延期になりましたし、私達の生活様式や働き方、価値観まで変わりました。 そんな2020年にReactの状態管理を大きく変えるライブラリがリリースされました。それがRecoilです。 Recoilについては、私の以前書いた記事でも名前だけ触れました。 2020年の5月に行われたReact Europe2020で発表され、瞬く間に注目を浴びまして、2020年12月現在GitHubスター数1万を超えるなかなかの人気ライブラリとなっております。 とはいえ、npm trendsなどを見ても、同じく状態管理ライブラリであるReduxやMobXには大きく水をあけられており、まだまだ実際に使われ

aptpod Advent Calendar 2020 22日目の記事です。担当は製品開発グループの上野と申します。一昨年、昨年と引き続きとなりまして今年もiOSの記事を書かせていただきます。 はじめに LiDARとは LiDARスキャナが搭載される前との精度の違い LiDARスキャナのデータに触れてみる LiDARスキャナ使って点群を検出してみた LiDARスキャナによる地形計測の為に 算出した点群データを伝送する 取得した画像データを伝送する 最適化されたメッシュデータを伝送する 最適化されたメッシュデータの取得方法 さいごに はじめに 皆さんはつい先日発売されたばかりのiPhone 12は購入されましたか？ 私個人としてはiPhone12 miniを購入したのですがiPhone SEの第1世代を彷彿とさせる角ばったデザインと小ささが良いですね、指紋認証が無いのが痛い所ですが... そ

はじめに こんにちは、aptpodのサーバーサイドエンジニアの宮内です。 突然ですが、APIのレートリミット実装していますか？ 最近、弊社のバックエンドAPIでもレート制限を実装しました。 Generic Cell Rate Algorithm (GCRA) を使ったのですが、 このアルゴリズムが面白かったので、今回はこのGCRAについてと、GoでGCRAを利用したレートリミットについて説明します。 Leaky Bucketについて GCRAの説明に入る前に、GCRAはLeaky Bucketを再現するアルゴリズムであるため、 まずはLeaky Bucketの理解からしていきましょう。 と言っても、深くは触れません。 Wikipedia. Leaky_bucket が詳しいので、詳細はこちらで。 Leaky Bucketとはトラフィックシェーピングやポリシングで良く利用されるアルゴリズムで

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

研究開発グループのエンジニアの酒井 (@neko_suki)です。 aptpod Advent Calendar 2020 の14日目を担当します。 研究開発グループでは、TCP/QUIC/UDP などのトランスポートプロトコルの製品適用に向けた検証を行っています。 今回の記事は前回の「5Gのネットワークを計測してみた」の続きになります。 tech.aptpod.co.jp 今回の記事では、以下の2つを紹介します。 モバイルルーターをWi-Fi STATION SH-52A に固定して行った4G/5G のping/iperf3 の計測結果 4G/5G でのTCP/QUIC/UDP の計測結果 計測機材の紹介 計測場所の紹介 ネットワーク計測の結果 pingの計測 iperf3の計測 UDPの結果 TCPの結果 トランスポートプロトコルの評価 実験内容 評価結果 TCPの結果 QUICの結果

みなさま、こんにちは。研究開発グループと製品開発グループ に兼務で所属しております、きしだです。aptpod Advent Calendar 2020 11日目を担当します。今回は機械学習に関わるエンジニア向けに、最近AWSがリリースしたAWS Lambdaの新機能を利用して、サクッと推論APIを作るネタをご紹介します。 aws.amazon.com 推論をすばやくAPI化する意義 その前に、推論箇所をAPIとしてすばやく用意できる必要性について簡単に触れたいと思います。 機械学習関係の案件では、お客様側も理解できるKPIを立てることが非常に重要視されています。例えば「モデルの正解率を〜にしたい」や「モデルの動く速さを〜にしたい」などですね。これらの具体的な数値はお客様と議論を重ね、お互いにしっくりくる数値に落とし込む必要があるのですが、これがとてもむずかしいのです。なぜでしょうか。 お客

aptpod Advent Calendar 2020の2日目を担当します、研究開発グループの大久保です。 弊社では、新しいプロトコルであるQUICの利用法を調査しています。そこで今回は、RustのQUIC実装の1つであるQuinnを用いて、受け取ったリクエストをそのままクライアントへ返送するechoサーバを実装してみます。RustのQUIC実装には、他にquicheというものもありますが、Quinnはtokioの上に実装されているため、Rustのasync機能を活用して楽に書くことができます。 構成 quinn-echo-serverとquinn-echo-clientという2つのクレートを作り、それぞれのCargo.tomlに以下の依存関係を追記します。 [dependencies] anyhow = "1" clap = "3.0.0-beta.2" futures = "0.3"

研究開発グループの大久保です。 当社の製品の中にはC/C++で書かれたものが存在し、その中には独自のバイナリフォーマットを取り扱うものが存在します。既存のコードとやり取りするようなRustのプロジェクトを起こすためには、その独自のバイナリフォーマットをRustで取り扱えるようにしなければなりません。しかしながら、Rustの標準ライブラリの機能だけでは、バイナリの読み書きは意外と面倒になります。そのため、今回はRustでバイナリを扱うのならぜひ知っておきたいクレートを3つご紹介します。 byteorder byteorderはその名の通り、バイトオーダ、つまりエンディアンを扱うためのクレートです。使い方はシンプルで、ByteOrderトレイトと、BigEndian, LittleEndian, NativeEndianのうち自分が扱いたいエンディアンをインポートすれば、バッファと数値型の間で

はじめに こんにちは、製品開発グループの落合です。主に エッジサイドミドルウェア（intdash Edge）の開発を担当しています。このintdash EdgeはC++で作成しているのですが、言語が何であろうと「面倒な事は自動化したい」ですよね。そして、特に面倒なのは「テスト」じゃないでしょうか？ そんな訳で、intdash Edgeのプロジェクトで使用している「CIでの動的テスト」を紹介させて頂こうと思います。「CIでテストなんて当たり前でしょ」と言われる気もしますが、clangのsanitizerを使っている記事は意外と少ない気がするので今回記事にしてみました。 え、なんでvalgrindではなくsanitizerを使っているかですか？単純に検知できるエラーが多いのが理由です。 はじめに CIで行っているテスト 開発環境の準備 動的テスト Address Sanitizer Undef

はじめに こんにちは、aptpodに入社しそろそろ1年になりますWebチームの松本です。 aptpodでは日々フロントエンドエンジニアとしてReact/TypeScriptを用いた、お客様向けアプリケーションのUIを実装しています。 Reactは実は入社してから初めて触ったフレームワークでしたが、頼れる先輩方のサポートもありつつ日々成長を感じながら開発に励んでいます。 入社当初から開発に関するノウハウやコードに関する考え方など、具体的なプログラムのプロジェクト構成やコンポーネントのファイル分け、コード全体の品質を担保できるよう様々な工夫があり、入社する前から知っていれば…と思うことも多くありましたのでそれらについて今回ご紹介しようと思います。 コンポーネントのファイル構成 まずコンポーネントとはWebページのビューを切り出した部品、つまりボタンやアイコン、またそれらを含む集合体であるヘッダ

Webチームの蔵下です。先日、弊社デザイナーの高森が公開した記事「コンポーネントを活用したアプリケーション群のデザイン」で紹介したように、aptpodではフロントエンドエンジニアとデザイナーとで、頻繁に議論を重ねながら開発を進めています。 開発中もコミュニケーションを取り合うことでお互いの認識齟齬は減らせるのですが、実装着手前にデザイン面で不確定要素が多いほど手戻りの手間（工数）が膨らんでしまいます。 実装着手前にすべての不確定要素を解消することは難しいですが、開発中に議論になりやすいポイントにはいくつかのパターンがありました。それを実装着手前のデザインレビューで確認できるようにチェックリストとしてまとめましたので紹介します。 チェックリスト 現在もブラッシュアップ中のチェックリストです。アプリケーションごとにチェック項目は変わりますが、議論になりやすい項目を中心に解説します。 1. 画面

アプトポッドにて、テクニカルライターとして製品マニュアルの制作を担当している篠崎です。 現在弊社では、製品マニュアルの制作に、Sphinxを導入しようとしています。Sphinxは、1つの原稿ファイルからHTML、PDF等を出力できるドキュメントジェネレーターです。この記事では、SphinxにLuaLaTeXを組み合わせて日本語PDFを生成する方法を探ってみました。 背景 SphinxでLuaLaTeXを使う設定 (A) LuaLaTeXを使用する (B) LaTeXドキュメントクラスとしてltjsbookを使用する (C) Polyglossiaパッケージを読み込まないようにする (D) サンセリフ系フォント、ゴシック系フォントを指定する（AXISフォントを使用するため） (E) デフォルトのフォントをサンセリフ系、ゴシック系に変更する（AXISフォントを使用するため） おわりに、今後に向

はじめまして！WEBチームの黒川と申します！昨年7月にaptpodに入りましてもうすぐaptpod歴1年になります！ aptpodでは主にフロントエンドエンジニアとしてReact/TypeScriptを用いて、お客様向けアプリケーションのUI部分を実装しております。 ご存じの方も多いように、Reactの状態管理にはいくつか方法があり、何を用いるべきかなどでしばしば議論が起こりがちです。代表的なものだけでも、標準APIを用いるuseStateとContextやデファクトスタンダードとなってきているRedux、そして新興のRecoilがあります。 弊社のWEBチームではReduxを採用するケースが多いです。私もReduxについては一通りの知識と経験は持っていたつもりだったのですが、先日担当させていただいたプロジェクトで初めてReduxの設計に取り組んだところ、自分がReduxの思想や勘所につい

Webチームの蔵下です。Chrome 81でWeb NFCが試験的に導入されました！ ちょっと変わり種なのでネット上ではあまり話題にならなかったのですが、個人的にはビッグニュースでした。 Web NFCを使うと、下記のTweetのような実在するカードとWebサイトを組み合わせたゲームなどが実装できます！ すごい！ 🏷️ Web NFC reaches a key milestone - it is coming soon! Check out https://t.co/wC4Sx6Rpu8 pic.twitter.com/MmsIDHGNjy— Chrome for Developers (@ChromiumDev) 2019年12月17日 勢いのままにWeb NFCを触ってみたので、ソースコードを交えて使い方を紹介します。 Web NFCとは？ Web NFCとは、JavaScript

はじめに 先進技術調査グループのせとです。本ブログでは、Apache MXNetを用いてfastaiで実装されている実践的な関数を真似てみた結果を紹介します。この試みのゴールは、完全一致の結果を目指すのではなく同じような傾向を得られるかを目指したものになります。完全一致を目指したいところですが、各フレームワークで用意しているモデルの構造が少し違ったり、各関数の計算方法が異なるので結果が等しくなりませんでした。もちろん、他方に併せて関数を自作すればほとんど一致する結果を得ることができますが実装のコストが高かったため、今回は行いませんでした。 モチベーション 弊社のプロジェクトでAI部分をAmazon SageMaker（以下、SageMaker）を使って実装したい要望がありました。しかし、プロジェクトで利用していたフレームワークはfastaiであるために簡単にSageMaker上で実行できな

先端技術調査グループの大久保です。 弊社では現在、クラウド上でROSの開発が行えるAWS RoboMakerを利用しており、GazeboシミュレーションもRoboMakerを使って行っています。当ブログでも、RoboMakerを使ったシミュレーションを以前取り上げています。 tech.aptpod.co.jp 現在は、シミュレーション上のロボットにdepthカメラを取り付け、depth情報を収集できるようにしています。 このdepth情報ですが、32bit浮動小数点数のバイナリ列のため、そのままでは可視化して確認することができません。ROS用のツールを使って可視化することはできますが、弊社のVisual M2Mなら、ROSトピックとして流れる画像をネットワーク越しに確認することができるため、これを利用します。その時必要になるのは、depth情報のROSトピックをjpegに変換して、それを別

先端技術調査グループの南波です。ウイルスは大変な状況ですが、原則自宅勤務となったことで息子2人のお昼寝を眺められる時間が増え、すこしほっこりもしています☺️ さて、今回は最近のお仕事の中で intdashのサーバーに蓄積されているH.264の動画データを解析したい H.264のライセンスはもちろんクリーンに対処したい プロダクト投入時には Amazon ECSなども利用してスケールさせたいので、解析環境はDocker上に用意したい といった課題に対しOpenH264をDocker上で利用する方法を調査・検証したので、その内容の共有です。 背景 過去の独自ビデオエンコーダの記事でもご紹介あったように、弊社ではH.264のコーデックで圧縮された動画データを収集・伝送・保存・可視化するために必要となるハードウェア／ソフトウェアの開発にも力を入れています。 となると、もちろん次のステップとしては「

はじめに ハードウェアGpのおおひらです。 弊社は1/15(水)〜17(金)に開催されたオートモーティブ・ワールドに出展させて頂きました。 お忙しいなか足をとめてブースに立寄って頂いた皆様、大変ありがとうございました。 car.watch.impress.co.jp www.nikkan.co.jp 本記事ではブースにて初お披露目となったビデオエンコーダ試作品の開発経緯を紹介させて頂きます。 はじめに 開発の背景 課題1：イメージセンサ撮像〜打刻のタイミング管理 課題2：複数のカメラを使用してデータ分析する際の不正確さ 課題解決にむけて フェーズ1 : 仕様検討 & 原理試作 (3ヶ月) フェーズ2 : 設計試作 (2019/6月〜12月) 基板/筐体設計 ヘテロコアのSystem on a chip (SoC)のソフト設計 FPGA設計 事前走行テスト おわりに 開発の背景 従来、弊社で

先進技術調査グループのリサーチエンジニアの酒井 (@neko_suki)です。 先進技術調査グループでは、新しいトランスポートプロトコルのQUICの製品への適用を検討しています。今回の記事では、自社が主に扱う高頻度なデータの伝送における課題のひとつをQUICを適用したらどうなるかを評価してみました。 目次は以下の通りです。 QUICとは Head of Line (HoL) Blocking とは 実験内容 実験結果 まとめ 参考文献 QUICとは QUICとは、Googleが提案・実装をし、現在IETFで標準化が行われているプロトコルです。(区別のため、前者はgQUIC、後者はiQUICと呼ばれています)。2020年の中頃にはRFCが発行される予定です。 QUICはUDPベースの信頼性のある接続を提供するトランスポートプロトコルです。QUICではコネクション上に仮想的なストリームを生成し

TL;DR Raspberry PiでCAN通信を動かして、車両の診断データ（OBD-II）を見てみた話です。 SocketCANのISO-TPの機能が便利だったので、その紹介がメインになります。 はじめに この記事はaptpod Advent Calendar 2019の24日目の記事です。 お送りするのは、組み込みソフトチームの松下です。 TL;DR はじめに 背景と目的 車両診断とは？ 準備 確認環境 Raspberry Pi CAN通信用モジュール CAN通信の環境構築 下準備 can-utilsをインストール CAN Interfaceの有効化 SocketCAN interfaceの設定 車両に接続する OBD-II通信の環境構築 OBD-II通信とは？ ISO 15765-2 ISO-TP 実際に使ってみると… can-isotpのカーネルモジュールをビルド&インストールする

aptpod Advent Calendar 2019 18日目を担当させていただきます 上野 と申します。 昨年も ARKit2.0が凄い。あなたの見ている方向を記録、可視化するデモ という記事で参加させていただきまして、 今年もiOS系で記事を書かせていただこうと思います。iOSアプリエンジニアのみなさんよろしくお願いします。 さて、今回のフォーカスする内容ですが、、、 皆さん、、Metalって使ってる、、、、？ 昨年の記事では ARKit 、 SceneKit といったフレームワークを使用していますが、あれももちろん 、UIKitなどに含まれるビューコンテンツやアニメーション、イメージなどのほとんどは Metal をコアに作られています。 Metalは、Apple製品に搭載されたGPUへアクセスを提供するAPI で基本的にUIに関わる部分ほとんどに使われているようです。 今回はそのM

aptpodでは複数のカメラをフレーム単位で同期させて映像を取得できるカメラデバイスの開発を行なっています。前日の記事では、このカメラデバイスのエンコードを担当するSoCの話でしたが、aptpod Advent Calendar 2019 13日目の今回は映像のフロントエンドに使用しているFPGAについての話題です。 カメラデバイスを開発する上で、FPGAでイメージセンサから取得した画像データをリサイズする機能を実装する必要が出てきたのですが、RTL設計経験のない私でも流行りの高位合成でサクッと実装できた話をまとめます。 前日に続き塩出が担当します。 話の流れ まずは高位合成の説明 高位合成での実装手順 アルゴリズムのC++ソース記述方法 C++でのテストベンチ記述方法 シミュレーション結果の確認 まとめ 高位合成とは？ 高位合成の詳しい話は色々記事が出ておりますので、そちらを参照してくだ

aptpod Advent Calendar 2019 11日目 先日お菓子のデモの記事を投稿したキシダがまたお送りします。みなさま、ここ最近『機械学習』とか『AI』とか耳にすることが多くなってきていると思いますが、現実はどれくらいの導入率かご存知ですか？ なんと、14〜15% (※1)らしいです。 意外に導入まで成功しているプロジェクトはまだ増えてきていません。 そこで、『機械学習プロジェクトって具体的にどういうふうにすすめるの？』とか『普通のシステム開発と違って何が難しいの？』という疑問の声に勝手にお答えして、完全な独断と偏見ですが、一般的な機械学習案件に対してよくある困った事例のご紹介とそれに対して私個人が意識していることをこちらにまとめてみようかと思います。 技術的なところではなく、案件における考え方や進め方的なところを中心に掘り下げてます。 ※この記事で出てくる事例は架空のもので