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株式会社アプトポッド
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東京都

【News】intdash 無償トライアル プログラムを提供開始

Junichiro Kousaki
Junichiro Kousaki
Business (Finance, HR etc.)
on 2021-09-07

迅速で高度なDXを実現するプラットフォームミドルウェア intdashの14日間無償体験

株式会社アプトポッド（本社：東京都新宿区、代表取締役：坂元 淳一、以下アプトポッド）は、迅速で高度なDXを実現するプラットフォームミドルウェア intdash の無償トライアル プログラムを提供開始いたします。

intdash 無償トライアル プログラム 概要

100ミリ秒から1ミリ秒間隔といった高頻度で発生する時系列データを、モバイル網などのベストエフォート型ネットワークを介して高速・大容量かつ安定的にストリーミングするための双方向データ伝送プラットフォーム intdash (INTeractive DAta Streaming Hub) を14日間無償でお試しいただけます。 この機会に、ぜひ、実際に intdash の素晴らしさに触れてみてください。

intdash 無償トライアル プログラムでできること

intdash 無償トライアル プログラムでは、intdash 最大の特徴である低遅延かつ高いリアルタイム性をはじめ、性能の制限なくすべての機能を体験いただけます。

  • 低遅延かつ高いリアルタイム性
  • すべてのデータを同期できるタイムスタンプ管理
  • 転送時のデータ欠損も完全に回収
  • 秒間数十万のデータでもサーバに永続化
  • 異なるデータ形式も統一的に伝送・管理するデータフュージョン処理

intdash 無償トライアル プログラムで提供されるツール及び SDK

intdash の大きな特徴である低遅延かつ高いリアルタイム性と、形式の混在したデータを統一的に取り扱うデータフュージョン処理を手軽に実感いただけるよう、 iPhone 専用のデータ計測アプリ intdash Motion および様々な時系列データを多彩に可視化する Web ベースのダッシュボードアプリケーション Visual M2M Data Visualizer を提供いたします。

intdash Motion を使用することで、iPhone に内蔵されている 9 軸センサーおよび GPS、前後カメラで撮影した動画、音声をリアルタイムで intdash に転送し、さらに、Visual M2M Data Visualizer を使用して intdash に転送されているデータをリアルタイムで可視化したり、計測後のデータを計測時と同じ時系列で視覚化したりデータの切り出しを行えます。

intdash SDK for Python を利用することで、intdash Motion で収集したデータを intdash から独自に取り出して２次加工したり、Visual Parts SDK for VM2M Data Visualizer を利用して、Visual M2M Data Visualizerのデータ可視化用パーツ「ビジュアルパーツ」を独自に作成したり、intdash を開発者の視点から試用することもできます。

intdash 無償トライアル プログラムへの申込方法

intdash 無償トライアル プログラムは、法人のお客様を対象とした「応募制」としております。

応募フォームより、試用の目的を具体的にお知らせください。

応募内容を確認の上、お知らせいただいた連絡先にご連絡を差し上げます。なお、応募の内容によっては、ご期待に添えない場合もございますので、あらかじめご了承ください。

応募フォーム

https://www.aptpod.co.jp/products/intdash/freetrial/


intdashとは

intdashは、100ミリ秒∼1ミリ秒間隔程度の高頻度で発生する時系列データをモバイル網などのベストエフォート型ネットワークを介して、高速・大容量かつ安定的にストリーミングするための双方向データ伝送プラットフォームです。 INTDASHという名前は、INTeractive DAta Streaming Hub の頭文字を並べた略称であり、プラットフォームを構成する製品・サービス全体で使用されるブランドネームでもあります。

intdashでは自動車やロボット・産業機械や制御・可視化アプリケーションなど、短期間に大量のデータを発生させるデバイスをモバイル網やインターネット網を経由して相互にライブ接続することができます。intdashを流れるストリーミングデータはそのまま時系列データストアに保存され、Visual M2Mでの可視化やAnalytics Servicesでの計算処理や機械学習に利用することができます。

intdashが実現するデータストリーミングパイプライン

リリース全文PDFはこちら

本リリース/製品等に関するお問い合わせ

株式会社アプトポッド　東京都新宿区四谷4-3 四谷トーセイビル3F

https://www.aptpod.co.jp/contact/

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アプトポッドは、IoTプラットフォームの自社開発やIoT関連ソリューションの販売により、製造業を中心にあらゆる産業のDXに貢献する研究開発型テックベンチャーです。 大量の時系列データを収集・管理するIoTプラットフォームクラウド「intdash」や、自動車が吐き出す大量データをエッジで処理する車載コンピュータ「EDGEPLANT」、収集した時系列データをリアルタイムに可視化するWebダッシュボード「Visual M2M」などの自社企画製品の開発を行いつつ、これらを組み合わせたソリューションの提供や、受託開発を行っています。 当社の強みは、当社が「ファストデータ」と呼ぶ膨⼤かつ高頻度な時系列データを⾼速に伝送、収集することです。自動車、ロボット、産業機械などの様々なデバイスをコネクテッド化し、遠隔データ収集、可視化、制御といった難易度の高いサービスを実現する高度なIoTプロダクトを開発しています。 【プロダクト】 ■ intdash 自動車や産業機器と、遠隔地にある可視化ツールや操作端末とをインターネットを介してつなぎ、大量かつ短周期な高頻度データをリアルタイムに、双方向に伝送するためのIoTプラットフォームです。intdashを利用することで、遠隔監視や遠隔操縦、自動運転などIoTサービス実現の要となる、超低遅延な双方向伝送を実現します。 https://www.aptpod.co.jp/products/intdash/about-intdash/ ■ Visual M2M intdashを使用してクラウドに収集した膨大なセンサーデータを、リアルタイムに可視化・解析するWebベースのダッシュボードツールです。世の中にWebダッシュボードツールは複数ありますが、当社製品のようなリアルタイム性を備えたプロダクトは、リリースから数年が経った今でも現れていません。解析用途に応じて拡張が可能で、見た目のかっこよさにもとことんこだわった先進的なデザインのインターフェースが魅力です。 https://www.aptpod.co.jp/products/data-visualization/ ■ EDGEPLANT EDGEPLANTは、産業DXで必要となる堅牢かつ高性能な自社企画ハードウェアの総合ブランドです。高度なAI処理を実現する車載規格対応のGPU搭載エッジコンピュータ「EDGEPLANT T1」や、各種制御バス、センサーネットワークに接続するためのインターフェイス機器、専用カメラシステム（予定）などで構成されています。 https://www.aptpod.co.jp 【実例】 ■本田技研工業様 マーシャル諸島共和国ソーラーEV共同実験プロジェクト マーシャル諸島共和国にて立ち上がった「ソーラー電気自動車（EV車）プロジェクト」に『Visual M2M』が採用された例です。 車両のバッテリー状況、位置情報等各種データを記録するための装置を搭載し、クラウドサーバーへ上がったデータの運用状況を日本でモニタリングし、不具合があった際に迅速に対応する体制をつくりました。 https://www.aptpod.co.jp/casestudy/001/ ■路線バスを活⽤したAIによる⾃動⼯事現場検知システム 大阪ガス様が独自に開発した工事現場検出用のAIモデルと判定ロジックを載せた弊社の車載エッジコンピュータ「EDGEPLANT T1」とカメラで走行中の道路撮像画像から工事現場要素を検出。検出された工事現場要素は位置情報と共にintdashクラウドに伝送されることで広域での工事箇所のリアルタイム自動監視を実現しています。 https://www.aptpod.co.jp/news/news/20210531daigas その他、自動車、建機/農機/重機、ロボティクス、スマートファクトリー、ヘルスケアなど、様々な業界の案件を多数抱えております！ 【研究開発】 ■ 独自ストリーミングプロトコル ・双方向リアルタイムストリーミング ・不安定なモバイル回線でもすべてのデータを欠損なく完全回収 ・すべてのデータに時刻情報を付与して時系列データとして管理 ・P2P伝送やエッジサーバーを組み合わせた低遅延化 ■ スケーラブルデータストア ・1台につき毎秒数千〜数万点を超える大量データを確実かつ高速に永続化 ・独自の分散保持機構により、大規模運用に耐えうるスケーラビリティを確保 ■ メディアデータプロセッシング ・モバイル回線経由での低遅延動画ストリーミング ・複数カメラデバイスからの映像を合成伝送し省帯域化 ■ リアルタイムインテリジェンス ・機械学習による動画ストリームのリアルタイム推論 ・リアルタイムストリームの監視と不正検出

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