Raspberry Pi 4 Model B（8G RAM） 購入…でも遅い？

RaspberryPi 自作 IoT OpenCv

動機

最近、顔認識系の工作を始めているのですが、所有しているRaspberry Pi 3 だとOpenCVの応答速度が非常に遅かったため、この期に以前から気になっていたRaspberry Pi 4 を購入しました。

注意点

・Raspberry Pi4 には、メモリの大小でバリエーションがあります。2G、4G、8G。
・画面への出力には、MicroHDMIケーブルが必要です。通常のHDMIでは接続できないので、変換アダプタが必要となります。
・電源はUSB-TypeCで供給します（Pi3では、TypeAでした）

買ったもの

今回はAmazonさんで普通に購入しました。
せっかくなので、現時点で最高スペックの、メモリ8Gのバージョンを購入。

スタートアップキットもありましたが、いろいろついて割高っぽく、手持ちの部品もあるので、付属品は別購入としました。 ケースは、以下を購入。

開封の儀

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速度比較…いまいち遅くないか…？

Pi3に比べてメモリ量が桁違いなので、ノートPCのような応答を想像していたのですが、実際に動かしてみるとPi3とそれほど変わりなく、Chromeブラウザの起動・タブ追加も、もっさり感が…。
少し調べたところではMicroSDカードのアプリケーションクラスによって応答速度が結構違うという話があり、急いでA2のカードを購入しました。

ただ、これでも大きな差は感じられず…。期待しすぎなのかな…。

ベンチマーク

体感だけだとわからないので、ベンチマークで値比較をすることにしました。 使用したのは、byte-UnixBench です。

導入・実行方法

ターミナル画面で以下のコマンドを実行し、ソースのダウンロードとビルドを実行します。

# git clone https://github.com/kdlucas/byte-unixbench.git
# cd byte-unixbench
# cd UnixBench
# make

終了後、以下のコマンドでベンチマークを実行します。

./Run

実行結果

以下のとおりでした（左が、右が）

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各指標は、上からの順で、以下の通りです。

  1. Dhrystone 2 using register variables
    2つのレジスタを使ってシステム（整数）プログラミングの性能
  2. Double-Precision Whetstone
    浮動小数点演算性能
  3. Execl Throughput
    関数の呼び出し性能
  4. File Copy 1024 bufsize 2000 maxblocks
    ファイルのコピー（バッファサイズ1024バイト）
  5. File Copy 256 bufsize 500 maxblocks
    ファイルのコピー（バッファサイズ256バイト）
  6. File Copy 4096 bufsize 8000 maxblocks
    ファイルのコピー（バッファサイズ4096バイト）
  7. Pipe Throughput
    パイプ処理のスループット
  8. Pipe-based Context Switching
    パイプベースのコンテキストのスイッチング処理
  9. Process Creation
    プロセス作成
  10. System Call Overhead
    システムコールでのオーバーヘッド
  11. Shell Scripts (1 concurrent)
    １つだけシェルスクリプトの実行
  12. Shell Scripts (8 concurrent)
    8つ同時にシェルスクリプトの実行

伸び幅が低いのはともかく、Pi3よりも低いところがある原因がわからない…。
メモリ量 1G->8Gで、CPU性能も向上しているはずなのに、下がることなんてあるんだっけ…。

今回は以上となります。

Raspberry Pi # 距離測定(time-of-flight)

IoT RaspberryPi 自作 作ってみた

今回のお題

前回作成した有機ELディスプレイをもう少し活かしたく、センサーからの距離情報を画面に表示させるギミックを作ってみることにしました。

使用したパーツ

VKLSVAN製のVL53L0Xという距離センサーになります。
距離センサーにはいくつかの種類がありますが、今回は time-of-flight 方式を使います。
仕様上、最大距離は2.0m。

（前回同様ですが）購入すると、以下の通りPINと基盤が別々になっていますので、ハンダで足留めする必要があります。さすがにこのぐらいはできるようになりました(^^

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Raspberry Pi接続

接続は下図のとおりです。

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今回はインターフェイスとして、I2Cを使用します。
センサーから連続して距離を取得して、3回分の平均を取り、その値を画面に表示します。

できあがり

カメラ自体が障壁になっているので、近づくことで距離が縮まっていきます。
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ソースは以下のGitにアップロードしています。
github.com

所感

やっぱり有機EL「SSD1306」の画面表示があると、できあがりが映えますね＾＾
次回は、これによる距離と顔画像認識、サーモセンサーを使った非接触体温計を作ってみたいと思います。

Raspberry Pi # 有機ELで文字・アニメーション表示

IoT RaspberryPi 作ってみた

久々のRaspberry Pi 工作

しばらくジャンク修理やら試験勉強においやられていたので、気分転換にRaspberry Piの電子工作を再開しました。

今回のお題

今回は小型のディスプレイに、文字を表示します。
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　　f:id:camelrush:20210906124335p:plain ← ドット操作で、普通に画像も作れます

以前使用した、温湿度センサー「DHT11」を使い、温度・湿度をリアルタイムに表示してみたいと思います。
camelrush.hatenablog.com

使用したパーツ

Aideepen製のSSD1306という有機LEディスプレイになります。 解像度は128×64、サイズ感としては 3cm×3cm程度の小さなディスプレイです。

購入すると、以下の通りPINと基盤が別々になっていますので、ハンダで足留めする必要があります（さすがにこのぐらいはできるようになりました(^^
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Raspberry Pi接続

接続は下図のとおりです。
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今回はインターフェイスとして、I2Cを使用します。
1秒周期でDTH11から温湿度を取得して、この周期でディスプレイに文字表示します。

できあがり

以前実装したDHT11を使用した温湿度計を使い、その内容をディスプレイに表示しました。

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ソースは以下のGitにアップロードしています。
GitHub - camelrush/dispThermoHygroMeter

所感

IoT工作の最初に、これ、やっとけばよかったと、本当に思いました。 今まで外部出力はターミナルに出るからいいや、とか思ってましたが、こうやって簡単に見えることって、非常にわかりやすいし、作った感が出ますよね。

AWSソリューションアーキテクト アソシエイト（SAA-C02）受験記

AWS 資格

AWS SAPへの道の途中で

SAP取得に向けた記事を書きましたが、それ依頼、更新が止まっていました。
日々、ジャンクPCを買い足したり、分解したり、ニコイチにしてにんまりしたり、そんな日々を送っていたわけで…。 そうこうしているうちに、SAPへの対策もできないまま、SAAの期限切れが近づいてきてしまいました。 有効期限は、2021/10/24．このまま、資格失効してしまうのも嫌だし、SAPを受けるうえでSAAレベルの知識も思い出す必要がありそうだったので、復習もかねて一度SAAを更新することに方向転換しました。

3年ぶりのSAA

久しぶりにAWSの世界に戻ってきましたが、資格の有効期間3年ってのは伊達ではなく、前回学んだ知識が結構変わっていることに驚きました。

サービスのいくつかが廃止

古い資材、淘汰されたサービスは、非推奨としてどんどん廃止されていく。

  • EBS マグネティクスストレージ
  • EC2 スケジュールドリザーブドインスタンス
  • AutoScaling 簡易スケーリングポリシー
S3、NoSQLDB 結果整合性の改善

このあたりって、3年前は結果整合性しか取れていないため、更新・削除操作をしても即座に反映されないってのが常識だったはずなのに、現在は解消されてRDBと同等の参照整合性が担保されるようになったみたい。

対策講座が豊富

当時は勉強方法がなにもなくて、Webの有料問題集サイトや公式模試を何度もやり直す程度しかできませんでした。解説も十分ではなく、BlackBeltを聞いていてもいまいち腹落ちしないことは多々ありました。
現在は、（特にSAAが人気があることもあって）参考書や問題集が豊富にあり、対策を打ちやすくなっています。今回はUdemyという学習サイトを活用しましたが、ポイントを抑えた動画での講義は、非常にわかりやすくなっていました。

無事、合格しました。

去る 8/28(土)、札幌駅前の試験会場で受験し、無事合格することができました。

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受験中は65%ぐらいしか確信が持てず、不安のまま終了しました。後日届いたスコアレポートによれば、758点（合格ラインは720点）とあったので、結構ギリギリでしたね…。

後日談

合格特典として閲覧できる、AWSグッズの公式ストア。最近財布が暖かいので、公式Tシャツでも買ってみようかとアクセスしたところ、現在日本への発送は受付けていないとのこと。ざんねーん(T-T

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以下、対策メモ

  • 定期的な使用に関するEC2インスタンス
  • Amazon Data Lifecycle Management(DLM)
    • EBSの定期的なバックアップ(スナップショット作成)や、削除を実施
  • S3の暗号化には「SSE-S3」と「SSE-KMS」の２つが選択可能であること
    • SSE-S3の利点は追加料金が発生しないこと。これによりAPIコールの制限を設けなくてよいこと。
    • SSE-KMSの利点ははCloudTrailによって証跡ログの取得が可能であること
  • Amazon KMSでのキー作成
    • データを暗号化するためのデータキーと、データキーを暗号化するマスターキーが存在する。
    • キーの作成にかかるコストは、1USD/月。
    • 対称鍵と非対称鍵が選択可能で、非対称鍵ではRSA鍵2048、3072、4096が選択できる。さらにデジタル署名用としてはECCも可能。
  • ELB接続状態のEC2をトラフィック処理中に切断しても処理を継続する（しかし新しいトラフィックは送信しない）ことを Connection Drainingと呼ぶ。1〜3,600秒設定が可能。
  • ELB接続で発信元に応じてトラフィックの送信先を制御することをスティッキーセッションと呼ぶ。

  • Route53 レコード・タイプ

    タイプ 略 概要
    A Address IPv4 IPアドレス
    AAAA ? IPv6 IPアドレス
    CNAME Canonical Name ドメイン名の別名
    NS Name Server ドメイン名の移譲先の権威DNSサーバのドメイン名
    MX Mail Exchange ドメインへのメール配送先サーバのドメイン
    TXT TeXT コメント行。Sender Policy Frameworkにも使える
    PTR PoinTeR IPアドレスに対応するドメイン名
    SOA Start Of Authority プライマリネームサーバ、ドメイン管理者の電子メール、ドメインのシリアル番号、ゾーンのリフレッシュなど

  • AWS OrganizationsのOUアクセス設定とSEPは両方がAllowである場合に使用可能となること。

不明点・理解不足

  • インスタンスストア
    • EC2に使用されるブロックストレージの一種
    • 揮発性であり、EC2をStopすると内容が消える。再起動では保持されたままである。

  • Amazon Kinesis Data Stream と Fire Hose の違い

    サービス アイコン レイテンシ
    データロード    		 ユースケース アウトプット セキュリティ
    Kinesis DataStream 小川 1秒以下 リアルタイム性 Lambda
    ダッシュボード    		 -
    Kinesis FireHose 消火栓 60秒以下 分析、BI、ETL S3、RedShift GZIP、SNAPPY
    KMS

  • Route53のフェイルオーバールーティングと構成（アクティブ／パッシブ）

  • Web AppSync(GraphQL)
  • S3 Transfer Acceleration
    • S3へのファイルアップロード高速化
    • ワークロードは海外リージョンのS3へ日本からアップロードする場合など。
    • CloudFrontのエッジロケーションの仕組みを使って転送最適化するらしい
    • 料金は 0.04USD/GB 程度。
  • SAML ID フェデレーション、STS
  • AWS SAM(ローカルでのサーバレス開発環境?)
  • インスタンスタイプ・ファミリの覚え方 https://zenn.dev/matsu7089/articles/meaning-of-ec2-instance-types
ファミリー 種別 覚え方 特徴
T 汎用 Trubo CPUバースト可能
M 汎用 Most Scenarios 様々な場面で活用
A 汎用 Arm Arm Processor搭載
Mac 汎用 Mac Apple Mac mini搭載
C コンピューティング最適化 Compute 計算パフォーマンスが高い
R メモリ最適化 RAM メモリ最適化
X メモリ最適化 EXtra Large memory 最大メモリ量が大きい
z メモリ最適化 周波数(Hz) 高周波なコア搭載
P 高速コンピューティング General Purpose 汎用GPU搭載
G 高速コンピューティング Graphics グラフィックスに最適化
F 高速コンピューティング FPGA FPGAカスタマイズ可能
Inf 高速コンピューティング Inference 機械学習推論に最適化
I ストレージ最適化 I/O performance NVMe搭載 IO性能が高い
D ストレージ最適化 Dense storage 最大48TBのHDD搭載
H ストレージ最適化 High disk throughput 高ディスクスループット

  • EC2 Dedicated Host と ハードウェア占有インスタンスの違い

  • Auto Scaling ブラックベルト

    • EC2AutoScalingと、Application AutoScalingを合わせてAWS AutoScalingと呼ぶ。
      • Application AutoSaclingとは、EC2以外のリソースに対するAutoScalingを指す。DynamoDBやAurora、ECSクラスタ、EMRクラスタなどが含まれる
    • ウォームアップ期間：新しいインスタンスが使用可能になるまでの秒数を設定。これにより、重複でスケールアウトされる問題を回避。スケールアウト期間中も、スケールアウトされるが決定された増分数から進行中の数は差し引かれる。デフォルト時間は300秒（５分）。
    • スケーリングポリシー
      • 簡易スケーリング：非推奨で使われない。スケーリング基準が単一しか指定できない（負荷率40%以上の場合、2 Instanceなど）
      • ステップスケーリング：複数のスケーリング基準を指定、（負荷率30%以上は2個、40%以上は3個など）
      • ターゲット追跡スケーリング：指定した値（負荷率40%など）を「目指して」自動でスケールアウト・スケールインされる
      • 予測スケーリング（EC2のみ）：2週間分のメトリクスを分析し、次の２日の今後の需要予測
      • スケジュールスケーリング：Min、Man、Desired Capacity を指定する
    • ベストプラクティス
      • EC2 AutoScaling：予測スケーリング＋ターゲット追跡スケーリング
      • Appliaction AutoScaling： ステップスケーリング＋スケジュールスケーリング
  • SecurityGroupIngressってなに？
  • CloudFront の OAI設定制限
    • CloudFrontにOAI（Origin Access Identity）を付与することで、S3への閲覧を特定ユーザに限定させることができる。
  • Lambdaエッジ、Lambda Layer、Invocation
  • DAXってなに？
    • Amazon DynamoDB Acceleratorのこと。
    • インメモリ型キャッシュクラスタであり、２回目以降のデータ取得が高速化される
  • ユーザクォータって？それがあるファイルシステムは？
  • SQSクォータ
    • メッセージサイズ1byte～256KBytes
    • 可視性タイムアウト0秒～12時間。デフォルト30秒
    • メッセージタイマ0秒～15分
    • メッセージ保持期間60秒~14日間。デフォルトは4日間
    • キュー当たりのメッセージ数 無制限
    • ロングポーリングの待ち時間 20秒
  • RDSオートスケーリング
    • データベースサイズを自動でスケールする
  • Auroraサーバレス
  • Route53ルーティング
    • マルチバリュー（複数値回答）ルーティング？
  • SWFは使わずに、現在はStepFunctionsが推奨されている？
  • CloudFormationスタックセット：作成したテンプレートを複数のアカウントやリージョンにリソースを展開できる機能を指す。
  • インメモリDB memcached と radis の違い
    • memcached が マルチスレッド対応。並列処理用途等。radisはセッション保持等で使用される。
  • AWS Organizations と SCP（Black Belt）
  • AD Connector

AWS SAPへの道

AWS 資格 SAP

AWS SAP受験に向けて

2018年10月にAWSの認定資格である「AWS認定Solutions Architect Assosiate （通称SAA）」に合格しました。インフラ知識がない自分は、受験費用と問題集サイトに計5万円弱の（資格を金で買うような）投資をし、３度の受験を繰り返してようやく資格取得に至りました。
あれから、はや3年が経過しようとしており、今年再受験をしなければ資格失効となります。せっかく再受験するならばと、一つ上の Professional資格（通称SAP）を受験することにしました。

目標設定（ざっくりプロセス）

  • 2021年5月27日 勉強開始
  • 2021年7月20日 模試受験
  • 2021年9月18日 受験予定(約4か月後)

受験対策

書籍としては、以下の対策問題集を中心に勉強し、サービスの復習にはAWS Black Belt などを周回して受験に臨もうと思っています。

受験までの道のり

上記書籍の３章「試験で問われるシナリオの特性」から、５月~６月は以下の分野別に不足していそうな知識の穴埋めを実施。

  1. 組織の複雑さ

    • AWS Organizationsと課金管理
    • Active Directory基礎、Simple AD
    • Cognito復習、STS連携、OAuth基礎
    • ネットワークルーティング、オンプレとVPCのDirect Connect
    • VPCサブネット設定、NACL、NAT Gateway等

  2. 新しいソリューション

  3. 移行計画

    • 6つのクラウド移行戦略
    • Server Migration Service（SMS）
    • Schema Conversion Tool（SCT）
    • ハイブリッドアーキテクチャの検討
      • CloudFront経由のオンプレミスサーバ接続
      • オンプレミスバックアップ先としてのS3活用
        etc…

  4. コスト管理

    • AutoScaling活用、ストレージタイプ選択などの戦略
    • AWS Budgets（コスト上限超過通知）
    • コスト配分タグ（Cost Allocation Tags）コスト発生個所の可視化

  5. 既存ソリューションの改善

    • トラブルシューティングにおける調査項目
      ※ VPC Flow Logs、Cloud Trailなど
    • SRE理論（Site Reliability Engineering）
    • コードによるインフラ管理（IaC）
    • パッチ適用自動化・管理 - Systems Manager、Patch Manager

【企画】フリマをあさったらノートパソコン一台作れるか①

自作PC 作ってみた ジャンク

 

 

ジャンクをあさって半年・・・。

  

昨年からジャンクPCあさりを繰り返してきて、ノートパソコンの扱いにもだいぶ慣れてきました。

主に2009年〜2012年あたりの流通が多い印象で、第三世代までのCore iシリーズのPCはもちろん、Core2DuoでもストレージをSSDにすれば、まだ現役でWin10でネットサーフィンぐらいには使用できます。

 

今回のお話

過去に当たりで引いた『東芝 dynabook T552/58』シリーズ。第三世代Core i7を搭載していて、4コア/8スレッドの高性能。

camelrush.hatenablog.com

なんとなくネットを流し読みしていると、この機種の人気は高いようで、ジャンク品の数がとても多い。ヤフオクで『t552』で検索すると、ノートパソコン本体以外にも、基盤やディスプレイ、キーボードなどが、バラバラに売られています。

そこで今回は、ジャンクのパーツをかき集めてノートパソコン１台のくみ上げに挑戦してみたいと思います。

 

目指すノートPC

今回くみ上げを目指すPCはこちら！最上位モデル58シリーズを目指します

東芝 dynabook T552 2012年冬モデル

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エントリーする部品たち

① ディスプレイ＋Webカメラ＋マイク＋キーボード＋Blu-Ray

ネットでジャンク扱いのものを購入しました。外装はキレイっぽいんですが、電源を入れてもウンともスンとも言いません。電源バッテリも抜かれていました。さらに、CPUもCore i5と書かれていたのに、Core i3が詰まれている始末…。動作確認はできていませんが、ディスプレイやキーボード、Blu-Rayドライブが生きていることを期待したいところです。

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② マザーボード 

①が動作しないので、マザーボードを別途購入。こちらは動作確認済とのことなので、間違いないことを期待したい。それにしても、北海道への郵送料ってなんでこんなに高いのか。5,500円の商品に、送料1,420円プラスって…。
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③ パームレスト＋外装

安いのが売られていました。①の外装でもよかったんですが、あちらは47シリーズという１グレード低い構成なので、正規の58シリーズに合うパームレストがあった方がいいかもと思って購入しました。ディスプレイをこちらに移す予定です。それにしても、北海道への郵送料って。。。（略） 

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④ バッテリー

抜かれていたバッテリーの補完のために買いました。内容量はあまり期待していません。２~３時間持てばいいかなぁーと思います。 

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④ CPU

出ました Intel Core i7。4コア、8スレッドの高性能CPUです。これ単体で安いノートPC1台分の価格しますからね。余談ですが、この後の世代のノートPCになると、オンボードCPUタイプが多いので入れ替えができず、楽しみが半減しましたね。残念。
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⑤ メモリ

DDR3 16GBとします。Core i7なら目的を選ばずに使いたいので、8GBでは足りないと思います。
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⑥ SSD

やはりストレージはSSD。もうHDDには戻れません。まずは256GBを様子見で購入としますが、無事に動いたら、512GBに格上げしようかと思います。
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以上です。

とりま、ヤフオクでぽちぽちしてみたんで、到着までこうご期待！

 

 

 

2021年明けました。メインPCを第10世代CPUへ更改

自作 ショッピング

遅くなりましたが、2021年が明けました。今年もよろしくお願いします。

そろそろPCを更改したい…

昨年ノートPCのジャンク購入や、レストアをしているうちにメインPC（第4世代CPU）を改造したい欲が出てきました。前年GPUを強化したので、これ以上強化しても、せいぜいベンチマークでニヤニヤするぐらいしかないのはわかっているのですが…。

主な用途

最近の用途は資格勉強やブログ更新、年賀状作成などですが、やはりPC性能を引き出のは、ゲーム(Steam)ですね。グラボを追加した昨年末から「アサシンクリード オデッセイ」をプレイしています。私がプレイしているのはSteam版ですが、下にはPS4をリンクしておきます。

課題

上のスペックでゲームをプレイしていると、10秒ほどNPCが応答しなくなったり、画面が一瞬固まったりすることがありました。今回はグラボ以外を更新する予定なので、過度な期待は禁物ですが、このあたりが解消されるといいかな。

メインPC（強化前）

f:id:camelrush:20210111105158j:plain スペックは以下の通りです。＊の行を更改する予定。

No 種別 品名
＊1 CPU Core i5-4440
＊2 メモリ DDR3 16GB(4GB×4枚)
＊3 SSD Netac SATA3 240GB
Silicon Power SATA3 256GB
＊4 M/B ASUS H87M-Plus
＊5 電源 KEIAN BullMAX 520W電源 KT-520RS
6 PCケース ZALMAN Z3 PLUSG
7 グラボ Radeon RX570 ARMOR 8G

メインPC（強化後）

ツクモでパーツを購入

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No 種別 品名 金額
1 CPU Core i5-10400F ¥17,980
2 メモリ DDR4 16GB ¥6,880
3 SSD WesternDigital PCIe3.0x4 SSD 512GB ¥6,980
4 M/B AsRock SteelLegend H470 ¥13,480
5 電源 玄人志向 80Bronze 650W ¥5,980

合計、¥56,430 となりました。 以下、いくつか選択内容を紹介します。

CPU

Intel第10世代CPUのうち「Core i5-10400F」を購入しました。『F』はGPU機能が付与されないモデルらしく、同系10400より割安です。別途Radeonのグラボがあるので、こちらでよいという選択です。

SSD

せっかくなので、SATA SSDを、M.2 SSDに変更しました。業界最速は、PCIe 4.0バスに対応したものですが、Intel CPUが対応するのは第11世代からだそうで、現時点では PCIe 3.0バスでの接続となります。

M/B

AsRock「SteelLegend H470」をチョイス。第10世代のCPU対応ボードは、Z490・H470・H410・B460・Q470・W480など、複数のチップセットM/Bがありますが、選択ポイントは次の点です。

  • Z490とH470のみ「USB 3.2 Gen2」実装(10Gb/s)
  • Z490はCore i7、i9に向けたハイエンド仕様(そこまでいらない)
    www.pc-koubou.jp

ちょっと悩んだのは小型化で、これを期にMicro-ATXにしようかと思ったのですが、ボードの拡張性が下がるとの店員さんの説得を受け、ATXタイプにしました。

できあがり

最近のM/Bの仕様なのか…。内部LEDがカラフルに光っています。はからずも、店頭ディスプレイにあるPCケースのような内装に仕上がりました。これは想定外でした。

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蓋をすると、あまりわかりませんけどねｗ

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ベンチマーク比較

CINEBENCH 20
Crystal Disk Mark
  • 更改前(SATA3 SSD)
    f:id:camelrush:20210111111200p:plain
  • 更改後(PCIe 3.0 M.2 SSD)
    f:id:camelrush:20210111111232p:plain
ドラゴンクエスト10 ベンチマーク

課題の解決

換装した状況で「アサシンクリード オデッセイ」をプレイしていますが、画面やNPCのフリーズなど、課題がすべて解消され、快適にプレイできるようになりました。ベンチマークサイトなどを見ていると、もともとアサクリは、FORTNITEなどのゲームに比べて、CPU依存率も高いものらしいので、その影響かもしれません。