Log Analytics ワークスペースへのカスタムログ収集 - JBS Tech Blog
Microsoft Sentinel を利用していく中で、データコネクタに対応していない製品のログを取り込み、分析を行いたいという要望をいただくことがあります。 データコネクタに対応している場合は、簡単に対象の製品と接続しログを取り込むことができますが、データコネクタに対応していない製品は、カスタムログとして取り込む方法を考える必要があります。 Log Analytics ワークスペースでは、 Azure Monitor Agent を活用し、 Azure 上に構築した Virtual Machine（以下、VM） から、テキスト形式のログを収集することが可能です。 本記事では、Azure 上に構築した Windows OS の VM から Log Analytics ワークスペースへのカスタムログを収集する方法についてご紹介させていただきます。 カスタムログの取得手順 事前準備 データ
【自動運転AIチャレンジ2024】C++のROSパッケージをPythonのパッケージに修正する - JBS Tech Blog
自動運転AIチャレンジ2024に参加する中で、C++のROS2パッケージをPythonパッケージに書き換える機会があったので実装方法を記載します。 自動運転AIチャレンジで利用しているコードはC++で記載されていますが、既存のpythonコードをサブモジュールとして活用したいと思い、Pythonパッケージへの変更を行いました。 構成 Pythonへの書き換え手順 ファイル構成の変更 ソースコードのPythonへの変換 setup.pyとsetup.cfgの作成 setup.py setup.cfg package.xmlの修正 Launchファイルの修正 パッケージのビルド 最後に 構成 この大会では、自動運転システム用オープンソースソフトウェアAutowareの縮小構成したAutoware-Microを利用しています。 詳しくは以下のリンクでご確認いただけます。 automotiveai
【自動運転AIチャレンジ2024】障害物を回避する経路を生成する - JBS Tech Blog
先端技術部テクノロジーリサーチグループの色部です。 テクノロジーリサーチグループでは、2024年7月2日-9月2日の期間で、自動運転AIチャレンジ2024の予選に参加しています。自動運転AIチャレンジの詳細については、以下リンクを参照してください。 www.jsae.or.jp 本大会の予選は、AWSIMと呼ばれるオープンソース自動運転シミュレーターを用いた環境で行われます。ランダムで配置される障害物の点在するコースをカートが6周する時間をチームで競う、といった趣向となっています。 実装環境として、Autowareと呼ばれる自動運転ソフトウェアを使用します。運営より提供されるコードとワークスペースを利用することで、周回可能なカートを最初から取り扱うことができるようになっていますが、ランダムで出現する障害物を避けるためのパッケージまでは提供されていません。 そこで、こちらの記事では、障害物回
【Microsoft Fabric】Real Time Intelligence 入門 - JBS Tech Blog
本記事では、「Microsoft Fabric」の機能の一つである、Real Time Intelligenceを利用し、次の流れでサンプルデータをストリーミングしたリアルタイムデータを可視化する手順を解説します。 KQL DB作成 Eventstreamでサンプルデータ（ロンドン市内のレンタル自転車データ）をKQL DBへ取り込み KQL クエリセット作成 KQL クエリセットからPower BIレポート作成 ※Fabric は試用版を使用しています なお、Microsoft Fabricでは、KQL（Kusto 照会言語）を使ってテーブルへのKQLクエリの実行が可能です。 KQL データベースはリアルタイム分析ソリューションに最適化されているため、リアルタイム(数秒以内)にデータを活用したいといったような、低レイテンシの要件を満たすために最適です。 KQLデータベースの作成 データベー
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