最適の選択

【あれから５年】

4DGISLab設立前夜の退職（2017年9月末）から５年が経過しました。

全てに対応しなければならない面倒さや、上手く行ったこと（納品や提案など）を分かち合う仲間が幾分減ってしまった部分をマイナス要素と感じると同時に、辛さを感じていたこと（長時間の会議や雪道の通勤など）からの解放はプラス要素だったかな…なんて考えていたりしました。

元々ワンオペだったので、その部分での変化はありませんが、お客さまと１チームでプロセス・プロジェクトに取り組んでいる感覚がより一層強くなりました。

新しい繋がりがもできて、相変わらずお付き合いいただいている仲間にも恵まれていて、会社員にも個人事業主にもそれぞれ良いところがあるように感じます。
引き続きのお付き合いをよろしくお願いします。

【最適の選択】

GISは位置に関するデータベースなので（GISソフト内部のデータベースじゃない外部の）DBMSとの連携も得意ですが、Python等の旬な技術との連携も良好です。

そんな感じのGISやDXの諸事情から取り組んでいた“Pythonとセンサーによる住環境可視化”ですが、2021年7月6日のデータ収集開始から約17カ月が経過しようかという最近の状況です。

5分で1レコードを生成するので、本日時点で１テーブル（１センサー）あたり約12万レコード。

データベース的な部分でエラーが発生していないのは『さすがDBMS！（今回はNAS内のMySQL）』ってところですが、さすがに１年半も経ったので、ブラウザの表示がもっさりしてきました。
ブラウザからのリクエストに応えるため、RaspberryPi4がNASからデータを取り出して描画情報をPCやスマホに送り返してくるのですが、全ての収集データを表示させようとしたときの応答時間に（快適ではない）微妙な間がある感じ。

“１年前の同日データ＆気象庁発表の平年値と比較して、今日の気候がどの程度なのか？”
日ごとの最大値・平均値・最低値・頻出値を、１日の終わりにMySQLに計算させることにしました。