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Foresight in sight

IoT

IoTを構成する3階層

エンタープライズにおける IoTアーキテクチャはどのような姿、形を取るのでしょうか?

エンタープライズ向けのIoTですが、3つのコンポーネントから成り立つアーキテクチャにより実現されます。クラウドやデータセンターに配置される IoT プラットフォームと、エンドポイントであるセンサーデバイスに挟まれて、IoTゲートウェイが配置される図式になります。
IoTを構成する3階層イメージ図
センサーデバイスは主にデータ獲得に利用され、通信機能を備えています。場合によってはプロセッサを搭載することで多少の演算機能を実現する、あるいはアクチュエーターなどを搭載し他の機器の制御を行う場合もあります。センサーデバイスとゲートウェイの間では、BLE、Zigbee、EnOcean、Dust Networkのような無線技術、あるいはUSBやRS系のシリアル接続などのフィールドネットワーク技術を用いて、センサーとゲートウェイを接続します。 ゲートウェイでは、ファイアウォールなどのセキュリティ機能が提供されます。また大量のセンサーデータをクラウドに直接送りたくない場合にはゲートウェイで間引くような処理を行うこともあります。さらにはセンサーークラウド間の遅延が許されないようなリアルタイムな処理を行うためにゲートウェイのプロセッサを利用する IoT システムも考えられます。ゲートウェイと IoT プラットフォームの間では、自動車やコンテナなど移動するモノ、あるいは広大な工場や農場などを接続する場合には、3G/LTEなどのモバイル系の技術が使われます。またはインターネットが比較的手に入りやすい環境ではインターネットをそのまま活用するケースもあります。 IoTプラットフォームでは IoTゲートウェイ経由で送られてきたデータを集約し、アプリケーションやデータ分析などで利活用が行われます。このプラットフォームはクラウドサービスを活用して構成するケースと、データセンターにオンプレ型で実装されるケース、2つのパターンが考えられます。

センサー技術を用いたデータ獲得  ~センサーにはどのような種類があるのでしょうか?~

センサーとは、自然現象や人工物のさまざまな性質や状態、環境などを何らかの科学的な原理を応用して、人間や機械が処理できる信号や情報に置き換えるものです。 センサーの分類は、原理や技術による分類もありますが、ここではセンサーによって得られる信号、情報の種類による区分で示しています。
センサー分類図
これらのセンサーやカメラによって、人の手を介することなく、モノやヒトにまつわる様々な状態や環境の情報を、ヒトやコンピュータで処理可能なデータとして得ることができるようになります。

IoT 実現のプロセス ~データはどのように利用されるのでしょうか?~

では、センサーによって獲得されたデータはどのように利用されて IoT を実現することになるのでしょうか?プロセスの視点からアーキテクチャを考えてみます。
IoT 実現のプロセス図
  1. データ獲得
    センサーや各種デバイスにより製品の状態、稼働・利用状況、外部環境に関するデータを獲得する
  2. データ収集
    BLE/ZigBee/Wi-Fi等のフィールドネットワークやモバイル/固定網などの広域ネットワークを通じてデータをクラウドなどに収集する
  3. 分析・意思決定
    デバイスからのデータや既存システムのデータ等を活用して、製品や外部環境のモニタリングや予防保全、利用状況の最適化等に向けたデータ分析を行う
  4. アクション制御
    モニタリングやデータ分析からもたらされた意思決定に基づき、対人的なコミュニケーションを行う、あるいは動的かつ自律的な機器制御を行う

可視化による情勢判断から意思決定へ

データからアクションにいたるまでのあり方にはどのようなパターンがあるのでしょうか?
情勢判断から意思決定フロー図
  1. 可視化(何が起きたのか?)
    何が起きたのか?を知るための「可視化」があります。可視化とは、今なにが起きているのか、あるいは少し前に何が起きたかを知ることです。この場合、ヒトは常に監視する仕組みによって現在より前に起きたことを知り、将来の行動を考えて、決める必要があります。
  2. 予測・予兆(何が起きるのか?)
    何が起きるのか?を知るための「予測・予兆」があります。集まってきたデータを元に、これから少し、あるいはずいぶん先に何が起きるのかを知ることです。将来の予測、予兆により、将来の異常事態を先取りし、異常事態の回避に計画的な対応を行えるようになります。ただし、「予測・予兆」の場合には、人間が意思決定の内容を考えて、行動に移す必要があります。
  3. レコメンデーション、指示(どうすればよいのか?)
    どうすればよいのか?を知るためには「レコメンデーション、指示」があります。集まっているデータの分析をもとに、この先どうすればよいかの選択肢を示す、あるいは確定的にアクションを指示してくれるというものです。選択肢を示して推薦してくれるような場合には、人間は最終決定を下す必要がありますが、確定的な指示の場合には人間を介する必要はありません。機械が自動的に処理、制御してくれます。既に現実になりつつある仕組みで、クルマのアクティブクルーズコントロールなどが該当します。
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