WSNランドスケープにおけるIoTデータ集約方法:より多くの価値を引き出す

ワイヤレス・センサー・ネットワーク（WSN）をさまざまな（産業用）IoTシナリオで使用することは、ここ数年で人気が高まっています。WSN は、計算リソースやワイヤレス通信リソース、バッテリー電力が限られていることで知られていますが、適切な IoT データ集約方法を使用すれば、IoT 戦略に大きな違いをもたらすことができます。以下では、IoT 環境におけるデータ集約手法の比較を概説し、IoT におけるデータの集約と普及における主な課題をいくつか見ていきます。

A ワイヤレス・センサー・ネットワークの標準定義 WSN は次のように説明されています。

「WSNは、特定の地理的領域にランダムに固定または分散された一連のセンサーノードで構成されるアドホックネットワークであり、ワイヤレスリンクを介して通信し、環境内のデータを自律的に収集、処理、および収集ポイントと呼ばれるシンクノードと呼ばれる特別なノードに送信します。」

WSNには 膨大な数のアプリケーション 医療、セキュリティ、軍事用途など、ネットワークも直面しています さまざまな課題。これらには、エネルギー消費とフォールトトレランスが含まれます。これらの課題は、今度はIIoTのもう1つの典型的なハードルにつながります。それは、接続されたIoTデバイスとそのアプリケーションの数が急増していること、およびこれらのデバイスによって生成される大量のデータです。

このようなシナリオでは、トラフィック負荷が非常に多様で、センサーデータの送信に多くの冗長性があります。もう 1 つのハードルは、IoT センサーノードのデータ処理能力が限られていることです。また、処理にはバッテリー寿命がかかります。バッテリー電力の低下に対処するシナリオでは、センサーネットワークに障害が発生しやすくなります。では、どうすればこれらすべてを克服できるのでしょうか。具体的には、適切に機能する IoT 分析レイヤーの基礎を築くために、この取り組みをサポートするためにどのような手法が導入されているのでしょうか。

IoT シナリオにおけるワイヤレス・センサー・ネットワークの実装における課題

この複雑なテクノロジーの使用を改善するには、次の点を詳しく調べる必要があります。 一般的な WSN の課題。これらには以下が含まれます。

• データボリューム: これには、物事が互いに有利に結びつく方法そのものを再概念化する必要があります。 大量の未加工の IoT データの生成を減らす方法 また、接続されたIoTデバイスからのデータを処理して保存するという課題にも直面しています。

• データの異質性: 何百万ものさまざまな IoT デバイスが接続され、相互接続されているため、受信データを整理してその複雑さを軽減する必要性に直面しています。

• 非常にダイナミックな IoT ランドスケープ: 夜間、昼間、勤務時間、IoT デバイスの接続解除と再接続など、絶えず変化する状況や、ネットワークに接続されるデバイスの数が増え続ける中で、IoT エコシステムを体系的に管理する必要性が高まっています。

IoTアプリケーションでのWSNの使用に関するこれらの課題を考慮すると、さまざまなIoTデータ集約方法により、エネルギー効率とデータ転送の両方のハードルを克服できます。は データ集約の最も一般的な定義 は、複数のセンサーからのデータを融合して重複送信を最小限に抑えるプロセスです。この方法では、融合された情報のみが基地局に提供されます。通常、データアグリゲーションは中間ノードにある複数のセンサーからのデータを融合し、集約されたデータを基地局に送信します。

なぜデータ集約なのか

しかし、IoTにおけるデータ集約の用途は何でしょうか？によると 最近の定義、データ集約は、複数のソースからデータを収集して要約するプロセスです。 集計データ 通常はデータウェアハウスにあります。そこでは、分析上の疑問に対する回答が得られ、大規模なデータセットのクエリにかかる時間を大幅に短縮できます。

データ集約の背後にある主な理論的根拠は、エネルギーの枯渇と必要なネットワーク帯域幅を最小限に抑えることです。さまざまな IoT データ集約方法を使用することで、重複データを排除できます。これにより、送信されるデータパッケージの数が大幅に最小限に抑えられるため、ネットワークトラフィックが減少します。また、IoT センサーノードは、最終的なデータパッケージを転送する前に、隣接するノードから受信したデータの重複を排除することもできます。

考慮すべきもう1つの側面は、帯域幅と距離のトレードオフです。たとえば、SigfoxやLoRaでは、10分ごとに2バイトしか送信できませんが、非常に長い距離では送信できます。

持続可能性の問題も議論の一部です。センサーノードはバッテリーで駆動されるため、IoT データ収集の取り組みにはエネルギーの節約とバッテリー寿命の延長が不可欠です。データ集約はエネルギーを意識したデータ収集手法と考えられており、バッテリ寿命の延長が不可欠なシナリオに適しています。それも同等です。 WSNの寿命を延ばすことが知られています。

エネルギーを意識したデータ集約方法 クラスタ集約、ツリーベースの集約、ネットワーク内の集約、および特にIoTノードのエネルギー消費を考慮した集中型データ集約が含まれます。

IoT センサーネットワーク設定におけるデータ集約方法

すべてが同じであれば、適切なものを特定する必要があります データ集約手法 受信データを収集して分析します。通常、このレベルでは、フラットな IoT データ集約方法とデータ集約への階層的アプローチを区別します。

で フラットワイヤレスセンサーネットワーク、すべてのセンサーは同等の役割を果たします。階層的な配置はありません。すべてのセンサーノードは同じ目的を果たし、すべての IoT センサーノードはピアです。フラットワイヤレス・センサー・ネットワークの欠点の 1 つは、データの集約がシンクノード領域でのみ行われることです。その結果、ネットワークの遅延が大きくなる可能性があります。また、シンクノードに障害が発生すると、IoT ネットワーク全体に悪影響が及びます。

と 階層的アプローチ ワイヤレス・センサー・ネットワークの場合、個々のノードには機能に基づいて階層があります。これらは大きく分けて、基地局、クラスターヘッド、センサーノードに分けられます。特定のクラスター内のセンサーノードは相互に通信し、次にクラスターヘッドと通信します。計算能力が高まり、ネットワーク伝送能力が高くなると、バッテリー寿命が短くなります。そのため、このルーティング方法の主な目的の 1 つは、クラスター内のセンサーのエネルギー効率を高めることです。

クラスターベースの集約

これは、エネルギーに制約のある大規模なセンサー環境に最適な階層的手法です。このようなシナリオでは、センサーが IoT データをシンクノード (基地局) に直接送信するのは効率的ではありません。むしろ、センサーはクラスターヘッドとも呼ばれるローカルアグリゲーターにデータを送信します。クラスターヘッドは、クラスター内のすべてのセンサーからのデータを集約し、シンクノードに送信します。クラスターヘッドは、長距離伝送を介してシンクノードと直接通信できます。

彼らもできる 他のクラスターヘッドによるマルチホッピング。ここでの代表的なプロトコルには、動的データ集約によるクラスタ拡散 (CLUDDA)、低エネルギー適応クラスタリング階層 (LEACH)、ハイブリッドエネルギー効率の高い分散クラスタリングアプローチ (HEED) などがあります。

チェーンベースの集計または文字列ベースの集約

シナリオによっては、クラスターヘッドがセンサーから離れすぎていると、センサーとクラスターヘッド間の通信が過剰なエネルギーを消費する可能性があります。このような場合は、センサーがネットワーク内の最も近い近傍にのみデータを送信するほうが効率的です。IoT におけるチェーンベースのデータ集約は、各センサーが最も近い隣接センサーにのみ送信する階層的な方法です。ノードはほとんどが線形のデータ集約チェーンに編成されています。

ベースステーションから最も遠いノードがチェーン形成を開始します。各ステップで、ノードの最も近い隣接ノードがチェーン内の後継ノードとして選択されます。そのため、ノードは隣接ノードの 1 つからデータを受信し、受信したデータを自身のデータとマージします。次に、融合したデータをチェーン内の次の隣接ノードに送信します。リードノードは、クラスターベースの集約におけるクラスターヘッドと同様に、集約されたデータを基地局に送信します。

チェーンベースのデータ集約プロトコルの一例として、センサー情報システム用のいわゆる電力効率の高いデータ収集プロトコル（PEGASIS）があります。

ツリーベースの集計

このシナリオでは、データはデータ集約ツリーの作成を通じて集計されます。センサーノードは、「ツリー」に沿った中間ノードでデータを集約するように構成されています。いわゆる「ルートノード」は、すでに構造化されたデータのみを受け取ります。この集約手法は、ネットワーク内のデータ集約を必要とするアプリケーションに適しています。ツリーベースの集約の主な課題の 1 つは、ネットワークの寿命を延ばし、伝送回数を最小限に抑える、エネルギー効率の高いデータ集約ツリーの作成です。

平均して、ツリーベースの方法は、クラスターベースの方法と比較して、オーバーヘッドが高く、エネルギーの均一性が高く、強度、柔軟性、スケーラビリティが高いことが知られています。

グリッドベースの集計

この方法は、センサーネットワークの領域を複数のグリッドに分割することに基づいています。センサーセットは、センサーネットワークの事前定義された領域でデータアグリゲーターとして機能します。そこで、各グリッドに固定されたデータアグリゲーター (インテグレーターとも呼ばれる) を用意しました。そして、センサーの配列は、IoT ネットワークのこの特定の領域内のアグリゲーター/インテグレーターとして機能します。その特定のグリッド内のセンサーがデータを送信します。 直接 グリッド内のすべてのIoTセンサーからのデータを集約するデータアグリゲーターへ。

グリッドベースのアグリゲーションでは、グリッド内の個々のIoTセンサーは相互に通信しません。グリッドベースのデータ集約は、ネットワークの動的な変化に適応することが知られています。

構造のない集約

構造のないデータ集約 どんな種類のアーキテクチャも関係ありません。通信は、ネットワーク内の任意のノードから任意のノードに行われます。イベント領域によって異なるイベントベースのアプリケーションなど、場合によっては、構造のない集約が好ましいアプローチです。

見通し

IoT 戦略を構築するにあたり、新しい要件と、監視する必要のある接続デバイスの数が増えていることの両方に対応して、ネットワークを柔軟に調整できるようにする必要があります。これが、IoT 環境における安全なデータ集約のアプリケーションを最大限に活用する方法です。エッジコンピューティング向けに最適化された IoT 開発プラットフォームは、最適な方法の実装、データの整合性の維持、アプリケーションの開発、安全な環境での迅速なテスト、任意の数の IoT デバイスやデバイスグループへのアプリケーションの無線展開に役立ちます。

1つの施設からすべてのスマートデバイスの状態を監視し、デバイスから即座にフィードバックを得ることができます。これにより、エネルギー効率、パフォーマンス、データ精度の適切なバランスをとり、どの方法が最適かを判断できます。詳細なディスカッションについては、お問い合わせください。

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