IIoT アーキテクチャ:その可能性を最大限に引き出すには?

IIoT テクノロジーやインダストリアルIoT（Industrial Internet of Things）に関する誇大宣伝に加えて、高度にカスタマイズされたソリューションから、自分でできるソリューション、プラグアンドプレイのオプションまで、膨大な数のソリューションに圧倒されることがあります。提供するサービスが急速に多様化しているからといって、自社のインフラストラクチャで IoT をどのようにサポートできるかという疑問にすぐに対応できるとは限りません。IoT システムをサポートする基本的な産業用 IoT アーキテクチャには、相互に関連する主要な 4 つの要素があります。これらが一体となって IIoT プロセスを形成します。また、IIoT システムアーキテクチャは、インサイトにつながるさまざまなデータが、ネットワークに接続されたさまざまなものから従来の IT システムや本番環境へと移動し、そこから価値やビジネス関連の知識が生まれる 4 段階のプロセスと見なすこともできます。

のための強固なフレームワークのセットアップ 産業用モノのインターネット (IIoT) 産業環境におけるIIoTソリューションとプロジェクト開発のための長期的かつ堅牢な環境の中心にあります。IIoT のプロセスビューを見ると、これには単に複数の産業用 IoT デバイスをインターネットに接続するだけでは不十分であることが分かります。そして、堅牢でありながらシンプルな IoT アーキテクチャは、そのプロセスの決定的な要素です。

IoT エッジのデバイス

産業用接続はデバイス層から始まります。これらは、IoT ネットワークの遠端にある、ネットワークに接続されたモノのグループです。IIoT デバイスは、データソースのできるだけ近くに配置されます。通常、これらはワイヤレスセンサーとアクチュエーターです。処理ユニットまたは小型のコンピューティングデバイスと、観測エンドポイントのグループがあります。IoT エッジのデバイスには、ブラウンフィールド環境内のレガシーデバイス、IoT センサー、ロボットカメラ、マイク、あらゆる種類のメーターやモニターなど、何でもかまいません。

IoT ネットワークの最果てでは何が起きているのか？センサーは、環境または測定対象オブジェクトの両方からデータを収集します。そして、それを人が使える実用的なデータに変換します。アクチュエータは、測定された環境内で行われるプロセスを制御します。データが生成される際の物理的条件を調整します。たとえば、自動組立プロセスの一環として、アクチュエータがバルブを開閉したり、ロボットアームを動かしたりすることがあります。

ザ・ゲートウェイ

インターネットゲートウェイは、センサーデータを集約し、将来の処理のためにデジタルストリームに変換する場所です。集約されデジタル化されたデータを受信すると、ゲートウェイはそのデータをインターネット経由でルーティングし、クラウドに届く前にさらに処理できるようにします。ゲートウェイは、今でもエッジの一部であるデータ収集システムです。分類法にもよりますが、それでもエッジデバイスとしてカウントされます。これらはまだセンサーやアクチュエータの近くに配置されており、エッジでデータを前処理します。ゲートウェイデバイスは、ポータブルで柔軟性があり、さまざまな環境条件に耐えられる必要があります。

なぜゲートウェイが必要なのですか？センサーから送られるデータストリームには、絶えず変化する膨大な量のデータが最小限の時間で蓄積されます。データは継続的にストリーミングされるため、膨大なデータフローが発生し、クラウドに直接転送するには多すぎます。多数のセンサーが IoT システムにデータをストリーミングしていると、事態はさらに圧倒的になります。また、センサーデータがアナログ形式の場合は、将来の処理に備えてデジタルデータに変換する必要があります。この変換はゲートウェイでも行われます。

この基本的なゲートウェイ機能とは別に、一部のゲートウェイには分析およびデータ管理サービスのほか、IIoTセキュリティツールが組み込まれています。インテリジェントゲートウェイを使用すると、受信データストリームをリアルタイムで分析できます。ゲートウェイで実行される分析はそれほど高速でも即時でもありませんが、この段階では処理能力が高まります。

データ管理レイヤー

高品質で大量のデータがなければ、高度な分析と人工知能を最大限に活用することはできません。データ処理はセンサーレベルでも行うことができるため、情報がすぐに必要な場合は朗報です。この点では、エッジコンピューティングはデータがネットワークのエッジ、つまりIIoTセンサーで前処理されるため、最も速い応答が得られます。

センサーデータが収集され、デジタルデータに変換され、集約されると、エッジITシステムを介して追加の処理を受ける準備が整います。エッジ IT システムはオンプレミスでもリモートでもかまいませんが、最も一般的にはセンサーの近くに設置されています。ここで、デジタル化され集約されたデータを取得して分析を行います。この段階では、意味のあるデータが得られました。機械学習とデータビジュアライゼーションができました。データから実用的なインサイトを集めたら、それまでに収集した情報全体を伝える必要はなく、インサイトを進めるだけで済みます。この追加処理により、データセンターやクラウドに送られるデータ負荷が軽減されます。これにより、ストレージ、セキュリティ、ダウンタイムの懸念が軽減されます。

クラウド (またはデータセンター)

しかし、エッジデバイスは限られた量の前処理しか行えません。ローカルの計算リソースの使用を最小限に抑えるためには、現実的に可能な限りエッジに近づけることが必要ですが、より深く、より包括的な処理を行うにはクラウドを利用する必要があります。この段階で、フォアグラウンド処理を行う必要があるかどうかをさらに決定する必要があるかもしれません。 スピードと即時性 エッジコンピューティングに付属しているものや より深い洞察 そのデータを処理するときにクラウドコンピューティングが必要になります。包括的な処理はクラウドシステムで行われます。そこでは、さまざまなソースからのデータを組み合わせて、エッジではすぐには得られないような知見を生み出し、産業プロセスを監視することができます。

ここでは、高品質のデータが分析され、管理され、クラウド、オンプレミスのデータセンター、またはハイブリッドシステムに保存されます。ここで詳細な処理を行います。安全な環境でデータを広範囲に分析および管理するのに十分な能力があります。結果が出るまでには時間がかかりますが、この段階では真に包括的な分析を行うことができます。さまざまな情報源からの洞察を組み合わせて、新しい知識を生み出します。

最近の現象:IIoT プラットフォーム

現在、産業用IoTプラットフォーム (IIoTプラットフォーム) は、バリューチェーン全体のプロセスを調整、監視、制御しています。IIoT プラットフォームは、エッジデバイス (ゲートウェイ) から始まり、時には接続デバイス (スマートセンサー) を使用して、デバイスデータを管理し、データ分析、視覚化、AI タスクをクラウドに至るまですべて処理します。

エッジでのIoT分析は、即時のデータ管理が可能になるため、過去数年間で人気が高まっています。しかし、リアルタイムデータを抽出して事前に集計したら、データを変換したり、高度な分析を採用したり、機械学習モデルをトレーニングしたりするためのツールとプロセスを用意する必要があります。IIoT プラットフォームのデータサイエンス機能を使えば、これらのタスクを簡素化できます。

IIoTプラットフォームは、ここでも介入して、エッジコンピューティングに関するさまざまな機能を引き継ぐことができます。

この能力は、製造業における複数の産業用アプリケーションの基盤となります。産業運営を強化するために特別に構築され、オープンエンドのアプリケーション層を備えた IIoT リファレンスアーキテクチャは、大いに役立ちます。これは、一般的な IoT アーキテクチャというだけでなく、ビッグデータの課題と高度な IoT アプリケーションシナリオの両方を同等に容易に処理できる、拡張性と適応性に優れた長期的ソリューションです。

IoT データ抽出、分析、デバイス管理がすべてではないからです。

理想的なIIoT対応プラットフォームは、デバイス管理環境をアプリ開発機能で補完するものです。プラットフォーム上でアプリ (IIoT アプリケーション) を開発し、機械学習モデルを構築し、IoT デバイスでプログラミングしてリアルタイムでフィードバックを受け取ります。コンテナテクノロジーを使用すると、産業用 IoT アプリケーションを複数のデバイスに展開するのが簡単になり、大規模な IIoT の展開や新しいアプリケーションバージョンの大量展開も容易になります。

これについて話をして、IIoT アーキテクチャを最大限に活用する方法を見てみましょう。

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