モノのインターネット (IoT) アーキテクチャを 5 分以内で学習 [+ ユース ケース]

モノのインターネット (IoT) アーキテクチャーを学び、ビジネス用の IoT 構造をセットアップします。

将来の倉庫、サプライ チェーン、製造工場、物流ハブは IoT 対応になります。 テクノロジーは複雑であるため、内部にあるものを知っている IT 大手はごくわずかです。 ただし、テクノロジーを徹底的に学ぶことで、それを解読することもできます。

ビジネスをよりスマートにしたい場合や、IoT ソリューションをサービスとして提供したい場合は、このまま読み進めてください。 この記事では、IoT アーキテクチャ、自動化と利便性を提供するコア、およびいくつかの一般的なユース ケースについて説明します。

序章

IoT には、データを収集、処理し、コマンドとしてエンドポイント マシンに送信するセンサー、デバイス、および電子インターフェイスが含まれます。

これらはすべて、IoT システム内の変数または可動部分です。 これらの可動部分を順序付け、最終的な IoT 構造を作成する方法を定義するフレームワークが IoT アーキテクチャです。

IoT アーキテクチャは、IoT システムのデバイス、クラウド ソフトウェア、およびセンサーのネットワークを接続して操作する方法を示します。 言うまでもなく、システムのトラブルシューティングも IoT アーキテクチャ内で行われます。

このための基本的なフレームワークは、IoT システム内の 3 層のコンポーネントになります。 これらは以下のとおりです。

• 知覚層の下にあるセンサー、アクチュエーター、デバイスなど
• LAN、Wi-Fi、5G、4Gなど、ネットワーク層を作る
• グラフィカル ユーザー インターフェイスはアプリケーション レイヤーです。

IoT のアーキテクチャにより、システム内のすべてのコンポーネント、データ フロー、エンド デバイス コマンドを確実に把握できます。 したがって、IoT システムを効果的に保護、サポート、および制御できます。

IoT アーキテクチャのレイヤー

IoT システム アーキテクチャには、センサー データがクラウド アプリケーションに到達するためのデジタル メディアとして機能するさまざまなレイヤーがあります。 次に、クラウド アプリは、製造工場のロボット アームなどのエンドポイント デバイスの事前設定されたワークフローに基づいて決定を下します。

最後に、これらの決定は、同じレイヤーを介してエンドポイント デバイスに流れます。 これらの層を理解することで、成功する IoT アーキテクチャを作成できます。 知っておく必要がある IoT アーキテクチャ レイヤーは次のとおりです。

感覚/知覚層

認識層は、物理宇宙からデータを収集するエンドポイント デバイスで構成されます。 次に、デジタル アプリケーションが収集したデータを分析できます。

この層は現実世界のオブジェクトと接触しているため、IoT の専門家はそれを物理層とも呼んでいます。 以下は、認識層に接続するいくつかの注目すべきデバイスです。

• ジャイロ メーター、速度センサー、無線周波数識別 (RFID) センサー、化学センサーなどのセンサー。
• アクチュエーターとロボットアーム
• 防犯カメラ、ドアアクセスシステムなど
• サーモスタット、HVAC、散水器、発熱体など

ほとんどの産業用 IoT デバイスは、処理レイヤーのデータを収集します。 家庭用 IoT デバイスの場合、認識層は処理層にもなる可能性があります。 たとえば、Nest Learning Thermostat です。

ネットワーク/データ トランスポート層

ネットワーク層は、IoT アーキテクチャのすべての層の間のデータ転送を処理します。 このレイヤーは、デバイス、クラウド アプリ、およびデータベースの Web 全体のネットワーク トポロジも定義します。

このレイヤーの重要な部分は、インターネット ゲートウェイ、イントラネット ポート、ネットワーク ゲートウェイ、およびデータ取得システム (DAS) です。 上記のネットワーク接続プロトコルでは、次の物理デバイスを利用できます。

• Wi-Fi
• 広域ネットワーク (WAN)
• 4G LTE/5G
• 低エネルギー ブルートゥース
• 近距離無線通信 (NFC)

このレイヤーを通じて、さまざまなエンドポイント デバイスとクラウド アプリが相互に通信します。 温度、速度、湿度などのセンサー データは、ネットワーク層を通過して他の層に到達します。

データ処理レイヤー

処理レイヤーは、分析を処理し、データをデータセンターに転送する前に保存します。 これには、エッジ コンピューティング、人工知能 (AI)、および機械学習 (ML) のエッジ分析が含まれます。 意思決定などの重要なタスクもこの層で行われます。

処理レイヤーは、すべての意思決定タスクを実行します。 しかし、アプリケーション層でアドホックな決定を下すことで、その決定を無効にしたり、システムを改善したりすることもできます。これは、インテリジェント マシンを人間が制御するために非常に必要な機能です。

アプリケーションまたは GUI レイヤー

Google Home、Amazon Alexa などのほとんどの IoT システムは、人間の介入なしで動作します。 それでも、IoT ワークフローの追加、パラメーターの変更、デバイスの追加などを行うには、グラフィカル ユーザー インターフェイスが必要です。これがアプリケーション レイヤーです。

IoT アーキテクチャのアプリケーション層の重要な要件は次のとおりです。

• 音声コマンドベースの問題を回避
• 小さな画面から何千ものセンサーやエンドポイント デバイスと通信
• 業務全体を停止することなく、既存の IoT システムに新しいデバイスを追加
• システムの正常性を観察し、ダッシュボードが示したときにデバイスにサービスを提供します
• IoT システムの新しいルールまたはワークフローを作成する
• サービス レベル アグリーメント (SLA) を作成して遵守する

産業用セットアップでは、ほとんどの場合、すべての IoT システムを観察するために、コンピューター モニターに集中型のダッシュボードが必要になります。 ダッシュボードでは、デバイスを一時停止、停止、または再起動することで、一部またはすべての IoT システムを操作できます。

ビジネス層

ビジネス層は、保存されたデータを実用的な洞察に変換します。 ビジネス マネージャー、CTO などは、このようなレポートを使用できます。 生産性向上のための意思決定に役立ちます。

このレイヤーには、主にビジネス アプリの統合が含まれます。 たとえば、エンタープライズ リソース プランナー (ERP)、ビジネス インテリジェンス (BI) アプリ、データ視覚化アプリなどです。

ここでは、データ アナリストがデータを処理し、それらを Tableau や Power BI などの BI ツールに入力して、IoT システムの全体的なパフォーマンスを知ることができます。 また、現在の生産能力と市場の将来のニーズに基づいて予測を作成することもできます。

IoT アーキテクチャの段階

高レベルの IoT システム アーキテクチャの実装では、このシステムの段階を理解する必要があります。

オブジェクト

オブジェクト ステージは、物理層の実装から始まります。 ここでは、スマート デバイス、センサー、アクチュエーターを IoT ネットワークとエンドポイント マシンに接続する必要があります。

センサーは有線でも無線でもかまいません。 主な目的は、実世界のデータを収集し、それらを処理レイヤー用のデジタル データに変換することです。

ゲートウェイ

イントラネットまたはインターネット ゲートウェイを設定する必要があります。 この段階では、モデムとルーターがセンサーとエンドポイント デバイスからデータを収集します。

次に、これらのゲートウェイ デバイスがデジタル データを処理層とアプリケーション層に転送します。 ほとんどの IoT アーキテクチャは、この段階でデータ取得システムを使用します。

ITシステム

IoT システムがアナログ データを収集し、データ取得システムがこれをデジタル データに変換します。 したがって、後処理されたデジタルデータのサイズは膨大です。 エッジ IT システムの登場です。

この段階では、収集したデータをエッジ IT システムに送り、そこで AI および ML アルゴリズムがデータを処理し、実用的なデータのみを保持します。

クラウド ストレージ/データ センター

エッジ IT システムが重要なデータを処理およびフィルタリングしたら、アクセス可能なストレージに配置する必要があります。 IoT アーキテクチャのアプリケーション レイヤーは、ストレージ ステージに接続されます。

ストレージ ステージは、主にプライベート クラウド ストレージであり、構造化されたデータベースに IoT データを格納できます。 手頃な価格のソリューションを探している場合は、パブリック クラウドを試すこともできます。

非機能要件

＃1。 安全

アーキテクチャの内部の安全性を確保するには、許可されていないデバイスがリンクされないようにする必要があります。 デバイスは登録され、安全に通信できる必要があります。

さらに、すべてのユーザーとデータがアーキテクチャに安全にアクセスできる必要があります。 許可されたシステム ユーザーは、セキュリティ コントロールを使用してデータを交換する必要があります。

＃2。 パフォーマンス

IoT システムは、非構造化データと構造化データに対応している必要があります。 プラットフォームの展開は、クラウド、オンプレミス、およびハイブリッド クラウドと互換性がある必要があります。

ユーザーへの許容可能な応答時間、双方向のほぼリアルタイムの通信、および詳細なタイムスタンプは、このアーキテクチャの機能以外の必須要件です。

＃3。 管理性

IoT アーキテクチャには、問題に関する通知とアラートが含まれている必要があります。 ソリューション管理をサポートして、中央ノードから問題の原因を迅速に特定する必要があります。

＃4。 保守性

デバイスと IoT システムは適応可能でなければなりません。 アーキテクチャは、ユーザー、プロセス、およびデータの変更に迅速に適応できる柔軟性を備えている必要があります。 また、サービス レベル アグリーメント (SLA) を遅らせることなく保守を実行する必要があります。

＃5。 可用性

特定のドメインとソリューションでは、IoT システムの 24 時間 365 日の可用性が求められます。 たとえば、病院や研究所の IoT アーキテクチャでは、システムが常に稼働している必要があります。

MongoDB Atlas の IoT アーキテクチャ

IoT アーキテクチャのさまざまなレイヤーは、テラバイト単位のデータを生成します。 IoT 対応のクラウド データベースを使用すると、データを整理して保存するのに理想的です。

使用できる優れたクラウド データベースの 1 つは MongoDB Atlas です。 IoT アーキテクチャでの使用例を次に示します。

• データベースとインターフェースを構築するためのMongoDB RealmSDKとMongoDB サーバー。 モバイル アプリとデバイスは、これらのデータベースとインターフェイスを使用できます。
• ネットワーク層では、 MongoDB Atlasを使用してIoT サーバーを構成およびデプロイできます。
• 継続的な IoT 測定データのストレージとしてMongoDB 5.0 Time-Seriesを使用します。
• IoT システムのネットワーク接続が不安定な場合は、 Atlas App Servicesからのオフライン優先同期を使用できます。
• ビジネス層で MongoDB Connector for BI および MongoDB Charts を使用して、IoT データから実用的な洞察を抽出できます。

ユースケース

IoT アーキテクチャの人気は日々高まっており、さまざまな分野での使用が増加しています。 以下は、最も一般的な使用例です。

＃1。 健康管理

診療所や病院では、テラバイト単位の未利用のデータが生成されます。 これを使用して、運用効率と患者ケアを向上させることができます。

IoT アーキテクチャを使用すると、機関は隔離された患者データを利用できます。 医師は洞察をすばやく取得して使用し、アラートに迅速に対応できます。 IoT インフラストラクチャにリンクされたガジェットと健康状態モニターは、患者の状態をリアルタイムで提供できます。

＃2。 農業

農家は IoT アーキテクチャを使用して、生産量を自律的に増加および管理できます。

以下でもその使用法を確認できます。

• 地温のモニタリング
• 機械の故障原因究明
• 屋内プランテーションの湿度と温度レベルの調整

＃3。 製造業

製造業では、IoT センサーを利用してプロセスに関する洞察を得ることができます。 彼らは通常、インターネットに接続されていません。 これらの短距離バリアントのセンサーは、時間の経過に伴う変化を計算することもできます。

この分野における IoT アーキテクチャのその他の用途は次のとおりです。

• リアルタイム生産監視による需要予測
• サイクルタイム追跡によるベースライン効率の把握

＃4。 業務用 HVAC ソリューション

HVAC は、要素や機能の故障を許容できない複雑なシステムです。 その場合、エネルギー消費が高くなり、メンテナンス費用が余分にかかります。 IoT アーキテクチャを使用すると、HVAC をより低い電力レベルで動作させながら、満足のいく出力を提供することができます。

商用ソリューションの一貫性と品質を確保することは、IoT のもう 1 つの用途です。 システムは自動的にデータを収集および分析し、ユーザーの操作を最小限に抑えて異常を通知します。

＃5。 商業用アパートの水害防止

水道管の漏れや破裂は、住宅所有者や保険会社に数百万ドルの損害をもたらします。 水の接続が見えないため、根本原因の検出が困難になります。

適切に設定された IoT アーキテクチャは、効率的な組み込みセンサーを使用してリアルタイムで漏れをユーザーに警告できます。 また、アセットのメンテナンスを改善するために、関係者にコンテキストの位置データを提供します。 保険会社も、この問題の早期発見から恩恵を受けています。

さらに、センサーは、将来潜在的な脅威になる可能性のある小さな漏れを検出することもできます。 したがって、ユーザーは配管工との予定をスケジュールできます。

IoT アーキテクチャの未来

まもなく、IoT は 5G ネットワークの成長とともに進化的な進歩を遂げようとしています。 これまで以上に高速なデータ処理が可能になります。 IoT システムの迅速な展開は言うまでもありません。

プライベート 5G を使用すると、管理者はパーソナル 5G モバイル ネットワークを立ち上げ、それを完全に制御できます。

エンタープライズ レベルの操作では、次の問題は発生しません。

• 速度調整
• 相互運用性の欠如
• データ使用量を超えた場合の追加料金
• ピーク時の帯域幅の利用不可

最後の言葉

IoT アーキテクチャは、IoT システムのすべてのコンポーネントをまとまりのあるネットワークで接続する方法を教えてくれます。 したがって、このシステムのアーキテクチャの重要な技術的側面をすべてカバーしました。

IoT アーキテクチャに関する詳細な知識は、ヘルスケア、製造、および農業におけるビジネス グレードのソリューションの作成に役立ちます。 ユーザーは、この記事で説明したユース ケースを超えて、まだ検討されていないさまざまな分野で IoT を実装することさえできます。

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