モノのインターネット (IoT) の "分析と最適化ループ" を使用すると、エンタープライズ ビジネス コンテキスト全体に基づいて、ソフトウェアによって制御される物理システムの 1 つ以上の展開に対するビジネス最適化の分析情報を生成して適用することができます。 分析と最適化ループでは、通常、監視と管理ループのプロセスからテレメトリを受け取り、それを調整し、エンタープライズ データ ソースと結合して分析情報を生成します。
この記事では、分析と最適化ループのアーキテクチャ、特性、コンポーネントの概要について説明します。
考えられるユース ケース
分析と最適化ループのシナリオの例を次に示します。
- スマート スペース: キャンパスの安全性インデックスを計算し、適切な措置を実施します。
- 送電: 停電と山火事の発生の傾向を関連付けて、送電の修復と監視デバイスの交換を事前に行います。
- 石油とガスの生産: 海盆の石油生産傾向を計算し、サイトのパフォーマンスと比較します。
- 輸送と物流: 二酸化炭素排出量の傾向を計算し、それらを組織の目標と比較して、是正措置を講じます。
- 風力発電所: 風力発電所の全体的な動作の力率を計算し、各風力タービンの効率を向上させる手段を考案します。
- 組立製造: 多くの工場の製品生産率を上げて、市場の需要を満たすようにします。
アーキテクチャ
次の図は、一般的な分析と最適化ループの概略と、他の IoT プロセス ループとの関係を示したものです。
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
分析と最適化ループでは、さまざまな IoT、エンタープライズ、プライベート、およびパブリック ソースからのデータが、クラウド データ レイクに送られます。 オフライン分析によりデータ レイクが使用されて、隠れた傾向やビジネス最適化に関する分析情報が明らかにされます。 オフライン分析プロセスからの最適化の分析情報は、監視と管理ループおよび測定と制御ループを通して IoT のインストールに戻されます。
特性
- 分析と最適化ループは非同期的に動作するため、データの分析またはデバイスへの最適化信号の送信に関して、厳しいタイミングの期限はありません。 これらのループは、バッチ ジョブの実行に関して、長いテレメトリ履歴およびエンタープライズ運用データの履歴に依存します。
- システムの依存関係には、データ レイクを通してデータをフィードするための複数のシステムが含まれます。これには、IoT システムと、エンタープライズ システムからのフィードが含まれます。 最適化ループでは、監督システムや他のエンタープライズ システムと統合するために、主に Web サービス プロトコルが使用されます。
コンポーネント
ビジネス最適化コントロールの重要なコンポーネントは次のとおりです。
- データ レイクは、長期間の使用コストを削減するために最適化された大規模ストレージです。 map-reduce 処理のコンテキストにおける HDFS ストレージは、このようなデータ レイクの例です。 データ レイクでは、データの構造化が処理時に延期されるため、構造化データと非構造化データの両方を格納するのに適しています。
- コールド時系列データは、オフライン分析に重要な生または処理済みのテレメトリであり、多くの場合、複数の IoT システムから取得されます。 このデータは分析ジョブによってさらに微調整され、エンタープライズおよび外部のデータ セットと結合されます。
- エンタープライズ データは、製品ライフサイクル管理、サプライ チェーン、財務、販売、製造と流通、顧客関係管理などの、エンタープライズ システムによって生成されます。 天気などの外部データ セットと組み合わされたエンタープライズ データにより、互換性のある分析情報を生成するために、ビジネス スコープで IoT テレメトリをコンテキスト化することができます。
- オフライン分析では、バッチ モードでビッグ データが処理されます。 例としては、Spark ジョブや、Hadoop の map-reduce 処理などがあります。 監視と管理ループおよび測定と制御ループのプロセスにより、分析と最適化ループから取得された分析情報が IoT デバイスに適用されます。
共同作成者
この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。
プリンシパル作成者:
- ハヌクマール・ピンナムラジュ | プリンシパル ソフトウェア エンジニアリング マネージャー