IoTアーキテクチャ：4層のIoTを詳細に説明

よりスマートな明日への道のりについては、多くのことが語られてきました。 そして、これらのステートメントでは、間違いなく、IOTが何度も言及されています。 では、IoTについての話題は何ですか、そしてそれは実際には何ですか？ IoTについて詳しく知るには、しっかりとこのブログを読んでください。

一言で言えばIoT

まず、IoTは、インターネットに接続されているものを含むモノのインターネットの略です。 これらのオブジェクトは周囲の環境を感知し、さらなる処理に使用されるデータを収集します。 大量に生成されたこれらの未処理のデータは、デジタル形式に変換され、さらに分析するために前処理されます。

次に、これらのデータを実際に処理して、それらから貴重な洞察を引き出すデバイスが登場します。 最後に、処理されたデータはクラウドまたはローカルマシンに送信され、そこで保存され、アクションを実行するために分析されます。 IoTは4段階のプロセスです。

IoTアーキテクチャの段階

関与するステップ

上に示したように、IoTアーキテクチャには4つの主要な層があります。 それぞれについて詳しく見ていきましょう。

センサー

IOTアーキテクチャのプライマリレベルに属するセンサーは、実世界の物理パラメータをキャプチャする役割を果たします。 パラメータには、温度、煙、空気、湿気などがあります。

これらは、組み込みデバイス、つまり、単一のボードに存在する複数のセンサー、またはそれを収集して測定するためのスタンドアロンデバイスのいずれかです。 埋め込まれたセンサーの例は、メタン含有量、一酸化炭素の割合、および煙の存在を一緒に測定するセンサーです。

一方、湿度センサーはスタンドアロンセンサーの例です。 センサーでは、アクチュエーターもこの層で重要な役割を果たします。 彼らの仕事は、IOTオブジェクトによって生成されたデータを物理的なアクションに変換することです。

たとえば、スマートファンについて考えてみましょう。 適切なセンサーを配置すると、アクチュエーターは周囲の温度（温度センサーによって測定されます）に基づいてファンの速度を増減します。 そして、これはすべて人間の介入なしに起こります。 別の例として、スマート灌漑システムがあります。

土壌中の水分含有量を測定した後、センサーがアクチュエーターをトリガーして、バルブをオンにするかオフにするかを決定します。 現在、IOTの多くの研究は、特定のボードにできるだけ多くのセンサーを統合することを目的としています。

データ取得システム

このレイヤーは、センサーやアクチュエーターと緊密に連携します。 しかし、その独自の機能のために、別のレイヤーに配置する価値があります。 これは、センサーレイヤーと分析レイヤーを接続する接続レイヤーです。

その主な機能は、データを収集して選択し、さらに処理するレイヤーに送信することです。 処理を行う前に、センサーからのデータを適切な形式に変換する必要があります。 使いやすく、転送も可能なフォーマット。 これは、このレイヤーによって実現されます。

たとえば、光の強度を測定するセンサーについて考えてみます。 光子や光を10V、5Vなどのボルトの形で入力し、数値としてデジタル出力を生成します。 同様に、入力および出力としての色強度のカラーセンサーは、0〜255のRGB範囲です。

これらはゲートウェイとも呼ばれ、受信センサーデータをローカルで処理するためのプラットフォームを提供して、さらに処理できるようにします。 この層のセキュリティを向上させるために、データ漏洩などの悪意のある活動を防ぐ適切な暗号化および復号化アルゴリズムが使用されます。

この層のデバイスの良い例は、アナログ-デジタルコンバーターまたはADCです。 光、音、温度など、周囲の測定可能なパラメータは、本質的にアナログです。 ADCはこれらのアナログ値をデジタル値に変換します。

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分析

すべてのIOTアーキテクチャにこのレイヤーがあるとは限りません。 それらの存在は、特にデータが大量に生成される大規模なプロジェクトの場合、プロセス全体に付加価値をもたらす可能性があります。 このようなプロジェクトでは、データ転送速度または分析速度が重要な役割を果たします。 これらのインフラストラクチャは、データのソースの近くにあります。

これにより、受信したリアルタイムデータに迅速に対応し、実用的な情報の形式で出力を提供できます。 この場合、クラウドでの処理が必要なデータはこのレイヤーに渡されます。 このレイヤーでデータ転送が行われるため、ネットワークの露出を最小限に抑えてセキュリティを強化することが不可欠です。

このレイヤーでは一部の前処理のみが行われるため、最小限の電力と帯域幅で動作します。 1つの例は、データ内の外れ値の存在を削除することです。 100万のデータポイントに数千の外れ値が存在する可能性があります。 早い段階でそれらを取り除くことは、最終処理の時間を節約することを意味します。

データセンター

データセンターは、多くの場合、IOTアーキテクチャの頭脳と見なされています。 これらは、大量のデータを保存、処理、および分析することを目的としています。 データ分析と機械学習アルゴリズムが動作しているため、このレイヤーはデータに関するいくつかの有用な洞察を提供します。

この種の処理は、前のレイヤーで実行された分析よりも計算量が多くなります。 適切に展開および提供された場合、データセンターは、ユーザーがシステムと対話するのに役立つビジネスインテリジェンスと推奨事項を提供できます。

この層は、生産率の向上からエネルギー消費の削減まで、ビジネスに多くのメリットをもたらします。 また、顧客がビジネスについて十分な情報に基づいて決定を下せるように、円グラフ、ヒストグラム、またはグラフの形式で明快な視覚化を提供します。

実際の例

自動運転車は常にIOTアプリケーションを使用しています。 これらの車は自動運転車であり、ある地点から別の地点への安全なナビゲーションをセンサーに依存しています。 LIDAR、カメラ、ジャイロスコープ、クラウドアーキテクチャ、インターネットなど、何百ものセンサーを搭載したこれらの車は、周囲を感知し、センサー出力に基づいて迅速かつインテリジェントな意思決定を行います。

たとえば、歩行者の場合、カメラは常に入力フレームを取得し、処理のためにそれらをクラウドに渡します。 次に、人間の検出アルゴリズムが人間の存在を検出します。 人間が存在する場合、コントローラーはブレーキに信号を送信します。 このようにして、1つのセンサーからの情報がクラウドに移動され、インターネット上でアクチュエーターに移動されます。

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結論

実際には、IoTアーキテクチャはソリューションごとに異なる場合があります。 しかし、ほとんどの場合、これらの4つの基本的なブロックが存在します。 また、機能的でスケーラブルなソリューションを設計する必要があり、大量のデータを処理しているときに故障する傾向がありません。

IoTソリューションをビジネスに導入することで、データからより多くの価値を引き出し、それに応じて顧客に対応できるようになり、それによって顧客をしのぐことができました。 IoTの専門用語に惑わされないようにし、完全な自動化をもたらす可能性のある無限の可能性と変化を見失わないことが重要です。

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