
IoT(モノのインターネット)ソリューションの登場により、多くの産業は生産性と運用の信頼性を高めるIoTテクノロジーから大きな恩恵を受けています。IoTソリューションは、センサー、機器、機械、その他多くの接続されたデバイスが人間の介入なしに動作する環境を提供します。そこで、IoT実装の段階的なプロセスについてより深く理解するために、IoTソリューションアーキテクチャを段階的に解説します。
IoTソリューションアーキテクチャとは?

IoTとはInternet of Thingsの略で、「モノ」とは自動車、建物、機械、さらには人を指すことがあります。IoTソリューションは、センサー、コンピューティングデバイス、機械がネットワークを介して接続され、一つの完全なオペレーションを形成するシステムです。したがって、IoTソリューションアーキテクチャとは、生データの収集から予測や結果の取得まで、段階的なデータフローの設計を指します。IoTソリューションアーキテクチャに普遍的な標準はありませんが、通常この技術には以下の4つの主要なコンポーネントが必要です。
- センサー/アクチュエーター
- ゲートウェイとネットワーク
- クラウドまたはデータサーバー
-
アプリケーション層
ステップ1:生データ収集
すべてのIoTシステムの根幹として、接続されたデバイスはIoTシステムの目的であるデータ収集を担っています。したがって、この技術は予測に必要なすべての生データを収集するためにセンサーを必要とします。センサーは、品質管理、温度、湿度、組立ラインの速度など、プロセスや環境条件からデータを収集します。さらに、IoTソリューションアーキテクチャは、プロセスを制御または維持するために必要なアクションを実行するようアクチュエータに通知する指示またはコマンドの形式で双方向のデータフローを可能にします。場合によっては、センサーが即座の応答を必要とする状態を検出し、アクチュエータがリアルタイムで修復アクションを実行できるようにすることもあります。すべての生データがセンサーによって収集された後、それらはアナログからデジタルデータに変換され、インターネットゲートウェイを介したデータ分析が可能になります。
生データ収集のためのIoTソリューション:
- 温度センサー
- GPS/近接
- モーション/速度センサー
- 電動アクチュエータ
-
油圧モーター
ステップ2:インターネットゲートウェイとデータ収集システム(DAS)

データ収集システム(DAS)は、生のアナログデータをプログラム可能なデジタルデータに変換する上で重要な役割を果たします。インターネットゲートウェイは、センサーとゲートウェイ間のネットワーク接続を提供し、DASを実行します。このネットワーク接続は、LAN、USB、GPIOなどの無線または有線接続を介して行うことができます。IoTソリューションアーキテクチャのこの層では、ゲートウェイとDASは、クラウドに送信される情報量を最小限に抑え、電力と全体的なパフォーマンスに影響を与えるために、データの制御、フィルタリング、選択も支援します。
最適な全体パフォーマンスのためには、消費電力とパフォーマンスの適切なバランスを見つけることが不可欠です。したがって、電力バジェットは重要な役割を果たします。電力バジェットとは、IoTソリューションアーキテクチャ全体を運用するために必要な電力を詳細に考慮する行為です。オペレーターは、パフォーマンス比、つまり実際のエネルギー出力と計算されたエネルギー出力の関係を表すパーセンテージを考慮する必要があります。したがって、理論的結果と実際の結果を比較することで、電力バジェットをより正確に計算できます。なぜこれが非常に重要なのか疑問に思うかもしれませんが、IoTソリューションアーキテクチャにおける電力バジェットのいくつかの重要なポイントを以下に示します。
- 電力の可用性: 電力予算により、将来の運用を確保するのに十分な電力が供給されていることを確認します。
- 発熱: 電力とパフォーマンスの適切なバランスを取ることで、過熱を防ぎます。過熱はコンピュータ部品に有害であるか、パフォーマンスの低下を引き起こす可能性があります。
- コスト:電力が多いほど部品が大きくなり、コンピュータの運用により高いコストが必要になります。
インターネットゲートウェイおよびデータ収集システム (DAS) のためのIoTソリューション:
1. SoCとソケット設計
IoTソリューションアーキテクチャ全体に必要な電力バジェットを計算した後、次に使用するプロセッサを決定します。ここでは、SoC(System-on-Chip)とソケット設計があります。SoC、またはSystem-on-Chipは、すべてのコンピューターコンポーネントを単一の基板システムに統合した集積回路です。たとえば、CPUに加えて、GPUやメモリストレージなどの高度な周辺機器も含まれます。その結果、このプロセッサ設計は、省電力および省スペースの展開に一般的に使用されます。
一方、ソケット設計は、マザーボード上の単一のコネクタであり、CPUとの機械的接続および電気的インターフェースを提供します。ソケットチップ設計は複数の複雑なプロセスを可能にするものの、高性能で動作するため、高い熱設計電力(TDP)またはより多くの電力を必要とします。したがって、ソケットチップ設計プロセッサは、故障や熱スロットリングを引き起こす可能性のある高い熱温度を避けるために、追加の冷却を必要とします。どのタイプのプロセッサ設計を選択すべきかという決定的な解決策はなく、各IoTソリューションは処理能力と要件に応じて正確に選択されます。
2. パフォーマンスアクセラレーション – CPU、GPU、およびリアルタイム処理のためのm.2アクセラレーター
パフォーマンスアクセラレータは、CPUからのタスクをオフロードし、リアルタイムの意思決定を得るためにパフォーマンスを向上させることができるマイクロプロセッサです。単一のCPUだけでは、増え続けるIoTデバイスからの膨大なデータ流入を処理するのに十分ではない場合があります。したがって、パフォーマンスアクセラレータは並列コンピューティングを利用し、システムが複数のタスクを同時に処理できるようにします。IoTソリューションアーキテクチャが活用できるパフォーマンスアクセラレータには、マルチコアCPU、GPU、VPU、NVME M.2ストレージなどがあります。パフォーマンスアクセラレータの助けを借りて、エッジコンピューターは複数のIoTデバイスからのすべてのデータを処理し、データが生成された場所で複雑な分析を実行できます。
ステップ3:エッジ処理
IoTソリューションアーキテクチャのこの層では、以前の段階でデジタル化され蓄積されたすべてのアナログデータが、前処理またはエッジ処理と呼ばれるこのプロセスに到達します。この段階では、機械学習がシステムへのフィードバックを提供し、クラウドからの指示を待たずに進行中のプロセス全体を管理するのに非常に役立ちます。その結果、機械学習は、一部のデータをエッジで処理することで、クラウドまたはデータセンターに送信されるデータ量を削減するのに役立ちます。
IoTにおけるワークロード統合
堅牢なエッジコンピューティングソリューションは、すべてのデータ前処理が行われる媒体として必要です。さらに、堅牢なエッジコンピューティングソリューションは、マルチコアプロセッサ、膨大なデータストレージ、およびさまざまなI/Oオプションを備えたスケーラブルで高度な処理機能を提供します。したがって、すべてのセンサー、デバイス、およびIoTインフラストラクチャを接続するために堅牢なエッジコンピューティングソリューションを活用することで、IoTソリューションアーキテクチャプロセスを少ないハードウェアフットプリントで実行できます。
エッジコンピューティングソリューションのためのIoTソリューション
そうは言っても、IoTデバイスの数が増え続けるにつれて、より堅牢で信頼性の高いエッジコンピューティングソリューションの要件も高まっています。Premioでは、ボードレベルSBC、スモールフォームファクタIoTゲートウェイ、ミニ堅牢コンピューター、車載IoTシステム、さらには高性能AIoT(モノの人工知能)システムまで、幅広いIoTエッジコンピューティングソリューションを提供しています。さらに、当社の各製品は、パフォーマンスを損なうことなく、最も過酷な産業目的にも耐えられるように特別に構築されています。以下は、IoTソリューションアーキテクチャ向けのエッジコンピューターの一部です。


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ステップ4:クラウドまたはデータセンターでのさらなる分析
IoTソリューションアーキテクチャの第4段階では、クラウドまたはデータセンターがIoT構造プロセス全体の頭脳の延長として機能します。データセンターまたはクラウドベースのシステムは、より詳細な分析のために、複数のセンサー/サイトから大量のデータを保存、処理、分析するように意図的に設計されています。この段階では、データセンターは収集されたすべてのデータを結合して、IoTアーキテクチャ全体と実行可能な予測のより包括的な全体像を得ます。最後に、予測はセンサー/アクチュエータまたはエンドユーザーアプリケーションに直接転送できます。
ソリューション:
クラウドベースシステム

クラウドベースシステムとは、大量のデータを保存し、多くのアプリケーションを管理するために使用される物理的な設備です。急速な技術の進歩により、複数のデータセンター、エッジコンピューティングソリューション、クラウドベースシステム間でデータを接続できるようになりました。したがって、クラウドベースシステムは、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、ストレージシステム、サーバー、アプリケーションコントローラーを活用して、これらの複数の異なるサイト間で通信する必要があります。
IoTデバイスの急速な増加に伴い、クラウドベースのシステムはデータ量の急増に対処する上でボトルネックに遭遇する可能性があり、その負担を軽減するためにエッジコンピューターが必要となります。したがって、強力な産業用コンピューティングソリューションが存在することで、ほとんどのデータをエッジで処理し、一部のデータのみをさらなる分析のためにクラウドに送信することができます。その結果、エッジコンピューティングは時間制約のあるデータを処理するために使用され、クラウドコンピューティングは時間制約のないデータを処理および保存するために使用されます。
ステップ5:状況およびデータ管理のためのヒューマンマシンインターフェース(HMI)
IoTソリューションアーキテクチャの最終段階です。前述したように、クラウドまたはデータセンターからの最終予測は、センサー/アクチュエーター、または直接エンドユーザーに転送されます。したがって、エンドユーザーと直接接触する場合、IoTプラットフォームを考慮することが重要です。HMI (ヒューマンマシンインターフェース) は、人間と機械の間の相互作用を提供するグラフィカルユーザーインターフェース (GUI) です。HMIを使用すると、オペレーターは進行中のプロセスを管理し、データ視覚化を表示できます。結果として、モノのインターネットにおけるHMIは、リモートでの対話と機械システムからのリアルタイム情報状態を可能にするために不可欠です。
HMI (ヒューマンマシンインターフェース) 向けIoTソリューション
PremioのVIOシリーズとSIOシリーズは、IoT実装におけるHMIソリューションを提供します。当社の堅牢なディスプレイモニターは、それぞれ高い耐久性と信頼性で過酷な産業展開に耐えるように特別に設計されています。さらに、VIOシリーズは、さまざまな構成のモジュラーソリューションをサポートし、IP65定格で密閉されています。一方、SIOシリーズは、超耐久性および耐腐食性のステンレス鋼から構築された最大IP69K洗浄対応のIoTソリューションを提供します。当社のIoTソリューション向けHMIに関する詳細はこちらです。 
IoTとIIoTアーキテクチャの違いとは?
IIoT (Industrial Internet of Things) とは、産業環境やアプリケーションにおけるIoT (モノのインターネット) の利用のことです。IIoTは、M2M (機械間) 通信、膨大なデータ、機械学習に重点を置いています。対照的に、IoTは商業的に利用されるデバイスやアプリケーションに焦点を当てています。しかし、IIoTとIoTはどちらも、センサー、デバイス、接続オプション、データ分析を必要とする同じソリューションアーキテクチャを持っています。両者の違いは、使用されるデバイスの構築品質です。IIoTデバイスは、最も過酷な産業展開に耐えるために、堅牢で頑丈な設計品質を必要とします。
つまり、IoT (モノのインターネット) は、スマートウォッチ、スマートガジェット、スマート冷蔵庫など、より商業的に利用されるデバイスを含む可能性があります。一方、IIoTは、生産ライン、医療機器、インテリジェント交通、その他のミッションクリティカルな産業展開など、産業環境で使用されるデバイスを相互接続します。したがって、IIoTソリューションアーキテクチャは、堅牢で、困難な産業環境に耐えられるデバイスを使用します。IoTとIIoTデバイスの間には明確な違いがありますが、両者とも同じIoTソリューションアーキテクチャを持っています。
Premioを選ぶ理由
Premioは、米国で30年以上にわたり産業用IoT堅牢コンピューティングソリューションを製造・設計してきたグローバルなIoTソリューションプロバイダーです。当社のソリューションは、最も困難な産業展開において信頼性の高い最適な動作を確保するために慎重に設計されています。さらに、Premioは、お客様がさまざまな産業要件に合わせられるよう、幅広いオプションを提供し、カスタマイズを支援します。その結果、Premioは、お客様に最高級で堅牢なIIoTソリューションを提供しています。IoTアーキテクチャに最適なソリューションを見つけるのにサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。当社の産業コンピューティング専門家が、お客様の特定のニーズに基づいて最適なソリューションを見つけるお手伝いをいたします。
