第2章 IoTシステムのコンピューティング技術
2-1 クラウド/エッジコンピューティング
p20 IoTシステム構成
フィールド領域とインフラストラクチャ領域はWANで連携される．
IoTデバイスやIoTゲートウェイ間の通信には，無線PAN近距離無線(無線LAN，ZigBee，Bluetoothなど)，有線LAN，PLCなどが使われる．
WANには，3G，LTE，WiMAXなどの移動体通信ネットワークや，固定系ネットワークが使われる．
p21 IoTゲートウェイの機能
中継処理
・データの集約
・送信タイミングの調整
・フィルタリング処理(ノイズ除去など)
・エッジコンピューティングによるデータ処理
負荷分散
処理内容によって，処理をクラウド側，エッジ側に分散させる．
リアルタイム処理
自動走行車の制御などのリアルタイム処理
p22 クラウド/エッジコンピューティング
クラウドネットワーク上のコンピュータリソースを必要に応じて利用し，生産性向上，コスト削減，データ管理の効率化を図る．
エッジコンピューティング
伝送遅延を抑えるため，ネットワーク上のユーザの近いところで処理を行う．
2-2 IoTゲートウェイ
p24 接続形態
直接接続
IoTデバイスをIoTサーバに直接接続する時，IoTデバイスは複数のIoTサーバと通信をするのがスペック的に難しいときもある．さらに，IoTサーバはつながったIoTデバイスを全て管理する必要があるので大変．
IoTゲートウェイ経由接続
直接接続の課題を解決する．
IoTデバイスが収集したデータを集約することで，通信上の負荷を軽減できる．
通信を終端することで，不正アクセス防止にもつながる．
IoTエリアネットワーク内の通信プロトコルとWANの通信プロトコルの変換を行う．
p26 OSGi
OSGiはAllianceによって標準化されたJavaベースのソフトウェアコンポーネントらしいがよくわからんのでパス．
p27 プロトコル変換
IoTネットワークとWANでは使う通信プロトコルが異なるため，変換が必要である．
IoTエリアネットワークの通信では低コスト，低消費電力を求めるため，6LoWPAN，CoAPを使うと嬉しい．TCP/IPとの互換性も高いのでさらに嬉しい．
WANではTCP/IPを使うことが多い．
2-3 クラウドコンピューティング
p29 クラウドサービスの形態
IaaS
コンピュータシステムの環境を提供．
PaaS
IaaSをベースに，データ収集，分散処理，保存などのサービスを提供．
自分で用意できなさそうな部分をサービスとして利用する．
SaaS
データ処理はPaaSに任せて，データ利用のためのアプリケーションは自分で作成したり，提供されるソフトウェアを使う．
BaaS
IoTアプリケーションのバックエンドに必要なサービス(データ保管，プッシュ通信，ユーザ管理，SNS連携など)を提供し，IoTアプリケーションからAPIで呼び出す．
p30 パブリック/プライベートクラウド
パブリッククラウド
プロバイダが提供するクラウドコンピューティング環境であり，不特定多数のユーザがインターネットを通じてサービスを利用する．
プライベートクラウド
ある企業にだけパブリッククラウドを切り出し，高度なセキュリティポリシーを適用するなどの自由度の高いシステム構築に向いた形態．
中でも，企業が独自にサーバを所有し，企業内に構築するプライベートクラウドをオンプレミスという．
2-4 エッジコンピューティング
クラウドコンピューティングは伝送遅延がネックとなるため，エッジコンピューティングの考え方が考案された．
エッジコンピューティングは伝送遅延を抑えるため，ネットワーク上のユーザの近いところで処理を行う．
メリット
近くのサーバなどに処理の一部を肩代わりさせることで，その分高度なアプリケーションを動作させるリソースが生まれる．
クラウドへのデータ伝送を省略することで，ネットワークトラフィックを削減可能．
p33 エッジコンピューティングの活用
oneM2MのVehicle Data Collection Service(エッジコンピューティングを車両に導入)
Edgecrossコンソーシアムは2017年に設立が発表された団体で，ITシステムとFA(Factory Automation)の連携を図ることを目的とする．
ファナック株式会社は，2017年にFIELD systemと呼ばれるIoTとFAの連携をうたうプラットフォームをリリースした．
p36 エッジAI
大規模データ処理などの大量のコンピュータパワーを必要とする環境はクラウド上でしか構築できなかったが，自動走行車などの分野ではリアルタイムなAI分析が必要であり，エッジ側でAIを実行する考え方が生まれた．
要件として，インターネットに接続できない環境や，サーバ接続ができない環境下でのエッジ側のみでの稼働がある．
上記の実現のためには，以下があげられる．
(1)AI分析モデルを実行可能なハードウェア拡張
GPUを組み込む，分析処理に特化したアクセラレータを組み込む，エッジAI向けSoCを組み込む，などがある．
(2)学習済みモデルのエッジ側への組み込み
クラウドで作成した学習モデルをエッジで使用する．
(3)FPGA(Field Programmable Gate Array)の活用
単純な処理の繰り返しをFGPAに専用の論理回路(VHDLやVerilogなどで記述)に組み込む．
論理回路設計を間違えても現場で修正可能なのが特徴であり，開発コストを抑えたり，開発リスクを低減できるメリットもある．
2-5 データ駆動型システム
p39 CPS(Cyber Physical System)
現実世界のセンサデバイスなどが生み出すデータを，仮想世界で処理することで価値を創出する考え方．
Physical空間のセンサなどで集めたデータをゲートウェイなどを経由してCyber空間のサーバで処理をし，Physical空間にフィードバックする．このような動きは，「データ駆動」に基づくシステムの機能といえる．
p41 Industrie4.0
ドイツ政府が推進しており，ドイツ製造業の高度化を目指す戦略的プロジェクトである．ICT，IoT技術を駆使した製造業の革新を目指している．
基本はCPSをベースとして製造業を強化することで，工場の稼働状況をリアルタイムに把握し，他の工場との連携などを含めたバリューチェーン全体にわたって効率化を図る．
p41 デジタルツイン
Physical空間が生成するデータをもとに，Cyber空間上に仮想的な製品製造を行うシミュレーション環境を構築する．デジタルツインのシミュレーションにより，Physical空間の各種データはどのような動きをするのか，どのような影響を周辺機器に与えているかなどを予測できる．
p42 IoTサービスプラットフォーム
IoTサービスは，サービス分野ごとに特殊な固有サービス機能(IoTアプリケーション)と，サービス分野に依存しない共通機能に分けられる．
IoTアプリケーション
(1)フィールド領域
センサ，アクチュエータを含むIoTデバイスや，複数のIoTデバイスを集約するIoTゲートウェイが含まれる．
(2)インフラストラクチャ領域
IoTデバイスからのデータの集約，分析，あるいはIoTデバイスを制御するサーバやクラウド部分を指す．
(3)下位層ネットワーク
フィールド領域とインフラストラクチャ領域を連携させる．
p43 垂直統合型と水平連携型
(1)垂直統合型
分野ごとに単一のIoTアプリケーションとそれにかかわるIoTゲートウェイ，IoTデバイスが接続され，エンドツーエンドでのサービス提供が行われる．IoTシステムにおいて共通する機能を毎回実装する必要があり，コストがかかるという欠点がある．
(2)水平連携型
IoTシステムにおける共通機能はプラットフォームとして提供し，IoTアプリケーションはこのプラットフォーム上で個別に構築する．共通機能の構築コストを抑えられるだけでなく，異なるIoTアプリケーションが収集したデータを共有できるメリットもある．
共通機能
(1)データ収集
(2)データ蓄積
収集したデータを蓄積する．
(3)データ可視化・分析
収集，蓄積したデータを可視化したり，データの相関分析や特異点検出を行う．
(4)遠隔制御
IoTデバイスからの指示やデータ分析の結果に基づいて，IoTデバイスに接続されたアクチュエータを駆動させるための制御コマンドを送信する．
(5)イベント通知
IoTデバイスが検知した状態変化や取得したIoTデータをIoTアプリケーションに通知する．
(6)デバイス管理
IoTデバイスの位置や接続方法，状態を管理したり，IoTデバイスのファームウェアをアップデートする．
(7)アプリケーションインターフェース
様々なIoTアプリケーションからIoTサービスを利用できるように，インターフェースを提供する．
p45 データ収集の方法
(1) アップロード方式
IoTデバイスまたはIoTゲートウェイが主導となり，IoTサービスにデータをアップロードする．アップロード方式はさらに以下の3つに分類される．
(a)逐次収集方式
IoTデバイスでデータが発生した都度，または定期的にIoTサービスにデータをアップロードする．
リアルタイムにデータを収集することが可能である反面，データサイズに比べて通信ヘッダが大きくなり，ネットワーク負荷が増大する．また，計測したデータを全てサーバに蓄積するため，ストレージコストもかかる．
(b)一時蓄積方式
IoTゲートウェイにデータを一時的に蓄積しておき，一定時間ごとにまとめてIoTサービスにアップロードする．
ネットワーク負荷を軽減できるが，リアルタイムなデータ収集には向いていない．また，ストレージコストはかかる．
(c)区間集約方式
IoTゲートウェイで蓄積したデータの集約のみをIoTサーバにアップロードする．
ネットワーク負荷とストレージコストの両方を解決するが，リアルタイムなデータ収集には向いていない．
(2) ポーリング方式
IoTプラットフォームが主導となり，IoTデバイス/ゲートウェイからデータを取得する．
IoTアプリケーションが必要とするタイミングでデータを収集できる．また，IoTデバイスが非常に多くても，IoTアプリケーションが順番にデータ収集をするので，ネットワーク負荷やサーバ負荷をおさえられる．
しかし，リアルタイムなデータ収集には向いていない．
(3) パブリッシュ・サブスクライブ方式
あらかじめIoTアプリケーションが必要なデータのトピックをsubscribeすることをIoTゲートウェイに伝えておく．IoTゲートウェイは，IoTデバイスからpublishされたデータを，そのデータをsubscribeしているIoTアプリケーションに送信する．
p47 遠隔制御
(1)直接制御方式
IoTサービスプラットフォームが必要とするタイミングで遠隔制御要求をIoTゲートウェイに送信し，応答を受け取る．
IoTデバイスを即座に制御できるが，不正操作防止のアクセス制御などが必要．
(2)ポーリング方式
IoTゲートウェイは定期的にIoTプラットフォームに遠隔制御要求の有無を照会する．要求があれば，それを取得し応答する．要求がなければ，一定時間後(ポーリング間隔)に再度照会する．
安全性は高いが，要求の応答性はポーリング間隔に依存する．
(3)ロングポーリング方式
IoTゲートウェイはIoTプラットフォームに遠隔制御要求の有無を照会する．要求がなければ，IoTプラットフォームで要求があるまで待機する．
安全性と即時性をともに満たすが，IoTゲートウェイが多く接続されるシステムではサーバ負荷が問題となることもある．
(4)双方向通信方式
双方向のプロトコルを使用することで，IoTサービスプラットフォームとIoTゲートウェイのどちらからでも要求を出せる．
XMMPで遠隔制御を実現することも可能である．
(5)ウェイクアップ方式
通常はスリープ状態にしておき，信号のやり取りで機器を起動させる方式．遠隔制御の際にはSMSなどで信号をやり取りする．
ネットワーク負荷の軽減につながる．
参考
IoT技術テキスト第3版
【MCPC】第６回IoTシステム技術検定のうろ覚え過去問
https://www.gg-sikau.com/?p=325
IoTシステム技術検定中級 テキスト第２版抜粋 音声読み上げ用
https://qiita.com/sxnxhxrxkx/items/bda596a4a6abc2504385#%E7%AC%AC1%E7%AB%A0-iot%E6%A6%82%E8%A6%81
難なく MCPC IoTシステム技術検定試験(中級) に合格したい
