産業用モノのインターネットの霧の予測

サンフランシスコ半島の上のI-280の標識は、それを「世界で最も美しい高速道路」と宣言しています。去年の夏に撮ったこの写真のように、霧が丘を越えて谷に転がるのが一番です。

その霧はきれいなだけでなく、カリフォルニアの有名な完璧な天気の原因となっている天然の冷蔵庫でもあります。適切な場所にある雲は不思議に働きます。

フォグとは何ですか？

これは、産業用モノのインターネット（IIoT）コンピューティングの差し迫った未来の完璧なアナロジーです。天気では、霧は雲と同じものですが、地面の近くにあります。 IoTでは、フォグはモノに近いクラウドテクノロジーとして定義されます。どちらも正確な用語ではありませんが、どちらの場合も当てはまります。適切な場所にある雲は不思議に働きます。

インダストリアルインターネットコンソーシアム（IIC）やOpenFogコンソーシアムを含む主要な業界コンソーシアムは、この未来をより明確にするために懸命に取り組んでいます。クラウドの目覚ましい成功を推進する多くの側面は、データセンターを超えて拡張する必要があることに全員が同意しています。また、現実の世界にはクラウドシステムでは処理できない課題も含まれていることに同意します。彼らはまた、名前とブランドの位置付けについてもバンディです。簡単な天気図については、サイドバーを参照してください。いずれにせよ、フォグ、つまりレイヤードエッジコンピューティングは、産業インフラストラクチャの運用に不可欠です。

おそらく、霧を理解する最良の方法は、実際の使用例を調べることです。

例：接続された医療機器

まず、インテリジェント医療システムの今後の未来について考えてみましょう。運転の問題は憂慮すべき事実です：3番目の米国の主な死因は病院の過失です。。仮定、デバイスアラーム、アラーム疲労に関するトレーニング、および長年の経験をチェックおよび再チェックする広範なプロトコルにもかかわらず、悲しい真実は、誤解やエラーのために毎年何十万人もの人々が亡くなっているということです。ますます明確になりますが、このような複雑な環境でのヒューマンエラーの補償は解決策ではありません。最善の方法は、テクノロジーを使用して患者のケアを改善することです。

統合臨床環境標準は、患者を監視およびケアするためのインテリジェントな分散システムを作成するための主要な取り組みです。重要なアイデアは、医療機器を相互に接続し、インテリジェントな「監視」コンピューティング機能に接続することです。スーパーバイザーは、ケアチームのたゆまぬメンバーのように振る舞い、患者の状態をチェックし、人間の世話人にインテリジェントに警告したり、問題が発生したときに自律的な行動をとったりします。

: スーパーバイザーは、人工呼吸器、カプノメーター、および呼吸器の測定値を組み合わせて分析し、誤警報を減らし、過剰摂取を防ぐために薬物注入を停止します。 DDSの「データバス」は、すべてのコンポーネントをリアルタイムで信頼性の高い配信に接続します。

これは簡単に聞こえます。ただし、実際の課題を考慮してください。問題は知性だけではありません。現在の医療機器はまったく通信しません。彼らは彼らが同じ患者につながっていることを知りません。データの一貫性、スタッフの監視、または信頼性の高い運用を保証する明確な方法はありません。

さらに悪いことに、上の図は1人の患者だけです。それは病院の現実ではありません。彼らは数百または数千のベッドを持っています。患者は毎日部屋の間を移動します。この環境には、有線ネットワークと無線ネットワークが混在しています。治療が重要な環境内で情報を見つけて配信することは、すばらしい課題です。

: 現実的な病院環境には、数千人の患者と数十万台のデバイスが含まれます。信頼性の高い監視テクノロジーは、適切な患者を見つけ、その患者のデータを適切な分析またはスタッフに確実に配信する必要があります。上記の接続マップでは、すべての赤い点が「フォグルーティングノード」であり、適切なデータを次のレイヤーに渡す役割を果たします。

このシナリオでは、レイヤードフォグシステムの重要なニーズが明らかになります。このような複雑なシステムは、階層サブシステムから構築する必要があります。各サブシステムは、その機能を実行するために、場合によっては複雑なデータフローを含む内部データを共有します。たとえば、人工呼吸器は、ガスの流れを制御し、患者の状態を監視し、補助呼吸を提供する複雑なデバイスです。内部的には、このデータを共有する多くのセンサーとモーターおよびプロセッサーが含まれています。外部的には、患者の生理学的状態を伝えるはるかにシンプルなインターフェースを提供します。病院内の数百種類のデバイスのそれぞれが、同様の課題に直面しています。フォグコンピューティングシステムは、各レベルでチェーンの上位にある適切な情報を交換する必要があります。

このユースケースは、クラウドベースのテクノロジーの適切な候補ではないことに注意してください。これらのマシンは、適切な意思決定を行うために、信号波形などの高速なリアルタイムデータフローを交換する必要があります。また、患者の健康が危機に瀕しています。したがって、各重要なコンポーネントには、非常に信頼性の高い接続と、フェイルオーバーのための冗長な実装が必要になります。これらのフェイルオーバーは、ほんの数秒で発生する必要があります。リモート接続に依存することは安全でも実用的でもありません。

例：自動運転車

「自動運転車」は、「馬なし馬車」以来、輸送における最も破壊的な革新です。自動運転（AD）の車やトラックは、想像を絶する方法で日常生活や経済を変えます。彼らは、前世紀の原始的な「バイオドライブ」車よりも、人や物をより速く、より安全に、より安く、より遠くに、そしてより簡単に動かすでしょう。そして、経済効果は驚くべきものです。すべての米国の仕事の30％が終了または変更されます。トラック輸送、配達、交通管制、都市交通、子供と高齢者のケア、道端のホテル、レストラン、保険、車体、法律、不動産、レジャーは二度と同じになることはありません。

インテリジェントビークルは複雑な分散システムです。自動運転車は、ビジョン、レーダー、LIDAR、近接センサー、GPS、マッピング、ナビゲーション、計画、および制御を組み合わせたものです。これらのコンポーネントは、複雑な環境をリアルタイムで分析し、混沌とした環境のネゴシエーションに対応できる、信頼性が高く、安全で、安全なシステムとして連携する必要があります。したがって、自律性は最高の技術的課題です。自動運転車は、車というよりも車輪付きのロボットです。自動車ベンダーは突然、非常に新しい課題に直面します。霧が必要です。

: Fogは、自動運転車の設計にすべてのコンポーネントを統合します。これらの各コンポーネントは、それ自体が複雑なモジュールです。病院の患者モニタリングの場合と同様に、これは1台の車だけです。サブシステムを統合し、車をより大規模なクラウドベースのシステムに接続するには、フォグルーティングノード（赤）が必要です。このシステムには、高速なパフォーマンス、非常に高い信頼性、多くの種類のデータフローの統合、および制御されたモジュールの相互作用も必要です。クラウドベースのアプリケーションも重要なコンポーネントであることに注意してください。フォグシステムは、クラウドベースのアプリケーションともシームレスに統合する必要があります。

霧はどのように機能しますか？

では、これはどのように機能するのでしょうか？上記の要件のいくつかをほのめかしました。接続性はおそらく最大の課題です。エンタープライズクラスのテクノロジーでは、IIoTシステムに必要なパフォーマンス、信頼性、冗長性、分散スケールを実現できません。

重要な洞察は、システムはすべてデータに関するものであるということです。。実現するテクノロジーはデータ中心です。

データ中心のシステムには、アプリケーション間のハードコードされた相互作用はありません。この概念をフォグ接続に適用すると、スケーラビリティ、相互運用性、アーキテクチャを進化させる能力の欠如など、ポイントツーポイントのシステム統合に関連する問題が克服されます。プラグアンドプレイのシンプルさ、スケーラビリティ、および非常に高いパフォーマンスを実現します。

データ中心の接続の主要な標準は、データ配布サービス（DDS）です。 DDSは他のミドルウェアとは異なります。リアルタイムシステムに直接対応します。信頼性、帯域幅制御、配信期限、活気のあるステータス、リソース制限、セキュリティなど、リアルタイムのサービス品質（QoS）パラメータを広範囲に細かく制御できます。通信の「データモデル」、つまりエンドポイント間の通信に使用されるタイプとQoSを明示的に管理します。したがって、これは「データ中心の」テクノロジーです。

DDSは、データのすべてです。データの検索、データの通信、最新データの確保、データニーズの照合、データの制御です。データ中心のストレージを提供するデータベースのように、DDSは管理する情報の内容を理解します。このデータ中心の性質は、データベースに類似しており、「データバス」という用語を正当化します。

データバスとデータベース：すべてのIIoT開発者が尋ねる必要のある6つの質問

データバスは、アプリケーションとアプリケーションの相互作用をアプリケーションとデータとアプリケーションの相互作用に置き換えることに注意してください。この抽象化はデータ中心性の核心であり、絶対に重要です。データ中心性はアプリケーションを切り離し、スケーリング、相互運用性、およびシステム統合を大幅に容易にします。

上記の例えを続けると、データベース データ中心のストレージにこれと同じトリックを実装します。古いを保存します後で検索できる情報保存されたデータのプロパティを関連付けることによって。 データバス データ中心の相互作用を実装します。将来を管理します フィルタリングできるようにすることで情報を提供します受信データのプロパティによって。データ中心性により、データベースは大規模なストレージシステムに不可欠です。データ中心性により、データバスは大規模なソフトウェアシステム統合の基本的なテクノロジーになります。

データバスは、公開アプリケーションとサブスクライブアプリケーションを自動的に検出して接続します。ネットワークに新しいスマートマシンを追加するために構成を変更する必要はありません。データバスはQoSに一致し、それを実施します。データバスは、アプリケーションを他のアプリケーションの実行、または存在からさえも隔離します。データ仕様が満たされている限り、アプリケーションは正常に実行できます。

データバスにもサーバーは必要ありません。プロトコルを使用して、可能な接続を検出します。すべてのデータフローは、可能な限り最小の遅延を実現するために直接ピアツーピアです。また、サーバーが詰まったり故障したりすることがないため、基本的なインフラストラクチャはスケーラブルで信頼性があります。

上記の例のようにスケーリングするには、階層サブシステムを組み合わせる必要があります。それは霧にとって重要です。これには、サブシステムインターフェイスを分離するコンポーネントである「フォグルーティングノード」が必要です。これは概念的な用語であることに注意してください。ハードウェアデバイスとして実装する必要はなく、多くの場合、実装されていません。これは通常、サービスまたは実行中のアプリケーションとして実装されます。このサービスは、デバイス自体、別のボックス、または上位レベルのシステムなど、必要な場所で実行できます。その機能は、サブシステムを「ボックスで囲む」ことで、複雑さを隠します。したがって、サブシステムは必要なデータのみをエクスポートし、制御されたアクセスのみを許可し、単一のセキュリティドメイン（証明書）を提示します。また、データバスは当然のことながら冗長性をサポートしているため、サービス設計により、信頼性の高いシステムで多数の並列ルーティングノードを簡単に実行できます。

: 階層システムでは、サブシステムの内部データを含める必要があります。フォグルーティングノードは、レベル間でデータモデルをマッピングし、情報のエクスポートを制御し、高速な内部検出を可能にし、セキュリティドメインをマッピングします。したがって、外部インターフェースは、内部システムを隠すはるかに単純なビューです。

RTIは、1000以上のプロジェクトで、この設計に関する豊富な経験を持っています。これらには、ロボット工学用の高速3kHzフィードバックループ、NASA KSCの巨大な300kポイント発射制御SCADAシステム、Siemens Wind Powerの最大のオフショアタービンファーム、Grand Couleeダム、GE HealthcareのCTイメージングおよび患者監視製品ライン、米国のほぼすべての海軍船が含まれますとその同盟国、Joy Globalの連続採掘機、多くのパイロットレスドローンと地上ステーション、Audiのハードウェアインザループテスト環境、自動運転車とトラックの設計リストの増加。

データバスの主な利点は次のとおりです。

信頼性 ：冗長性が高く、サーバーに障害が発生しないため、非常に信頼性の高い操作が可能です。 DDSデータバスは、システムが5分または5ミリ秒の短い期間であっても、オフラインになることを許容できません。
リアルタイム ：データバスのピアツーピア配信は、ミリ秒単位、さらには数十マイクロ秒単位で測定される遅延を簡単にサポートします。
インターフェーススケール ：相互作用するモジュールが10を超える大規模なソフトウェアプロジェクトでは、インターフェイスを慎重に定義、調整、および進化させる必要があります。データ中心のテクノロジーは、この責任を手動プロセスから自動の強制インフラストラクチャに移します。 RTIは、1500を超えるプログラマーチームが数千の相互作用するアプリケーションを構築しているシステムの経験があります。
データスケール ：システムが大きくなると、データフローを制御する必要があります。すべてをすべてのアプリケーションに送信することは、単純に実用的ではありません。データバスでは、コンテンツやレートなどでフィルタリングできます。したがって、アプリケーションは本当に必要なものだけを受け取ります。これにより、ネットワークとプロセッサの両方の負荷が大幅に軽減されます。これは、1000を超える個別にアドレス指定可能なデータ項目を持つシステムにとって重要です。
アーキテクチャ ：データ中心性をシステムに簡単に「追加」することはできません。代わりにコアデザインとして採用されています。したがって、この変換は、次世代のIIoT設計にのみ意味があります。ほとんどのシステム設計には、長年のライフサイクルがあります。

これらの要件のほとんどを満たすシステムは、データ中心の設計を真剣に検討する必要があります。

無料の電子書籍：産業用モノのインターネット向けの主要なアプリケーションとアーキテクチャ

霧の未来

カリフォルニアの霧の毛布のように、適切な場所の雲は驚異的に機能します。データバステクノロジーは、データを必要な場所に信頼性をもたらすことで、弾力性のあるコンピューティングを可能にします。リアルタイムで信頼性が高く、スケーラブルなシステム構築をサポートします。もちろん、通信は進化するフォグアーキテクチャに必要な機能の1つにすぎません。しかし、それは重要であり、比較的成熟しています。したがって、多くの設計を推進しています。

産業用IoTは、運輸、医療、電力、石油およびガス、農業など、ほぼすべての産業を変革します。これは、今後数十年間のテクノロジーの主要な推進トレンドであり、私たちの生涯のテクノロジーストーリーです。フォグコンピューティングは、現在クラウドでのみ利用可能な強力な処理をフィールドに移動します。予報は確かに霧がかかっています。

産業用インターネットリファレンスアーキテクチャの第2バージョンがレイヤードデータバスでリリース ConnextDDS開発者およびエンジニアにとって2016年の最も価値のあるコンテンツ

モノのインターネットテクノロジー