IoTプラットフォームとは

IoTプラットフォームとは、IoTに必要な機能を提供するための基盤（プラットフォーム）の総称です。IoTは、Internet of Thingsの略で、モノのインターネットを意味しています。IoTでは、ホーム家電（スマート家電）から工場の装置まで、様々な「モノ」がネットワークに接続されます。そして、ネットワークにつながる「モノ」から収集されたデータによって、新たなサービスや価値が生まれています。IoTプラットフォームには、「モノ」からデータを収集する設備に始まり、ユーザがその情報を使って何かのアクションや意思決定をするための設備まで、非常に幅広い範囲が含まれています。

様々なベンダーが、IoTビジネスの市場に参入し、IoTプラットフォームを提供していますが、その提供範囲も様々です。例えば、「モノ」から情報を収集するネットワークをIoTプラットフォームと呼んでいるベンダーもあれば、「モノ」から収集したデータを解析する基盤をIoTプラットフォームと呼んでいるベンダーもあります。

さらに、IoTプラットフォームの規模も様々で、世界中からデータを収集するようなシステムもあれば、工場の機械からデータを収集するローカルなシステムまであります。対象となる業種や業界も、自動車などの製造業から、医療や農業まで様々です。

このような理由から、私たちはやりたいことにあったIoTプラットフォームを選定する必要があります。ここでは、IoTプラットフォームの選択における注意点と、IoTプラットフォームの構成要素について解説し、IoTプラットフォームで使われる様々なテクノロジーについて紹介します。

IoTプラットフォームの選択

ユーザが持つ課題はさまざまなため、クラウド事業者やメーカーが提供するIoTプラットフォームも多種多様です。実際に、世界の主要なITメーカーやAWS、Google Cloud Platform、Microsoft AzureなどのクラウドベンダーがIoTプラットフォームを提供しています。しかし、こうしたサービスに契約すれば、すべての課題が解決されるというほど簡単ではありません。

そのため、自社の課題に対応したインフラを独自に構築することが必要になる場合も少なくありません。むしろ、世界的にはオープンソースソフトウェアなどの汎用的なソリューションを連携して、独自のITプラットフォームの環境を実現しているケースは非常によく見られます。

「IoTプラットフォームで使われるOSS 20選」では、IoTプラットフォームでよく使われているOSSを紹介しています。

IoTプラットフォームの構成要素

IoTプラットフォームは、図のような7つのパートからできています。IoTプラットフォームのそれぞれのパートで使われている技術はIoT用の特別なものというわけではありません。そのため、汎用的な技術を選択することもできます。一方、様々なベンダーからは、こうした技術をパッケージングした製品やサービスが提供されています。

IoTエンドポイント

IoTエンドポイントとは、情報を取得する端末や機器のことで、IoTデバイスとも呼ばれます。センサー、カメラ、ホーム・ターミナル、スマート・メーター、家電、モバイル機器など、種々のデバイスやソフトウェアがIoTエンドポイントの役割を果たします。

IoTエンドポイントに必要な要件は、何らかの方法で取得した情報をデジタル化し、IoTインフラを介して受け渡しできることです。汎用的なデバイスの場合も、特別なデバイスの場合もあります。

IoTインフラ

IoTインフラとは、IoTエンドポイントをインターネットに接続するための設備で、「エッジ」とも呼ばれます。遠隔にあるIoTインフラからデータを収集するために、携帯ネットワークや無線ネットワークなどを利用することが多いようです。例えば、携帯キャリアやMVMOの各社は、IoT向けの通信サービスを提供しています。センサーからのデータを送る場合には、データ量が非常に少ないため、通信速度が低速で低料金の契約が利用できます。逆に、カメラのようにデータ量が多いデバイス向けには、適切なデータ量で制限される定額サービスを利用することができます。

IoTネットワークインフラ

IoTネットワークインフラは、インターネットを構成する、ルータ、セキュリティデバイスなどのインフラです。一般的なインターネットの接続設備と何ら変わりはありません。ただし、多数のIoTエンドポイントからリアルタイムにデータが集める場合には、高速なネットワークインフラが必要になる場合があります。また、不正な通信と区別するため、IoTエンドポイントに対してアクセス制御を掛けたり、認証の仕組みを導入する場合もあります。認証では、単純なログイン認証だけでなく、認証局と証明書を使った高度な認証が使われる場合があります。

「IoTサービス用HTTPプロキシ構築事例」へ

IoTデータ収集プラットフォーム

IoTデータ収集基盤は、IoTエンドポイントから取得し収集したデータを蓄積するための設備です。データ量がそれほど多くない場合には、汎用的なストレージ、オブジェクトストレージをそのまま利用することが可能です。膨大なデータ量を扱う場合には、NoSQL、負荷分散型のデータベース、高速な全文検索エンジンなどに、データを保管する必要があります。そのため、IoT向けに様々なソフトウェアが登場しています。

なお、データ量に関わらず、IoTでは次のような理由からリレーショナルデータベースはあまり利用されません。

• 収集したデータには相関関係（リレーション）がないこと
• リレーショナルデータベースは、スケーラビリティに問題がある
• リレーショナルデータベースは、コンテナ型仮想化などでは使いにくい

代わりに、IoTデータ収集プラットフォームでは、MongoDBやGridDBなどNoSQL型のデータベースやKVS（key Value Store）などが利用されます。

IoTデータ処理プラットフォーム

IoTデータ処理プラットフォームは、収集したIoTデータを加工・分析したり、統計処理するための処理基盤です。IoTデータ処理基盤としては、次のような要素を考慮する必要があります。

データ分析プラットフォーム

データの量に応じたデータの分析プラットフォームを用意する必要があります。データ量がそれほど多くない場合には、PCや仮想サーバ1台でも充分かもしれません。しかし、分析するデータの量が多い場合には、並列コンピューティングの仕組みや、クラウド上の高速な計算機資源の利用なども考慮する必要があります。

データの可視化

収集したデータを可視化するツールです。ダッシュボードにグラフィカルに表示したり、レポートを作成したりするツールが利用されています。このようなツールでデータを可視化することで、データのトレンドを調査したり、様々な検討をすることが容易になり、業務の効率を改善することができます。収集するデータに応じて、プログラムを自作することも少なくありません。汎用的なBIツールを使うこともできますが、BIツールは比較的使い方にくせのあるものもすくなくありません。

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スケーラビリティ

各種のクラウドサービス、OpenStackなどの仮想化基盤の技術、Docker/Kubernetesなどのコンテナ型仮想化などを使って、データが増加した時にも拡張できるような処理基盤を構築する必要があります。

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IoT機械学習プラットフォーム

IoT機械学習プラットフォームは、収集したIoTデータを何らかの機械学習アルゴリズムで処理するための基盤です。収集したデータを活用して、機械学習モデルを構築するための基盤です。IoT機械学習基盤としては、コンテナ型仮想化の技術が注目されています。

なお、機械学習の分野では、Googleが開発したディープラーニングを始めとして、人工知能の技術を活用した様々なツールをオープンソースソフトウェアとして入手することが可能です。

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IoTクライアント

IoTプラットフォームの最終目的となるクライアントです。IoTエンドポイントから収集したデータを分析した結果を表示したり、データを元にアクションを起こしたりします。一般的な、PCの場合もあれば、スマートフォンやタブレットなどが使われることもあります。また、専用のPCアプリケーション、スマホのアプリ、ハードウェアが用意される場合も少なくありません。

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デージーネットの取り組み

デージーネットでは、IoTプラットフォームを汎用的なオープンソースソフトウェアを利用して構築しています。「IoTプラットフォームで使われるOSS 20選」で紹介しているソフトウェアのほとんどは、デージーネットで構築や運用の実績のあるソフトウェアです。

また、IoTプラットフォーム、機械学習基盤でよく使われているdocker/Kubernetesの導入や、導入に関するコンサルティングにも力を入れています。

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