IoT

SensorCorpus:センサやゲートウェイの種類に関係なく活用できるIoT基盤

IoTサービス基盤「SensorCorpus」は、センサやゲートウェイの種類、通信網や通信事業者などに関係なく活用できるとしている。センサデータをリアルタイムに演算して適切な値に変換、処理する機能も搭載している。

SensorCorpusのポイント

  • センサデータをリアルタイムに演算して適切な値に変換、処理
  • エッジとクラウドで連携、相互通信で協調分散処理も可能
  • ノイズかどうかを判断、データの欠損もアルゴリズムで補完

SensorCorpusの製品解説

 インフォコーパスの「SensorCorpus(センサコーパス)」は、センサから出力されるデータの収集、保管、表示、分析、通知を担うIoTサービスプラットフォーム。パブリッククラウドでもオンプレミスでも導入できる。センサやゲートウェイの種類、通信網や通信事業者、表示するデバイスに関係なく活用できるとしている。

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 スケールアウトに対応したアーキテクチャとなっており、データ管理機能として“多様な数値情報の属性管理(センサプロファイル)”“連続情報の収集、リアルタイム加工処理(クレンジング、ストリーミング処理)”を標準で実装している。

 現在市場に流通しているセンサはさまざまなメーカーが開発しており、種類は多種多様。属性情報などのメタデータは標準化されていない。IoTのシステムでは、センサの仕様や属性情報などのカタログの標準化や一元化は利便性に直結するとされている。

 SensorCorpusでは“センサプロファイル”として全てのセンサのメタデータ管理、カタログ化を進めている。センサプロファイルの仕組みを活用して、センサが設置される環境の要件や求められる測定精度、電源の取りやすさなどに応じて適切なセンサを選択できるようにしている。センサプロファイルを起点に、データを取り込むゲートウェイや分析アルゴリズム、セキュリティ対策、全体の運用手順などを用途別にパッケージ化することを狙っている。

 「Sensor Data Stream Processing(SDSP)」機能を搭載する。SDSPでセンサデータをリアルタイムに演算して適切な値に変換、処理できる。SDSPでは、セ氏からカ氏へのようなデータの単位を変換したり、湿度や温度データから熱中症対策の暑さ指数を自動生成するなどの複数の種類のデータから別の指数を生成したりといったことが可能になる。

 SDSPではまた、同じ種類に属するセンサデータを集約して平均値や閾値を自動生成して異常検知の精度を向上させられると説明。条件分岐でデータを選別したり、データの経路を変更したりなどの特定条件下での状況を判断するといったことも可能。

 エッジとクラウドでの機能連携では、エッジ側でデータを前処理して必要なデータだけをクラウドに送信するといった使い方が可能。エッジでリアルタイムにフィードバック、フィードフォワードの制御も可能。エッジとクラウドが相互に通信することで協調分散させるといったこともできる。

 さまざまな種類の単位のデータを管理する仕組みとしてNoSQLの「MongoDB」を採用している。センサやゲートウェイなどの属性管理はRDBを採用。全体のコントローラとしてイベント駆動型のサーバサイドJavaScriptである「Node.js」を採用している。

 IoTでは一般的にセンサから発生するデータはノイズを含む場合があり、ノイズを適切に処理する必要がある。SensorCorpusではセンサプロファイリングで管理する測定範囲属性をもとにノイズかどうかを判断。異常値も検出できる。

 欠損値があった場合には、アルゴリズムで欠損値を補完する。データが送られなかった、複数のデータを組み合わせる際に測定時刻がずれているなど必要とする時刻の測定データが存在しない場合にはデータを補間処理する。

 表やグラフを用いたダッシュボードで分かりやすく情報を表示する機能も搭載されている。そのほか、データが指定位置に達したらメールで通知、警告する通知機能、API経由で外部のさまざまな分析サービスと接続したり、別途開発で指定の分析アルゴリズムも実装したりできる分析機能、ゲートウェイなりすまし防止やSSL通信によるセキュリティ機能なども備えている。

SensorCorpusのまとめ
用途と機能IoTサービスプラットフォーム
特徴センサやゲートウェイの種類、通信網や通信事業者、表示するデバイスに関係なく活用可能。データをリアルタイムに演算して適切な値に変換、処理する機能を搭載。エッジ側でデータを前処理して必要なデータだけをクラウドに送信するといった使い方が可能

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