2018年04月06日 08時00分 公開
特集/連載

既存インフラが通用しないIoTデータの制御CW:デジタル化とIoT製品導入戦略ガイド

モノのインターネットは多大なストレージを要求し、前例のない量と種類のデータを発生させる。フラッシュからオブジェクトからクラウドに至るまで、選択肢について検討する。

[Manek Dubash,Computer Weekly]

 モノのインターネット(IoT)がストレージに与える影響について、1つはっきりしていることがある。1つの方法だけでモノが生成するデータに対応することはできない。何よりも、データを生成する機器やデータの種類はあまりに多岐にわたる。

 もう1つ明らかなこととして、大量のデータはさらに増大する。データセンターをそれに対応させる必要がある。クラウドストレージは1つの解決策になるかもしれないが、唯一の解決策ではない。セキュリティはIoTが投げ掛ける多くの課題の1つにすぎない。

 IoTプロジェクトのためのストレージを計画する場合、最初の仕事はそのプロジェクトで生成されるデータの種類を特定することだ。IoTデータは究極的には2種類に大別できる。1つは防犯カメラが生成するような、大型のオーディオビジュアルファイル。もう1つは環境センサーのような機器が生成する小型のログファイルだ。

 それぞれのデータタイプの入出力プロファイルは、読み込みと書き込みに関連する限り、あまりに違いが大きく、もし生成されるデータにこの両方のタイプが含まれるのであれば、1つで全てに対応させるIoTストレージアーキテクチャの設計は現実的ではない。

IoTアプリケーション

 IoTの多様性を表す実例を見つけるのは難しいことではない。その筆頭に挙げられるスマートシティーは、環境モニター、ビデオ監視、交通管理などの幅広い機能を網羅する。例えばミルトン・キーンズではスマートドローンなどのアプリケーションを取り入れ、ドライバーのいない車の実験を行っている。

 他にもEricssonのMaritime ICT Cloudは、IoTが生成するデータを使って運輸企業のために交通、貨物、港湾、天気、安全に関する情報を手作業で更新するプロセスを自動化している。ICT Cloudは海上の船舶を、陸上の業務やメンテナンスサービス事業者、顧客サポートセンター、輸送パートナー、港湾運営当局と結び付ける。

 一方、ドイツの自動車メーカーDaimlerは、IoTデータを使って移動中の車の安全手順を自動化している。例えばDaimlerのトラックには近接コントロール、のろのろ運転支援、非常ブレーキ支援、車線逸脱防止支援、他の車両との安全な距離を保つ助けになる3Dマップが搭載されている。同社はまた、ドライバーの反応時間向上を支援するためのステレオカメラとレーダーセンサーを開発した。

ストレージへの影響

 モノのインターネットはデータセンターとストレージの設計に複数の面で影響を及ぼす。まず第1に、データを機器から引き出すことが不可欠になる。大抵の機器は小型の内蔵ストレージがあり、そこからセキュアなバックアップストレージシステムへデータを移動させる。

 このデータは特有であるだけでなく、非常に貴重な場合もある。こうしたデータには、例えば企業によるコスト追跡を可能にする環境データや、北極探検隊からのサンプルデータなどが含まれる。

 センサーなどの機器からのデータは、大量の小型データで構成され、高いレベルの入出力を必要とする。

 こうしたリアルタイムデータの大部分はデータベースに保存され、正確な分析のためには正しい順序で処理しなければならない。例えば気温の上昇は、データポイントが届く順序が間違っていれば、コンポーネントウェアのような他のデータと正確に関連付けることができない。

 そのためには非常に高速なストレージが求められる。特に、できる限りリアルタイムかそれに近い速度で処理する必要がある場合、SSDが必須になる。いずれはそうした高速ストレージに対する需要がかき立てられる見通しで、フラッシュ代替技術が多数のメーカーによって開発されている。




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