「IoTシステム技術検定 中級」への試験対策用アウトプットです。
第２章 IoTシステムのコンピューティング技術
- IoTゲートウェイの機能
- 中継処理：データ集約、タイミング調整、ノイズ除去、データ加工
- 負荷分散：クラウドとエッジで処理を分担、セキュリティ対策向上
- リアルタイム処理：異常検知・アラーム通知、自動走行制御
- エッジコンピューティングで留意すべきこと
- クラウドとエッジで、役割分担はバランスが取れているか。
- クラウド処理をエッジにオフロードすれば、処理効率向上になるか。
- 今後の5Gのサービス機能（高速大容量、超低遅延、多端末接続）が、クラウド／エッジの役割分担に活用できるか。
- IoTゲートウェイの基本構成
- サービス・ゲートウェイ：プロトコル変換とメッセージ交換の共通基盤。Javaベースのソフトウェアである『OSGi』が代表的。
- プロトコル変換：インターネット領域とIoTエリアネットワークのプロトコルを変換。OSGiの「バンドル」によって変換を実行。
- WAN（インターネット）： TCP/IP
- IoTエリアネットワーク：低速・低コスト・低消費電力
- 6LoWPAN（IPv6 over Low Power Wireless Personal Area Network）
- CoAP（Constrained Application Protocol）
- BaaS（バックオフィス機能）の例：データ保管機能、プッシュ通知機能、ユーザ管理機能、SNSとの連携機能など。
エッジコンピューティング
- 製造業への適用
- Edgecross：2017年11月発足。NEC、HITACHIなどが参加。工場生産現場のITシステムとFAのシームレスな連携を目指すモデル化・標準化が目的。
- FIELD System：FANAC（ファナック株式会社）が製造現場を賢くすることを目的に開発されたオープンプラットフォーム。データ処理・自動化するアプリ開発を簡単に行うことができる。2016年開発開始。シスコ、NTT、NVIDIAなどが参加。
エッジAI
- エッジAIの必要性
- よりリアルタイムな処理が必要な場合
- オフラインでの稼働継続が必要な場合
- セキュリティ都合によりオンライン使用ができない場合
- エッジAI（リアルタイム分析）とクラウドAI（学習のための大量データを保管・分析）をバランスよく活用させる。
- エッジAI化方式
- ハードウェア拡張：GPU、分析特化アクセラレータ、SoC（System on Chip）半導体等の使用
- 学習済モデルをエッジに組込む：判断だけをエッジで。小規模演算での対応が可能。
- FPGAを活用：プログラム可能なゲートアレイ論理回路。エッジAIのアクセラレータとして活用。
