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今まさにデータヒストリアンは歴史となる…

なぜ、最新の時系列対応データベースによって、時系列データ分析が簡単に行えるようになり、さらに分析の品質を高めることができるのか

オペレーショナルテクノロジー(OT)環境は、様々な機器や機械、そしてセンサー・デバイスのネットワーク上で時系列データが生成されるような業界(例えば製造業、石油、ガス、技術研究など、他にも数えきれないほど多くの業界)で構築されています。時系列データストリームの対象範囲は、圧力、量、温度を表示するセンサーのデータから機器の画像や監視用の動画にまで及びます。

 

最初のうちは、これらストリームは破棄されたり、使用頻度の少ないサンプルデータとして使用されたりしていました。そのような中、時系列ストリームの量が増加し、ローカル上でのデータ処理に複数のデータストリームの突き合わせ機能が組み込まれました。そこでOTエンジニアは、この時系列データストリームをより適切に処理するために、データ収集や集約を行い、規模を最小限に抑えたシステムを構築し始めました。この特定の開発元の製品のみを組み合わせた特注のプロプライエタリシステムは、最終的には、総称して「データヒストリアン(*)」と呼ばれるようになりました。

 
(*)データヒストリアンとは:タイムスタンプを格納する列をもった時系列データベース(NoSQLデータベースのひとつ)を使用して、センサーなどのIoTデバイスから出力された大量のデータを収集するためのシステムのこと

 

(データヒストリアンについては、以下のページもあわせて参照ください。)

「IoT 開発者のための組み込みデータベースの概要」

OTの専門家以外のユーザーも利用するデータ管理システムとは?

OTデータの利用者と利用頻度は、ここ数年の間に大きく変化してきました。OTデータは、OTをサポートしている開発者、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、ビジネスを推進する製品/サービスマネージャーなど、組織内の多くの利用者によってさらに活用されるようになっています。

 

ですが、データヒストリアンは外部にある他のシステムで使用されることを想定して設計されておらず、文字通りOTの専門家だけが利用するために収集されたデータのライブラリとなっていました。つまりは、OTの専門家はデータヒストリアンを自身で一から設計していたり、製造機器や他の専用機器ベンダーが代行して設計していたりしていたため、実際はOTの専門家だけのために構築されたライブラリだったのでした。

 

このような多くのシステムは、リソースが制限され、標準化もされていない高価でレガシーなハードウェア上で一から設計されました。そのため、システムの機能性は削られてしまい、OTインフラのローカライズや緊急性の高い要件のみにフォーカスされてしまっていました。

 

結果的に、ローカライズされた分析や可視化、ローカルシステムをまたがるデータ共有、より高度な分析と可視化を簡単で安全に行える最新のバックエンドシステムとのデータエクスチェンジなどいったシステム拡張は簡単には行えないことが分かりました。

過去のデータから未来を形成する技術

ビジネス業界やIT業界などと同様に、日々登場する新しい機能によって、データマネジメントの技術は進化し続けています。現在、3つの主要な技術の変化が組み合わさり、データヒストリアンのソフトウェア性能や効果を超えた技術が生まれようとしています。

1.最新の時系列データベースに形式の異なるデータを格納する

皆さんの会社のデータは、OTドメイン管理外の場合ですと、標準的なデータベースやデータウェアハウス上に保存されているでしょう。データヒストリアンは主に時系列フォーマットで構造化されたデータを取得することにフォーカスして構築されていました。最近のデータは、レガシーなシステムによって取得された膨大なデータの集まりになります。

 

最新の時系列データベースは、従来の時系列データの性能を引き継いでいますが、データの配列を取得し、バイナリ・ラージ・オブジェクト型(バイナリデータを格納するためのデータ型)やJSON型のデータを含む、データ量が大きく移り変わる非構造体のストリーミングデータソースからデータを取り込むために、IoT接続標準規格に準拠するよう設計され、最適化されています。

2.アドホックな分析とレポートで、あらゆる人が適切なデータを「チェックアウト」できる

データヒストリアンには、データ収集とローカルデータの管理に最適なNoSQL APIを採用する傾向にありますが、過去のデータ、特にOTドメイン管理外にあるビジネスアナリストやデータサイエンティストが収集したデータの場合は、アドホックな分析やレポーティングはなかなか実施しにくいものです。

 

最新の時系列データベースは、データ抽出のためにNoSQL APIや標準的なANSI SQL準拠のAPIの両方を提供しており、JDBCやODBCといったドライバに頼った多くのユーザーに利用されているビジネスインテリジェンスやレポーティングツールをもとに、リモートで行えるアドホック分析、レポーティング、可視化をサポートします。

3.人工知能を使用して過去の歴史から未来予測することをサポートできる

データヒストリアンによって、現場の業務マネージャーがインフラの問題を見つけられるようになりました。例えば、圧力が高すぎる、ある部分が故障した、といった問題です。ですがアラートが鳴るのは、いつも問題が発生した後のことでした。データ収集とデータ処理の速度は、アラートの速度に多少影響しますが、既存の設定では、常に問題が発生してからアラートが鳴るようになってしまっていました。

 

最新の機械学習 (ML) の機能をもとに構築された人工知能 (AI) は、より洞察に富んだアラートを鳴らすようになったり、データや過去のパターンの組み合わせをもとに分析を行ったり、あるパーツがいつ故障するか見極めたりといった、予知に関連したアラートを鳴らすることができるようになりました。最新の統合化時系列データベースは、OTドメイン内で処理が発生するポイントにおいて、OTとバックエンドを統合することによりAIとMLの機能をローカル環境でサポートすることができます。

 

その結果、データサイエンティストやエンジニアがバックエンドのシステム上でAIとMLの機能を構築することができるようになりました。開発者やフロントエンドのOTエンジニアにより、AIとMLの機能はOT環境に移行され、稼働しています。そして皆さんの会社が保有するデータをもとに、最先端の方法でより良い成果を生み出しているのです。

レガシーを尊重しつつも、未来へ進みましょう

データヒストリアンのソリューションは、1980年代以前から続くOTやIT業界の進化に重要な役割を果たしたことで、ソリューションの貢献が認められ、尊敬されるべきでしょう。これはもう過去の話ですが、最新技術のソリューションが代わって登場しました。そして今日、皆さんの会社が必要としているデータの管理体制が改善されています。未来に向けて、より早く、より完璧に、より正確な情報を得ることができるでしょう。

 

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Actian社は、最新ビジネスに対応したオペレーショナルデータウェアハウスとエッジデータのマネジメントソリューションの分野で一歩リードしています。当社のソリューションにより、オンプレミスやクラウド、モバイル機器やIoT機器が設置されたエッジサイドのデータを管理することをサポートします。また、Actian社とエージーテックは、ビジネスアジリティのサポートに必要な技術基盤の開発をサポートします。詳しくはwww.agtech.co.jp/actian/をご覧ください。

It’s Time for Data Historians to Become … History

(September 17, 2019 Pradeep Bhanot 著)

Pradeep Bhanotについて

製品マーケティングの専門家であり、執筆者であり、父親であり、写真家。ケニヤ出身。ディスコ、パンク、ニューロマンスの時代をイギリスで過ごす。グランジの時代にカリフォルニアに移住。Oracle社でOracleデータベースに13年間携わる。British Telecom社とWatson Wyatt社にて、IBM DB2メインフレームおよびその前身であるSQL/DSのデータベース管理を担当。CA Technologies社とSerena Software社にてIBM VSAMに携わる。1E社およびBDNA社にてMicrosoft SQL Serverを活用したソリューションに従事する。

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