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IoT時代にデータベースはここまで進化する!

 IT業界において次なるキーワードとなりつつあるのが「IoT(Internet of Things)」だ。このIoT、クラウドやビッグデータに比べると、システムとしての本格的な展開はかなり速いかもしれない。と言うのも、IoTの実現に必要なクラウドやビッグデータといった基盤技術がすでに定着しているから。さらにモバイル端末の普及や各種センサー活用なども、この言葉が出てくる以前からすでに実践されている。

DB OnlineDay2015開催!―ニッポンを強くする!データ活用の未来

日時:2015年3月13日(金)13:00-18:10 
場所:ベルサール神保町 
参加費:無料(
事前登録制)
→お申込みはこちらから

IoTの本質はデータを集める技術ではなく集めたものを活用すること

 センサーデータ活用が進んでいるのは製造業だろう。温度や圧力など各種センサーが製造ラインには設置され、さまざまなデータを収集している。何らかの異常値をセンサーから検知すれば、アラートが発信され自動でラインを制御する仕組みもある。さらに航空機エンジンや自動車などの製品にもいまや多様なセンサーが搭載されており、得られるデータを用い故障診断などが始まっている。

 そんな中、温度センサー技術でかなり興味深い技術を発表しているのが富士通だ。2012年6月に発表した「光ファイバー超多点温度センシング技術」がそれだ。通常の温度センサーは1つで1カ所の温度を計測する。これが光ファイバーを使えば、ファイバー線のどこででも温度を計測できる。つまり、データセンターなどに光ファイバーを張り巡らせれば、ファイバーの通っているところを点ではなく線で温度計測できるのだ。

 この技術を使うことで、データセンター内の隅々に至るまで、温度分布を詳細に把握可能だ。従来の点での温度計測では、閾値を設定しセンサーを監視するのが普通だ。閾値を超えたセンサーを検知し、付近の空調をコントロールする。この閾値ベースのコントロールでも、それなりに安定した空調管理が可能だろう。しかし温度調整の最適化では限界もある。

 実際のデータセンター内部は温度分布が均質ではない。サーバー密度が高いところは周囲より温度が高く、逆に稼働が少なければ温度は低くなる。1つのセンサーが異常を示しただけでは、データセンター内に重大な異常が発生しそれがどのような状況になっているかを把握するのは難しい。

 光ファイバーのセンサーならば、単一のセンサーよりも温度分布の状況はより細かく計測できる。「温度分布状況の今までにない変化があれば、それが異常の兆候です」と言うのは富士通 ミドルウェア事業本部 データマネジメント・ミドルウェア事業部 事業部長の安永尚稔氏だ。たとえば温度分布が前日までとかなり違うなど、大きな変化が発生することが問題なのだ。その変化を捉えるには、より多くのセンサーデータを集めて蓄積し、統計学手法などを用いビッグデータ分析を行うことになる。

富士通 ミドルウェア事業本部 データマネジメント・ミドルウェア事業部 事業部長の安永尚稔氏
富士通 ミドルウェア事業本部
データマネジメント・ミドルウェア事業部
事業部長 安永尚稔氏

 データセンター内のある場所にサーバーが追加設置されたために、温度分布が大きく変化することもある。とはいえ、それは管理者側で把握している温度の変化であり異常ではない。こういった問題のない変化は、すでにデータを分析した結果にフィードバックする。それで判断基準を更新する。こうすることで、さらに正確な人の判断が可能となり、空調制御の最適化へとつながる。

 単にセンサーデータから得られるデータを閾値で判断し、機器をオン/オフする程度ではIoTと呼ぶにふさわしくないだろう。より多くのセンサーデータをクラウド技術などで集め、迅速にビッグデータ分析して判断できるようにする。結果を現場アクションへと反映し、さらにデータを集めて解析する。この一連のデータの流れがPDCAサイクルの形で完成してこそ、真の意味でのIoTの実践だと安永氏は指摘する。

次のページ
データを活用し人が介在したPDCAサイクルを効率的に回す仕組み

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この記事の著者

谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーターかつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリスト...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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