編集

Azure Digital Twins を使用してスマート プレイスを作成する

Azure Data Explorer
Azure Data Factory
Azure Digital Twins
Azure Functions
Azure IoT Hub

この記事では、スマート空間のソリューションの概要を説明します。 Azure Digital Twins では、環境をモデル化することで、アーキテクチャの中核が形成されます。 マネージド IoT サービスである Azure IoT Hub も、分析サービスである Azure Data Explorer と同様に、重要な役割を果たします。

アーキテクチャ

次の図は、このソリューションのデータの流れを示しています。

  • 複数のアイコンを含むボックスは、サービスのカテゴリを表します。 各カテゴリ内では、サービスは独立して、または連動して機能が提供されます。
  • ボックス間の矢印は、対応する領域間の通信を表します。

スマート空間 ソリューションの推奨アーキテクチャを示す図。

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

データフロー

  1. 環境では、次の通信プロトコルと他の通信プロトコルを使用できます。

    • Building Automation Controls ネットワーク (BACnet)
    • Modbus
    • KNX
    • LonWorks

  2. オンプレミスのデバイスとシステムにより、テレメトリや他のデータがクラウドに送信されます。 データ ソースには次のようなものがあります。

    • ブラウンフィールド デバイス
    • 直接接続センサー
    • 独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) が提供するセンサー
    • 既存のビジネス システム

  3. デバイス、センサー、アクチュエータなどによってテレメトリが生成されます。 一部のデバイスは、IoT Hub と直接やり取りします。 他のデバイスでは、データは Azure IoT Edge 経由で IoT Hub に送信されます。

  4. 外部、バッチ、またはレガシ システムでは、データは Azure Data Factory に送信されます。 この静的データは、通常、ファイルとデータベースに由来します。

  5. 企業間コネクタでは、ベンダー データが変換され、Azure Digital Twins にストリーミングされます。

  6. IoT Hub では、デバイス テレメトリが取り込まれます。 また、IoT Hub では次のサービスも提供されます。

    • デバイス レベルのセキュリティ
    • デバイス プロビジョニング サービス
    • デバイス ツイン
    • コマンドとコントロールのサービス
    • スケールアウト機能

  7. Data Factory では、半静的なデータが変換され、Azure Data Explorer または長期ストレージに転送されます。

  8. Azure Functions では、IoT Hub データを受け取り、Azure Digital Twins API を使用して Azure Digital Twins が更新されます。 Azure Digital Twins には、建物と環境の空間グラフが保持されます。 Azure Digital Twins では、Digital Twins Definition Language (DTDL) を使用して環境がモデル化されます。 Azure Functions ではデータが処理され、障害検出とグラフの更新が行われます。

  9. さまざまなコンポーネントによって、DTDL モデルの作成、格納、読み込みなどが実行されます。

  10. Azure Digital Twins では、データは Azure Event Grid 経由で Azure Data Explorer に送信されます。 この分析サービスは、ソリューションの時系列データを格納し、ヒストリアンとして機能します。

  11. シミュレーション エンジンと AI ツールによってデータが処理されます。 たとえば、Azure Cognitive Services、AI モデル、パートナー シミュレーション サービスなどです。

  12. Azure Data Lake では、データに長期ストレージが提供されます。 Azure Synapse Analytics では、データの分析とレポートの作成が行われます。

  13. 視覚化ツールとエンタープライズ アプリでは、ソリューション アクセス層によって、コア システム サービスに安全にアクセスできます。

    • Azure API Management では、API の正規化、セキュリティ保護、カスタマイズを行う機能が提供されています。 このプラットフォームでは、使用量クォータとレート制限も適用されます。

    • Azure SignalR Service では、テレメトリとデータが変更された場合に、通知が UI に送信されます。

    • データを非同期またはボリュームで交換するアプリケーションでは、さまざまなコンポーネントによって発行およびサブスクライブのメカニズムが提供されます。

      • IoT Hub
      • Azure Service Bus キュー
      • Azure Event Hubs
      • Web フック

  14. サービス アプリケーションでは、アクセス制御 API レイヤーからデータが収集されます。 その後、これらのアプリケーションでは、エンド ユーザー アプリケーションのデータが分析され準備されます。 Power Apps、Power BI、Azure Maps のような Microsoft のツールでは、Azure データ ストアのデータに関するレポートや分析情報が作成されます。

  15. エンタープライズ アプリケーションでは、準備されたデータが使用されます。 たとえば、次のようになります。

    • Dynamics 365 モジュール。

    • ISV ソリューション。

    • Microsoft Teams アプリ。

    • モバイル アプリやウェアラブルなどのフィールドに最適化されたソリューション:

コンポーネント

このソリューションではこれらのコンポーネントを使用します。

コア コンポーネント

  • Azure IoT Hub により、デバイスが Azure クラウド リソースに接続されます。 この管理サービスでは、次が提供されます。

    • デバイス レベルのセキュリティ。
    • デバイス プロビジョニング サービス。
    • デバイス ツイン。
    • コマンドとコントロールのサービス。
    • スケールアウト機能。

  • Azure IoT SDK では、デバイスを IoT Hub に接続するための推奨方法が提供されます。 これらのキットを使用できるデバイスには、次のようなものがあります。

    • Azure Sphere デバイス。
    • Azure RTOS を実行するデバイス。

  • IoT Edge では、IoT Edge デバイスでクラウド ワークロードが実行されます。 具体的には、この中央のメッセージ ハブでは Azure Machine Learning と Azure Stream Analytics を通じてリアルタイム分析を実行できます。 IoT Edge は、次の場合に IoT Hub へのゲートウェイとしても機能します。

    • 電力要件が低いデバイス。
    • レガシ デバイス。
    • 制約のあるデバイス。

  • Data Factory は、異なるデータ ストアからの、場合によっては大規模なデータ ブロックを処理する統合サービスです。 このプラットフォームを使用すると、データ変換ワークフローを調整して自動化することができます。 たとえば、Data Factory では、半静的ストアと Azure Data Explorer のような ヒストリアン コンポーネントとの間のギャップを埋めることができます。

  • 企業間コネクタでは、ベンダー コンポーネントと Azure Digital Twins との間でデータが双方向に変換およびストリームされます。 DTDL を使用して業界標準モデルを作成するベンダーの数は増え続けています。 RealEstateCore はその一例です。 そのため、この統合は、時間の経過と共に簡素化されると予想されます。

  • Azure Digital Twins には、IoT デバイスと環境のデジタル表現が保存されます。 このデータは、データの伝達またはリアルタイム分析に使用できます。 内部では、Azure Digital Twins によって次の処理が行われます。

    DTDL を使用して、オントロジまたは既存のモデル セットをビルドできます。 また、初めに業界でサポートされている次のモデルを使用することもできます。

  • Azure Digital Twins Explorer は、Azure Digital Twins のデータ、モデル、グラフなどの視覚化と操作に使用できる開発者用ツールです。 このツールは現在、パブリック プレビュー段階にあります。

  • モデル管理コンポーネントでは、DTDL モデルが管理されます。

    • モデルの作成では、次のオプションを使用できます。

      • Azure Digital Twins Explorer
      • ISV ソリューション
      • カスタム ビルド ツール
      • テキスト エディターまたはコード エディター

    • リポジトリには、次のオントロジが保存されます。

    • Azure Digital Twins にモデルを読み込む場合、次のオプションがあります。

  • Azure Functions は、イベント駆動のサーバーレス コンピューティング プラットフォームです。 Functions では、トリガーとバインドを使用して、サービスを大規模に統合できます。

  • Azure Data Explorer は、フル マネージドの高速データ分析サービスです。 このサービスを使用して、大量のデータに対するリアルタイム分析を行うことができます。 Azure Data Explorer では、アプリケーション、Web サイト、IoT デバイス、その他のソースからのさまざまなデータ ストリームを処理できます。

  • Azure Cognitive Services には AI 機能があります。 これらのサービスには、クラウド向けの事前トレーニング済みニューラル ネットワーク モデルのセットが用意されています。 REST API とクライアント ライブラリ SDK では、コグニティブなインテリジェンスをアプリケーションに組み込むことができます。 Cognitive Services の機能を次のように使用できます。

    • ほぼリアルタイムで行われます。
    • 特定のデータのしきい値。
    • オンデマンド。
    • 処理時間が長い複雑なジョブ。

  • Azure Machine Learning は、予測分析ソリューションの構築、デプロイ、管理に役立つクラウドベースの環境です。 これらのモデルを使用すると、行動、結果、傾向を予測できます。

  • Azure Data Lake では、大量のデータがネイティブの未加工の形式で保存されます。 通常、データは、構造化データ、半構造化データ、または非構造化データを含む複数の異種ソースから取得されます。

  • Azure Synapse Analytics は、データ ウェアハウスおよびビッグ データ システム用の分析サービスです。 このサービスは、Power BI、Machine Learning などの Azure サービスと統合されています。

  • Azure API Management は、バックエンド サービス用の一貫性のある最新の API ゲートウェイを作成します。 このプラットフォームは、API 呼び出しを受け入れてバックエンドにルーティングするだけでなく、キー、トークン、証明書、およびその他の資格情報も検証します。 また、API Management では、呼び出しのメタデータがログに記録され、使用量クォータとレートの制限が適用されます。

  • Azure Service Bus は、フル マネージドのエンタープライズ メッセージ ブローカーです。 Service Bus では、メッセージ キューとパブリッシュ/サブスクライブのトピックがサポートされています。

  • Azure Event Hubs は、ビッグ データのためのフル マネージド ストリーミング プラットフォームです。

  • Azure SignalR Service は、Web アプリにリアルタイムで通知を送信する方法を提供するオープンソースのソフトウェア ライブラリです。

サービス アプリケーション

  • Azure Logic Apps は、クラウド全体のアプリとデータを接続することによってワークフローを自動化します。

  • Azure Maps には、マップ、空間分析、モビリティ ソリューションをアプリに追加する地理空間 API が用意されています。

  • Microsoft Graph には、Microsoft 365、Windows 10、および Enterprise Mobility + Security のデータにアクセスするためのツールが用意されています。

  • Power Platform は、効率的で柔軟なソリューションを作成するための少量コードのツールを提供する製品とサービスのコレクションです。

    • Power Apps には、アプリ、サービス、コネクタ、データプラット フォームなどが揃っています。 Power Apps を使用して、手動のビジネス操作をデジタルの自動化されたプロセスに変換することができます。
    • Power BI は、分析情報を表示するソフトウェア サービスとアプリのコレクションです。
    • Power Automate では、繰り返しタスクとペーパーレス プロセスを合理化できます。
    • Power Virtual Agents では、顧客および従業員のニーズを大規模に満たすための、コードのないチャットボットが提供されます。

エンタープライズ アプリケーション

  • Dynamics 365 は、ビジネス操作を管理するためのアプリケーションのポートフォリオです。

  • Microsoft Teams では、会議、メッセージング、通話、共同作業のためのサービスが提供されます。

  • Azure App Service とその Web Apps 機能によって、Web アプリを構築、デプロイ、スケーリングするためのフレームワークが提供されます。

共有サポート コンポーネント

次のサービスでは、ソリューションのすべての領域のコンポーネントがサポートされます。

  • Azure Monitor によって、パフォーマンス メトリックやアクティビティ ログなどのアプリ テレメトリが収集され、分析されます。 このサービスでは、アプリと担当者に不規則な状況が通知されます。

  • Microsoft Defender for IoT は、脆弱性と脅威を特定することによって IoT システムを保護する統合セキュリティ サービスです。

  • Azure DevOps Services には、コード プロジェクトとデプロイを管理するためのサービス、ツール、環境などが用意されています。

  • Microsoft Entra ID は、クラウドベースの ID サービスであり、Azure や、ISV ソリューションやオンプレミス ソリューションといった他のクラウド アプリへのアクセスが制御されます。

  • Azure Key Vault では、API キー、パスワード、証明書、暗号化キーといったシステムのシークレットが安全に格納され、それらへのアクセスが制御されます。

代替

  • Azure Cosmos DB は、データ ストレージのもう 1 つのオプションです。 このフル マネージドの NoSQL データベース サービスは、簡単にスケーリングできます。 Azure Cosmos DB では、次のようなさまざまな方法でデータにアクセスできます。

    • ドキュメント データベース。
    • グラフ データベース。
    • SQL スタイルのクエリ。
    • Azure Cosmos DB for Apache Cassandra。

    Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB では、Azure Synapse Analytics を使用して、Azure Cosmos DB データに対して分析を実行できます。 このため、Azure Cosmos DB を使用するソリューションでさまざまなデータ サービスを組み合わせることができます。

  • Event Hubs では、スケーラブルで安全なインジェスト サービスを提供することもできます。 デバイスとの双方向通信をサポートする IoT Hub とは異なり、Event Hubs では一方向のトラフィックがサポートされます。 そのため、Event Hubs を使用して、コマンドとポリシーをデバイスに戻すことはできません。 また、Event Hubs では、デバイスレベルのセキュリティも提供されません。 ただし、Event Hubs は、少ない入力デバイスから大量のメッセージが送信される環境に適しています。

ソリューションの詳細

"スマートな場所" は、接続されたデバイスとデータ ソースをまとめる物理環境です。 これらの環境を使用すると、次を確認して制御できます。

  • 製品とシステム。
  • 内部と外部の空間。
  • 環境に関する個人のエクスペリエンス。

スマートな場所には、建物、大学のキャンパス、企業の敷地、スタジアム、都市などが含まれます。 これらの環境では、資産の所有者、施設管理者、占有者などがその場所を運営および管理するのを支援して、価値を提供します。 また、スマート な場所では、空間の効率、コスト効率、快適さ、生産性も向上します。

スマート空間では、空間がデジタル的にモデル化され、関連するデータがコンパイルされます。 そのデータから、人、場所、デバイスなどのつながりに関する分析情報を得ることができます。

考えられるユース ケース

このソリューションは、次の多くの分野に適用されます。

  • スマートキャンパス (教育業界)
  • 設備管理 (不動産)
  • スマート スタジアム (スポーツ業界)
  • スマート オフィス
  • エネルギーの最適化

ビジネス成果

このソリューションの例では、大規模な商業不動産所有者がオフィス の資産をデジタル変換しています。 これにより、レガシの設備管理データと、次の新機能およびテクノロジを組み合わせることができます。

  • 混雑状況の検出。
  • カフェに並ぶ列の最適化。
  • 駐車状況。
  • シャトル サービス。

このためには、ブラウンフィールド デバイスと、物理空間を監視する最新のモノのインターネット (IoT) デバイスを統合する必要があります。 ブラウンフィールド デバイスでは、BACnet や Modbus などの一般的なビルディング トランスポートを介して通信します。

会社の目標は次のとおりです。

  • 障害の診断とフィールド サービス管理の合理化により、エネルギー使用量を最適化する。 この最適化によって、既存のビル管理システムとデバイスが統合されます。

  • 最新のデバイスを接続することで、新しい空間分析情報を導き出し、占有者に革新的なエクスペリエンスを提供する。

  • 複数のデータ ソースをまとめ、環境に関する一連のデジタル モデルを開発する。 このモデルでは、データ分析の機会を拡大する必要があります。

  • 何百万ものデータ ポイントを収集してアーカイブできるスケーラブルなソリューションを作成する。

  • パートナー ソリューションを簡単に追加できるソリューションを構築する。 このソリューションでは、パートナー データを環境のデジタル ツインに組み込む必要があります。

考慮事項

以降の考慮事項には、ワークロードの品質向上に使用できる一連の基本原則である Azure "Well-Architected Framework" の要素が組み込まれています。 詳細については、「Microsoft Azure Well-Architected Framework」を参照してください。

このソリューションには以下の考慮事項が適用されます。

[信頼性]

信頼性により、顧客に確約したことをアプリケーションで確実に満たせるようにします。 詳細については、「信頼性の重要な要素の概要」を参照してください。

スケーラビリティ

スマートな場所のソリューションは、比較的シンプルでボリュームの少ない実装です。 また、これは大量のデータを処理する高度な実装にすることもできます。 広大なキャンパスで暖房、換気、空調 (HVAC) などのテレメトリを集計するソリューションは、大規模な実装の一例です。

このソリューションのコア Azure サービスは設計でスケーリング可能であり、複雑なソリューションに適しています。 ただし、これらのサービスを組み合わせる場合は、チョーク ポイントが発生しないことを確認してください。 開発サイクルの早い段階で、パフォーマンス テストをスケジュールされた間隔で実行して、潜在的な問題を特定します。

柔軟性

柔軟性を確保しながら適切に統合できるように、スマート空間を設計します。 スマートな場所のユース ケースは急速に進化しています。 ソリューションをデプロイした後、ある時点で新しいセンサー、データ型、AI 機能、視覚化の手法などを追加する必要があります。 柔軟性を高めるには、次の点を考慮します。

  • 提案されたアーキテクチャのような疎結合ソリューションを選択します。
  • 業界標準のデータ オントロジを使用します。 このアプローチは、新しい機能の追加と新しいソフトウェアの統合に必要な時間を短縮するのに役立ちます。
  • API Management を使用します。 このプラットフォームでは、基になる 1 つの API に対して複数の API スタイルとシグネチャを作成できます。

セキュリティ

セキュリティは、重要なデータやシステムの意図的な攻撃や悪用に対する保証を提供します。 詳細については、「セキュリティの重要な要素の概要」を参照してください。

従来の建物のソリューションでは、外部接続が不足しているにもかかわらず、それをセキュリティのプライマリ ソースとしていることが多くありました。 ただし、人物を識別しないデータからでも、ビジネスや建物内の人に関する情報を得ることができます。 たとえば、組織ではカメラを使用して人数を数え、資産を追跡し、セキュリティ データを提供しています。

画像を処理して保存する場所に注意してください。 プライバシーの問題を含め、顧客のすべての要件に確実に対処してください。 スマート空間ソリューションのデータ ライフ サイクル全体を通して、セキュリティを最優先します。 具体的には、収集するデータ、それを処理して保存する場所、そこから導き出す結論には注意が必要です。

コストの最適化

コストの最適化とは、不要な費用を削減し、運用効率を向上させる方法を検討することです。 詳しくは、コスト最適化の柱の概要に関する記事をご覧ください。

IoT ソリューションのコストを見積もるには、Azure 料金計算ツールを使用します。

  • コストに関するその他の考慮事項については、ドキュメント「Microsoft Azure Well-Architected Framework」のコスト最適化の原則に関するページをご覧ください。
  • IoT ソリューションで一般的に使用されるサービスのコストを最適化する方法については、「Azure IoT 参照アーキテクチャ」を参照してください。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

プリンシパル作成者:

その他の共同作成者:

  • Matthew Cosner | プリンシパル ソフトウェア エンジニアリング マネージャー

次の手順