Azure Digital Twins とは
現在モノのインターネット (IoT) が重要な役割を果たすようになった多くの業界では、たいていの場合 IoT 環境は大規模であり、建物、工場、農場、鉄道、スタジアム、エネルギー ネットワーク、さらには都市全体にあるセンサーから取得したデバイス データを提供しています。 このような環境では大量の IoT デバイス データが生成されますが、それを利用し、処理して論理的な分析情報を得るには、事前にそれを整理する必要があります。
Azure Digital Twins は、現実世界の環境全体に対応するデジタル ツイン グラフを作成できるようにする、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS) オファリングです。 これらのデジタル モデルを使用すると、IoT デバイスから取り込まれたデータを整理し、ビジネス ロジック、または接続されたビジネス システムからの情報を使用してデータをコンテキスト化し、データに対するクエリを実行してダッシュボードやその他のデジタル ソリューションを作成でき、これらを利用して、環境に関する意味のある分析情報 (現時点のものと、時間の経過に伴うパターンとしての両方) を得ることができます。 これらの分析情報を利用して、製品の向上、操作の最適化、コスト削減、画期的なカスタマー エクスペリエンスを推進できます。
このユニットでは、Azure Digital Twins のコンポーネントについて学習します。 この後のユニットでは、それらの使用について演習します。
ビジネス環境をモデル化する
Azure Digital Twins では、環境を表すデジタル エンティティの種類 (人々、場所、そこに含まれるものなど) を自由に定義します。
自分のビジネスに適したボキャブラリを使用して、プロパティ、テレメトリ、コンポーネント、リレーションシップの観点で独自の種類のツインを定義します。 こうしたカスタムのツインの種類はモデルと呼ばれ、Digital Twin Definition Language (DTDL) と呼ばれる JSON ベースの言語で記述されます。 独自のモデル セットを最初から設計することも、業界の一般的なボキャブラリに基づく既存の業界オントロジ セットから始めることもできます。 また、Azure Digital Twins の外部からモデルを取り込み、Azure Digital Twins で使用できるように変換することもできます。 このモジュールの工場のシナリオでは、ロボット アームの概念を表すモデルを設計します。 そのモデルには、最後のパッケージが取得されなかったというアクティブ アラートがそのアームにあるかどうかを示す、boolean プロパティを含めます。
モデルを作成して環境内のエンティティの種類を定義したら、実際の具体的な環境のエンティティを表す各モデルのインスタンスを作成します。 これらのインスタンスは、デジタル ツイン (または簡略化して単にツイン) と呼ばれます。 このモジュールのシナリオでは、ロボット アーム モデルを使用して、複数のロボット アーム ツインを作成します。 各ツインはそのモデルに基づくため、各ツインには、取得エラー アラートを表す boolean プロパティが含まれます。
ヒント
プログラミングの観点では、モデルはクラス定義と同様であり、ツインはそれらのクラスのインスタンスと同様です。
最後に、デジタル ツインはリレーションシップを介して相互に接続され、環境全体の概念グラフを形成します。 配送センター全体を表すツインを作成し、リレーションシップを使用して、自分が作成した各ロボット アーム ツインがそのセンターに "含まれている" ことを示します。 このようなリレーションシップを使用すると、概念的に相互に接続されたツインからのデータを集計し、工場内にあるすべてのロボット アーム全体の 1 時間ごとの効率の平均といった分析情報を得ることができます。
IoT およびビジネス システムのデータを同期およびコンテキスト化する
Azure Digital Twins のデジタル ツイン グラフは、現実世界のライブの最新の表現です。
デジタル ツインのプロパティを環境に照らして最新の状態に保つには、Azure Digital Twins ソリューションを IoT Hub (物理的な IoT デバイスを管理します) に接続します。 物理デバイスからクラウド内の IoT Hub にデータが送信されたら、そのデータを Azure Digital Twins にルーティングできます。
また、REST API や、他の Azure サービス (Logic Apps など) へのコネクタを使用して、他のデータ ソースからデータを取り込むこともできます。 これらの方法は、ビジネス システムからデータを入力し、ツイン グラフに取り込むのに役立ちます。
データが Azure Digital Twins に到達したら、Azure Functions などの外部コンピューティング リソースを接続でき、これによって、デジタル ツインをそれに応じてどのように更新するかが正確に定義されます。 このように、ビジネス ロジックを反映するようにデータ処理を柔軟にカスタマイズできます。
環境分析情報のクエリ
Azure Digital Twins には、ライブ実行環境から分析情報を抽出するための query API が用意されています。 この API を使用して、ツインのプロパティ値、リレーションシップ、リレーションシップ プロパティ、モデル情報など、さまざまな検索条件を使用してツイン グラフに対するクエリを実行できます。 また、クエリを組み合わせると、環境に関する幅広い分析情報を収集できます。 query API によって生成されたデータを使用して、ダッシュボードの作成、警告やアラートの生成などを実行できます。
データ履歴機能を使用して、時間の経過とともに収集された履歴のツイン データに対するクエリを実行することもできます。 この機能を使用して Azure Digital Twins インスタンスを Azure Data Explorer クラスターに接続し、グラフの更新が自動的に Azure Data Explorer に保存されるようにします。 そこから、Azure Data Explorer 用の Azure Digital Twins クエリ プラグインを使用して、データに対するクエリを実行できます。 これで、環境データのプールが拡大し、長期間にわたるパターンを特定できます。
Azure Data Explorer に示されている履歴のツインの更新の例を次に示します。これは、時間の経過に伴った、乳製品工場における塩の機械からの流出の値の変化を表しています。
視覚化する
Azure Digital Twins を使用すると、環境を 2 または 3 次元で視覚化できます。
Azure Digital Twins Explorer は、グラフの作成と操作に利用できる 2D インターフェイスです。 Azure Digital Twins Explorer に示されている、このモジュールのシナリオ用のグラフの例を次に示します。 これは、6 つのロボット アーム ツインへの "contains (含まれている)" リレーションシップを使用して接続された、配送センター全体のツインを示しています。
Azure Digital Twins の 3D Scenes Studio (プレビュー) はイマーシブなビジュアル 3D 環境であり、エンド ユーザーはここで、3D 資産の視覚化コンテキストを使用してデジタル ツインのオペレーショナル データを監視、診断、調査できます。 デジタル ツイン グラフとキュレーションされた 3D モデルから始めて、スタジオのローコード ビルダーを使用して 3D 要素を Azure Digital Twins グラフ内のデジタル ツインにマップできます。 その後に、UI のインタラクティビティとビジネス ロジックを定義して、ビジネス環境の 3D 視覚化を完成できます。 3D シーンは、ホストされている 3D Scenes Studio 内で、または埋め込み可能な 3D ビューアー コンポーネントを使用するカスタム アプリケーション内で使用できます。 3D Scenes Studio のシーンとして示されている、このモジュールのシナリオの例を次に示します。 この 3D モデルは、アラートとプロパティの詳細を表示できる 6 つのロボット アームを収容する、配送センター内の部屋を示しています。
ツインのデータをエクスポートする
Azure Digital Twins インスタンス内のデータは、カスタムで保存または処理するために、ダウンストリームの Azure サービスまたは外部の宛先にルーティングできます。
組み込みのデータ履歴機能を使用すると、ツイン データを自動的に履歴化して Azure Data Explorer に入れることができます。ここで、時間の経過に伴う履歴データとして、それに対するクエリを実行できます。
デジタル ツイン データは、他の Azure サービスに、またはイベント ルート (Azure Event Hubs、Event Grid、Service Bus を利用してカスタム フローを介してデータを送信します) を介して最終的に Azure の外部に送信できます。
Azure Digital Twins でイベント ルートを使用して到達できるダウンストリームの宛先とゴールの例を次に示します。
- Azure Digital Twins データを Azure Data Lake に格納する
- Azure Digital Twins データを、Azure Synapse Analytics または他の Microsoft データ分析ツールで分析する
- Logic Apps を使用してより大規模なワークフローを統合する
- データをカスタム アプリケーションに送信してカスタマイズした応答性の高いアクションを実現する
データの柔軟性の高いエグレスは、Azure Digital Twins が大規模なソリューションに接続し、環境の分析情報を使用するためのカスタム ニーズをサポートするもう 1 つの方法です。