過去のブログで、 IoT産業におけるGridDB導入事例を3つ紹介しました。今回のブログでは、GridDB の導入事例をもう一つご紹介しましょう。自動車関連分野での事例です。
先進的な自動車技術、システム・製品を提供するDENSO International America では、次世代の車両管理システムの構築にGridDB を選んでいます注。システムの概要を下図に示します。
取り扱うデータは、車両に搭載されている各種センサーデータ(イメージデータ、CANデータなど)です。これらのデータは車載コンピューターで収集・一次解析された後、LTE 通信でクラウドサーバーに送られます。クラウドサーバーは各車両からの分析データを受け取り、その内容をストリーミング表示すると共に、オフラインでより高度な分析を行います。
データベースの観点から、このシステムにおける技術的なチャレンジは以下のとおりです。
- まず物理的にかなり広大な地域に散らばる無数の車両から、データがランダムにサーバに送付され、サーバ側ではそれらのデータを漏らすこと無くデータベースに書き込まなければなりません。
- また、取得したデータの表示側もニア・リアルタイムのストリーミング表示であるため、データベースからの各種データの読み出しも、書き込み同様、高いパフォーマンスを求められます。
- さらに、管理下の車両は昼夜・祝日問わず動き続けるため、24時間365日シャットダウンされることなく稼働し続ける可用性が求めれます。
- 加えて、すべてのデータはタイムスタンプをもつ時系列データであるため、時系列データ特有の処理が備わっていれば非常に有用です。
インメモリによる高速なRead/Write 性能と、自律型データ配信アルゴリズム による高いシステム障害耐性に加え、時系列データ向けに特化したユニークな特徴を持つGridDB であれば、このような厳しい要件を満たすことができます。
実際に、GridDB を使ったPoC(Proof of Concept) システムの構築は、エッジコンピューター側やデータ表示のWeb フロントエンド側も含めて、2, 3ヶ月という極めて短時間で実現することができ、すでに実機デモを行うレベルに達しています。
DENSO International America では今後、商用サービスを実現しうる性能を目指してこのPoCシステムを強化・拡張していく予定だそうです。本システムにおける、GridDB の具体的な処理能力についても、このブログ上でご紹介できるかもしれません。それまでしばらく開発の推移を見守ってまいりましょう。
注: システムは現在研究中のものであり、現在のところ一般向けにリリースの予定はありません
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