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GridDBとGrafanaを利用したIoTデータ収集システム導入事例

ソリューション開発部 村川 萩和

今月は、スケールアウト型NoSQLデータベースであるGridDBとダッシュボードツールのGrafanaを導入した事例です。電子機器の開発を行うお客様から、電源管理システムについてのデータ管理をしたいというご要望がありました。

お客様のシステムの課題

お客様からは、以下の課題がありました。

  • 電源管理システムから送られてくるデータを収集・分析できていない
  • システムから送られるデータのプロトコルやフォーマットが決まっていない
  • できればデータの可視化も行いたい

デージーネットの提案

GridDBとGrafanaを利用して次の提案を行いました。

データ収集可視化のための基本設計

確認するデータを決め、必要なものだけ恒久的に保存する動きとしました。まず、受信したデータを一度全てデータベースの一時領域に保存します。そして一時領域より条件にマッチしたものを恒久領域に保存し、それを確認するようにしました。

データ収集にはGridDB、Fluentd、データ参照にはGrafanaを利用

データベースサーバにはビッグデータやIoTデータに適しているGridDBを提案しました。GridDBは、インメモリでのデータ管理による高速処理やスケールアウトによる大容量化と負荷分散ができることを特徴としています。GridDBは、コレクションコンテナとIoTに適した時系列コンテナの2つのコンテナタイプをサポートしています。

コレクションコンテナとは、一般的なキーとデータを管理するコンテナです。時系列コンテナとは、時刻（TIMESTAMP）型のキーを持つデータを効率的に管理するコンテナです。今回は、コレクションコンテナに開発したプログラムで使用する情報やデータを格納し、時系列コンテナには、実際にシステムで取得したデータを入れることで、効率良く大量のデータを管理することができました。

また今後、システムから送られてくるデータは1秒間に110個程度と予想され、グループが増えることが予定されていました。クラスタリングによる冗長性の確保やスケールアウトにも対応可能なためGridDBを採用しました。そしてデータ受取には、多くのプロトコル・データフォーマットに対応しているFluentdを提案しました。データの可視化もご希望でしたのでグラフ表示ソフトウェアGrafanaも提案しました。

データ保存用プログラムの開発

集めたデータを保存するプログラムがなかったため、別でプログラム開発を行いました。確認用のデータ領域にデータを移動させるようにしました。

導入にあたって

デージーネットが導入にあたり以下を工夫しました。

  • 決まっていないデータ仕様への対応

    打ち合わせの段階では、データの仕様に未定のものが多くありました。そのためデータ仕様の変化に柔軟な対応ができることを重視しました。送信されるデータ（JSON形式）のカラム名やカラム数が変更される毎に、JSONデータの例を使用してお客様と認識合わせを繰り返しました。

  • 開発プログラムの設定

    開発したデータ保存プログラムでは、通常時は1分毎に間引きされたデータを、異常時は前後合わせて6分間分の間引きされていないデータを保存するようにしました。そうすることで、異常発生時に細かくデータを確認でき、通常時のデータと見比べられるようにしました。

導入後のお客様の声

今までになかった、電源管理システムのデータを収集するシステムが実現でき、今後のシステム構築の基盤となるものができました。また、GridDBを導入したおかげで多量のデータにも対応できるようになりました。Grafanaの機能により確認したいもののみグラフ化して表示させることやデータをcsv形式でエクスポートできるので、細かいデータを確認して機器故障時の調査等に役立てられるようになりました。

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