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IoT のシナリオを変える Azure SQL Edge
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IoTのシナリオを変える
-Azure SQL Edge
2021年6月11日
クラウドIoTカンパニー
エッジクラウドソリューション部
石井 大樹
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What is “Azure SQL Edge”?
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What is “Azure SQL Edge”?
⚫ IoTデバイスならびにIoT Edgeデバイス向けに安価かつ軽量化された
リレーショナルデータベース エンジン
⚫ SQL Server や Azure SQL Databaseと同じエンジンに基づいて構成されているため、
Transact-SQL(T-SQL)を用いて既存のシステムアプリケーションをエッジで実行可能
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Azure SQL Edge
⚫ フットプリントが小さく、エッジ向けに最適化され、AI が組み込まれている
プラットフォームの選択肢 AI の組み込み
エッジ
時系列の組み込み
データ センター/
クラウド
アプリを一度開発すれば、
任意の場所に展開可能
フットプリントが
小さいエンジン
(500 MB)
組み込みの
時系列ストリーミング
および分析
待ち時間の短い分析の
ための機械学習モデル実行
ターンキー管理
1 つの管理画面で
展開 & 更新
オールインワンのローカル ストリーミング、
ストレージ、分析
SQL
時系列
ARM64 x64
ONNX
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Azure SQL Edgeのサポートプラットフォーム
⚫ Azure SQL Edgeの提供エディション
⚫ 開発専用の「Azure SQL Edge Developer」
⚫ 運用環境向けの「Azure SQL Edge」
⚫ サポートされているオペレーティング システム
⚫ Ubuntu 18.04 LTS(推奨) or Ubuntu 20.04 LTSを実行しているDockerホスト
⚫ ハードウェア環境
⚫ 64ビットプロセッサ環境および、少なくとも1個のプロセッサと1GBのRAMがホスト上に必要
※Azure SQL Edgeの初期メモリ占有領域は約450MB
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Azure SQL Edgeのサポートプラットフォーム
⚫ デプロイモデル
⚫ Azure IoT Edgeモジュール
⚫ Dockerコンテナー、Kubernetesクラスター
⚫ 利用可能なツール
⚫ SQL Server Management Studio
⚫ SQL Server Data Tools in Visual Studio
⚫ Visual Studio Code(mssql 拡張機能)
⚫ Azure Data Studio
⚫ 公開情報
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-sql-edge/features
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Azure SQL Edgeの機能
⚫ SQL Server 2019 on Linuxでサポートされている機能(データベースエンジンの機能)
※Analysis Services、Integration ServicesなどのSQL Server コンポーネントはサポートさ
れていません。
上記に加えて以下の機能が実装されています。
⚫ Azure Stream Analyticsと同様のエンジンによるSQLストリーミング機能
リアルタイムでのデータストリーミング機能を実現します
⚫ 時系列データ分析のためのT-SQL関数 Date_Bucket
⚫ SQLエンジンでONNXランタイムを使用した機械学習機能
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⚫
高度な設備保全イメージ
!
モデルデプロイ
エッジデバイスで故障の
予兆を検知しアラート
On-Premise
Cloud
!
クラウド分析基盤
通信断が発生しても、エッジ側は独立して稼働することが可能。データ欠損の心配も無し!
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製造WGでの取り組みの背景
⚫ 2020年末時点での製造WG状況、課題
SQL Edgeの検証したいけど、ただやるだけでなくキチンとビジ
ネスに役立つシナリオにして、今後も活用していきたい
エッジ単体でなくクラウド(Azure)との連携、同期もカバーし
たいが範囲が広範
機械学習モデルを作ってエッジ推論などもやりたいけど、データ
の準備やそれに合ったシナリオ検討もしないと
上記課題について3社間で2021年より本格的に検討開始、TED/ISID双方から技術者を出し合い単純なSQL Edge検証に留まらず
ビジネス展開を想定したシナリオの下でエッジ-クラウドをトータルでカバーした検証をすることとなった
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製造WG内の役割分担と狙い
⚫ TED、ISID様、MS様とで役割分担を定義
⚫ 両社の強みを活かし互いを補完しあうことでシナジーを生み出すことを狙う
⚫ TED:エッジデバイス(SQL Edge)
⚫ ISID:クラウド(Azure Data & AI)・・・次頁で詳述
担当 タスク
ISID様 ・Azure側検証(ARAiS×OpTApf)
・Azureサブスクリプション払出し、管理
TED ・エッジ側検証
・検証用デバイス手配、管理
Microsoft様 ・技術アドバイス、打合せ同席
・プロモーション関連の支援
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ISIDの強み:ARAiS
⚫ Azure PaaSを使用したIoT/Data/AI処理を実現するISID発のリファレンスアーキテクチャ
⚫ 「データ分析基盤」「リアルタイムAI処理」「AIモデルのエッジへのデプロイ」の3つの役割
参考記事:https://techplay.jp/column/1258
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ISIDの強み:OpTApf
何ができるのか?
1. データのクラス分類/判定
2. データの値予測
3. データの要因分析(1.2.から)
4. 画像のクラス分類/判定
5. 画像のオブジェクト検出
データサイエンティストの知見が十分なくても、精度良いAIモデルを作って行くための
トライ&エラーを加速させ、ユーザーの皆様自身で、AIモデル構築→運用を実現出来ます
OpTApfの強みは?
1. ISIDのデータサイエンティストノウハウ
2. Azureをベースとした高機能
3. 高スケーラビリティ
4. 高カスタマイズ性
5. 低コスト/従量課金
製品URL:https://isid-ai.jp/products/optapf.html
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デモシナリオ:製造業様におけるポンプの故障予知、メンテナンス性の向上
⚫ (そもそも)ポンプとは・・・圧力の作用によって液体や気体を吸
い上げたり送ったりするための機械(例:上水道設備での水の
運搬)
⚫ 故障の前兆を見抜くために現地に赴き目視する(振動/発熱
/異音etc)のではなく、ポンプのセンサー値(振動/電流/絶縁
抵抗etc)を分析することで故障予知が可能かトライしたい
⚫ 作成した機械学習モデルをエッジサイドで実行させること
で、現地保守作業の負担を軽減したい
⚫ 目指す姿
⚫ ポンプの故障予知が可能なアルゴリズムの構築(機械学
習モデルを使用)
⚫ アルゴリズムのエッジ適用による、メンテナンス作業の省
力化
AIによる故障予知
(参照)https://www.env.go.jp/chemi/rhm/h29kisoshiryo/h29kiso-07-06-07.html
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⚫ 利用データ
⚫ 学習データ:収集済みのポンプセンサーレコード(時系列)
⚫ 説明変数:ポンプセンサー50個+教師ラベル
⚫ 目的変数:正常/異常ラベル
⚫ アーキテクチャ上のポイント
⚫ エッジAIを使用することで、実機に近い工場側で問題を早期に発見
⚫ 説明変数のセットをエッジ上のRDBから呼び出し推論までを一気通貫で実施
⚫ 建物内の人が立ち入りづらい場所を想定した、非同期な機械学習モデルの更新(クラウド-エッジ間の
MLOps)
デモシナリオ:製造業様におけるポンプの故障予知、メンテナンス性の向上
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デモシナリオ構成図
IoT Edge(Runtime)
UP Squared(Ubuntu16.04)
SQL Edge
IoT Hub
開発マシン
Visual Studio Code
Python
エミュレーター
MLモジュール
SQL Database
PC
:デバイスへのSQL Edgeリソースのデプロイ(初回のみ)
リソースグループ for TED
:デバイスへのIoT Edgeモジュール(Pythonエミュレーター、機械学習モデル)のデプロイ
:ARAiS×OpTApf連携
MLモジュール
Container Registry
:IoT Edgeのデータフロー
:SQL Data Sync と可視化
Data Sync
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今回のシナリオで検討した内容
⚫ Microsoft DocsのAzure SQL Edgeチュートリアルからの変更点
⚫ 前処理等のユースケースを考慮し機械学習モデルはIoT Edgeランタイム上で動作させ、
Azure SQL Edgeに対してデータの読み書きを実施する
⚫ 以下のチュートリアルを応用し、Azure SQL Edge対応させるイメージ
⚫ チュートリアル: Linux コンテナーを使用して Python IoT Edge モジュールを開発してデプロイする
(https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-edge/tutorial-python-module?view=iotedge-
2018-06)
⚫ チュートリアル:Azure Machine Learning と IoT Edge を使用したエンド ツー エンド ソリューション
(https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-edge/tutorial-machine-learning-edge-01-
intro?view=iotedge-2018-06)
⚫ Azure SQL Edgeの機能検証
⚫ データ ストリーミング機能を用いたデータベースへのインサート
⚫ SQL Data Syncを用いたデータ同期
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設計仕様
⚫ Pythonエミュレーター → MLモジュール
⚫ エミュレーターをPythonカスタムコードモジュールとしてデプロイする(以下は参考情報)
⚫ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-edge/tutorial-python-module?view=iotedge-2018-06
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今回のセンサーデータのサンプル
recordid:{“240”:240,”241”:241,……,”419”:419},
timestamp:{“240”:"2018/04/13 3:30“,”241”:”2018/…”…..,”419”:”2018/….”},
sensor_00:{……},sensor_01{……},…..
- 20. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 22
設計仕様
⚫ Pythonエミュレータモジュール → Azure SQL Edge
⚫ Pythonエミュレータモジュールのデータフローの一方をAzure SQL Edgeのエンドポイントに向け、
Azure SQL Edgeのストリーミング機能を用いて、テーブルにインサートする
- 21. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 24
設計仕様
⚫ MLモジュール (&インサートモジュール)→ Azure SQL Edge
⚫ MLモジュールのデータフローの一方をインサートモジュールのエンドポイントに向け、
インサートモジュールを介して、Azure SQL Edgeのテーブルにインサートする
※ストリーミング機能を並行して複数実行することができないため、別の経路を用いて実施しています。
- 22. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 26
設計仕様
⚫ Azure SQL Edge → Power BI Desktop、SQL Database&Power BI
⚫ Power BI Desktopから対象のデータベース テーブルに接続し、データを可視化
⚫ Data Sync Agentを用いて、Azure上のSQL Databaseとデータ共有
さらに、Azure上のSQL DatabaseからPower BIでテーブルのデータを可視化
- 24. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 29
クラウド側でのデータの可視化について
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デモシナリオ構成図
IoT Edge(Runtime)
UP Squared(Ubuntu16.04)
SQL Edge
IoT Hub
開発マシン
Visual Studio Code
Python
エミュレーター
MLモジュール
SQL Database
PC
:デバイスへのSQL Edgeリソースのデプロイ(初回のみ)
リソースグループ for TED
:デバイスへのIoT Edgeモジュール(Pythonエミュレーター、機械学習モデル)のデプロイ
:ARAiS×OpTApf連携
MLモジュール
Container Registry
:IoT Edgeのデータフロー
:SQL Data Sync と可視化
Data Sync
- 27. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 33
Azure SQL Edgeの利用シナリオ
⚫ 通信環境の整っていない環境でもローカル側でデータベースを保有しているため、独立してシ
ステムを稼働させることができる
⚫ ローカル側でデータベース機能を持つことでデータ欠損を回避することができる
また、クラウド側のデータと整合性を取ることも可能
⚫ 従来であれば、ユーザーごとにデータベース機能の開発や通信不良の際
のオペレーションを計画する要件がありました。
もしくは、それに相当するソリューションを導入する必要がありました。
⚫ Azure SQL Edgeを導入することでソリューションを導入することなく、さら
に追加の開発をすることなく、データベースのテーブルへデータを格納する
ことができます。
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今後の展望について
⚫ 現在のIoTシナリオにおいて、データベースを用いた事例やシナリオが少なく、Azure SQL Edge
のニーズについては未知の部分が多い。
⚫ これからさらに機械学習の高度化や複雑化が進み、
膨大なデータを扱う必要性や事例が発生する
⇒一定期間のデータをエッジ側に保持しておく需要も発生する
⇒エッジ側でデータベース環境が必要となる
Azure SQL Edgeの利用をはじめ、
今回のデモシナリオにご興味のある方はビジネス共創ラボ製造WGまでお気軽にお声掛けください!
- 29. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 35
今後の展開:ISID
⚫ 今回のポンプデータを軸にしたシナリオを他のAzure Data & AIサービスにも拡張
⚫ Azure Purviewを組み合わせたデータガバナンス活用について近日展開予定
- 30. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 36
【お問い合わせ】
東京エレクトロン デバイス株式会社
クラウドIoTカンパニー エッジクラウドソリューション部
URL: https://esg.teldevice.co.jp/iot/
Mail: esg@teldevice.co.jp
TEL: 045-443-4021
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