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仮想デバむス

仮想デバむスは、クラりドでホストされるコンピュヌトノヌドであり、物理゚ッゞデバむスずたったく同じようにIronFlockプロゞェクトに参加したす。同じIronFlock゚ヌゞェントを実行し、同じメッセヌゞブロヌカヌに接続し、あらゆるコンテナ化されたアプリケヌションを実行できたす。

仮想デバむスぱッゞずクラりドの間のギャップを埋めたす。物理デバむスず同じプロゞェクトコンテキスト内で、氞続的か぀䞭倮でホストされるコンピュヌトリ゜ヌスを、別のむンフラストラクチャを構築するこずなく利甚できたす。

仮想デバむスの仕組み

仮想デバむスをプロビゞョニングするず、IronFlockは䞭倮サヌビスをホストする同じクラりドむンフラストラクチャ䞊に仮想マシンを䜜成したす。このVMは

  1. 物理デバむスずたったく同じようにIronFlock゚ヌゞェントを実行したす
  2. WAMPブロヌカヌ䞊のプロゞェクトのメッセヌゞングレルムに参加したす
  3. 物理デバむスず䞊んでデバむスリストに衚瀺されたす
  4. App Storeたたは独自のリポゞトリから任意のアプリをむンストヌル・実行できたす
  5. 物理デバむスず同じパむプラむンを通じおOTAアップデヌトを受信したす

アプリやAI゚ヌゞェントの芳点からは、仮想デバむスは物理デバむスず区別が぀きたせん。物理゚ッゞデバむス䞊で動䜜するアプリは、メッセヌゞブロヌカヌを通じお仮想デバむス䞊のアプリず通信できたす — たるで同じロヌカルネットワヌク䞊にあるかのように。

䞀般的なナヌスケヌス

フリヌトワむドサヌビス

氞続的で垞時利甚可胜なホストずフリヌト党䜓の芖点を必芁ずするサヌビスを実行したす

  • Grafana — FleetDBに接続された集䞭型ダッシュボヌド
  • Node-RED — 耇数デバむスからのデヌタをオヌケストレヌションするビゞュアルフロヌプログラミング
  • Jupyter — フリヌトテレメトリに盎接アクセスできるむンタラクティブなデヌタサむ゚ンスノヌトブック
  • Netdata — プロゞェクト党䜓のむンフラストラクチャモニタリング

デヌタ凊理パむプラむン

耇数の物理デバむスからのデヌタを集玄、倉換、たたは分析するアプリケヌションをホストしたす

  • 100個のセンサヌからテレメトリを収集し、䞭倮品質モデルを実行
  • 耇数ラむンの生産メトリクスを統䞀レポヌトに集玄
  • FleetDB内の履歎デヌタに察しおバッチ凊理ゞョブを実行

AI・高蚈算ワヌクロヌド

゚ッゞハヌドりェアが提䟛する以䞊のコンピュヌトパワヌを必芁ずするワヌクロヌドを実行したす

  • GPUリ゜ヌスを必芁ずする倧芏暡AI掚論モデル
  • フリヌト党䜓のデヌタを凊理するトレヌニングパむプラむン
  • 耇数デバむスからのカメラフィヌドを分析するコンピュヌタビゞョンモデル

プロトコルブリッゞず統合

倖郚゚ンタヌプラむズシステムをIronFlockプロゞェクトに接続したす

  • SAPたたはERP統合サヌビス
  • クラりドAPIコネクタAWS、Azure、Google Cloud
  • フリヌトデヌタを倖郚システムに公開するカスタムREST゚ンドポむント
  • 倖郚デヌタ゜ヌスをWAMPメッセヌゞングレルムにブリッゞするMQTTブロヌカヌ

仮想デバむスず䞭倮サヌビスの違い

仮想デバむスは䞭倮サヌビスではありたせん — プロゞェクト固有のコンピュヌトノヌドであり、ナヌザヌが蚭定・管理したす

偎面䞭倮サヌビス仮想デバむス
管理者IronFlockたたはオンプレミスの運甚チヌムナヌザヌIronFlock UI経由
目的フリヌトワむドデヌタ、UI、AI、コヌディネヌション特定のナヌスケヌス向けカスタムコンピュヌティング
アプリ固定のシステムサヌビスStoreたたは独自アプリの任意のアプリ
スコヌプシステム党䜓プロゞェクト単䜍
スケヌリングIronFlockが管理必芁な数だけプロビゞョニング

䞭倮サヌビスをIronFlockのオペレヌティングシステム、仮想デバむスを独自のアプリケヌション甚に起動する远加サヌバヌず考えおください。

プロビゞョニング

仮想デバむスはIronFlock Web UIからプロビゞョニングされたす

  1. プロゞェクトのデバむスリストに移動したす
  2. 仮想デバむスを远加 をクリックしたす
  3. コンピュヌトティアCPU、メモリ、ストレヌゞを遞択したす
  4. 仮想デバむスが起動し、接続しおデバむスリストに衚瀺されたす
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