JP2014078134A - Sensor information high-speed data processing system and sensor information high-speed processing/display system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、センサで検知した温度、電力等の測定値を演算処理するセンサ情報高速データ処理システムに関する。 The present invention relates to a sensor information high-speed data processing system that performs arithmetic processing on measured values such as temperature and power detected by a sensor.
通信ビル、データセンタ、通信機械室等において、消費される電力または空調制御に係る温度等をセンサで測定して数値化したデータを、計算してセンサを制御するデータ処理機能を具備するシステムが既に存在する。例えば非特許文献１には、センサが収集したデータとアプリケーションが予め設定したデータの配信条件とを、マッチングする高速ストリーム処理技術が記載されている。また、マッチングはデータを蓄積せずに行われる。非特許文献１に記載の技術は、複合イベント処理のアーキテクチャを用いた技術であり、DB（Database）に一度格納した後に処理を行わせる方法より、はるかに高速な処理が実現できる。複合イベント処理（Complex Event Processing）とは、メモリー上に保持された直近のデータに対し高速に処理を行い、パターンに適合したイベントを検出する機能である。 In a communication building, data center, communication machine room, etc., there is a system having a data processing function for calculating and controlling the sensor by calculating and digitizing the power consumed or the temperature related to air conditioning control by the sensor. Already exists. For example, Non-Patent Document 1 describes a high-speed stream processing technique for matching data collected by a sensor with data distribution conditions preset by an application. The matching is performed without accumulating data. The technology described in Non-Patent Document 1 is a technology that uses a complex event processing architecture, and can realize much faster processing than a method in which processing is performed after being stored once in a DB (Database). Complex event processing is a function that performs high-speed processing on the latest data held in memory and detects an event that conforms to a pattern.
また、非特許文献２には、データセンタ全体をまるごとモデル化し、サーバの負荷集中や空調制御によって消費電力がどのように変化するか高速にシミュレーションできる技術が記載されている。そして、事前に温度や熱の流れのパターンを自動抽出することにより計算量を減らし、従来技術と比較して高速に計算できる計算処理機能を具備した技術が記載されている。 Non-Patent Document 2 describes a technique that models the entire data center as a whole and can simulate at high speed how the power consumption changes due to server load concentration and air conditioning control. In addition, a technique is described that includes a calculation processing function that can reduce the amount of calculation by automatically extracting a pattern of temperature and heat flow in advance and that can perform calculation at a higher speed than the conventional technique.
しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、計算処理部のロジックにおいて想定し得るスケールの最大範囲の組合せ計算処理を事前に実施する等の必要がある。従って、数値配列の規模に依存した演算処理を実行するため、莫大な処理時間がかかり、効率的に結果を求めることが困難にある。また、計算結果のデータテーブルも相当数を用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。 However, in the technique described in Non-Patent Document 1, it is necessary to perform in advance a combination calculation process of the maximum range of the scale that can be assumed in the logic of the calculation processing unit. Therefore, since the arithmetic processing depending on the scale of the numerical array is executed, it takes enormous processing time and it is difficult to obtain the result efficiently. In addition, it is difficult to say that the system is reduced in weight from the viewpoint of hardware resources. For example, it is necessary to prepare a considerable number of data tables of calculation results.
また、非特許文献２に記載の技術はあくまで熱流体のシミュレーション技術であり、しかも、非特許文献１に記載の技術と同様に、計算結果パターンのモデル化されたデータテーブルを相当数用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。 Further, the technique described in Non-Patent Document 2 is merely a thermal fluid simulation technique, and, like the technique described in Non-Patent Document 1, it is necessary to prepare a considerable number of data tables in which calculation result patterns are modeled. It is hard to say that the system is lighter in terms of hardware resources.
図１に、従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部の構成を示す。従来、一般的な既存のセンサデータ処理システムでは、図１に示す通り、電力や温度センサから得られるデータの値を逆ポーランド記法に直し（Ｓ１１）、センサデータを取得していた（Ｓ１２）。しかし、電力や温度センサから得られるデータの値は常に変動する為、センサIDを用いた計算式を文字列として保持する必要がある。 FIG. 1 shows a configuration of a calculation processing unit in a conventional sensor data processing system. Conventionally, in a general existing sensor data processing system, as shown in FIG. 1, data values obtained from power and temperature sensors are converted into reverse Polish notation (S11), and sensor data is acquired (S12). However, since the value of data obtained from the power or temperature sensor always fluctuates, it is necessary to hold the calculation formula using the sensor ID as a character string.
また、文字列の計算式の後からの変更に対応する為、計算処理をプログラム中に直接記述する、ハードコーディングをする事が出来ない。よって、文字列の計算式を元に計算処理を行う為、処理の中で文字列のマッチング処理が行われる。このマッチング処理には、センサIDを判定し該当するセンサデータを置き換える際（Ｓ１３）のセンサとセンサデータのマッチング処理と、計算式を判定する際（Ｓ１４）の計算符号のマッチング処理とが実行されるため、計算時間に大きく影響する（Ａ、Ｂ）。 In addition, in order to cope with a later change in the calculation formula of the character string, it is not possible to perform hard coding by directly describing the calculation process in the program. Accordingly, since the calculation process is performed based on the calculation formula of the character string, the character string matching process is performed in the process. This matching process includes a sensor-to-sensor data matching process when determining the sensor ID and replacing the corresponding sensor data (S13), and a calculation code matching process when determining the calculation formula (S14). Therefore, the calculation time is greatly affected (A, B).
更に、按分式が含まれる計算処理においては、計算処理におけるデータを１つ変えると按分式にかかるデータが全て変わるので、計測ポイント数（重複含）だけ、DB（データベース）へのアクセスが発生する。つまり、Java（登録商標）の実行自体は時間が掛からないが、按分式に含まれる計測ポイント毎にJavaとPostgreSQL間の連携（SELECT,INSERT）が発生する。そのため従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部について、計算時間が増大するという問題があった。 Furthermore, in a calculation process that includes a proportional expression, if one piece of data in the calculation process is changed, all the data related to the proportional expression is changed, so access to the DB (database) occurs by the number of measurement points (including duplicates). . In other words, execution of Java (registered trademark) itself does not take time, but cooperation (SELECT, INSERT) between Java and PostgreSQL occurs for each measurement point included in the prorated expression. Therefore, there has been a problem that the calculation time of the calculation processing unit in the conventional sensor data processing system increases.
また、一般的なセンサデータ処理システムでは、高速性を向上させる為にスケールアウト型のアーキテクチャを用いたハードウェアを構成（サーバーを増やして負荷分散処理する方法）するが、省エネ等環境配慮の観点から見ると現在の技術動向に逆行したセンサデータ処理システムであり、現在の社会トレンドにはそぐわないシステムとなりつつあるという問題があった。 In general sensor data processing systems, hardware using a scale-out type architecture is configured to increase the speed (method of load distribution processing by increasing the number of servers). As seen from the above, there is a problem that it is a sensor data processing system that goes against the current technological trend and is becoming unsuitable for current social trends.
本発明の実施形態において、従来技術のセンサデータ処理システムの計算処理部の課題に着目し、課題の解決方法として、（１）計算処理を予め複数データパターンにて計算しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく方法と、（２）センサからデータを取得した場合、センサデータをコード化して組み合わせたデータに対し、予め用意したマップとマッピング処理を行い、計算済みデータを取りだす。そして本発明の実施形態において、計算済みデータの計算のマッチング処理機能と、マップからのマッピング処理機能を具備することにより、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させることが可能となる。また、計算処理過程における課題の改善および高速応答性を向上させる機能を備えたセンサ情報高速データ処理技術（近似・スケーリングシステム（Approximation and Scaling System：ＡＳＳ））及びＡＳＳを下位PF（Platform：プラットフォーム）層サーバに具備するセンサ情報高速処理・表示システムを提供する。更に、高速に取り出した計算結果を上位AP（Application：アプリケーション）層サーバへ送信し、任意のクライアント端末の画面上に計算結果をグラフ等で表示し、且つRDBMS（Relational DataBase Management System：リレーショナルベース管理システム）やHadoop等、他のDBシステムとの計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを上位AP層サーバで具備することにより実現している。 In the embodiment of the present invention, paying attention to the problem of the calculation processing unit of the sensor data processing system of the prior art, as a solution to the problem, (1) the calculation process is calculated in advance with a plurality of data patterns, and the combination code And (2) When data is acquired from the sensor, map data that has been encoded and combined with the sensor data is mapped and mapped to obtain the calculated data. . In the embodiment of the present invention, by providing a matching processing function for calculation of calculated data and a mapping processing function from a map, improvement of problems in the calculation processing process of sensor data of the prior art and high-speed responsiveness are achieved. It becomes possible to improve. In addition, the sensor information high-speed data processing technology (Approximation and Scaling System (ASS)) and the ASS subordinate PF (Platform: Platform) with the functions to improve the problem in the calculation process and improve the high-speed response A sensor information high-speed processing / display system provided in a layer server is provided. In addition, the calculation results retrieved at high speed are sent to the upper AP (Application) layer server, the calculation results are displayed as graphs on the screen of any client terminal, and RDBMS (Relational DataBase Management System: relational base management) System) and Hadoop, etc., are realized by having a GUI that can quantitatively check on the screen the processing speed comparison in the calculation processing process with other DB systems on the upper AP layer server.
本発明は、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件をクリアすることを目的とし、センサ情報のリアルタイム表示の実現を目指しており、センサ情報のリアルタイム表示の実現の為、本発明は以下のような構成を有している。 An object of the present invention is to improve the problems in the calculation process of sensor data of the prior art, to improve the high-speed response, and to clear the logical configuration and hardware configuration requirements to realize the function with low power consumption. The present invention aims to realize real-time display of sensor information. In order to realize real-time display of sensor information, the present invention has the following configuration.
直近のセンサｎの測定データに対して、それぞれのパターンに適合したイベントを検出し、パターン配列の組合せ事前計算（任意の計算式）結果とのマッピングにより、高速で上位AP層サーバに計算結果を送信する機能を具備することを特徴とするセンサ情報高速データ処理システムにおいて、まず、センサデータから取得した測定値を、制約条件を満たす近似値に自動変換した上で、対象センサｎにおける測定値の変化量Δtをもとに、それぞれ適合したスケーリング長をモニタリング結果より自動判定する。そして検出されたイベントに基づく各行スケール生成（傾向分析により条件を満たす最も小さい各行スケールを高速探索）し、スケール内のブロック毎にコード化してメモリ上に保持する。ブロック毎にコード化されたデータを用いて、対象センサｎにおける計算処理を予め複数データパターンにて計算（数値配列の組合せ計算）しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく。次に、スケーリングの一連の処理後、対象センサｎからデータを取得した際、各センサデータに対してスケールマップ上の値と一致したブロックコードを探索し、計算式に必要な組み合わせコードマップとのマッピング処理を行い、計算済みデータを高速に取りだす。一方センサデータに対してスケールマップ上の値が一致しない場合は、スケールマップ上の値が一致しないセンサデータに関して再度スケーリングを行った上で新たな計算済みデータのマップを作成するか、通常の計算式を用いた計算を実行することを特徴とする。 Detects events that match each pattern from the most recent sensor n measurement data, and maps the result to the upper AP layer server at high speed by mapping with the pattern array combination pre-calculation (arbitrary calculation formula) result In the sensor information high-speed data processing system characterized by having a function of transmitting, first, the measured value acquired from the sensor data is automatically converted into an approximate value satisfying the constraint condition, and then the measured value of the target sensor n is Based on the amount of change Δt, the matching scaling length is automatically determined from the monitoring result. Then, each line scale is generated based on the detected event (highest search is performed for each smallest line scale satisfying the condition by trend analysis), and each block in the scale is coded and stored in the memory. Using the data encoded for each block, the calculation processing in the target sensor n is calculated in advance using a plurality of data patterns (combination calculation of numerical array), and the combination code and the calculated data are mapped. Next, when data is acquired from the target sensor n after a series of scaling processes, a block code that matches the value on the scale map is searched for each sensor data, and the combination code map necessary for the calculation formula is calculated. Performs mapping processing and retrieves calculated data at high speed. On the other hand, if the values on the scale map do not match the sensor data, either rescale the sensor data that does not match the values on the scale map and create a new calculated data map, or perform a normal calculation. A calculation using an expression is performed.
また、高速に取り出した計算結果を上位AP層サーバへ送信し、任意のクライアント端末の画面上に計算結果をグラフ等で表示し、且つRDBMSやHadoop等、他のDBシステムとの計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを具備することを特徴とする。 Also, send the calculation results retrieved at high speed to the upper AP layer server, display the calculation results on the screen of any client terminal as a graph, etc., and in the process of calculation processing with other DB systems such as RDBMS and Hadoop It is characterized by having a GUI capable of quantitatively confirming the processing speed comparison on the screen.
更に、取得した近似値がスケールマップにない場合は、近似値がスケールマップにない頻度を確認し、頻度が少ない場合は通常計算を行い上位AP層サーバに計算結果を送信するが、頻度が多い場合には通常計算の処理と並行して再度モニタリングを行い、一連のシーケンスによる再スケーリング処理を実施し、処理完了までの間、通常計算にて上位AP層サーバへ計算結果を送信する。再スケーリング処理完了後は、通常計算処理からスケールマップとコードマップを用いた計算処理に自動切替し、高速で上位AP層サーバに計算結果を送信することを特徴とする。 In addition, if the obtained approximate value is not in the scale map, the frequency that the approximate value is not in the scale map is confirmed. If the frequency is low, normal calculation is performed and the calculation result is sent to the upper AP layer server. In some cases, the monitoring is performed again in parallel with the normal calculation process, the rescaling process is performed by a series of sequences, and the calculation result is transmitted to the upper AP layer server by the normal calculation until the process is completed. After the rescaling process is completed, the normal calculation process is automatically switched to the calculation process using the scale map and code map, and the calculation result is transmitted to the upper AP layer server at high speed.
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された計算式を取得し、取得された前記計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部とを備えたことを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides a high-speed sensor information that obtains measurement data from one or more sensors and performs arithmetic processing based on the measurement data. A data processing system for receiving data management for generating an approximated measurement data by performing an approximation process with a granularity preset in the storage unit for the measurement data acquired by the storage unit and the sensor A function unit, a scale map management function unit for determining whether each of the approximated measurement data and each of numerical data included in a scale map preset in the storage unit match, and the scale Each of the approximated measurement data and each of the numerical data included in the scale map set in advance in the storage unit by the map management function unit. If it is determined that they match each other, a calculation processing control function unit corresponding to each of the numerical data, each of which obtains a code assigned in advance to each of the numerical data, and a corresponding to the acquired code, A code processing function unit configured to acquire a calculation formula set in advance in the storage unit and acquire a calculation result set in advance in the storage unit corresponding to the acquired calculation formula;
請求項２に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がなされ、前記一致しない判定がなされる頻度数が前記記憶部に予め設定された数値より低い場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、前記通常計算の前記要求に従い各センサの前記測定データを前記近似化された測定データから得られた値を前記計算式に代入して前記通常計算を実行し、計算結果を取得する前記計算処理機能部とを備えたことを特徴とする。 The invention according to claim 2 is a sensor information high-speed data processing system that acquires measurement data from one or more sensors and executes arithmetic processing based on the measurement data. About the acquired measurement data, each of the received data management function unit that performs approximation processing at a granularity preset in the storage unit and generates approximated measurement data, and the approximated measurement data And a scale map management function unit that determines whether each of numerical data included in a scale map set in advance in the storage unit matches, and the measurement data approximated by the scale map management function unit And each of the numerical data included in the scale map preset in the storage unit is determined to be inconsistent with each other. A calculation process for executing a normal calculation request for calculation using a calculation formula preset in the storage unit in the calculation processing function unit when the frequency number at which the determination is not made is lower than a numerical value preset in the storage unit In accordance with the control function unit and the request for the normal calculation, substitute the value obtained from the approximated measurement data for the measurement data of each sensor into the calculation formula, execute the normal calculation, and obtain the calculation result The calculation processing function unit is provided.
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載されたセンサ情報高速データ処理システムであって、前記近似化された測定データから得られた値が同じである回数が一番多い値を最頻値として抽出するモニタリングデータ管理機能部と、抽出された前記最頻値を中心に前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開し、または前記近似化された測定データから得られた値が同じである前記回数の全てが同一の値であった場合、前記同一の値のみスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、前記記憶部に予め設定された計算式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とをさらに備え、前記計算処理機能部は、前記コードマップの作成と並行して、前記通常計算を実行することを特徴とする。 The invention according to claim 3 is the sensor information high-speed data processing system according to claim 2, wherein the value obtained from the approximated measurement data is the same as the number of times that is the same. A monitoring data management function unit that extracts as a frequent value, and a value in a range preset in the storage unit centered on the extracted mode value is developed in a scale map, or obtained from the approximated measurement data If all of the number of times the same value is the same value, the scale map management function unit that develops only the same value in the scale map, and for each calculation formula preset in the storage unit, A code processing function unit that performs calculation for all combination patterns of the values of the scale map and creates a code map that assigns a code to each of the numerical data; Management function unit, in parallel with the creation of the code map, and executes the normal calculation.
請求項４に記載の発明は、センサ情報高速処理・表示システムであって、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載されたセンサ情報高速データ処理システムと、表示APサーバとを備え、前記表示APサーバは、前記センサ情報高速データ処理システムから前記計算結果を受信し、前記表示APサーバに接続された端末の画面に前記計算結果を表示できるように前記計算結果を変換して、前記端末に送信することを特徴とする。 The invention according to claim 4 is a sensor information high-speed processing / display system, comprising the sensor information high-speed data processing system according to any one of claims 1 to 3 and a display AP server. The display AP server receives the calculation result from the sensor information high-speed data processing system, converts the calculation result so that the calculation result can be displayed on a screen of a terminal connected to the display AP server, It transmits to the said terminal, It is characterized by the above-mentioned.
以上の説明したように、本発明によれば、センサデータの計算処理過程における高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件を充足する。また本発明によれば、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う、高速フィードバック制御を可能とし、市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性を向上させることも可能とする。 As described above, according to the present invention, the high-speed response in the process of calculating sensor data is improved, and the logical configuration and hardware configuration requirements for realizing functionalization with low power consumption are satisfied. In addition, according to the present invention, it is possible to perform high-speed feedback control that performs sequential control of air conditioning based on temperature information, and it is also possible to improve real-time performance of power consumption display in a power visualization system for commercial products. .
以下に図面と表を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings and tables.
（第１の実施形態）
図２に、本発明の実施形態によるセンサ情報高速データ処理システム２を含むセンサ情報高速処理・表示システム１の基本構成と機能ブロックについて示す。
(First embodiment)
FIG. 2 shows a basic configuration and functional blocks of a sensor information high-speed processing / display system 1 including a sensor information high-speed data processing system 2 according to an embodiment of the present invention.
本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、計測機器１０と、データ収集・高速処理機器２０を具備するセンサ情報高速データ処理システム２と、配信コンテンツ作成・管理機器３０とを含む。計測機器１０は、電力センサおよび温度センサ等のセンサ１１と、ゲートウェイ１２とを含み、データ収集・高速処理機器２０は、下位PF層サーバ（例としてBOX-PC）２１を含む。配信コンテンツ作成・管理機器３０は、上位AP層サーバ３１を含み、上位AP層サーバ３１は、表示APサーバ３２と空調制御APサーバ３３を含む。 In the embodiment of the present invention, the sensor information high-speed processing / display system 1 includes a measuring device 10, a sensor information high-speed data processing system 2 including a data collection / high-speed processing device 20, and a distribution content creation / management device 30. Including. The measuring device 10 includes a sensor 11 such as a power sensor and a temperature sensor, and a gateway 12, and the data collection / high-speed processing device 20 includes a lower PF layer server (for example, BOX-PC) 21. The distribution content creation / management device 30 includes an upper AP layer server 31, and the upper AP layer server 31 includes a display AP server 32 and an air conditioning control AP server 33.
電力・温度センサ１１からセンサ系ネットワークを通じて得られた測定データはRS485のシリアル通信にて上位のゲートウェイ１２まで転送され、ゲートウェイ１２内でTCP/IPプロトコルに変換され、SNMPまたはHTTP等で上位のセンサ情報高速データ処理システム２（下位PF層サーバ２１：データ収集・高速処理部２０）に送られる。そして、センサ情報高速データ処理システム２により、取得したセンサの測定データに対して、それぞれのパターンに適合したイベントを検出する。センサ情報高速データ処理システム２は、パターン配列の組合せ事前計算（任意の計算式）結果とのマッピングにより、システム系ネットワークを通じて高速で上位AP層サーバ３１に計算結果を送信する。そして、上位のAP層サーバ３１（配信コンテンツ作成・管理部３０）にて計算済みデータを受取る。ここで、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するための配信コンテンツを作成し、上位のクライアント端末（PC）４１の画面上に電力・温度のグラフデータを展開する。また例えば、空調制御APサーバ３３では、本発明の高速データ処理システムによって高速で取得した温度情報をもとに、空調の逐次制御を行う高速フィードバック制御信号をBACnet IPを介して空調機４２側へ伝送する。 The measurement data obtained from the power / temperature sensor 11 through the sensor network is transferred to the upper gateway 12 via RS485 serial communication, converted into the TCP / IP protocol in the gateway 12, and the upper sensor using SNMP or HTTP. It is sent to the information high-speed data processing system 2 (lower PF layer server 21: data collection / high-speed processing unit 20). Then, the sensor information high-speed data processing system 2 detects an event suitable for each pattern for the acquired sensor measurement data. The sensor information high-speed data processing system 2 transmits the calculation result to the upper AP layer server 31 at high speed through the system network by mapping with the pattern array combination pre-calculation (arbitrary calculation formula) result. The upper AP layer server 31 (distributed content creation / management unit 30) receives the calculated data. Here, for example, the display AP server 32 creates distribution contents for providing real-time power / temperature graph data to the client, and displays the power / temperature graph data on the screen of the upper client terminal (PC) 41. expand. Further, for example, the air conditioning control AP server 33 sends a high speed feedback control signal for performing sequential control of air conditioning to the air conditioner 42 side via the BACnet IP based on the temperature information acquired at high speed by the high speed data processing system of the present invention. To transmit.
図３は、本発明の第１の実施形態にかかる、それぞれの機能ブロックを示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、下位PF層サーバ２１と、上位AP層サーバ３１と、ユーザI/F部５１とを含む。下位PF層サーバ２１は、外部連携I/F部５２と、データ収集・処理部５３と、パターン制御・管理部５４とを含む。上位AP層サーバ３１は、リアルタイム制御部５５と、データ蓄積・管理部５６と、配信コンテンツ作成・管理部５７と、DB（データベース）５８とを含む。 FIG. 3 is a diagram showing respective functional blocks according to the first embodiment of the present invention. In the first embodiment of the present invention, the sensor information high-speed processing / display system 1 includes a lower PF layer server 21, an upper AP layer server 31, and a user I / F unit 51. The lower PF layer server 21 includes an external cooperation I / F unit 52, a data collection / processing unit 53, and a pattern control / management unit 54. The upper AP layer server 31 includes a real-time control unit 55, a data storage / management unit 56, a distribution content creation / management unit 57, and a DB (database) 58.
図３が示す通り、センサ情報高速データ処理システム２（下位PF層サーバ２１）の外部連携I/F部５２は、受信データ受付機能を有し、データ収集・処理部５３は、各センサデータを収集・処理するモニタリング制御、データ処理制御等を有する。また、パターン制御・管理部５４は、計算処理・スケールマップ等を行う計算処理制御、スケールマップ制御、受信データ管理、上位AP層サーバ３１とのデータ同期制御等を有する。そして、上位AP層サーバ３１、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するためのリアルタイム制御部５５を有し、データ蓄積・管理部５６においては、下位PF層サーバ２１とのデータ同期制御、および、年・月・日単位でのデータ蓄積管理を制御し、情報単位でDBのテーブルに書き込む機能を有している。そして、配信コンテンツ作成・管理部５７では、ユーザI/F部５１を介したユーザ要求に対して、要求に合致した配信コンテンツを作成し、ユーザI/F部５１へ返却する機能等を有している。ユーザI/F部５１は前記機能等を有したクライアント側ノードとの接続I/Fを具備した機能となる。 As shown in FIG. 3, the external cooperation I / F unit 52 of the sensor information high-speed data processing system 2 (lower PF layer server 21) has a reception data reception function, and the data collection / processing unit 53 stores each sensor data. It has monitoring control and data processing control to collect and process. The pattern control / management unit 54 includes calculation processing control for performing calculation processing / scale map, scale map control, reception data management, data synchronization control with the upper AP layer server 31, and the like. The upper AP layer server 31, for example, the display AP server 32, has a real time control unit 55 for providing real time power / temperature graph data to the client, and the data storage / management unit 56 has a lower PF layer. It has a function of controlling data synchronization control with the server 21 and data storage management in units of years, months, and days, and writing in a DB table in units of information. The distribution content creation / management unit 57 has a function of creating distribution content that matches the request in response to a user request via the user I / F unit 51 and returning it to the user I / F unit 51. ing. The user I / F unit 51 has a function including a connection I / F with a client-side node having the above functions and the like.
図４は、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速データ処理システム２の処理概要を示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有するセンサ情報高速データ処理システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。図４が示す通り、以下の処理機能が実装されている。
１．データ受信処理機能
センサコントローラ１００からデータを受信する。センサコントローラ１００毎のデータ形式の差異を吸収する。
２．近似化処理機能
データ受信処理にて取得したデータを近似処理する。設定ファイル等の外部情報により設定された値を元に四捨五入や切り捨てを行い、一定間隔のデータに修正する。
３．スケーリング処理機能
一定期間の間、データを取得（モニタリング）し、取得した値にコードを割り当て、頻出した値を元に後述のコード処理を行う。
４．コード処理機能
計算式とスケーリング結果を元に、予め計算結果をマップデータにする処理を行う。また、センサデータ取得時は、取得したセンサデータの結合コードと予め計算しておいたコードマップをマッピングした処理結果をデータ送信処理に送る。
５．データ送信処理機能
計算済みのデータを送信する。メモリ内にてデコードされた処理結果を、上位AP層サーバ３１に送信する。
FIG. 4 is a diagram showing an outline of processing of the sensor information high-speed data processing system 2 according to the first embodiment of the present invention. In the first embodiment of the present invention, the sensor information high-speed processing / display system 1 includes a gateway 12 having a sensor controller 100, a sensor information high-speed data processing system 2 having a lower PF layer server 21, and an upper AP layer server 31. Including. As shown in FIG. 4, the following processing functions are implemented.
1. Data reception processing function
Data is received from the sensor controller 100. Absorbs data format differences for each sensor controller 100.
2. Approximation processing function
Approximate the data acquired in the data reception process. The data is rounded or rounded off based on the value set by external information such as a setting file, and corrected to a fixed interval.
3. Scaling processing function
Data is acquired (monitored) for a certain period, a code is assigned to the acquired value, and code processing described later is performed based on the frequent value.
4). Code processing function
Based on the calculation formula and the scaling result, processing for converting the calculation result into map data is performed in advance. When sensor data is acquired, a processing result obtained by mapping a combined code of the acquired sensor data and a code map calculated in advance is sent to the data transmission process.
5. Data transmission processing function
Send calculated data. The processing result decoded in the memory is transmitted to the upper AP layer server 31.
図５は、本発明の第１の実施形態にかかる機能構成を示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有するセンサ情報高速データ処理システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。下位PF層サーバ２１は、アダプタ機能部２００と、データ受信機能部３００と、データ処理制御機能部４００と、モニタリング制御機能部５００と、計算処理制御機能部６００と、受信データ管理機能部７００と、モニタリングデータ管理機能部８００と、スケールマップ管理機能部９００と、コード処理機能部１０００と、計算処理機能部１１００と、データ送信機能部１２００と、イニシャライズ機能部（記憶部）１３００とを含む。 FIG. 5 is a diagram showing a functional configuration according to the first embodiment of the present invention. In the first embodiment of the present invention, the sensor information high-speed processing / display system 1 includes a gateway 12 having a sensor controller 100, a sensor information high-speed data processing system 2 having a lower PF layer server 21, and an upper AP layer server 31. Including. The lower PF layer server 21 includes an adapter function unit 200, a data reception function unit 300, a data processing control function unit 400, a monitoring control function unit 500, a calculation processing control function unit 600, and a received data management function unit 700. A monitoring data management function unit 800, a scale map management function unit 900, a code processing function unit 1000, a calculation processing function unit 1100, a data transmission function unit 1200, and an initialization function unit (storage unit) 1300.
図６から図８は、本発明の実施形態にかかる、図５の機能構成に基づく機能間シーケンスを示した図となる。なお本実施形態では、図６から図８の機能間シーケンスをベースに図５の機能構成と照らし合わせて説明することとする。 6 to 8 are diagrams showing an inter-function sequence based on the functional configuration of FIG. 5 according to the embodiment of the present invention. In the present embodiment, the description will be made in comparison with the functional configuration in FIG. 5 based on the inter-function sequence in FIGS.
図６から図８にて示す通り、ゲートウェイ１２内に実装されたセンサコントローラ１００に対して、センサ情報高速データ処理システム２のアダプタ機能部２００を介して測定値（生データ）を取得する（Ｓ１１０）為に、データ受信機能部３００からアダプタ機能部２００に対して、測定値の取得要求をかける（Ｓ１００）。測定値の取得要求をかけることにより、取得データの通知を受ける（Ｓ１２０）ことができるとともに、データ処理制御機能部４００へデータ処理開始要求をかける（Ｓ１３０）。次にデータ処理制御機能部４００は、受信データ管理機能部７００に対して受信データ保持要求をかけることで（Ｓ１４０）、受信データ管理機能部７００は、得た測定値の近似化処理を開始し（Ｓ１５０）、近似化処理の結果をデータ処理制御機能部４００へ返却する（Ｓ１６０）。近似化されたデータは、各機能が随時参照することもできる。近似化処理の結果の返却タイミングでデータ処理制御機能部４００はモニタリング要求をモニタリング制御機能部５００に対してかける（Ｓ１７０）。次にモニタリング制御機能部５００は、モニタリングの要求タイミングでモニタリング要否の判定を実施する（Ｓ１８０）。（モニタリング要否の判定は、対象センサｎから生データを取得した際、各センサデータに対してスケールマップ上の値と一致したブロックコードを探索し、計算式に必要な組み合わせコードマップとのマッピング処理を行い、計算済みデータを高速に取りだす機能における、一連の事前処理が必要な取得データ（近似処理後のデータ）か、モニタリングにより得た傾向分析によるスケールマップ内におさまるデータかを判断する為の判定である。）ここで、要と判定されると、モニタリングデータ管理機能部８００に対して、モニタリングデータ更新要求をかける（Ｓ１９０）。そして、モニタリングデータ更新の要求に対してモニタリングデータ管理機能部８００は、モニタリングデータの更新を実施し（Ｓ２００）、傾向分析を開始し（Ｓ２１０）、完了通知をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ２２０）。そして完了通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００に対して、スケールマップ更新要求をかける（Ｓ２３０）。そして、スケールマップ更新の要求に対してスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップの更新を実施し（Ｓ２４０）、実施後、スケールマップの更新の情報をモニタリング制御機能部５００に通知する（Ｓ２５０）。次に通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、計算処理機能部１１００に対して計算式取得要求をかける（Ｓ２６０）。そして、計算式取得後（Ｓ２７０）、スケールマップ管理機能部９００に対してコード取得要求をかける（Ｓ２８０）。そして、要求を受けたスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップ探索を開始し（Ｓ２９０）、スケールマップ探索の結果をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ３００）。次にモニタリング制御機能部５００は、計算式とスケールマップをもとに計算処理機能部１１００に対して、組合せの通常計算を要求し（Ｓ３１０）、組合せの通常計算の要求に対して計算処理機能部１１００は、組合せ計算を開始し（Ｓ３２０）、計算処理後の計算結果をモニタリング制御機能部５００に返却する（Ｓ３３０）。そして、モニタリング制御機能部５００は、組合せ計算結果をコードマップとして生成する為、コード処理機能部１０００に対してコードマップの更新要求をかけることで（Ｓ３４０）、コード処理機能部１０００は、コードマップを更新する（Ｓ３５０）。そして、コードマップの更新の結果をモニタリング制御機能部５００に返却し（Ｓ３６０）、結果を受けたモニタリング制御機能部５００は、データ処理制御機能部４００にコードマップの更新の結果の情報を通知する（Ｓ３７０）。一連のシーケンスによってスケーリング処理が完了することとなる。 As shown in FIGS. 6 to 8, the measurement value (raw data) is acquired from the sensor controller 100 mounted in the gateway 12 through the adapter function unit 200 of the sensor information high-speed data processing system 2 (S110). Therefore, the data reception function unit 300 issues a measurement value acquisition request to the adapter function unit 200 (S100). By making a measurement value acquisition request, notification of acquisition data can be received (S120), and a data processing start request is made to the data processing control function unit 400 (S130). Next, the data processing control function unit 400 issues a received data holding request to the received data management function unit 700 (S140), and the received data management function unit 700 starts an approximation process for the obtained measurement values. (S150), the result of the approximation processing is returned to the data processing control function unit 400 (S160). Each function can refer to the approximated data at any time. The data processing control function unit 400 sends a monitoring request to the monitoring control function unit 500 at the return timing of the result of the approximation processing (S170). Next, the monitoring control function unit 500 determines whether or not monitoring is necessary at the monitoring request timing (S180). (Determining whether or not monitoring is necessary. When the raw data is acquired from the target sensor n, the block code that matches the value on the scale map is searched for each sensor data, and mapping with the combination code map necessary for the calculation formula is performed. In order to determine whether the acquired data that requires a series of pre-processing (data after approximation processing) or the data that fits within the scale map obtained by the trend analysis obtained by monitoring in the function that performs processing and retrieves the calculated data at high speed Here, if it is determined that it is necessary, a monitoring data update request is sent to the monitoring data management function unit 800 (S190). Then, the monitoring data management function unit 800 updates the monitoring data in response to the monitoring data update request (S200), starts trend analysis (S210), and returns a completion notification to the monitoring control function unit 500 (S220). ). Upon receiving the notification of completion, the monitoring control function unit 500 issues a scale map update request to the scale map management function unit 900 (S230). In response to the request for updating the scale map, the scale map management function unit 900 updates the scale map (S240), and after that, notifies the monitoring control function unit 500 of the update information of the scale map (S250). . Next, the monitoring control function unit 500 that has received the notification issues a calculation formula acquisition request to the calculation processing function unit 1100 (S260). After the calculation formula is acquired (S270), a code acquisition request is issued to the scale map management function unit 900 (S280). Upon receiving the request, the scale map management function unit 900 starts the scale map search (S290), and returns the result of the scale map search to the monitoring control function unit 500 (S300). Next, the monitoring control function unit 500 requests the calculation processing function unit 1100 to perform the normal calculation of the combination based on the calculation formula and the scale map (S310), and the calculation processing function in response to the request for the normal calculation of the combination. The unit 1100 starts combination calculation (S320), and returns the calculation result after the calculation process to the monitoring control function unit 500 (S330). The monitoring control function unit 500 issues a code map update request to the code processing function unit 1000 in order to generate the combination calculation result as a code map (S340). Is updated (S350). Then, the result of the code map update is returned to the monitoring control function unit 500 (S360), and the monitoring control function unit 500 receiving the result notifies the data processing control function unit 400 of the information on the result of the code map update. (S370). The scaling process is completed by a series of sequences.
スケーリング処理の完了により、モニタリング不要と判定された取得データ（近似処理後のデータ）に対しての計算処理要求を“計算処理機能部１１００ではなく”、計算処理制御機能部６００を介した（Ｓ３８０）スケールマップ管理機能部９００に計算処理を要求することで、コード（計算処理制御機能部６００からコード取得要求をスケールマップ管理機能部９００に対してかける（Ｓ３９０））をもとにしたスケールマップ検索を実施し（Ｓ４００）、検索結果を計算処理制御機能部６００に返却する（Ｓ４１０）。そして結合コード生成（Ｓ４２０）後、コード計算要求をコード処理機能部１０００に対してかけ（Ｓ４３０）、コード処理機能部１０００が結合コードを検索（Ｓ４４０）、結合コードの検索の結果をデータ処理制御機能部６００に返却する（Ｓ４５０）。結合コードの検索の結果の返却によりスケーリング処理後の取得データの通常計算処理を不要としたリアルタイム性を実現している。そして最後に、データ処理制御機能部６００からデータ送信機能部１２００に対して、データ送信要求（Ｓ４６０）をかけることで上位AP層サーバ３１に計測情報通知を行い（Ｓ４７０）、上位AP層サーバ３１は計算済み計測情報をリアルタイムに取得することが可能となる。 Upon completion of the scaling process, a calculation process request for acquired data (data after approximation process) determined not to be monitored is sent via the calculation process control function unit 600 (not the calculation process function unit 1100) (S380). ) A scale map based on a code (a code acquisition request is sent from the calculation processing control function unit 600 to the scale map management function unit 900 (S390)) by requesting the scale map management function unit 900 to perform calculation processing. The search is performed (S400), and the search result is returned to the calculation processing control function unit 600 (S410). After generation of the combined code (S420), a code calculation request is made to the code processing function unit 1000 (S430), the code processing function unit 1000 searches for the combined code (S440), and the result of the search for the combined code is subjected to data processing control. It returns to the function part 600 (S450). By returning the search result of the combined code, the real-time property that does not require the normal calculation processing of the acquired data after scaling processing is realized. Finally, the data processing control function unit 600 sends a data transmission request (S460) to the data transmission function unit 1200 to notify the higher AP layer server 31 of measurement information (S470). Can obtain calculated measurement information in real time.
次に、計算処理を予め複数データパターンにて計算しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく際や、センサデータからの測定値の近似値が、スケールマップにない場合の処理手順を具体例により示す。図９は、本発明の第１の実施形態にかかる、一定回数間に受信した値の傾向を分析（モニタリング）し、高い頻度で受信する値にコードを割り当てる、スケーリング処理のフローを示した図である。図９が示す通り、以下の処理機能が実装されている。図９中の「ＦＦ」とは「存在しない」という意味である。
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、値ごとの取得回数を数える。近似化を指定回数（設定ファイルで指定）実施し、一番回数の多い値を最頻値として抽出する（モニタリング）。
※図中の矢印（１）は、センサXXX1(S001)と、センサXXX3(S003)を例にとって示している。
（２）最頻値を中心に指定された範囲（設定ファイルで指定）の値をスケールマップに展開する。ただし、スケールマップに展開するとき、モニタリング回数の全てが同一近似値であった場合、中心値のみ展開する。
※図中の例では、S001は”10”が一番多いため、10を中心に前後1つずつの値をスケールマップに展開している。S003はすべて”13”が取得されたため、スケールマップには13のみ展開している。
（３）指定された計算式（設定ファイルで予め指定）ごとに、スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、コードマップを作成する。
Next, when the calculation process is calculated in advance with multiple data patterns and the combination code and the calculated data are mapped, or when the approximate value of the measured value from the sensor data is not in the scale map The procedure is shown by a specific example. FIG. 9 is a diagram showing a flow of a scaling process according to the first embodiment of the present invention, in which a tendency of values received in a certain number of times is analyzed (monitored), and codes are assigned to values frequently received. It is. As shown in FIG. 9, the following processing functions are implemented. “FF” in FIG. 9 means “not present”.
(1) The value acquired from the sensor is approximated with the specified granularity (specified in the setting file), and the number of acquisitions for each value is counted. Approximation is performed a specified number of times (specified in the configuration file), and the value with the largest number of times is extracted as the mode value (monitoring).
* The arrow (1) in the figure shows the sensor XXX1 (S001) and the sensor XXX3 (S003) as an example.
(2) The value in the range (specified in the setting file) specified around the mode value is developed on the scale map. However, when the scale map is developed, if all of the monitoring times are the same approximate value, only the center value is developed.
* In the example in the figure, “10” is the most common in S001, so the values one by one around the center of 10 are expanded in the scale map. Since “13” is obtained for all S003, only 13 are expanded in the scale map.
(3) For each specified calculation formula (preliminarily specified in the setting file), calculation is performed for all combination patterns of scale map values, and a code map is created.
スケーリング処理が実施済みである場合、スケールマップとコードマップを用いて以下の手順を実行することにより、通常計算を行わずに計算処理結果を得ることが可能となる。図１０に本発明の第１の実施形態にかかる、スケールマップとコードマップを用いたコード計算処理フローを示す。
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、スケールマップ上の値と一致したコード（GC：group code）を検索する。
（２）計算式に必要なGCを組み合わせた組合せGCをキーに、それぞれの計算式のコードマップから計算結果を得る。
When the scaling process has been performed, it is possible to obtain a calculation process result without performing a normal calculation by executing the following procedure using the scale map and the code map. FIG. 10 shows a code calculation processing flow using a scale map and a code map according to the first embodiment of the present invention.
(1) Approximate the value acquired from the sensor with the specified granularity (specified in the setting file), and search for a code (GC: group code) that matches the value on the scale map.
(2) Obtain a calculation result from a code map of each calculation formula using a combination GC, which is a combination of GCs required for the calculation formula, as a key.
本発明の実施形態に示すように、スケーリング処理機能とコード処理機能を具備することにより、従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部の課題（リアルタイム性）を解決している。特に本システムは、複雑な四則演算等が必要な数値データであればあるほど、既存のセンサデータ処理システムと比較した際の機能優位性が顕著に表れる特徴を有している。なお、本実施形態で示した計算式を含む設定ファイル等は処理フローを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。 As shown in the embodiment of the present invention, the problem (real-time property) of the calculation processing unit in the conventional sensor data processing system is solved by providing the scaling processing function and the code processing function. In particular, the present system has a feature that the superiority of the function when compared with the existing sensor data processing system is more noticeable as the numerical data that requires more complicated arithmetic operations. The setting file including the calculation formula shown in the present embodiment is an example for explaining the processing flow, and the implementation form is not limited to the present embodiment.
次に、機能詳細として、起動時に各テーブルの初期化処理を行う、また、設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能について、表１に設定ファイルとしてシステムの動作に必要な値のうち、ユーザで任意に設定を行うことが可能な設定ファイルを示す。尚、マップ範囲の設定については、設定モードと自動モードがあり、自動モードは、最頻値（X≧50%）と、前後値1 or 2（Y,Y'≦25%モードと、10%≦Y,Y'≦15% and 0＜Z,Z'≦10%モード）が設定されており、傾向分析により自動判定する。なお、本実施形態で示した自動モードの最頻値ならびに前後値のパラメータは自動モードを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。 Next, as function details, initialization processing for each table is performed at startup, and a setting file is read. With regard to the initialization function, any of the values necessary for system operation as a setting file in Table 1 can be arbitrarily set by the user. Shows the configuration file that can be set. There are setting mode and automatic mode for setting the map range. The automatic mode is the mode value (X ≧ 50%) and the front and back values 1 or 2 (Y, Y '≦ 25% mode, 10% ≦ Y, Y ′ ≦ 15% and 0 <Z, Z ′ ≦ 10% mode) are set, and automatic determination is made by trend analysis. Note that the mode value and the parameter values before and after the automatic mode shown in the present embodiment are examples for explaining the automatic mode, and the implementation is not limited to this embodiment.
表２は、本システムのハードウェア条件例（下位ＰＦ層サーバ２１のハードウェア例）を示した表である。表２からも見て取れるように、定格消費電力がAC-100V換算で、約21W強と省エネ性の高いハードウェア条件で、本システムは動作可能である。なお、本実施形態は本システムのハードウェア条件の一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。 Table 2 is a table showing a hardware condition example of this system (a hardware example of the lower PF layer server 21). As can be seen from Table 2, this system can be operated under hardware conditions with a high power-saving rating power rating of about 21W in terms of AC-100V. Note that this embodiment is an example of the hardware conditions of this system, and the implementation is not limited to this embodiment.
実際に本システムと、スタンダードPCを用いた通常計算における処理速度を比較した例を以下に示す。また、表３は通常計算に用いられる算出計算に関する情報の一覧である。以下の計算式を、本システムでは表２に示したハードウェア条件で、一方はスタンダードPC（CPU：インテルCeleron B815 1.60GHz , メモリ：4GB（4GB×1）/8GB , HD：640GB）を用いて通常計算処理を実施した。尚、空調機は5000台と設定した。 The following shows an example of a comparison of the processing speed in normal calculations using this system and a standard PC. Table 3 is a list of information related to calculation calculation used for normal calculation. The following calculation formula is based on the hardware conditions shown in Table 2 for this system, one of which uses a standard PC (CPU: Intel Celeron B815 1.60GHz, memory: 4GB (4GB x 1) / 8GB, HD: 640GB) Normal calculation processing was performed. The air conditioner was set at 5000 units.
以上の仮定（センサ温度の推定式）（式１）の下で、下記の目的関数（分散）である（式２）が最小となる空調の吹出し温度設定値の組み合わせを探索する。 Under the above assumption (estimation formula for sensor temperature) (formula 1), a search is made for a combination of air-conditioning outlet temperature setting values that minimizes the following objective function (dispersion) (formula 2).
以上より、本システムでは約1秒以内であるのに対して、スタンダードPCを用いた通常計算処理では約10秒という結果となった。 From the above, this system takes less than 1 second, while the normal computation using a standard PC results in about 10 seconds.
図１１に、第１の実施形態で示したセンサ情報高速データ処理システムを下位PF層サーバ２１とし、上位AP層サーバ３１と組み合わせた、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの電力リアルタイムグラフ表示画面例を示す。第１の実施形態で示している通り、下位PF層サーバ２１のスケールマップとコードマップを用いた計算処理と、上位AP層サーバ３１のリアルタイム制御機能によって、秒単位（本実施形態では3秒単位：MAX-1s単位）での電力リアルタイムグラフ表示を可能としており、また、クライアントPC（端末）４１上に展開する機能を具備することで、ユーザがリアルタイムな電力使用状況を把握することが可能となる。尚、温度情報も同様に状況の把握が可能である。 In FIG. 11, the sensor information high-speed data processing system shown in the first embodiment is used as the lower PF layer server 21 and combined with the upper AP layer server 31, and the sensor information high-speed / display according to the first embodiment of the present invention is used. An example of a system power real-time graph display screen is shown. As shown in the first embodiment, the calculation process using the scale map and code map of the lower PF layer server 21 and the real-time control function of the upper AP layer server 31 are used in units of seconds (in this embodiment, in units of 3 seconds). : Real-time power graph display (in units of MAX-1s) is possible, and a function that can be deployed on the client PC (terminal) 41 enables the user to grasp the real-time power usage status. Become. The temperature information can also be grasped in the same manner.
図１２に、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの処理速度比較データ表示画面例を示す。処理速度比較データ表示画面例で示している通り、下位PF層サーバ２１である高速データ処理システムでのスケールマップとコードマップを用いた計算処理速度の算出結果と、上位AP層サーバ３１での通常計算処理速度の算出結果の双方を、クライアントPC上に展開する機能を具備することで、ユーザが双方の計算処理状況を把握することが可能となる。 FIG. 12 shows an example of a processing speed comparison data display screen of the sensor information high speed / display system according to the first embodiment of the present invention. As shown in the processing speed comparison data display screen example, the calculation result of the calculation processing speed using the scale map and code map in the high-speed data processing system which is the lower PF layer server 21, and the normal in the upper AP layer server 31 By providing a function for deploying both the calculation processing speed calculation results on the client PC, the user can grasp the calculation processing status of both.
また、スケールマップの再構築、計算パターン判定を除いた、純粋な組合せの通常計算における処理過程の速度算出（ベンチマーク（処理速度計測））を実施するか否かを、同画面上の「純粋な組合せの通常計算比較」の「実行」ボタンを押すことにより任意に選択することが可能である。尚、「実行」ボタンを押すと、ボタン表示が「解除」という表示に変わり、次に「解除」ボタンを押すと、各SID（センサID）毎の順位付け処理の完了をキーとした、スケールマップの再構築、計算パターン判定を含む通常計算処理速度の算出結果に変わる。 In addition, whether or not to perform speed calculation (benchmark (processing speed measurement)) of normal process of pure combination, excluding scale map reconstruction and calculation pattern judgment, It is possible to make an arbitrary selection by pressing the “execute” button of “comparison normal calculation comparison”. When the “Execute” button is pressed, the button display changes to “Release”, and when the “Release” button is pressed next, the scale is set using the completion of the ranking process for each SID (sensor ID) as a key. Changes to calculation results of normal calculation processing speed including map reconstruction and calculation pattern determination.
本発明の実施形態の構成により、高速に取り出した計算結果を上位AP層サーバ３１へ送信し、任意のクライアント端末４１の画面上に計算結果を、本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの電力リアルタイムグラフ表示画面例等で表示する。また、RDBMSやHadoop等の他のDBシステムとの組合せで、計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを上位AP層サーバ３１で具備することにより、視覚的にセンサの状況を把握しやすくなる。そして、センサの状況に応じて設定を変更すること等により、センサデータ（測定データ）の計算処理時間を減少させるようにセンサを制御することが可能となる。 According to the configuration of the embodiment of the present invention, the calculation result taken out at high speed is transmitted to the upper AP layer server 31, and the calculation result is displayed on the screen of an arbitrary client terminal 41, and the sensor information according to the embodiment of the present invention is displayed at high speed. Displayed in the system power real-time graph display screen example. In addition, by combining with other DB systems such as RDBMS and Hadoop, the upper AP layer server 31 has a GUI that can quantitatively check the processing speed comparison in the calculation process on the screen. This makes it easier to grasp the sensor status. And it becomes possible to control a sensor so that the calculation processing time of sensor data (measurement data) may be reduced by changing a setting according to the situation of the sensor.
（第２の実施形態）
第１の実施形態において、センサデータの近似値が予め作成したスケールマップに無い場合、スケーリング処理を再度行い、新たに作成したスケールマップに基づいて計算結果を送信するが、スケールマップを新たに作成する処理が多発するとシステムの高速性が損なわれる。対応策としてセンサデータの近似値が予め作成したスケールマップに無い場合はASS処理を行わずに通常計算を実施する方法も考えられる。しかし、ASS処理を行わずに通常計算を実施する方法も同様にシステムの高速性を損ねる原因となる。そこで、取得した近似値がスケールマップにない場合は、近似値がスケールマップにない頻度を確認し、頻度が少ない場合は通常計算を行い上位AP層サーバ３１に計算結果を送信するが、頻度が多い場合には通常計算の処理と並行して再度モニタリングを行い、一連のシーケンスによる再スケーリング処理を実施し、処理完了までの間、通常計算にて上位AP層サーバ３１へ計算結果を送信する。再スケーリング処理完了後は、通常計算処理からスケールマップとコードマップを用いた計算処理に自動切替し、高速で上位AP層サーバ３１に計算結果を送信する。
(Second Embodiment)
In the first embodiment, when the approximate value of the sensor data is not in the scale map created in advance, the scaling process is performed again and the calculation result is transmitted based on the newly created scale map, but the scale map is newly created. If the processing to occur frequently occurs, the high speed of the system is impaired. As a countermeasure, if the approximate value of the sensor data is not in the scale map created in advance, a method of performing normal calculation without performing ASS processing is also conceivable. However, the method of performing the normal calculation without performing the ASS processing also causes the high speed of the system to be impaired. Therefore, if the obtained approximate value is not in the scale map, the frequency at which the approximate value is not in the scale map is confirmed. If the frequency is low, normal calculation is performed and the calculation result is transmitted to the upper AP layer server 31. If there are many, the monitoring is performed again in parallel with the normal calculation process, the rescaling process is performed by a series of sequences, and the calculation result is transmitted to the upper AP layer server 31 by the normal calculation until the process is completed. After the rescaling process is completed, the normal calculation process is automatically switched to the calculation process using the scale map and the code map, and the calculation result is transmitted to the upper AP layer server 31 at high speed.
図１３は、近似値がスケールマップ上にある場合と、ない場合（スコープ外の場合）が混在したモデルケースにおける本発明の第２の実施形態によるシステムの動作を示した図であり、センサｎの近似値がスケールマップ上に全て該当する場合は、スケールマップとコードマップを用いた計算処理を実施し、ない場合（スコープ外の場合）は通常計算の処理を実施する。図１３が示す通り、以下の処理機能が実装されている。
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、スケールマップ上の値と一致したコード（GC）を検索する。
（２）センサｎの近似値がスケールマップ上の値と全て一致（該当）する場合、計算式に必要なGCを組み合わせた組合せGCをキーに、それぞれの計算式のコードマップから計算結果を得る。また、スケールマップ上の値と一致しない場合（該当なし）は、設定ファイルで設定した計算式定義（計算式ID:計算式）に基づき通常計算を実施する。
※図中の例では、設定ファイル(C002)を用いた通常計算を実施している。
（３）スケールマップ上の値と一致しない状況が頻発（設定ファイルにより任意に設定することも可）する場合、再モニタリングを通常計算と並行して開始し、再スケーリング（図３参照）が完了するまで通常計算を実施する。
FIG. 13 is a diagram showing the operation of the system according to the second embodiment of the present invention in a model case in which the approximate value is on the scale map and the case where the approximate value is not (out of scope). When all the approximate values of the above are on the scale map, calculation processing using the scale map and code map is performed, and when there is no approximation value (out of scope), normal calculation processing is performed. As shown in FIG. 13, the following processing functions are implemented.
(1) The value obtained from the sensor is approximated with the specified granularity (specified in the setting file), and the code (GC) that matches the value on the scale map is searched.
(2) When the approximate values of sensor n all agree with the values on the scale map, the calculation results are obtained from the code maps of the respective calculation formulas using the combination GC combining the GCs required for the calculation formulas as keys. . If the value does not match the value on the scale map (not applicable), normal calculation is performed based on the calculation formula definition (calculation formula ID: calculation formula) set in the setting file.
* In the example in the figure, normal calculation using the setting file (C002) is performed.
(3) If a situation that does not match the values on the scale map occurs frequently (can be set arbitrarily using the configuration file), re-monitoring is started in parallel with the normal calculation, and rescaling (see Fig. 3) is completed. Normal calculations are performed until
第２の実施形態に示すように、通常計算処理機能と再スケーリング機能を具備することにより、高速データ処理システムの計算処理制御部における課題の改善、および、上位AP層サーバ３１への応答性の向上に関する課題を解決している。 As shown in the second embodiment, by providing a normal calculation processing function and a rescaling function, problems in the calculation processing control unit of the high-speed data processing system can be improved, and responsiveness to the upper AP layer server 31 can be improved. We are solving problems related to improvement.
次に、図１４にスケールマップ上の値と一致しない状況が頻発する場合に、一定回数間に受信した値の傾向を再分析（再モニタリング）し、高い頻度で受信する値にコードを割り当てる、本発明の第２の実施形態による再スケーリング処理のフローを示す。図１４に示す通り、以下の処理機能が実装されている。
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、値ごとの取得回数を数える。近似化を指定回数（設定ファイルで指定）実施し、一番回数の多い値を最頻値として抽出する（モニタリング）。
※図中の矢印は、センサXXX4(S004)を例にとって示している。
（２）最頻値を中心に指定された範囲（設定ファイルで指定）の値をスケールマップに再展開する。ただし、スケールマップに再展開するとき、モニタリング回数の全てが同一近似値であった場合、中心値のみ展開する。
※図中の例では、S004は”10.5”が一番多いため、10.5を中心に前後1つずつの値をスケールマップに再展開している。
（３）指定された計算式（設定ファイルで指定）ごとに、スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、コードマップを作成する。
※図中の例では、設定ファイル(C002)を用いた組み合わせパターンの計算を実施している。
Next, when a situation that does not match the values on the scale map frequently occurs in FIG. 14, the tendency of the values received in a certain number of times is reanalyzed (remonitoring), and a code is assigned to the values received at a high frequency. 6 shows a flow of rescaling processing according to a second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 14, the following processing functions are implemented.
(1) The value acquired from the sensor is approximated with the specified granularity (specified in the setting file), and the number of acquisitions for each value is counted. Approximation is performed a specified number of times (specified in the configuration file), and the value with the largest number of times is extracted as the mode value (monitoring).
* The arrow in the figure shows sensor XXX4 (S004) as an example.
(2) Re-expand the values in the range (specified in the setting file) specified around the mode value to the scale map. However, when re-expanding to the scale map, if all of the monitoring times are the same approximate value, only the center value is expanded.
* In the example in the figure, “10.5” is the most common in S004, so one value before and after 10.5 is re-developed on the scale map.
(3) For each specified calculation formula (specified in the setting file), the calculation is performed for all combination patterns of the scale map values, and a code map is created.
* In the example in the figure, the combination pattern is calculated using the setting file (C002).
図１５に本発明の第２の実施形態にかかる再スケーリング後のコード計算処理フローを示す。図１４に示した再スケーリング処理の実施後は、スケールマップとコードマップを再度用いることにより、図１５に示すように通常計算を実施せずに計算処理結果が得られるようになる。 FIG. 15 shows a code calculation processing flow after rescaling according to the second embodiment of the present invention. After the rescaling process shown in FIG. 14 is performed, the scale map and the code map are used again, so that the calculation process result can be obtained without performing the normal calculation as shown in FIG.
図１６に、本発明の第２の実施形態により、通常計算処理機能と再スケーリング機能に基づき計算処理を行うアルゴリズムを示す。図１６のアルゴリズムが示す通り、スケールマップ検索（Ｓ１６２０）によりスケールマップ上の値と一致しない場合（該当なし）は、通常計算（Ｓ１６７０）を実施し、且つ、発生頻度が高い場合、再モニタリング（Ｓ１６９０）を通常計算（Ｓ１６７０）と並行して開始し、再スケーリングが完了するまで通常計算（Ｓ１６７０）を実施する。図１６のモニタリングデータ更新（Ｓ１６９０）とコードマップ更新（Ｓ１７００）との間の再スケーリング処理は、第１の実施形態におけるスケーリング処理と同様である。具体的には図６から図８の通常計算機能追加の機能間シーケンス図のステップＳ２００からステップＳ３７０を参照されたい（Ｃ）。 FIG. 16 shows an algorithm for performing calculation processing based on the normal calculation processing function and the rescaling function according to the second embodiment of the present invention. As shown in the algorithm of FIG. 16, when the scale map search (S1620) does not match the value on the scale map (not applicable), normal calculation (S1670) is performed, and if the occurrence frequency is high, re-monitoring ( S1690) is started in parallel with the normal calculation (S1670), and the normal calculation (S1670) is performed until rescaling is completed. The rescaling process between the monitoring data update (S1690) and the code map update (S1700) in FIG. 16 is the same as the scaling process in the first embodiment. Specifically, see steps S200 to S370 in the inter-function sequence diagram for adding the normal calculation function in FIGS. 6 to 8 (C).
また、表４に、機能詳細として、再スケーリング処理の設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能を示す。そして、イニシャライズ機能１３００（図５に示す）は、全機能の初期処理を実施することができる。表４の設定ファイルにより、ユーザにて再スケーリング実施のパラメータ（はずれ値の連続性）を任意に設定することが可能である。 Table 4 shows an initialization function for reading a setting file for rescaling processing as function details. Then, the initialization function 1300 (shown in FIG. 5) can perform initial processing of all functions. With the setting file shown in Table 4, it is possible for the user to arbitrarily set parameters for performing rescaling (continuity of outliers).
通常計算処理機能と再スケーリング機能を具備し、発生頻度により通常計算処理と再スケーリングを平衡して実施することにより、高速データ処理システムの計算処理制御部における課題の改善、および、上位AP層サーバ３１への応答性の向上に関する課題を解決している。 Improves the problem in the calculation processing control part of the high-speed data processing system by providing the normal calculation processing function and the rescaling function, and balancing the normal calculation processing and rescaling according to the occurrence frequency, and the upper AP layer server The problem about the improvement of the responsiveness to 31 is solved.
なお、本実施形態で示した計算式を含む設定ファイル等は処理フローを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。 The setting file including the calculation formula shown in the present embodiment is an example for explaining the processing flow, and the implementation form is not limited to the present embodiment.
（第３の実施形態）
図１７に、本発明の第３の実施形態により、組合せ通常計算を並列化処理し、高速化処理を実現させる機能を示す。図１７に示す通り、スケールマップ検索後に行う計算式ＩＤに基づく組合せ通常計算処理のプロセスを、マルチスレッドを用いて分割する事でデータ処理をパラレルに実施し、負荷の分散と処理時間の短縮を図ることが可能となる。
(Third embodiment)
FIG. 17 shows a function for parallelizing combinatorial normal computation and realizing high-speed processing according to the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 17, the data processing is performed in parallel by dividing the process of the combination normal calculation process based on the calculation formula ID performed after the scale map search using multi-threads, thereby reducing the load distribution and the processing time. It becomes possible to plan.
以上の説明によって、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件をクリアしており、高速性が求められている、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う、次世代空調制御技術で必須となる高速フィードバック制御を可能とし、また、現在課題となっている市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性を向上（夏季節電対策におけるピーク電力カットへの即時対応）させることも可能としている点にある。 With the above explanation, the logical configuration and hardware configuration requirements that improve the problems in the calculation process of sensor data of the conventional technology, improve high-speed response, and achieve functionalization with low power consumption are cleared. Enables high-speed feedback control, which is essential for next-generation air conditioning control technology that performs sequential control of air conditioning based on temperature information, which requires high-speed performance, and power for commercial products that are currently an issue It is also possible to improve the real-time property of power consumption display in the visualization system (immediate response to peak power cut in summer seasonal electricity countermeasures).
そして、本システムは、得たセンサの測定データをもとに得た数値データの複雑な四則演算等を用いた計算結果が必要なケースであればあるほど、従来技術のセンサデータ処理システムと比較した際の機能優位性が顕著に表れる特徴を有している。 And this system will be compared with the sensor data processing system of the prior art, the more cases where calculation results using complicated four arithmetic operations of the numerical data obtained based on the obtained sensor measurement data are necessary. It has the feature that the functional superiority at the time of appearing remarkably appears.
また、本発明の実施形態の構成により、高速性が求められている、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う次世代空調制御技術で必須となる高速フィードバック制御を可能とし、また、現在課題となっている市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性、特に通信ビルやデータセンタ等、通信装置類（負荷変動（消費電力の変動）が少ない装置類）が多く設置されている通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示の更なる高速性に資する。そして、空調フィードバック制御や、消費電力表示の更なる高速性に資する機能を満たすハードウェア条件として、スケールアップ型のアーキテクチャにフォーカスし、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成（最小限のリソースでインテリジェントに処理する方法）を導き出し、機能化実装を実現している。 In addition, the configuration of the embodiment of the present invention enables high-speed feedback control, which is essential in next-generation air conditioning control technology that performs sequential control of air conditioning based on temperature information, which requires high speed, There are many real-time display of power consumption in the power visualization system for commercial products, which is a problem, especially communication equipment (equipment with less load fluctuation (power fluctuation)) such as communication buildings and data centers. This contributes to air conditioning feedback control in the communication machine room and higher speed of power consumption display. As a hardware condition that satisfies the functions that contribute to the higher speed of air-conditioning feedback control and power consumption display, a logical / hardware configuration (minimum) that focuses on scale-up architecture and achieves functionalization with low power consumption. A method for intelligent processing with limited resources) has been derived, and functional implementation has been realized.
１ センサ情報高速処理・表示システム
２ センサ情報高速データ処理システム
１０ 計測機器
１１ センサ
１２ ゲートウェイ
２０ データ収集・高速処理機器
２１ 下位PF層サーバ
３０ 配信コンテンツ作成・管理機器
３１ 上位AP層サーバ
３２ 表示APサーバ
３３ 空調制御APサーバ
４１ クライアント端末
４２ 空調機
５１ ユーザI/F部
５２ 外部連携I/F部
５３ データ収集・処理部
５４ パターン制御・管理部
５５ リアルタイム制御部
５６ データ蓄積・管理部
５７ 配信コンテンツ作成・管理部
５８ ＤＢ
１００ センサコントローラ
２００ アダプタ機能部
３００ データ受信機能部
４００ データ処理制御機能部
５００ モニタリング制御機能部
６００ 計算処理制御機能部
７００ 受信データ管理機能部
８００ モニタリングデータ管理機能部
９００ スケールマップ管理機能部
１０００ コード処理機能部
１１００ 計算処理機能部
１２００ データ送信機能部
１３００ イニシャライズ機能部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Sensor information high-speed processing and display system 2 Sensor information high-speed data processing system 10 Measuring device 11 Sensor 12 Gateway 20 Data collection and high-speed processing device 21 Lower PF layer server 30 Distribution content creation / management device 31 Upper AP layer server 32 Display AP server 33 Air-conditioning control AP server 41 Client terminal 42 Air-conditioner 51 User I / F unit 52 External linkage I / F unit 53 Data collection / processing unit 54 Pattern control / management unit 55 Real-time control unit 56 Data storage / management unit 57 Distribution content creation・ Management Department 58 DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Sensor controller 200 Adapter function part 300 Data reception function part 400 Data processing control function part 500 Monitoring control function part 600 Calculation processing control function part 700 Reception data management function part 800 Monitoring data management function part 900 Scale map management function part 1000 Code processing Function unit 1100 Calculation processing function unit 1200 Data transmission function unit 1300 Initialization function unit
Claims (4)
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、
取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された計算式を取得し、取得された前記計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部と
を備えたことを特徴とするセンサ情報高速データ処理システム。 A sensor information high-speed data processing system that acquires measurement data from one or a plurality of sensors and executes arithmetic processing based on the measurement data,
A storage unit;
About the measurement data acquired by the sensor, a reception data management function unit that performs approximation processing at a granularity preset in the storage unit and generates approximated measurement data;
A scale map management function unit for determining whether each of the approximated measurement data and each of numerical data included in a scale map set in advance in the storage unit match,
When the scale map management function unit determines that each of the approximated measurement data matches each of the numerical data included in the scale map preset in the storage unit, each of the numerical data Corresponding to the calculation processing control function unit for respectively obtaining a code pre-assigned to each of the numerical data,
A code processing function unit that acquires a calculation formula preset in the storage unit corresponding to the acquired code and acquires a calculation result preset in the storage unit corresponding to the acquired calculation formula And a sensor information high-speed data processing system.
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がなされ、前記一致しない判定がなされる頻度数が前記記憶部に予め設定された数値より低い場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、
前記通常計算の前記要求に従い各センサの前記測定データを前記近似化された測定データから得られた値を前記計算式に代入して前記通常計算を実行し、計算結果を取得する前記計算処理機能部と
を備えたことを特徴とするセンサ情報高速データ処理システム。 A sensor information high-speed data processing system that acquires measurement data from one or a plurality of sensors and executes arithmetic processing based on the measurement data,
A storage unit;
About the measurement data acquired by the sensor, a reception data management function unit that performs approximation processing at a granularity preset in the storage unit and generates approximated measurement data;
A scale map management function unit for determining whether each of the approximated measurement data and each of numeric data included in a scale map preset in the storage unit match each other;
The scale map management function unit determines that each of the approximated measurement data and each of the numerical data included in the scale map set in advance in the storage unit do not match, and the determination that the values do not match is made. A calculation processing control function unit that executes a request for normal calculation to be calculated using a calculation formula set in advance in the storage unit in the calculation processing function unit when the frequency number is lower than a numerical value preset in the storage unit; ,
The calculation processing function for executing the normal calculation by substituting the value obtained from the approximated measurement data for the measurement data of each sensor in accordance with the request for the normal calculation, and obtaining the calculation result And a sensor information high-speed data processing system.
抽出された前記最頻値を中心に前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開し、または前記近似化された測定データから得られた値が同じである前記回数の全てが同一の値であった場合、前記同一の値のみスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、
前記記憶部に予め設定された計算式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とをさらに備え、
前記計算処理機能部は、前記コードマップの作成と並行して、前記通常計算を実行することを特徴とする請求項２に記載されたセンサ情報高速データ処理システム。 A monitoring data management function unit that extracts a value having the highest number of times that the values obtained from the approximated measurement data are the same as a mode value;
The value of the range set in advance in the storage unit centered on the extracted mode value is developed in a scale map, or all of the number of times that the values obtained from the approximated measurement data are the same are If the same value, the scale map management function unit that expands only the same value to the scale map,
A code processing function unit that performs calculation for all combination patterns of the values of the scale map for each calculation formula set in advance in the storage unit and creates a code map that assigns a code to each of the numerical data; and Prepared,
The sensor information high-speed data processing system according to claim 2, wherein the calculation processing function unit executes the normal calculation in parallel with the creation of the code map.
表示APサーバとを備え、
前記表示APサーバは、
前記センサ情報高速データ処理システムから前記計算結果を受信し、前記表示APサーバに接続された端末の画面に前記計算結果を表示できるように前記計算結果を変換して、前記端末に送信することを特徴とするセンサ情報高速処理・表示システム。 The sensor information high-speed data processing system according to any one of claims 1 to 3,
With a display AP server,
The display AP server
Receiving the calculation result from the sensor information high-speed data processing system, converting the calculation result so that the calculation result can be displayed on a screen of a terminal connected to the display AP server, and transmitting to the terminal A high-speed sensor information processing / display system.
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ID=50783391
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012225404A Pending JP2014078134A (en) | 2012-10-10 | 2012-10-10 | Sensor information high-speed data processing system and sensor information high-speed processing/display system |
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|---|---|
| JP (1) | JP2014078134A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019207732A1 (en) * | 2018-04-26 | 2019-10-31 | 三菱電機株式会社 | Operation assistance device |
| CN110515577A (en) * | 2019-08-23 | 2019-11-29 | 上海理工大学 | A kind of interactive intelligence collaboration display system based on Urban Data |
| US10567513B2 (en) | 2017-04-19 | 2020-02-18 | Fujitsu Limited | Transmission control method and transmission control apparatus |
| JP7362952B1 (en) | 2023-01-24 | 2023-10-17 | セイコーソリューションズ株式会社 | security system |
-
2012
- 2012-10-10 JP JP2012225404A patent/JP2014078134A/en active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10567513B2 (en) | 2017-04-19 | 2020-02-18 | Fujitsu Limited | Transmission control method and transmission control apparatus |
| WO2019207732A1 (en) * | 2018-04-26 | 2019-10-31 | 三菱電機株式会社 | Operation assistance device |
| JPWO2019207732A1 (en) * | 2018-04-26 | 2020-12-03 | 三菱電機株式会社 | Work support device |
| JP7128267B2 (en) | 2018-04-26 | 2022-08-30 | 三菱電機株式会社 | Work support device |
| CN110515577A (en) * | 2019-08-23 | 2019-11-29 | 上海理工大学 | A kind of interactive intelligence collaboration display system based on Urban Data |
| JP7362952B1 (en) | 2023-01-24 | 2023-10-17 | セイコーソリューションズ株式会社 | security system |
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