JP6629994B2 - データ処理システムおよびデータ処理方法 - Google Patents
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Description
(2)全データのうち時系列上で最新の区分に属する値を参照する頻度が高い
さらに、IoTシステムの代表的な活用例は、長期的に記憶(記録、蓄積)したデータを用いた分析およびリアルタイム(Real time)分析に基づく異常検知等が一般的である。このことから、下記の(1)、(2)で示される要求がある(例えば非特許文献1参照)。
(2)最新のデータを高い速度で取得する
以上の要求から、IoT向けシステムは、時系列データに紐付けられたデータの永続的蓄積と最新のデータの取得の高速性とを両立するデータ処理システムであることが求められる。
(2)メモリ(Memory)に設けられるキャッシュ(Cache)等のように、データの読み出し速度が比較的高いが、容量が一般的に小さく、データを永続的に保存しないデータ保持装置
本実施形態では、IoT分野では、状態監視等を定期的に実行するアプリケーションが多く、データ検索において最新の時刻のデータを読み込む頻度が高い特徴を有することに注目した。本実施形態では、データ保持装置に最近の時刻のデータを保持することでデータを高速に読み込むことを可能とする。
この場合、データを永続的に記憶するデータ記憶装置、例えばハードディスク等からデータを読み込む必要がある。データ記憶装置からのデータを読み込み速度は、データ保持装置からのデータの読み込み速度より遅いため、最新のデータを読み込むためにかかる時間が長くなってしまう。
データ処理システム10内の各部は、例えばパーソナルコンピュータ(Personal computer(PC))などのコンピュータデバイスとした装置により実現することができる。例えば、コンピュータデバイスは、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ(Processor)と、プロセッサに接続される揮発性メモリと、不揮発性メモリと、通信インタフェースなどを備える。プロセッサが不揮発性メモリに記憶したプログラム(Program)を実行することにより、データ処理システム10の各部は、各種の処理を実現する。
図2に示した例では、データ処理システム10は、図1で説明した構成に加え、設定情報生成機能部(設定情報生成部)20をさらに備える。この設定情報生成機能部20は、I/Fおよび設定情報生成機能部20aを有する。
このI/Fおよび設定情報生成機能部20aは、共通データ構造生成元情報、またはそれを記述したファイルを記憶する共通データ構造生成元情報記憶装置30を備える。
共通データ構造生成元情報は、(1)アプリケーションプログラム(Application)(アプリケーションまたはアプリと称することもある)、(2)デバイス側I/F、(3)API(アプリケーションプログラミングインタフェース(Application programming interface))、(4)データ処理部向け設定情報、(5)各種I/F等、の生成元としての共通の情報である。
共通データ構造生成元情報は、クラス(Class)、アトリビュート(Attribute)、リレーション(Relation)を定義したcsvファイル、およびインスタンス(Instance)間のリレーションを定義したjsonファイルであってもよい。
アプリケーション向けI/F提供部40は、アプリケーション80向けのインタフェース、例えばAPIをアプリケーション80に提供する機能を有する。
クエリコントローラ63は、この判別の結果に応じて、データ保持装置61、第1のデータ記憶装置62a、第2のデータ記憶装置62bのいずれかとの間で、処理対象となるデータの蓄積または取得のためのやり取りを行なう機能を有する。
この記憶媒体が有する特性により、データ保持装置61は、この記憶媒体からデータを高速に読み出す機能と、新たなデータを当該記憶媒体に保存する機能を有する。
第1のデータ記憶装置62aは、データを永続的に可能な不揮発性メモリなどの記憶媒体を有する。この記憶媒体が有する特性により、データ保持装置61は、この記憶媒体に対し、バイナリデータでないデータを永続的に蓄積する機能と、この記憶媒体からバイナリデータでないデータを高速に読み出す機能とを有する。
データ保持装置61が有する記憶媒体は、第1のデータ記憶装置62aが有する記憶媒体および第2のデータ記憶装置62bが有する記憶媒体と比較して、データを高速に書き込み、またはデータを高速に読み出すことができる特性を有する。
また、クエリコントローラ63は、この構造化されたデータ及び当該データの検索キーとなる情報ならびに時刻情報をデータ保持装置61を経由して第1のデータ記憶装置62aに永続的に蓄積する。これにより、構造化されたデータの永続性を維持する。
データ処理部60は、アプリ向けI/F、デバイス側I/F、およびデータ種別設定情報を自動的に生成することができる。
データ種別の対応関係は、例えば、(1)クラス名とバイナリデータとの対応関係、または(2)クラス名と構造化されたデータ(json等)との対応関係である。
次に、図3を参照してデータ蓄積時の処理について説明する。図3に示した例では、図1で説明したデータ保持装置61、第1のデータ記憶装置62a、第2のデータ記憶装置62bが、メモリ61−2、DB(Database)62a−2、ファイルDB62b−2に1対1で対応する。DB62a−2は、ファイルDB62b−2に記憶するバイナリデータと比較してデータサイズが小さい構造化されたデータをまとめて記憶する。ファイルDB62b−2は、DB62a−2に記憶する構造化されたデータと比較してデータサイズが大きいバイナリデータを個別に記憶する。また、図3に示した例では、クエリコントローラ63とデバイス側I/F提供部50との間にブローカ(Broker)64が設けられる。ブローカ64は、クエリコントローラ63とデバイス側I/F提供部50との間でデータをやり取りする。
判別の結果、上記の蓄積対象であるデータが、json等の形式で記述された構造化されたデータである場合、クエリコントローラ63は、データをメモリ61−2に書き込むとともに、このメモリ61−2に書き込まれたデータを、データを生成したデバイス毎に、共通データ構造生成元情報に基づいて分類し、この分類したデータを、当該データの取得用の1つまたは複数のKey情報(キー情報)とValue情報(蓄積対象である測定データ)とともにDB62a−2にまとめて書き込む。
アプリケーションから入力されたデータ取得要求(HTTPなど)がクエリコントローラ63に送られると(S1)、クエリコントローラ63は、データ種別設定情報と、データ取得要求のヘッダに含まれるクラス名などの情報と、を照合することで、クエリコントローラ63によるデータ処理部60からの取得対象(検索対象)であるデータの種別を判別する。
また、取得対象である構造化されたデータがメモリ61−2に蓄積されていないとき(S3のNo)、クエリコントローラ63は、時刻情報およびKeyとなる情報を用いてDB62a−2を検索し、このDB62a−2から取得対象である構造化されたデータを含むファイルをメモリ61−2にコピーし、メモリ61−2から、この構造化されたデータを含むファイル中から取得対象であるデータを高速に取得する(S5)。
本発明の実施形態では、データ処理システムは、IoTシステムのデータ特性に合わせて、データ種別に応じて、適切な特性を有する装置にデータの保存または取得処理を行なう。これにより、時系列データを永続的に蓄積可能で、かつ、参照頻度が高い最新のデータを高速に読み出し可能であるシステムを構築することができる。
Claims (6)
-
データを永続的に記憶可能な記憶媒体を有する第1および第2のデータ記憶装置と、
前記データを前記第1および第2のデータ記憶装置と比較して高速に記憶可能な記憶媒体を有するデータ保持装置と、
処理対象であるデータの種別を判別し、
前記処理対象であるデータが構造化されたデータである場合に、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に既に記憶される構造化データに上書きして前記データ保持装置に記憶すると共に、前記処理対象であるデータを前記第1のデータ記憶装置に記憶し、
前記処理対象であるデータがバイナリデータである場合に、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に記憶すると共に、前記処理対象であるデータを前記第2のデータ記憶装置に記憶するコントローラと、
前記コントローラに用いる設定情報を生成する設定情報生成部と、
前記設定情報の生成元の情報であり、クラスを定義する情報を含む生成元情報を記憶する記憶装置と
を備え、
前記コントローラは、前記設定情報生成部により生成された設定情報に基づいて、前記処理対象であるデータの種別を判別するものであって、
前記設定情報は、前記生成元情報に定義されたクラスと当該クラスのデータが構造化データであるかバイナリデータであるかといったデータの種別を対応づける情報であり、
前記コントローラは、前記設定情報と、前記処理対象であるデータを蓄積する要求のヘッダに含まれるクラスを照合することで前記処理対象であるデータの種別を判別する、
データ処理システム。 - アプリケーションに用いるインタフェースを前記アプリケーションへ提供する第1のインタフェース提供部と、
デバイスに用いるインタフェースを前記デバイスへ提供する第2のインタフェース提供部とをさらに備え、
前記設定情報生成部は、
前記アプリケーションに用いるインタフェースと前記デバイスに用いるインタフェースとの一貫性を有する前記設定情報を前記生成元情報を用いて生成する、
請求項1に記載のデータ処理システム。 - アプリケーションに用いるインタフェースを前記アプリケーションへ提供する第1のインタフェース提供部と、
デバイスに用いるインタフェースを前記デバイスへ提供する第2のインタフェース提供部とをさらに備え、
前記生成元情報は、
前記アプリケーションに用いるインタフェース、前記デバイスに用いるインタフェース、前記設定情報をそれぞれ生成するための共通の情報としての共通データ構造生成元情報である、
請求項1に記載のデータ処理システム。 - 前記コントローラは、
前記処理対象であるデータが前記構造化されたデータであるときに、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に記憶すると共に、前記データ保持装置に記憶された前記構造化されたデータを、データを生成したデバイス毎に分類し、前記バイナリデータと比較してサイズが小さいデータを、前記構造化されたデータの取得用のキー情報および時刻情報とともに前記第1のデータ記憶装置にまとめて記憶し、
取得対象であるデータが前記構造化されたデータであるときに、前記キー情報を用いて前記データ保持装置を検索し、
前記取得対象である前記構造化されたデータが前記データ保持装置に記憶されているときは、この構造化されたデータを含むファイル中から取得対象である構造化されたデータを検索して前記データ保持装置から取得し、
前記取得対象である構造化されたデータが前記データ保持装置に記憶されていないときは、前記キー情報および前記時刻情報を用いて、前記第1のデータ記憶装置から前記取得対象である構造化されたデータを含むファイルを前記データ保持装置にコピーし、前記データ保持装置から、この構造化されたデータを含むファイル中から取得対象である構造化されたデータを検索して取得する、
請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載のデータ処理システム。 - 前記コントローラは、
前記処理対象であるデータが前記バイナリデータであるときに、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に記憶すると共に、前記データ保持装置に記憶された前記バイナリデータを、データを生成したデバイス毎に分類し、前記構造化されたデータと比較してサイズが大きいデータを、前記バイナリデータの取得用のキー情報とともに前記第2のデータ記憶装置に個別に記憶し、
取得対象であるデータが前記バイナリデータであるときに、前記キー情報を用いて前記データ保持装置を検索し、
前記取得対象である前記バイナリデータが前記データ保持装置に記憶されているときは、このバイナリデータを前記データ保持装置から取得し、
前記取得対象である前記バイナリデータが前記データ保持装置に記憶されていないときは、前記キー情報を用いて、前記第2のデータ記憶装置から前記取得対象であるバイナリデータを含むファイルを前記データ保持装置にコピーし、前記データ保持装置からこのバイナリデータを取得する、
請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載のデータ処理システム。 - データ処理システムにおいて実施されるデータ処理方法であって、
前記データ処理システムが、
データを永続的に記憶可能な記憶媒体を有する第1および第2のデータ記憶装置と、
前記データを前記第1および第2のデータ記憶装置と比較して高速に記憶可能な記憶媒体を有するデータ保持装置とを有し、
処理対象であるデータの種別を判別し、
前記処理対象であるデータが構造化されたデータである場合に、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に既に記憶される構造化データに上書きして前記データ保持装置に記憶すると共に、前記処理対象であるデータを前記第1のデータ記憶装置に記憶し、
前記処理対象であるデータがバイナリデータである場合に、前記処理対象であるデータを前記データ保持装置に記憶すると共に、前記処理対象であるデータを前記第2のデータ記憶装置に記憶し、
前記処理対象であるデータの種別を判別することは、
クラスを定義する情報を含む生成元情報に基づいて生成されるものであって、前記生成元情報に定義されたクラスと当該クラスのデータが構造化データであるかバイナリデータであるかといったデータの種別を対応づける情報である設定情報と、前記処理対象であるデータを蓄積する要求のヘッダに含まれるクラスを照合することで行う、
データ処理方法。
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