社会システムの持続的な開発と運用を支えるLumadaのプラットフォーム

3.1　位置付け

図2に示す通り，Lumadaのプラットフォームは，日立が開発した顧客協創方法論「NEXPERIENCE」，および事業ドメインごとのソリューションやユースケースと共に，Lumadaに包含される。本来，Lumadaのプラットフォームには，日立が提供する先端センサーや鉄道車両などの物理的な製品も含まれる。しかしながら，本稿においてはLumadaのプラットフォーム，または本プラットフォームという表現は，事業ドメインに依存せずに汎用的に利用できるソフトウェア基盤を指す。

3.2　提供機能

本プラットフォームでは，提供する機能コンポーネントをEdge，Core，Data Management，Analytics，Studio，Foundryの6種に分類している。

• Edgeは，IoT機器からのデータを収集する機能群であり，これにはプロトコル変換，データのフィルタリングや分類といった機能が含まれる。
• Coreは，収集したデータを蓄積するデータレイク，および，接続されたIoT機器の管理機能を提供する。
• Data Managementは，収集したデータを分析に適した形式に分割・変換・再結合する機能群を提供する。
• Analyticsは，データを分析するための機能群を提供し，これにはディープラーニングなども含まれる。
• Studioは，エンドユーザーや開発者向けのユーザーインタフェースに関連する機能群であり，これにはダッシュボードやAPI（Application Programming Interface）が含まれる。
• Foundryは，これらを支えるため，コンテナ^2）技術をベースとするサーバレスコンピューティング^3）環境を提供する。

上記の機能群は「データから価値を創出する」ために必須である。しかしながら，これらの機能のみでは，2章に述べた異種システム間の連携，あるいは顧客協創，ソリューション開発成果の蓄積や再利用，それらを促すエコシステム確立といった課題に対する解とはならない。こういった課題への解として，本プラットフォームは上記に加え以下の機能群を提供する。

1. 異種システム間の連携
2. 顧客協創の支援
3. パートナーのソフトウェア開発環境との連携
4. アプリケーション実行場所の管理
5. 開発したソリューションの共有と再利用の支援

本プラットフォームに導入したコンテナ技術やマイクロサービス^4）APIは，上記（a）から（e）の機能の実現と深く関係している。以下，本稿では上記（a）を中心に詳細に解説する。なお，上記（b）から（e）については本号掲載の論文「迅速なソリューション開発を可能とするNode-REDとそのOSS活動への取り組み」（60ページ），および論文「デジタルソリューションの創生と活用を加速するLumada Solution Hub」（53ページ）で詳述しているので参照されたい。

4.1　マイクロサービスAPIの導入

4.2　Lumada独自のSystem-of-Systems技術

前節で述べたマイクロサービスAPIは，通信プロトコルとデータ形式の枠組みを規定するのみであり，実際にシステムどうしを接続するには，送受信メッセージの詳細なセマンティクスやデータ形式の定義が必要となる。その標準化やOSS（Open Source Software）化についてもさまざまな団体で議論されているが，異なる事業分野をまたがるシステム間連携をグローバルに実現する場合，複数の標準仕様への柔軟な対応が不可欠となる。そこで，本プラットフォームは，複数の異なるシステムを連携させるアプリケーションの開発を容易化するために，以下の機能を提供する。

1. 機能レベルの接続を容易化するサービスAPI接続機能
2. 情報レベルの接続を容易化する柔軟なデータ形式変換機能
3. 通信レベルの接続を容易化するプロトコル変換機能およびデータ収集機能
4. 上記（1）～（3）を利用するアプリケーションの性能スケーラビリティや信頼性をエンハンスする機能
5. 上記（1）～（4）の機能を利用してユーザーが開発したアプリケーションを共有する機能

具体的には，本プラットフォームは異種システム連携を容易化するために，表1に示すコンポーネントを提供する。Node-RED^{※1），9）}はStudioに属し，ユーザーがGUI（Graphical User Interface）を用いてシステムどうしをAPIレベルで接続できる機能を提供する。Pentahoや「IoTコンパス」^10）はData Managementに属し，異種システムどうしの接続に必要なデータの分割・変換・再結合を可能にする。Hitachi Data Hub^10）はEdgeに属し，IoTデバイスや他システムからのデータ収集に不可欠なプロトコル変換を可能にする。HAF/EDC（Hitachi Application Framework/Event Driven Computing）^11）は，システム規模の拡大やデータ量の増大に応じた性能スケーリング，および，冗長構成による信頼性エンハンスを提供する。また，Lumada Solution Hub^12）は，開発したソリューションの蓄積・共有・再利用を可能とする。

表1｜LumadaのSystem-of-Systems技術 Lumadaが提供するSystem-of-Systems技術は，グローバルに業種をまたがる新サービスを実現する際に不可欠となる，複数の国際標準や業界標準への柔軟で迅速な対応を可能とする。

※1）

Node-REDは，OpenJS Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標である。

5.1　さまざまなプログラミング言語や開発環境の統合

従来からシステム開発に利用されてきたJavaやC/C++に加え，データ解析やAI分野ではPython，Webアプリケーション開発ではJavaScriptなどのプログラミング言語が主流となっている。また，OT分野ではANSYS^※2），MATLAB/Simulink^※3），SolidWorks^※4）などのエンジニアリングソフトウェアが普及している。

コンテナ技術とマイクロサービスAPIを応用すれば，これらのさまざまな言語や開発環境で作成したアプリケーションをメッセージ通信で接続し，一つのシステムに統合することが容易となる。このように，４章に述べたSystem-of-Systems技術を応用すれば，新旧システムの連携だけでなく，アプリケーション開発に使用するプログラミング言語や開発環境の違いを乗り越えて，コンポーネントどうしを接続することも容易になる。

※2）

ANSYSは，ANSYS, Inc.の米国およびその他の国における登録商標または商標である。

※3）

MATLAB，Simulinkは，The MathWorks, Inc.の米国およびその他の国における登録商標または商標である。

※4）

SolidWorksは，米国およびその他の国におけるDassault Systemes SolidWorks Corporationの登録商標または商標である。

5.2　アプリケーション実行場所の柔軟性向上

データの重要性が広く認識されるに伴い，EU（European Union）一般データ保護規則をはじめ，データの移動を規制する動きも起きている。しかし，コンテナ技術を応用すれば，データを移動せずに，アプリケーションをデータ格納場所の近傍に転送して実行することが可能となる。

また，IoTやAI技術を使うアプリケーションのアジャイル開発においては，必要な演算性能や通信トラフィックの予測が困難な事例も多い。PoC （Proof of Concept）段階では問題を生じなかったアプリケーションが，接続デバイス数が増える本番運用では遅延時間の許容値を超えたり，通信トラフィックの増加がコスト問題を発生させたりする。しかし，これもコンテナ技術を応用すれば，クラウド上で開発したアプリケーションをエッジ近傍で分散実行するなど，システム設計の柔軟性を向上できる。