Litmus Edge とは

Litmus Automation Inc. が提供する Litmus Edge について調べる機会があったので、調査がてら記事にしてまとめてみました。
皆さんのご参考になれば幸いです。

# 1. はじめに
## 1.1. Litmus とは
Litmus は、データ収集と分析、アプリケーション有効化を一体化した産業用IoTエッジプラットフォームで、Litmus Edge と Litmus Edge Manager の2つで構成されます。

- Litmus Edge: データ収集、解析機能を持っている。
- Litmus Edge Manager: 装置やデータに関してオーケと管理機能を持っている。

# 2. Litmus Edge
Litmus Edge は、データ収集やデータ分析、アプリケーション有効化、データ統合をインダストリー 4.0 のために構築された完全なエッジデータ・プラットフォームとして提供してます。
Litmus Edge は、数百の OT (Operational Technology) 資産に即座に接続でき、分析に必要なそれら OT データを簡単に利用できるようにします。データ収集、機械分析、アプリケーションの有効化、データ統合に至るまで、Litmus は、迅速な導入と使いやすさを備えた完全なエッジデータ・プラットフォームであり、大規模な運用改善に必要なすべてを提供します。

- **ワンプラットフォーム**: OT 接続、マシン分析、データ統合、アプリケーション有効化など、インダストリー 4.0 に必要なすべての機能が揃っています。
- **デバイス接続性**: 最新の OT 資産やレガシーな OT 資産からデータを迅速に収集し、エッジ・アプリケーションやエンタープライズアプリケーションで使用可能な標準フォーマットに正規化します。
- **マシン分析**: エッジで組み込み済み (またはユーザ定義) のデータ可視化や、KPI ダッシュボード、分析にアクセスし、OEE (Overall Equipment Effectivenesss, 総合設備効率) の改善、ダウンタイムの削減、スループットの最適化を実現します。
- **アプリケーション有効化**: パブリックまたはプライベートなマーケットプレイスでアプリケーションを管理しており、エッジでコンテナを迅速にデプロイし、OT データを活用することができます。
- **データ統合**: 数十のクラウドや企業システムとの統合するための仕組みがあらかじめ用意されており、OT と IT 間のデータを簡単かつ安全に統合することができます。
- **柔軟なデプロイ**: エッジゲートウェイ、仮想マシン、コンテナ (Docker、Kubernetes など) 上で動作するため、あらゆる OT や IT インフラに簡単に導入することができます。

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**デバイス接続性 - 数百種類の OTデ バイスドライバを同梱**
250以上の組み込み済みドライバにより、Litmus はあらゆる機械や産業システムにすぐに接続することができます。収集されたデータは構造化されて保存され、エッジ・アプリケーションやエンタープライズ・アプリケーションですぐに使用できます。

- PLC、CNC、SCADA、MES、Historian など、あらゆる資産に接続可能
- ドライバをあらかじめ搭載しているため、プログラミングは不要
- 数百のカスタムデータポイントを正規化

**データ分析 - あらかじめ組み込まれているマシン分析および可視化**
あらかじめ組み込まれている KPI と使いやすいダッシュボードビルダーにより、お客様は機械のダウンタイム、状態監視、OEE などのデータ可視化と分析を迅速に作成することができます。

- エッジでデータを分析し、即座に価値を生み出す
- あらかじめ用意された分析により、セットアップ時間を大幅に短縮可能
- KPI をドラッグ＆ドロップするだけで、カスタムダッシュボードを構築可能

**データ共有 - クラウドや企業システムとの連携**
すぐに利用可能なマシンデータを様々なクラウドや企業システムに送り込み、OT、IT、データサイエンス等の各チームがエッジからクラウドまでの完全なデータイメージを実現することができます。

- 正規化されたデータは、あらゆるアプリケーションで利用可能
- ドラッグ＆ドロップの簡単なエディタでどこへでもデータ送信可能
- クラウドや企業システムへの20以上の組み込み済みコネクター

**アプリケーションの実行 - コンテナ型アプリケーションのデプロイ**
公開または非公開のアプリケーションを一元化されたリポジトリにホストしてアクセスし、エッジでアプリケーションや機械学習モデルをデプロイして実行することができます。

- プリロードされた45以上のアプリケーションのデフォルトセットへのアクセス
- あらゆるタイプのカスタムアプリケーションやモデルを管理
- コンテナを使用したアプリケーションやモデルの迅速なデプロイ

**デプロイを管理する - スケーラブルで再現性の高い IIoT (Industrial IoT, 産業用 IoT) のデプロイ**
エッジデバイス、データ、アプリケーションの全体を一元管理します。

- すべての IIoT デバイスをリモートで設定、アップデート、監視することができます。
- あらゆるデバイスや工場からのデータを可視化
- 理想的な構成テンプレートを作成し、再現性の高いデプロイを実現


## 2.1. Litmus プラットフォームの機能
Litmus は、エッジと企業全体でデータを収集し、活用するために必要なすべてのものを提供する、市場で最も完全な産業用 IoT エッジ・プラットフォームです。まず、Litmus Edge は、ビジョンシステムからフラットファイル、PLC や DCS まで、すべての OT データを収集・統合し、すぐに使用できるデータを正規化して保存します。顧客は、共通の KPI と可視化によってデータをエンジニアリングし、貴重な機械分析と即時の価値を得ることも、データをどこにでも送って高度な分析を行うこともできます。アプリケーションと機械学習モデルは、完全な OT データで供給され、コンテナ技術でエッジにデプロイされます。Litmus Edge Manager は、あらゆる規模のデバイス、データ、アプリケーション、ML モデル管理のための管理およびオーケストレーションレイヤを追加します。

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## 2.2. Litmus Edge Platform の特徴
Litmus Edge は、あらゆるソースからリアルタイムにデータを収集、正規化、分析、統合し、1つのソリューションで組織全体のデータ全体像を提供します。

- **ネイティブ・デバイスドライバ**: 業界最多の250以上の組み込み済みデバイスドライバにアクセスできます。当社の特許技術により、新しいドライバを迅速に開発することができます。
- **データの正規化**: 様々な OT データの種類と形式を収集し、分析およびアプリケーションに使用できる標準的な JSON ファイルに構造化します。
- **データストレージ**: 正規化されたデータをスケーラブルで安全な時系列データベースに保存し、あらゆるエンタープライズストレージプラットフォームと統合することが可能です。
- **データエンジニアリング**: ドラッグ＆ドロップのデータ処理エンジンで、データワークフローの作成、データアクションの定義、データのデバッグ、アラートの設定、メタデータの可視化などを行うことができます。
- **あらかじめ設定された KPI**: 生産時間、価値の変化、異常検知、信号損失などを追跡するために、事前に構築されたまたはカスタム KPI を使用して、OEE、マシン稼働時間、生産品質を改善します。
- **データビジュアライゼーション**: OT チームが生産を監視するためのデータ可視化およびダッシュボードを迅速に設定します。プラットフォームは Grafana を使用し、他のデータ可視化ツールとも連動します。
- **アプリケーション・マーケットプレイス**: あらかじめ用意されたアプリケーションのライブラリにアクセスしたり、プライベート・マーケットプレイスにカスタムアプリケーションを追加して、プラットフォーム内のコンテナを使用してエッジで迅速に実行することができます。
- **ソリューション・マーケットプレイス**: 自動車、食品・飲料など、各業界に特化したアプリケーションを活用し、導入時間を短縮し、複雑さを軽減するために設計・検証されています。
- **アプリケーションランタイム**: プラットフォーム内に組み込まれた Docker コンテナ技術を使用して、制御された安全なランタイム環境で任意の数のアプリケーションを実行します。
- **OT/IT コネクタ**: MQTT、REST API、Kafka を介して、Microsoft、AWS、Google、Cloudera、その他のシステムとの20以上の構築済み OT-IT コネクタにより、データを迅速に統合します。
- **データストリーミング**: 機械学習やその他の IT イニシアチブをサポートするために、データチームやシステムに完全または選択した OT データをあらゆるフォーマットでストリーミングする。
- **ML ランタイム**: プラットフォーム内に組み込まれたコンテナ技術を使って、あらゆる機械学習システムで学習されたあらゆる機械学習モデルをエッジで実行することができます。

### 2.2.1. 柔軟でスケーラブルなプラットフォーム
Litmus Edge は、あらゆるソースからリアルタイムにデータを収集、正規化、分析、統合し、1つのソリューションで組織全体のデータ全体像を提供します。

- インターネットに接続する必要がなく、エッジでセキュアにローカルにデプロイできる
- エッジのゲートウェイ、VM、サーバに OS としてインストール可能
- プレインストールされたデバイスやUSB経由で素早く導入できる
- Web ブラウザやターミナルユーザインターフェイス (TUI) から直感的なウェブインターフェイスにアクセス可能
- いくつもの拠点で、いくつもの資産を安全に管理する。
- 世界中のどこからでも Litmus Edge にアクセスでき、リモートで問題を診断することができる。

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### 2.2.2. デバイス接続
PLC、DCS、SCADA、Historian、センサ、ERP など、あらゆる産業資産に素早く接続でき、プリロードされたドライバでプログラミングの必要はありません。

- ネットワークをスキャンし、コーディングなしで産業用資産をシームレスに追加できる
- 250以上のレガシーな産業用システムとプロトコルに、すぐにアクセスできます。
- DeviceHub インターフェースを使用して、デバイスの追加、変更、リフレッシュ、開始、停止、または削除を行います。
- ネットワーク上のあらゆるデバイスに接続し、データを収集する方法を定義する。
- ドラッグ＆ドロップのフローエディターで、デバイスの接続テストやワークフローのカスタマイズを行うことができます。

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### 2.2.3. データ収集
あらゆる数の資産から何百ものカスタムデータポイントを収集し、あらゆるアプリケーションで利用できるように1つの標準フォーマットに正規化します。

- 正規化されたデータをスケーラブルで安全な時系列データベースに保存する
- テラバイトのストレージに活用されるインデックスデータ
- すべてのデータ保存に最適化されたバージョンの InfluxDB を使用する。
- ローカルのメッセージ・ブローカーにデータを発行し、すぐに利用できるようにする。
- SDK や非ネイティブの REST API によるネイティブデータへのアクセス
- あらゆるエンタープライズグレードのコールドストレージと統合可能
- すべてのデータポイントには、デバイス管理、アラート、分析のための事前分析済みのキューブがあります。

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### 2.2.4. リアルタイムの分析
リアルタイムの資産データを監視し、アラートを設定し、稼働時間、ダウンタイム、異常検知などの一般的なKPIに基づいた分析をすぐに利用できます。

- 事前に用意された分析を利用して、手動での設定や構成にかかる時間を大幅に短縮
- OEE、アップタイム、ダウンタイムなどの KPI をノーコーディングで設定できます。
- 平均値、最大値、最小値による時系列データ解析の設定
- ライブデータに対する統計・分析クエリーの実行
- ドラッグアンドドロップエディターでワークフローを定義し、シンプルなデータ操作とビジュアライゼーションを実現
- Grafana オープンソースベースのダッシュボードを活用する。
- ビジュアライゼーション、BI ダッシュボード、SQL スクリプトによるカスタム分析を数クリックで作成可能

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### 2.2.5. アプリケーションマーケットプレイス
ワンクリックでアプリケーションオーケストレーションを実現し、パブリックまたはプライベートのアプリケーションマーケットプレイスから Docker コンテナベースのアプリケーションをデプロイすることが可能です。

- エッジレベルの分析を可能にするアプリケーションをオンデマンドで起動するためのローカルアプリケーションリポジトリ、Litmus - Edge Marketplace にアクセスできます。
- パブリック・マーケットプレイスの45以上のアプリケーションのデフォルトセットを活用する
- 既存のカスタムアプリケーションを活用するためのプライベート・マーケットプレイスの追加
- 独自の Docker コンテナベースのアプリケーションをマーケットプレイスに追加する。
- ワンクリックで1台または多数のデバイスに Docker アプリケーションをデプロイすることができます。
- ゼロタッチプロビジョニング、大量管理、アプリケーションオーケストレーション
- アプリケーションのオーケストレーションとライフサイクル管理を (docker で) 中央から実行する。

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### 2.2.6. データインテグレーション
貴重ですぐに使えるデータをあらゆるクラウドやエンタープライズアプリケーションに即座に供給し、OT から IT までの完全なデータイメージを実現します。

- データの可視化やデバイス管理のためにあらかじめ用意されたコネクターを使って、簡単にクラウドに統合できる
- Kafka とデータベースのネイティブインターフェースで、収集したデータをビッグデータ実装にフィードする。
- デバイスから Litmus Edge へのデータ収集と前処理を行うMQTT
- ワークフローのための REST API 統合

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### 2.2.7. 機械学習ランタイム
機械学習モデルに正規化されたデータを与え、継続的な最適化のために資産で新しいモデルを実行することでフィードバックループを完成させます。

- 機械学習処理を Litmus Edge の中で実行し、分析に役立てる。
- 予測、分類、異常検知のために利用可能なモデルを活用する。
- TensorFlow からモデルを保存し、Litmus Edge の分析にアップロードする。
- Cloudera、Azure、Oden などへの構築済みで設定が簡単なコネクタにアクセスし、機械学習の迅速なデプロイを実現
- 正規化されたデータを機械学習モデルに供給する
- エッジサイドのモデルがローカルデバイスからデータを取り込み、クラウドベースのプラットフォームから受け取ったトレーニングに基づいて行動できるようにする。
- アセットで新しいモデルを実行し、リアルタイムで修正アクションを提供する。

## 2.3. Litmus Edge のデプロイ
Litmus は、あらゆる企業の製造環境で動作するように設計された、柔軟でスケーラブルかつ安全な導入オプションを提供します。ゲートウェイ、仮想マシン、コンテナを介して、エッジ、クラウド、またはハイブリッドでデプロイし、現在のプロセスを中断することなく、既存のインフラストラクチャのニーズに対応することができます。

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### 2.3.1. Litmus Edge の仕組み
Litmus Edge は、エッジで OT データを収集、処理、保存し、そのデータをクラウドユーザとシームレスに共有するように設計された OT ファーストのソリューションです。IT 主導の集中管理機能により、デバイス、データ、アプリケーション、モデルの使用方法を制御し、エッジからクラウドへのデータの流れを促進し、再び戻すことができます。

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### 2.3.2. 柔軟なデプロイ
ユースケースも多様で、産業環境も多様であるため、導入はすべて異なります。お客様のユースケースによっては、船上、バス、油田などでの堅牢なデプロイが必要な場合もあります。また、IT 主導の洗練されたデータセンタや高度なセキュリティポリシーが必要なユースケースもあります。Litmus Edge のプラットフォームは、エッジ、クラウド、ハイブリッドなど、どのような環境でも同じように業界をリードする機能を発揮できるよう、柔軟に設計されています。

#### 2.3.2.1. エッジへのデプロイ
Litmus は、エッジに導入し、ローカル IT で管理し、ソースでのオペレーションを改善するために使用することができます。ローカルエッジへの導入は、マシンへの安全な接続方法を求め、企業ネットワークの外で実行可能なソリューションを必要とする組織に最適です。

- Litmus は OS としてゲートウェイ、VM、ローカルサーバ上で動作します。
- Litmus はどのマシンにも直接、またはローカルネットワーク経由で接続することができる
- 集中管理はオンプレミスでデプロイ可能

#### 2.3.2.2. クラウドへのデプロイ
Litmusはクラウド上にデプロイし、企業の IT 部門が管理し、あらゆるデータ利用者がアクセスすることで業務改善を図ることができます。クラウドデプロイは、企業ネットワークを使ってエッジからクラウドへの安全な橋渡しを行い、ビジネス全体でデータを共有する必要がある組織に最適です。

- Litmus は、クラウドの仮想マシンやコンテナ上で OS として動作します。
- Litmus は、ネットワーク経由であらゆるマシンに安全に接続できる
- 一元管理はクラウドにデプロイすることで規模を拡大できる

#### 2.3.2.3. ハイブリッド・デプロイ
Litmus は、エッジとクラウドのハイブリッドモデルでデプロイすることができます。ハイブリッドデプロイでは、ローカルチームがエッジ機能を管理し、企業の IT 部門はクラウドからデバイス、セキュリティ、インフラを管理・制御することができ、最大限の柔軟性を発揮します。

- Litmus at the edge acts エッジコンピュートプラットフォーム
- クラウド上の Litmus が一元管理プラットフォームとして機能する
- エッジ・トゥ・クラウドのセキュリティは IT が管理する

### 2.3.3. 様々なエッジや IT インフラへの Litmus の導入
エッジ、クラウド、ハイブリッドのいずれかを選択した場合、ゲートウェイ、仮想マシン、コンテナなど、既存のインフラニーズに合わせて製品を導入する方法が数多くあります。

#### 2.3.3.1. ゲートウェイのデプロイ
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ゲートウェイ導入は、Litmus Edge をゲートウェイやサーバ上のソフトウェアとして、あらゆる産業環境に導入することができます。ゲートウェイの導入は、高い耐障害性、安全性、ネットワークに依存しないため、堅牢なハードウェアとエッジコンピューティングを必要とする高度なユースケースを実現します。

#### 2.3.3.2. 仮想マシンのデプロイ
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Litmus Edgeは、VMware や Hyper-V などの主要な仮想化プラットフォーム上で動作し、ハードウェアを必要とせず、既存のインフラに接続することができます。VM の導入は柔軟で非常に安全であり、すべての IIoT 導入の集中制御と管理を提供します。

#### 2.3.3.3. コンテナデプロイ
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コンテナはソフトウェアのデプロイを近代化するものであり、Litmus Edge は Docker などのコンテナとしてデプロイすることで、他のプロセスから分離されて迅速かつ確実に実行することができます。コンテナとして Litmus Edge を実行することで、IT チームはプロジェクトの更新、デプロイ、スケール、および管理を一元的に行うことができます。

#### 2.3.3.4. コンテナオーケストレーション
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コンテナオーケストレーションは、多くのホストで複数のコンテナを実行するために必要です。Litmus Edge は、同じサーバ上の他のワークロードの隣でコンテナとして実行でき、Kubernetes、Docker Compose、K3S、Google Anthos などのコンテナオーケストレータとすぐに連携できます。

## 2.4. セキュリティ
Litmus Edge は、産業用 IoT のユニークな課題に対応するために、すべてのステップでセキュリティを考慮して構築されています。
Litmus Edge では、以下のものが提供されています。

- **デプロイの安全性**: Litmus Edge は、オフラインファーストとエアギャップインストールをサポートしています。
- **認証と認可**: エンタープライズ対応の認証、認可、RBAC (Role-Based Access Control) ポリシー。Litmus Edge のユーザインターフェースは、ログインとパスワードがないとアクセスできません。
- **プラットフォームへのアクセスセキュリティ**: 保護された最新の HTTPs ウェブインタフェース。
- **LDAP/AD 認証**: Litmus Edge の LDAP と AD の設定により、ログインシステムを外部認証レジストリと統合することができます。
- **証明書管理**: Litmus Edge にはデフォルトで自己署名証明書が含まれているため、デフォルトですべての通信が安全に行われます。
- **暗号化**: Litmus Edge とユーザのブラウザ間の通信は、SSL/TLS を使用したトランスポート層暗号化により保護されています。
- **ソフトウェアのアップデート**: ハッシュ値などの詳細な検証を実施した上でアップデートする方式です。
- **トークン・ベース・セキュリティ**: アプリの認証にトークンベースのセキュリティを提供します。
- **データアクセスの安全性**: リアルタイムのデータサブスクリプションのための安全で隔離されたメッセージ・ブローカーです。

## 2.5. 機能
Litmus Edge では、以下のことができます。

- あらゆる産業用機器から安全にデータを収集する。
- 収集したデータを正規化する。
- エッジでデータを処理し、分析・保存する。
- データに基づいて、コンテナベースのアプリケーションを実行する。
- 組み込み済みの分析や KPI を用いた時系列分析をサポートする。
- 設定や分析のためのフローを簡単に構築することができます。
- エッジシステムと、ビッグデータを含むクラウドやエンタープライズシステムを統合する。

### 2.5.1. ダッシュボード
ダッシュボードには、システム全体に関する統計情報が含まれています。この情報は運用ネットワーク上にあり、完全にオフラインとなります。

#### 2.5.1.1. ダッシュボードデータ
Litmus Edge にデバイスを接続すると、モニタリング用のダッシュボードが使えるようになります。以下のセクションを参照してください。 
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1. **デバイス & タグ**: システム上に接続されているデバイスとタグの数です。 
2. **メッセージ・ブローカー & ルーティング**: 収集されたデータは正規化または標準化され、ローカルのメッセージ・ブローカーに公開されます。このセクションは、このプロセスのメッセージレートを表示します。
3. **データ処理 & 分析**: 実行中のフロー、分析フロー、グループの数です。
4. **エッジ・アプリケーション**: インストールされているアプリケーションの数です。これらのアプリケーションは、ローカライズされたアプリケーションとコンテナです。
5. **インテグレーション**: クラウドへの接続数、遠隔地との接続ネットワーク数。これらのインテグレーションは、OPC UA を使用して収集したデータを受け取るために導入されたクラウドやデータベースシステムです。

#### 2.5.1.2. ダッシュボードチャート
システムに関するデータを含むあらかじめ用意されたチャートを表示することができます。

##### 2.5.1.2.1. CPU 使用率
IUD Gateway、産業用 PC、すべての仮想マシン、およびユーザの処理リソースの使用量を経時的に表示します。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/54f82d62-c714-d225-167f-4076bc536ac8.png" width="400px" />

##### 2.5.1.2.2. メモリ使用量
システムのメモリ使用量を時系列で表示します。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/2f36e684-bdff-d16d-6bdb-0bcb0672a780.png" width="400px" />

##### 2.5.1.2.3. ネットワーク利用状況
受信および送信されたネットワーク速度を Mbps (メガビット/秒) で時間経過とともに表示します。 
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/1be0ee73-5ad3-60d0-bba8-c2d16fffa48f.png" width="400px" />

ダッシュボードの下部には、ユーザのプランに含まれるモジュールの状態インジケータが表示されます。各状態インジケータにカーソルを合わせると、選択したモジュールのバージョンが表示されます。各インジケータには、選択したモジュールのオンラインステータスを反映した色の付いた円が表示されます。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/5925981b-3d39-ba1a-7e75-9510d845af68.png" width="800px" />

| 色 | 状態 |
|:--|:--|
| グリーン | サービス起動中 |
| レッド  | サービスが劣化 |

インジケータの横には、ストレージの使用率が表示されています。

### 2.5.2. DeviceHub

#### 2.5.2.1. 概要
DeviceHub モジュールを使用すると、デバイスを Litmus Edge に接続するだけでなく、データポーリング用のタグとしてレジスタ値を追加することができます。DeviceHub は、Siemens、Allen Bradley、Hitachi など、ほとんどの主要メーカーのデバイスを扱うことができます。デバイス固有のドライバ (シリアル、Ethernet、Socketcan、ファイルベース) が含まれています。

#### 2.5.2.2. DeviceHub のアーキテクチャ
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/0811235c-486c-9b6b-4b18-ebbae6dad4bc.png" />

上図は、Litmus Edge の DeviceHub 機能の一例で、PLC ハードウェアデバイスとの双方向接続を実現するドライバを提供しています。ドライバは、PLC デバイス (およびその他の産業資産) からレジスタ情報を収集します。各 PLC のレジスタは、Litmus Edge のタグとして認識されます。レジスタ情報はタグに保存され、これらのタグはトピックとして内部のメッセージ・ブローカーに公開されます。 データストアを有効にするオプションを選択することで、内部データストアに特定の保持時間でデータを保存するオプションがあります。 
接続されたデバイスにタグを追加すると、Litmus Edge は選択した頻度でそのタグにデータをポーリングします。システムはポーリングされたデータを正規化し、内部のメッセージ・ブローカーにポストします。その後、メッセージ・ブローカーから利用可能なデータをサブスクライブして、処理、可視化、分析することができます。
ナビゲーションパネルから DeviceHub を選択することで、DeviceHub モジュールにアクセスすることができます。モジュールの UI は、4つのパネルに分かれています。

- **デバイス**: Litmus Edge にデバイスを追加/接続します。接続されたデバイスを編集、更新、停止/開始などのアクションで管理します。オプションで、キーと値のペアの形式でデバイスにカスタムメタデータを追加することができます。
- **タグ**: タグを個別、一括、または接続されたデバイスを参照しながら追加することができます。修正、表示、コピーなどのアクションでタグを管理します。
- **デバイス検出（ネットワーク）**: 検出モードの有効/無効を設定します。検出モードを有効にすると、Litmus Edge が接続しているネットワーク上のデバイスを表示することができます。
- **ユーティリティ**: IP アドレスの接続性、特定ポートのアクセス可能性をテストします。

### 2.5.3. デジタルツイン
デジタルツインは、産業資産を仮想的に表現したものです。工業用機械、工業用地、プログラマブルロジックコントローラー (PLC) など、工業製品の生産に関連するあらゆるものが対象となります。 
デジタルツインは、異なるソースからの物理資産データを組み合わせることができるので、インサイト、アラート、フィードバックループなどのモニタリングやメンテナンス活動に活用することができます。 

#### 2.6.3.1. デジタルツイン・モデル
モデルは、Digital Twin Instances のデータ構造です。モデルには、以下のパラメータを設定することができます。

- **属性**: モデルには、インスタンスが識別とデータ収集のために使用する動的および静的な属性が格納されます。
    - **動的な属性**: モデルの可変データ。例として、温度や振動、ダウンタイム等。 
    - **静的な属性**: モデルのメタデータ。例として、Device ID や Serial、Model 等。 
- **変換**: JSON ベースのスキーマを定義することで、生の JSON データを目的のフォーマットに変換し、インスタンスで収集したデータを変換することができます。 
- **ヒエラルキー**: 動的属性と静的属性の論理的な表現を提供します。必要に応じて属性を階層にドラッグ＆ドロップしたり、フォルダを追加してカスタムデータ構造を作成することができます。 

#### 2.5.3.2. デジタルツイン・インスタンス
インスタンスは、異なるソースからの静的および動的データを含む物理的なオブジェクトです。すべてのインスタンスはモデルに関連付けられなければならない。モデルで構成される属性は、インスタンスによって収集されるデータを決定します。 
インスタンスごとに新しいデータトピックが生成され、内部のメッセージ・ブローカーに公開されます。このデータトピックは、Litmus Edge 内で活用することができます。 

インスタンスの構成は、以下の方法で行います。

- インスタンス内の静的属性の値を変更する。 
- インスタンスの動的属性のトピック値を修正することで、データトピックと動的属性との一対一の関係をマッピングする。 
- [Data Access] タブを使用して、リアルタイムデータを表示します。 
- Data Access トピック名を参照して、インスタンスデータをnorthbound統合に送信します。 

#### 2.5.3.3. デジタルツインのユースケース
デジタルツインモデルの作成と管理については、以下のユースケースを参照してください。 

##### 2.5.3.3.1. モデルのユースケース
エネルギー消費に関連するデータを収集し、追跡するためのエネルギー監視モデルを作成します。 

##### 2.5.3.3.2. インスタンスのユースケース
モデルに関連付ける以下のインスタンスを作成します。 

- **日次の稼働時間**: 産業資産が毎日稼働している時間を記録します。 
- **日次の KWH 使用量**: 毎日のエネルギー消費量を追跡します。 
- **エネルギー異常**: エネルギー消費に関する異常を追跡します。 
- **エネルギーコスト予測**: エネルギーコストを追跡し、将来のコストを予測します。 

#### 2.5.3.4. デジタルツイン UI へのアクセス
デジタルツイン画面にアクセスするには、以下の手順を実施します。

1.  Litmus Edge にログインします。
2. ナビゲーションパネルから、[Digital Twins] を選択すると [Models] 画面が表示されます。
  <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/d5e99482-f2c6-4994-8e3e-fac867a3da9b.png" />

### 2.5.4. DataHub
DataHub モジュールは 、データストレージが有効な接続 機器からポーリングされたデータを保存することができます。 様々なデータフォーマットに対応しています。

履歴データの分析ができるように、特定の期間のデータを保存することができます。

Litmus Edge は、ポーリングされたデータを NoSQL の時系列データベースに保存します。
DataHub の UI は3つのパネルに分かれています。

- **設定**: 時系列データベースを切り替え、ソースタイプを変更し、追加のカスタマイズを実行します。
- **DB 管理**: データベースビューをデプロイし、接続機器の表示、接続機器の特定データストレージの削除、時系列データベースの削除を行います。
- **DB ユーザ**: DB ユーザの追加と削除や、ユーザのパスワードのリセット、ユーザへの権限の追加、ユーザ一覧表示を行います。

### 2.5.5. フローマネージャー
Flows Manager モジュールは、デバイスに接続し、出力を設定することで、デバイスがどのように動作しているかをより詳細に可視化することができるようにするものです。デバイスへの接続は、受信と送信の両方が可能で、デバイスにアクションを行うこともできます。たとえば、フローからデバイスを起動・停止したり、トピックに書き込んだり、イベントをトリガーしたりすることができます。

フローとサブフローは 、フロービュー内のタブに配置された独立したキャンバスで構成され 、収集したデータを処理する際に便利な操作を実行することができます。

フローでは、以下のことを行うことができます。

- DeviceHub のデバイス、データベース、エンタープライズシステム、様々なファイルタイプからデータを収集する。
- JavaScript のロジックを実装し、関数を追加し、イベント処理のためのルールやアラートを含めながら、データを処理し、フィルタリングし、分析する。
- Litmus Edge Manager を使用して、フローテンプレートを作成し、複数のエッジデバイスにデプロイする。
- 複数のフロー (最大4つ) の開始、停止、削除が可能。
- メモリ制限の更新、カスタムノードモジュールのアップロード、flow.json ファイルのダウンロード 、フローのログのダウンロードを行う。
- 最大許容メモリまで新しいフローを追加することが可能。
- バックアップ/リストアとテンプレートにフローを含める。
- ダッシュボードを設定して、フローを整理し、より詳細に可視化する。

#### 2.5.5.1. フローマネージャー UI へのアクセス

フローマネージャーにアクセスするには、以下の手順を実施します。

1. Litmus Edge にログインします。
1. ナビゲーションパネルから、[Flows Manager] を選択すると、[Overview] 画面が表示されます。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/ae3b79f8-b411-83b8-d604-5b70def93476.png" />

### 2.5.6. 分析
Analytics モジュールを使用して、分析フローの作成および管理をすることができます。分析フローを使用すると、エッジでデータを処理および分析することができます。
フローには、次のタイプのうち少なくとも1つを使用する、一連の接続されたプロセッサーが含まれます。

- **入力**: タグ、データベース、ジェネレータからデータを取得する。
- **機能**: 事前に用意されたものを使用して入力データを処理する。
    - KPI (Key Performance Indicators, 重要業績評価指標)
    - 統計機能
- **出力**: 関数の結果をタグまたは標準出力に書き出す。

インスタンスを追加し、以下の接続タイプのいずれかで接続することで、フローを手動で構築することができます。

- **イベント** (個別データソース): 入力/機能、機能/出力の両方の接続にのみ使用されます。受信側のプロセッサが個々のデータ値に即座に反応するようにします。
- **値** (結合されたデータソース): 入力と機能の接続にのみ使用されます。ファンクションプロセッサが反応する前に、結合されたすべてのデータソースの値を待つようにします。例えば、機能プロセッサーが入力プロセッサー A と B の値を比較する場合、比較を実行する前に A と B の両方からの値を待つことになります。 

また、より自動化された方法でフローを追加することができます。  

また、Analytics モジュールでは、予測、分類、異常検知に機械学習モデルを使用することができます。 TensorFlow から モデルを 作成 し、保存 することができます。保存されたモデルには、重みと計算を含む完全な TensorFlow プログラムが含まれています。

分析 UIには、以下のパネルがあります。

- **インスタンス**: 以下を行う。
    - プロセッサとフローの作成と管理
    - デバッグパネルを表示
    - フローをグループ分けして整理
- **インスタンステーブル**: 作成されたインスタンスフローを表形式で表示する。
- **モデル**: モデルのアップロードと削除を行う。

#### 2.5.6.1. 分析 UI へのアクセス
分析画面にアクセスするには、以下の手順を実施します。

1. Litmus Edge にログインします。
1. ナビゲーションパネルから [Analytics] を選択すると、分析画面が表示されます。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/b67d1fcb-7e67-0d74-3f12-8fed65286218.png" />

### 2.5.7. アプリケーション
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/c7f77c92-17a2-5c56-b4ea-3ce9b388ab76.png" />

#### 2.5.7.1. 概要
アプリケーション・モジュールは、2種類のアプリケーションリポジトリへのアクセスを提供します。

- **パブリック・マーケットプレイス**: Docker Registry など、一般に公開されているもの。
- **プライベート・マーケットプレイス**: 非公開でアクセス制御された、独自の Docker コンテナベースのアプリケーションのリポジトリー。インターネットに接続されていないプライベート・ネットワーク上で作成・管理されることが多い。

利用可能なマーケットプレイスのカタログの中から、オンデマンドでアプリケーションをデプロイ・起動することができます。

#### 2.5.7.2. パブリック・マーケットプレイス
Litmus とパートナーベンダーは、Default Public Marketplace に登録します。このリポジトリは、デフォルトですべての Litmus Edge システムで利用可能です。必要に応じて、エッジデバイスに他のパブリック・マーケットプレイスを追加することができます。
ここでは、デフォルトのパブリック・マーケットプレイスで利用可能なアプリケーションの一部を紹介します。

- **Elasticsearch**: 分散型 RESTful 検索・分析エンジン。
- **Kx**: リアルタイム、ストリーミング、ヒストリカルデータを (メモリ上で) 処理する時系列データベースです。
- **Minio**: Amazon シンプルストレージサービス (S3) と互換性のあるオープンソースのクラウドオブジェクトストレージサーバです。
- **MongoDB**: フリーでオープンソースのクロスプラットフォームなドキュメント指向データベースです。
- **SQL Server**: SQL を使用したマイクロソフト社のリレーショナルデータベース管理システム。
- **MySQL**: SQL を使用したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。
- **PipelineDB**: SQL クエリを連続的にストリーミングするオープンソースのリレーショナルデータベースです。
- **PostgreSQL**: 拡張性と標準準拠に重点を置いたオブジェクトリレーショナルデータベース管理システム (ORDBMS) です。
- **Python**: プログラミング言語。

#### 2.5.7.3. プライベート・マーケットプレイス
エッジデバイスには、複数のプライベート・マーケットプレイスを追加することができます。OEM や SIer などの組織は、すでに開発されている、あるいは今後開発する必要があるカスタムアプリケーションを活用して、顧客にマーケットプレイスを提供することができます。さらに、サードパーティーのアプリケーションもこのマーケットプレイスで実行することができます。プライベート・マーケットプレイス内のすべてのアプリケーションは、Docker コンテナ内で実行されます。

#### 2.5.7.4. マーケットプレイスとアプリケーションのセキュリティ
アプリケーションを Litmus Edge に統合することで、収集したデータをさらにエッジ処理することが可能です。そして、そのデータを分析し、既存のビジネスシステムに取り込むことができます。

- エッジデバイスでアプリケーションがローカルに実行される
- アプリケーションはコンテナ (Docker) で完全に分離して実行され、セキュリティを強化し、マルチテナントをサポートする
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/8db81df5-abc6-aa55-0f44-3c481ba3706e.png" />

#### 2.5.7.5. データ正規化とアプリケーション統合
多くの異なるデバイスドライバ構造からデータが収集され、Litmus Edge プラットフォームに送信されると、データは1つの標準フォーマットに正規化されます。データはその後、Litmus Edge アプリケーションまたはサードパーティのエンタープライズ・アプリケーションで利用できるようになります。 Litmus Edgeアプリケーションは、データベース、機械学習、分析、トリガーとアラート、ダッシュボード・ビルダーなど、さまざまな機能をカバーしています。エンタープライズアプリケーションには、データベース、分析、ML (機械学習)、ビッグデータプラットフォーム、ERP (企業資源計画)、CRM (顧客関係管理)、BI (ビジネスインテリジェンス) ツールなどがあります。

### 2.5.8. 統合
Integration モジュールは、Litmus Edge でサードパーティーのクラウドサービスへのコネクターを設定することができます。これによって、以下のことが可能になります。

- エッジからクラウド・サービスプロバイダやデータベースに直接データ (アウトバウンド・トピック) を公開する。
- クラウド・サービスプロバイダやデータベースからのデータ (インバウンド・トピック) をサブスクライブする。

#### 2.5.8.1. クラウド・サービスプロバイダ
Litmus Edge では、以下のクラウド・サービスプロバイダとの連携を可能にするコネクタを追加することができます。

- AMQP SSL
- AMQP TCP
- Azure Event Hubs
- Edge Access
- Google Cloud Pub/Sub
- Kafka SSL
- Kafka TCP
- MQTT - Amazon AWS IoT Core over SSL
- MQTT - Azure IoT Hub using Device Certificates
- MQTT - Azure IoT Hub using SAS Key
- MQTT - Generic
- MQTT - Generic over SSL
- MQTT - Google IoT Core over SSL
- MQTT - IBM Watson over SSL
- MQTT - System Protobuf SSL
- MQTT - System Protobuf TCP
- Splunk

#### 2.5.8.2. データベース
Litmus Edge とデータベースを統合することができます。アプリケーション・マーケットプレイスでデータベースアプリを有効にすることができます。データベース接続では、大文字と小文字が混在したテーブル名を使用できます。
現在、以下のデータベースに対応しています。

- Loopback Connector
- DB - Microsoft SQL Server
- DB - MongoDB
- DB - MySQL
- DB - PostgreSQL
- DB - PostgreSQL SSL

#### 2.5.8.3. 統合の使用例
統合を設定するためのワークフロー全体を見直す。 

#### 2.5.8.4. アクセス統合 UI へのアクセス
[Integration] 画面にアクセスするには、以下の手順を実施します。

1.  Litmus Edge にログインします。
1. ナビゲーションパネルから [Integration] を選択すると、[Integration] 画面が表示されます。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/82d76afa-57f1-9530-b7bc-a01108d9ca4a.png" />

### 2.5.9. OPC UA サーバ
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) プロトコルは、信頼性の高いデータ伝送のためのパブリッシュ・サブスクライブ・クライアント・サーバ技術を提供します。そのアーキテクチャは、OPC の前身である OPC DA (Open Platform Communications Data Access) よりも安全な通信を保証します。OPC UA プロトコルは、専用のコントローラーやセンサー、また大規模な企業データベースやデータ分析システムと相互作用するため、産業用 IoT のためのソリューションを提供します。
OPC UA を実装した機器を扱う場合、Litmus Edge は OPC UA サーバまたは OPC UA クライアントとしてデプロイされます。
以下の図は、OPC と Litmus Edge の連携について示したものです。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/9899bdf7-4539-f253-429f-6b94aff79970.png" />

### 2.5.10. System
System モジュールを使用すると、Litmus Edge 全体の設定を表示および変更できます。
ナビゲーションパネルから [System] を押下して、システム機能のリストにアクセスします。

| システムの特徴 | 詳細 |
|:--|:--|
| インフォメーション  | ● 一般<br/>● 中央演算処理装置<br/>● データパーティションの使用状況<br/>● メモリ<br/>● ネットワークインターフェイス<br/>● モデムインターフェイス<br/>● シリアルインターフェイス<br/>● CAN インターフェイス (存在する場合)  |
| 証明書 | ● デバイス証明書を追加する<br/>● カスタム証明書を追加する<br/>● デバイスの公開鍵をコピーする |
| ネットワーク | ● ホスト情報の変更<br/>● ゲートウェイを表示し、イーサネット設定が静的な場合はゲートウェイを変更する。<br/>● DNS/NTP を変更する<br/>● イーサネットの設定をする |
| Wi-Fi | ● 接続を許可する端末のネットワークを選択する<br/>● Wi-Fi 画面に表示されるデバイスの接続を解除する |
| リモートアクセス  | ● リモートアクセスの追加 |
| デバイス管理 | ● クラウド用アクティベーションの追加・変更<br/>● 管理状況の確認<br/>● Litmus Edge のデバイスを管理する<br/>● オブジェクトのインスタンスを表示する |
| LDAP/AD Auth  | ● 認証プロバイダを追加する |
| ユーザ | ● ユーザの管理 |
| トークン | ● REST API キーの作成、編集、削除、検証<br/>● アクセスアカウントの管理 |
| サービス内容 | ● FTP サービスの開始、停止、無効化、および有効化・無効化<br/>● FTPユーザの追加と削除、ユーザの有効化と無効化、FTP ユーザのパスワードのリセット<br/>● リモートアクセスおよび SSH サービスの開始と停止 |
| 外部記憶装置 | ● 外部ストレージを追加する |
| ポリシーマネジメント | ● パスワードポリシーの変更<br/>● ディスク容量ポリシーの変更<br/>● ライセンスの追加・アップグレード<br/>● 現在のバージョンを見る<br/>● モジュールの無効化・有効化<br/>● プランで許可されたデバイスとタグの数を表示します。 |
| イベント情報 | ● 指定したコンポーネントに発生したライブイベントや履歴のログを表示する。
| サポート | ● コンポーネントの状態を見る<br/>● サポートバンドルの生成とダウンロード<br/>● ファイルのダウンロードとファイル情報の表示 |
| バックアップ/リストア | ● エッジデバイスの設定のバックアップとリストア<br/>● 現在のバックアップ・リストア設定をクラウド用に保存する<br/>● バックアップテンプレートのアップロードとダウンロード |

## 2.6. システムアーキテクチャ
**システムアーキテクチャ**
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/710bf32f-4e00-ffeb-c8d2-de6783b10922.png"/>

**ネットワークアーキテクチャ**
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/d4af23e0-6f1a-da02-065e-b4d2875452ec.png" width="650px"/>
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/e96139b8-dd0b-57e0-4129-fad908208c04.png" width="650px"/>

## 2.7. 利用者ユースケース
下の図は、Litmus Edge の体験で最も一般的な利用者ユースケースを表示したものです。この旅は複数の経路を含むことができ、適切と思われるようにこれらを組み合わせることができます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/a5554060-ff6e-f7ec-911f-644a7bf3f339.png" />


1. 利用可能な選択肢を検討する。インストールとデプロイを押下すると、旅に出られます。
2. インスタンス・セットアップをご覧ください。ネットワークインターフェイスを設定すると DNS/NTP サーバを設定する。
3. &nbsp;
    a) **DeviceHub にデバイスを接続**: まず、Litmus Edge にデバイスを接続することから始めます。デバイスの典型的な例としては、PLC があります。
    b) **タグを追加**: 接続されたデバイスにタグを追加して、そのデバイスのデータをレジスタ別に購読します。たとえば、現在の温度と振動の値を含む PLC レジスタにタグを付けることができます。データは定義した頻度で収集され、自動的に正規化され、内部のメッセージ・ブローカーに公開されます。このデータは、内部と外部の両方のエンティティが利用できるようになります。
4. ポーリングされ正規化されたデータを処理し、視覚化し、分析する。
    - **データフローの作成と管理**: フローを使用すると、デバイスのデータを表示したり、出力を設定したりして、デバイスがどのように動作しているかをよりよく可視化することができます。例えば、温度値を提供するタグをサブスクライブし、1時間あたりの温度値を平均化し、その平均値をメッセージ・ブローカーにパブリッシュすることができます。そして、公開された平均温度を監視し、値が事前に定義された閾値を超えた場合にアラームを発生させる機能を追加することができます。参照 フロー管理 をご覧ください。
    - **分析フローとモデルの作成と管理**: 分析は、フローを作成するために使用されます。入力、関数、出力のインスタンスを追加し、それらを接続することができます。フローでは、KPI や機械学習モデルを使用できます。たとえば、メッセージ・ブローカーから取得したデータに、既成の Compliance and Loss や Production Cycle の KPI を適用することができます。そして、その結果をメッセージ・ブローカーの別のタグに公開することができます。また、事前にトレーニングされた TensorFlow 機械学習モデルにデータを送信し、結果の予測を意思決定に使用することもできます。
    - **マーケットプレイスアプリケーションでデータを可視化し分析する**: アプリケーションは、Public Marketplace でデフォルトのアプリケーションセットを提供します。プライベート・リポジトリでは、独自の Docker コンテナベースのアプリケーションを追加することができます。
    - **サードパーティシステムへのコネクタの統合**: クラウドサービスに接続するためのコネクターを設定することができます。これにより、エッジデバイスからクラウド・サービスプロバイダやデータベースに直接データを公開することができます。参照 統合をご覧ください。
    - **OPC UA 階層の追加**: OPC UA プロトコルは、信頼性の高いデータ伝送のためのパブリッシュ・サブスクライブ・クライアント・サーバ技術を提供します。エッジデバイスとタグを階層的に追加することができます。参照 OPC UA サーバをご覧ください。
    - **システムのカスタマイズ**: セキュリティ、ネットワーク、ユーザなどの設定をカスタマイズし、エッジインスタンスの整合性を保護します。

# 3. Litmus Edge Manager
Litmus Edge Manager は、エッジデバイス、データ、アプリケーションをエッジで一元管理するプラットフォームです。すべての Litmus Edge インスタンス (エッジデバイス) のシングルポイントとして、Litmus Edge Managerは、複数の施設にわたる大規模なデプロイに対応します。Litmus Edge Manager は、安全な大量導入、無線アップデート、自動化されたアクションにより、起動から交換まで、エッジデバイスをコントロールすることができます。
Litmus Edge Managerは、中央データリポジトリとして機能するオプションを提供します。Litmus Edge 環境のすべての側面をセットアップして管理するために使用されます。

## 3.1. 産業用 IoT の導入管理の簡素化
Litmus Edge Manager は、エッジチームやエンタープライズチームが、すべてのエッジデバイス、データ、アプリケーション、機械学習モデルのオーケストレーションを大規模に可視化、アクセス、制御できるように構築された集中型エッジ管理プラットフォームです。すべてのサイトのデータを可視化し、アプリケーションを一元的にデプロイすることで、効率化と運用改善を促進する機会が飛躍的に増加します。Litmus Edge Manager は、デプロイ・テンプレートの作成と無線アップデートの送信を容易にし、迅速、容易かつ安全な IIoT をスケールアップします。

- **一元管理**: デバイス、データ、アプリケーション、機械学習モデルの一元的な可視化と制御により、大規模な IIoT デプロイの管理を簡素化することができます。
- **デバイス管理**: 全拠点の IIoT デバイスをリモートで制御、設定、更新、監視し、現場管理の必要性を排除します。
- **データ管理**: あらゆるサイトから OT データを可視化し、あらゆるエンタープライズ・システムにデータを統合して、高度な分析およびアプリケーションを強化します。
- **マスデプロイ**: 大規模な Litmus Edge の導入において、多数の生産ラインやサイトにまたがるエッジのライフサイクル全体にわたって、大量のプロビジョニングと複雑な作業の軽減を実現します。
- **アプリケーションオーケストレーション**: コンテナ化されたアプリケーションを Litmus Edge のデバイス上で実行し、そのホスト、デプロイ、更新方法を一元的に管理できます。
- **ML モデルオーケストレーション**: 機械学習モデルを中央のリポジトリにホストして管理します。任意の数のサイトにある Litmus Edge デバイスにモデルをデプロイし、Docker コンテナを使用して実行します。
- **柔軟なデプロイが可能**: データセンタ、クラウド (Google Cloud、Azure、AWS など) 、またはオンプレミスで IIoT デバイスの隣に Litmus Edge Manager をインストールします。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/b37efb40-8a17-d390-7705-9a440cc13a3f.png" />

## 3.2. Litmus Edge Manager Platform の機能
- **デバイス設定**: IIoT デバイスをリモートで設定・構成し、テンプレートを作成することで、数十～数百のサイトに迅速にデプロイすることができます。
- **デバイス対応**: リモート管理、設定変更、トラブルシューティング、無線アップデートの送信機能により、IIoTデバイスのサポートを合理化します。
- **データストレージ**: 複数の Litmus Edge のデータを一箇所に集約し、他のアプリケーションからデータにアクセスできるようにします。
- **データビジュアライゼーション**: 設定可能なダッシュボードと KPI レポートにより、すべてのデバイスと工場におけるリアルタイムのデータを迅速に可視化します。
- **アプリケーションライブラリ**: グローバルなアプリケーションライブラリを作成し、どのアプリケーションをどのサイトに配備するかを決め、アクセスできる人をコントロールする。
- **アプリケーション・デプロイ**: コンテナ化されたアプリケーションを作成し、任意の数の Litmus Edge デプロイにデプロイ、管理、更新することができます。
- **ML モデルリポジトリ**: どの生産ラインや現場からもアクセスできる機械学習モデルの一元的なリポジトリを作成します。
- **ML モデルのデプロイ**: 機械学習モデルをコンテナ化し、任意の数のサイトにデプロイし、継続的に学習するためのアップデートを行う。

## 3.3. Litmus Edge Manager の仕組み
Litmus Edge Manager は、Litmus Edge の導入数を問わず、一元管理することができます。柔軟なアプリケーションオプションでデバイスのライフサイクルを管理し、エンタープライズレベルの可視化でエッジからのインテリジェンスを実現します。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/d775cb3b-bdb2-b47c-8fd4-037e407d0657.png" />

- **データインテグレーション**: Litmus Edge を導入しているグループ全体のデータを、組み込みのメッセージ・ブローカーを使用して1回の接続でビッグデータレイクや企業システムに統合します。
- **デジタルツインとデータモデル**: デジタルツインやデータモデルを持ち込んで管理し、資産に関連するデータを構造化し、そのモデルをドッカーライズしてアクションを起こします。
- **アプリケーションオーケストレーション**: コンテナ化されたアプリケーションを作成し、それを任意の数の Litmus Edge にデプロイ、管理、更新し、エッジで管理することができます。
- **データの保存と可視化**: 設定可能なユーザインターフェースでダッシュボードやKPIレポートを素早く作成し、すべてのデバイスと工場にまたがるリアルタイムのデータを可視化することができます。
- **エッジデバイスの管理**: Litmus Edge を何台でも接続し、デバイスの起動、リモート管理、一括設定など、幅広いデバイス管理機能を実現します。
- **エッジデプロイマネジメント**: 理想的な Litmus Edge の構成を1つの生産ラインで作成し、Litmus Edge Manager を使用してテンプレートを作成し、任意の数のラインまたはサイトで再現することができます。

## 3.4. 利用者ユースケース
下の図は、Litmus Edge Manager の体験で最も一般的な旅を表示しています。これらのタスクには、重要なエッジデバイス管理アクティビティが含まれていますが、Litmus Edge Manager では他にも多くの機能と特徴を利用できます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/d1535718-f6f2-f272-a420-657f4e75462d.png" />

1. Litmus Edge を Litmus Edge Manager に接続します。
2. 接続されたエッジデバイスは、Litmus Edge Manager でステータスを確認することで把握することができます。
	エッジデバイスのステータスを監視するには、[エッジデバイス] 画面に移動し、データ｜コントロールアイコンにカーソルを合わせると、デバイスのステータスとその他の詳細が表示されます。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/e62fcef3-27b2-a1eb-064c-f0986d6136b2.png" />
3. 詳細を確認することができます。アラートとアラートトリガーを管理するを接続されたデバイスに対して提供します。これにより、Litmus Edge Manager に接続されたエッジデバイスのアクティビティを監視し、重要なイベントが発生した場合にはアラートを受け取ることができます。
5. アプリケーションモジュールには、選択したプロジェクトで利用可能なカタログとアプリケーションのリストが含まれています。Litmus Edge Manager には、デプロイの準備が整ったアプリケーションを含むデフォルトの Marketplace カタログが含まれています。以下のことが可能です。アプリケーションの管理 を Litmus Edge Manager から取得し、エッジデバイスにアプリケーションをデプロイする。
4. テンプレートでは、エッジデバイスからテンプレートを作成したり、ファイルからテンプレートをアップロードして、エッジデバイスに使用することができます。
    - テンプレートのパラメータ化
    - パラメータ付きテンプレートの適用
    - アクティベーション時にパラメータ化されたテンプレートを適用する
5. エッジデバイスのメトリクスを確認するには、「Edge Devices」画面に移動し、「Metrics」タブを押下します。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/e7901a33-87b1-7f28-4fa6-5750e35f21e2.png" />
    Grafana を使用してメトリクスを確認することもできます。
6. リモート UI 機能を有効にすると、Litmus Edge Manager から接続したエッジデバイスにアクセスし、管理することができます。エッジデバイスにアクセスするために、公衆インターネットへのアクセスは必要ありません。
    この機能を使う前に、確認してください。始める前に節オープンエッジデバイス。
    リモート UI 機能を使用するには、Edge Devices に移動し、Open Litmus Edge UI アイコンを押下するか、アクションメニューを開き、Open UI を選択します。
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2659159/2045746e-b368-9cab-ec5d-2ddb23e30708.png" />

## 3.5. Litmus Edge Manager ユーザ UI へのアクセス

Litmus Edge Manager ユーザ UI は、構造階層の整理、エッジデバイスのプロビジョニングとアクセス、アプリケーションのデプロイなどに役立つ次のモジュールで構成されています。

| モジュール | 説明 |
|:--|:--|
| 会社一覧 | 会社を追加または選択できます |
| プロジェクト一覧 | 企業の下にプロジェクトを追加または選択して、エッジデバイスがアーキテクチャ全体のどこに適合するかを視覚化および整理できます |
| LEM ダッシュボード | 選択したプロジェクトに関する統計を表示します |
| ライセンス | エッジデバイスのライセンス ステータスを表示します |
| サイト | サイトを追加または選択して、アーキテクチャ全体の場所を視覚化および整理できます |
| エッジデバイス | エッジデバイス、それらに接続されたデバイスにアクセスし、それらのアクティベーション ステータスを表示できます |
| アクティベーション | エッジデバイスと Litmus Edge Manager 間の接続をプロビジョニングできます |
| テンプレート | エッジデバイスからテンプレートを作成したり、ファイルからテンプレートをアップロードしたりできます |
| デジタルツイン | ライフサイクル全体で物理オブジェクトまたはシステムの仮想表現を作成できます |
| アプリケーション | マーケットプレイス カタログからアプリケーションにアクセスし、選択したエッジデバイスにデプロイできます |
| リモートアクセス | ZeroTier Network 画面で選択したプロジェクトで使用可能なネットワークノードのリストを表示します。<br/>[エッジ リモート ネットワーク] 画面に接続されているエッジデバイスのリストを表示します。 |
| ソフトウェア | エッジデバイス用のソフトウェアのジョブを追加できます |
| イベント | [システム イベント] 画面からイベントを表示できます<br/>[エッジデバイス イベント] 画面からエッジデバイスのイベントを表示できます。 |
| インシデント | インシデントが発生しているエッジデバイスのリストを表示します |
| アラート | アクションとトリガーを追加して、イベントに基づいて通知を送信できます |
| ジョブ | エッジデバイス ジョブのリストを表示します
| 特徴 | マーケットプレイスのカタログとそこに含まれるアプリケーション、およびレジストリと Grafana ダッシュボードにアクセスできます |
| 設定 | 会社とプロジェクトのステータス、およびそれらのさまざまなリソースに関する情報を提供します |

## 3.6. Litmus Edge Manager 管理コンソール
Litmus Edge Manager 管理コンソールは、Litmus Edge Manager の管理に役立つ次のモジュールで構成されています。

| モジュール | 説明 |
|:--|:--|
| ﻿﻿ダッシュボード | システムに関連する表やグラフを含む、会社、プロジェクト、およびエッジデバイスに関する情報を表示する。 |
| データのライフサイクル | データ・アーカイブの管理、データのパージ・ポリシーの設定、データ統計の表示が可能。 |
| ﻿﻿エッジデバイス | ● Edge Software Update : エッジデバイスのソフトウェア・イメージをアップロードして、Litmus Edge Manager に接続されたエッジデバイスの更新とアップグレードを管理できる。<br/>﻿﻿● エッジデバイス・テンプレート: 企業、プロジェクト、エッジデバイスのテンプレートをアップロードして管理できる。<br/>● ﻿﻿エッジのパスワードポリシー: エッジデバイスのポリシーを変更し、ポリシーの使用状況を表示できる。<br/>● ﻿﻿エッジ リモート ネットワーク: エッジデバイスを使用可能なネットワークにリモート接続するのに役立つ。 |
| ﻿﻿ライセンス・サーバ管理 | 組み込みのライセンス サーバを使用して、サイト ライセンスを追加および管理できる。 |
| 統合 | Kafka または Clickhouse を介してサードパーティ製アプリケーションを使用して、任意のエッジデバイスデプロイからのデータ統合を提供する。 |
| ﻿﻿Docker レジストリ | Litmus Edge 環境で維持されるイメージの Docker レジストリとして Litmus Edge Manager を操作できるようにする。 |
| ﻿﻿設定 | Litmus Edge Manager の構成機能を提供する。<br/>● ﻿﻿ライセンス﻿﻿ライセンス: ライセンスをアクティブ化し、現在のライセンス、機能、およびパフォーマンス・パックに関する情報を表示できる。<br/>● ﻿﻿ユーザ: ユーザ、企業チーム、プロジェクトチームのアクセス権限を管理できる。<br/>﻿﻿● アップグレード: Litmus Edge Manager のソフトウェアバージョンをアップグレードするのに役立つ。<br/>● エクスポート/インポート: Litmus Edge Manager の構成とデータをエクスポートおよびインポートできる。 |

# 4. 参考文献
- Litmus 公式サイト, https://litmus.io/litmus-edge/
- Litmus 公式ドキュメント (要ユーザ登録), https://docs.litmus.io/