PAPER

IOT およびエッジ開発者向けの組み込みデータベース管理
By John K. Waters

https://www.agtech.co.jp/actian/product/

::PAPER

実施の概要
IoT （internet of things ： モノのインターネット） の出現とエッジ コンピューティングの急増は、 多岐にわたる重要な課題をソフトウェア開発者に突きつけました。 その中には、 それらの急激な変化をもたらす傾向を助長する大量データの管理も少なからず含まれています。 サード パーティ、 組織のシステ
ム、 および、 産業用センサーやアクチュエータからスマートフォン、 自動運転車に至る数十億個のエンドポイント デバイスは、かつてない速度（velocities）で空前のボリューム（volumes）と多様（varieties）のデータを生成しています。
これらの 「3 つの V」 はビッグ データの定義となっているため、 開発者は構築する IoT およびエッジ アプリケーションでビッグ データを最大限に活用すること、 つまり、 ビッグ データを管理するだけでなく、 ビジネス分析のためにアクション ポイントでほぼリアルタイムの分析を生成すると共に、 全体的なデータのガバナンスとセキュリティを提供することが期待されています。
このような分析レイヤーにより開発者にとっては複雑さが増すため、 この環境で必要なものは古いクライアント / サーバー モデルでは得られないものになります。 データをほぼリアルタイムで処理する必要がある場合には、 すぐ隣にある地上のサーバーとクラウドのいずれにデータをプッシュするにせよ、アプリを配置するマシンと、必要なデータを配置するマシンとが異なるシステムに付き物のパフォー
マンス ラグが失敗の要因になります。 製造、医療、金融サービスなどでは、ミリ秒が重要です。 また、メモリに割り当てられた一部の領域のデータをファイル システムによって単に操作するだけでは、 ゆくゆく解決策を得られなくなります。
開発者のソリューションは、 データベースと管理ソフトウェアが実質的にアプリケーション自体の一部になっている、組み込み可能なデータベースにあることが増えています。 このホワイト ペーパーでは、IoT およびエッジ コンピューティングの開発者が理解しておく必要のある、 組み込み可能な DB の主要なコンセプトと実現技術について説明します。

定義

ベースとは、 操作するデータに直接または高速にアクセスする必要があるアプリケーションジ コンピューティング分野の最新用語への精に統合されているか非常に緊密にバンドルさ通度は開発者によって異なるため、 いくつかのれた、 データベース （DB） およびさまざまな用語を定義しておくことは理にかなっていまレベルのデータベース管理ソフトウェアです。

す。 実のところ、 データベースは、 データベー

DB とそれを使用するアプリは同じマシン上でス管理者 （DBA） によって配置され、 管理さ実行されており、 プロシージャ呼び出しを介しれるパッケージ ソフトウェアではもはやなくなって通信し合うため、 待ち時間はほとんどありまています。 開発者としては、 標準になりつつせん。

あるデータ集約型アプリを理解する必要があ

このホワイト ペーパーにおいて、 データ全体がります。

メイン メモリに格納される IMDB （in-memorydatabase ： メモリ内データベース） は、 組み込組み込みみデータベースのカテゴリに含まれません。 ここのホワイト ペーパーの焦点は組み込み可能

れらのシステムは軽量、 シンプル、 高速ですなデータベースです。 組み込み可能なデータが、 永続的なストレージを提供しません。

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データベースの専門知識や、 IoT およびエッ::PAPER

また、 組み込みデータベースは組み込みシステ

生成および処理するものに、 より近づけたもの」

ムではなく、 ハードウェアに特定の機能がインスです。 この用語は、 エッジ コンピューティングのトールされる専用ソフトウェアです。

概念をマーケティング的に流行させるための用

この記事の執筆時点では、組み込みデータベー語として知られていますが、 実際に定着しつつスは主に ISV （独立系ソフトウェア ベンダー）、あります （「フォギング」 は動詞にさえなっていま

OEM （相手先商標製品製造会社）、 および SIす）。

（システム インテグレーター） によって使用されています。 しかし、 IoT とエッジのエコシステム

IoTは急速に拡大しており、 それに伴い、 それらのIoT（Internet of Things：モノのインターネット）市場も拡大することが予想されます。

は現在、 人気のある用語の 1 つですが、 意味

データ分析は、実用的な洞察を得るためにデーを明確にするために、 IoT により、 インターネットタを評価するプロセスです。 一方、 組み込み分および企業イントラネットを介して物理デバイス

析は、 トランザクション型ビジネス アプリケーショ同士を接続した、 拡大し続ける広大なネットワー

開発者のソリューションは、データベースと管理ソフトウェアが実質的にアプリケーション自体の一部になっている、組み込み可能なデータベースにあることが増えています。
ン内でレポート機能と分析機能を使用することクを指すことにします。 このようなデバイスは、 スです。 組み込みデータベースがなければ、 組マートフォンから温度センサー、 台所用器具、み込み分析を行うことはできません。

さらには自動車まで、いまや何十億個もあります。
それらのデバイスにインストールされたソフトウェ

エッジ コンピューティング

アが、ローカルにおいて、または別のデータベー

エッジ コンピューティングとは、 データが生成さスとの接続を介して、 データを収集、 保存、 分れた場所でデータの処理が発生する、 つまり、析します。

集中管理されたデータ センターから遠く離れたIoT ゲートウェイ（ 別称 ： インテリジェント ゲート

ネットワークの 「エッジ」 において処理が行われウェイまたは制御層） は、 物理ハードウェア アる、 分散情報アーキテクチャのことを指します。

プライアンスまたは専用ソフトウェアの形態を取

IoT デバイスやリモート ゲートウェイで、 このようることができます。 IoT ゲートウェイは、クラウドと、な処理が行われます。また、エッジ コンピューティ

コントローラー、 センサー、 インテリジェント デングは、 データの生成元のデバイス、 またはそバイスの世界とを接続する機能を果たします。の近くのデバイスで分散データの永続化が行われるものと説明されています。

データベース管理システム

フォグ コンピューティングは、 2014 年にシスコ シ

データベース管理システム （DBMS） は、 データステムズによって造語された用語であり、事実上、ベースにおけるデータの保存、 取得、 削除、 セ

エッジ コンピューティングと同じことを意味していキュリティ、 および整合性を制御するソフトウェアますが、 クラウド コンピューティングとより直接的です。 組み込みデータベース ソリューションは、に関係しています。 フォグは、 シスコが定義して組み込み DBMS と呼ばれることもあります。

いるように、 「クラウドを拡張して、 IoT データを

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::PAPERリレーショナル データベース

フラット ファイル

リレーショナル データベースは、 情報を列と行フラット ファイルは、 文書処理およびその他から成る一連のテーブルに編成した DB での構造化のための文字やマークアップがすべす。 各テーブルには、 他のテーブルのデータて削除された、 プレーン テキスト データベーに関係するデータが含まれています。 このようスです。 これには、 1 行に 1 レコードのデーな関係は事前に定義されているため、 データタから成る単一テーブルが格納されます。 最は、 テーブルを再編成することなく、 さまざまも一般的なフラット ファイルの 1 例は、CSV（カな方法でアクセスしたり、 再構築したりすることンマ区切り値）ファイルです。このファイルのテーができます。このようなタイプのデータベースは、

ブル データは、 ASCII （American Standard

トランザクションで強力な一貫性のある、 オン

Code for Information Interchange） テキストライン トランザクション処理 （OLTP） アプリケーの行に収集され、 各テーブル セルの値はカション向けに設計されています。 リレーショナンマで区切られます。 各行は改行によって表ル データベース管理システム （RDBMS） はされます。

OLTP には適していますが、 オンライン分析処理 （OLAP） には適していません。

SQL（構造化問い合わせ言語）

ACID 対応
ACID （Atomicity ： 原子性、 Consistency ：一貫性、 Isolation ： 独立性、 Durability ： 永構造化問い合わせ言語 （SQL） は、リレーショ続性） は、 データベース トランザクションの有ナル データベースに最も一般的に関連付けら効性を保証するための 4 つの属性を表す頭れている言語です。実際、「リレーショナル デー字語です。すべてのデータベース トランザクショ

タベース」 は 「SQL データベース」 とほぼ同

ンは、 データの 整 合 性を 保 証するために義語です。 SQL ステートメントは、 リレーショACID 対応である必要があります。 各属性はナル データベースの情報に対する対話型クエ次のとおりです。

リと、 レポート用のデータ収集の両方に使用さ

Atomicity（原子性）：2 つ以上の異なる要れます。 SQL は、 データベースを扱う開発者素を含むトランザクションにおいて、 1 つの要にとってマスターしなければならないツールで素が失敗するとトランザクション全体が失敗すす。

るという属性です。
Consistency（一貫性）：トランザクションのNoSQL

一部としてデータベースに書き込まれるデータ

NoSQL データベースは非リレーショナル

は、 定義されているすべての規則と制限に従データベースであり、 データが行と列に編成さう必要があるという属性です。

れたテーブルはありません。また、従来のリレー

Isolation（独立性）：まだコミットされていな

ショナル データベースより緩い一貫性モデルをい処理中のトランザクションは、 他のトランザク備えています。 NoSQL データベースでは、 ドションから分離されていなければならないといキュメント、 グラフ、 Key-Value、 インメモリ、う属性です。

検索など、 さまざまなデータ モデルが使用さDurability（永続性）：トランザクションが正れます。 NoSQL データベースは、大量のデー常に完了した時点で、 データベースに加えらタ、 短い待ち時間、 および柔軟なデータ モ

れたすべての変更は永続的になるという属性デルを必要とするアプリケーション向けに最適です。

化されています。

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::PAPER「データの量と速度が増加するにつれて、処理のためにこのすべての情報をクラウドまたはデータセンターにストリーミングすることの非効率性も増加します。」 —GARTNER 社アナリス
ト、SANTHOSH RAO 氏
展望

活用に最も関心を持っているかもしれません

開発者が IoT、 エッジ コンピューティング、 おが、 IoT およびエッジ アプリケーションのデー

よびこのような難解なデータベースの知識に関タを管理する API となると、組織は、ネットワー心を持つ必要があるのはなぜですか？開発

クのエッジにより近い場所でのデータ処理を者は結局、 DBA ではなく、 アプリケーション実現するテクノロジへの投資により、 それらののリリース間隔の短縮化に関連した重要な課データをほぼリアルタイムで分析できるようにな題に既に対処しています。

ります。 この機能は、 製造、 医療、 遠隔通信、これらの傾向を無視することは絶対にできま金融など多くの業界ですぐに不可欠な機能とせん。 Gartner 社の業界アナリストによると、なりました。 そして、 これらの業界では、 それ今後 4 年以内に、 企業で生成されるデータを実現するためのスキルを備えた開発者と、の 75% が従来のデータセンターやクラウドで適切な API および基礎となるデータ管理機はない場所で作成および処理されるようになり能が必要です。

ます。Gartner 社アナリスト Santhosh Rao 氏は、2018 年のレポート （「What Edge Computing
Means for Infrastructure and Operations

使用事例
組み込み可能なデータベースの使用事例のLeaders」 （インフラストラクチャおよびその運用分野は増え続けていますが、 注目すべき最を担当するリーダーにとってのエッジ コン新例としては以下があります。

ピューティングの意味）） の中で、この傾向によっ• 断続的に接続する環境や帯域幅が制限さて IT 組織に生じている問題を、 「データの量れた環境。 このような環境でデータを取り込と速度が増加するにつれて、 処理のためにこみ、 後で分析するために少なくともデータの準のすべての情報をクラウドまたはデータセン

備 / 処理 / フォーマットを行っている場合には、ターにストリーミングすることの非効率性も増加永続的に切断すると、 壊滅的な状況になりまします」 と総括しています。

す。

また、 地球上のほぼすべての産業は、 これら• リアルタイムの意思決定に時間、 頻度、 まの傾向に対応するために重要なリソースを投たはその他の系列データを必要とする分析が資する態勢にあります。 最近公開された別のデバイスまたはグリッドに組み込まれている場

レ ポ ー ト （「Worldwide Semiannual Internet合 （変化するベースライン データ セットに対of Things Spending Guide」 （世界のモノのイする分析の場合はさらに適しています）。 クランターネット支出ガイド （半期ベース）） では、ウド内のデータが氾濫することを避けるため

IDC 社のアナリストが、 2022 年に IoT 支出がに、 シンプルな分析はローカルで使用される1.2 兆ドルに達すると予測しています。

ことが多くなっています （AWS や Azure に

これらの予測は、 IoT およびエッジ コンピュー

データを保持するのは低コストでは済みませ

ティングに関する独自の戦略を検討している開ん。 また、 プライベート クラウド ストレージの発者に自信を与えるでしょう。 開発者は自身が減価償却でさえ、 少額も積もれば相当な額と指定した結果を提供する機能を持つ API のなります）。

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::PAPER• 今後数年間で、 シンプルな教師なし機械学分析の複雑さが増しているためと、 組み込み習ルーチン （特に、 ディープ ラーニング ネッ

分析を介してそのリソースを活用できるかどうかトワークにおけるノード処理用ルーチン） は、が競争上の主な優位性になろうとしているためデバイス上か、 デバイスのすぐ上のゲートウェです。 開発者は、 この格言を守りながら、 選イ レベルに配置されるようになるでしょう。 これ択を再考する必要があります。

を実現するには、 ローカルの永続的な分散

今日の開発者の間でありがちな戦略は、プラッデータ管理が必要となります。

トフォーム上で実行されているオペレーティング• ビデオ ストリーミングなど、 データの取り込みシステムに関連付けられているフラット ファイル速度が速い場合。

システム、 または OS がない場合はローカル• ピアツーピアの通信と制御を備えたメッシュメモリ内のフラット ファイル システムを使用するセンサー ネットワーク。

ことです。 フラット ファイルは、 IoT およびエッ• データ ガバナンス、 セキュリティ、 またはパジ環境においては厄介なものです。 組み込フォーマンスの監視を必要とする、 相互依存みデータベース プロバイダーの Actian が最性 （データまたはデバイス自体ではなく、 そ近のレポート （「フラット ファイルの使用を勧めれらに対応するメタデータ） のある異種センない上位 10 個の理由」） の中で指摘している「データはこれらのエンジンを駆動させる燃料であり、開発者はその基礎の燃焼エンジンの周囲に適切な部品を配置する必要があります。」—ACTIAN 社マーケティング部長、LEWIS CARR

サーあるいはローカルのインテリジェント セン

ように、 フラット ファイルのデータ一貫性を維

サー グリッド。

持し、 破損を回避するために、 開発者はデー• インストルメンテーション、 複雑なプロセス、タを注意して格納または取得するための作および規制監督が統合されたインテリジェント

成、 読み取り、 更新、 削除 （CRUD） ロジッな資本設備。 高価な機械や車両は、 ますまクをコーディングする必要があります。 このコーすサービスとして販売されるようになります。 こディングは、 API やファイル システムによってれを効果的に行う唯一の方法は、 それらを広変える必要があるかもしれません。

範囲にわたって装備することです。

SQLite は、組み込みのデータ管理ソリューションとして企業に広く展開されているマルチプラッどれを選択するかという問題

トフォーム データベースです。 SQLite は、手っこれらの傾向によって提起されるもう 1 つの疑取り早くかつ簡単に使えて、 SQL 開発者が問は、なぜフラット ファイルや、人気のあるオー持っている既存の専門知識を活用できるたプン ソース データベースである SQLite を使め、 人気があります。 SQLite がフラット ファイ用するだけではいけないのかということです。

ル システムよりも進歩したものであることは確

開発者は 「シンプルにする」 ことを推奨されてか で す。 し か し、 Actian が 別 の レ ポ ー ト

おり、 組み込み可能なデータベースは複雑な（「SQLite から Actian Zen にアップグレードしもののように思われます。なぜ「車輪の再発明」

なければならない 10 個の大きな理由」） で指をするのでしょうか？それは、 データの管理と摘しているように、 SQLite には重大な欠点が[5]::PAPERあります。 SQLite は、 複数のアプリが同時にデータベース アクセスのサポート、 SQL では、使用できるデータベースとして設計されていな単一データ セットへのリレーショナル データいのです。これは、アプリが進化し、マイクロサーベース アクセスのサポートが得られます。 SQL

ビス アーキテクチャを採用して、仮想サーバーアクセスがレポーティングおよびローカル トランインスタンスや、 十分なリソースを備えたクライザクションを扱うのに対し、 NoSQL アクセスでアント デバイスにまで展開されるようになったは、 高パフォーマンスとローカル分析サポート

今日では、 深刻な限界となっています。 また、を提供しているほか、 広範なプログラミング

SQLite を使用するには通常、 プラットフォー

API を利用できます。 これは必須機能です。

ム間でのデータの変換とマッピングが必要になるため、 複数の API を使用した設計とコーモジュール性ディングにかかる時間が長くなり、 ETL のオー

シングルユーザー クライアントのデータ管理がバーヘッドが増えて、 保守サポートが面倒に可能なライブラリのコア セットから、 直接 Key-なります。 SQLite は、 サーバー機能がないた

Value ストア エンジン、 さらには本格的なエンめ同時読み書きを処理することはできません。

タープライズ クラスのサーバー、 つまり、 マル

SQLite では ANSI SQL の完全サポートを提チコアの VM クラウド環境で数千人のユー供していないため、 アプリケーション コードにザーをサポートできるサーバーまで拡張可能

埋め込ま れた一部の SQL 呼び出しでは、な、 モジュール式アーキテクチャを備えたソSQLite の内外に移動するという回避策が必リューションが得られます。 IoT およびエッジ要になります。

ソリューションが異なれば、 リソースのレベルがActian のマーケ ティング部長である Lewis異なるため、 モジュール性を重要要件と考え

Carr は、 最近のインタビューでこの状況を次る必要があります。 ソリューションの例としては、のように簡潔に要約しています。 「データはこ16MB DRAM モジュールと 4GB フラッシュ ド

れらのエンジンを駆動させる燃料であり、 開ライブを搭載していて Android Things を実行

発者はその基礎の燃焼エンジンの周囲に適する 32 ビット ARM ベースのセンサーもあれ切な部品を配置する必要があります。 言わば、ば、 256 GB DRAM と 1 TB SDD ドライブを古いキャブレターをオーバーヘッド カムシャフ搭載していて Windows Server 2019 を実行

ト 24 バルブ燃料噴射装置に置き換える必要する、 MRI マシンに組み込まれた 64 ビットがあるようなものです。」

Intel ベースのシングル ボード コンピューターの場合もあります。 これらは文字どおり正反対

組み込み可能なデータベースの要点ですが、 共に IoT アプリというカテゴリに含までは、 開発者は最新の組み込み可能なデーれています。

タベース ソリューションから何を得ることができるでしょうか？一般に、 組み込み可能なデータ複数プラットフォームのサポート

ベースは、 アプリケーションの密結合を実現重要な特徴 ： 依然として Wintel が支配してするためにコードへのパスの短い、 プログラミいるデスクトップの世界とは異なり、 IoT とエッング可能なインターフェイスを備えていて小型、

ジ コンピューティングの世界はより細分化され高速、 多用途、 かつ信頼性が高い必要があて いま す。 開 発 者 は、 macOS、 Android、ります。 ただし、 IoT およびエッジ アプリケー

Linux のバリアントなどに対応する必要がありションの開発者が組み込み DB を選択する作ます。 これは、 産業環境における運用技術業に取り掛かる際に検討する必要がある特定（OT）環境にも当てはまります。 IoT およびエッの特徴と機能がいくつかあります。

ジ コンピューティングのプラットフォームをめぐる状況は、 近い将来も、 非常に細分化されたSQL および NoSQL のサポート
NoSQL では、 プログラミング API ベースの[6]ままになる可能性があります。

::PAPER

IOT およびエッジ ソリューションが異なれば、リソースのレベルが異なるため、モジュール性を重要要件と考える必要があります。

バックアップ、 復旧など、 基盤となるファイル シ

時系列データステムの処理に必要なすべての変更は、 デー

2018 年初頭に Eclipse Foundation の IoT グ

タ管理システムによって抽象化され、 処理さループが実施した IoT 開発者への調査では、れるこれらのアプリケーションによってあらゆる業界• 組み込み DBMS を含む、 展開されるソフトのさまざまなデータが収集されていますが、 そウェアは、 開発者が構成可能である必要があの約 62％が時系列データであることが判明しる。 そのため、 展開は簡単であり、 DBMS にています。 「時系列」 とは、サーバー メトリック、よって追加の構成と管理の複雑さが増すこと

アプリケーション パフォーマンス モニター、はない

ネットワーク データ、 センサー データ、 イベン• レポーティングは、 開発者がリモートで実行トなど、 時間経過と共に追跡、 監視、 ダウンできるもの、 または事前に構成および自動化

サンプリング、 集計される測定値またはイベンするようにセットアップし、 適切なデータが適切トです。 時系列データは、 同じ測定値が定期な形式で開発者、 データ サイエンティスト、 ま的に記録される場所で発生します。 なお、 こたは業務アナリストに配信できるものである必の調査における 2 位と 3 位は、 それぞれデバ要がある

イス情報とログ データでした。

• ACID 対応• DBA が不要 ： 組み込み可能なデータベー以下のものも獲得できます。

スを実装することで、 開発者がデータベース管• Intel および ARM での 32 ビットおよび 64

理者としての管理作業を常時行わなくても済ビットのサポートむようになる• すべての一般的なプログラミング言語から呼び出し可能なデータ管理 API• 隠れた費用が突然かかることもない、 無料の開発 （多くの場合、 オープン ソースと解釈されます）• すぐに使える基本的な API のセット – シンプルかつ簡単で使いやすいサブセット （例 ：オープン、 クローズ、 読み取り、 書き込み）• 自分でわざわざ一から作り直したくないものを処理してくれる、 より包括的な API セット ：インデックス作成、 ソート、 検索、 行列の転置など• 開発がプラットフォーム間やプログラミング言語間で移行しても、 API の変更はなし• 異なるプラットフォームでの暗号化 / 復号化、

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結論

詳しい情報：

世界は急速に「モノ」で満たされています。 「地https://www.agtech.co.jp/actian/product/

球上には人よりも多くのインターネット接続デバイスが既に存在する」 と言う業界ウォッチャーもいます。 また、 食料品のバーコードをスキャンして毎週の食料品リストを作成できる冷蔵庫、 ユーザーのスマートフォンに心拍数情報を送信するフィットネス トラッカー、 または自身John K. Waters は、 シリコンバレーを拠点にのメンテナンス チェックを指示する産業用機活動している、 フリーのジャーナリスト兼作家

械のいずれのデバイスも、 管理および分析すで す。 同 氏 は、 『Application Development

る必要のあるデータを作用対象に近いところでTrends』 誌 の 報 道 記 者 で あ る と 同 時 に、生成しています。

『Campus Technology, T.H.E. Journal, andネットワークのエッジに発生するデータ管理おLaw Technology News』 誌の編集協力者でよび分析の必須要件を考えれば、 組み込みす。 同氏は IT における幅広いトピックを扱っ可能なデータベースを IoT およびエッジ アプており、 十数冊の本の著者でもあります。 同

リケーション開発の実現技術と見なすことは妥氏が執筆するニュースと特集記事の対象とし当です。 問題は、 開発者がこのテクノロジーては、 ソフトウェア開発の動向、 アプリケーショを採用すべきかどうかではなく、 いつ採用するンとネットワークのセキュリティ、 インフラストラクかです。 最終的に、 Volume （ボリューム）、チャとデータベースのテクノロジ、 クラウド コン

Variety （多様性）、 Velocity （速度） の 3 つピューティング、 オープン ソース ソフトウェア、の V が 4 番目の V である 「価値」 を生み出規範とガバナンス、 仮想化、 IT ビジネスに従している必要があります。

事する人々、 および IT ビジネスに影響する問題があります。

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