2022/12/26 【オンライン】エッジAI入門＆活用シリーズ#5『Azure IoT Edge』編 https://algyan.connpass.com/event/268068/

1. エッジAI入門＆活用シリーズ#5『Azure IoTサービス』編
Edge Computing と Azure IoT Edge サービスについて
Yasuhiro Handa
Cloud Solution Architect | Microsoft

2. 第三者評価
Microsoft named a Leader in the 2022 Gartner® Magic
Quadrant™ for Global Industrial IoT Platforms | Azure の
ブログと更新プログラム | Microsoft Azure
Microsoft が Gartner による2022年の
“Global Industrial IoT Platforms” の
Magic Quadrant においてリーダーに選出

3. インテリジェント クラウド + インテリジェント エッジ
クラウドの実質的に無制限な
コンピューティングパワーと、
ネットワークのエッジにある応答性に
優れたデバイスとを組み合わせ、
それぞれのメリットを生かす形で
ソリューションを構築
Intelligent Cloud
Intelligent Edge

4. • 装置・機器から/への
データ収集/コマンド送信
• 装置・機器をセキュアに接続
• 装置・機器の管理
• 業務システムとの連携
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/reference-architectures/iot
• 待機時間とデータアクセス要件に応じたデータ処理
• ホットパス（リアルタイム、ストリーム処理）
• ウォームパス（詳細な処理の大幅な遅延に対応できるデータの分析）
• コールドパス（より長い間隔でのバッチ処理実行）
Azure IoT リファレンスアーキテクチャ

5. • 装置・機器から/への
データ収集/コマンド送信
• 装置・機器をセキュアに接続
• 装置・機器の管理
• 業務システムとの連携
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/reference-architectures/iot
• 待機時間とデータアクセス要件に応じたデータ処理
• ホットパス（リアルタイム、ストリーム処理）
• ウォームパス（詳細な処理の大幅な遅延に対応できるデータの分析）
• コールドパス（より長い間隔でのバッチ処理実行）
Azure IoT リファレンスアーキテクチャ

6. Azure IoT Edge とは
• コンテナ技術を用いて「モジュール」を構築
• モジュールは Java、.NET Core、Node.js、C、
Python をサポート
• 低レイテンシの AMQP/MQTT データ転送
• オフライン/断続的なネットワーク状態で動作
• Linux、Windows をサポート
• AMD64、ARM32v7、ARM64 をサポート
• Azure IoT Edge ランタイムは無料
• オープンソース（MITライセンス）
https://github.com/Azure/iotedge

7. Azure IoT Edge のシステム要件
Sensors Constrained Accelerated
Industrial Server Stack
Raspberry Pi3 のような小規模なデバイスから、サーバー グレード ハードウェアまで、幅広いデバイスで快適に動作

8. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
リアルタイムで
データの集計処理と
異常検知を行っている
デバイス
(IoT Device SDK)
MQTT/AMQP/HTTP
デバイスが直接インターネット
経由で IoT Hub に接続する
必要がある
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
Azure IoT Edge で出来ること（前段）

9. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
リアルタイムで
データの集計処理と
異常検知を行っている
デバイス
(IoT Device SDK)
IoT Edge
Edge Hub
IoT Edge がデバイスの代わりに
デバイス認証とデータの転送を行う
MQTT/
AMQP
MQTT/AMQP
/HTTP
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
Azure IoT Edge で出来ること
デバイスが直接インターネットに
接続できない時にローカルの
IoT Hub として動作

10. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
リアルタイムで
データの集計処理と
異常検知を行っている
デバイス
(IoT Device SDK)
IoT Edge
Edge Hub
デバイスがIPプロトコルで
通信できない時
MQTT/
AMQP
BLE,
BACNet
Modbus,
OPC-UA,
Proprietary
プロトコル変換が可能
(IoT Device SDKで実装されて
いないデバイスも接続可能)
IoT Edge がデバイスの代わりに
デバイス認証とデータの転送を行う
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
Azure IoT Edge で出来ること

11. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
デバイス
(IoT Device SDK)
IoT Edge
Edge Hub
MQTT/
AMQP
BLE,
BACNet
Modbus,
OPC-UA,
Proprietary
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
デバイスからの（単位時間あたりの）
データ送信数が多すぎる時
エッジでリアルタイム処理が可能
（フィルタリング、集計処理、
閾値判定）
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
Azure IoT Edge で出来ること

12. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
デバイス
(IoT Device SDK)
IoT Edge
Edge Hub
MQTT/
AMQP
BLE,
BACNet
Modbus,
OPC-UA,
Proprietary
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
異常検知に対してミリ秒単位での
フィードバック処理が必要な場合
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
エッジで機械学習により
データ分析処理(異常検知など)
が可能
Azure IoT Edge で出来ること

13. Internet
Microsoft Azure
工場
IoT Hub
(クラウドとデバイス接続)
Stream Analytics
(ストリーミング処理)
Cosmos DB
(地理冗長分散ストレージ)
デバイス
(IoT Device SDK)
Machine Learning
(機械学習分析基盤)
IoT Edge
プロトコル
変換
MAC Addr / ID
マッピング
ストリーミング
処理
IoT Hub への
メッセージ送信
異常検知処理
(機械学習分析)
エッジ上での
処理内容の制御
クラウドで作成した
処理モデルをエッジへ展開
クラウド上で作成した
異常検知モデルをエッジへ展開
エッジ側リアルタイムにデータ処理と分析を
行うことで、低遅延での異常検知や
即時でのフィードバック制御が可能に
Azure IoT Edge で出来ること（まとめ）

14. Azure IoT Edge Module とは…
単なる、Docker Image です！

15. Azure IoT Edge モジュールの種類
• Azure サービスを IoT Edge モジュールとして展開
• Azure Functions、Azure Stream Analytics、Azure Blob Storage、Azure SQL
Edge、Azure Cognitive Services、Azure Machine Learningなど
• Azure Marketplace から展開
• Azure Marketplace より、認定済みの Pre-build モジュールを検索、展開可能
• Bring Your Own Code
• 自作モジュールをコンテナ化、IoT Edge モジュール化

16. Azure IoT Edge モジュールとしての Azure サービス
Azure Functions
 ビジネスロジックを実装するコードをエッジデバイスに直接展開
Azure Stream Analytics
 エッジでストリーム処理することで、クラウドにアップロードされる
データ量を削減し、分析情報への対応にかかる時間を短縮

17. Azure IoT Edge モジュールとしての Azure サービス
Azure
Storage
Blob
REST API
センサー
Azure Storage SDKに
よるカスタムモジュール
Azure IoT Edge デバイス
AzureBlob
Storage
on IoT Edge
データ処理
エッジ側の
ローカル
blob
記憶域
deviceToCloudUpload
Azure Blob Storage
 ローカルの Blob ストレージとして稼働させ、deviceToCloudUpload
機能によって、Azure 上の Blob と自動同期
Azure SQL Edge
 接続状態またはオフラインで実行される、フットプリントが小さく、
ML 対応を特長とするエッジ向けのデータ エンジン

18. Azure IoT Edge モジュールとしての Azure サービス
Azure Cognitive Services
 クラウドで学習した Custom Vision のモデルをエッジに展開
Azure Machine Learning
 Azure Machine Learning モデルをエッジに展開

19. Azure IoT Edge モジュール on Azure Marketplace
お客様
開発作業を削減
認定済みの Pre-build モジュールを見つけてソリューションへ統合
パートナー様
広範囲へリーチ可能なショーケース
認定モジュールは、IoTのお客様にプロジェクトの安心感を提供します
IoTのリーダーと協業
マイクロソフトと市場に参入し、他のマイクロソフト IoT パートナーとコラボ
レーション
https://azuremarketplace.microsoft.com/ja-jp/marketplace/apps/category/internet-of-things?subcategories=iot-edge-modules
motojin.com様
• WeDX on IoT Edge
• Node-RED on IoT Edge
たけびし様
• DeviceGateway on Docker
PTC様
• ThingWorks Kepware Edge for Azure
NVIDIA様
• NVIDIA DeepStream SDK
AVEVA様
• AVEVA Edge
など
Marketplace で公開中の IoT Edge モジュール例：

20. Azure IoT Edge によるリモートロジック更新
① IoT Edge モジュールを作って
コンテナとしてレジストリに登録
② IoT Hubでデプロイしたい
モジュールと配置先を指定
③ IoT Edge ランタイムで配置・実行

21. System Modules
IoT Edge エージェント (edgeAgent):
デプロイとコンテナオーケストレーション
モジュールの稼働時間を確保
IoT Edge ハブ (edgeHub):
Azure IoT Hub との間の通信
モジュール間通信

22. IoT Edge モジュールと IoT Hub の双方向通信
クラウドのバックエンドサービス
Edge Module
IoT Hub
C2M
M2C
Module Twin
Direct Methods
テレメトリ
クラウドからメッセージを
モジュールに送る
Properties
経過も通知受信可能な
モジュールのメソッドを起動
Desired
Reported
Tags
Properties
Desired
Reported
クラウド側から指定可能な変数
モジュール側由来の変数
クラウド側で付与可能な
メタデータ
Methods
Read/Write Read
Read/Write
Read/Notification
プロパティ更新、メソッドコールは
IoT Hubに履歴として保存される
Invoke
Send
Send
<256KB
<256KB
モジュール間
Invoke も可

23. Nested IoT Edge
• 産業用ネットワークは、多くの場合、ネットワークの分離要件が存在
• ネットワーク分離は Industry IoT のベストプラクティス (ANSI/ISA-95)
• 異なるペルソナ が IT および OT 領域を運用
• エッジデバイスの管理は困難
• 階層レイヤーで整理されたネットワークに IoT Edge ノード
をデプロイ
• 製造と IIoT の制御を強化するために厳しいネットワーク
分離要件、ANSI/ISA-95 標準に準拠
• Tutorial: aka.ms/iotedge-nested-tutorial
• Sample: aka.ms/iotedge-nested-sample

24. Azure IoT Edge for Linux on Windows (EFLOW)
柔軟性/カスタマイズ性
低い参入コスト
AI ワークロード
クラウド ネイティブ プログラミング モデル
コンテナー化されたマイクロサービス
Linux の強み
対話型 UI を使用したアプリ
Win32 アプリのエコシステム
10年間の長期サービス
ワールドクラスのセキュリティ
エンタープライズグレードのデバイス管理
Out-of-the-box ソリューション
Windows IoT の強み

25. Azure IoT Edge を使用したビジョン AI ソリューション
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/guide/iot-edge-vision/
1. カメラが、入力用の画像データを IoT Edge ビジョン AI
システムに取り込みます。
2. IoT Edge デバイスのハードウェア アクセラレータにより、コ
ンピューター グラフィックスと AI アルゴリズムに必要な処理
能力が得られます。
3. IoT Edge モジュールとしてデプロイされた ML モデルが、
受信画像データをスコア付けします。
4. 対処が必要な画像スコアは、自動アラートをトリガーしま
す。
5. IoT Edge デバイスは、関連する画像データとメタデータを
保管のためにクラウドに送信します。 保管されたデータは、
ML 再トレーニング、トラブルシューティング、分析に使用さ
れます。
6. ユーザーは、アプリ、視覚エフェクト、ダッシュボードなどの
ユーザー インターフェイスを使用してシステムと対話します。