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DXプラットフォームintdash 2.0をリリース
[20/07/28]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜5G時代の大規模運用に対応する高いスケーラビリティを実現〜
株式会社アプトポッド（本社：東京都新宿区、代表取締役：坂元 淳一、以下アプトポッド）は、製造業を中心に推進されるデジタルトランスフォーメーション(以下DX)において広く採用されている高速IoTプラットフォーム「intdash」(イントダッシュ)の次期バージョンである「intdash2.0」をリリースしたことを発表します。
intdashは2018年6月にリリース以来、自動車メーカー、重機・建機メーカー、ロボティクス分野など約30社における50以上のDXプロジェクトに採用され、PoC(Proof of Concept)を経たプロジェクトの規模も大規模化しています。
このたびリリースしたintdash2.0は、PoCでの採用から、本番環境での運用フェーズへの移り始めているユーザー様からの強い要望に応え、大容量化するデータ伝送や膨大な時系列データの高速伝送、クラウドでの高速データ処理、機械学習などをサポートし、5G時代のDXシステムにおけるハイスペックでスケーラブルなIoT環境を提供します。
例えば、自動車や産業機械から送出される秒間数千〜数万といった信号、映像、音声などの膨大なフュージョンデータを、モバイル回線を介して収集するデータ収集基盤として採用されるほか、各種フュージョンデータを用いた遠隔診断や、映像データからの物体検出など、クラウド上の分析・機械学習環境として、また、高いリアルタイム性を生かした遠隔制御や遠隔監視などのデータ伝送基盤としても採用が進んでいます。
<intdash2.0の特長>
1. 大容量データのリアルタイム伝送
大量の時系列データを伝送するための独自プロトコルiSCP※ (indatsh Streaming Control Protocol)を開発（※特許取得済み）
秒間数千〜数万のセンサーデータ、動画や音声といったメディアデータなどをフュージョンデータとしてモバイル網/インターネット経由で低遅延伝送
サーバ中継型の遠隔制御、遠隔監視、遠隔診断、遠隔計測などを実現
2. 高いスケーラビリティ
マイクロサービス化により柔軟なデプロイメントを実現し、データ特性や運用規模に合わせて構成を変更することで、リニアにスケールアウトが可能
大量の時系列データの読み書きに耐えうる高速負荷分散処理を、自社開発ミドルウェアによって実現
秒間数十万点のデータの収集や伝送、同時アクセス数 数千台規模の大規模運用に対応可能
3. データ分析処理、機械学習パイプライン
リアルタイムデータまたは蓄積されたデータに対する科学技術計算処理や変換処理の適用
機械学習・AI開発における学習データ収集、教師データ準備、モデル開発から運用までのパイプライン構築
<目的別DXシステムのレシピ 「DX Functions」公開>
intdashは大容量データのハンドリング、リアルタイム伝送など、ハイスペックなデータパイプライン構築により、様々なフィールドにおける多様なシナリオで活用されています。intdash2.0のリリースに合わせ、intdashが実現するDXシナリオを、目的別及び機能別にリファレンスアーキテクチャとして順次公開します。
(https://www.aptpod.co.jp/dx/)
DX Functionsで公開されるリファレンスアーキテクチャは、すでに自動車、製造、ロボティクス分野を中心とした30社50以上のプロジェクトで実際に採用が進んでいるシナリオを体系化し、DXプロジェクトに必要な機能の迅速な実現を可能にするものです。
遠隔データ収集・解析
映像・音声データ変換処理
データ分析処理
データ変換処理
遠隔制御
リアルタイム監視
遠隔診断
機械学習・ディープラーニング
[画像1: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-262287-3.png ]
<開発リソースの提供 （2020年秋 予定）>
ユーザー様、パートナー様によるintdash上のデータリソースを活用するアプリケーション開発をサポートするSDK（開発者キット）の提供を順次行う予定です。 本SDKは、エッジシステムの開発や、サーバーサイドアプリケーションの開発にご利用いただけます。
Pythonプログラムからintdash上のリソースを活用可能にするPythonライブラリの提供
ユーザー様、パートナー様によるエッジシステムの開発を可能にするエージェントソフトウェアの提供
＜intdash2.0機能概要＞
[画像2: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-894313-0.png ]
[画像3: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-862496-4.png ]
[高度なリアルタイムデータ伝送を可能にする独自ソフトウェアプロトコルiSCP (intdash Streaming Control Protocol)]
●データ欠損回収
・モバイル網、無線LANなど不安定なネットワーク環境で発生するデータ伝送欠損の自動回収処理
●双方向通信
・遠隔制御などに欠かせない双方向リアルタイム伝送の実現
●フュージョンデータ対応
・制御信号、センサ信号、映像、音声などの異種データのタイムスタンプを統合し、一貫したデータストリームを実現
[豊富な機能とスケーラブルなアクセスを提供するAPI]
●エンドツーエンドでのリアルタイム伝送を可能にするRealtime API
・エッジ-サーバ間でのリアルタイム性の高い双方向データ伝送を実現
●容易なアプリケーションアクセスを提供するRESTful API
・認証、エッジ管理、データ管理など、各種APIを提供
・データアップロード、ダウンロード
●認証、認可機構
・権限認可のオープンスタンダードであるOAuth2.0に準拠
・ロールベースの認可制御
・デバイス証明書認証（オプション）
[大量の時系列データを収容、管理する時系列データストアシステム]
●大量の時系列データへのアクセスを可能にするスケーラブルなアーキテクチャ
・秒間数十万点規模以上、同時アクセス数千台などといった大規模シナリオに対応可能
・運用規模に従ってリニアにスケールアウト可能
●時系列データベースの並列化を実現する「Time Series Data Management Service」
・大規模運用におけるスケーラビリティの確保を可能にするシャーディング機構 (時系列データの分散管理)
・拡張開発用APIにより、様々なデータベースの拡張サポートが可能
・分散構成による高い可用性
[多彩な科学技術計算、機械学習など任意の二次加工処理を可能にするAnalytics Services]
●データの計算処理、分析処理
・時系列データの科学技術計算処理、フィルタ処理
●データの変換処理
・外部システム向けのデータ変換処理
●データ処理のオーケストレーション
・学習用データ、教師データの橋渡しなど、機械学習のデータパイプライン構築
[様々なメディアデータの変換処理を可能にするMedia Services]
●Webアプリケーションでの動画利用のためのデータ変換処理
・H.264などの形式で伝送されるintdash上のメディアデータを、取り扱いやすいHLS形式に変換して配信
●機械学習のためのメディアデータ変換
・動画形式から画像形式へのコーデック変換による学習用データの準備
●メディアファイルのダウンロード
・intdash上に蓄積されたメディアデータを、取り扱いやすいメディアファイル形式に変換してダウンロード
[多彩なデータ可視化を実現するWebダッシュボードVisual M2M Data Visualizer]
●ブラウザ上でドラッグアンドドロップなどの簡単操作で利用者自身がダッシュボードを作成可能
●各種制御・センサー信号（バイナリ、テキスト）、メディアデータ（動画、音声）など、様々なデータフォーマットに対応
●50種を超えるビジュアライゼーションパーツを標準提
[画像4: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-992559-2.png ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-129630-1.png ]
＜株式会社アプトポッドについて＞ https://www.aptpod.co.jp
産業IoTにおけるファストデータ（高速時系列データ）のスペシャリストとして、IoT/M2Mにおけるセンサー・ハードウェア技術、クラウド技術、およびグラフィカルなユーザーインターフェイス技術まで、ワンストップのテクノロジーを有するIoTソフトウェア/サービス企業です。産業シーンにおける高速で大量なデータの収集、伝送、高度なリアルタイム処理、イベント処理を実現する包括的なフレームワークを提供しています。
・設立：2006年12月
・資本金：1億円（資本準備金含む）
・本社所在地：東京都新宿区四谷4-3
・代表：代表取締役 坂元 淳一
Copyright(C) 2020 aptpod,Inc.※「intdash（イントダッシュ）」および「Visual M2M （ビジュアルエムツーエム）」はアプトポッドの登録商標です。※記載されている会社名、製品名などは該当する各社の商標または登録商標です。
株式会社アプトポッド（本社：東京都新宿区、代表取締役：坂元 淳一、以下アプトポッド）は、製造業を中心に推進されるデジタルトランスフォーメーション(以下DX)において広く採用されている高速IoTプラットフォーム「intdash」(イントダッシュ)の次期バージョンである「intdash2.0」をリリースしたことを発表します。
intdashは2018年6月にリリース以来、自動車メーカー、重機・建機メーカー、ロボティクス分野など約30社における50以上のDXプロジェクトに採用され、PoC(Proof of Concept)を経たプロジェクトの規模も大規模化しています。
このたびリリースしたintdash2.0は、PoCでの採用から、本番環境での運用フェーズへの移り始めているユーザー様からの強い要望に応え、大容量化するデータ伝送や膨大な時系列データの高速伝送、クラウドでの高速データ処理、機械学習などをサポートし、5G時代のDXシステムにおけるハイスペックでスケーラブルなIoT環境を提供します。
例えば、自動車や産業機械から送出される秒間数千〜数万といった信号、映像、音声などの膨大なフュージョンデータを、モバイル回線を介して収集するデータ収集基盤として採用されるほか、各種フュージョンデータを用いた遠隔診断や、映像データからの物体検出など、クラウド上の分析・機械学習環境として、また、高いリアルタイム性を生かした遠隔制御や遠隔監視などのデータ伝送基盤としても採用が進んでいます。
<intdash2.0の特長>
1. 大容量データのリアルタイム伝送
大量の時系列データを伝送するための独自プロトコルiSCP※ (indatsh Streaming Control Protocol)を開発（※特許取得済み）
秒間数千〜数万のセンサーデータ、動画や音声といったメディアデータなどをフュージョンデータとしてモバイル網/インターネット経由で低遅延伝送
サーバ中継型の遠隔制御、遠隔監視、遠隔診断、遠隔計測などを実現
2. 高いスケーラビリティ
マイクロサービス化により柔軟なデプロイメントを実現し、データ特性や運用規模に合わせて構成を変更することで、リニアにスケールアウトが可能
大量の時系列データの読み書きに耐えうる高速負荷分散処理を、自社開発ミドルウェアによって実現
秒間数十万点のデータの収集や伝送、同時アクセス数 数千台規模の大規模運用に対応可能
3. データ分析処理、機械学習パイプライン
リアルタイムデータまたは蓄積されたデータに対する科学技術計算処理や変換処理の適用
機械学習・AI開発における学習データ収集、教師データ準備、モデル開発から運用までのパイプライン構築
<目的別DXシステムのレシピ 「DX Functions」公開>
intdashは大容量データのハンドリング、リアルタイム伝送など、ハイスペックなデータパイプライン構築により、様々なフィールドにおける多様なシナリオで活用されています。intdash2.0のリリースに合わせ、intdashが実現するDXシナリオを、目的別及び機能別にリファレンスアーキテクチャとして順次公開します。
(https://www.aptpod.co.jp/dx/)
DX Functionsで公開されるリファレンスアーキテクチャは、すでに自動車、製造、ロボティクス分野を中心とした30社50以上のプロジェクトで実際に採用が進んでいるシナリオを体系化し、DXプロジェクトに必要な機能の迅速な実現を可能にするものです。
遠隔データ収集・解析
映像・音声データ変換処理
データ分析処理
データ変換処理
遠隔制御
リアルタイム監視
遠隔診断
機械学習・ディープラーニング
[画像1: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-262287-3.png ]
<開発リソースの提供 （2020年秋 予定）>
ユーザー様、パートナー様によるintdash上のデータリソースを活用するアプリケーション開発をサポートするSDK（開発者キット）の提供を順次行う予定です。 本SDKは、エッジシステムの開発や、サーバーサイドアプリケーションの開発にご利用いただけます。
Pythonプログラムからintdash上のリソースを活用可能にするPythonライブラリの提供
ユーザー様、パートナー様によるエッジシステムの開発を可能にするエージェントソフトウェアの提供
＜intdash2.0機能概要＞
[画像2: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-894313-0.png ]
[画像3: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-862496-4.png ]
[高度なリアルタイムデータ伝送を可能にする独自ソフトウェアプロトコルiSCP (intdash Streaming Control Protocol)]
●データ欠損回収
・モバイル網、無線LANなど不安定なネットワーク環境で発生するデータ伝送欠損の自動回収処理
●双方向通信
・遠隔制御などに欠かせない双方向リアルタイム伝送の実現
●フュージョンデータ対応
・制御信号、センサ信号、映像、音声などの異種データのタイムスタンプを統合し、一貫したデータストリームを実現
[豊富な機能とスケーラブルなアクセスを提供するAPI]
●エンドツーエンドでのリアルタイム伝送を可能にするRealtime API
・エッジ-サーバ間でのリアルタイム性の高い双方向データ伝送を実現
●容易なアプリケーションアクセスを提供するRESTful API
・認証、エッジ管理、データ管理など、各種APIを提供
・データアップロード、ダウンロード
●認証、認可機構
・権限認可のオープンスタンダードであるOAuth2.0に準拠
・ロールベースの認可制御
・デバイス証明書認証（オプション）
[大量の時系列データを収容、管理する時系列データストアシステム]
●大量の時系列データへのアクセスを可能にするスケーラブルなアーキテクチャ
・秒間数十万点規模以上、同時アクセス数千台などといった大規模シナリオに対応可能
・運用規模に従ってリニアにスケールアウト可能
●時系列データベースの並列化を実現する「Time Series Data Management Service」
・大規模運用におけるスケーラビリティの確保を可能にするシャーディング機構 (時系列データの分散管理)
・拡張開発用APIにより、様々なデータベースの拡張サポートが可能
・分散構成による高い可用性
[多彩な科学技術計算、機械学習など任意の二次加工処理を可能にするAnalytics Services]
●データの計算処理、分析処理
・時系列データの科学技術計算処理、フィルタ処理
●データの変換処理
・外部システム向けのデータ変換処理
●データ処理のオーケストレーション
・学習用データ、教師データの橋渡しなど、機械学習のデータパイプライン構築
[様々なメディアデータの変換処理を可能にするMedia Services]
●Webアプリケーションでの動画利用のためのデータ変換処理
・H.264などの形式で伝送されるintdash上のメディアデータを、取り扱いやすいHLS形式に変換して配信
●機械学習のためのメディアデータ変換
・動画形式から画像形式へのコーデック変換による学習用データの準備
●メディアファイルのダウンロード
・intdash上に蓄積されたメディアデータを、取り扱いやすいメディアファイル形式に変換してダウンロード
[多彩なデータ可視化を実現するWebダッシュボードVisual M2M Data Visualizer]
●ブラウザ上でドラッグアンドドロップなどの簡単操作で利用者自身がダッシュボードを作成可能
●各種制御・センサー信号（バイナリ、テキスト）、メディアデータ（動画、音声）など、様々なデータフォーマットに対応
●50種を超えるビジュアライゼーションパーツを標準提
[画像4: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-992559-2.png ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/34585/6/resize/d34585-6-129630-1.png ]
＜株式会社アプトポッドについて＞ https://www.aptpod.co.jp
産業IoTにおけるファストデータ（高速時系列データ）のスペシャリストとして、IoT/M2Mにおけるセンサー・ハードウェア技術、クラウド技術、およびグラフィカルなユーザーインターフェイス技術まで、ワンストップのテクノロジーを有するIoTソフトウェア/サービス企業です。産業シーンにおける高速で大量なデータの収集、伝送、高度なリアルタイム処理、イベント処理を実現する包括的なフレームワークを提供しています。
・設立：2006年12月
・資本金：1億円（資本準備金含む）
・本社所在地：東京都新宿区四谷4-3
・代表：代表取締役 坂元 淳一
Copyright(C) 2020 aptpod,Inc.※「intdash（イントダッシュ）」および「Visual M2M （ビジュアルエムツーエム）」はアプトポッドの登録商標です。※記載されている会社名、製品名などは該当する各社の商標または登録商標です。
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