IoTシステム技術検定 試験対策③

IoT技術テキスト -MCPC IoTシステム技術検定 対応

今回はIoTシステム技術検定の試験対策として「第3章 IoT通信方式」を中心にまとめます


高周波の電波のメリット:
・情報伝送容量が大きい
・アンテナが小さくなる

高周波の電波のデメリット:
・伝搬損失が大きい(周波数と距離2乗に比例)
・障害物を回り込みにくい
・ガラスなどの透過損失が大きい
・伝送距離が比較的短い

ISMバンド:
産業で容易に利用してもいい周波数帯。日本では2.4GHz(無線LAN、Bluetooth)や920MHzが広く利用されている。

スター型:
ゲートウェイは常に稼働している必要あり。ゲートウェイに複数センサが繋がるので、データが衝突しないように送信順番を制御する必要あり。中央集権なので信頼性の低いネットワークになる。

ツリー型:
階層構造によって多くのセンサをゲートウェイに接続可能。上位のノードにデータが集約されるため、一定のスペックが求められる。混信しないようにデータ送信純の制御や周波数帯域の使い分けが必要。

メッシュ型:
到達ルートが複数あるため信頼性の高いネットワークを構築可能。ただし通信が混線しないように周波数を使い分ける必要あり。ノードが常に受信待機のため稼働していないといけないので電力面にデメリットあり。

BLE
通信可能距離はBluetoothよりも短い。通信速度も低速。低消費電力に特化させた通信。

ZigBee:
周波数帯 2.4GHz
通信速度 250kbps
通信距離 100m
マルチホップが特徴。センサネットワーク形成に用いられる。

Wi-SUM:
周波数帯 920MHz
通信速度 1Mbps
通信距離 2km
マルチホップが特徴。屋外長距離通信に用いられる。

RFID:
無線通信機能を持ったタグ。電池内蔵で自らデータ送信するアクティブ型と、受信電波をエネルギー源として電波を返送するパッシブ型がある。

トランスファージット:
近距離無線転送技術。4.48GHzで560Mbpsという高スペック。KIOSKでの広告等コンテンツ配信に用いられる。

Z-Wave:
1GHz以下で無線LANなどと混線することなくフルメッシュネットワークを形成する。

EnOcean:
低消費電力性に注力した928.35MHzの通信技術。確認信号であるACKを使わないことで低電力化、その代わりに1回の送信でランダム間隔に3回データ送信する。

DustNetwork:
「きれない無線」を目指したメッシュネットワーク。時間をスロット分割して、割り当てられたタイムスロットで送信させることにより衝突が発生しない。

LAPI(low access priority indicator ):
携帯電話などと比較して、IoT機器はネットワーク接続の優先順位を下げる仕組み。

報知情報:
ネットワーク混雑時にIoTデバイスにアクセス不可な旨を報知情報として届ける仕組み。これによりIoTデバイスは接続要求すら出さないので回線制御信号までも控えることが出来る。

IoT最適な標準化:
無駄なスペックをひたすら省こうとする試み。NB-IoTと言われるように最小限の帯域しか割り当てず、最低限の通信速度しか持たせない。

IoTとプロトコル(HTTP):
暗号化やプロキシといったセキュリティ面で強いが、ヘッダ情報が大きいため無駄なデータ伝送が多くなる。

IoTとプロトコル(CoAP):
そんなHTTPの欠点を改良したものがCoAP。軽量版HTTPと思っておけばだいたいOK。

IoTとプロトコル(MQTT):
パブリッシャーとサブスクライバーという構成が特徴。トピックの一致をもってデータ送受信がなされる。HTTPなどよ比較してヘッダサイズが1/10以下。

IoTとプロトコル(WebSocket):
ベースはHTTPと似ているが、1度確立したセッションをそのまま維持し続ける点が特徴。TLSに対応しているためセキュリティにメリットがある。さらにリアルタイム性も強い。

プロトコルバインディング:
アプリ層やトランスポート層などでプロトコルが異なる場合に、その差を吸収する仕組み。

 




IoTシステム技術検定 試験対策②

IoT技術テキスト -MCPC IoTシステム技術検定 対応

今回はIoTシステム技術検定の試験対策として「第5章 IoTデータ活用技術」を中心にまとめます


Hadoop
大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するフレームワーク

MapReduce
データを分類・仕分けするのがMap処理、仕分けされたデータごとに処理を施すのがReduce。

CEP
複合イベント処理。時系列に生み出されるデータを次々とリアルタイム処理する方式。

NoSQL(Key/Value型)
保存するデータをValueとして、ペアとなる一意のKeyを使ってValueの追加と呼出しを行う

NoSQL(ドキュメント)
JSON、XMLなどのフォーマットで記述されたデータを管理する。

NoSQL(グラフ)
データ間の関連性を管理可能。グラフ理論に基づくNoSQL。SNSなどの「ある人の友だちの友達」など互いの関連性を管理するときに利用されている。

Spark
Hadoopの後発として期待されるビッグデータ処理基盤。分散処理フレームワーク。