JP2015201060A - sensor data collection system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、センサ、ゲートウェイデバイス、データ収集サーバからなるセンサデータ収集システムに関するものである。 The present invention relates to a sensor data collection system including a sensor, a gateway device, and a data collection server.
様々な産業分野において、機器の自動制御・故障予兆検知を実現するため、機器やインフラに取り付けられたセンサからデータを収集し、分析したいとするニーズが増大している。例えば、車両エンジンに取り付けられた温度センサや荷重センサからデータを収集し、車両内の部品負荷を分析することで部品の交換時期を予測するといったニーズが存在する。 In various industrial fields, in order to realize automatic control and failure sign detection of equipment, there is an increasing need to collect and analyze data from sensors attached to equipment and infrastructure. For example, there is a need to collect data from a temperature sensor or a load sensor attached to a vehicle engine and to predict the replacement time of the component by analyzing the component load in the vehicle.
センサデータを分析し、故障予兆検知のようなデータ活用の方法を確立するためには、大量のセンサからデータを収集するM2Mサーバの負荷とデータ通信料を軽減するために、センサとM2Mサーバの中間に位置し、データのフィルタリングや加工、圧縮を行うゲートウェイ装置が必要となる。
また、データ分析の精度向上のために、収集するデータとその活用方法について仮説を立て、データを収集し、統計分析と検証を行い、検証結果に基づいて、仮説を組み直して再度データを収集するといった仮説検証のサイクルが必要であり、前記ゲートウェイ装置上のデータのフィルタリングや加工方法については、動的に更新できる必要がある。
In order to analyze the sensor data and establish a data utilization method such as failure sign detection, in order to reduce the load on the M2M server that collects data from a large number of sensors and the data communication fee, A gateway device that is located in the middle and performs data filtering, processing, and compression is required.
Also, in order to improve the accuracy of data analysis, hypotheses are made about the data to be collected and how to use them, data is collected, statistical analysis and verification are performed, and hypotheses are reassembled based on the verification results and data is collected again. Such a hypothesis verification cycle is necessary, and it is necessary to dynamically update the data filtering and processing method on the gateway device.
下記の特許文献1では、1または複数のセンサと、センサからデータを収集・変換・加工・閾値判定・連結し、任意の時機でM2Mサーバへの送信が可能なゲートウェイデバイスと、ゲートウェイデバイスからセンサデータを収集するM2Mサーバからなり、M2Mサーバはセンサデータの変換・加工・閾値判定・圧縮・送信時機の設定をバイナリに圧縮し、ゲートウェイに送信する手段を持ち、ゲートウェイデバイスは、バイナリに圧縮された各種設定に従い、センサから収集したデータに対し、変換・加工・閾値判定・連結を実行し、送信時機にデータ収集サーバにセンサデータを送信する手段を持つ。
In
しかしながら、前記特許文献1では、ゲートウェイデバイス上の加工演算の変更をルールの配信のみで行うことができるものの、センサ数が増えたり加工演算が複雑になるなどして、ゲートウェイデバイス上での計算量が多くなると、ゲートウェイデバイスでの加工演算が間に合わなくなる問題がある。特に、ゲートウェイデバイスは、サーバとは異なりCPUやメモリ資源が限定されているため演算が間に合わなくなる可能性が高い。
However, in
本発明は、特許文献1のようなルールに基づいてセンサデータ加工を行う処理を、複数の計算機資源に分割して行うことができるセンサデータ収集システムを提供することを第一の目的とし、さらには、複数の計算機にまたがるルール設定を支援することができるセンサデータ収集システムを提供することを第二の目的とする。
The first object of the present invention is to provide a sensor data collection system that can divide a process for performing sensor data processing based on rules such as
本発明は、第一の目的を達成するために、加工処理を複数に分割し、分割された加工処理と加工処理を実行すべきデバイスを関連付ける手段を設けたことを特徴とする。すなわち、センサデータの変換・加工を設定するルール定義に従いセンサから収集したデータに対し、変換・加工を実行し、拠点の中間サーバに送信するゲートウェイ装置と、センサデータの変換・加工を設定するルール定義に従い前記中間サーバから収集したデータに対して、変換・加工を実行するデータ収集サーバとを備え、
前記データ収集サーバが、データの変換・加工処理のルールと当該処理を実行する装置の関連付けを管理し、関連付けをもとにルールを関連付けられた前記ゲートウェイ装置と中間サーバに配信する手段を備えることを特徴とする。
また、第二の目的を達成するために、複数に分割された加工処理を連結し、表示する手段を設け、表示された加工処理を分割し、どのデバイスに関連付けるかを設定し、関連付けられたデバイスに対して分割された加工処理を配信する手段を設ける。さらに、各デバイスの計算リソースの余裕量を表示しながら、加工処理を分割しどのデバイスに関連付けられるかを設定する手段を設けたことを特徴とする。すなわち、前記データ収集サーバが、前記ゲートウェイ装置と中間サーバの計算余力を表示しながら変換・加工処理の編集を行い、その編集結果を新たなデータの変換・加工処理のルールとして前記ゲートウェイ装置と中間サーバに配信する手段をさらに備えることを特徴とする。
In order to achieve the first object, the present invention is characterized in that there is provided means for dividing a processing process into a plurality of parts and associating the divided processing process with a device to be processed. In other words, a rule that sets the conversion and processing of sensor data and the gateway device that performs conversion and processing on the data collected from the sensor according to the rule definition for setting the conversion and processing of sensor data and sends it to the intermediate server at the base A data collection server that performs conversion and processing on the data collected from the intermediate server according to the definition;
The data collection server includes means for managing the association between rules for data conversion / processing and devices for executing the processing, and distributing the rules to the gateway device and the intermediate server associated with the rules based on the association. It is characterized by.
Also, in order to achieve the second purpose, a means for connecting and displaying the plurality of divided processing processes is provided, the displayed processing process is divided, and the device to be associated is set and associated. Means are provided for distributing the divided processing to the device. Further, the present invention is characterized in that there is provided means for dividing the processing process and setting which device is associated with the display while displaying a surplus amount of calculation resources of each device. That is, the data collection server edits the conversion / processing process while displaying the calculation capacity of the gateway apparatus and the intermediate server, and uses the edited result as a rule for new data conversion / processing process. The apparatus further comprises means for distributing to the server.
本発明によれば、ルールに基づいた加工演算を拠点サーバ、車両という複数のデバイスで連携して処理できるようになり、また、ルールの編集も複数のデバイスをまたがって一括して行うことができる。かつ、計算力を表示することで、例えば、加工ルールを車両Aに追加し続けた結果、車両Aの残り計算力が少なくなって来たら、ルールを車両Aから削除し、削除したルールを拠点サーバAに追加することで、分散して処理させるという判断をすることができる。 According to the present invention, processing operations based on rules can be processed in cooperation with a plurality of devices such as a base server and a vehicle, and rules can be edited collectively across a plurality of devices. . Also, by displaying the calculation power, for example, if the remaining calculation power of vehicle A decreases as a result of continuing to add processing rules to vehicle A, the rule is deleted from vehicle A, and the deleted rule is By adding to the server A, it is possible to determine that the processing is distributed.
以下、本発明の一実施形態を図面を参照しながら説明する。
本実施形態では建設機械など産業用車両に設置された多数のセンサからのデータ収集を、工事現場等に設定された拠点サーバと分散して実施する例を取り上げる。
図1は、システム全体の構成を示した図である。
工事現場等の拠点の内部で、車両110が複数台稼動している。本実施形態では、車両A、B、Cの3台が稼動しているとする。拠点の内部に拠点サーバ130が設置されており、WiFiネットワーク120にて車両110と接続されている。
車両110にはセンサ群111が取り付けられており、冷却水温度、エンジン回転数などのデータを取得できるようになっている。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
In this embodiment, an example will be described in which data collection from a large number of sensors installed in an industrial vehicle such as a construction machine is distributed with base servers set at a construction site or the like.
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the entire system.
A plurality of
A
センサ群111で取得されたデータは、CANネットワーク112を通して、ゲートウェイ装置113(ゲートウェイデバイス)で集約される。ゲートウェイ装置113の構成は図2で後述する。ゲートウェイ装置113は、集約されたデータを予め搭載された変換・加工ルールに従って変換・加工し、WiFi120を通じて拠点サーバ130に送信する。
Data acquired by the
拠点サーバ130は、車両110から受け取ったデータを予め搭載された変換・加工ルールに従って変換・加工し、インターネット140を通して、M2Mサーバ150に送る。M2Mサーバ150は、ゲートウェイ装置113、拠点サーバ130に搭載されている変換・加工ルールを編集・配信する機能を持つと共に、ゲートウェイ装置113から送信されたデータを蓄積する機能を備えている。詳細な構成は図4に示す。業務システム170では、M2Mサーバ130に蓄積されたデータを使って例えばデータを地図と重ね合わせて可視化する等の業務支援機能を提供する。
The
図2はゲートウェイ装置113の構成を示した図である。
ゲートウェイ装置のハードウェアとしては、CPU、RAM、フラッシュROM等の永続化ストレージおよびCANネットワーク112やWiFi120と通信するためのインタフェース装置から成り立っており、さらにLinux(登録商標)などのオペレーティングシステムが搭載されており、その上に図2のようなソフトウェアおよびデータが存在している。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the
The hardware of the gateway device consists of a permanent storage such as a CPU, RAM, flash ROM, etc., and an interface device for communicating with the
データ取得手段210は、センサ群111からCANネットワーク112を通じてセンサデータを取得するものである。ここで、センサデータはセンサ群111から任意のタイミングでCANネットワーク112にブロードキャストされる。データフォーマットとしては、CAN IDとセンサデータのバイナリデータが連結されたものとなっている。データ取得手段210は、ブロードキャストされたデータを全て受信する。
変換・加工手段220は、データ取得手段211によって取得されたセンサデータをルール250に記載された変換・加工ルールに従ってデータを変換・加工するものである。
データアップ手段230は、変換・加工手段220によって変換・加工されたデータをWiFi120を通じて拠点サーバ130に送信するものである。
ルール取得手段240は、ルール250に格納される変換・加工ルールをM2Mサーバ130から取得・更新するものである。
ルール250は、変換・加工手段220で使われる変換・加工ルールであり、詳細な構成は例を使って図4で説明する。デバイス情報260には、デバイスを識別するデバイスIDおよび、デバイスのハードウェアをあらわす種別が予め格納されている。
The
The conversion /
The data up
The
The
図3は、拠点サーバ130の構成を示した図である。
拠点サーバのハードウェアとしては、CPU、RAM、フラッシュROM等の永続化ストレージおよびWiFi120やインターネット130と通信するためのインタフェース装置から成り立っており、さらにLinux(登録商標)などのオペレーティングシステムが搭載されており、その上に図3のようなソフトウェアおよびデータが存在している。
データ取得手段310は、車両110からWiFi 120を通じて送信されるデータを取得するものである。
変換・加工手段320は、データ取得手段310によって取得されたセンサデータをルール350に記載された変換・加工ルールに従ってデータを変換・加工するものである。
データアップ手段330では、変換・加工手段330によって変換・加工されたデータをインターネット140を通じてM2Mサーバ150に送信するものである。
ルール取得手段340は、ルール350に格納される変換・加工ルールをM2Mサーバ150から取得・更新するものである。
ルール350は、変換・加工手段220で使われる変換・加工ルールであり、詳細な構成は例を使って図6で説明する。デバイス情報360には、デバイスを識別するデバイスIDおよび、デバイスのハードウェアをあらわす種別が予め格納されている。
FIG. 3 is a diagram illustrating the configuration of the
The base server hardware includes a persistent storage such as a CPU, RAM, and flash ROM, and an interface device for communicating with the
The
The conversion /
The data-up means 330 transmits the data converted / processed by the conversion / processing means 330 to the
The
A
図4は、M2Mサーバ150の構成を示した図である。M2Mサーバのハードウェアとしては、CPU、RAM、HDDおよび社内ネットワーク160、インターネット140と通信するためのインタフェース装置から成り立っており、さらにLinux(登録商標)などのオペレーティングシステムが搭載されており、その上に図4のようなソフトウェアおよびデータが存在している。
データ収集手段410は、拠点サーバ130から送信されるデータを受信し、センサデータテーブル440に保存するものである。センサデータテーブル440の構成は図8で説明する。デバイス管理手段420は、拠点サーバ130や車両110の親子関係を管理するものである。本機能で使われるデータはデバイス管理テーブル450にて管理されている。デバイス管理テーブルの構成は図7で説明する。
ルール編集・配信手段430は、ルール管理テーブル460で管理される変換・加工ルールを外部から社内ネットワーク160を通じて登録するものである。ルール管理テーブル460の構成は、図9で説明する。
加工演算・計算リソーステーブル470は、ルール編集・配信手段430で使われるテーブルであり、構成は図10で説明する。
FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the
The
The rule editing / distribution means 430 registers the conversion / processing rules managed by the rule management table 460 from the outside through the in-
The processing / calculation resource table 470 is a table used by the rule editing / distribution means 430, and the configuration will be described with reference to FIG.
以上、図2,3,4で示したゲートウェイ装置113、拠点サーバ130、M2Mサーバ140がどのように実際に用いられるかについては、一連の処理例を用いて図11で説明されるものである。以降の図5から図10ではデータ構造について説明する。
As described above, how the
図5は、ゲートウェイ装置113上の変換・加工手段220で用いられるルール250の例を示したものである。この実施例では、車両A、車両B、車両Cの全てのゲートウェイ装置において、本図と同じルールが格納されているとする。511〜525で示される表は変換ルールを表している。
511は、CANネットワーク112に流れるCAN IDを表している。512は対応するデータ種別、513はバイトオーダー、514,515はデータ位置、516は変換したいデータ型をあらわす。例えば、521は、CANネットワークに流れるデータのCAN IDが「AAA」である場合にマッチし、0バイト目から8バイト目のデータを「エンジン冷却水温度」として識別、リトルエンディアンで配置されているデータをint16型に変換する、というルールである。
522の例は、CANネットワーク112に流れるデータのCAN IDが「AAA」である場合にマッチし、8バイト目から16バイト目のデータを「エンジン回転数」として識別、リトルエンディアンで配置されているデータをuint16型に変換する、というルールである。
FIG. 5 shows an example of the
The example of 522 matches when the CAN ID of the data flowing through the
541、544は、変換ルールに従って識別・変換されたデータを加工する加工ルールである。例えば、541は、変換ルールにより「エンジン冷却水温度」と識別・変換されたデータについての加工ルールが示されている。該当するデータの「600秒」の間の「最大値」を取得し、「1バイト」のデータ長で保存し、加工データID「D01」で識別する、という意味である。複雑な処理の例では、543のようにヒストグラムを取得する処理もある。543には、変換ルールにより「エンジン冷却水温度」として識別・変換されたデータについての加工ルールが示されている。「温度0度から20度幅、区間数5」の「ヒストグラム」を作成し、「15バイト」の領域に保存し、データID「D03」として識別する、という意味である。
544は、拠点サーバ130にて加工されるべきデータを表し、「エンジン回転数」として識別されたデータをそのまま拠点サーバ130に転送することを意味する。
544 represents data to be processed by the
図6は、拠点サーバ130の中のルール350の例である。
図5の加工ルールと構成が異なる部分は列616のデバイスIDである。こちらは、対応するデバイスIDの車両から送信されてきたデータのみを加工対象とするということを意図したものである。
FIG. 6 is an example of the
A part having a configuration different from the processing rule of FIG. 5 is a device ID in the
図7は、デバイス管理テーブル450の構成を示した図である。
デバイスID711は、デバイス情報260およびデバイス情報360にて管理された情報を元にしている。親デバイス713は、デバイスの親子関係を管理している。図7の例の親子関係は、M2Mサーバ150の下に拠点サーバ130が接続されており、その下に車両A,B,Cが接続されているという図1で示された関係を元にしている。計算リソース714はCPU周波数やRAMの容量などから計算された計算力を定量化した数値である。
FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the device management table 450.
The
図8はセンサデータテーブル440の構成である。拠点サーバ130を介してゲートウェイ装置113より送信されたデータが、時刻、デバイスID,加工データID、データの組で保存されている。具体的にどうデータが保存されるかは図11の一連の処理の中で説明する。
FIG. 8 shows the configuration of the sensor data table 440. Data transmitted from the
図9はルール管理テーブル460の構成である。911から922は、デバイスIDとそれに対応するゲートウェイデバイスもしくは拠点サーバ130に格納されている変換・加工ルールが格納されている。912には、前述の図5、図6で例示したような変換・加工ルールが例えばXMLのようなテキスト表現で格納されている。
FIG. 9 shows the configuration of the rule management table 460.
図10は、加工演算・ 計算リソーステーブル470の構成例である。図5、図6で用いられるような、加工演算がどの程度の計算リソースを要するかを、CPU時間や消費メモリ等の尺度から定量化した指標を管理している。列1011に加工演算種別、列1012に計算リソース量が示されている。
FIG. 10 is a configuration example of the machining calculation / calculation resource table 470. As shown in FIG. 5 and FIG. 6, an index quantified based on a measure such as CPU time and consumed memory is managed as to how much processing resources the processing operation requires.
図11は、センサデータをゲートウェイデバイス(ゲートウェイデバイス装置)113および拠点サーバ130で収集、変換・加工し、M2Mサーバ150に蓄積されるまでの一連の処理の流れを説明した図である。
<ステップ1110>
ゲートウェイデバイス113は、データ取得手段210を使って、CANネットワーク112を流れるセンサ群からのデータを取得する。
<ステップ1120>
ルール250の変換ルールに従って取得したデータを処理する。例えば、CAN ID AAAというデータを受信したならば、行421・行422のルールにマッチした処理を行う。すなわち、受信データの0−8ビットをリトルエンディアンとしてint16型に変換し、「エンジン冷却水温度」を示す識別子とペアでRAMに保存し、さらに受信データの8−16ビットをリトルエンディアンとしてuint16型に変換し、「エンジン回転数」と示す識別子とペアでRAM上に保存する。
<ステップ1130>
ステップ1120で保存されたRAM上のデータに対して、ルール250の加工ルールに従って加工処理を行う。例えば「エンジン冷却水温度」で識別されるデータについては、行541、543に示した処理が行われる。つまり、600秒に渡るデータの最大値を取得1バイトのデータ長で、D01というIDとペアでRAM上に保存、かつヒストグラムを100時間にわたって取得した後に、D03というIDとペアでRAM上に保存する。ここで、最大値を取るロジック、ヒストグラムを取るロジックなど加工処理に必要なロジックは予め変換・加工手段220に内蔵されているとする。
なお、行544のように、加工データIDが「スルー」となっている行にマッチするデータ種別のデータ(本実施例では、「エンジン回転数」で識別されるデータ)については、そのままステップ1140に渡す。
<ステップ1140>
ステップ1130で保存されたRAM上のデータに対し、デバイス情報260に格納されるデバイスIDと送信時刻を付与して拠点サーバ130に送信する。つまり、デバイスID、送信時刻、加工データID、加工されたデータが送信されることになる。
なお、ステップ1130にて、加工データIDが「スルー」になっている行にマッチするデータ種別のデータについては、デバイスID、送信時刻、データ種別を付与して拠点サーバ130に送信する。
FIG. 11 is a diagram for explaining a flow of a series of processes until sensor data is collected, converted and processed by the gateway device (gateway device apparatus) 113 and the
<Step 1110>
The
<Step 1120>
Data acquired according to the conversion rule of
<Step 1130>
The data on the RAM stored in step 1120 is processed according to the processing rule of
Note that data of a data type (in this embodiment, data identified by “engine speed” in this embodiment) that matches the line where the machining data ID is “through” as in the
<Step 1140>
The device ID stored in the
In step 1130, data of a data type that matches a line whose processing data ID is “through” is transmitted to the
<ステップ1150>
ステップ1140にて送信されたデータを受信する処理である。デバイスID、送信時刻、加工データID、加工されたデータの組でステップ1140にて送信されたデータについては、そのままM2Mサーバ150に送信する。
ステップ1140にて、デバイスID、送信時刻、データ種別、データの組で送信されたデータについて、ステップ1160の処理に渡す。
<ステップ1160>
図6で例示されるルール350の加工ルールに従って加工処理を行う。この例では、列616で指定されるデバイスID毎に、「エンジン回転数」で識別されるデータについて、600秒間蓄積を続け、周波数0から10000hz、区間幅100hzにて、高速フーリエ変換演算を行い、D04という加工データID、ステップ1140で送信元となったデバイスID、演算終了後の時刻とペアで、演算結果をRAM上に保存する。
<ステップ1170>
ステップ1160にてRAMに保存された、デバイスID、時刻、加工データID、加工後データを、M2Mサーバ150に送信する。
<ステップ1180>
M2Mサーバ150は、ステップ1150,1170で送信されたデータを受信し、図8で示したようなセンサデータテーブル440に保存する。このようにして蓄積されたセンサデータを、業務システム170が活用することとなる。
<Step 1150>
This is a process for receiving the data transmitted in step 1140. The data transmitted in step 1140 as a combination of the device ID, transmission time, processed data ID, and processed data is transmitted to the
In step 1140, the data transmitted with the device ID, transmission time, data type, and data set is passed to the processing in step 1160.
<Step 1160>
Processing is performed according to the processing rule of
<Step 1170>
In step 1160, the device ID, time, processed data ID, and processed data stored in the RAM are transmitted to the
<Step 1180>
The
図12は、M2Mサーバ150におけるルール編集・配信手段430の主要機能を示した図である。図7のデバイス管理テーブル450で示される親子関係に基づき、ツリーを表示し、残り計算力を、加工演算計算リソーステーブル470に基づき表示する。この残り計算力を、ルール編集者が見ることで、デバイスの計算余力を大まかに知ることができ、編集の参考にすることができる。
残り計算力の計算方式の例を、以下記す。
1220の車両Aの残り計算力は、「デバイス管理テーブルの計算リソース−ルール中の計算リソースの和」で求められている。デバイス管理テーブルの計算リソースは、図7によると500である。ルール中の計算力の和は、行541、542、543の計算リソースは図9を参照すると、それぞれ50,100、200であるため、和は350であり、1220に記される計算力は「500−350」で「150」と記される。1210の拠点サーバAの残り計算力は、「デバイス管理テーブルの計算リソース−ルール中の計算力の和」となる。これも同様に、「5000−1500=3500」となる。1210,1220,1230,1240を選択すると、図5、図6のような表に対して、追加削除操作を行うことができる。編集結果は図9のルール管理テーブルにテキスト表現として保存され、また編集後は図9のルール管理テーブルに保存されたデータが対応するデバイスIDのデバイスに配信され、対応するルール250、ルール350に保存される。
FIG. 12 is a diagram showing the main functions of the rule editing / distribution means 430 in the
An example of the calculation method of the remaining calculation power is described below.
The remaining computing power of the vehicle A of 1220 is obtained by “the computing resource of the device management table—the sum of the computing resources in the rule”. The computing resource of the device management table is 500 according to FIG. Referring to FIG. 9, the sum of the calculation powers in the rule is 50, 100, and 200, respectively, as shown in FIG. 9, so the sum is 350, and the calculation power described in 1220 is “ 500-350 "is marked as" 150 ". The remaining computing power of the
以上のように上記した実施形態によれば、ルールに基づいた加工演算を拠点サーバ、車両という複数のデバイスで分割連携して処理できるようになり、また、ルールの編集や設定も複数のデバイスをまたがって一括して行うことができる。かつ、図12のように計算力を表示することで、例えば、加工ルールを車両Aに追加し続けた結果、車両Aの残り計算力が少なくなって来たら、ルールを車両Aから削除し、削除したルールを拠点サーバAに追加することで、分散して処理させるという判断をすることができる。 As described above, according to the above-described embodiment, the processing operation based on the rule can be divided and processed by the plurality of devices such as the base server and the vehicle, and the editing and setting of the rule can also be performed on the plurality of devices. It can be performed in a lump across. And by displaying the calculation power as shown in FIG. 12, for example, when the remaining calculation power of the vehicle A is reduced as a result of continuously adding the processing rule to the vehicle A, the rule is deleted from the vehicle A By adding the deleted rule to the base server A, it is possible to determine that the processing is distributed.
110 車両
111 センサ群
112 CANネットワーク
113 ゲートウェイ装置(ゲートウェイデバイス)
120 WiFi
130 拠点サーバ
140 インターネット
150 M2Mサーバ
160 社内ネットワーク
170 業務システム
110
120 WiFi
130
Claims (2)
前記データ収集サーバが、データの変換・加工処理のルールと当該処理を実行する装置の関連付けを管理し、関連付けをもとにルールを関連付けられた前記ゲートウェイ装置と中間サーバに配信する手段を備えることを特徴とするセンサデータ収集システム。 According to the rule definition that sets the conversion and processing of sensor data, the gateway device that executes the conversion and processing on the data collected from the sensor according to the rule definition that sets the conversion and processing of sensor data, and the rule definition that sets the conversion and processing of sensor data A data collection server that performs conversion and processing on the data collected from the intermediate server,
The data collection server includes means for managing the association between rules for data conversion / processing and devices for executing the processing, and distributing the rules to the gateway device and the intermediate server associated with the rules based on the association. Sensor data collection system characterized by
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