The Doppler Quarterly (日本語) 秋 2016 | Page 52

データ応答、
処理、動作
学習モデル
図 4: データベース応答レイヤーは、
外部イベントに応答するだけではなく、応答時に外部イベントを学習します
デバイス
デバイス
コンシューマープール
アプリケーション
サービス/API管理
および開発
図 5: サービス /API レイヤーは RDA 全体の入口
API/ サービスの使用を超えて、これらのインターフェイスに関連するソフトウェア開発キット
があり、異なるタイプのアプリケーションやデバイス向けに言語バインディングを追加できま
す。また、 RFID、 WiFi、 Bluetooth などの通信バインディングも必要です。
場合によっては、デバイスの制限に対処するためにサービスを開発する必要があります。たと
えば、新しいデータについて一部のデバイスのポーリングを常に行う必要がある場合などで
す。RDA はイベント/ サービス指向のフレームワークであり、従来のメソッド、プログラミング
言語、およびスクリプティングを使用して拡張できます。
RDA には、適切に構造化された物理リファレンスフレームワークを提供する、信頼性の高い
既存のコンピューティングの概念が採用されており、開発者は、このフレームワークを使用で
きます。各コンポーネントは単独で動作できますが、コンポーネントを合わせて活用すること
により、付加価値が高まります。
開発者はパブリッククラウド上で IoT システムを構築する責務を負っているため、クラウド
プラットフォームの制限に起因するパフォーマンス上の問題に常に対処しています。当社は
RDA により、これらの制限を排除すると同時に、極めて効果的な IoT システムを構築するた
めの出発点を提供することができ、その結果として、このような一般的な問題に対する実用
的な解決策を示しています。
50 | THE DOPPLER | 2016 年秋号