翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
# MES に最適な専用テクノロジーの決定
MES をマイクロサービスに分解し、ビジネス成果への影響に基づいて開発に優先順位を付けた後、次のタスクは、特定のマイクロサービスとシステム全体のテクノロジースタックを決定することです。通常、MES、およびその本質的にマイクロサービスは、アプリケーションまたはコンピューティングレイヤー、永続性またはデータベースレイヤーを含む 2 層アプリケーションです。ユーザーインターフェイスは通常、すべてのマイクロサービス間で共有サービスです。UI のさまざまなコンポーネントは、マイクロサービスごとに一意にすることも、マイクロサービスごとに独自のマイクロ UI コンポーネントを持つこともできます。これらのマイクロサービスでは、コンピューティングとデータストレージの要件が異なるため、次の図に示すように、他のテクノロジースタックが必要になる場合があります。例えば、リレーショナルデータベースを使用した長時間実行型のコンピューティングは一部のマイクロサービスに最適ですが、イベント駆動型のオンデマンドコンピューティングや NoSQL データベースは他のマイクロサービスに適している場合があります。 AWS は、各テクノロジーレイヤーに幅広いオプションを提供しているため、マイクロサービスの目的に基づいて最適なサービスを選択できます。
以下のセクションでは、コンピューティングとデータベースに使用できるオプションについて説明し、マイクロサービスの機能要件に基づいて適切なテクノロジーを選択する方法について説明します。
## コンピューティング
従来、企業は常に インスタンス (長時間稼働コンピューティング) を使用してコンピューティングオペレーションを実行していました。インスタンスを使用すると、アプリケーションのすべてのリソースをボックスで取得できます。クラウドコンピューティングでは、複数のコンピューティング方法があります。従来の長時間実行されるコンピューティングに加えて、コンテナなど、より小さなコンピューティングユニットを使用できます。このユニットでは、より小さなマイクロサービスを構築して高速に移動してポータブルにしたり、サーバーとクラスターがすべて によって管理されるイベント駆動型のサーバーレスコンピューティングを実行したりできます AWS。
### 長時間稼働コンピューティング
MES 内のコンピューティング集約型で長時間実行されるマイクロサービスの中には、高パフォーマンスまたは永続的なコンピューティングリソースが必要です。例えば、PLM から受信した大規模な設計ファイルを処理する、機械学習モデルの品質検査の画像や動画を処理する、すべてのマイクロサービスからのデータを組み合わせることでデータ分析を実行する、履歴データに基づいてパターンを予測するために機械学習を使用するなどです。マイクロサービスが低レイテンシーのアプリケーションや、自動スケーラビリティ、幅広い OS サポート、ハードウェアサポートなどの機能に長時間実行されるコンピューティング能力を必要とする場合、[Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)](https://aws.amazon.com/ec2/) はクラウド内で安全でサイズ変更可能なコンピューティング容量を提供するサービスです。Amazon EC2 は、レガシーアプリケーションから継承され、すぐにモダナイズされることなくクラウドに移行されるアーキテクチャコンポーネントにも使用できます。
### コンテナ
本番稼働スケジュール、本番稼働実行、品質管理など、MES 内のほとんどのマイクロサービスは、高性能コンピューティングを必要としません。これらのサービスはイベント駆動型ではありませんが、一貫して実行されます。このような場合、コンテナは、特に一貫したランタイム環境と効率的なリソース使用率が必要な場合に、移植性、分離性、スケーラビリティの利点により、マイクロサービスベースのアーキテクチャ内でリソースをコンピューティングするための最も一般的な選択肢の 1 つです。
コンテナがマイクロサービスのコンピューティング要件を満たすことができる場合は、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) AWSや Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) などのコンテナ[オーケストレーションサービスを](https://aws.amazon.com/containers/) から使用できます。これらのサービスにより、基盤となるインフラストラクチャの管理が容易になり、安全なマイクロサービスの構築、適切なコンピューティングオプションの選択、信頼性の高い AWS 間の統合が可能になります。
### イベント駆動型およびサーバーレスコンピューティング
マイクロサービスベースのアーキテクチャには、ERP および PLM からのデータの処理や、メンテナンスマネージャーまたはスーパーバイザーが フィールドにメカニズムをディスパッチするためのアラートの生成など、イベントに基づいて開始されるタスクが含まれます。 は、オンデマンドでアプリケーションタスクを実行するイベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービスであるため、このような場合[AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/)に適しています。Lambda では、ランタイムとサーバーの管理や管理は必要ありません。Lambda 関数を作成するには、NodeJS、Go、Java、Python など、サポートされているいずれかの言語でコードを記述できます。サポートされている言語の詳細については、[Lambda ドキュメントの Lambda ランタイム](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-runtimes.html)を参照してください。
## データベース
従来のモノリシック MES では、主にリレーショナルデータベースが使用されていました。リレーショナルデータベースはほとんどのユースケースに適していますが、最適な選択肢はごくわずかです。マイクロサービスベースの MES を使用すると、マイクロサービスごとに最適な専用データベースを選択できます。 では、リレーショナルデータベース、時系列データベース、キーバリュー[データベース、ドキュメントデータベース、インメモリデータベース、グラフデータベース、台帳データベース、現在 15 を超える専用データベースエンジンなど、8 つのデータベースファミリー](https://aws.amazon.com/products/databases/) AWS を提供しています。以下は、MES 固有のマイクロサービスに適したデータベースの例です。
### リレーショナルデータベース
一部の MES マイクロサービスは、データの整合性、アトミック性、一貫性、分離性、耐久性 (ACID) コンプライアンス、トランザクションデータの複雑な関係を維持する必要があります。たとえば、製品、BOMs、ベンダーなどとの作業指示の複雑な関係を保存するためにマイクロサービスが必要になる場合があります。リレーショナルデータベースは、このようなサービスに最適です。[Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)](https://aws.amazon.com/rds/) は、このようなすべてのニーズを満たすことができます。これは、クラウド内のデータベースのセットアップ、運用、スケーリングに役立つマネージドサービスのコレクションです。8 つの一般的なデータベースエンジン ([Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディション](https://aws.amazon.com/rds/aurora/)、[Amazon Aurora MySQL 互換エディション、 Amazon RDS for PostgreSQL](https://aws.amazon.com/rds/postgresql/)、[Amazon RDS for MySQL](https://aws.amazon.com/rds/mysql/)、[Amazon RDS for MariaDB](https://aws.amazon.com/rds/mariadb/) [for SQL Server](https://aws.amazon.com/rds/sqlserver/)、[Amazon RDS for Oracle](https://aws.amazon.com/rds/oracle/)、[Amazon RDS for Db2) ](https://aws.amazon.com/rds/db2/)から選択できます。
### キー値、NoSQL データベース
一部の MES マイクロサービスは、マシンまたはデバイスからの非構造化データとやり取りします。たとえば、フロアで実行されるさまざまな品質テストのテスト結果は、さまざまな形式で、合格/不合格値、数値、テキストなど、さまざまなタイプのデータが含まれる場合があります。一部の には、マテリアル分析でコンテンツまたはコンポジションテストをサポートするパラメータがある場合もあります。このような場合、リレーショナルデータベースの剛体構造が最適なオプションではない場合があります。NoSQL データベースの方が適している可能性があります。[Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) は、あらゆる規模で高性能アプリケーションを実行できるように設計された、完全マネージド型のサーバーレスのキーバリュー型 NoSQL データベースです。
### 時系列データベース
機械やセンサーは、プロセスパラメータ、温度、圧力など、時間の経過とともに変化する値を測定するために、製造中に大量のデータを生成します。このような時系列データの場合、各データポイントはタイムスタンプ、1 つ以上の属性、および時間の経過とともに変化する値で構成されます。企業はこのデータを使用して、アセットまたはプロセスのパフォーマンスと状態に関するインサイトを取得し、異常を検出し、最適化の機会を特定できます。企業は、このデータを費用対効果の高い方法でリアルタイムで収集し、効率的に保存する必要があります。これにより、データの整理と分析に役立ちます。従来のモノリシック MES では、時系列データを効果的に使用しません。時系列データ収集とストレージは、主に履歴やその他の下位レベルの OT システムの機能です。マイクロサービスとクラウドは、時系列データを使用し、他のコンテキスト化されたデータと組み合わせて、貴重なインサイトとプロセスの改善を引き出す機会を提供します。[Amazon Timestream](https://aws.amazon.com/timestream/) は、高速でスケーラブルなサーバーレスの時系列データベースサービスであり、リレーショナルデータベースのコストの 10 分の 1 のコストで、1 日あたり最大 1,000 倍速く、1 日あたり何兆ものイベントを簡単に保存および分析できます。時系列データを操作するもう 1 つのマネージドサービスは です[AWS IoT SiteWise](https://aws.amazon.com/iot-sitewise/)。これは、産業企業が複数の産業施設にまたがる何千ものセンサーデータストリームを収集、保存、整理、視覚化できるようにするマネージドサービスです。 AWS IoT SiteWise には、施設内の現場にあるゲートウェイデバイスで実行され、履歴者または特殊な産業サーバーから継続的にデータを収集し、クラウドに送信するソフトウェアが含まれています。
### クラウドストレージ
MES は、設計図、機械仕様、作業指示、製品のイメージと作業現場、トレーニングビデオ、オーディオファイル、データベースバックアップファイル、階層フォルダやファイル構造内のデータなど、多くの非構造化データ形式を処理します。従来、企業はこれらのタイプのデータを MES アプリケーションレイヤーに保存していました。クラウドストレージソリューションは、業界をリードするスケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供します。クラウドストレージの大きな利点は、実質的に無制限のスケーラビリティ、データの耐障害性と可用性の向上、ストレージコストの削減です。企業は、クラウドストレージサービスを使用して産業データレイク、分析、機械学習アプリケーションを強化することで、MES データをより適切に活用することもできます。 は[、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://aws.amazon.com/s3/)、[Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)](https://aws.amazon.com/ebs/)、[Amazon Elastic File System (Amazon EFS)](https://aws.amazon.com/efs/)、[Amazon FSx](https://aws.amazon.com/fsx/) などのストレージサービス AWS を提供します。マイクロサービスに適したストレージオプションの選択は、レイテンシーと速度、オペレーティングシステム、スケーラビリティ、コスト、使用状況、データ型の要件によって異なります。アーキテクチャの観点から、同じマイクロサービスに対して複数のオプションを選択することもできます。
## ユーザーインターフェイス
MES ユーザーグループは多様です。これには、受領担当者、倉庫担当者、マテリアルハンドラー、マシンオペレーター、メンテナンスクルー、本番スケジューラ、本番マネージャーなどが含まれます。これらのユーザーとそのタスクは、MES のユーザーインターフェイス (UI) 設計に影響します。たとえば、オフィスのデスクから作業する店員の UI は、現場の手持ちデバイスを使用するマテリアルハンドラーの UI とは異なります。このさまざまな UI 要件によって、基盤となるテクノロジーの選択も決まります。マイクロサービスベースの MES アーキテクチャでは、UIs は頻繁にアップグレードされ、開発、配信、テスト、モニタリング、ユーザーエンゲージメントなど、独自のライフサイクルフェーズを経ます。 AWS は、UI ライフサイクルフェーズの課題をサポートする[フロントエンドウェブとモバイル UI](https://aws.amazon.com/products/frontend-web-mobile/) の両方に幅広いサービスを提供します。UI ライフサイクルで使用される 2 つの目立つ AWS サービスは次のとおりです。
+ [AWS Amplify](https://aws.amazon.com/amplify/) は、データストレージ、認証、ファイルストレージ、アプリホスティング、さらにはフロントエンドウェブやモバイルアプリでの AI や ML 機能のための一連のツールを提供します。リアルタイムおよびオフライン機能を使用して、iOS、Android、Flutter、ウェブ、または React Native アプリ用のクロスプラットフォームバックエンドを作成できます。
+ [AWS AppSync](https://aws.amazon.com/appsync/) はサーバーレス GraphQL とパブリッシュ/サブスクライブ (pub/sub) APIs を作成し、単一のエンドポイントを通じてアプリケーション開発を簡素化し、データを安全にクエリ、更新、公開します。