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インダストリー4.0の開発環境やそのプロセス

従来のソフトウェア開発では、計画、調整、リリースプロセス、および手動インストールに多くの時間が無駄に費やされていましたが、マイクロサービスアプローチは、従来のソフトウェア開発との差別化に不可欠な貢献をしてきました。 Industry 4.0ファクトリーのクイックツアーを見てみましょう。


今回はインダストリー4.0の開発環境やそのプロセス、コンポーネントの自動化と供給についての記事です。

従来のソフトウェア開発では、計画、調整、リリースプロセス、および手動インストールに多くの時間が無駄に費やされていましたが、マイクロサービスアプローチは、従来のソフトウェア開発との差別化に不可欠な貢献をしてきました。

Industry 4.0ファクトリーのクイックツアーを見てみましょう。

各ステップをマイクロサービス環境と比較します。

ステップ1:エンジニアリング

業界のすべての業界は、他のエンジニアリングパッケージを使います。ソフトウェア分野では、アトラシアンやSlackなどのツールが連携して、作成するソフトウェア製品のビジョンを作成し、機能を独立したマイクロサービスに分割し、アジャイル手法を使用して個々の生産ステップを計画します。

マイクロサービスの設計は、PLMツールの代わりに、中央のgitリポジトリまたはコラボレーション機能を備えた他のバージョン管理システムに移行します。



ステップ2:コンポーネントを組み立てる

ソフトウェア開発者は、個々のコンポーネントをマイクロサービスとして作成し、Jenkinsなどのツールで自動化します。実際には、専門企業によるコンポーネントの供給により、プロセス全体が促進されます。

決定的な要因は、REST、JSON、OAuth 2などの、メーカーに依存しない供給を可能にする最初のマイクロサービスであるということです。したがって、外部サービスプロバイダーの統合またはオフショアチームによる追加作業が大幅に簡素化されます。同時に、これらの電源は他のコンポーネントから厳密に隔離されており、独自のデータ管理が行われます。


ステップ3:品質保証
Industry 4.0では、多くの場合、画像処理アルゴリズムを介して品質保証が行われます。マイクロサービス工場では、多くの自動化された単体テストと統合テストが生産プロセスに従います。ソフトウェアコンポーネントの整合性と相互の相互作用をテストします。

マイクロサービス環境では、重要なデータフローをチェックし、常に実行できることを確認する統合テスト(合成テスト)(オンラインショップでの注文プロセスなど)が生産システムでも常に実行されています。


ステップ4:梱包
ロジスティクスフェーズに入ると、工業製品はパッケージに梱包され、輸送手段で可能な限り効果的に計画されます。マイクロサービス工場では、品質が保証された既製のマイクロサービスがDockerコンテナー(またはRocketやMesosコンテナーなどの他のテクノロジー)にパッケージ化され、外部標準化されたインターフェース(ポートとボリューム)を提供します。

ステップ5:接続

マイクロサービスの世界のコンテナターミナルは、コンテナオーケストレーションツールに相当します。これらのツールは、2017年初頭に最も競争の激しいIT市場の1つとなります。Kubernetes、DC / OS、またはRancherなどの用語は、ジャーナルのすべての号に登場します。

これらの非常に広範なツールにより、パッケージ化されたマイクロサービスを本番環境のクラウド環境で制御し、必要に応じてオンデマンドに戻すことができます。仮想ITインフラストラクチャと技術コンポーネントを接続します。



ステップ6:配信
AWS、Microsoft Azure、Heroku、Digital Oceanなどの多様なクラウドは、デジタル製品へのアクセスを顧客に提供します。

ここでも、製品の現実の世界における配達サービスのように、容赦ない価格戦争が激化しています。

運送業者の署名と同様に、クラウド環境には、Auth0、IBM Tivoli、またはForgeRockというIDおよびアクセス管理ソリューションの巨大な市場があります。ユーザーの安全な認証と承認は、Webショップからスマートフォンのネイティブアプリ、IoTデバイスまで、ユーザーエクスペリエンスにとって重要です。


ステップ7:制御
測定による監視工業4.0の方法を使用して製造業者に使用のためにデータを絶えず送信する最新の工業製品と同様に、マイクロサービスは、特殊なクラウド監視システムの異常を監視するデータを絶えず生成しています。
これらのシステムには、AppDynamics、DataDog、またはInstanaが含まれます。これらの一部は、機械学習アルゴリズムを使用します(工業用の類似物と同様)。


ステップ8:サービスとサポートによる顧客維持
ステップ7で収集されたデータの結果、製造会社は予測メンテナンスなどの手段により製品を最適化し、寿命を改善することができます。

マイクロサービスでは、プラットフォーム(Docker SwarmやCloud Foundryなど)または監視システムがアクションの必要性を検出し、新しいVMまたはデータベースリソースを自動的に追加することにより、定義済みルールのフレームワーク内でインフラストラクチャを自動的にスケーリングします。

製品の使用状況に関する顧客の観察から、新しい有料サービスでさえ推測できる場合があります。これにより、サイクルが終了し、ステップ1のエンジニアリングに戻ります。

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