本記事では、先日御紹介したエッジコンピューティングデモシステムで活用している機能の一つ、時系列データベースの使用例を御紹介します
まずは全体の構成を再度説明します
EPC1台でパンチングマシンの制御と、情報を集約してAWSに伝えるエッジ処理の両方を行っています
制御にはラダー言語とST言語、データ処理ではNode-RED、データ収集でInfluxDB、データ表示でChronografを使用し、最終的にはAWS（Amazon Web Services）を介してSlackにメッセージを送る形で情報をユーザーに伝えます
画面左上：FischerTechnikパンチングマシーン
画面左下：Slackコンソール
画面右 ：chronografコンソール
動作回数が100回に達した際に、Slackへのメッセージ発出を行います
全体の流れは、前回の記事（エッジコンピューティングデモ）を御参照下さい
それでは、「2．制御データの時系列データ収集と可視化」処理について説明します
データベースに格納されているデータをchronografで時系列グラフ表示
制御データの時系列データ収集
こちらが、パンチングマシーンの情報をInfluxDB（時系列データベース）に書き込んでいくNode-REDフローです
このフローは、GitHubのプロジェクトを参考にして作成しています
弊社製品ページ（EPC1502/1522）のドキュメント「EPC 1502およびEPC 1522ソフトウェアマニュアル：4118_en_A.pdf」にも、Node-REDを使ったソフトウェア作成に関する記載があります
GitHubからサンプルコードをダウンロードします
EdgeCockpitの「Node-RED」からNode-REDエディタを起動します
GitHubからダウンロードしたサンプルフローを読み込みます
ここでは、「Read OpcUa data from the server and insert into InfluxDB」以下のフローを使用します
データベースに挿入する変数のサブフローを必要なだけ配置し、情報をセットします
今回、この情報はOPC-UAクライアント（UaExpert）から取得しています
次に、OPC-UAクライアントノードを設定します
パスワードはお使いの機器のものをセットして下さい
ここでは、取得したデータをInfluxDBに書き込むための整形を行っています
データ整形部分はサンプルをほぼそのまま使用できます
ただし、joinノードのメッセージパーツ受信数は取得する変数の数と合わせて下さい
influx batchノードの設定を行います
パスワードはお使いの機器のものをセットして下さい
injectノードを手動で実行、または繰り返し動作とする事でデータベースへの書き込みを行います
この後行うコンソール画面作成の際に必要ですので、データの書き込みを行った上で次のステップに進んで下さい
時系列データの可視化
ここからは、chronograf（データベースコンソール）の操作について簡単に説明します
EdgeCockpitの「DATABASE ADMINISTRATION」からデータベース画面に入ります
初回起動時のみ以下の設定を進めてください
「Get Started」を押し、次の画面でユーザ情報を設定します
まず最初に、Systemの状態を表示するダッシュボードの作成を行っておきます（任意）
今回、Kapacitorは使用しないのでスキップします
これでセットアップは完了です
Exprlore画面を開きます
InfluxDBに書き込まれているデータが表示されます
コンソールに表示する変数を選択し、valueをチェックします
変数を選択した状態ではfunction（mean：平均）が設定されていますが、今回は不要ですので設定を解除します
画面右上の「Send to dashboard」を押します
ダッシュボードを選択（作成）し、変数の表示名を設定します
ここまでの操作を繰り返すと、ダッシュボードが完成します
ダッシュボード選択画面を開きます
作成したダッシュボードを選択し、開きます
各パーツのサイズや配置の変更は、マウス操作で行います
画面右上部のプルダウンで、画面更新の間隔を調整出来ます
以上です
次回は、「3．制御データからの情報抽出とユーザーへの通知」を説明します
