L2L Cloud：データフローとデータ作成

データフローはAccumineプラットフォームの主要なコンポーネントの1つです。データフローは生データを意味のある情報に変換する役割を担っています。カスタム統合とデータの履歴変更を除き、Accumineプラットフォーム内のすべてのデータはデータフローを通過します。 

SensorBotが機械のパネルに設置されているシナリオを考えてみましょう。SensorBotは単一の入力「exhaustplc」を取得しています。この入力は、機械が稼働していないときには特定の値となり、稼働しているときには別の値となります。

入力（exhaustplc）: 機械が稼働していないときは電圧が0、稼働しているときは電圧が24となる、SensorBotからの信号。

変換（Map）: 入力 が24Vの場合はTRUEの値を作成し、入力が0Vの場合はFALSEの値を作成します。

出力（Accumineデータベース）: 変換がTRUEになるとIn-Cycle状態が開始し、変換がFALSEになると終了します。逆に、変換がFALSEになるとダウンタイム状態が開始し、変換がTRUEになると終了します。

通常、資産にはさまざまな生データ入力を処理してデータベースレコードに変換するデータフローが1～3個あります。ほとんどの場合（80%以上）、データフローは顧客のアカウント内のテンプレートまたは他のフローからコピーされます。より複雑なロジックが必要な場合（例：複数の入力によって機械の状態を判定する場合）は、フローを手動で作成します。

 

アーキテクチャ

データフローは、AWSのプライベートVPC内にホストされた単一のサーバー上で実行されます。各顧客には専用のデータフローインスタンス（Dockerコンテナ）が割り当てられ、ユーザーの介入なしに継続的にデータを処理します。