コネクタ概要

コネクタとは？

コネクタは、Meddleワークフローの構成要素です。各コネクタは、ソースからデータを読み取り、宛先にデータを書き込み、または転送中のデータを処理および変換できる特殊なコンポーネントです。

コネクタは、ビジュアルワークフローエディタで接続され、コードなしで強力なデータ統合パイプラインを作成します。

コネクタのカテゴリ

Meddleは、3つの主要カテゴリに編成された44種類のコネクタを提供します：

産業用コネクタ（12種類）

産業オートメーションシステム、PLCに接続し、産業分析を実行：

OPC UA

産業オートメーション用の産業標準プロトコル。複数の認証方法とセキュリティモードをサポート。

Modbus

PLCおよび産業デバイスとのシリアルおよびTCP通信。すべてのレジスタタイプとデータ形式をサポート。

Siemens S7

Siemens S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500 PLCとの直接通信。

Logix

EtherNet/IP（CIP）プロトコル経由のAllen-Bradley/Rockwell PLC通信。

CoAP

リソース制約のあるIoTデバイス用Constrained Application Protocol。

gRPC

TLSと設定可能なポーリングでリモートgRPCサービスを呼び出し、産業統合に対応。

ISA-18.2

ISA-18.2標準に従ったアラーム管理状態マシン。デッドバンドとオン/オフ遅延付き。

OEE

総合設備効率（可用性 × 性能 × 品質）をスライディングまたはシフトウィンドウで計算。

OPC UA PubSub

MQTTまたはUADP（UDPマルチキャスト）トランスポート経由でOPC UA PubSubメッセージを送受信。

予測保全

回帰、移動平均、またはEWMAを使用して信号トレンドから残存有用寿命とヘルススコアを計算。

PROFINET

DCE/RPC経由でPROFINET IOデバイスから変数を読み書き。

UNS

SparkplugBまたはJSON出力でISA-95 Unified Namespaceトピック階層を構築。

IoTおよびデータベースコネクタ（12種類）

IoTプロトコル、メッセージブローカー、データベースとの統合：

MQTT

QoSサポート付きIoTデバイス用のパブリッシュ/サブスクライブメッセージング（MQTT v3）。

HTTP/REST

カスタマイズ可能なヘッダーとメソッドでREST APIおよびWebサービスに接続。

InfluxDB

産業およびIoTデータ用に最適化された時系列データベース。

MongoDB

柔軟なデータストレージ用のNoSQLドキュメントデータベース。

SQL

MySQL、PostgreSQL、SQL Serverデータベースのサポート。

Redis

キャッシングとリアルタイムデータキュー用のインメモリデータストア。

Firebase

スケーラブルなNoSQLドキュメントストレージ用Google Cloud Firestore。

AMQP

エクスチェンジ/キューバインディングとTLSを使用したRabbitMQ AMQP 0.9.1パブリッシュ/サブスクライブ。

Kafka

コンシューマグループとSASL認証を使用したApache Kafkaパブリッシュ/サブスクライブ。

MQTT v5

共有サブスクリプション、ユーザープロパティ、メッセージ有効期限を備えたMQTT 5.0。

NATS

キューグループとトークンまたはJWT資格情報を使用したNATSパブリッシュ/サブスクライブ。

S3

キーテンプレートを使用したAWS S3（またはS3互換）オブジェクトストレージリーダーとライター。

処理コネクタ（20種類）

データの変換、フィルタリング、ルーティング、転送中の処理：

Filter

特定のデータキーのホワイトリストまたはブラックリスト。

Conveyor

多対多ルーティング用にデータを変更せずに渡す。

Merge

タイミングまたはキーベースの戦略で複数のソースからデータを結合。

Reshape

フィールドの名前変更または静的値でデータを充実。

Trigger

MXL式を使用した条件付きロジック。

Cron

特定の時間にデータリリースをスケジュール。

Auth

JWT認証と検証。

異常検出

Isolation Forestを使用したMLベースの異常検知。

Alert

条件ベースの通知を送信。

Chart

リアルタイムデータ可視化。

Aggregation

タンブリング、スライディング、またはカウントウィンドウでのウィンドウ集約（sum、avg、min、max、count）。

File Format

CSVおよびXMLペイロードのパースとシリアライズ。

Notification

Slack、Microsoft Teams、メール、Microsoft 365、またはWebhookに通知を送信。

OnChange

監視対象のキーが許容範囲を超えて変化した時のみ発行することでストリームを重複排除。

Protocol Translator

フラットJSON、ネストJSON、SparkplugB、OPC UA JSON間の変換。

Rate Limiter

ドロップまたは境界付きキュー戦略によるトークンバケットスロットル。

Router

_routeタグを使用したMXL式に基づく条件付きルーティング。

Script

設定可能なタイムアウトでサンドボックス化されたLuaスクリプトを実行。

Transform

JSONPath、Goテンプレート、または静的値でフィールドを抽出または計算。

Validation

ドロップ、フォワード、またはタグアクションでの型、範囲、正規表現検証。

コネクタの仕組み

データ形式

すべてのコネクタは、標準のキー・バリューペイロード形式を使用してデータを交換します：

{
  "temperature": 25.5,
  "pressure": 101.3,
  "humidity": 60,
  "status": "active",
  "timestamp": 1234567890
}

この標準化された形式により、基盤となるプロトコルやシステムに関係なく、任意のコネクタが他のコネクタと通信できます。

コネクタ設定

各コネクタは、3つの主要セクションを持つJSONで設定されます：

1. Type: コネクタタイプ（例：OpcuaReader、MqttV3Writer）
2. Config: コネクタ固有の設定（エンドポイント、資格情報など）
3. Variables: （オプション）産業用コネクタの場合、読み取り/書き込みするデータを定義

例：

{
  "type": "OpcuaReader",
  "config": {
    "endpoint": "opc.tcp://localhost:4840",
    "pollingRate": 1000
  },
  "variables": [
    {
      "key": "temperature",
      "nodeId": "ns=1;s=Temperature"
    }
  ]
}

ワークフロー実行

コネクタはワークシート（ワークフロー）で編成されます：

1. リーダーコネクタがソースからデータを収集
2. 処理コネクタがデータを変換およびフィルタリング
3. ライターコネクタがデータを宛先に送信

データはコネクタ間の接続を通じて流れ、各コネクタは最大のパフォーマンスのために並列でデータを処理します。

一般的な設定パターン

ポーリングレート

多くのリーダーコネクタはpollingRateパラメータ（ミリ秒単位）をサポートします：

{
  "pollingRate": 1000  // 1秒ごとにポーリング
}

認証

認証を必要とするコネクタは、通常複数の方法をサポートします：

{
  "username": "user",
  "password": "pass"
}

またはトークンベースの認証の場合：

{
  "authToken": "your-token-here"
}

エラー処理

すべてのコネクタには組み込みのエラー処理が含まれており：

• 特定のエラーコードでエラーをログに記録
• 可能な場合は操作を継続
• トラブルシューティング用の詳細なエラーメッセージを提供

パフォーマンスに関する考慮事項

ポーリングレート

• システムに過負荷をかけないように適切なpollingRate値を使用
• ポーリングが速い = より多くのデータだが、CPU/ネットワーク使用率が高い
• 一般的な値：100ms（高速）、1000ms（通常）、5000ms（低速）

データ蓄積

一部のコネクタはメモリにデータを蓄積します：

• Merge: 複数のソースからデータを結合
• Cron: スケジュールされたリリースまでデータを保持
• メモリ使用量を制限するためにmaxRetainedパラメータを使用

並列実行

• ワークシートはコネクタを並列で実行
• 複数のワークシートが同時に実行
• CPUコア全体で水平スケーリング

ベストプラクティス

1. シンプルに始める

処理コネクタを追加する前に、基本的なリーダー→ライターワークフローから始めます。

2. フィルタを早期に使用

ペイロードサイズを削減してパフォーマンスを向上させるために、ワークフローの早い段階でFilterコネクタを配置します。

3. データを正規化

異なるソース間でフィールド名を標準化するためにReshapeコネクタを使用します。

4. エラー処理を実装

エラー条件を検出し、AlertコネクタにルーティングするためにTriggerコネクタを使用します。

5. バッチ操作をスケジュール

バッチ処理とスケジュールされたデータリリースのためにCronコネクタを使用します。

6. データを保護

認証を必要とするデータフローでJWTトークンを検証するためにAuthコネクタを使用します。

7. 異常を監視

データ内の異常なパターンを識別するためにAnomaly Detectionコネクタを追加します。

次のステップ

カテゴリ別にコネクタドキュメントを探索：

• 産業用コネクタ - OPC UA、Modbus、Siemens S7、Logix、CoAP
• IoTおよびデータベースコネクタ - MQTT、HTTP、データベース、Redis、Firebase
• 処理コネクタ - データ変換とロジック
• MXL式言語 - TriggerとAlert用の条件式