Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

ネットワークの構造変化からIoTプラットフォームまで,社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けた取り組みのご紹介

 ネットワークの構造変化からIoTプラットフォームまで,社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けた取り組みのご紹介

本資料は、電子情報通信学会NS研究会(2022年1月開催)における、招待講演「ネットワークの構造変化からIoTプラットフォームまで,社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けた取り組みのご紹介」の発表資料です。
本資料の著作権は電子情報通信学会に帰属します。
本資料は電子情報通信学会の許諾の範囲内で著作者(菊地)が公開するものです。

さくらインターネット研究所では,コンピューティングリソースはより社会・生活に溶け込んでいくという想定のもとに超個体型データセンター構想を掲げ研究活動に取り組んでいる.社会に溶け込むコンピューティングの実現には,現状のクラウドの延長・発展だけでなく,MEC/エッジコンピューティングなどによるネットワーク構造の変化,端末とサーバの関係の変化(Fog コンピューティング),IoT やデータのプラットフォームの構築・普及(スマートシティ)など,既存のアーキテクチャを変更していく取り組みが必要であると考えられる.本講演では,これら新しいアーキテクチャ構築に向けてさくらインターネット研究所が取り組む種々の検討について紹介する.

KIKUCHI Shunsuke

January 27, 2022
Tweet

More Decks by KIKUCHI Shunsuke

Other Decks in Research

Transcript

  1. [招待講演]
    ネットワークの構造変化からIoTプラットフォームま
    で,
    社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けた
    取り組みのご紹介
    電⼦情報通信学会 NS研究会 2022年1⽉
    2022/01/27
    Copyright(C)2022IEICE
    さくらインターネット研究所 上級研究員 菊地 俊介
    さくらインターネット株式会社
    本資料の著作権は電⼦情報通信学会に帰属します
    信学技報, vol. 121, no. 356, NS2021-111, pp. 7-12, 2022年1⽉.

    View full-size slide

  2. 話者紹介
    2
    菊地 俊介 (東京都出⾝)
    所属 さくらインターネット研究所
    学歴 早稲⽥⼤学⼤学院 理⼯学研究科 電⼦・情報通信学専攻 修⼠課程修了
    早稲⽥⼤学⼤学院 国際情報通信研究科 博⼠課程単位取得退学
    職歴 富⼠通(株)富⼠通研究所に就職
    ネットの研究やったり、SEやったり、NICTに出向したり、
    トイレIoT作ったり
    さくらインターネットに転職
    データ流通(FIWARE, NGSI)、OpenFogコンソーシアム(標準化)、
    量⼦(アニーリング)コンピュータ、 AR/VR、RISC-V、Erlang/Elixir
    専⾨ エッジ・Fogコンピューティング(分散系システムのあたり)
    ビジョナリーとして技術・社会、会社の将来を思い描く
    新規領域調査、PoC実施、社内適⽤コンサル、講師・講演
    趣味 新技術調査、読書、最近はガンプラ作り
    @kikuzokikuzo
    h"ps://note.mu/kikuzokikuzo
    https://www.facebook.com
    /kikuzokikuzo

    View full-size slide

  3. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    3

    View full-size slide

  4. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    4
    →何を⽬指すのか、なぜそれを⽬指すのか

    View full-size slide

  5. 超個体型データセンター コンセプト / Super Organism Data Center
    • 序⽂
    • クラウド時代の⼀極集中構造が限界に達し、エッジコン
    ピューティングによる半集中の階層構造を利⽤しつつも、さ
    らに分散化が進み、あらゆるデバイスや場所にデータセン
    ター的な機能が溶け込んでいく。
    • しかし、各コンピューティングは独⽴した個体として機能し
    ながらも、総体としては統率されているようにみえたり、
    ⼩・中規模データセンターがハブとなって結果的に全体がう
    まく繋がれ、構成されていく。その様は、分散された各個体
    と集中する各個体が群体をなしており「超個体的」であると
    いえる。
    • 各コンピューティングが⾃律的に分散と集中のハイブリッド
    構造をとるような環境を「超個体型のデータセンター」、各
    データセンターを総体として透過的に扱えるOSを「超個体
    型データセンターOS」と定義する。
    5

    View full-size slide

  6. 超個体型データセンター コンセプト / Super Organism Data Center
    1. 現在はデータセンターに巨⼤なコンピューティングリソースが存在してい
    るが、今後は、レイテンシ・セキュリティ・コスト等の要件から、あらゆ
    る場所や社会(組織)にコンピューティングリソースが溶け込んでいくこ
    とになる。
    2. それら分散したコンピューティングリソースは、単独でコンピューティン
    グパワーを提供するにとどまらず、その場所や社会の要求に応じて、⾃律
    的に、分散あるいは有機的に結合し、現場・クラウドそれぞれが縦横に結
    びついたハイブリッド構造をとれるように機能する。
    3. そのようなシステムにより実現されるものは、⼈々の⾝近に存在し、リア
    ルタイムかつインテリジェンスにユーザを⽀えながら、しかし同時にバッ
    クエンド側が有機的に結合することにより、かつてないマシンパワーとリ
    ソース量を動員することで現場最適かつ全体最適をも実現するSuper
    Organism Worldである。
    4. さくらインターネット研究所はこのようなビジョンのもと、Super
    Organism Worldを実現する超個体型データセンターシステムやそれを統
    括管理する超個体型データセンターOS等の研究開発を推進していく。
    6

    View full-size slide

  7. さくらインターネット研究所 10年ビジョン(2021年版)
    7

    View full-size slide

  8. さくらインターネット研究所 10年ビジョン(2021年版)(⼀部抜粋)
    8
    MEC/エッジ/
    オンプレ再勃興
    中規模データセンター
    (各政令指定都市へ)
    センターレス・
    分散システム
    集中・分散の
    ハイブリッド
    ⾃動構成・
    ⾃動障害検出・復旧
    ⾃律動作
    ⾃動機能追加・進化
    クラウド・エッジ・
    階層型アーキ
    Fog・分散型
    アーキ
    レイヤレス
    分散アーキ
    データセンタートレンド
    運⽤管理トレンド
    システムアーキトレンド
    2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031

    View full-size slide

  9. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    9
    →何をやっているのか

    View full-size slide

  10. (国内)ネットワークの構造
    (エッジコンピューティングを理解するために)まず
    前提となるネットワークとクラウドの構造を理解する
    10
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網 =LTE(4G)
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    ネットワーク装置(ルータ)
    サーバ
    アクセス網側︓エンドユーザが居る側
    クラウド側︓サーバがある側
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク

    View full-size slide

  11. ネットワークインフラに求められる要件の変化
    キーポイント︓IoTの登場
    11
    クラウド
    IoT機器
    各種
    アクセスネットワーク
    往復
    伝搬遅延
    =間に合わない︕︕
    【参考】
    • ⼈(4.8km/h)が1秒間に進む距離︓1.3 m
    • ⼈の反応速度︓300 msec

    • ⼈の動きに対応するための応答速度︓100 msec
    • ⾃動⾞(100km/h)が1秒に進む距離︓28 m
    (1m進むのに0.035秒=35 msec)

    • ⾃動⾞に対応するための応答速度︓10 msec
    ⼈の反応速度より早く反応するシステムが求められる︕

    View full-size slide

  12. 期待されるネットワークの構造の変化 - エッジコンピューティング
    クラウドを現場(=エッジ)側に延伸していく、
    これがエッジコンピューティング
    12
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク

    View full-size slide

  13. エッジコンピューティングの分類 – 誰がエッジコンピューティングを作るのか(1)
    誰がエッジサーバを⽤意するか
    =アクセスネットワークとの関わり⽅、から
    エッジコンピューティングは3種類に分類できる。
    13
    モバイル(キャリア)ネットワーク
    有線(キャリア)ネットワーク
    ⾃営(有線)ネットワーク
    RAN Mobile Backhaul
    the Internet
    クラウド
    (⼤規模D.C.)
    基地局
    局舎
    アクセス網
    (NTT東⻄)
    BackBone
    ⾃営網
    ⾃営D.C.
    Local5G
    デバイス
    3種のアクセスネットワーク

    View full-size slide

  14. エッジコンピューティングの分類 – 誰がエッジコンピューティングを作るのか(2)
    14
    モバイル(キャリア)ネットワーク
    有線(キャリア)ネットワーク
    ⾃営(有線)ネットワーク
    RAN Mobile Backhaul
    the Internet
    クラウド
    (⼤規模D.C.)
    基地局
    局舎
    アクセス網
    (NTT東⻄)
    BackBone
    ⾃営網
    ⾃営D.C.
    Local5G
    デバイス
    3種のアクセスネットワーク
    MEC型
    IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
    MEC : Multi-Access Edge Computing
    →携帯キャリアがすすめるエッジコンピューティング
    IIC : Industrial Internet Consortium
    →産業機器業界がすすめるエッジコンピューティング
    クラウド事業者がすすめる
    エッジコンピューティング
    誰がエッジサーバを⽤意するか
    =アクセスネットワークとの関わり⽅、から
    エッジコンピューティングは3種類に分類できる。

    View full-size slide

  15. エッジコンピューティングの動向(1)
    クラウド事業者とモバイルキャリアとの協業体制の構 - AWS WaveLength
    15
    https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/
    2019/12/04/4167.html
    h"ps://www.watch.impress.co.jp/docs/topic/1297141.html

    View full-size slide

  16. エッジコンピューティングの動向(2)
    • AWS Outposts
    • AWSのオンプレ向けエッジコンピューティングソリューション
    • サーバ利⽤料⾦は、クラウド(EC2)の15%増し程度の模様
    • https://dev.classmethod.jp/articles/aws-outposts-cost-assessment/
    • 3年間継続利⽤を約束
    • Outposts->クラウド(イン)のデータ転送は無料、アウトは有料(EC2
    と同様)
    16
    h"ps://aws.amazon.com/jp/outposts/

    View full-size slide

  17. エッジコンピューティングの動向(2)
    • AWS Outpostsに19インチラックサイズが登場(21年11⽉)
    17

    View full-size slide

  18. さくらでの取り組み
    • モバイルキャリア各社と、協業の可能性について打ち
    合わせ実施
    • →キラーコンテンツ・ビジネス採算性などから実現に⾄らず
    (と推測)
    18
    モバイル(キャリア)ネットワーク
    有線(キャリア)ネットワーク
    ⾃営(有線)ネットワーク
    RAN Mobile Backhaul
    the Internet
    クラウド
    (⼤規模D.C.)
    基地局
    局舎
    アクセス網
    (NTT東⻄)
    BackBone
    ⾃営網
    ⾃営D.C.
    Local5G
    デバイス
    3種のアクセスネットワーク
    MEC型
    IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
    MEC : Multi-Access Edge Computing
    →携帯キャリアがすすめるエッジコンピューティング
    IIC : Industrial Internet Consortium
    →産業機器業界がすすめるエッジコンピューティング
    クラウド事業者がすすめる
    エッジコンピューティング

    View full-size slide

  19. エッジコンピューティングの内部構成、その要件
    エッジコンピューティングの(究極の)⽬標
    • 現場での制限なしのコンピューティングの利⽤、その環境の構築
    • コンピューティングおよびネットワーク利⽤の最適化(地産地消化)
    エッジコンピューティングの(より現実的な)⽬標
    • エッジとクラウドをシームレスに使えるコンピューティング環境の実現
    • クラウド、エッジそれぞれの特徴を活かす
    19
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    クラウドをエッジに延伸することで、
    クラウドエコシステムを活かす
    リソース・性能を⾃由・動的に
    選択・組み合わせ可能に
    移動に対応する アクセスネットワークの機能を取り込む

    View full-size slide

  20. エッジコンピューティングを実現する技術(クラウド側)
    「エッジとクラウドをシームレスに使えるコンピューティング環境の実現」
    に向けて
    • AWS WaveLength, Anthos for Telecom, Azure Edge with Carrier
    • AWS Outposts, Azure Private Edge, Azure Stack HCI
    • Service Mesh, KubeEdge
    • Nerves(Elixir)
    20
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    クラウドをエッジに延伸すること
    で、クラウドエコシステムを活かす
    リソース・性能を⾃由・動的に
    選択・組み合わせ可能に

    View full-size slide

  21. エッジコンピューティングを実現する技術(アクセス網側)
    「クラウド、エッジそれぞれの特徴を活かす」に向けて
    • 5G(Local5G)
    • MEC
    • IP Anycast (IPルーティング)
    端末の移動をサポートするのは難しい
    21
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    移動に対応する アクセスネットワークの機能を取り込む

    View full-size slide

  22. 移動への対応(1)
    • サーバの移動
    • エンドユーザの近傍のサーバでプログラム(/ジョブ/タスク)を動かす
    • →(ライブ)マイグレーション、エッジデプロイ
    • エンドデバイスの移動
    • エンドユーザ(⼈)に付随してデバイスが移動する際に、サーバとの接続
    が切れないようにする
    • →携帯通信システム(LTE/5G)、MobileIP
    • エンドユーザの(物理的に)近傍のサーバに接続する
    • →︖IP Anycast ? DNS ?
    • 移動サポートの難しさ
    • 適切なアクセス先エッジノード(サービス)をどうやって探す・決めるか
    • どうやってそのサービスにアクセス(ルーティング)させるか
    • 期待したように動いているかの監視
    22

    View full-size slide

  23. 移動への対応(2)
    • 移動サポートの難しさ
    • 適切なアクセス先エッジノード(サービス)をどうやって探す・決めるか
    • どうやってそのサービスにアクセス(ルーティング)させるか
    • 期待したように動いているかの監視
    23
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    • 現状では、携帯網・キャリア網(地域IP網)から外に出ていく経路は1通りしかない。
    • →5Gでは複数の外部接続をサポートする。
    • →キャリアネットワークでは網設計次第(PPPoE, IPoEのGWをどこに設置するか)。
    • 端末側で、通信先サーバを選択しなければならなくなる可能性も。
    • ...監視︖
    →今後の業界を巻き込んだ検討が求められる。

    View full-size slide

  24. エッジコンピューティングの分類
    24
    モバイル(キャリア)ネットワーク
    有線(キャリア)ネットワーク
    ⾃営(有線)ネットワーク
    RAN Mobile Backhaul
    the Internet
    クラウド
    (⼤規模D.C.)
    基地局
    局舎
    アクセス網
    (NTT東⻄)
    BackBone
    ⾃営網
    ⾃営D.C.
    Local5G
    デバイス
    3種のアクセスネットワーク
    MEC型
    IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
    MEC : Multi-Access Edge Computing
    →携帯キャリアがすすめるエッジコンピューティング
    IIC : Industrial Internet Consortium
    →産業機器業界がすすめるエッジコンピューティング
    クラウド事業者がすすめる
    エッジコンピューティング
    誰がエッジサーバを⽤意するか
    =アクセスネットワークとの関わり⽅、から
    エッジコンピューティングは3種類に分類できる。
    この領域(障壁)を超えてエッジネットワーク
    を相互接続するのは⾄難の業

    View full-size slide

  25. エッジコンピューティングで求められるネットワーク構造の変化
    25
    エッジ時代のインターネットインフラに向けて
    • エッジを意識したクラウド(サーバ)技術の拡張
    • エッジを意識したアプリ・プログラム技術の拡張
    • 地域での横のつながり、地域ネットワークの(再)構築
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    どこにでもコンピューティングリソースがあり、⾃在に利⽤できるような時代に向け
    て、インターネットインフラの⾰新が進む(ことを期待)

    View full-size slide

  26. ネットワーク構造の変化に向けて - さくらでの取り組み
    インターネットトラヒック
    流通効率化検討協議会(CONECT)
    26
    JANOG
    (JApan Network Operatorsʼ Group)

    View full-size slide

  27. ネットワークの構造とその変化、まとめ
    • エッジコンピューティングは、アクセス網により3つに分類される、
    と考える
    • MEC型
    • クラウド延伸型
    • IIC型(OT発展型)
    • モバイルキャリアとメガクラウドベンダが⼿を組んで、MEC型/クラウド延
    伸型は融合が進んでいる
    • エッジコンピューティングを活かすキラーアプリはまだ⾒いだされ
    ていない、と考える
    • エッジコンピューティングの(真の)メリットとは、アクセスネッ
    トワークとの融合や端末移動への対応、と考える
    • 技術的にも網構造(ビジネス)的にも、まだ真価を発揮できる状態
    ではない
    • 業界としての議論なども必要、さくらとしても積極的に貢献してい
    きたい
    27

    View full-size slide

  28. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    28

    View full-size slide

  29. Fogコンピューティングとは︖
    エッジコンピューティングの先にある、
    よりコンピューティングが現場に溶け込んだ概念
    • エッジコンピューティングに、エッジノード間の横連携、端末デ
    バイス間の横連携を+αしたもの
    • 更には、エッジノード、端末デバイスの区別なくすべてが連携・
    協調する分散アーキテクチャシステムも想定
    29
    クラウド
    エッジノード
    間横連携
    端末間連携 Fogシステムイメージ
    (分散計測)

    View full-size slide

  30. Fogコンピューティング = Beyond 5G ?
    • 総務省「 「Beyond 5G推進戦略 -6Gへのロードマップ-」の公表」に、Fogコンピューティングに
    似た考え⽅が盛り込まれている
    • https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban09_02000364.html (別紙3より)
    30
    2
    Beyond 5Gに求められる機能等
    拡張性
    超低消費電力
    Beyond 5G
    超安全・信頼性
    超高速・大容量 超低遅延 超多数同時接続
    5Gの特徴的機能の更なる高度化
    高速・大容量 低遅延 多数同時接続
    5G
    持続可能で新たな価値の創造に
    資する機能の付加
    自律性
    •アクセス通信速度は5Gの10倍
    •コア通信速度は現在の100倍
    •5Gの1/10の低遅延
    •CPSの高精度な同期の実現
    •補完ネットワークとの高度同期
    •多数同時接続数は5Gの10倍
    •現在の1/100の電力消費
    •対策を講じなければ現在のIT
    関連消費電力が約36倍に
    (現在の総消費電力の1.5倍)
    •セキュリティの常時確保
    •災害や障害からの瞬時復旧
    •ゼロタッチで機器が自律的に連携
    •有線・無線を超えた最適なネットワークの構築
    • 衛星やHAPSとのシームレスな接続(宇宙・海洋を含む)
    • 端末や窓など様々なものを基地局化
    • 機器の相互連携によるあらゆる場所での通信
    ※ 緑字は、我が国が強みを持つ又は積極的に
    取り組んでいるものが含まれる分野の例
    テラヘルツ波
    オール光ネットワーク
    完全仮想化
    量子暗号
    時空間同期
    (サイバー空間を含む。)
    センシング
    HAPS活用
    インクルーシブインターフェース
    低消費電力半導体
    注⽬
    注⽬

    View full-size slide

  31. さくらでの取り組み - OpenFogコンソーシアムに加⼊、Fog標準化に協⼒
    • OpenFogコンソーシアムに参加
    (2016)
    • Fogコンピューティングのアー
    キテクチャ議論等に参加
    • テストベッド活動などにも協⼒
    31

    View full-size slide

  32. Fogコンピューティングとは︖
    エッジからFogへ
    • OpenFog Consortium作成資料より
    32

    View full-size slide

  33. Fogコンピューティング (イメージ)
    • OpenFog Reference Architectureより
    33

    View full-size slide

  34. Fogコンピューティング (イメージ)
    • OpenFog Reference Architectureより
    34

    View full-size slide

  35. Fogコンピューティング実現に向けたさくらでの取り組み
    • さくら・⽇⽴製作所でのFogコンピューティング実現に向けた取り組み
    35
    3. Fogコンピューティングテストベッド
    テストベッドシステムの設計:アーキテクチャ
    2021/03/19 さくらインターネット / ⽇⽴製作所 7
    エッジノード
    エンドデバイス
    クラウド
    (親ノード)
    NGSI
    (⼦ノード)
    独⾃⽅式可
    (⼦ノード)
    (親ノード)
    管理機能 セキュリティ
    機能
    • クラウド上のノードを「親ノー
    ド」,エッジやエンドのノードを
    「⼦ノード」とする階層構造
    • エッジでも親ノードになってよい(そ
    の場合親ノード兼⼦ノード)
    • 親ノードはサーバ(待受機能)を持つ
    • エッジ間接続を実装するためにはエッ
    ジに親ノード機能が必要
    • 管理機能,セキュリティ機能はコ
    ントローラ相当機能をクラウド側
    に持つ

    View full-size slide

  36. 端末とコンピューティングの関係、まとめ
    • 端末とサーバの1:1関係を拡張しn:n、n:n:nに広げていく
    (ことを⽬指す)のがFogコンピューティング
    • Beyond 5G検討で検討されている内容にもFogコンピュー
    ティング的要素が含まれる(と考える)
    • さくらインターネットはかなり初期からFogコンピュー
    ティングの検討(OpenFogコンソ)に参加
    • 標準化、実装は余り進んでいない
    • 研究レベルの取り組みをすすめる
    36

    View full-size slide

  37. Elixirによる、IoT・エッジ・クラウドシームレス接続環境の実現
    エッジ・Fog要素を取り込んだBeyond5Gシステムを、関数型⾔語Elixirを⽤いて構築
    • これまでの検討で得られた知⾒を、要件として反映
    • ノード間通信⽅式にFIWARE(NGSI)を考慮する、等
    37
    関数型パラダイムで実現するB5G時代の
    資源透過型広域分散コンピューティング環境
    ︓最適配分アルゴリズム
    ︓IoTノードの計算資源
    ︓資源透過型の分散処理プラットフォーム

    ︓IoTノードの能率的な実⾏環境

    ︓計算資源配分の決定⼿法

    ︓実証評価向けアプリケーション

    ︓透過型分散プラットフォーム
    ︓BEAM(Elixir処理系)
    MEC
    BEAM
    クラウド
    BEAM
    エッジ
    BEAM
    最適配分アルゴリズム
    透過型分散プラットフォーム
    BEAM
    システム開発者
    デプロイされ
    るコード






    評価アプリ

    評価アプリ



    評価アプリ




    評価アプリ





    View full-size slide

  38. Elixirによる、IoT・エッジ・クラウドシームレス接続環境の実現
    • Elixir/Nerves⽤クラウド環境
    • クラウドから、エンド・エッジデバイスに向けてFirmware導⼊、状
    態監視、ログ閲覧、リモートログインができる
    • サーバサイドサービス(Phoenixアプリ)も実⾏できる
    • Fog的な多段のシステムを構築可能
    38
    VM
    Hardware
    Hardware
    App
    OS
    Hardware
    エッジノード
    クラウド
    (x86)
    Hypervisor
    OS OS
    Mgr. NervesHub
    (⾃前)
    BEAM
    App App
    BEAM
    OTAアップデート
    BEAM
    SSHd
    SSH リモートトンネル
    Hardware
    App
    エンドデバイス
    OS
    BEAM
    Linux OS(汎⽤)
    Elixirプロセス
    OS Linux OS (Buildroot)
    BEAM
    Erlang仮想マシン

    View full-size slide

  39. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    39

    View full-size slide

  40. なぜ、IoT/CPSやデータ流通(FIWARE)に注⽬するのか
    • MECは、(採算性のある)アプリケーションが⾒い出せず、現
    実的な普及には疑問符がついている状態
    • 社会に溶け込むコンピューティングとは、「⼈」「⼈の操作す
    る端末」を起点にするのではなく、環境・現場に備え付けられ
    たシステムが縦横に連携して⼈間をサポートするシステム
    • = IoT / CPS(Cyber Physical System) / ユビキタス︖ / アンビエン
    ト︖ / DX...?
    • (さくらとしては、エッジ/MEC、社会に溶け込むコンピュー
    ティング実現を推進していきたい
    • 各現場でデータを保持し、それを相互に接続して(Fog的な)
    システムを構築するのがスマートシティ、そしてその実現⼿段
    がデータ流通⽅式
    • IoT/CPS、データ流通の普及を推進する技術に注⽬・アシスト
    40

    View full-size slide

  41. エッジ・FogとIoTの標準化進展状況 (1)
    Industrial Internet of Things Distributed Computing in the Edge Technical Report
    が出た。(2020/10/20)
    41
    h"ps://www.iiconsor9um.org/press-room/10-20-20.htm

    View full-size slide

  42. エッジ・FogとIoTの標準化進展状況 (2)
    OGC (Open Geospatial Consortium)
    SensorThings API
    https://www.ogc.org/standards/sensorthings
    42
    OMG (Object Management Group)
    Simplified Electronic Notation for Sensor Reporting
    https://www.omg.org/spec/SENSR/

    View full-size slide

  43. なぜ、FIWAREに注⽬するのか
    • IoT/CPSの実施形態として、個別の事例を超えた形で
    先⾏しているのがスマートシティ
    • ノード間の連携のための標準プロトコル・データモデ
    ルとして、実⽤化フェーズに⼊っている
    • FogやIoTの標準化なども⾒ているが、まだまだ。
    • FIWAREは、データを集め/利⽤し/連携させることを
    ⽬的として開発された集約型アーキテクチャであり、
    分散システムとして利⽤するのには向いていない。
    • ではなぜ注⽬︖ →現状それしか無いから。
    43

    View full-size slide

  44. スマートシティとは︖
    (イメージ)都市に関係するサービスが連携して賢くなる
    44
    スマートシティ官⺠連携プラットフォーム(国⼟交通省) https://www.mlit.go.jp/scpf/

    View full-size slide

  45. スマートシティとは︖
    (イメージ)都市に関係するサービスが連携して賢くなる
    45
    スマートシティ(Smart City)とは (IoT News) https://iotnews.jp/archives/1218

    View full-size slide

  46. 都市OS → FIWARE
    • 同じようなシステムを重複開発したくない
    • 相互接続を実現したい
    • ソフトウェア部品(アプリ・サービス)を使い回したい
    • 知⾒・ノウハウを共有したい
    46
    都市OSという概念を共通基盤システムとして実装
    それがFIWARE(ファイウェア)
    共通基盤
    OS OS OS
    共通基盤
    共通基盤
    FIWARE(ファイウェア)
    • 共通プラットフォーム
    • 標準API、プロトコル
    • 標準データモデル
    • サービス部品
    アプリ
    サービス
    アプリ
    サービス
    アプリ
    サービス

    View full-size slide

  47. FIWAREの概要
    FIWARE : スマートソリューションの開発促進のための
    オープンソースプラットフォーム部品群のフレームワーク
    47
    https://www.fiware.org/developers/catalogue/
    (同時に、それを開発・推進する組織(FIWARE Foundation)の名前でもある)
    データを交換する基盤となる
    コンテキストブローカー
    (サーバ)
    様々な(IoT)デバイス等と
    データをやり取りするための
    インターフェース部品
    データを蓄積・分析・可視化
    するサービス部品
    https://www.fiware.org/

    View full-size slide

  48. FIWAREによるスマートシティ システム構築
    • データをやり取りする中⼼となるコンテキストブローカーを⽴てる
    • IoTデバイスや他のサービスとデータをやり取り(変換)するインタフェー
    ス部品を動かす
    • データを利⽤する(蓄積・可視化・分析)アプリケーションを動かす
    • データのやり取りには標準プロトコルNGSI :Next Generation Service
    Interfaces を利⽤する
    • データの表現(セマンティクス)にFIWARE Data Modelsを利⽤する
    48
    共通基盤
    OS OS OS
    共通基盤
    共通基盤
    アプリ
    サービス
    アプリ
    サービス
    アプリ
    サービス
    あるスマートシティ的
    サービス FIWAREサービス部品を利⽤して構築
    通信プロトコル︓
    NGSI
    共通データモデル︓
    FIWARE Data Models

    View full-size slide

  49. FIWAREのサービス部品(例)
    コア・コンポーネント
    • Context Broker : コンテキストブローカー、データを中継・保存
    • STH︓ データの蓄積(短期主体)
    • Cygnus︓ データ蓄積(外部DBとのIF部品)
    • Draco︓ データ蓄積(外部DBとのIF部品、GUIベース)
    • QuantumLeap︓ データ蓄積(外部DBとのIF部品)
    インタフェース部品
    • IoT Agent︓ UL2など別プロトコルとNGSIを相互変換
    アプリ・サービス
    • Wirecloud︓ データ可視化(GUI、ノーコードタイプ)
    • Grafana︓ データ可視化
    • CKAN︓ データカタログ
    • Knowage︓ BIツール
    • Node-Red︓ プログラム環境
    管理ツール
    • Keyrock︓ 認証部品
    49

    View full-size slide

  50. サービス部品例
    • いずれも、NGSIでContextBrokerからデータを取得できる
    50
    h"ps://www.knowage-suite.com/site/resources/knowage-cockpits/
    https://knowage.readthedocs.io/en/latest/user/NGSI/README/index.html
    Knowage
    Wirecloud
    Node-Red

    View full-size slide

  51. 【解説】データモデルの構造(2/3)
    51
    データ流通実証実験資料(さくら・NEC)より引⽤
    10 © NEC Corporation 2019
    NGSIデータモデル
    モノ・コトを Entity – Attributes – Metadata のデータ構造で表現
    Attributes
    • Name
    • Type
    • Value
    Entity
    • EntityId
    • EntityType
    1 n
    “has”
    Metadata
    • Name
    • Type
    • Value
    1 n
    “has”

    View full-size slide

  52. 【解説】データモデルの構造(3/3)
    52
    データ流通実証実験資料(さくら・NEC)より引⽤
    11 © NEC Corporation 2019
    コンテキスト・データのJSON表現例
    id : P-9073-K
    type : Car
    name : speed
    type: Number
    value : 112
    name : accuracy
    type: Number
    value : 5
    name : timestamp
    type: DateTime
    value : 2017……
    Entity
    Attributes
    Metadata
    Metadata
    ※NGSIv1のJSON表現
    {
    "id": "P-9073-K",
    "type": "Car",
    "speed": {
    "type": "Number",
    "value": 112,
    "metadata": {
    "accuracy": {
    "type": "Number",
    "value": 5
    },
    "timestamp":{
    "type": "DateTime",
    "value": "2017-10-
    14T07:21:24.238Z"
    }
    }
    }
    }

    View full-size slide

  53. 【解説】FIWARE Data Models
    53
    データ流通実証実験資料(さくら・NEC)より引⽤
    12 © NEC Corporation 2019
    FIWARE Data Models
    “Internet of Things”(IoT)分野で調和の取れたスキーマを作成する
    ために schema.org の設計原則とワークフローを採用
    • IoTおよび非IoTアプリケーションを橋渡しするセマンティック相互運用性の実現を目指す
    アラーム
    Point of Interest
    (POI)
    デバイス
    廃棄物管理
    Point of Interest
    (POI)
    駐車場
    運輸・交通
    市政課題の追跡
    管理(Open311互換)
    公園、庭園 環境
    街灯
    天候
    各種指標

    View full-size slide

  54. NGSIの通信⽅式(概要)
    出版-購読型(Pub/Sub型)通信モデル
    • データ送信ノードは、データをContext Brokerに送信(Publish)
    • データ受信ノードは、予めデータ購読(Subscribe)を申し込んでおき、ヒットしたデータを
    Context Brokerから受信
    • 受信ノードは取得(Pull)も可能
    54
    データの送信
    (Publish)
    データの受信
    (Subscribe/Push)
    データの取得
    (Pull)
    送信ノード Context Broker 送信ノード Context Broker 受信ノード 送信ノード Context Broker 受信ノード
    ⽣成 / 更新
    HTTP
    POST/PUT
    データ
    JSON
    ⽣成 / 更新
    HTTP
    POST/PUT
    通知(更新)
    HTTP
    POST/PUT
    Subscribe設定
    HTTP POST
    PublishとSubscribe/Pushの図では、HTTPのレスポンスは省略
    取得要求
    HTTP GET
    通知(更新)
    HTTP Response

    View full-size slide

  55. データ流通実証実験(さくら・NEC)
    • FIWARE環境をPaaSとして構築したもの
    • データ可視化ツールWirecloudが使える
    • ホームページから利⽤登録申請すると発⾏されるIDでログインして使う
    • お試しオープンデータ登録済みで利⽤できる
    • ドキュメント整備、コミュニティ掲⽰板あり
    55
    Context
    Broker
    Linux / VM
    Wirecloud
    アプリ
    サービス
    さくらのクラウド
    実証実験PaaS環境
    ⾃分で⽤意した
    IoT機器
    ⾃分で作成した
    サービス
    どういうことができるの︖
    • オープンデータの可視化
    • ⾃前IoTデバイスのデータの可視化

    View full-size slide

  56. センサデータの登録 (1/3)
    • Raspberry PiのセンサデータをContext Brokerに送る
    • センサデータを取得してNGSIで送信するサンプルコードあり
    • https://github.com/sakura-internet/fiware-ngsi
    56
    pi@raspberrypi:~/demo $ git clone hCloning into 'fiware-ngsi'...
    remote: EnumeraFng objects: 18, done.
    remote: CounFng objects: 100% (18/18), done.
    remote: Compressing objects: 100% (15/15), done.
    remote: Total 18 (delta 6), reused 15 (delta 3), pack-reused 0
    Unpacking objects: 100% (18/18), done.
    pi@raspberrypi:~/demo $ cd fiware-ngsi/
    pi@raspberrypi:~/demo/fiware-ngsi $ ls
    bme280_custom.py fiwareorion.py README.md senddata.py switchbot_getmetervalue.py
    pi@raspberrypi:~/demo/fiware-ngsi $
    git cloneでファイルを⼊⼿
    Raspberry Piと
    bme280 気温湿度気圧センサ

    View full-size slide

  57. センサデータの確認 (Wirecloud)
    別途作っておいたダッシュボード画⾯で、登録データを取得・確認できる
    57

    View full-size slide

  58. API公開データのFIWARE基盤(Context Broker)への登録
    • APIが公開されているものであれば、そこからデータを取得して、
    Context Brokerに登録できる
    • ⼀例として、SwitchBotのデータをAPIで取得
    58
    import json
    import requests
    def readData():
    header = {"Authoriza@on": ”xxxx.xxxxxx......"}
    response = requests.get("hFps://api.switch-bot.com/v1.0/devices",
    headers=header)
    devices = json.loads(response.text)
    #print(devices)
    bots_id = [device["deviceId"] for device in devices['body']['deviceList'] if
    "Meter" == device["deviceType"]]
    #for bot_id in bots_id:
    response = requests.get("hFps://api.switch-bot.com/v1.0/devices/" + bots_id[0]
    + "/status", headers=header)
    bot = json.loads(response.text)
    #print(bot)
    temperature = bot['body']['temperature']
    humidity = bot['body']['humidity']
    value = {"temperature": temperature, "humidity":humidity}
    return(value)
    #print("bot id (" + bot_id + ") power : " + power)
    if __name__ == '__main__':
    print(readData())
    SwitchBot 温湿度計
    https://www.switchbot.jp/
    Context
    Broker
    Linux / VM
    Wirecloud
    さくらのクラウド
    実証実験PaaS環境
    ⾃分で⽤意した
    IoT機器
    SwitchBot
    サービスAPI
    SwitchBot温湿度計
    のデータを取得
    NGSIで
    データ
    登録

    View full-size slide

  59. データから現場への働きかけ事例
    • CO2センサのデータを監視し、1000ppmを超えている
    場合に、Slackに通知/スマートスピーカーで⾳声通知
    59
    Context
    Broker
    さくらのクラウド
    現場(FGN)
    CO2センサ
    閾値
    判定
    AWS (Lambda)
    スマートスピーカー

    View full-size slide

  60. FIWARE の価値
    • さくらでは(NECと共同で)、FIWAREによるデータ流通実証実験を4年間
    実施した。その経験からわかったこと(概要)は以下。
    • FIWAREの価値とは、
    • スマートシティ(システム)を実現する際に、ソフトウェアを再開発しなくて済む。
    • 複数のシステムを連携させられる。そのときにデータ・プロトコルの共通化が図れ
    る。
    • 2022年の現時点では、
    • スマートシティ(システム)実装の際にOSSとして使われるようになってきている。
    • 可視化事例は増加。システム間での連携、データ流通の実現(特に組織間)には遠
    い。
    • ソフトウェアとしてのFIWAREは、クラウド集約型アーキであり、分散型シ
    ステムへの展開はこれから。
    • Kubenetesとの組み合わせなど、検討は徐々に出てきている。
    60

    View full-size slide

  61. ⽬次
    • 「超個体型データセンター」コンセプト
    • 社会に溶け込むコンピューティングの実現に向けて
    • ネットワークの構造とその変化
    • MEC/エッジコンピューティング
    • 端末とコンピューティングの関係
    • Fogコンピューティング
    • ターゲット・アプリケーション
    • IoT/CPS
    • データプラットフォームとデータ中⼼社会(FIWARE)
    • まとめ
    61

    View full-size slide

  62. まとめ
    • 将来的にはコンピューティングリソースは、より社会・⽣活に溶け込んでいく
    という想定のもとに超個体型データセンター構想を提唱。
    • 社会に溶け込むコンピューティング実現のために、ボトムアップ型アプローチ
    だけでなく、トップダウン型(ビジョン思考)アプローチで以下のような既存
    のアーキテクチャを変更していく取り組みを実施。
    • MEC/エッジコンピューティングなどによるネットワーク構造の変化
    • 端末とコンピューティングリソース(サーバ)の関係の変化(Fogコンピューティング)
    • IoTやデータのプラットフォームの構築・普及(Elixir/NervesなどのIoT実装, FIWARE)
    • クラウド事業者だけでできることには限りがあり、様々なステークホルダーと
    お話をしていく。
    • 通信キャリアやネットワーク事業者
    • 社会に溶け込むシステム(IoT/CPS/スマートシティ)を作っていく⽅々
    • また研究フェーズのものは、アカデミー領域 および官領域でも貢献を⽬指す。
    • これらの皆様と将来のアーキテクチャ変更に向けた議論ができるように、検
    討・研究推進と認知拡⼤に努めたい。
    62

    View full-size slide

  63. 謝辞
    • 本研究成果の⼀部は、国⽴研究開発法⼈情報通信研究
    機構の委託研究(04001)により得られたものです。
    63

    View full-size slide

  64. 以下、参考資料
    64

    View full-size slide

  65. 広がるエッジコンピューティングの概念
    ※ Z. Zhou et al.: Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence With Edge
    computing, Proceedings of the IEEE, Vol. 107, 1738 2019.
    65
    どれが正しいエッジコンピューティング、どれが偽物、というものではない。
    対象としているエッジコンピューティングがどのタイプかを意識しないと、議論がかみ合わないので注
    意。
    センサ収容、スモー
    ルエッジタイプ
    エッジAIタイプ
    ⾃動⾞(V2X)
    タイプ
    Micro-DataCenterタイプ

    View full-size slide

  66. エッジコンピューティングの特徴
    66
    現場内での⾼速なやりとり
    クラウド
    端末
    端末
    • サーバの⽤意、拡張が簡単
    • ⼤パワー・⼤容量を使える
    • 低コスト
    • 仮想化技術
    • 設備を⼀括して⽤意
    • 空間・電⼒に余裕のある場所

    ・低遅延で使える
    ・エッジ内での共有がしやすい
    ・通信費が下がる
    ・利⽤者の近傍に設置
    あとからゆっくり
    ⼤規模処理
    外に出して良い情報だけに
    フィルタ、加⼯
    今だけココだけ、
    を素早く処理
    特徴(メリット) その理由
    クラウド
    エッジ

    View full-size slide

  67. エッジコンピューティングの想定ユースケース
    エッジコンピューティングの特徴である、
    • 低遅延(速い応答速度)
    • 現場内での情報共有
    • 上流(クラウド)との通信量の削減
    を活かせるアプリケーションの想定として以下等がある。
    67
    • CDN(コンテンツ・デリバリ・ネットワーク)
    • DR(ディザスタリカバリ)
    • eスポーツ(イベント、ストリーミング)
    • AR/VR、画像・⾳声認識
    • コネクティッドカー
    • ⾦融取引
    • イベント等での多視点共有システム

    View full-size slide

  68. エッジコンピューティングの想定ユースケース(1)
    • ゲーム(e-sports)
    • 専⽤会場などが設⽴され始めている
    • ゲーム⾃体はローカルPCで実⾏する
    • プレイヤー間での連携のためのサーバ
    • リアルタイム性を確保するため、データ通信、システムデザインに相当の⼯夫(の模様)
    • エッジで収容することに合理性がある。が、システムアーキテクチャから⾒直す必要があ
    る(かも)、ゲームメーカーとの協調が必要。具体的なサービス形態を設計するのはまだ
    難しい。
    68
    h"ps://esports-world.jp/column/1702 https://weekly.ascii.jp/elem/000/001/763/1763144/
    ゲーム内の通信処理
    クラウド
    端末
    全国ランキング
    など
    会場内でのゲーム
    プレイ内容の統合
    e-sport会場
    想定されるエッジ適⽤構成

    View full-size slide

  69. エッジコンピューティングの想定ユースケース(2)
    • ゲーム(ストリーミング)
    • Googleが「Stadia」をスタート(2019年11⽉22⽇)→開発を⼤幅縮⼩(2021年2⽉)
    • nVidiaはAU/Softbankと組んで「GeForce Now」をスタート(2020年6⽉)
    • Microsoftは「Project xCloud」(2020年9⽉サービスin予定→2021年10⽉サービスin)
    • SONY「PlayStation Now」は2015年9⽉から
    • (「Apple Arcade」 (2019年9⽉)はダウンロード型)
    • Google/Stadiaはゲームビジネスの経験が少なく失敗した(模様)→新アーキを模索中︖
    • GeForce Nowは携帯網の出⼝すぐにセンターを設置している(模様)でエッジコンピュー
    ティング形態
    69
    h"ps://www.itmedia.co.jp/pcuser/arMcles/1911/24/news009.html
    https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce-now/

    View full-size slide

  70. エッジコンピューティングの想定ユースケース(2)-2
    GeForce Nowの(想定される)構成
    70
    地域IP網
    =フレッツ網
    コア網=
    インターネット網
    携帯電話網
    クラウド クラウド クラウド
    ⾃営網
    オンプレ設備
    (有線)キャリアネットワーク 携帯ネットワーク
    携帯網(au/softbank)からそこそこ速い、それ以外からもそれなりに速い、を実
    現。

    View full-size slide

  71. エッジコンピューティングの想定ユースケース(2)-2
    GeForce Nowの(想定される)構成
    71
    https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/04399/

    View full-size slide

  72. エッジコンピューティングの想定ユースケース(3)
    • Connected Car
    • Cellular V2Xという技術が
    注⽬を集めている
    • ⾞が周囲と連携するための
    技術
    • LTE/5Gの技術をベースに
    しながら、各種V2Xを実現
    する
    • V2Nはクラウド、V2I/I2V
    がエッジに相当(Road
    Side Unit =RSUと呼ぶこ
    とが⼀般的)
    72
    h"ps://www.n"docomo.co.jp/binary/pdf/corporate/technology/
    rd/technical_journal/bn/vol27_4/vol27_4_006jp.pdf
    V2Xの各形態
    • ⼤量のインフラを打つ必要があるため、参⼊しずらい
    【参考】
    全国の信号機数︓208,251(2018年、警察庁資料)
    全国の電柱の本数︓3578万本(2016年、国⼟交通省資料)

    View full-size slide

  73. エッジコンピューティングの想定ユースケース(4)
    • エッジでの画像処理(センサのエッジ収容)
    • 現場で低スペックなデバイス(センサ)で取得したデータを
    エッジノードに送りデータ処理し、その結果を現場に返す。
    73
    “Astraea: Deploy AI Services at the Edge in
    Elegant Ways”
    Zhe Fu, Jingyu Yang, Changming Bai, Xiao
    Chen, Cun Zhang, Yanlin Zhang and
    Dongsheng Wang
    h"ps://conferences.computer.org/edge
    /2020/program/

    View full-size slide

  74. エッジコンピューティングの想定ユースケース(5)
    • エッジAI : エンドデバイス⾃⾝で画像処理等する
    • 解析した結果をクラウド側に送信して利⽤する(スタンドアローンな系ではない)
    • 学習モデルを⽣成するのにクラウドを利⽤する形態が多い
    • Federated Learning(分散機械学習)など研究盛んに
    74
    h"ps://www.itmedia.co.jp/news/
    ar9cles/2003/19/news050.html
    この図では、「エッジ側」がエンドデバイスなのか
    そうでないのかが、曖昧に⾒える。
    (記事本⽂内ではきちんと解説されている。)
    エッジAIデバイス
    https://www.nvidia.com/ja-
    jp/autonomous-machines/embedded-
    systems/jetson-nano/
    Jetson-Nano (NVIDIA)
    エッジAIソリューション
    h"ps://actcast.io/ja/
    Actcast

    View full-size slide

  75. スマートシティとは︖
    スマートシティ︓技術で都市を効率化すること︖
    75
    スマートシティは、先進的技術の活⽤により、都市や地域の機能やサービス
    を効率化・⾼度化し、各種の課題の解決を図るとともに、快適性や利便性を
    含めた新たな価値を創出する取組であり、Society 5.0の先⾏的な実現の場
    といえます。
    スマートシティ官⺠連携プラットフォーム(国⼟交通省)
    https://www.mlit.go.jp/scpf/
    スマートシティ(Smart City)とは (IoT News)
    https://iotnews.jp/archives/1218
    スマートシティとは、IoT(Internet of Things︓モノのインターネット)
    の先端技術を⽤いて、基礎インフラと⽣活インフラ・サービスを効率的に管
    理・運営し、環境に配慮しながら、⼈々の⽣活の質を⾼め、継続的な経済発
    展を⽬的とした新しい都市のことだ。
    スマートシティとは、どのような概念の取り組みなのでしょうか。国⼟交
    通省は「都市が抱える諸問題に対して、ICT等の新技術を活⽤しつつ、マネ
    ジメント(計画・整備・管理・運営)が⾏われ、全体最適化が図られる持
    続可能な都市または地区」と定義しています。
    スマートシティとは︖⼀⼈ひとりの⽣活様式にあった持続可能な都市づくり
    (NEC business leaders square wisdom)
    https://wisdom.nec.com/ja/feature/smartcity/2021011501/index.html
    (強調は本資料
    著者による) →IoT、エッジ、Fogなどをすべて⽤いる総合領域

    View full-size slide

  76. スマートシティの取り組みの例
    オープンデータたかまつ
    https://opendata-portal.smartcity-takamatsu.jp/
    76
    ⾏政がオープンデータを公開し、
    それを活⽤しようとする先進事例

    View full-size slide

  77. スマートシティの取り組みの例
    My City Report https://www.mycityreport.jp/
    77
    市⺠参加型の⾏政課題共有サービス。
    「ちばレポ」を発展させたもの。

    View full-size slide

  78. NYC311
    Open311の先駆けになったNew York市の市⺠参加型サービス
    78
    さらに 2009 年 6 ⽉には、NYC311 は市のホームページに「311 オンライン」を⽴ち上げました。これによ
    りユーザーは市政情報を得たり、問題を報告したり、市に問合せて依頼した案件の進捗状況を確認したりする
    ことができるようになりました。
    2011年 2 ⽉、ユーザーが NYC311 と相⽅向でやり取りをすることができる NYC311 報告ツールが
    誕⽣しました。ユーザーは、311 に届いた問合せに対し独⾃の回答を投稿する ことができます。ま
    た⾃治区や郵便番号、⾃治会レベルまで絞って情報を閲覧したり、過去 の情報を時系列的に検索する
    こともできます。
    「NYC311」設⽴から 10 年の歩み http://www.clair.or.jp/j/forum/c_mailmagazine/201306_2/2-1.pdf
    不確か

    View full-size slide

  79. 【解説】データモデルの構造(1/3)
    79
    9 © NEC Corporation 2019
    エンティティとコンテキスト情報
    ・エンティティとは、実世界におけるモノ・コトの表現
    ・コンテキスト情報とは、エンティティを特徴付ける属性値
    バス
    • 位置情報
    • 乗客数
    • ドライバ
    • ナンバープレート
    市民
    • 名前
    • 誕生日
    • 好み
    • ロケーション
    • ToDoリスト
    店舗
    • ロケーション
    • 店舗名
    • フランチャイズ
    • 販売する商品
    実世界のモノ・コト
    エンティティ
    コンテキスト
    情報
    データ流通実証実験資料(さくら・NEC)より引⽤

    View full-size slide

  80. Wirecloudでのデータ可視化の例
    • センサデータの可視化事例
    • センサデバイスのデータ(CO2)をContext Brokerに送信
    • 複数地点分まとめてパネル表⽰
    80

    View full-size slide

  81. Wirecloudの可視化画⾯(作り⽅)
    • Wirecloudは、機能部品を組み合わせてロジックを作
    成する
    • この例↓では、データ取得部品、条件判断部品、表⽰部品の
    組み合わせ
    81

    View full-size slide

  82. センサデータの登録 (2/3)
    82
    #!/usr/bin/python
    #-*-coding: u\-8-*-
    import fiwareorion
    import requests
    import json
    import dateFme
    import logging
    import bme280_custom
    ### センサーデータを取得 ###
    sensor_data = bme280_custom.readData()
    ### アクセス先およびデータ定義 ###
    USERNAME="user002@fiware-testbed.jp"
    PASSWORD=”xyzabc12345"
    CBHOST="hFIWARESERVICE="SAKURA"
    FIWARESERVICEPATH="/tokyo_office"
    DATATYPE="WeatherObserved"
    DATANAME="test002"
    senddata.pyのuserID/pass/データIDなどを編集
    実証実験で発⾏された
    ID/Password
    テナント分離のためのテナント
    ID/⼩分類(任意⽂字列)
    FIWARE Data Modelsの気象データ、
    NAME部分はユニークID

    View full-size slide

  83. センサデータの登録 (3/3)
    83
    pi@raspberrypi:~/demo/fiware-ngsi $ python ./senddata.py
    pi@raspberrypi:~/demo/fiware-ngsi $
    senddata.pyを実⾏
    ### リクエスト送信パート ###
    try:
    ret_fi1 = orion.registerEnFFes(body)
    #ret_fi2 = orion.updateEnFFes(bodypart)
    #ret_fi3 = orion.deleteEnFFes(data_id)
    #ret_fi4 = orion.getEnFFes()
    #ret_fi5 = orion.getTargetEnFty(data_id)
    except requests.excepFons.RequestExcepFon as e:
    print('request failed(fiware): ', e)
    senddata.pyを編集
    初回だけ、registerEntities()を実⾏、
    2回⽬以降はupdateEntities()にする
    なにも出⼒されないが、OK!

    View full-size slide