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コネクティッドカーを⽀える
エッジコンピューティングへの期待と動向
2020/10/23
Infra Study Meetup #7
「エッジ・フォグコンピューティングとこれから」LT発表
@torufuru
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■名前
古澤 徹 (@torufuru)
■かたがき
トヨタ⾃動⾞株式会社
コネクティッド先⾏開発部InfoTech（⼤⼿町拠点）
シニア・リサーチャー
■主な仕事
コネクティッドカー向け
エッジコンピューティング技術の研究開発
⼤⼿町ビル6F
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【発表⽬的】
・⾞向けエッジコンピューティングは⾯⽩い
・⾃動⾞会社もこんなことやっている
ことを知って欲しい！
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https://toyota.jp/tconnectservice/
コネクティッドカー？
→ネットワークにつながっている⾞
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コネクティッドサービスはいろいろな種類がある
ITS
Intelligent Transport System
ü Local Danger Warning
ü Collision Avoidance
ü Cooperative Adaptive Cruise Control
IVI
In-Vehicle Infotainment
ü Navigation
ü Audio/TV
ü Phone, Internet IoT
Vehicle IoT
ü Location Based Service
ü Vehicle Quality Control
ü High Definition Map
ü Machine Learning
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↑将来、このビッグデータが影響⼤
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全世界で１億台が接続
1-10 EB/⽉の通信量
Source: Our estimate based on PwC and SBD
2025年頃には、、
モバイル網とクラウドの負荷増⼤が課題
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Enterprise
Telco
Real-time Non-real-time
Core
BIG DATA
トランザクション: 60PB/month
コネクティッドカー: ３百万台*
* Assumption: 12% global share and 25% regional ratio
トラフィック: 20GB /(month*unit)
LBS FOT HDMAP Situation Emotion
仮に10GB/secだと
データ保存だけで2ヶ⽉超える規模
Source: Our estimate
2025年頃の需要予測（⽇本）
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Enterprise
Telco
Real-time Non-real-time
core
BIG DATA
Issue: Big data
Real-time Non-real-time
core
Solution: Distribution
Distributed
課題解決に向けたアプローチ
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課題解決に向けたアプローチ
edge
Enterprise
Telco
Real-time Non-real-
time
Solution: Distribution
core
③ 空いてる時にデータ送信
② エッジコンピューティング
① 必要なデータだけ収集
edge
Load
L M H
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etc...
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End-to-Endアーキテクチャ
https://www.toyota-tokyo.tech/r_and_d/detail_04.html
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Cross-industry ecosystem
for next generation
connected cars and mobility
services
Launched in
January 2018
as a NPO in
the U.S.
AUTOMOTIVE
MOBILE
COMMUNICATION
CLOUD &
BIG DATA ANALYTICS
APPLICATION &
SERVICES
Members as of September 2020
Automotive Edge Computing Consortium
における国際標準化活動
https://aecc.org
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Automotive Edge Computingのコンセプト
“General Principle and Vision (White Paper) Version 3.0”, https://aecc.org/wp-content/uploads/2020/07/General_Principle_and_Vision_January_31_2020.pdf
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Cellular (5G/4G)
WAN
WAN
パブリッククラウド
(大規模DC)
コアエッジクラウド
(MEC)
アクセスエッジクラウド
(CPE)
スケーラビリティ
低遅延・中継トラフィック削減
近い将来、様々なエッジクラウドが利用可能
→Kubernetesを中心とするクラウドネイティブ技術を活用し
効率良くエッジクラウドとパブリッククラウドを運用する技術が重要
WiFi / Local 5G
R&Dの取り組み例：k8sエッジクラウド
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交通量変化(渋滞、事
故等）に伴う需要増
他ユーザのアクセス増
（共用設備の場合）
近傍エッジに
再配置
上流エッジ・パブリック
クラウドに再配置
【課題】
個々のエッジは限られたリソース
突発的需要がエッジ処理の
大規模遅延やサービス断の要因
【解決策の方針】
需要や空きリソースに応じて
近傍エッジやパブリッククラウドに
アプリケーション配置を最適化
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モニタリング
k8sスケジューラ
各エッジの空きリソースや品質、
需要をモニタリング
App
App
App
App
App
測定値に基づき
アプリケーション（コンテナ）の
動的配置・最適化
エッジの空きリソースや需要に応じたコンテナ動的配置・最適化するk8sスケジューラの試作など取り組み中
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ありがとうございました
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https://www.toyota-tokyo.tech/