© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 1 データモデル YANG の処理系を再発明した話 NTT Tech Conference 2025 LT 2025/03/05 @ docomo R&D OPEN LAB ODAIBA NTTコミュニケーションズ 田島照久 [email protected] 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 2 背景：モデルベース運用をしたい Hardware Container 本番環境 検証環境 構成 情報 NWの構造を抽象化 • 各レイヤのトポロジを グラフとして表現する 各環境へ翻訳 • 各環境の文法をテンプレ エンジンで生成する これを安全に編 集したい 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 3 YANG：ネットワーク管理のためのデータモデル言語 ◼ 歴史 ⚫ 2008 ~ 2010年頃、もともとはNETCONFのために作られた (RFC6020) ⚫ 細部がメンテナンスされて現バージョンに至る (RFC7950) ◼ おもな特徴 ⚫ モジュール（namespace）が定義できる ⚫ データ型の定義ができる ⚫ データ間の参照が行え、制約条件として記述できる ⚫ モジュール外から特定の要素の拡張ができる “agument”（ある種の Dependency Injection） ◼ あくまでも「モデル言語」なので、実際のデータは別に与えられる https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6020 https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7950 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 4 つまりYANGはこうやって使うことがある メーカ独立な 抽象化されたモデル （モジュール） grouping ios-endpoints { list ios { key "device interface"; leaf device { type leafref { path "/ncs:devices/ncs:device/ncs:name"; } must "deref(current())/../ncs:device-type/ncs:cli/ncs:ned-id = 'tot-ios-id:tot-ios'" { tailf:dependency "."; error-message "Selected device is not ios switch."; } } leaf interface { type leafref { path "deref(../device)/../ncs:config/tot-ios:interface/tot-ios:name"; } } (snip) } } augment "/e2e:testbed-e2e-service/e2e:endpoints" { uses ios-endpoints; } メーカに依存したモデル （モジュール） list testbed-e2e-service { (snip) container endpoints { // for augment } } 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 5 つまりYANGはこうやって使うことがある（その２） IETF標準のモデル ietf-network IETF標準のモデル RFC8345 ietf-network-topology 参照 L1～L3まで表現できる 拡張 OSPFを表現できるモデル BGPを表現できるモデル 拡張 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 6 YANGの処理系事情 ◼ Cisco NSO (買収前はTail-f ConfD) ⚫ RFC authorで発祥の地、ちゃんと全機能実装されているDB ⚫ お値段はそれなりにする ◼ pyang ⚫ pythonで実装されたオープンソースのYANGの処理系 ⚫ モジュールの構造とかをちゃんと表示してくれる ⚫ 今も開発が続いている ⚫ 対象となるデータのバリデーションをやってくれるわけでは無い ⚫ json schemaに変換する機能もあるがaugmentに対応していない ・・・以上？ https://github.com/mbj4668/pyang 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 7 処理系を作ろう ◼ 字句解析：文字列をトークン単位に分割（単語を作る） ◼ 構文解析：トークン同士の構造を紐付ける（文を作る） ◼ 意味解析：型チェックなど（今回は対象データのバリデーション） ※YANGの全機能は目指さずオレオレサブセットを目標 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 8 testmodel.yang module basic-types { namespace "hoge"; prefix "basic-types"; // line comment /* block comment */ leaf string { type string; } leaf int8 { type int8; } } { "string": "string", "int8": 1 } testdata.json 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 9 字句＋構文を正規表現でサボろうとするも失敗 ◼ 純粋な正規表現だとCFG(Context Free Grammar)をチェックできな いが、高級プログラミング言語の正規表現は後方参照などで拡張され ているので実装できるのでは？？ →できなくは無いが、正規表現が大変になってきて挫折 それでもlex+yaccとかで「ちゃんと」作るのからは避けてサボりたい 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 10 token parser ◼ 文字列配列を一文字ずつ見て トークンの種類と切り出した 文字列を返却 ◼ ひたすらcase文 module basic-types { namespace "hoge"; prefix "basic-types"; // line comment /* block comment */ leaf string { type string; } 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 11 syntax parser ◼ 続々と流れてくるトークンを スタックに入れ、意味がひと まとまりになるとタプルとし て保存 basic-types module namespace = hoge prefix = basic-types leaf string type = string 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 12 compile & validation ◼ 各クラスを作っ て詰め込んで チェックする 以上 leaf string type = string { "string": "string", "int8": 1 } 

© NTT Communications Corporation All Rights Reserved. 13 余談 ◼ BNFを書くとGitHub Copilotがコード補完してくれるが、結局自分で 書いた方が早いケースだった（人による。ちゃんとテスト書けという 話かも） ◼ YANGに沿ったデータはXMLに等価に変換できる（とされている） ⚫ そもそもNETCONFのdata-planeはXML ◼ JSONにも変換できるが、あくまでもデータを変換できる方式なだけ で、YANGと等価なJSON Schemaが得られるわけではない