Next Billion -- Androidへの期待と新しい技術革新の地平

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Next Billion -- Androidへの期待と新しい技術革新の地平

  1. 1. Next Billion --- Androidへの期待と技術革新の新しい地平 @maruyama097 丸山不二夫
  2. 2. Agenda  インターネットのグローバル化とその可能性  技術革新の現在と新しい地平  新しい社会的課題と展望
  3. 3. Part I インターネットのグローバル化と その可能性
  4. 4. Part I インターネットのグローバル化 とその可能性  デバイスとインターネットの現在  インターネットのグローバル化の一層の推進  Internet.org  Project LOON  インターネットのグローバル化の可能性  携帯電話とデジタルデバイドとGoogle  Next BillionsとBOPビジネス  国連世界情報社会サミット チュニス・コミットメント
  5. 5. デバイスとインターネットの現在 デバイスとインターネットの世界は、現在も急 速に拡大を続けている。ITUが2013年7月に 発表した、”ICT Facts and Figures 2013”から、 その流れを確認しよう。 http://www.itu.int/en/ITUD/Statistics/Pages/stat/default.aspx
  6. 6. 21世紀、最初の10年 携帯電話の爆発的普及 2001−2010 90 80 70 60 50 21世紀の最初の10年で、 世界人口の80%が携帯 電話を持ち、30%がイン ターネットを利用するよう になった。 78.59 68.77 60.36 50.99 携帯電話 42.15 40 34.21 30.48 27.63 30 26.81 22.47 20 18.60 15.00 10.62 10 20.79 12.32 14.15 15.87 17.67 23.55 インターネット 8 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
  7. 7. 拡大を続けるICTの世界 2001-2013 Android
  8. 8. 拡大を続けるICTの世界  携帯の所有率は、2013年、世界平均で96.2% に達し、台数で68億3500万台になる。  インターネットを利用する個人の割合は、2013年 、世界平均で38.8%、人数にして27億4900 万人。  モバイル・ブロードバンド(スマートフォン)を利用 してインターネットにアクセスする個人の割合は、 2013年、世界平均で29.5%、人数にして20億 9600万人。 http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/stat/default.aspx
  9. 9. 携帯電話の普及率 2005-2013 世界で96.2%、68億3500万台 140.0 120.0 108.3 112.5 115.0 119.0 92.9 85.5 82.1 77.2 68.1 60.0 59.8 50.6 41.7 40.0 33.9 20.0 128.2 102.0 100.0 80.0 123.6 91.2 84.3 78.3 先進国 69.0 発展途上国 58.3 世界平均 49.1 携帯の普及は、発展途上 国でも、9割に達そうとして いる。 39.1 30.1 22.9 1 2005 2 2006 3 2007 4 2008 96.2 89.4 5 2009 6 2010 7 2011 8 2012 9 2013
  10. 10. インターネットの利用率 2005-2013 世界で38.8%、27億4900万人。 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
  11. 11. スマートフォンの利用率 2007-2013 世界で29.5%、20億9600万人。 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
  12. 12. グローバルなスマートフォンの動向  2013年の第2クォーターのスマートフォンの出荷 台数は、2億2500万台。  そのうち、Androidが1億7800万台で約8割。  昨年の同時期とくらべると、46.5%の増加。  地域別に見ると、アジア・パシフィックが74.1%、 ラテン・アメリカが55.7%の増加。  総出荷台数は、2013年は9億台を超える勢い。  年間50%近い成長が続くなら、2014年は、 Androidだけで、新たに10億台が出荷されること になろう。
  13. 13. Androidのシェア 79.0% iOS 14.2% の5.56倍 Gartner 2013年8月の調査 今年
  14. 14. Androidのシェア 79.3% iOS 13.2% の6.00倍 IDG 2013年8月の調査 今年
  15. 15. 日本のスマートフォン普及率の低さ Google Our Mobile Planet 2013から
  16. 16. Androidアプリ開発の可能性  グローバルに目を向ければ、Androidアプリのユ ーザーは、iOSアプリユーザーの5倍以上存在し ている。  日本Androidの会の会員の圧倒的多数は、アプ リの開発者である。Androidのアプリ開発には、 大きな可能性が広がっている  ポイントは、グローバルな市場に目を向けること。
  17. 17. インターネットのグローバル化の 一層の推進  Internet.org  Project LOON
  18. 18. Internet.org インターネットアクセスを万人に利用可能に 2013年8月20日、Mark Zuckerbergは「次 の50億人」にインターネット・アクセスを利用 可能にするという目的をもつ、グローバルなパ ートナーシップであるinternet.orgの立ち上 げを発表した。 http://newsroom.fb.com/News/690/Technology-Leaders-LaunchPartnership-to-Make-Internet-Access-Available-to-All
  19. 19. FacebookとInternet.org  「Facebookが行ってきたすべてのことは、世界 中のすべての人たちに、接続しつながる力を与え ることにかかわることであった。」  「発展途上の国々では、人々をつなげ、知識の経 済に加えるうえで、巨大な障壁が存在している。 Internet.orgは、グローバルなパートナーと手を たずさえて、現在、満足なインターネット・アクセス が与えられていない人たちに、それを利用可能に することを含む、挑戦的な課題に立ち向かうだろ う。」
  20. 20. Internet.orgの目的  「今日、世界人口の1/3超の、27億人だけがイン ターネットにアクセスしている。インターネットの受 容は、毎年、9%弱で拡大している。しかしそれは 、我々が、どんなに早くからその発展の中にいた かを考えれば、遅いものだ。」  「Internet.orgの目的は、いまだインターネット に接続していない、世界の2/3の人たちを、インタ ーネットアクセスが利用可能にし、今日、ネットに 接続している世界の1/3の人たちと同じ機会を、 すべての人にもたらすことである。」
  21. 21. Internet.orgの3つのチャレンジ  いまだネットワーク上にいない、世界の2/3を接 続するという目的を達成する為に、Internet.org は、発展途上国で、次の3つの重要な挑戦に集 中して取り組む。  インターネット・アクセスを安価なものにする  データをもっと効率的に利用する  様々なビジネスがネット・アクセスをドライブする のを助ける
  22. 22. Google: Project Loon BALLOON-POWERED INTERNET FOR EVERYONE http://www.google.com/loon/
  23. 23. PROJECT LOONとは?  我々の多くは、インターネットをグローバルなコミ ュニティだと考えています。しかし、世界人口の 2/3は、いまだにインターネット・アクセスが出来 ていません。  プロジェクトLOONは、成層圏を移動する気球の ネットワークで、僻地や遠隔地の人たちをネットに 接続し、ネットのカバーエリアの空白を埋め、また 、災害のあとに、すみやかに人々がネットに戻る ことが出来るように設計されています。
  24. 24. インターネットのグローバル化の 可能性  携帯電話とデジタルデバイドとGoogle  Next BillionsとBOPビジネス  国連世界情報社会サミット チュニス・コミットメント
  25. 25. 携帯電話とデジタルデバイドと Google -- Google TechTalk Leonard Waverman Chair, Economics, London Business School Director, LECG January 12, 2007 http://www.youtube.com/watch?v=W7A1tbnm2Ic
  26. 26. 発展途上国の人々は、信じられないような スピードで、過去においてとはまったく比較に ならない速さで、新しいテクノロジーにアクセス しようとしている。 デジタル・デバイドは、急速に終焉しようと している。 その主役は、携帯電話である。 -- 世界銀行レポート 2005年2月
  27. 27. 携帯電話について云えば、アフリカが世界で もっとも急速に成長している地域である。 2005年の、携帯の西ヨーロッパの成長率は 10%だったのに対して、サハラ以南の地域の 成長率は、57%に上る。 去年2006年では、アフリカでの新規の携帯 電話への加入者数は、北アメリカの加入者数 を上回っている。 -- Dr.Mo Ibrahim アフリカ最大の携帯電話会社Celtelの 創設者・会長
  28. 28. 携帯電話は、単なるファッションのアイテム ではない。それは、「社会的な配当」を提供し、 生産性と経済成長を押し上げるのだ。 コミュニケーションのネットワークは、まず、何 よりも市場を拡大し、いい情報の流れを作り出 し、取引のコストを削減し、コストのかかるもの の移動を置き換える。 ただ、2000年の国連のミレニアム・レポートも コミュニケーション手段の重要性については、 見過ごしている。 経済の発展にとって、優れ たコミュニケーションのシステムは、本質的に 重要である。 -- Leonard Waverman
  29. 29. もしも、インドで一回の電話代が葉書よりも 安くなることが出来るなら、それは、全ての 家庭を変え、全てのインド人に力を与えるだろう。 それは、成功と成長への障害物を取り除き、 社会を分断しているあらゆる障壁を廃絶する であろう。 -- Dhirubhai Ambani インド、ケララ州の漁民運動の指導者
  30. 30. Next BillionsとBOPビジネス
  31. 31. 「BOPビジネスの現状とこれまでの取 組について」 経産省  世界人口の約72%に相当する約40億人が年間 所得3000ドル未満の収入で生活しており、その 層がBOP(Bottom/Base of Pyramid)層と位 置づけられる。  BOP層の市場規模は5兆ドルに上るとされ、欧 米のグローバル企業の中には、これまで対象とし ていなかったBOP層をターゲットに据え、ビジネ スと貧困削減の両立を目指す事例が出てきてい る。 http://www.meti.go.jp/committee/materials2/downloadfiles/g90804c05j.pdf
  32. 32. 世界の所得ピラミッド
  33. 33. 米国USAIDによるプロジェクト事例 IT関連企業  マイクロソフト  クロアチアやインドネシアにおけるオンライン行政サー ビスの確立、ビジネス企業家の育成  インテル  インドネシアにおいて、初等教育にICTを教育ツールと して導入し、教師を支援  シスコシステムズ、ルーセントテクノロジー、メリル リンチ、マイクロソフト、ノキア  南米、カリブ諸国において、青年を対象に情報技術 社会への導入教育を実施
  34. 34. 米国USAIDによるプロジェクト事例 IT関連企業  シスコシステムズ、ヒューレット・パッカード  情報技術が不足している世界各国において、学生を 対象に、ネットワーク構築スキル、国際社会での競争 力をつけるための研修を実施  ヒューレット・パッカード、マイクロソフト  ジャマイカの中小企業に対するビジネススキル研修 の実施  インテル  ベトナムにおける安価なインターネット・ブロードバンド 接続の提供  マイクロソフト、クアルコム  ベトナムにおけるIT技術者の育成
  35. 35. 国連UNDPによるプロジェクト事例 ICT関連企業  エリクソン  タンザニアにおける農村部の通信インフラの整備  インテル  トルコにおける農村・都市貧困層に対する遠隔医療 サービスの提供  マイクロソフト、ボーダフォン  アルバニアにおけるモバイル通信を活用した農産物 の価格に関する情報ネットワークの確立
  36. 36. 中長期的な将来像 www.kisc.meiji.ac.jp/~koseki/seminar/BOPbusin ess.pptx から 富裕層 中所得者層 ボリュームゾーン の 拡大 富裕層 中所得者層 BOPビジネス ビジネスチャンス の 拡大 現在 ピラミッド型 将来 ダイヤモンド型
  37. 37. 国連世界情報社会サミット チュニス・コミットメント 2005年11月18日 World Summit on the Information Society : WSIS http://www.dinf.ne.jp/doc/japanese/prompt /result_commitment.html
  38. 38. 我々は、情報へのアクセスと知識の共有及び創造が 、経済、社会、文化的発展の強化に大きく貢献する ものであり、すべての国におけるミレニアム開発目標 をはじめとする国際的に合意された開発目標の達成 を助けることを認識する。 このプロセスは、ユニバーサルで、ユビキタスな、平 等かつ手ごろな料金での情報へのアクセスに対する 障害を取り除くことにより促進できる。 我々は、デジタル・ディバイド、特に開発途上国にお ける、国家の経済、社会、文化の完全な発展と、人 々の幸福の完全な実現を妨げているディジタルディ バイドを解消するために、障害を取り除く重要性を強 調する。
  39. 39. さらに、ICTは過去のどの時点よりもはるかに多数 の人々が、人類の知識の基底の共有、拡張に参加 することを可能にしており、あらゆる分野での人類の 取り組みにおけるさらなる発展と、教育、保健、科学 への応用にも貢献している。 ICTは、高度な教育へのアクセスの拡大、識字率の 向上、全世界的な初等教育の向上、学習プロセスそ のものの促進について莫大な可能性を持っており、 文化的・言語的多様性を尊重する、完全に包括的で 開発志向の情報社会及び知識経済を確立するため の基礎を構築している。
  40. 40. Part II 技術革新の現在と新しい地平
  41. 41. Part II 技術革新の現在と新しい地平  ハードウェアの進化  新しいグローバルなネットワークの形成と技術 革新  技術革新の新しい流れ
  42. 42. ハードウェアの進化  クラウド・デバイスの普及を ドライブする、ハードの低価格化  クラウド・デバイスの高機能化・マルチコア化  ハードウェアの高機能化・マルチコア化
  43. 43. クラウド・デバイスの普及を ドライブする、ハードの低価格化 クラウド・デバイスのグローバルな普及をドラ イブしているのは、その低価格化である。大量 生産は、また、低価格化を可能にする。
  44. 44. iPhone 5S発表時のアップル社株価  「株主らは、廉価版のiPhone 5cがアップル社に 新たな利益をもたらすほど安くないことを不安視 しているという。」
  45. 45. 50ドル携帯で、Next Billionへ  50ドル製品登場、格安スマホ続々 インドネシア http://www.sankeibiz.jp/macro/news/130115/mcb13011 50700024-n1.htm  Nokiaの初Windows携帯、Lumina 710が50 ドルの超低価格でアメリカ市場に登場 http://jp.techcrunch.com/2011/12/15/20111214nokiasfirst-u-s-windows-phone-is-the-50-lumia-710/  適正価格は50ドル前後?スマホで「次の10億人 」狙うグーグル http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK0702Z_X01C1 2A2000000/
  46. 46. 2005年から2010年までの 世界のトランジスター数の変化 IDF2011 Keynote より 2011/9/13
  47. 47. 2010年から2015年までの 世界のトランジスター数の予想 IDF2011 Keynote より 2011/9/13
  48. 48. クラウド・デバイスの 高機能化・マルチコア化 低価格化だけではなく、ハードウェアの高機能化は、 やむことなく続いている。近年のマルチコア化を中心 とする進化はめざましいものがある。コンシューマー 向けのクラウド・デバイスの世界は、こうしたハードウ ェア進化の「主戦場」になろうとしている。
  49. 49. 8 core Androidは、もう始まっている
  50. 50. Apple iPhone 5s A7 http://www.appbank.net/2013/09/20/iphone-news/671017.php
  51. 51. Samsung Exynos 5 Octa (Exynos 5420)  CPU: ARM Cortex-A15 x4コア + CortexA7 x4コア のbig.LITTLEオクタコア構成  GPU: Mali-T628 (8コア)  新モデル: 8コアが同時に 動く、「Heterogeneous Multi-Processing (HMP) 」機能 2013年9月発表
  52. 52. NVIDIA Tegra 4     CPUコア: 4 + 1 CPUアーキテクチャ: ARM Cortex-A15 最大クロック速度: 1.9GHz カスタムGPUコア: 72
  53. 53. 動画のフレームレートで見る モバイル・デバイスのパワー 解像度 1990~ 176 x 144 フレームレート タイプ 15 fps 2010 1920 x 1080 30 fps フルHD 2013 3840 x 2160 60 fps “4K” 2015 7680 x 4320 120 fps “8K”
  54. 54. ハードウェアの 高機能化・マルチコア化 昨年末に公開された、IntelのXeon Phiは、 60コアのチップである。アーキテクチャーは異 なるが、NVIDIAのTeslaは、2496コアから なる。
  55. 55. Intel Xeon Phi 60 cores
  56. 56. http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/xeon/xe on-phi-coprocessor-block-diagram.html
  57. 57. NVIDIA Tesla 2496コア
  58. 58. スーパーコンピュータの動向 2013 June Top 500 http://www.top500.org/list/2013/06/
  59. 59. Top 500 のパフォーマンスの伸び
  60. 60. Ra nk Site System Cores 1 National University of Defense Technology China Tianhe-2 3120000 (MilkyWay-2) TH-IVB-FEP Cluster, Intel Xeon E5-2692 12C 2.200GHz, TH Express-2, Intel Xeon Phi 31S1P NUDT 33862.7 54902.4 2 DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory United States Titan - Cray XK7 , Opteron 6274 16C 2.200GHz, Cray Gemini interconnect, NVIDIA K20x Cray Inc. 17590.0 27112.5 560640 Rmax Rpeak
  61. 61. Site System Cores Rmax Rpeak 6 Texas Advanced Computing Center/Univ. of Texas United States Stampede PowerEdge C8220, Xeon E5-2680 8C 2.700GHz, Infiniband FDR, Intel Xeon Phi SE10P Dell 462462 5168.1 8520.1 10 National Supercompu ting Center in Tianjin China Tianhe-1A - NUDT 186368 YH MPP, Xeon X5670 6C 2.93 GHz, NVIDIA 2050 NUDT 2566.0 4701.0 16 National Supercompu ting Centre in Shenzhen (NSCS) China Nebulae Dawning TC3600 Blade System, Xeon X5650 6C 2.66GHz, Infiniband QDR, NVIDIA 2050 Dawning 1271.0 2984.3 120640
  62. 62. グローバルなネットワークへの変化の 二つの基本的な方向 ここでは、先に見たデバイスとインターネットの量的な 拡大が向かっている基本的な方向を、新しいネットワ ーク・メディアと、新しいネットワーク・マーケットのグロ ーバルなスケールでの形成という二つの観点からとら えてみようと思う。これらの領域では、極めて活発な 技術革新が進行中である。
  63. 63. 新しいネットワーク・メディアと グローバル・ネットワークの形成  新しいネットワーク・メディアの骨組みを構成する のは、クラウド+クラウド・デバイスのプラットフォ ームである。  この新しいネットワーク・メディアは、21世紀初頭 の携帯の拡大のように、2010年代を通じて世界 人口の大部分を飲み込んで行くだろう。  この「量的拡大」は、重要である。こうして、言語・ 民族・国家によって隔てられてはいるが、世界人 口の大部分を網羅した、「グローバルなネットワー ク」が形成されるだろう。
  64. 64. クラウドの更なる規模拡大と リアルタイム性の追求  ネットワーク・メディアのグローバル化は、先に見 たように、クラウド・デバイスの高機能化・低価格 化によって推進されている。  このグローバルなネットワーク・メディアは、ハード ウェアの高機能化と大規模分散処理技術をベー スにした、クラウド・プラットフォームの更なる規模 拡大によって支えられる。  その中で、規模の更なる拡大を追求しながら、リア ルタイム性を保証することが、クラウドとクラウド・ デバイスのプラットフォームにとって、重要な課題 として浮かび上がっている。
  65. 65. グローバルなネットワーク・マーケットと 正確なトランザクション  遠くない将来、日常の消費行動を含め、全ての経 済行動が、ネットワーク上で行われるようになるだ ろう。  これを担うシステムは、これまでのエンタープライ ズ・システムの規模を大きく超えるものになる。  と同時に、このネットワークは、正確なトランザク ションが要求されることになる。
  66. 66. 新しいグローバルなネットワーの形 成と技術革新  大規模分散システムの成立 --- Gang of Four の時代の始まり  大規模分散システムの進化 (1) --- 大規模化とリアルタイム性の両立  大規模分散システムの進化 (2) --- 大規模化とリアルタイム性と 正確なトランザクションの保証  Webの世界の変化 --- Thin Server Architecture
  67. 67. 大規模分散システムの成立 Gang of Four の時代の始まり 21世紀の初頭、かってない巨大な規模の分 散システムがネットワーク上で稼働を始めた。 現在のITを領導しているのは、こうした大規 模分散システムを所有し、その上でサービス を提供しているGoogle, Amazon, Apple, Facebookといった企業達である。
  68. 68. クラウドとクラウド・デバイスの時代  クラウドの時代は、21世紀になってから本格的に 始動した。すぐ後を追って、クラウド・デバイスの 時代が始まった。         2003年 2004年 2006年 2006年 2007年 2008年 2008年 2012年 Google GFSの論文発表 Google上場 MapReduceの論文発表 Google BigTableの論文発表 Amazon EC2, S3 Apple iPhone Microsoft Azure Google Android Facebook上場
  69. 69. Google
  70. 70. Amazon
  71. 71. Apple
  72. 72. Facebook
  73. 73. Microsoft
  74. 74. Google Google
  75. 75. Google
  76. 76. Google
  77. 77. Facebook
  78. 78. Microsoft
  79. 79. Googleの社是とスタンス  全世界の情報を、組織し、アクセス可能にすると いう夢は、ほとんど達成可能なところにまで来て いる!  “我々は、検索を人々の役に立つようにするという ビジネスをしている。インフラを売るビジネスをし ている訳ではない。” --- Lipkovitz, Google
  80. 80. Facebookの社是とスタンス  Facebookは、本来、会社となるために作られた ものではなかった。それは、次のような社会的使 命を達成するために作られた。 世界を、もっとオープンで、つながったものに!  このテクノロジーと、構築されるべきインフラの規 模は、前例のないものです。私たちは、これこそ が私たちが集中することの出来る、もっとも重要 な問題だと確信しています。 -- 「Facebook上場申請文書」
  81. 81. GFS, MapReduce, BigTable すべては、ここから始まった  2003年 The Google File System  2004年 MapReduce  2006年 BigTable
  82. 82. The Google File System GFSは、安価なPCサーバからなるクラスタ上に構築 された分散ファイルシステムである。クラスタは、 2,000台以上のchunkserverからなり、Googleに は、30以上のClusterがある。 GFSは、ペタバイトサイズのファイルシステムであり、 read/write 2,000MB/s 以上の性能がある http://209.85.163.132/papers/gfs-sosp2003.pdf
  83. 83. Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung The Google File System Gobioff氏は、2008年3月11日、悪性リンパ腫で亡くなった。
  84. 84. GFS Architecture Application (file name,chunk index) GFS Master /foo/bar Chunk 2ef0 File NameSpace GFS Client (chunk handle, chunk location) Instruction to chunkserver Chunkserver state (chunk handle,byte range) GFS chunkserver GFS chunkserver Linux File System Linux File System chunk data ・・・・ ・・・・ ・・・・
  85. 85. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce は、関数型のプログラミン グ・モデルに基づいた、大規模なデー タ・セットの処理・生成を行う http://209.85.163.132/papers/mapreduce-osdi04.pdf
  86. 86. Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters
  87. 87. Master Worker Partition0 Partition1 Split 0 Split 1 Split 2 Worker Worker Worker 入力ファイルと その分割 Output file1 Partition0 Partition1 Split 3 Split 4 Output file0 Worker Partition0 Partition1 Mapの フェーズ Local Disk上の 中間出力ファイル Reduceの フェーズ 最終出力 ファイル
  88. 88. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data Bigtable は、数千台のサーバ上のペタ バイト単位の非常に大きなサイズにまで スケールするようにデザインされた、構 造化されたデータを管理する、分散スト レージ・システムである。 http://209.85.163.132/papers/bigtable-osdi06.pdf http://video.google.com/videoplay? docid=7278544055668715642&q=bigtable
  89. 89. Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert E. Gruber Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
  90. 90. Bigtable Client BigTableシステム構成 Bigtable Client Library Open Bigtable セル Bigtable Master メタデータのオペレーションを実行 ロードバランシング Bigtable Tablet Server Bigtable Tablet Server Bigtable Tablet Server サーバデータ サーバデータ サーバデータ Cluster Sheduling System フェイルオーバのハンドリング モニタリング Google File System タブレットデータの 保持 ログ Chubby Lock Service メタデータ保持、 マスター選定のハンドリング
  91. 91. 大規模分散システムの進化 (1) 大規模化とリアルタイム性の両立 現代の大規模分散システムにとって実践的に 重要な課題は、やむことのない規模拡大の中 で、リアルタイム性を追求することである。ここ では、GoogleとFacebookのシステムの変 化を見ておこう。
  92. 92. GFS: Evolution on Fast-forward 2009年8月1日、Sean Quinlanは、 ACMとのインタビューに応え、GFSのデザイ ンの見直しを示唆。 http://queue.acm.org/detail.cfm?id= 1594206
  93. 93. Googleのシステムの出発 GFS、MapReduce  Googleの検索システムは、Crawlerが集めた大 量のデータを、大規模分散ファイルシステム GFS(Google File System)に蓄え、それを MapReduceで処理して、検索用のインデックス を作る、バッチ型のシステムとして始まった。  大量のデータ読み取りにチューンされたGFSは、 64Mという大きなチャンクサイズを持ち、かつ、多 数のノードのマスター。ノードは、一つしか存在し なかった。
  94. 94. Googleのシステムの出発 GFS、MapReduceからBigTableへ  システムのテラからペタへの拡大、また、Gmail のような小規模のデータが中心のサービスが拡 大するにつれ、GFSの問題は、次第に明らかに なっていった。  GFSのファイル数の増大に対して、小さなサイズ のファイルを構造化して一つに束ね、数千台のマ シンをまたぎペタバイトまでスケールする、GFS上 で動く分散ストレージとして、BigTableが設計さ れる。  同時に、GFSのシングル・マスターとチャンク長の 見直しが検討された。
  95. 95. Caffeine Googleの新しい検索システム 2010年6月、Googleは新しい検索システム Caffeineを稼働。MapReduceの利用を廃し て、BigTable上でリアルタイムにインデックス 付けを行う方式に移行。あわせて、BigTable のトランザクション処理に大幅な改良を加える 。
  96. 96. Googleは、なぜ、新しいインデキシング ・システムを構築したのか?  Web上のコンテンツは、開花の時期を迎えてい ます。単にサイズや数が増えたばかりではなく、 ビデオや画像、ニュースやリアルタイムに更新さ れるものが登場し、普通のWebページもリッチで 複雑なものになっています。加えて、人々の検索 に対する期待も、以前に比べて高度なものになっ ています。検索者は、最新の関連するコンテンツ を見つけることを望み、公開者は、公開した瞬間 にでも、それが見つかることを期待します。 http://googlewebmastercentral.blogspot.jp/2010/06/ our-new-search-index-caffeine.html
  97. 97. Webの進化に対応し、高まるユーザーの期待に応える為に、 私たちは、Caffeineを構築しました。この図は、古いインデキシング システムがどのように働いていたかを、Caffeineとの比較で図示 したものです。
  98. 98. これまでは、二週間に一回の更新  古いインデックスは、いくつかの層を持っていまし た。そのいくつかは、他のものより早く更新されて いました。主要な層は、二週間に一回更新されて いました。古いインデックスの層を更新する為に は、Web全体を分析してきました。そのことは、私 たちがページを見つけるのと、それをユーザーに 利用可能にすることの間には、大きな遅れがあっ たことを意味します。
  99. 99. リアルタイムでインクリメンタルな更新  Caffeineでは、私たちは、Webの小さな部分を 分析し、検索インデックスを全体的には連続した ベースの下で更新します。新しいページ、あるい は、既存のページに新しい情報を発見すると、こ れらを直接インデックスに追加することが出来ま す。こうして、それがいつどこで公開されても、い まだかってなかった新鮮な情報を、ユーザーは見 つけることが出来るのです。
  100. 100. Facebookの Real-Time Analytics System Facebookは、2011年、アクセスの統計情 報を分析するAnalytic Systemをリアルタイ ムなものに大幅に改良した。 http://highscalability.com/blog/2011/3/22/f acebooks-new-realtime-analytics-systemhbase-to-process-20.html
  101. 101. 低遅延を、どう実現するか?  小バッチ処理  Map-reduce/Hive を一時間ごと、15分 ごと、5分毎に走らせ る。  バッチあたりのオーバ ーヘッドをどう減らす か  ストリーム処理  データが着き次第、集 約処理する。  信頼性の問題を、どう 解決するか?
  102. 102. システムの目標  データを、もっとアクティブなものに変える。 ユーザに、ユーザのコンテンツをもっと価値あるも のにするアクションを取ることを助ける。  新しいUIのメタファー。漏斗のアイデアを利用する。  どのくらいの人が、あるプラグインを見たか、どのくら いの人がそのプラグインに反応したか、どれくらいの 人が、あなたのサイトに誘導されたか  データをもっと、タイムリーなものに変える。  システムはリアルタイムなものになった。一巡48時間 から30分に変わった。  この目的のために、複数の障害点が除去された。
  103. 103. Real-Time Analytics Systemのアーキテクチャ このFacebookのシステムの重要な特徴は、 m-tierモデルではなく、WAL write ahead logに基づく、Tailingアーキテクチャーである 。それは、中小規模のシステムにも応用可能 である。
  104. 104. Write Ahead Log  Facebookのシステムで、スケータビリティと信頼 性に取って、本質的に重要な特徴は、WAL write ahead logである。 おこると想定される操 作のログ。  キーに基づいて、データは、リージョン・サーバに 分割される。  データは、まず最初に、WAL に書き出される。
  105. 105. WALを利用した、 Tailingアーキテクチャー  HBaseは、沢山の分散したマシン上に、データを 格納する。  Tailingアーキテクチャを利用する。  ユーザーは、Webページ上の「いいね」をクリック する。  Facebookに、AJAXリクエストが飛ぶ。  AJAXリクエストは、Scribeを使って、ログ・ファイ ルに書き出される。
  106. 106. WALを利用した、 Tailingアーキテクチャー  新しいイベントはScribeでログ・ファイルに格納 され、 ログは、PTailで、後ろから処理される。  システムは、ログからイベントを巻き取り、Puma で処理し、HBaseストレージに書き出す。  UIは、ストレージからデータを引き出し、ユーザ ーに表示する。 Web -> Scribe -> PTail -> Puma -> HBase
  107. 107. このシステム・アーキテクチャーの 持つ意味  このシステムは、あなたには、どのような意味を 持っているのだろうか?  もしもあなたがFacebookではないとしても、この アーキテクチャは、十分にシンプルで、十分に出 来合いのツールによって構成されているので、も っと小さなプロジェクトでも機能することが出来る だろう。
  108. 108. 大規模分散システムの進化 (2)大 規模化とリアルタイム性と 正確なトランザクションの保証 Google Spannerは、大規模化とリアルタイ ム性の確保と、正確なトランザクションの保証 という、ネットワーク・マーケットが要求する課 題をすべてクリアした。
  109. 109. 代表的なネットワーク・マーケット
  110. 110. 銀行間のネットワーク接続 「統合ATMスイッチングサービス」  NTTデータが開発し、2004年1月4日に稼働を開始した。  CD/ATMの提携サービスは、1970年代後半に同一地域 を地盤とする金融機関が相互利用を始めたのが最初。そ の後、都銀間(BANCS)、地銀間(ACS)など業態ごとに 相互利用を実現する中継システムが動き始めた。1990 年2月には、業態別の中継システムを接続する「全国キャ ッシュサービス(MICS)」が稼働。地銀のATMで都銀のカ ードを使うといった提携サービスが実現した。  だが、MICSやBANCSなど複数の中継システムが並存 するのはコストの観点で効率が悪い。そこで、統合ATM へ集約する動きが出てきた。 http://ja.wikipedia.org/wiki/統合ATMスイッチングサービス
  111. 111. 日銀RTGS  2001年 RTGS(Real Time Gross Settlement) 導入。  2008年10月 次世代 RTGS 第1期対応  2011年10月 次世代 RTGS 第2期対応
  112. 112. 次世代 RTGS 第2期対応 http://www.boj.or.jp/research/wps_rev/rev_2012/data/rev12j11.pdf
  113. 113. 当座勘定(同時決済口)取引の件数・ 金額 1営業日平均(2012年3月)
  114. 114. 金融・証券の世界は、 既にネットワーク化が進んでいる  相場は下落していても、買い向かう投資家がたく さんおられたということですし、大量の売り注文を 消化する買い注文があったからこそ、史上最高の 出来高である3月15 日の57 億株を記録するほ どの売買が行われました。  史上最高の売買高や注文件数――3月16 日は 何と2,208万件、我々の最大キャパシティー四千 数百万株の半分くらいに至る、そこまで来ました 2011年3月22日 斉藤東証社長記者会見 2011年3月11日14時46分…14分のあいだに
  115. 115. 金融ネットワークの国際接続 2011年12月6日  「株式会社東京証券取引所とNYSEユーロネクス トは、東証が運営するarrownetとNYSEユーロ ネクストが運営するSecure Financial Transaction Infrastructure (SFTI)との相互 接続の検討に関する同意書(本年3月1日(米国 時間)締結)に基づき検討を重ねてきた結果、こ のたび、12月6日付で「基本合意書」を締結し、両 ネットワークの接続を実現いたしました。」 http://www.tse.or.jp/news/48/111207_a.html
  116. 116. 世界のECサイト (2011年の調査) http://www.advertimes.com/20110826/article27559/
  117. 117. 日本のe-コマース  「米アマゾン・ドット・コムの2012年12月期の日 本における売上高が、前年同期比で78億ドル( 直近の為替レートで7300億円)となり、日本でネ ット通販事業を展開する企業としては最大となる ことが判明した。」  「日本のネット通販企業では楽天が最大手で、仮 想商店街「楽天市場」や旅行予約「楽天トラベル」 などネットサービス分野の12年12月期の売上高 は2858億円。」 http://biz-journal.jp/2013/02/post_1535.html
  118. 118. 日本のe-コマース  「楽天の売上高は、通販モールに出店した小売店 などから得る手数料が中心であるため、主に自 社で商品を仕入れて販売するアマゾンとはビジネ スモデルが異なる。」  「楽天市場の12年12月期の流通総額は1兆 3000億円程度。アマゾンの流通総額は非公開 だが、通販モール事業「マーケットプレイス」など も合算 すると、流通総額で楽天に匹敵する可能 性もあるという。2000年に日本に進出したアマゾ ンは、書籍や家電製品、衣料品など5000万品以 上を取り扱って いる。」 http://biz-journal.jp/2013/02/post_1535.html
  119. 119. App Store  2008年7月10日、iPhone 3Gの発売と共にサ ービスを開始。  2009年11月、ダウンロード数は約20億本突破。 アプリケーション数は約10万本。  2011年7月22日、ダウンロード数が150億本突 破。  2012年6月12日、ダウンロード数が300億本突 破。アプリケーション数は約65万本。
  120. 120. Google Play  2008年10月23日 Android Market 開始。  2011年5月、アプリ数 20万  2012年3月6日、Android Marketから Google Play に名称変更。  2012年6月、アプリ数 60万  2012年9月、累計ダウンロード数250億件、67 万5000本と Google が発表。  2013年7月31日、9億台の端末が利用され、ア プリ数100万・累計DL数500億。 (一日、約7,500万ダウンロード)
  121. 121. 2011年1月 Megastore: Google Playのシステム  http://www.cidrdb.org/cidr2011/Papers/CIDR1 1_Paper32.pdf cf. 日本 2012年6月20日 ファースト・サーバー社事故
  122. 122. 大規模分散システムの進化 (2)大 規模化とリアルタイム性と 正確なトランザクションの保証 Google Spannerは、大規模化とリアルタイ ム性の確保と、正確なトランザクションの保証 という、ネットワーク・マーケットが要求する課 題をすべてクリアした。
  123. 123. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database Wilson Hsieh representing a host of authors OSDI 2012 http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/ research.google.com/ja//archive/spanner-osdi2012.pdf http://research.google.com/archive/spanner.html Video: https://www.usenix.org/conference/osdi12/elmo-building-globallydistributed-highly-available-database
  124. 124. Spannerとは何か? 分散マルチバージョンデータベース 汎用のトランザクション(ACID) SQL言語のサポート スキーム化されたテーブル Semi-relationalなデータモデル 既に、製品として稼働している  Googleの広告データのストレージとして  sharded MySQL を置き換えている OSDI 2012 132
  125. 125. Spanner概観  特徴: Lock-freeな、分散readトランザクション  特質: 分散トランザクションの外的整合性保証  グローバルなスケールでは、最初のシステム  実装: Concurrency controlとReplication と2PCの統合  正当性とパフォーマンス  可能にした技術: TrueTime  Interval-basedなグローバル時間 OSDI 2012 133
  126. 126.  Spannerは、Googleで、デザイン・構築・配備さ れたスケーラブルでグローバルな分散データベー スである。もっとも高い抽象のレベルでは、 それ は、全世界に広がっているデータセンター内の沢 山のPaxos状態マシン群をまたいで、データを分 割したデータベースである。データの複製は、グ ローバルな可用性と地理的な局所性の為に利用 されている。クライアントは、レプリカ間で自動的 にフェール・オーバーする。
  127. 127.  Spannerは、データの量やサーバーの数が変化 するに応じて、マシン間でデータを再分割する。そ れは、マシン間で(データセンター間でさえ)、自動 的にデータを移動して、負荷のバランスを取り、マ シンの失敗に対応する。Spannerは、数百のデ ータセンターをまたいだ数百万のマシンと、数兆 行のデータベースにスケールアップするように設 計されている。
  128. 128.  アプリケーションは、広域の自然災害に直面して も、内部で、あるいは大陸をまたいでも、データを 複製することによって、高い可用性の為に、 Spannerを利用出来る。我々のシステムの最初 の利用者は、Googleの広告システムのバックエ ンドを書き換えたF1であった。F1は、アメリカ全土 に広がった5つのレプリカを利用した。
  129. 129.  データは、スキーマを持つ半リレーショナルなテ ーブルに格納される。データはバージョンづけら れ、それぞれのバージョンは、自動的にそのコミッ ト・タイムでタイムスタンプが与えられる。古いデ ータのバージョンは、設定可能なガーベージコレ クション・ポリシーの元に置かれる。そうして、アプ リは、古いタイムスタンプのデータを読むことが出 来る。Spannerは、一般的な目的のトランザクシ ョンをサポートし、SQLベースの検索言語を提供 する。
  130. 130.  グローバルに分散したデータベースとしてのSpannerに は、つぎのような興味深い特徴がある。第一に、データの 複製の設定は、アプリによって細かい粒度でコントロール 出来る。アプリは、どのデータセンターがどのデータを持 つのか、データはユーザーからどのくらい離れているか( 読み込みの遅延をコントロールする)、レプリカはお互い にどれくらい離れているか(書き込みの遅延をコントロー ルする)、そして、どのくらいの数のレプリカが維持されて いるか(耐久性・可用性・読み込みのパフォーマンスをコン トロールする)等をコントロールする制約条件を指定出来 る。
  131. 131.  データは、また、データセンター間のリソースの利用のバ ランスをとるシステムによって、動的かつ透過的にデータ センター間を移動出来る。第二に、Spannerは、分散デ ータベースでは実装するのが難しい二つの特徴を持つ。 それは、読み書きについての外的整合性と、ある時点で のデータベースをまたいだグローバルに整合的な読み込 みを提供している。こうした特徴は、グローバルなスケー ルで、たとえ実行中のトランザクションがあったとしても、 整合的なバックアップ、整合的なMapReduceの実行、ア トミックなスキーマの更新を、Spannerに可能とする。
  132. 132.  こうした特徴は、たとえトランザクションが分散していたと しても、Spannerがトランザクションにグローバルに意味 のあるコミット・タイムスタンプを割り当てるという事実によ って可能になった。  このタイムスタンプは、シリアル化された順序を反映して いる。それに加えて、シリアル化された順序は、外的整合 性(あるいは、それと等価だが、線形化可能性)を満たし ている。すなわち、あるトランザクションT1が、別のトラン ザクションT2が始まる前にコミットするなら、T1のコミット・ タイムスタンプは、T2のそれよりも小さい。Spannerは、 グローバルなスケールで、こうした保証を与えた最初のシ ステムである。
  133. 133.  こうした性質を可能にした重要なものは、TrueTime API とその実装である。このAPIは、直接に、時計の不確実さ を、あらわに示すものである。そして、Spannerのタイム スタンプは、実装が提供する不確実さの範囲にディペンド している。もし、不確実さが大きければ、Spannerは、こ の不確実さを待つ為に、スピードを落とす。この実装は、 複数の現代的な時計(GPSと原子時計)への参照を利用 することで、不確実性を小さなもの(一般的には、10ms 以下)にとどめようとする。
  134. 134. Webの世界の変化 Thin Server Architecture クラウドとクラウド・デバイスの世界は、基本的 には、Webの世界である。Webの世界にも、 大きな変化が起きようとしている。
  135. 135. Webを取り巻く環境の変化  クラウド・デバイスの、飛躍的な拡大。  マシンのハードウェア性能の向上。  ネットワークの高速化と、それを上回るスピ ードでのトラフィックの増大。  最新のWeb技術に接する人の増大。
  136. 136. 「Webアプリ」の変化 ほんの少し前まで、「Webアプリ」と言えばサーバーサ イドのWebアプリを指していた。エンタープライズのア プリの主力は、現在もサーバーサイドのWebアプリで ある。ただ、クラウド・デバイスが急速に普及する中で、 急速に「Webアプリ」の概念は変わりつつある。Web アプリは、サーバーとクライアントに分岐しつつある。
  137. 137. 一見すると、 奇妙で、混乱した状況が生まれている サーバー側では、HTTPを含んだWebアプリの見直しの 動きが起きている、その時に、クライアント側では、Web アプリへの期待が高まっている。
  138. 138. Webアプリのサーバーとクライアントへの 分岐とPackaged Web Appへの関心 J2EE,Spring .ASP,.NET 等のサーバー サイドアプリの クライアント Application Cacheを利用 したアプリ 外部にWebサーバー を必要としない 新しいタイプのWebアプリ (クライアントサイド) Widget 従来型のWebアプリ (サーバーサイド) 外部にWebサーバー を必要とする Packaged Web App Chrome Tizen Firefox OS JavaScript MVC Frameworks Android Native
  139. 139. Thin Server Architectureの定義 Thin Server Architecture(TSA)は、今日 のWebアプリケーション・フレームワークの、 慢心と複雑さに対する、反応である。 TSAは、全てのプレゼンテーション層のロジッ クを、サーバーから、クライアント(Webブラウ ザー)上の、JavaScript(あるいは他)のロジ ックに移し変えることを提案する。 これによって、次の三つのポジティブなことが 得られる。
  140. 140. Thin Server Architectureの定義 1. サーバー側の開発者は、ビジネス・ロジックに 集中出来る。 2. クライアントが分離して開発されるので、アプ リケーションは、より複雑でなくなる。 3. サーバーとクライアントの通信は、データを他 方の、あるいは将来のシステムとの間のデー タのインポート、エクスポート、あるいは表現 に利用可能な、プロトコルを利用する。
  141. 141. Thin Server Architectureの図式 クライアント サーバー
  142. 142. Packaged Web App と Android Native Rich Client / Thin Server Architecture Rich Client Thin Server Architecture J2EE,Spring .ASP,.NET 等のサーバー サイドアプリの Web Apps on Mobile クライアント Application Cache Widget TSAのフレームの中で Android Nativeは、 引き続き重要な役割を 果たす。 Packaged Web App Chrome Tizen Firefox OS JavaScript MVC Frameworks Android Native
  143. 143. 技術革新の新しい流れ  Googleの新しい検索エンジン Knowledge Graph  G-Wave 量子コンピュータ  Unsupervised Feature Learning and Deep Learning  Univalent Foundations Project
  144. 144. Knowledge Graph Googleの新しい検索技術 2012年の5月、Googleは、「Knowledge Graph」と名付けられた新しい検索サービス をアメリカで開始した。 Googleは、検索にどのような新しさを持ち込 もうとしているのか?
  145. 145. Google Knowledge Graph 新しい検索の三つの特徴  正しい「もの」を見つける。(Find the right thing)  最良の要約を得る。(Get the best summary)  さらに深く、さらに広く。(Go deeper and broader)
  146. 146. 検索結果のパーソナライズ
  147. 147. Googleの 検索結果の「パーソナライズ」  人々は、コンテキストとパーソナライズを混同している。こ の2つは別のものだ。コンテキストには、言語、場所、年度 等が因子として含まれる。  過去の検索の履歴は、パーソナライズに利用されている。 もし、「ローマ」を検索して次に「ホテル」を検索すれば、検 索結果のいくつかは、ローマのホテルのものになるだろう 。  履歴上の過去のクリックも、一つの因子となる。もし、検索 結果中の一つのサイトに対してクリックして、明らかな嗜 好を示せば、次の検索では、そのサイトは上位にランクさ れるかもしれない。
  148. 148. Googleの 検索結果の「パーソナライズ」を消す  URLの最後の部分に、&pws=0 を追加すると機 能する。ただ、パーソナライズを消すだけで、コン テキスト(言語、場所、年度)は消さない。  全てのパーソナライズをオフにする方法はある。 Googleの立場は、ユーザーは自分のデータを所 有するというものだ。ただ、その場合でも、コンテ キストは、依然として、有効になっている。 "How Google Does Personalization with Jack Menzel” http://www.stonetemple.com/ how-google-does-personalization-with-jack-menzel/
  149. 149. D-Waveの 量子コンピュータとは何か? ここでは、Geordie Rose 2012/11/29 “D-Wave Quantum Computing - A Eureka Moment” の内容を紹介して、D-Waveの量子コン ピュータとは何か、その概略を示そう http://www.youtube.com/watch?v=cA31kiH EOBs
  150. 150. D-Waveマシンと D-Wave社創設者 Geordie Rose
  151. 151. D-Waveの量子コンピュータチップの ウエファー。シリコンではなくニオブが 使われている。 まず、最初に確認し なければいけないのは、 それが研究用ではなく、 商用の製品であるという ことである。
  152. 152. D-Waveの量子コンピュータ の心臓部、チップの外形
  153. 153. ワイアリングとフィルタリング  システムの「マザーボード」  室温の世界とプロセッサー は、168本の配線で結ばれ ている  全ての直流の配線は、外部 からのノイズを取り除くため に、30MHzでフィルタリング されている  この写真は、128bitのもの
  154. 154. プロセッサーの環境  10kgの金属が、絶対零度に 近い20milli Kelvinの温度に 置かれる。 「宇宙で最も冷たい場所」  磁気の影響を遮断している。 3次元全ての方向で、1 nano Teslaに抑えられている。 これは、地球の磁場の強さの 5万分の一のもの。
  155. 155. その他の諸元  設置面積 約200平方フィート  閉サイクルの冷却装置  消費電力 約7.5KW
  156. 156. 全体の構成図 PCインターフェースと リモート・ユーザー Pulse Tube Dilution Refrigerator PCインターフェースと ローカル・ユーザー シールド・ルーム 冷却ポンプとコントロール・ラック
  157. 157. チップの集積度の進化 2013年以降の集積度の変化が 興味深い。この図は、正しくプロット されていない。多分、Dual Core。
  158. 158. 何が出来るのか? Binary Classification
  159. 159. 何が出来るのか? Binary Classification
  160. 160. 何が出来るのか? ?
  161. 161. 何が出来るのか? 複数のラベルの割り当て この写真には、どのようなラベルを付ければいいだろうか?
  162. 162. 何が出来るのか? Unsupervised Feature Learning (UFL) 我々が関心を持つ対象のクラスの特徴を、もっともよく記述 するのは何か? 「空」はイメージした? 「雪」でもいい 「森林」でもいい
  163. 163. 何が出来るのか? Unsupervised Feature Learning (UFL) これらの対象に、共通するものは何か? アルゴリズムが、いくつかの「特徴」を返す。
  164. 164. Google Glassのソフトを D-Wave上で開発  9月に行われた、IDC’s 50th HPC user forumで、GoogleのHartmut Neven は、 Google Glassのまばたき検出のアルゴリズム の調整に、D-Wave社の量子コンピューターが使 われていることを発表。これは、商用のアプリケ ーションに、量子コンピュータを使った最初の例に なるという。  「とてもクールだった。 ... モバイル・デバイスを動 かすソフトウェアが、量子コンピュータで設計され うるというアイデアは、とても気に入った。」 (G.Rossのblog から) http://dwave.wordpress.com/
  165. 165. Unsupervised Feature Learning and Deep Learning 2011年 Andrew Ng http://icml2011speechvision.files.wor dpress.com/2011/06/visionaudio.pdf
  166. 166. Univalent Foundations Project Vladimir Voevodsky 2010/10/1 http://www.math.ias.edu/~vladimir/Site3/U nivalent_Foundations_files/univalent_found ations_project.pdf
  167. 167. Part III 新しい社会的課題と展望
  168. 168. グローバルなネットワークは、新しい価 値観を形成してゆくだろう  新しいネットワーク・メディアへの期待をドライブして いるのは、次のような志向である。  個人と個人の自由なコミュニケーション  個人あるいはグループでの自由な情報共有  個人の豊かな自由時間  こうした志向は、新しい社会的な価値観の形成に 向かうだろう。
  169. 169. NSAの監視・盗聴の問題  Snowdenによる、NSAのインターネットの監視・ 盗聴の事実の暴露は、深刻な問題を提起してい る。  資料の末尾に、原情報の一部を添付した。正確 な事実の確認が必要だと思う。
  170. 170. 研究・教育での新しい流れ  2006 G8 サンクトペテルブルク宣言  arXiv  MOOC(Massive Open Online Course)
  171. 171. 21世紀における革新(イノベーショ ン)を生み出す社会のための教育 2006年7月16日 G8 サンクトペテルブルク http://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/summi t/saintpetersburg06/02.html
  172. 172. 教育は人類の進歩の核心である。21世紀における 経済的・社会的繁栄は、各国がその全ての国民に対 して、急速に変化する世界における生存に備えるた めの教育を施すことができるかにかかっている。 イノベーションを生み出す社会とは、変化を受け入れ られるよう人々に備えさせる社会である。 我々は、「知識の三角形」の全三要素(教育、研究、 イノベーション)を発展・統合し、人材、技術及び研究 に十分な投資を行い、知識に基づくグローバルな経 済のニーズにより則したものとなるよう教育制度の現 代化を支援することにより、グローバルなイノベーシ ョンを生み出す社会を促進する。
  173. 173. グローバルなイノベーションを生み出す社会の発展 は、全ての国における人、知識及び技術の流動性及 び統合にかかっている。科学、技術及び経済の進歩 がより世界的になるにつれ、根本的なグローバルな 課題に対する解決策を見つけるのに必要な人材と 知識を生み出すためには国際的な協働が不可欠と なっている。 知識に基づく経済は、イノベーションを生み出す教育 制度、そして信頼できる、透明で、差別的でない法的 、制度的、政策的な枠組を必要とする。これらの枠組 は、知的財産権の強固な保護を提供し、研究、開発 及び投資を支援し、イノベーションに資するインセン ティブを提供して、競争に親和的で予見可能な政策 を醸成する。
  174. 174. arXiv  「1991年、LANL preprint archiveという名称でロスア ラモス国立研究所を運営元としてスタートし、1999年に arXiv.orgと改名。現在はコーネル大学図書館が運営元 となっている。」  「arXivは時間のかかる査読プロセス(平均して数ヶ月、 長いと一年以上かかる)を避けて、素早い情報交換を行 なうことを目的として設置されている。そのため、基本的に 登録された論文の内容を精査してから公開・非公開を決 める、という作業はしていない。」  「2012年9月現在78万報以上の論文が保存されている。 毎月4,000〜5,000報の論文が追加されている。」 http://ja.wikipedia.org/wiki/ArXiv
  175. 175. 「ポアンカレ予想」の解決 ペレルマン
  176. 176. Higgs粒子の発見
  177. 177. MOOC Massive open online cource  「学校のない社会」 イワン・イリイッチ 1971年 のビジョンの実現 1. 学びたい人はいつでもどこでも学習リソースにア クセスすることができる。 2. 学びたいと思っている人が何を知りたいかを共有 することができる。 3. 公共の知識として広めたいと思っている知識を知 りたい人に伝えることができる。
  178. 178. Coursera  スタンフォード大学コンピュータサイエンス教授Andrew NgとDaphne Kollerによって創立された教育技術の営 利団体。世界中の多くの大学と協力し、それらの大学のコ ースのいくつかを無償でオンライン上に提供している。 2012年11月の時点で196カ国から1,900,241人もの 生徒が一つ以上の授業に登録をした。  2013年2月現在では、62の大学がコーセラを通じてオン ラインの授業を発信している。また、同月22日には、日本 の大学としてはじめて東京大学が同年秋より授業を配信 すると発表した http://ja.wikipedia.org/wiki/コーセラ
  179. 179. edX  マサチューセッツ工科大学とハーバード大学によって創立 されたMassive open online courseのプラットフォー ムであり、世界中の学生に無償で、多岐な分野にわたる 大学レベルの授業を無償で提供している。両大学がそれ ぞれ3千万ドルをこの非営利のプロジェクトに貢献してい る。2011年12月にマサチューセッツ工科大学によって創 立されたより小規模のMITxの発展した形であり、2012 年秋に開始した。  2013年5月に京都大学が日本の大学として初めて参加 した。 http://ja.wikipedia.org/wiki/エデックス
  180. 180. 大学講義を広く無償公開、希望者には対面学習の 機会も 「JMOOC」発足、来春から配信へ  「大学レベルの講義をオンラインで無償公開するプラットフ ォームの国内での運営・活用を推進する「日本オープンオ ンライン教育推進協議会」(JMOOC、理 事長:白井克彦 放送大学学園理事長)が10月11日に発足した。来年4月 から、東京大学など全国13大学が講義の配信を開始す る計画だ。」 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1310/11/news139.html
  181. 181. 日本の開発者への期待
  182. 182. 2012年 Google Playの 売り上げで、日本躍進 アメリカを抜き一位 二位は、韓国 http://techwave.jp/archives/51778500.html
  183. 183. 日本のAndroidアプリ開発者の課題  JavaScript+HTML5を中心とした新しいWeb アプリの世界への準備をただちに始めること。 Android上でもそうした環境整備は、今後、急速 に進んでいく。この分野でも、Nativeアプリ同様、 世界一を目指そう。  Stand Aloneのアプリだけではなく、クラウドの サービスと一体となったアプリ/サービスを構想す ること。「コミュニケーションと情報共有」の領域で は、まだまだ大きな可能性が残されている。
  184. 184. 日本のAndroidアプリ開発者の課題  エンタープライズの分野でのデバイス利用の推進 。  日本でのニーズが飽和しているように見えたら、 グローバルな市場に目を向けること。そこでの成 功は決して簡単ではないが、アプリの市場が爆発 的に拡大しようとしているいま、チャンスはある。
  185. 185. 参考資料  NSA PRISM  NSA XKeyscore
  186. 186. NSA Prism 2013年6月6日 http://www.washingtonpost.com/wpsrv/special/politics/prism-collectiondocuments/ http://www.theguardian.com/world/2 013/jun/06/us-tech-giants-nsa-data
  187. 187. NSA XKeyscore XKeyscore: NSA tool collects 'nearly everything a user does on the internet’ http://www.theguardian.com/world/i nteractive/2013/jul/31/nsaxkeyscore-program-full-presentation

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