(リソース情報の開示で)
クラウドの
新しい利用へ
JAIPA CLOUD CONFERENCE 2014
New utilization of cloud computing (with
disclosing computing resour...
クラウドと
教育研究機関
Cloud computing and
education and research institutes
ビッグデータの
利活用のための
システム研究等
アカデミック

クラウド構築に

係るシステム研究
妄言ravings
2006 エリック・シュミット Google CEO
Search Engine Strategies Conference
2006 エリック・シュミット Google CEO
Search Engine Strategies Conference
今、最も知的興奮をもたらす革新的な新しいモデルについてお話
します。それはお集まりの皆さまにも関わりのあるものなのです...
1991 ソビエト連邦崩壊
2006 エリック・シュミット Google CEO
Search Engine Strategies Conference
•宇宙開発
•核開発
スパコン/HPC
ビル
クリントンWilliam Jefferson Bill Clinton (1946∼)
研究開発予算
政府機関 営利企業
リーマンショック
Bankruptcy of Lehman Brothers, Sep. 2008
金融工学Computational finance
Big Data
Analysis
アメリカ合衆国United States of America
兵力を えて
徹底的に開拓
日本Japan
模倣と
バータリー
大艦巨砲主義
ピーター
ドラッカーPeter Drucker (1909∼2005)
行政の大罪The deadly sins in public administration
(1980)
つ2 /6つのうち
の大罪を犯した
国家プロジェクトは失敗する
(1)高邁な目標The first thing to do make sure that
a program will not have results is to have a
lofty objective.
(2)優先順位の不在The second strategy guarantee to produce non-performance is to
try to do several things at once.
It is to refuse...
(3)肥大の美学The third deadly sin of the public administrator is to believe that
fat is beautiful,
despite the obvious fact tha...
(4)根拠なき信念Don t experiment, be dogmatic
(5)経験に学ばずMake sure that
you cannot learn from experience
is the next prescription for non-perfomance in public
administrat...
(6)止まらないThe last of administrator s deadly sins is
the most damning and the most common:
the inability of abandon.
そこで
ひとこと
(その1)
プライベート
クラウドに
引導を
徹底した
ロビー活動を
Big Data
Analysis
Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More
Than Just Managing Volumes of Data (June 27, 2011).
VVV
Volume
Velocity
Variety
Open Data
HPC
Velocity?
Variety?
モバイルデバイス
からの行動データ
behavior data from mobile devices
第一次産業
agriculture, forestry, fishery
電源非供給地域で
収集されるデータ
data from non-electrification area
personal data
aggregation service
high
latency power
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mobile
devices
sensor
devices
mobile
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sensor
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low
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regional
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personal data
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wide-area ...
そこで
ひとこと
(その2)
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devices
sensor
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low
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regional
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personal data
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RICC
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もし途絶時間が
無視可能な時間で
マイグレーション
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VMの所在に頓着
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ユーザ
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クラウド事業者
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仮想化サーバ
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仮想マシン
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ユーザ
Users
クラウド事業者
Cloud Service Provider
仮想化サーバ
Virtualization Servers
仮想マシン
Virtualized Machines (VMs)
4 cores
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そこで
ひとこと
(その3)
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ユーザ
Users
サービス
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サービスはユーザにエクスペリ
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ユーザ
Users
サービス
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仮想マシン
Virtualized Machines (VMs)
リソース
要求
リソース
提供
ユーザは複数の仮想マシン
(VM)を確保し、VM上で複数
のサービスが動作する。
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仮想マシン
Virtualized Machines (VMs)
仮想化サーバ
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要求提供
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リソース
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仮想化サーバ上で複数のVMが
動作する。
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拠点
Datacenter
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有する。
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求し、拠点は仮想化サーバに電
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ス)、および仮想化サーバの増
強を施す。
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拠点
Datacenter
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Power Supplyer
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電力供給は複数の拠点に対して
電力を供給し、課金する。
拠点は電力供給に電力を要求し、
電力使用量を支払う。要求する
電力量は仮想化サーバが要求す
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電力供給
Power Supplyer
拠点
Datacenter
拠点
Datacenter
仮想化サーバ
Virtualization Servers
仮想マシン
Virtualized Machines (VMs)
サービス
IT services
ユーザ
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電力
使用料金
電力供給
メンテナン...
拠点
Datacenter
拠点
Datacenter
仮想化サーバ
Virtualization Servers
仮想マシン
Virtualized Machines (VMs)
仮想化サーバ
Virtualization Servers
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使用料金
管理サービス
Administration Service
リソース情報提供 リソース情報提供
マイグレーション
マイグレーション命令 マイグレーション命令
VM 作成・変更
削除・移動要求
VM 作成・変更
削除・移動要求
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妄想
ウダシティ
セバスチアン
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Sebastian Burkhard Thrun (1967∼)
50年以内に
10個の教育機関
しかなくなる
Oxford
Cambridge
Harvard
MIT
Stanford
Princeton
(three online Universities)
Brigham Young University
Angus Maddison,
The World Economy
A Millennial perspective,
Historical Statistics
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1820
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India 16.0%
France 5.4%
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Japan 3.1%
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Spain 1.9%
U.S. 1.8%
Russia 1.7%
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阪大のモットー
motto of Osaka University
地域に生き
世界に伸びLive locally, grow globally.
地域に世界に
生き伸びろSurvive, locally or globally.
2011.3.11
The aftermath of the 2011
Tohoku earthquake and tsunami
Japan
Taiwan
Indonesia
New Zealand
4th RICC workshop
@Okinawa
2014/3/27(Thu)∼28(Fri)
http://ricc.itrc.net
Cybermedia Center
Osaka University
Cybermedia Center
Osaka University
Cybermedia Center
Osaka University
そういえば任期が
2014/3/3...
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一般社団法人 日本インターネットプロバイダー協会 (JAIPA) クラウド部会による JAIPA CLOUD CONFERENCE 2014 のライトニングトーク枠「国産クラウド事業者のトップにもの申す」で発表させていただいた資料です。

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(リソース情報の開示で) クラウドの新しい利用へ

  1. 1. (リソース情報の開示で) クラウドの 新しい利用へ JAIPA CLOUD CONFERENCE 2014 New utilization of cloud computing (with disclosing computing resource information) 柏崎 礼生
  2. 2. クラウドと 教育研究機関 Cloud computing and education and research institutes
  3. 3. ビッグデータの 利活用のための システム研究等
  4. 4. アカデミック
 クラウド構築に
 係るシステム研究
  5. 5. 妄言ravings
  6. 6. 2006 エリック・シュミット Google CEO Search Engine Strategies Conference
  7. 7. 2006 エリック・シュミット Google CEO Search Engine Strategies Conference 今、最も知的興奮をもたらす革新的な新しいモデルについてお話 します。それはお集まりの皆さまにも関わりのあるものなのです が、これがどの程度大きなインパクトがあるものなのか正直私に もわかりません。まず、サービスとアーキテクチャがサーバ上に あり、これを私たちは「クラウドコンピューティング」と呼んで います。あらゆるものがクラウド (雲) の中にある。そして PCや Macや携帯電話など、デバイスを意識することなく、クラウドに アクセスできるのです。
  8. 8. 1991 ソビエト連邦崩壊 2006 エリック・シュミット Google CEO Search Engine Strategies Conference •宇宙開発 •核開発
  9. 9. スパコン/HPC
  10. 10. ビル クリントンWilliam Jefferson Bill Clinton (1946∼)
  11. 11. 研究開発予算 政府機関 営利企業
  12. 12. リーマンショック Bankruptcy of Lehman Brothers, Sep. 2008
  13. 13. 金融工学Computational finance
  14. 14. Big Data Analysis
  15. 15. アメリカ合衆国United States of America
  16. 16. 兵力を えて 徹底的に開拓
  17. 17. 日本Japan
  18. 18. 模倣と バータリー
  19. 19. 大艦巨砲主義
  20. 20. ピーター ドラッカーPeter Drucker (1909∼2005)
  21. 21. 行政の大罪The deadly sins in public administration (1980)
  22. 22. つ2 /6つのうち の大罪を犯した 国家プロジェクトは失敗する
  23. 23. (1)高邁な目標The first thing to do make sure that a program will not have results is to have a lofty objective.
  24. 24. (2)優先順位の不在The second strategy guarantee to produce non-performance is to try to do several things at once. It is to refuse to establish priorities and to stick to them
  25. 25. (3)肥大の美学The third deadly sin of the public administrator is to believe that fat is beautiful, despite the obvious fact that mass does not work.
  26. 26. (4)根拠なき信念Don t experiment, be dogmatic
  27. 27. (5)経験に学ばずMake sure that you cannot learn from experience is the next prescription for non-perfomance in public administration.
  28. 28. (6)止まらないThe last of administrator s deadly sins is the most damning and the most common: the inability of abandon.
  29. 29. そこで ひとこと (その1)
  30. 30. プライベート クラウドに 引導を
  31. 31. 徹底した ロビー活動を
  32. 32. Big Data Analysis
  33. 33. Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data (June 27, 2011).
  34. 34. VVV
  35. 35. Volume
  36. 36. Velocity
  37. 37. Variety
  38. 38. Open Data
  39. 39. HPC
  40. 40. Velocity?
  41. 41. Variety?
  42. 42. モバイルデバイス からの行動データ behavior data from mobile devices
  43. 43. 第一次産業 agriculture, forestry, fishery
  44. 44. 電源非供給地域で 収集されるデータ data from non-electrification area
  45. 45. personal data aggregation service high latency power consumption mobile devices sensor devices
  46. 46. mobile devices sensor devices low latency regional exchange regional exchange personal data aggregation service wide-area distributed platform regional data center regional data center
  47. 47. そこで ひとこと (その2)
  48. 48. mobile devices sensor devices low latency regional exchange regional exchange personal data aggregation service wide-area distributed platform regional data center regional data center より広域に リージョンを
  49. 49. Regional InterCloud Committee RICC
  50. 50. Distcloud 広域分散仮想化環境
  51. 51. もし途絶時間が 無視可能な時間で マイグレーション できたなら…
  52. 52. VMの所在に頓着 しなくてもいい
  53. 53. Available supplies Frequency x cores time ` VMの所在に頓着 してもいい
  54. 54. ユーザ Users クラウド事業者 Cloud Service Provider 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) interface 4 cores 8GB memory 40GB storage
  55. 55. ユーザ Users クラウド事業者 Cloud Service Provider 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) 4 cores 8GB memory 40GB storage サービス IT services Imaginary demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores Available supplies Frequency timecores timecores Frequency Imaginary resource ≒ ユーザがバカであればあるほど の見積もり誤りが大きいほど 儲けが大きい
  56. 56. そこで ひとこと (その3)
  57. 57. Real demand timeres Real demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores Real demand Frequency timecores 時間課金でなく リソース課金を
  58. 58. ユーザ Users サービス IT services 構築 user experience ユーザは複数のサービスを構築 する。 サービスはユーザにエクスペリ エンスを提供する。 エクスペリエンスは、サービスが要求 する単位時間あたりのリソース量に対 する、実際に提供されたリソース量の 比によって表現される。
  59. 59. ユーザ Users サービス IT services 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) リソース 要求 リソース 提供 ユーザは複数の仮想マシン (VM)を確保し、VM上で複数 のサービスが動作する。 サービスはVMにリソースを要 求し、VMはサービスにリソー スを提供する。 Frequency x cores Per day periodicity time (sec) time (sec) Frequency x cores Per week periodicity Per year periodicity time (day) Frequency x cores time (week) Frequency x cores
  60. 60. 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) 仮想化サーバ Virtualization Servers 要求提供 リソース 要求 リソース 提供 仮想化サーバ上で複数のVMが 動作する。 VMは仮想化サーバにリソース を要求し、仮想化サーバはVM にリソースを提供する。 VMが要求するリソース量はVM が持つ複数のサービスが要求す るリソース量の累計。
  61. 61. 拠点 Datacenter 拠点は複数の仮想化サーバを保 有する。 仮想化サーバは拠点に電力を要 求し、拠点は仮想化サーバに電 力を提供する他、仮想化サーバ のON/OFFの管理 (メンテナン ス)、および仮想化サーバの増 強を施す。 仮想化サーバ Virtualization Servers 電力 要求 電力提供 メンテ命令 増強
  62. 62. 拠点 Datacenter 電力供給 Power Supplyer 電力要求電力提供 課金 電力供給は複数の拠点に対して 電力を供給し、課金する。 拠点は電力供給に電力を要求し、 電力使用量を支払う。要求する 電力量は仮想化サーバが要求す る電力量の累計である。 電力 要求 電力提供 メンテ命令 増強
  63. 63. 電力供給 Power Supplyer 拠点 Datacenter
  64. 64. 拠点 Datacenter 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) サービス IT services ユーザ Users 電力 使用料金 電力供給 メンテナンス命令 増強 リソース 要求 リソース 要求 リソース 提供 リソース 提供 電力要求 エクスペリエンス サービス構築 電力供給 Power Supplyer
  65. 65. 拠点 Datacenter 拠点 Datacenter 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) サービス IT services サービス IT services ユーザ Users 電力 使用料金 電力 使用料金 電力供給 メンテナンス命令 増強 電力供給 メンテナンス命令 増強 リソース 要求 リソース 要求 リソース 要求 リソース 提供 リソース 要求 リソース 提供 リソース 提供 リソース 提供 電力要求 電力要求 エクスペリエンス サービス構築 電力供給 Power Supplyer
  66. 66. 使用料金 管理サービス Administration Service リソース情報提供 リソース情報提供 マイグレーション マイグレーション命令 マイグレーション命令 VM 作成・変更 削除・移動要求 VM 作成・変更 削除・移動要求 VM 作成・変更 削除・移動要求 課金 拠点 Datacenter 拠点 Datacenter 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) 仮想化サーバ Virtualization Servers 仮想マシン Virtualized Machines (VMs) サービス IT services サービス IT services ユーザ Users 電力 使用料金 電力 使用料金 電力供給 メンテナンス命令 増強 電力供給 メンテナンス命令 増強 リソース 要求 リソース 要求 リソース 要求 リソース 提供 リソース 要求 リソース 提供 リソース 提供 リソース 提供 電力要求 電力要求 エクスペリエンス サービス構築 電力供給 Power Supplyer cash back
  67. 67. という 妄想
  68. 68. ウダシティ
  69. 69. セバスチアン スラン Sebastian Burkhard Thrun (1967∼)
  70. 70. 50年以内に 10個の教育機関 しかなくなる
  71. 71. Oxford Cambridge Harvard MIT Stanford Princeton (three online Universities) Brigham Young University
  72. 72. Angus Maddison, The World Economy A Millennial perspective, Historical Statistics (2007)
  73. 73. 1820 China 28.7% India 16.0% France 5.4% U.K. 5.2% Prussia 4.9% Japan 3.1% Austria 1.9% Spain 1.9% U.S. 1.8% Russia 1.7% 1999 U.S. 30.0% Japan 14.5% Germany 6.6% U.K. 4.7% France 4.7% Italy 3.8% China 3.8% Spain 2.0% Canada 2.1% Mexico 1.6% 2009 U.S. 24.3% Japan 8.7% China 8.6% Germany 5.7% France 4.6% U.K. 3.7% Italy 3.6% Brazil 2.7% Spain 2.5% Canada 2.3% 2050 China 32.7% U.S. 17.8% India 17.4% Brazil 5.3% Mexico 4.3% Russia 4.0% Indonesia 3.2% Japan 3.1% U.K. 2.4% Germany 2.3% From: BK Suh, Mega Trends: An External View , Cisco Connect 2013 The world s top 10 economies
  74. 74. 阪大のモットー motto of Osaka University
  75. 75. 地域に生き 世界に伸びLive locally, grow globally.
  76. 76. 地域に世界に 生き伸びろSurvive, locally or globally.
  77. 77. 2011.3.11 The aftermath of the 2011 Tohoku earthquake and tsunami
  78. 78. Japan Taiwan Indonesia New Zealand
  79. 79. 4th RICC workshop @Okinawa 2014/3/27(Thu)∼28(Fri)
  80. 80. http://ricc.itrc.net
  81. 81. Cybermedia Center Osaka University Cybermedia Center Osaka University Cybermedia Center Osaka University そういえば任期が 2014/3/31まで なので…
  82. 82. 転職先 探しています
  83. 83. おあとが よろしい ようで
  84. 84. go to next stage
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