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【Interop Tokyo 2016】 SP ネットワークの変革を支える技術イノベーション

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Interop Tokyo 2016 のシスコブースで行ったシアター プレゼンをご紹介します。

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【Interop Tokyo 2016】 SP ネットワークの変革を支える技術イノベーション

  1. 1. * 本資料に記載の各社社名、製品名は、各社の商標または登録商標です。 藤田 悦央 アジアパシフィック ジャパン SP EPN アーキテクチャー 2016年6月 SPネットワークの変革を支える 技術イノベーション
  2. 2. デジタル化による SP ネットワークの変化 Source: Cisco Consulting Services Global IoT Study, 2014; 1230 respondents Cisco Global Cloud Index Forecast, 2014–2019 37% 多くのデータが エッジで処理 60% クラウド ワークロードの 増加 31% DC 間 トラフィックの 伸び デジタル化によるトラフィックの増加 2014年 - 3.4 ZB 2019年 - 10.4 ZB “ネットワーク モデルの変化が必ず起きる”
  3. 3. Day 1 設定投入 Day 2 管理と 最適化 Day 0 インストール 従来のネットワーク管理 固定化 された ソフトウェア 手動 半自動での サービス プロビジョニン グ 断片的な トポロジー情報 複雑な ルーティング 制御 クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ Speed Scale
  4. 4. Day 1 設定投入 Day 2 管理と 最適化 Day 0 インストール 従来のネットワーク管理 固定化 された ソフトウェア 手動 半自動での サービス プロビジョニン グ 断片的な トポロジー情報 複雑な ルーティング 制御 クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ DevOps • サービス設定の自動化 • スケールするネットワーク • よりシンプルな構成 • アジャイル開発 • オープンソフトウェアの活 用 Speed Scale
  5. 5. Day 1 設定投入 Day 2 管理と 最適化 Day 0 インストール 従来のネットワーク管理 固定化 された ソフトウェア 手動 半自動での サービス プロビジョニン グ 断片的な トポロジー情報 複雑な ルーティング 制御 クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ • 毎月3万回の設定変更 • 5分毎に2万行の設定変更 • 5分毎に800万オブジェクト の情報取集 大規模ネットワークの例 Speed Scale DevOps • サービス設定の自動化 • スケールするネットワーク • よりシンプルな構成 • アジャイル開発 • オープンソフトウェアの活 用
  6. 6. Day 1 設定投入 Day 2 管理と 最適化 Day 0 インストール 従来のネットワーク管理 固定化 された ソフトウェア 手動 半自動での サービス プロビジョニン グ 断片的な トポロジー情報 複雑な ルーティング 制御 クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ DevOps • サービス設定の自動化 • スケールするネットワーク • よりシンプルな構成 • アジャイル開発 • オープンソフトウェアの活 用 • 毎月3万回の設定変更 • 5分毎に2万行の設定変更 • 5分毎に800万オブジェクト の情報取集 大規模ネットワークの例 Speed Scale
  7. 7. Day 1 設定投入 Day 2 管理と 最適化 Day 0 インストール 従来のネットワーク管理 固定化 された ソフトウェア 手動 半自動での サービス プロビジョニン グ 断片的な トポロジー情報 複雑な ルーティング 制御 クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ クラウドスケール ネットワーク管理 ソフトウェア モジュラリティ 拡張性 サービス プロビジョニング の 自動化 ネットワークの 可視化 トラフィック コントロール DevOps • サービス設定の自動化 • スケールするネットワーク • よりシンプルな構成 • アジャイル開発 • オープンソフトウェアの活 用 • 毎月3万回の設定変更 • 5分毎に2万行の設定変更 • 5分毎に800万オブジェクト の情報取集 大規模ネットワークの例 Speed Scale
  8. 8. Cisco IOS XR の進化 ~ クラウド スケール時代へ CRS-1 2004  キャリア ルーティング システム  マルチシャーシ対応 NCS 6000 2013  プログラマビリティ  ソフトウェアの仮想化 (XRv) ASR 9000 2008  SP エッジ への機能拡張  ネットワーク 仮想化技術 (nV) クラウド スケール 2015 ~ 2016  ソフトウェア モジュラリティ  プラットフォームの拡張性  データモデル駆動型 API  テレメトリー エンジン
  9. 9. 1. ソフトウェア モジュラリティ = サービスの迅速化 リリース X.1 時間 クラウドスケール ネットワーク管理 リリース X.1 リリース Y.2 テスト期間 3 ~ 4ヶ月 シンプルで 自動化されたプロセス  BGP 機能拡張部分だけの テスト コード修正 コード修正 BGP MPLSBGP MPLS BGP 機能拡張BGP 機能拡張 BGP MPLS テスト期間 2 ~ 4週間 • 非同期のソフトウェア アップ グレード • 細やかで軽量なパッケージ • RPM パッケージによるアップ グレードの自動化と依存関係 のチェック • 迅速な機能追加 • 機能選択の柔軟性 • テストサイクルの短縮
  10. 10. 2. プラットフォームの拡張性 = オープン イノベーション クラウドスケール ネットワーク管理 • アプリケーション ホスティング • アプリケーション開発キット (ADK) を提供 • 管理者が好むアプリケーション を利用 • オープン イノベーション (DevNet アプリケーション) QNX IOS XR 従来の IOS XR Linux OS IOS XR Linux コンテナ Puppet エージェント Chef エージェント 最新の IOS XR アプリケーション ホスティング
  11. 11. 3. 自動化 = オペレーション時間の短縮 ネットワーク オペレーション センター Day 0 インストール Day 1 設定投入 Day 2 CLI スクリプト OS アップグレード (手動) 装置の電源投入 設定投入 (リモートから手動) 起動/サービス開始 診断/チェック 4時間 ~ 3日 装置の電源投入 起動/サービス開始 自動プロビジョニング 10 ~ 15分 自動ブート OS インストール OS インストール 設定 クラウドスケール ネットワーク管理 従来型 ネットワーク管理
  12. 12. 3. 自動化 = オペレーション時間の短縮 クラウドスケール ネットワーク管理 ネットワーク オペレーション センター 業界標準モデル YANG モデル OpenConfig モデル XML JSON エンコード された情報 NET CONF gRPC REST CONF トランスポート YANG/OpenConfig モデルによる設定 IOS XR データモデル DB Day 0 INSTALL Day 1 CONFIGURE Day 2 管理 • 予測可能なネットワークの プログラマビリティ • 標準化された各種モデル、 エンコーディング形式及び トランスポート技術 • サービス設定の自動化 • 様々なデータモデルによる 設定投入の柔軟性
  13. 13. 4. テレメトリー = ネットワークの可視化 JSON, gRPC, Thrift クラウドスケール ネットワーク管理 トラフィック分析 端末等の障害予測 “かもしれない” 不具合検知 • テレメトリーデータによるネット ワークの高度な可視化 • スマートな解析ツール • “ニア”リアルタイムでの監視 • より精緻なネットワークインフラ の状態監視 データ収集の自動化 解析後、改善策の適用 “ビッグデータ” テレメトリー データの集積と 解析 リアルタイムでの 検査 効率的で応用が利く テレメトリーデータ トランスポート
  14. 14. クラウドスケール対応 SP ルーティング プラットフォーム キャリア グレード超高密度 100GE プログラマビリティ 自動化コスト最適化エラスティックな拡張性 仮想 RR / 仮想ルータ IOS XRv 9000 NCS 5000/5500 ASR 9000 各プラットフォームに最適化された Cisco IOS XR ソフトウェア XR 6.0IOS XR 6.0 XR 6.1
  15. 15. SP ルーティング 技術イノベーションのまとめ 52% TCO 改善 ソフトウェア イノベーション 管理の効率化 SPネットワークの変革を支える 技術イノベーション ハードウェア イノベーション クラウドスケールの 高ポート密度 高帯域 低消費電力サービス設定自動化 API 可視化とコントロール ソフトウェア モジュラリティ プラットフォームの拡張性

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