【日商USA】webinar 2023.7.7 NANOG88 フィードバック

本日のアジェンダ
7/11/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 1
01 イベント概要
02 Key Findings
03 注目セッション
04 展示会場の様子
05 注目スタートアップ

• 期間
2023年6月12日～6月14日
• 会場
Conference Hotel Hyatt Regency Seattle
• 参加者
971名
NANOG 88概要

Key Findings

トラフィックの増加。AWSは超高帯域なバックボーンを構築
・自社開発のソフトウェアおよびハードウェア
・自社サービスに関係のない機能を排除することでバグリスクの低減、運用性の向上
・徹底的な自動化、メッシュ構成の構築により耐障害性およびサービスの柔軟性を高める
インターネットの運用、企業ネットワークの設計に関する課題
・デザインのチェックツールの開発（MLB）
・ウクライナの通信事業者は弾力性のあるインターネットサービスを構築できている
・新しいプロトコルRPKIの浸透はまだまだ時間がかかるよう
エッジコンピューティングを囲むサービスは続々と登場
・CDN（コンテンツデリバリーネットワーク）は事業者が乱立状態
・Tier3データセンターなど地域にコミットした事業者など新興の事業者も続々と登場
・組み込み型CDNも新興地域によっては活用が進んでいる
Key Findings

注目セッション

Fredrik Korsbäck
Senior TechBD
自社開発ネットワーク機器による
超高帯域なバックボーンを開発
• 31のリージョンにデータセンターを展開
450か所以上のCDN、115か所以上のダイレクト
コネクト設備。400ギガリンクを大部分で採用。
• 動画配信やコロナ禍のクラウド需要増に
対応
米国で人気のNFLのストリーミングサービスを
プライムで開始。配信においては、他の通信事業者と
連携をしながら実施。
• エンジニアの労力を最小化
障害があることを前提としたメッシュ設計。
結果、ユーザーの近くに柔軟にリソースを配備
できるようになった。
Lincoln Dale
Senior Principal Engineer

All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 7/11/2023 7

Jeremy Schulman
Senior Director of Solution
Engineering, Infrastructure
MLB
運用状態の検証と構成管理は
切り離されている
• すべての球団のネットワーク設計を
効率的に確認したい
構成管理ではなく、そもそも動作する構成で組まれて
いるのか？変更履歴も確認したい。
• 理想としたのはネットワーク設計における
コンパイラツール
設計について確認、エラーに関するレポートの提示

紹介されたフレームワークやコンパイラツールのコンセプト
• 「ネットワークデザイン → チェック → 異常のレポート」のサイクルが大原則
• 設計ルールを定め、乖離する設定値をあぶりだすプログラムを作成
• コンパイラは、以下のようなレポートを表示。問題箇所を俯瞰的に見ることができる

戦時中のウクライナのインターネット
• 誰もが想定したような深刻なパニックには
陥っていない。
固定回線のモバイル切り替え（端末の配布）を実施
自国のISPには支配的なプロバイダーがいなかった。
• 電力の停止が最も影響があった
50％の通信事業者が停止を余儀なくされた
外国からのエネルギー支援もあった
電力復旧後は、迅速にサービスも復旧した
• サイバー攻撃の件数は桁違いに増加
DDoS攻撃の他、決済システムを狙ったものなど
攻撃種類は多岐にわたった
Alexey (Oleksiy) Semenyaka
External Relation Officer,
Technical Advisor

CDNサービスの現状
• CDNは乱立状態
新世代のCDNであるFastly, CloudFlareだけではなく
Google, Apple, Facebookなどの参入
さらに地域にコミットしたサービスも増えている
• 地域的な事情
ブラジルなどの新興国では、CDN利用が活発化
通信事業者が組み込み型のCDNを積極採用
北米では、政治的・技術的な理由からあたらしい
方式を導入するのが困難
• 運用管理者の不満、CDN事業者の苦悩
複数のCDNと契約をした場合、運用が煩雑
トラフィック増による追加投資、増え続ける
ネットワーク機器の運用面の問題
Steve Meuse
Solutions Architect

RPKIプロトコルを使いましょう！
• RPKIプロトコルとは
経路情報の交換で利用されているBGPプロトコルの
強化版。セキュリティの強化や人為的なミスの軽減
より広範囲な相互接続に有効
• ARINおよびコミュニティが推進
登録の簡易化や教育を積極的に行う
• 加入率は20％未満
登録は簡単だが、実装が大変。細かな機能拡張が
走っており、もう少し様子を見たいという声が
一般的
Brad Gorman
Senior Product Owner

展示会場の様子

7/11/2023
All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA
Corp
14
特設ブース

7/11/2023
All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA
Corp
15
ネットワーキング

注目スタートアップ
～Edge Computing～

エッジコンピューティングスタートアップ
最新型エッジデータ
センター
高い事業継続性を担保グローバルデータ
ネットワーク
分散型サーバレス
開発基盤
MLシステム構築の
効率化
AIコンピューティングを
搭載したチップ
エッジを一元的に強化エッジ向け機械学習
プラットフォーム
エッジ向けに最適化
された安全なMLOps
ストリーミングデータ
アプリ向けの
プラットフォーム

StackPath （最新型エッジデータセンター）
社名
設立 2015年
本社 Dallas, TX
従業員 288名
資金調達累計 $396.0M
評価額非公開 / Series B
投資家
ABRY Partners, Cox Communications,
Juniper Networks 他
チーム
Christopher (Kip) Turco (CEO)
• アメリカ軍出身
• クラウド接続、セキュリティを
マネージドサービスで提供する
Sungard Availability Services社に
5年間勤務
事業概要
• データの送信元や送信先により物理的に近い場所でインフラ
とサービスを提供。同社のサービスには、仮想マシンやコン
テナの配備、CDN機能、セキュリティ機能などが含まれる。
• 各機能は、ソフトウェアで実装されるため、迅速にデプロイ
することが可能であり、管理面をサポートするAPIもサポート。
• 動画などをスピーディーに配信するための画像処理技術では
要求をしてきた端末（PCやスマホ）に最適化された形式での
配信を行うことができる。
• 物理的なデータセンターは73カ所に配備。
Source : https://www.stackpath.com/

DC BLOX （高い事業継続性を担保）
社名
設立 2016年
本社 Atlanta, GA
従業員 49名
評価額非公開 / Series C
投資家
Atalaya Capital Management,
Metropolitan Partners Group 他
チーム
Jeff Uphues (CEO)
• 通信事業者thinQ（現Commio)
にて8年勤務。
• M&AアドバイザーのMagic Beans
Equity Growth社に8年勤務。
事業概要
• 米国の南東部に分散型データセンターサービスを提供。現状
すべてのデータセンターを100Gbps＋で接続。2023年内に
ダークファイバー化を強化する予定。ローカルエリアでの早
くて安定した通信を提供可能となる。
• 特定のデータセンターから複数のクラウドプロバイダーへ大
容量のプライベート接続サービスを提供。利用者のサービス
展開の迅速化、クラウドバックアップの最適化を行うことが
できる。
• 災害復旧計画を支援するサービスも提供。
Source : http://www.dcblox.com

Macrometa（グローバルデータネットワーク）
社名
設立 2017年
本社 San Mateo, CA
従業員 87名
投資家
Shasta Ventures, Sway Ventures, Fusion
Fund 他
チーム
Chetan Venkatesh (Co-Founder, CEO)
• ソフトウェア開発のAtlantis
Computingを立ち上げた
• 金融サービスに特化したVCにて
約６年の経験を積む
事業概要
• 175のデータセンターを有し、3つの機能を提供。
• グローバルデータメッシュの機能は、あらゆるデータを低遅
延で保存し、提供。低遅延を実現する主な仕組みは、
キャッシュのレプリケートや、リクエストの最適な
ルーティング、データへのインデックス付けなどが含まれる。
• エッジコンピューティングのような要件においても機能でき
るよう、マイクロサービスなどの動的なコンピューティング
にも対応。
• データの保護は、個人情報を分離して保管をしたり、データ
のトークン化を行ったりする。
Source : https://macrometa.com/

Edjx（分散型サーバレス開発基盤）
社名
設立 2018年
本社 Raleigh, NC
従業員 18名
評価額非公開 / Seed
投資家 InterSouth Partners 他
チーム
Benjamin Thomas (Co-Founder, CTO)
• クラウドの利用効率を可視化する
IT関連ソフトウェアを提供する
6fusionのCTOを経験
事業概要
• IoTやM2Mアプリ、セキュリティ機能の開発をサポートする
サーバレスプラットフォームを提供。同社のネットワークは
メッシュで構成されており、超低遅延を同時に実現すること
ができる。
• コンテンツ配信、ストレージ、データベース、コンピュー
ティングリソースとしても利用可能。
• 自動的にエンドユーザーに近いノードを自動的に選択する技
術を組み込むことで、分散型の複雑さを取り除いている。
Source : https://edjx.io/edjfunctions

SiMa.ai（MLシステム構築の効率化）
社名
設立 2018年
本社 San Jose, CA
従業員 154名
投資家
VentureTech Alliance, Amplify Partners,
Wing Venture Capital 他
チーム
Krishna Rangasayee (Founder, CEO)
• 半導体製造業のXilinx社に18年間
勤務。最終役職はGM。
• 同業界のLattice Semiconductor社
では、Board of Directorとして
4年間勤務。
事業概要
• MLシステムの構築を効率化するための、SoC (システムオン
チップ) およびソフトウェアプラットフォームを提供。
センサーやコンピュータービジョンを活用したエッジ
デバイスへの組み込みを想定し、設計されたチップを提供。
• 電力効率も優れており、1ワットあたりのパフォーマンスは
従来の10倍にもなる。
• 対応アプリケーションは、ドローン / 産業用ロボットおよび
IoT / 自動車 (自動運転車) / 医療機器など、多岐にわたる。
• 2022年11月、自動車産業への参入を発表。
Source : https://sima.ai

Kneron（AIコンピューティングを搭載したチップ）
社名
設立 2015年
本社 San Diego, CA
従業員 82名
投資家 Horizon Ventures, HongShan, Kube VC 他
チーム
Albert Liu (Co-Founder, CEO)
• 台湾の大学を卒業後、カリフォル
ニア大学ロサンゼルス校にて
電気工学の博士号を取得。
• Qualcomm、Samsungなどで
R&Dやマネジメント職に従事。
事業概要
• デバイス上でAIコンピューティングを可能にするNPU
を搭載したAIエッジチップを提供。スマートホーム、
スマート監視、ロボット、ドローンなどに組込むことが可能。
• データ計算処理をクラウドではなくエッジデバイス上で行う
という独自の製品開発実施。
• 高エネルギー効率、高い画像認識効率、低遅延、高速の
ディープラーニングなどをサポート。
• AI、コンピュータビジョン、画像処理の分野で30以上の
国際特許を取得。
Source : https://kneron.com/

Zededa（エッジを一元的に強化）
社名
設立 2016年
本社 San Jose, CA
従業員 90名
評価額非公開 / Series 不明
投資家
Energize Ventures, Lux Capital, Almaz
Capital Partners 他
チーム
Said Ouissal (Co-Founder, CEO)
• 複数の企業でネットワーク系の
エンジニアや部門の責任者などを
務めた。
• Juniper Networks社では、
ＰＭのVPを務めた。
事業概要
• ベアメタル上に展開可能なソフトウェアを提供し、各エッジ
デバイスのデータフローを監視。異常な通信が発生している
場合には、エッジデバイスの通信を制御することも可能。
• 汎用的なハードウェアをサポートしており、ベンダーフリー
かつワンクリックでアプリを広範囲に展開することが可能。
• エッジデバイスでより多くのデータを収集することで、迅速
かつ有効なビジネス判断につなげる効果が期待できる。
• ゼロタッチプロビジョニングにおける実装までクラウドから
行うことができ、自動化にも対応。
Source : https://zededa.com/

Edge Impulse（エッジ向け機械学習プラットフォーム）
社名
設立 2019年
本社 San Jose, CA
従業員 87名
評価額 $202.5M / Series B
投資家
Fika Ventures, Acrew Capital, Canaan
Partners 他
チーム
Zach Shelby (Co-Founder, CEO)
• ミシガン工科大学で電気工学の
学士を取得。2003年にフィン
ランドのオウル大学で電気工学の
修士号を取得。
• ARMでVPを務めるなど数社の
IT企業の立ち上げに携わる。
事業概要
• 汎用性の高い機械学習開発プラットフォームを提供。より
インテリジェントなデバイス開発や、データに基づく意思決
定に利用可能。
• 同社のSDKは、通常難しいとされるIoTセンサーのデータを
機械学習言語Pythonに展開できるようにしている。C++へ
の展開も可能。センサーから得られた画像などのデータの特
徴を分析し、最適な機械学習モデルを構築することが可能j。
• 工場の機械の誤作動や、安全確認、健康管理、スマートホー
ムなどの利用例がある。既存の機械学習ツールがある場合は、
連携可能。
• SonyやNASAが利用。
Source : https://www.edgeimpulse.com

Latent AI（エッジ向けに最適化された安全なMLOps）
社名
設立 2018年
本社 Menlo Park, CA
従業員 39名
評価額非公開 / Series A
投資家
Future Ventures, Autotech Ventures,
Blackhorn Ventures 他
チーム
Jags Kandasamy (Co-Founder, CEO)
• 3社の会社を立ち上げた経歴
• HP社にてセキュリティ製品である
Arcsightの製品販売の責任者
を経験
事業概要
• エッジ上に構成したAIは、モデルが効果を発揮するために
メモリと電力を最適化する必要がある。同社の製品は、最適
なランタイムを自社のアルゴリズムから導き出し、エッジに
組み込まれたAIシステムを制御することができる。
• ソフトウェア開発におけるCI/CDプロセスをAPIを介して
エッジに適用することで、機械学習の管理を行い信頼性を高
めることができる。
• 学習によって得られた情報は簡単に他の機器に転用すること
もでき、運用者の負荷を軽減するとともにAdaptive AIの機
能により、自動的に各エッジに最適化されたランタイムを設
定。
Source : https://latentai.com/

Nstream（ストリーミングデータアプリケーション向けのプラットフォーム）
社名
設立 2015年
本社 Campbell, CA
従業員 113名
評価額非公開 / Seed
投資家
Silver Creek Ventures, Cambridge
Innovation Capital 他
チーム
Christopher Sachs (Founder, CTO)
• ネットワーク機器を提供する
Sensity Systems社にて
ソフトウェアエンジニアとして
勤務
事業概要
• 取扱いの難しいストリーミングデータをリアルタイムで集約
して相関付ける。その結果、リアルタイムの状態変化に応じ
て、任意のビジネスロジックと自動化されたアクションを実
行することができる。
• ステートフルマイクロサービスや、ストリーミングAPIをサ
ポート。
• ユースケースとしてドバイの交通機関では、UAE 全体の貨物
車両の移動のリアルタイム分析を行っている。こうした技術
はコネクテッドカーなどにも適用ができる。
Source : https://nstream.io/

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