プラットフォーム事業者としての今後のエッジコンピューティングのあり方について

Shunsuke Kikuchi
Shunsuke KikuchiSenior Researcher - Sakura Internet at Sakura Internet Research Center
プラットフォーム事業者としての
今後のエッジコンピューティング
のあり⽅について
@エッジコンピューティング環境を考慮した
次世代IoTプラットフォームに関するパネル
2019/11/28
(C) Copyright 1996-2019 SAKURA Internet Inc
さくらインターネット研究所 上級研究員 菊地俊介さくらインターネット株式会社
はじめに
• 本資料では
• さくらインターネット研究所のエッジコンピューティングに
向けた取り組みについて紹介する。
• 本資料の構成
• 【参考】超個体型データセンターコンセプト
• エッジコンピューティングの整理・分類
• エッジコンピューティング(PF)の研究開発計画
2
⾃⼰紹介
3
菊地 俊介 (東京都出⾝、品川区在住)
所属 さくらインターネット研究所
学歴 早稲⽥⼤学⼤学院 理⼯学研究科
電⼦・情報通信学専攻 修⼠課程修了
早稲⽥⼤学⼤学院 国際情報通信研究科 博⼠課程単位取得退学
職歴 富⼠通(株)富⼠通研究所に就職
ネットの研究やったり、SEやったり、
NICTに出向したり、トイレIoT作ったり
さくらインターネットに転職
データ流通(含む情報銀⾏)、OpenFogコンソーシアム、
量⼦(アニーリング)コンピュータ、 AR/VR、モビリティ
専⾨ エッジ・Fogコンピューティング
(分散系システムのあたり)
趣味 新技術調査、⾞、鉄道、読書、最近はガンプラ作り
@kikuzokikuzo
https://note.mu/kikuzokikuzo
hDps://www.facebook.com/
kikuzokikuzo
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028
【参考】さくらインターネット研究所 10年ビジョン
4
ビジネス適⽤検討期新
ビ
ジ
ネ
ス
領
域
新
技
術
研
究
領
域
技術的黎明期
中規模
データセンター
(政令指定都市)
情報システムはスマホから⾶び出し、現場(環境)に溶けこんでいく。
集中・分散の
ハイブリッド
可搬型・ビル型・
⼩型データセンター
(300拠点︖)
センターレス
分散システム
クラウドと同じパワー・使い勝⼿を低遅延で
ラズパイのカバー領域(=現場のデータ処理)を
吸い上げる(現場での脱PC、脱スマホ)
現場にたくさんあるものを、賢くする
常にコンピュータのアシストがある
(ビッグブラザーの時代)
イ
ン
フ
ラ
領
域
ビジネス化(開発)期
機械学習・AI
分散システム(エッジ・フォグ)
量⼦コンピューティング
⾳声インタフェース
LPWA
ARMクラスタ
5G
サーバ/ストレー
ジ・ネットのPod化
クラウド・コンテナ
のコンポーネント化
スマートシティ・スマートビル
(データ公開・API開放)
データ流通
衛星データ
(位置データ活⽤PF)
モビリティ・ロボティクス
2019版
コンテナ・サービスメッシュ
⽬標RTT
2msec
⽬標RTT
20msec
【参考】超個体型データセンターコンセプト (1/2)
超個体型データセンター : Super Organism Data Center
序⽂
• クラウド時代の⼀極集中構造が限界に達し、エッジコンピュー
ティングによる半集中の階層構造を利⽤しつつも、さらに分散
化が進み、あらゆるデバイスや場所にデータセンター的な機能
が溶け込んでいく。
• しかし、各コンピューティングは独⽴した個体として機能しな
がらも、総体としては統率されているようにみえたり、⼩・中
規模データセンターがハブとなって結果的に全体がうまく繋が
れ、構成されていく。その様は、分散された各個体と集中する
各個体が群体をなしており「超個体的」であるといえる。
• 各コンピューティングが⾃律的に分散と集中のハイブリッド構
造をとるような環境を「超個体型のデータセンター」、各デー
タセンターを総体として透過的に扱えるOSを「超個体型データ
センターOS」と定義する。
5
【参考】超個体型データセンターコンセプト (2/2)
1. 現在はデータセンターに巨⼤なコンピューティングリソースが存在してい
るが、今後は、レイテンシ・セキュリティ・コスト等の要件から、あらゆ
る場所や社会(組織)にコンピューティングリソースが溶け込んでいくこ
とになる。
2. それら分散したコンピューティングリソースは、単独でコンピューティン
グパワーを提供するにとどまらず、その場所や社会の要求に応じて、⾃律
的に、分散あるいは有機的に結合し、現場・クラウドそれぞれが縦横に結
びついたハイブリッド構造をとれるように機能する。
3. そのようなシステムにより実現されるものは、⼈々の⾝近に存在し、リア
ルタイムかつインテリジェンスにユーザを⽀えながら、しかし同時にバッ
クエンド側が有機的に結合することにより、かつてないマシンパワーとリ
ソース量を動員することで現場最適かつ全体最適をも実現するSuper
Organism Worldである。
4. さくらインターネット研究所はこのようなビジョンのもと、Super
Organism Worldを実現する超個体型データセンターシステムやそれを統
括管理する超個体型データセンターOS等の研究開発を推進していく。
6
エッジコンピューティングは「超個体型データセンター」のサブセット
• さくらインターネット研究所では、「超個体型データセン
ター」コンセプトの実現に向けた、様々な研究開発を実施中。
• 超個体型データセンターOSを作ろう︕ということから、分散
OSを作るにあたって必要となる様々なコンポーネントについて
広く検討中。
• プロセス管理
• ストレージ管理
• ネットワーク制御
• デバイス制御
• 監視⼿段
• ...
• 超個体型データセンター実現の観点から、エッジコンピュー
ティングをトップダウンで分析・分類し、研究開発ターゲット
を決定。 7
このあたりが、エッジコンピューティングにマッチする。
エッジコンピューティングの分析・分類
ここでは、エッジコンピューティングを以下の2つの観
点から分類した。
8
・推進事業者、領域による分類
・機能レベルによる分類
エッジコンピューティングの分析・分類
9
・推進事業者、領域による分類
・機能レベルによる分類
既存検討・背景
• 「エッジコンピューティング」は、それを語る⼈のバックグラウンドに
よって内容が異なり定義は曖昧。ここではこのように分類する。
10
分類 MEC型 IIC型 クラウド延伸型
説明
携帯電話の基地局の
コンピューティング
リソースを活⽤
産業システムを⺟体に
エッジの標準化を⽬指す
クラウドのエコシステム
をエッジ領域に延伸しよ
うとするもの
推進団体・
組織
MEC (Multiaccess
Edge Computing)
IIC (Industrial Internet
Consortium),
EdgeX Foundry
AWS Greengrass,
Azure IoT Edge,
Google Cloud Iot Edge
階層
3
(クラウド、エッジ、
デバイス)
3〜
(クラウド、エッジxN段、
デバイス)
2〜
(クラウド、エッジxN
段、デバイス(0〜N段))
エッジの
所有者
携帯電話事業者など。
単⼀事業者。
そのエッジ領域の管理者
(⼯場管理者等)
個々のエッジシステム
(⼩領域)の所有者
備考
OpenFogコンソーシアム
などもここに⼊る
• 飯田勝吉 : エッジコンピューティング研究開発の現状と 今後の課題 (インターネットアーキテクチャ),信学技報, Vol. 117, No. 187, pp. 25–30 (2017).
• 秋山豊和, 他 :エッジコンピューティング環境を考慮したDataflow plaTormにおけるコンポーネント管理方式と配備戦略, Webシステムアーキテクチャ研
究会, 2019/04/13
過去資料より
(DICOMO2019)
エッジコンピューティングの領域(アクセスネットワーク)による分類
• エッジコンピューティングは、ユーザの近傍に進出するために、
必然的に「メディア(アクセスネットワーク)」が必要。
• アクセスネットワークとの関わり⽅(誰が推進するか)から、
エッジコンピューティングを3種に分類。
11
モバイル(キャリア)ネットワーク
有線(キャリア)ネットワーク
⾃営(有線)ネットワーク
RAN Mobile Backhaul
the Internet
クラウド
(⼤規模D.C.)
基地局
局舎
アクセス網
(NTT東⻄)
BackBone
⾃営網
⾃営D.C.
Local5G
MEC型
IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
デバイス
3種のアクセスネットワーク
エッジコンピューティングの分類(続き)
• アクセスネットワークを超えてエッジをつなげるのは
現実的にはかなり難しい。
• →単⼀のエッジコンピューティングPFがすべてを制覇すると
いうのは現実的ではない。
• (クラウド事業者が携帯電話事業者と⼿を結ぶ→悪夢のシナリオ)
12
RAN Mobile Backhaul
the Internet
クラウド
(⼤規模D.C.)
基地局
局舎
アクセス網
(NTT東⻄)
BackBone
⾃営網
⾃営D.C.
Local5G
MEC型
IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
デバイス
⾼い参⼊障壁→
参⼊障壁→
エッジコンピューティングの分析・分類
13
・推進事業者、領域による分類
・機能レベルによる分類
エッジコンピューティング(PF)が持つべき機能・性能とは
• エッジコンピューティングとは︖
• ユーザ近傍(エッジ)にコンピュータリソースを置
き、低レイテンシのサービスを提供する
• エッジだけでなくクラウド(のリソース)も併⽤する
• それ以外は、バラバラ...
• ユーザ(エンドデバイス)の移動に対応する
• クラウドと同様の使い勝⼿で使える
• エッジノードによって機能・性能に差がある(のを吸収でき
る)
• ...
14
最低限のコンセンサス
エッジコンピューティング機能レベル定義(私案)
15
レベル 内容
エンド
(ネット)
クラウド
Level5
ロジック変更
ロジックを組み
替えられる。
オーケストレーション、
疎結合アーキ、マイクロ
サービス
Level4
スケールアップ
処理能⼒を柔軟に
変えられる。
仮想化によるスケール
アップ、ベアメタル
Level3
スケールアウト
処理能⼒を増減
させられる。
SLBによるスケールアウ
ト
Level2
ノード移動
(ドメイン超え)
ノードが動ける。
OSIレイヤ3が
変わる。
LTE/Wi-Fi切替、
FMC、トンネリング
Level1
ノード移動
(ドメイン内)
ノードが動ける。
OSIレイヤ2で
吸収する。
Wi-Fi、LTE、VLAN VMマイグレーション
• クラウドが(で)実現している機能を整理する
システムのフレキシビリティの向上
• クラウドは ” レベル5”(=疎結合・マイクロサービ
ス)まで到達
16
クラウドエッジエンド
移動
スケールアウト
ロジック(フロー)
組み換え
スケールアップ
ドメイン超え
ドメイン内
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
Level 0
エッジコンピューティング機能レベル定義(私案)
17
レベル 内容 エンド(ネット) エッジ クラウド
Level5
ロジック変更
ロジックを組み
替えられる。
疎結合アーキ、マ
イクロサービス
Level4
スケールアップ
処理能⼒を柔軟に
変えられる。
仮想化によるス
ケールアウト、ベ
アメタル
Level3
スケールアウト
処理能⼒を増減
させられる。
SLBによるスケー
ルアウト
Level2
ノード移動
(ドメイン超え)
ノードが動ける。
OSIレイヤ3が
変わる。
LTE/Wi-Fi切替、
FMC、トンネリング
Level1
ノード移動
(ドメイン内)
ノードが動ける。
OSIレイヤ2で
吸収する。
Wi-Fi、LTE、VLAN VMマイグレーショ
ン
• クラウド+エッジに拡張する
エッジとクラウドにまたがる動的
処理ロジックを組める
エッジ+クラウド
仮想スーパーノードが使える
エッジとクラウドを組み合わせて
使える
クラウドとエッジをまたがる
マイグレーション
エッジコンピューティングの機能レベル定義(私案)
• ”エッジに拡張したレベル5 ”で、エッジとクラウドを
またがる動的ロジック組み換えが可能に。
18
クラウドエッジエンド
移動
スケールアウト
ロジック(フロー)
組み換え
スケールアップ
ドメイン超え
ドメイン内
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
Level 0
エッジとクラウドにまたがる動的処理ロジック
エッジ仮想スーパーノード
エッジ+クラウドスケールアウト
エッジ→クラウドマイグレーション
エッジコンピューティング(PF)が持つべき機能・性能とは
• エッジコンピューティングとは︖
• ユーザ近傍(エッジ)にコンピュータリソースを置き、
低レイテンシのサービスを提供する
• エッジだけでなくクラウド(のリソース)も併⽤する
• それ以外は、バラバラ...
• ユーザ(エンドデバイス)の移動に対応する
• クラウドと同様の使い勝⼿で使える
• エッジノードによって機能・性能に差がある(のを吸収でき
る)
• ...
19
最低限のコンセンサス
→Level5
→Level3
→Level4
論点︓どこまでのフレキシビリティをもたせるか︖
どこまでのフレキシビリティを持たせるか︖
20
エッジ-クラウド間でのマイグレーション(=Level1,2)は必要︖
ロジック組み換え(動的なデプロイ)(=Level5)は必要か︖
機能を考えることは出来るが、本当に使われるか、は...︖
使う側の観点からは、極⼒構成変更のないシステムに
したいはず...。
使い⽅例︓ユーザの移動に合わせた処理の移動など
さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発プラン
21
3つのエッジコンピューティング(PF)
研究開発計画
さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画
• Plan1: 「クラウド延伸型」+「MEC型」のLevel5
• エッジとクラウドをシームレスに使えるコンピューティング環境の実現
• 屋外でも屋内と同じようなコンピューティングの恩恵を受けられる
22
RAN Mobile Backhaul
the Internet
クラウド
(⼤規模D.C.)
基地局
局舎
アクセス網
(NTT東⻄)
BackBone
⾃営網
⾃営D.C.
Local5G
MEC型
IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
デバイス
(さくらの)クラウドを携帯網まで延伸する。
• クラウドAPI/コントロールパネルをそのまま使える
• クラウド内ネットワークがエッジ領域まで延伸する
• Pod型データセンタ
エッジとクラウドが⼀体となったPaaSの提供
• エッジ⇔クラウド間でのマイグレーション
• エッジ⇔クラウド通しでののスケールアウト
• エッジでクラウドのGPUが⾒えて使える(仮想スー
パーノード)
• エッジ⇔クラウド通しでのフローの組み換え
クラウドエッジエンド
移動
スケールアウ
ト
ロジック(フ
ロー)組み換え
スケールアップ
ドメイン超え
ドメイン内
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
Level 0
エッジとクラウドにまたがる動的処理ロジッ
ク
エッジ仮想スーパーノード
エッジ+クラウドスケールアウト
エッジ→クラウドマイグレーション
さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画
23
RAN Mobile Backhaul
the Internet
クラウド
(⼤規模D.C.)
基地局
局舎
アクセス網
(NTT東⻄)
BackBone
⾃営網
⾃営D.C.
Local5G
MEC型
IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
デバイス
クラウドエッジエンド
移動
スケールアウ
ト
ロジック(フ
ロー)組み換え
スケールアップ
ドメイン超え
ドメイン内
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
Level 0
(さくらの)クラウドを⾃営領域に置いていく。
• クラウドAPI/コントロールパネルをそのまま使える
• クラウド内ネットワークがエッジ領域まで延伸する
• Pod型データセンタ
エッジとクラウドを組み合わせて使えるIaaSの提供
• エッジ⇔クラウド間でのマイグレーション
• エッジ⇔クラウド通しでののスケールアウト
• (オーケストレーションはユーザ領域として実装)
• Plan2: 「クラウド延伸型」のLevel3
• (さくらの)クラウド(IaaS)をエッジ領域に拡張していく
• 使い勝⼿は現状のIaaSと同じ
さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画
24
RAN Mobile Backhaul
the Internet
クラウド
(⼤規模D.C.)
基地局
局舎
アクセス網
(NTT東⻄)
BackBone
⾃営網
⾃営D.C.
Local5G
MEC型
IIC型(OT発展型) クラウド延伸型
デバイス
クラウドエッジエンド
移動
スケールアウ
ト
ロジック(フ
ロー)組み換え
スケールアップ
ドメイン超え
ドメイン内
Level 5
Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
Level 0
⾃営のシステムを相互に接続していく
• ⾃営エッジノードを簡単に作れる標準
パッケージを提供
• (研究室LANを相互に接続していくイ
メージ)
エッジ環境の相互利⽤が出来るよう、
APIレベル/データレベルので互換性
確保を推進
• Plan3: 「IIC/OT発展型」のLevel0
• ユーザが作ったエッジ領域を広げていく⼿助け
まとめ
• エッジコンピューティングの分類を2軸で提案
• 領域による分類
• MEC型、IIC(OT発展)型、クラウド延伸型
• 機能レベルでの分類
• マイグレーション(L1,2)、スケールアウト(L3)、スケールアップ(L4)、
ロジック組み換え(L5)
• さくらインターネット研究所としての開発計画案
• MEC+クラウド延伸でL5︓どこでもコンピューティングの実現
• クラウド延伸でL3︓さくらのクラウドを⾃営領域に伸ばす
• IIC/OT発展でL0︓⾃営のエッジノードを相互につなげる
• ニーズのあるインフラを作っていきたい(&⾯⽩そうな研
究テーマに取り組んでいきたい)
25
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