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MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについて

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- MECについての理解
- MEC + GPU コンピューティング
- コンテナ/ハイパーバイザーについての整理
- 構成案

Published in: Technology

MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについて

  1. 1. MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティング について 日本仮想化技術株式会社 VitrualTech.jp 2017/11/29 1
  2. 2. MECについての理解 2
  3. 3. MEC を取り巻く状況 外的要因 • 5G ネットワークの立ち上がり • Edge Throughput が 100Mbps • Latency が 1ms • Peak Data Rate が 20Gbps • Connected Carやスマートスピーカーな どの新領域のアプリケーションの登場 内的要因 • 運用コスト削減への圧力 • Software Defined Infrastructure の本格検討 • NFVやSD-WANを商用インフラで検討 • 機械学習や深層学習の業務への活用検討
  4. 4. MECを理解する① MEC のユースケースによって 必要な要素(テクノロジー、品質、 ビジネス要件)が異なる MBB: Mobile Broadband mMTC: massive Machine Type Communications Dense Inf Society Connected vehicles VR office/factory/tactileThroughput Latency Reliability Availability Energy Efficiency User/Device density Implications of 5G RAN and IoT on OpenStack based edge computing. より引用 [ OpenStack Summit にて AT&T, Ericsson 発表 ] https://www.openstack.org/videos/sydney-2017/implications-of-5g-ran-and-iot-on-openstack-based-edge-computing
  5. 5. Disaggregated CoreDisaggregated RAN MECを理解する② AT&T の MEC Architecture 5G Application Ecosystem IoT Connected Car MBB RU DU UPF UPF Macro Radio & Small cell Antennas 5G Base Stations Edge Cloud Centralized Cloud CCF Internet CU-CP CU-UP NFV MANO (Management & Orchestration) CU: Centralized Unit CP: Control Plane UP: User Plane UPF: User Plane Function CCF: Core Control Function RU: Radio Unit DU: Digital Unit Implications of 5G RAN and IoT on OpenStack based edge computing. より引用
  6. 6. MECを理解する③ • Docker / Kubernetes でコントローラを構成する • ゼロタッチ・プロビジョニングが鍵 • 数千ロケーションに展開することを想定 • エッジノードにて新しい技術を即座にサポート (GPU, SmartNIC, FPGA, など) • NFVやSDNなど他のプロジェクトとの連携を想定 AT&TのMECプロジェクトを推進する上での気づき
  7. 7. MEC+GPUコンピューティング 7
  8. 8. MEC+GPUコンピューティング • Docker / Kubernetes を使用したMEC環境の構築 • ゼロタッチ・プロビジョニングを見越した、MEC環境の構築・構成 変更 • サーバOSのインストールからコンテナアプリの設定まで • 仮想ネットワークと仮想ストレージも視野に • エッジノードでGPUの活用 POC(Proof of Concept)で実証したいこと
  9. 9. Container nodes MEC+GPUアーキテクチャ NFV MANO Edge Controllers Physical Provisioning Application Provisioning SDN / SDS Monitoring / Alerting Orchestrator GPU Hi speed networking General purpose Low energy Hi speed storage GPU Server GPU Server Storage Server Storage Server Object Storage Servers w/t SmartNIC Servers Edge Cloud のスコープ ServerServer Server
  10. 10. Edge Computing で必要な構成要素 前ページのMEC+GPUアーキテクチャの図示した構成要素以外 で必須・任意の構成要素を列記 必須要素 • Edge Cloud のオーケストレータ • Kubernetes を想定 • Edge Cloud 内のリソースを操作するための End Point • Kubernetes API を想定 任意要素 • Edge Cloud 内の構成情報・資産情報の管理 10
  11. 11. Container nodes POC#1のスコープ想定 NFV MANO Edge Controllers Physical Provisioning Application Provisioning SDN / SDS Monitoring / Alerting Orchestrator GPU Hi speed networking General purpose Low energy Hi speed storage GPU Server GPU Server Storage Server Storage Server Object Storage Servers w/t SmartNIC Servers Edge Cloud のスコープ ServerServer Server
  12. 12. コンテナ/ハイパーバイザー についての整理 12
  13. 13. GPUノードにおける整理 Hypervisor/Container でGPUを動かすために • HypervisorではPCI パススルー で、Containerでは nvidia docker で利用可能 • PCI パススルーはOpenStackコンピュートノードに設定が必要 • KVM ベースの GPU インスタンスに GPU を割り当てる • nvidia dockerは特別なハードウェア設定なしに使用できる • OpenStackから Kubernetes や Docker コンテナを操作するた めの仕組みを導入する必要がある 13
  14. 14. GPUノードにおける整理 どちらを選択するのがよいのか? PCI パススルー nvidia docker 強み 多目的(VDI/HPC/DL) で利用可能 環境構築が簡単 弱み 特別な環境設定が必要 • HPCやDLの用途に限定 • リソース競合の懸念 • OpenStackとの連携に課題 14 用途に合わせて選択するのがよいと考えます。 OpenStack + nvidia docker については NTT コミュニケーションズ様 が調査を行い発表しているので参考するとよいです。 https://www.slideshare.net/VirtualTech-JP/gpu-container-as-a-serviceoss-openstack-20177
  15. 15. General purposeノードにおける整理 コンテナ技術が注目される理由 トレンドについての説明 • アプリケーション開発者の熱狂的な支持 • 「作って、壊せる」環境の手軽さ • クラウド・ネイティブ・アプリケーションの増加 • DevOps や Immutable Infrastructure の推進 • 通信事業者でのコンテナ技術の採用の流れ • NFV領域やサービスプラットフォームなどでの適用検討 現時点においてHypervisorとContainerのどちらを選択してもよ いが、今後Containerを採用するユースケースが増加すると想定 Hypervisor上にContainerを乗せることはできるが、ベアメタル サーバ上にContainerを乗せる方式が一般的になると予想 15
  16. 16. 参考情報)OpenStack Summit Boston 2017 での発表 AT&T’s Container Strategy and OpenStack‘s Role in it 16 Today: • OpenStack on コンテナ (OpenStackのコントローラノードを コンテナ上で稼働) 2018-19: • コンテナアプリケーションの増加と ハイパーバイザー型アプリケーションの 減少 • NFVでのVNFアプリケーションのコンテ ナ化(POCレベル) 2019+: • VNFアプリケーションのコンテナ化が 一般的に
  17. 17. コンテナ/ハイパーバイザーについての整理 • GPUノードにおける整理 • 用途に合わせて選択する • HypervisorでGPUを使用するために特別なH/W設定が必要なので、1 台のGPUサーバでHypervisor/Containerを混在することはできない • General purposeノードにおける整理 • 現時点においてHypervisorとContainerのどちらを選択してもよいが、 今後Containerを採用するユースケースが増加すると想定 • Hypervisor上にContainerを乗せることはできるが、ベアメタルサーバ 上にContainerを乗せる方式が一般的になると予想 17
  18. 18. 構成案 18
  19. 19. Container nodes POC#1の構成案(ハードウェア) Edge Controllers • Physical Provisioning • Monitoring /Alerting • Application Provisioning • Orchestrator • SDN POC#1のControllersの多重化は行わない想定 • GPU • General purpose
  20. 20. Container nodes POC#1の構成案(ソフトウェア) Edge Controllers • Physical Provisioning • Monitoring /Alerting • Application Provisioning • Orchestrator • SDN POC#1のControllersの多重化は行わない想定 • GPU • General purpose MAAS/Juju Prometheus / Grafana Kubernetes vMX nvidia docker docker Contrail Contrail vRouter
  21. 21. Appendix 21
  22. 22. NVIDIA CONFIDENTIAL. DO NOT DISTRIBUTE. サイバートラスト(株) 会社概要 商号 サイバートラスト株式会社 Cybertrust Japan Co., Ltd. 設立 2000年6月1日 代表者 代表取締役社長 阿多 親市 資本金 400百万円 主要株主 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 株式会社大塚商会 株式会社オービックビジネスコンサルタント 株式会社サンブリッジ ソフトバンク・テクノロジー株式会社 日本電気株式会社 株式会社日立製作所 事業所 新宿オフィス(本社)、赤坂オフィス、松江ラボ、旭川サテライトオフィス 事業内容 •IoT関連事業 •認証サービス事業、セキュリティソリューション事業 •Linux OS開発、OSSを活用したエンタープライズ向けソフトウェア開発、組込みLinux関連事業、サポートおよびコンサルティング事業 2017年10月 ミラクル・リナックス(株), サイバートラスト(株) 合併により、 大きく変動
  23. 23. NVIDIA CONFIDENTIAL. DO NOT DISTRIBUTE. サイバートラスト(株) 事業領域 サイバートラストの認証事業とミラクル・リナックスの組込みLinux事業の組み合わせで、 IoT 時代のデファクトスタンダードへ 国内電子認証局の運用 Linux/OSS の専門性電子認証の専門性 専用機器・組込み開発 ITインフラを支えるLinux提供 グローバル標準 組込みLinux IoT 電子認証 IoT 事業開発・グローバル協業 認証・セキュリティ事業 IoT事業 Linux/OSS事業
  24. 24. 日本仮想化技術(株) 概要 英語名:VirtualTech Japan Inc. 設立:2006年12月 資本金:3,000万円 本社:東京都渋谷区渋谷1-8-1 取締役:宮原 徹(代表取締役社長兼CEO) 伊藤 宏通(取締役CTO) スタッフ:9名(うち、8名が仮想化技術専門エンジニアです) URL:http://VirtualTech.jp/ 仮想化技術に関する研究および開発 • 仮想化技術に関する各種調査 • 仮想化技術に関連したソフトウェアの開発 • 仮想化技術を導入したシステムの構築 • OpenStackの導入支援・新規機能開発 ベンダーニュートラルな独立系の仮想化技術のエキスパート集団
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