Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Technology innovation and future of Data Center

263 views

Published on

Med-long term vision of SAKURA Internet Research Center (2018)
さくらインターネット研究所の中長期ビジョン(2018年度)
さくらの大納涼会2018@北海道 発表資料

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Technology innovation and future of Data Center

  1. 1. 技術が実現する イノベーションと データセンターの将来 さくらインターネット研究所の中長期ビジョン 2018/8/2 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 鷲北 賢 (C) Copyright 1996-2018 SAKURA Internet Inc
  2. 2. 自己紹介 • 鷲北 賢(わしきた けん) • 1998年4月入社 • バックボーンのお守りからサービス開発まで ─ 初期の専用サーバ、データセンター構築 ─ オンラインゲームプロジェクト ─ CTO兼取締役、などなど • 2009年より、さくらインターネット研究所 所長 ─ 仮想化技術の研究(Linux KVM) ─ さくらのVPS開発ヘルプ • 2011年~2017年、さくらのクラウドPD兼務 • @ken_washikita • https://facebook.com/ken_washikita 2
  3. 3. さくらには研究所があるんです • 企業R&DのRを担当する部門 ─ インターネット技術に関する研究を行う ─ 成果の発信と利用を通じて、社会と会社の発展に寄与する • モットー ─ 面白いと思うテーマにどしどし取り組んでいく • 過去に取り組んだテーマ ─ IDCにおけるIPv6実装 ─ 仮想化技術の研究(サーバ/ストレージ/ネットワーク) ─ IoTの研究 ─ 災害対策とICT/パノラマ写真 ─ 発電技術の研究(燃料電池/地熱発電/風力発電) 3
  4. 4. これまでの成果物など 4 研究所ブログ https://research.sakura.ad.jp
  5. 5. 現在の研究所のフォーカス 5 さくら 現業ビジネス インフラ領域 新ビジネス領域新技術領域 量子 コンピューティング サーバネットワーク データ流通 分散システム (エッジ・フォグ) 衛星データ (位置データ活用PF) クラウド・VPS IoT モビリティ・ ロボティクス 機械学習 ストレージ セキュリティ ブロックチェーン データセンター ファシリティ 音声インタフェース スマートシティ ・スマートビル
  6. 6. さくらインターネット研究所 中長期ビジョン 66 ビジネス適用検討期新 ビ ジ ネ ス 領 域 新 技 術 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 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 ブロックチェーン 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・Arukas 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
  7. 7. クラウド時代のインフラストラクチャ • 大規模データセンターへのリソースの過度な集中 ─ クラウドとは、コンピューティングをデータセンターに集 中させることによる効率化である ─ 端末はさまざまな形態を取りうるが、それほど「スマー ト」ではない ─ 処理をセンターに押し付けることで高度なタスクを実行し ている • 効率化によって大きな成果は上がったが、欠点もある • 深刻な帯域不足と大きなレイテンシが発生している ─ センサーの高度化・多数化により帯域が不足 ─ 全世界規模のメガ・クラウドの出現によりレイテンシが深 刻な問題化 ─ リアルタイムな課題・問題には不向き 7
  8. 8. 具体例:スマートスピーカー • 話しかけるだけで利用できる「賢い」機器 • 実態はデータセンターにある「本体」と通信するだけ の端末に過ぎない • 考えているのは「本体」で、端末 はそれほど賢くない • それでも一見、スピーカーが考え ているように見える 8
  9. 9. エッジ/フォグ・コンピューティング • 端末側にコンピューティングを降ろす ─ 処理をセンターに任せない(任せられない) ─ 自立的に処理し、結果だけをセンターに返す(共有) • 短・中距離無線通信でノード間を繋ぐ ─ 移動体/自律体 ─ 単体だけでなくグループで動作することもありうる • 局所(ローカル)でノードをまとめるセンターが必要 ─ 一定の効率化(有線ノードの方が有利) ─ 一定の性能確保(固定ノードの方が高性能) 9
  10. 10. 具体例:自動運転自動車 • 自律性 ─ その場で即時の判断が必要 ─ センターに判断を仰いでいては間に合わない • 移動体通信 ─ 中・高速移動 ─ 大容量通信が必要 ➢ 現在は小さくとも将来どんどん大きくなる ─ ノード間通信も活用できる ➢ 自動車同士が情報交換し、運転の助けとする ➢ 渋滞回避/事故情報の共有/などなど • 大規模センターへの集約ではなく… ─ 多数の中・小規模センターを作り、分散共有する ─ 近距離センターと通信することでレイテンシを抑える 10
  11. 11. 研究所的結論 • 大規模データセンターは時代遅れになる ─ コンテナよりも小さな規模の、可搬型ノードや数ラックの センターが多数(300程度)必要になる ─ これらを中心にエッジノード/フォグノード群を形成 ─ IoT過渡期/普及期を経て、スマートビル/スマートシティ が具現化していく • 極小センターを取りまとめる中規模センター ─ 全国各政令指定都市(現在20)に設置 ─ クラウド並みのコンピューティングパワーを低レイテンシ で提供 • センターレス/分散システム ─ 現場にある大量のモノを賢くする • 集中・分散のハイブリッド ─ 常にコンピュータのアシストがある 11
  12. 12. さくらインターネット研究所 中長期ビジョン 1212 ビジネス適用検討期新 ビ ジ ネ ス 領 域 新 技 術 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 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 ブロックチェーン 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・Arukas 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
  13. 13. おしまい 13

×