・ユースケースに学ぶエッジ/フォグコンピューティングの利点と脅威
~エッジ層 Vs. ネットワーク層 Vs. クラウド層~
・ユースケースに学ぶアプリケーションコンテナの利点と脅威
~インフラストラクチャ層 Vs. アプリケーション層~
・ユースケースに学ぶマイクロサービスの利点と脅威
~APIゲートウェイ Vs. サービス・メッシュ~
・エッジ/フォグコンピューティング × コンテナ/マイクロサービスで求められるセキュリティと人材像
~情報通信技術(IT) Vs. 電子制御技術(OT)~
・Q&A
AWS Japan YouTube 公式チャンネルでライブ配信された 2022年4月26日の AWS Developer Live Show 「Infrastructure as Code 談議 2022」 の資料となります。 当日の配信はこちら からご確認いただけます。
https://youtu.be/ed35fEbpyIE
ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
AWS Japan YouTube 公式チャンネルでライブ配信された 2022年4月26日の AWS Developer Live Show 「Infrastructure as Code 談議 2022」 の資料となります。 当日の配信はこちら からご確認いただけます。
https://youtu.be/ed35fEbpyIE
ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
グローバル企業の間では、次世代デジタルトランスフォーメーション(DX)基盤として、アプリケーションコンテナやマイクロサービス、サーバーレスを導入する動きが本格化し、境界防御の枠を超えた「ゼロトラスト」に基づくアーキテクチャ構築や、「Docker」による開発フローの自動化、「Kubernetes」による運用管理の標準化、「FaaS(Function as a Service)」による運用負荷の軽減などが進んでいます。本講演では、海外事例を題材に、エンタープライズユーザーが最新のクラウドネイティブ基盤を利用する場合のリスク/セキュリティ管理について概説します。
This slide share the recent activities on security automation.
First, it talks about the need for security automation; second, it talks about the standardization activities; third, it introduces recent research and development activities the presenter engages in
1. What Is “Metaverse”?
2. Use Cases of Metaverse in Healthcare: Robot-Assisted Surgery (RAS) Systems
3. What Is “Web3/NFTs”?
4. Use Cases of Web3/NFTs in Healthcare: Secure Health Information Exchange
5. Conclusion/Q&A
1. 米国立標準技術研究所(NIST) NIST SP 1800-30 遠隔医療の遠隔患者モニタリングエコシステムのセキュア化」草案第2版(2021年5月6日発行)
2. CSA Health Information Management WG 「クラウド上の遠隔医療データ」(2020年6月16日発行)
3. CSA Health Information Management WG 「遠隔医療のリスク管理」(2021年8月10日発行)
4. Q&A/ディスカッション
1. Use Case: Robot-Assisted Surgery (RAS) System on the Cloud
2. Worldwide IT Industry 2023 Predictions
3. Japan IT Spending Forecast by Region: 2021-2026
4. Japan Public Cloud Spending Forecast: 2021-2026
5. Japan Private Cloud Spending Forecast: 2021-2026
6. Japan Information Security Market Forecast: 2020-2026
7. Green Transformation (GX) in Healthcare
8. Conclusion/Q&A
1. Cybersecurity on Telehealth @NIST
2. Cybersecurity on Telehealth x Smart Home @NIST
3. Cloud-Native Privacy/Data Protection on Telehealth @CSA
4. Cloud-Native Security on Telehealth @CSA
5. Conclusions
1. 米国の次世代創薬基盤技術開発における官民連携パートナーシップの取組事例
2. CSA Health Information Management WG「クラウドにおける医療ビッグデータ」 (2020年7月21日発行)
3. CSA Health Information Management WG「クラウドにおける医療データのプライバシー保護」(2021年8月10日発行)
4. Q&A/ディスカッション
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
21. 21
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(1)
• Tim Bayer et al. 「状態モニタリングおよびインダストリー4.0配
布向けフォグ-クラウドコンピューティング・インフラストラクチャ」
(2019年5月2-4日)
Proceedings of the 9th International Conference on
Cloud Computing and Services Science, CLOSER 2019,
Heraklion, Crete, Greece, May 2-4, 2019
• コンテナ化のアーキテクチャ
• インフラストラクチャサービス
• Kubernetesマスター
• Kubernetesノード
• ネットワーク・通信
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing
Infrastructure for Condition Monitoring and
Distributing Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)
27. 27
2-3.医療分野のアプリケーションコンテナのユースケース
• Srini Bhagavan et al.「データ集約的なクラウドベースの医療
アプリケーション設計のケース」(2018年10月9日)
Proceedings of the First International Workshop on Semantic Web Technologies for Health
Data Management (SWH 2018)(http://ceur-ws.org/Vol-2164/paper7.pdf)
• クラウド上の医療
アプリケーション設計
向けアーキテクチャ
• ハイブリッドクラウド
上で、コンテナ
(Kubernetes)
を利用
出典:Proceedings of the First International Workshop on Semantic Web Technologies for Health
Data Management (SWH 2018), Paper7(2018年10月9日)
33. 33
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(1)
• Salman Taherizadeh et al. 「動的Internet of Things向
け毛細管コンピューティングアーキテクチャ:エッジデバイスからフォグ
/クラウドプロバイダーまでのマイクロサービスのオーケストレーショ
ン」(2018年9月4日)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6164252/
• モノリシック対マイクロ
サービスアーキテクチャの
アプリケーション構造
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary
Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from
Edge Devices to Fog and Cloud Providers」
(2018年9月4日)
37. 37
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(5)
• エッジノード:モーターホームAI通信ハードウェア(MACH)
• すべてのセンサーがネットワークのエッジ側にあるMACHで接続
される
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9