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Node-REDフローの
分散処理化による
次世代の都市システム
米澤拓郎
自己紹介
慶應義塾大学SFC 特任准教授
情報分野、特にスマートシティの研究
複数の国内・国際プロジェクトに従事
2018年10月12日に
研究室で坊主に
してもらいました
(6mm)
• Horizon2020/NICT: 欧州との連携による公共ビッグデータの利活用基盤に関する研究開発
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スター大学(イギリス)、Absiskey(フランス))(2016-2018)
• NICTソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発: オープン・スマートシティを実現す
るソーシャル・ビッグデータ利活用・還流基盤(参加研究組織:慶應義塾大学、東京大学、東京電機
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究組織:NTT東日本、NTT研究所、国立情報学研究所、筑波大学、慶應義塾大学、パナソニックシ
ステムネットワークス、CEA-LETI(フランス)、Engineering(イタリア)、カンタブリア大学(ス
ペイン)、ST-Micro(イタリア))(2013-2016)
• 総務省G空間×ICT実証事業: G空間防災モデル”レジリエントシティ湘南” (慶應大学、NTT東日
本、湘南広域都市行政協議会)(2014)
スマートシティ?
たくさん実世界情報集めて分析してフィードバック
https://www.arcweb.com/industries/smart-cities
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
IoT
フラグ回収という重荷
クイーンといえばライブ
人がゴミのようだ
都市情報センシングにゴミ収集車を
藤沢市に存在するゴミ収集車のすべてをIoT化
都市情報センシングにゴミ収集車を
藤沢市に存在するゴミ収集車のすべてをIoT化
(フラグ回収完了)
カバー率
各ごみ収集車は、100Hz(1秒間に100回)でセンシングし※、
リアルタイムにデータを送信
※30km/hの車で8cm間隔のデータ収集
With
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
GANonymizer
道路マネジメントフロー1.5
1. 各車両が
痛み具合をチェック
2. 市内で痛みの
激しいゾーン特定
3. 実際に
画像で確認
Drive recorder image
Detecting on Edge Computer
city administrator
Road marking blur detection
位置
痛み度
匿名
画像
この
エリアを
通るとき
画像を撮影
修繕計画!
たくさんのIoT・データ
わりと複雑な処理フローの
マネジメント
たくさんのIoT・データ
フローの一部を
エッジ側で処理させたい
わりと複雑な処理フローの
マネジメント
省ネットワーク
むやみにプライバシ情報を流したくない
Distributed Node-RED (D-NR)
D-NRエディタ: %npm install -g dnr-editor
D-NRライブラリ: %npm install node-red-contrib-dnr
https://github.com/namgk/dnr-editor
作者
Rodger Lea
Professor at:
Univ. of British Columbia
Lancaster University
Nam Giang
Ph.D student at:
Univ. of British Columbia
133.27.170.23
133.27.170.59
クライアント側 エディタ側
登録
デプロイ
フロー記述&制約記述
D-NR
Editor
名前 ホスト名
on my mac 133.27.170.23
pl17 133.27.170.59
クライアント側
・・・
エディタ側
登録
デプロイ
フロー記述&制約記述
Enabular(私の解釈)
Deploy
閉じた処理
閉じた処理
Distributed Node-red
D-NR
Editor
Deploy
Deploy
この部分は自分が処理
この部分は自分が処理
みんなで協力して一つのフローを処理していく!
拡大
制約が追加できる
見た目は普通のデプロイだけど
実際は各端末にフローを配る
拡大
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SOX
道路マネジメントフローの例
道路マネジメントフローの例
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ありがとうございました
N. K. Giang, R. Lea, M. Blackstock and V. C. Leung, "Fog at the Edge: Experiences Building an Edge
Computing Platform," 2018 IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE), San Francisco,
CA, USA, 2018, pp. 9-16.
もっと中身が気になる人はこちらを御覧ください!
Distributed Node-RED
D-NR応用システム
河野 慎, 米澤拓郎, 谷村朋樹, Lea Rodger, 中澤 仁, "CityFlow: 超分散エッジ環境における機械学習システム実現のための
知的都市開発環境", 第59回情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会, Vol.2018-UBI-59 No.11
Makoto Kawano, Takuro Yonezawa, Tomoki Tanimura, Nam Ky Giang, Matthew Broadbent,Rodger Lea,
and Jin Nakazawa, "CityFlow: Supporting Spatial-Temporal Edge Computing for Urban Machine
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