第77回MBL研究会 "多様なIoTデータストリームをクラウドレスで分散処理するミドルウェアの設計"

1. 奈良先端科学技術大学院大学ユビキタスコンピューティングシステム研究室 http://ubi-lab.naist.jp/ 多様なIoTデータストリームをクラウドレスで分散処理するミドルウェアの設計中村優吾✝, 諏訪博彦✝, 荒川豊✝ ,山口弘純☨ , 安本慶一✝ ✝奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 ☨大阪大学大学院情報科学研究科モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム (MBL) 研究会第77回研究発表会 2015年12月4日(金)

2. 研究概要 IoTデータストリーム 2015/12/04 第77回MBL研究会 2 クラウド集中型課題：遅延時間，通信コストプライバシー，セキュリティ従来のIoTプラットフォーム Raspebrry Piを用いて IFoTの試作を設計,実装 Sensing Sensing Sensing IFoT ミドルウェア実機により動作検証した結果を報告即時的な利活用ローカルのIoTデバイスによる至近距離プロセッシング次世代のIoTプラットフォーム IoTデータストリームをクラウドレスかつ実時間で分散処理するIoTデータ流処理基盤 IFoT ( Information Flow of Things ) の実現に向けた研究開発

3. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴とミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 3

4. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴とミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 4

5. Internet of Things の発展 • 実世界のあらゆる情報を収集可能に… 2015/12/04 第77回MBL研究会 5

6. Internet of Things の発展 • 実世界のあらゆる情報を収集可能に… • 多地点で多様なストリームデータが流れ続ける時代 2015/12/04 第77回MBL研究会 6 「逐次生成される雑多なIoTデータストリーム」 ⇒いかに有効活用するか？

7. IoTデータストリーム活用の流れ 2015/12/04 第77回MBL研究会 7 既存IoTシステム＝クラウド一極集中実社会 IoTデータストリームクラウド ①収集 ①IoTデータ流の収集 ②蓄積 IoTビックデータ ②大規模ストレージに蓄積④還元 ④分析結果を実社会に還元 ③時間とパワーをかけて分析 ③分析

8. IoTデータストリーム活用の流れ 2015/12/04 第77回MBL研究会 8 ③分析②蓄積 IoTビックデータ長距離問題点② ・プライバシー・セキュリティIoTデータストリームクラウド問題点① ・遅延時間・通信効率，コスト実社会 ①収集 ④還元リアルタイム性のあるサービス地域や個人に特化したサービス既存IoTシステム＝クラウド一極集中 ⇒大きな弱点が存在

9. 研究目的 2015/12/04 第77回MBL研究会 9 • 問題点①：遅延時間、通信コスト • 問題点②：プライバシー、セキュリティ ⇒①②を解決する新たなIoTプラットフォームの実現 ⇒ クラウドレスな至近距離プロセッシング IoTデータ流処理基盤IFoT( Information Flow of Things ) 高度なデータ処理を発生源で行う“地産地処”技術 IoTデータストリームの“即時的な利活用”を実現至近距離 ( IoTデバイス≒処理マシン ) IFoT 実社会発生源での分散処理即時的な利活用

10. IFoTの実現に向けて • ①IFoTミドルウェアの開発データ流処理エンジン ⇒モジュール上での流通・分析処理 • ②IFoTニューロンモジュールの試作データ流の違いを吸収するGWデバイス ⇒異種データ流を統一化 2015/12/04 第77回MBL研究会 10 IFoT IFoT ニューロンモジュール IFoT ミドルウェア IFoTミドルウェア

11. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴とミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • IFoTによるアプリケーション構築 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 11

12. エッジ[1]／フォグコンピューティング[2] クラウドより近い場所に処理サーバを配置し従来よりも遅延の少ないデータ処理を実現 2015/12/04 第77回MBL研究会 12 クラウドサーバ世界、国長距離課題・インフラ整備に時間とコストが掛かる・エッジまでの通信コストも軽視できない（例：高層ビルの構造ヘルスモニタリング）エッジ／フォグサーバ都市，地域近距離 [1] A. Davis, J. Parikh, W. E. Weihl : Edgecomputing:extending enterprise applications to the edge of the internet, Proc. of the 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers and posters, (2004). [2] Bonomi, Flavio, et al.: : Fog Computing and Its Role in the Internet of Things, Proc. of the First Edition of the MCC Workshop on Mobile Cloud Computing (MCC '12), pp. 13-16 (2012).

13. エッジ[1]／フォグコンピューティング[2] クラウドより近い場所に処理サーバを配置し従来よりも遅延の少ないデータ処理を実現 2015/12/04 第77回MBL研究会 13 エッジ／フォグサーバクラウドサーバ世界，国都市，地域近距離長距離至近距離 IFoT 地区，建物 ⇒より近い範囲で処理モジュールを展開

14. • インフラ整備が必須、設置に時間とコストが掛かる ⇒ • エッジまでの通信コストも軽視できない ⇒ IFoTのアプローチ 2015/12/04 第77回MBL研究会 14 発生源でのデータ処理⇒集約側(エッジetc)の負担軽減ローカル環境で動作⇒インフラ整備不要，設置が簡単都市，地域近距離至近距離 IFoT 地区，建物・発生源でのデータクレンジング，コンテキスト認識，テータ抽象化を実現・置くだけで動作する小型処理モジュール群エッジ／フォグサーバ

16. IFoTの特徴と応用例 • IFoTミドルウェアを搭載した小型デバイス群で構成 • IoTデータストリームを蓄積することなく，発生源に近い場所(ローカル空間)で分散処理する 2015/12/04 第77回MBL研究会 16 IFoT IFoTミドルウェアセンシングからアクチュエーションのサイクルが早く，リアルタイム性の求められるアプリケーションとの親和性が高い例）・リアルタイム知的見守り＠スマートハウス・リアルタイム知的観光ナビ＠スマートシティ

17. リアルタイム知的見守り＠スマートハウス • クラウドレスかつオンラインな分析処理によりプライバシーを考慮しつつ、真に危険な状況を検知 2015/12/04 第77回MBL研究会 17 s s ss s s s s s s 抽象化データクラウド IFoT リアルタイム行動認識による行動見守り IFoTミドルウェア

18. リアルタイム知的見守り＠スマートハウス • クラウドレスかつオンラインな分析処理によりプライバシーを考慮しつつ、真に危険な状況を検知 2015/12/04 第77回MBL研究会 18 IFoT IFoTミドルウェア

19. リアルタイム知的観光ナビ＠スマートシティ 2015/12/04 第77回MBL研究会 19 • 地域における景観，混雑，渋滞，気候状況など異種データ流を編纂した知的ナビゲーション IFoT IFoTミドルウェア

20. リアルタイム知的観光ナビ＠スマートシティ 2015/12/04 第77回MBL研究会 20 • 地域における景観，混雑，渋滞，気候状況など異種データ流を編纂した知的ナビゲーション IFoT IFoTミドルウェア

21. 応用例を踏まえて… IFoT上で求められる処理 • 即時的な分析によるコンテキスト理解 • 異なるデータ流の組み合わせによる活用 IFoTミドルウェアの要件 ① 異なるデータ流の違いを吸収する機能 ② センサデータをデバイス間で自由に流通する機能 ③ 流れるセンサデータを即時的に分析する機能 ④ 以上の動作を複数のデバイスで分散処理する機能 2015/12/04 第77回MBL研究会 21

22. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴とIFoTミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • IFoTによるアプリケーション構築 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 22

23. 情報流通機構タスク割り当て機構情報分析機構 IoTデバイスインタフェース機構 IFoTミドルウェアの設計 2015/12/04 第77回MBL研究会 23 IFoTミドルウェアアプリケーションサービス IoTデバイス ④以上の動作を複数のデバイスで分散処理する機能 ③流れるセンサデータを即時的に分析する機能 ②センサデータをデバイス間で自由に流通する機能 ①異なるデータ流の違いを吸収する機能 IFoTミドルウェアの要件タスク割り当て機構情報分析機構情報流通機構 IoTデバイスインタフェース機構

24. IFoTミドルウェアの設計 ①異なるデータ流の違いを吸収する機能 ②センサデータをデバイス間で自由に流通する機能 2015/12/04 第77回MBL研究会 24 (a) 異なる通信規格からのデータを取得し上位層にデータを受け渡す (b) MQTTプロトコル対応のパケットに変換し，他のIFoTニューロンに流通 (b) 情報流通機構 ⇒ (a) IoTデバイスI/F機構 ⇒

25. IFoTミドルウェアの設計 ③流れるセンサデータを即時的に分析する機能 2015/12/04 第77回MBL研究会 25 (c-1) センサデータのオンライン学習 (c-2) 学習モデルの逐次更新 (c-3) 学習モデルに基づく判定 ⇒オンライン機械学習フレームワーク Jubatusを基とした処理系を検討 (c) 情報分析機構 ⇒

26. IFoTミドルウェアの設計 ④タスクを複数のデバイスで分散処理する機能 2015/12/04 第77回MBL研究会 26 (d)タスク割り当て機構⇒ アプリケーションサービス ⇒アプリケーションの動作をレシピ（設定ファイル）として記述レシピのイメージセンサデータをどのように組み合わせ分析するかといった処理手順を示すタスクグラフ

27. IFoTミドルウェアの設計 ④タスクを複数のデバイスで分散処理する機能 2015/12/04 第77回MBL研究会 27 (d)タスク割り当て機構⇒ アプリケーションサービス (d-1) レシピを分散実行可能なタスクに分割 (d-2) タスクを他のデバイスに分配

28. 情報流通機構タスク割り当て機構情報分析機構 IoTデバイスインタフェース機構 IFoTミドルウェアの設計 2015/12/04 第77回MBL研究会 28 IFoTミドルウェアアプリケーションサービス IoTデバイス ④以上の動作を複数のデバイスで分散処理する機能 ③流れるセンサデータを即時的に分析する機能 ②センサデータをデバイス間で自由に流通する機能 ①異なるデータ流の違いを吸収する機能 IFoTミドルウェアの要件タスク割り当て機構情報分析機構情報流通機構 IoTデバイスインタフェース機構

30. 想定環境 2015/12/04 第77回MBL研究会 30 ・１台のIFoTニューロンに複数台のセンサ/アクチュエータ・各IFoTニューロンは共通LANで相互に接続

31. アプリケーション構築の流れ • Step１レシピの作成，送信 • Step２レシピの分解タスク割り当て • Step３アプリケーション実行 2015/12/04 第77回MBL研究会 31

32. Step1：レシピの作成，送信 2015/12/04 第77回MBL研究会 32 アプリケーション構築者は，実行したいアプリケーションのレシピを記述し，その設定ファイルをIFoTニューロンに送信高齢者見守りアプリ

33. Step2：レシピの分解，タスク割り当て 2015/12/04 第77回MBL研究会 33 レシピを受信したIFoTニューロンは，レシピを分散実行可能なタスク単位に分割し，センサの接続状況やリソース状況に応じて，各タスクを他のIFoTニューロンに割り当てる (d)タスク割り当て機構⇒

34. Step3：アプリケーション実行 2015/12/04 第77回MBL研究会 34 タスクを割り当てられた各IFoTニューロンは，その内容に応じた処理を行うミドルウェアを起動し，相互に協調，連携しながらアプリケーションとしての動作を振る舞う (c) 情報分析機構 ⇒ (b) 情報流通機構 ⇒ (a) IoTデバイスI/F機構⇒

35. Step3：アプリケーション実行 2015/12/04 第77回MBL研究会 35 タスクを割り当てられた各IFoTニューロンは，その内容に応じた処理を行うミドルウェアを起動し，相互に協調，連携しながらアプリケーションとしての動作を振る舞う

36. Step3：アプリケーション実行 2015/12/04 第77回MBL研究会 36 タスクを割り当てられた各IFoTニューロンは，その内容に応じた処理を行うミドルウェアを起動し，相互に協調，連携しながらアプリケーションとしての動作を振る舞うアプリケーションA アプリケーションBアプリケーションC

37. 応用イメージ@スマートハウス 2015/12/04 第77回MBL研究会 37 高齢者見守りアプリケーション快適空調制御アプリケーション s s s s ss 共通のモジュール群上で複数のアプリケーションを水平実行

38. 応用イメージwith ドローン 2015/12/04 第77回MBL研究会 38 ローカルでのストリームキュレーション選手のパフォーマンス分析アプリケーション

39. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴と応用例 • IFoTミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 39

40. 実験の概要 • 実験目的：IFoTミドルウェアによる一連の動作検証 • 実験方法： • IFoTミドルウェアのプロトタイプを6台のRaspberryPi 上に導入 • データの流通，分析という一連の処理にかかる動作時間を測定 • センサデータ生成レートを変化させた場合の処理遅延を確認 2015/12/04 第77回MBL研究会 40 実験環境

41. 検証する動作シナリオ 2015/12/04 第77回MBL研究会 41 • 多値分類アプリケーション開始センサA センサB センサC 多値分類(Classifier) 分類結果出力動作検証レシピ実験では管理マネージャから手動でタスクを割り当て

42. 測定する一連の処理 2015/12/04 第77回MBL研究会 42 モジュールA モジュールB モジュールC モジュールD Pub(センサ値A) Pub(センサ値B) Pub(センサ値C) 実験① センサデータ生成⇒学習実験② センサデータ生成⇒分類モジュールE Sub(センサ値ABC) Pub(センサ値ABC) ①学習処理モジュールF Pub(センサ値ABC) ②分類処理各モジュール上でダミーのセンサデータ(32byte)を生成各生成レート(5,10,20,40,80Hz) ごとのの処理遅延を測定

43. 5-10Hz : 遅延の少ないリアルタイムな処理を実現可能 20-40Hz : 遅延が増加し始め，リアルタイム性を損なう 80Hz~ : 遅延時間が更に増加する実験結果と考察 2015/12/04 第77回MBL研究会 43 表2 処理遅延(センサデータ生成-分類)表1 処理遅延(センサデータ生成-学習) ⇒タスクの更なる分散化による性能向上を検討

44. 考察：タスクの分散化 2015/12/04 第77回MBL研究会 44 開始センサA センサB センサC 多値分類(Classifier) 分類結果出力センサA取得センサB取得センサC取得学習処理分類処理負荷大学習処理の分散化 ⇒処理負荷に応じたタスクの分散方式を検討機能によるレシピの分割

45. 今後の評価 2015/12/04 第77回MBL研究会 4545 モジュールE Sub(センサ値ABC) Pub(センサ値ABC) ①学習処理モジュールF Pub(センサ値ABC) ②分類処理分散学習処理タスクの分散化による性能の向上 1モジュール⇔複数の異種センサの場合の評価モジュールA モジュールB モジュールC

46. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 提案システム • IFoTの特徴と応用例 • IFoTミドルウェアの要件 • IFoTミドルウェアの設計 • 動作検証実験 • まとめ 2015/12/04 第77回MBL研究会 46

47. まとめ • IoTデータ流処理基盤IFoT を提案 • IFoTミドルウェアの設計を示す • RaspberryPiを用いた動作検証実験を実施 ⇒小規模な環境では実時間処理を実現可能である 2015/12/04 第77回MBL研究会 47 IFoT IFoTミドルウェア

48. 今後の課題 • レシピを記述する言語およびインタフェースの策定 • • IFoTニューロンの動的な参加離脱に対応したノードの検索機構を実現 • 大規模な環境への適用を目指しクラウドとの一部連携を考慮したアーキテクチャを検討 2015/12/04 第77回MBL研究会 48 IFoT クラウド

49. ご清聴ありがとうございました

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