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Fogとは何か 20171205
- 1. Fogコンピューティングのご紹介 Fogコンピューティングの概要とさくらでの取り組み 2017/12/05 (C) Copyright 1996-2017 SAKURA Internet Inc さくらインターネット研究所 菊地 俊介さくらインターネット
- 4. 講演者について 菊地 俊介 （1974年⽣まれ、東京都出⾝、品川区在住、妻⼦あり） 4 所属 さくらインターネット研究所 経歴 早稲⽥⼤学⼤学院 卒 富⼠通（株）富⼠通研究所に就職 ネットの研究やったり、SEやったり、 NICTに出向したり、トイレIoT作ったり さくらインターネットに転職 専⾨ エッジ・Fogコンピューティング （分散系システムのあたり） 趣味 家庭内IoT、ゲーム、⾞、鉄道
- 6. Fogとは何か 6 Fogコンピューティングとは - イマーシブ型の分散コンピューティング インフラストラクチャ - https://openfog.jp/about-us/のFAQより （没⼊型）
- 7. コンピュータシステムのアーキテクチャ 7 現在最も⼀般的なのは、クラウド型のアーキテクチャ ネットまとめ 動画ショッピング メッセージ 端末 ユーザ どこか（雲の向こう）にあるサービス データセンタ
- 9. クラウド型がすべてではない 9 メリット・デメリット その理由 • サーバの⽤意、拡張が簡単 • ⼤パワー・⼤容量を使える • 低コスト • 遅延がある • 通信量がかかる • 仮想化技術 • 設備を⼀括して⽤意 • 空間・電⼒に余裕のある場所 • ネットワーク経由で使う クラウド型アーキ ここに対応するものがあるはず！ ⾮クラウド型アーキ 課題領域
- 10. クラウド型がすべてではない 10 メリット・デメリット その理由 • サーバの⽤意、拡張が簡単 • ⼤パワー・⼤容量を使える • 低コスト • 遅延がある • 通信量がかかる • 仮想化技術 • 設備を⼀括して⽤意 • 空間・電⼒に余裕のある場所 • ネットワーク経由で使う クラウド型アーキ ⾮クラウド型アーキ その場で情報をやりとりして使う 課題領域
- 14. Fogの特徴 - 8ピラー 14
- 16. Fogっぽい例１ イベント⼈流分析 （CEATEC、2017年） ユーザの移動状況をヒートマップで表⽰ • CEATEC会場の“アツい”場所をリアルタイムで可視化、ビーコン導⼊で⼈流 解析 • https://internet.watch.impress.co.jp/docs/event/1084342.html • eventplus – イベント即時分析ソリューション • https://pinmicro.com/eventplus/ja/index.html 16
- 22. Fogの構造 Fogの構造 22
- 24. Fogコンピューティングの標準化団体 - OpenFogコンソーシアム フォグ コンピューティングのテクノロジー、イノベーション、 市場拡⼤に関与 相互運⽤性と拡張性の実現に必要なフォグ コンピューティング 向けのオープン アーキテクチャを開発 フォグ コンピューティングに関する⾼度なテクノロジーについ て、ベスト プラクティスの特定、共有、適⽤に取り組む 24
- 25. Fogコンピューティングの標準化団体 - OpenFogコンソーシアム 25 OpenFog 57 2017 6 2017年6⽉時点での加⼊メンバー
- 27. OpenFog リファレンスアーキテクチャ - レイヤ構造 27
- 30. Fogコンピューティングの要開発コンポーネント 30 現場側が複数ノードに変わる WiFi LTE OS App サーバHW Linux (OS) Hypervisor VM サーバ プロセス App HW サーバ プロセス App BLE WiFi LTE Android(OS) App BLE
- 31. Fogコンピューティングの要開発コンポーネント 多くの部分に⾒直し必要 31 WiFi LTE OS App サーバHW Linux (OS) Hypervisor VM サーバ プロセス App 通信⽅式 アプリロジック 開発環境 サーバプロセス デプロイ・管理 サーバロジック 開発環境 HW サーバ プロセス App BLE WiFi LTE Android(OS) App BLE ノード側技術の拡張クラウド側技術のノードへの拡張
- 32. Fogのコンポーネントの⾒直し１ 通信⽅式 ノード間での直接通信が、既存の⽅式ではうまく適合しない 既存の⽅式（規格化中のものも含む） • WiFi (IP) • BLE - 6LoWPAN (IPv6) • BLE – Advertising(iBeacon) • Bluetooth 5 • LPWA（LoRa等） • WiFi HaLow (802.11ah) • NB-IoT • Thread 検討ポイント • 消費電⼒と通信帯域（通信可能時間、通信データ量）のバランス • 1:1だけでなく、メッシュ接続できるか • ノードのディスカバリは？ 32 WiFi LTE OS A p p サーバHW Linux (OS) Hypervisor VM サーバ プロセス A p p 通信⽅式 サーバプロセス デプロイ・管理 HW サーバ プロセス A p p BLE WiFi LTE Android(OS) A p p BLE アプリロジック 開発環境 サーバロジック 開発環境
- 33. Fogのコンポーネントの⾒直し２ 33 WiFi LTE OS A p p サーバHW Linux (OS) Hypervisor VM サーバ プロセス A p p 通信⽅式 サーバプロセス デプロイ・管理 HW サーバ プロセス A p p BLE WiFi LTE Android(OS) A p p BLE アプリロジック 開発環境 サーバロジック 開発環境 サーバプロセス デプロイ・管理 ノードへのジョブのデプロイ⽅法がない 既存の⽅式 • Docker + Kubernates • Apache Mesos + Marathon • AWS IoT Device Management 検討ポイント • デプロイ先ノードを明に指定できるか • ノードの持つリソースの記述の⾃由度 • 動的な構成変更への対応能⼒
- 34. Fogのコンポーネントの⾒直し３ 34 WiFi LTE OS A p p サーバHW Linux (OS) Hypervisor VM サーバ プロセス A p p 通信⽅式 サーバプロセス デプロイ・管理 HW サーバ プロセス A p p BLE WiFi LTE Android(OS) A p p BLE アプリロジック 開発環境 サーバロジック 開発環境 アプリロジック開発環境（アプリの書き⽅） 簡単に開発するためのライブラリやIDEなどがない 既存の⽅式 • AWS GreenGrass • MS Azure IoT Edge • NPM(Node.js) 検討ポイント • ノード-ノード間とノード-クラウド間を区別なく扱えるか • ノードの固有ハードウェアを扱えるか • ミドルウェア層も必要（分散型ファイルシステム、認証基盤...）
- 36. まとめ • あまりにクラウドが普及しすぎていて、そのデメリットに気が 付きにくくなっている（→クラウドに毒されている） • 現場でのコンピューティング、というFogコンピューティングの 考え⽅ • その特徴は、現場ノードの利⽤、現場ノード間通信、ノードの 動的な組み換え • 実体は、まだ影も形もない • ⼀緒にFogを作ってみませんか 36
- 39. 作りたいもの１ 39 Sisyphusは単⼀ノード構成なので、それをFog版に拡張する • ライフゲーム / セル・オートマトン • https://ja.wikipedia.org/wiki/ライフゲーム • - ライフゲームとは、⽣命の誕⽣、進化、淘汰などのプロセスを簡易的なモデルで再 現したシミュレーションゲーム - • https://ja.wikipedia.org/wiki/セル・オートマトン • ライフゲームの実装例 • http://misohena.jp/art/js_lifegame/ • https://bitstorm.org/gameoflife/
- 41. 作りたいもの３ 41 スマートビルプラットフォーム （居室⾼度化システム） Physical Infrastructure Fog Communication / Management Fog Services (Platform) Application 出退勤 管理 ドアロック 自動解錠 エレベータ 呼び出し 空調 制御 照明点灯 転倒 検出 通路の 使用 状況 人の 密度検出 トイレ （個室） 使用状況 ゴミ箱の 使用量 把握 発言度 記録 議事録 作成 ホワイト ボード 記録 スライド 投影 オフィス環境の管理 個人環境の管理打ち合わせの高度化 Personal Identification （個人特定） Location Tracking （位置追跡） People/Object Extraction （物体/人物抽出） Spatial Recognition （空間認識） Personal Condition Tracking （個人状態把握） Facility Condition Tracking （設備状態把握） Video Camera Depth Sensor Build MGNT Microphone Projector Temp./Humid. Sensor WiFi LAN Inter-Node Communication （ノード間通信） Node Detection （ノード検出） Node Election （ノード選択） Function Deploy （機能配備） Node – Outside Communication （ノード-外部通信） Node (Processing, Storage) Cloud Node (High Performance, Consistency) L1 L2 L3 Raw Data I/O （デバイス入出力） Data Storage （データストレージ） Smart Lock
- 42. モック試作案 42 番号 内容 難易度 Fogらしさ 1 イベント会場 状況把握 中 帯域使⽤量低減 2 ⾃⽴運転⾞の協調動作 ⾼ 低遅延 3 ルンバ協調動作 中 セキュリティ 帯域使⽤量低減 4 複数カメラ死⾓なし撮影 ⾼ 低遅延 帯域使⽤量低減 5 ライフゲーム（マイクロマウス協調動作） 中 6 光る名札 低 7 センサばらまき 低 8 居室⾼度化システム ⾼ 低遅延 帯域使⽤量低減
- 43. 付録 43
- 44. Fogっぽい例 付録1 44
- 45. Fogっぽい例 付録1 ドローン編隊⾶⾏（Perdix（うずら））（⽶国防総省、2017年） • ⽶国防総省による試験が成功。各機⾃律⾶⾏しつつ指令に従い協調 動作 • http://japanese.engadget.com/2017/01/11/103/ • https://youtu.be/ndFKUKHfuM0?t=188 • 記事より：⾶⾏テストはカリフォルニア州チャイナレイクの上空で昨年10 ⽉に実⾏されました。F/A-18スーパーホーネット3機からバラバラと放出 された⼤きさ30x16cm、重さ230gほどの「Perdix(うずら)」ドローン群 は、それぞれが互いに通信し⾃律的な⾶⾏をしつつも中央からの共通の指 令に従い協調して⾶⾏する「分散型仮想ブレイン」を搭載します。 45
- 46. Fogっぽい例 付録２ 46
- 47. Fogっぽい例 付録２ Kilobot （ハーバード⼤学、2014年） • 超⼩型群ロボットによる⾃⼰組織運動 • https://youtu.be/cHbgrnv_8Nk?t=16 • https://youtu.be/ZD1H70aQc7U?t=39 • 記事より： • どんなパターンを構成すべきか教えられているのは最初の数個のロボットだけ で、他のロボットはその後について動き始める。 • 最初の「リーダーロボット」は⼀組となって⾚外線を発光する。他のロボット はその⾚外線に引き寄せられてリーダーに向かって動き出す。⼀定のロボット が集まるとロボット同⼠が通信して正しい位置に移動する。 • 故障したり道に迷ったりしたロボットはそれを仲間に伝えることができる。正 常に動作するロボットは故障したロボットを無視して作業を続けることができ る。 47