Nutanix .NEXT CONFERENCE @NICE Day2 速報(IoT&AI)

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Nutanix .NEXT CONFERENCE @NICE Day1 速報も合わせてご参照下さい。

皆様、おはようございます。昨日の工藤の記事に引き続き、Nutanix .NEXT CONFERENCE @NICE Day2の情報をお伝え致します。写真は宿泊しているホテルのそばから崖を登ってニースの旧市街と湾を見下ろしている写真です。この写真を取った時は良かったのですが、その後ニースは嵐に見舞われて･･･土砂降りです。そんな中行われたDay2のキーノートは昨日のちょっと先という話ではなく、もう少し長期的な話でした。

スタートはVP Product MarketingのRaja Mukhopadhyay氏が登壇、Nutanixが定義する3つのクラウド(コア、分散、エッジ)のエッジの話をしようということです。絵にすると以下の部分。

店舗(ROBO)などではなく、もっと分散された部分です。

こうしたエッジに収集されるデータは例えば自動車の場合、1日1台あたり16TB、1都市あたりでなんと1PBにも及ぶそうです。こんな大量のデータをクラウドに全て送ることはできません。実際に送られているのは1都市あたり1日10GB、つまりデータの取捨選択が行われているのです。

ウェブスケールを超える、プラネットスケールと言う言葉が出てきます。先の例は車の例でしたが、プライベートクラウドのデータセンタに３千200万台のサーバがあり、Top3のパブリッククラウドのプロバイダー(おそらくAWS,Azure,Goole)は3百50万台のサーバを保持しています。一方で分散クラウド(店舗、ROBO)には3百万台のサーバが配備されている中で、エッジグラウドにはなんと30億台ものデバイスが存在するとのこと。恐ろしいほどのデータが常に生み出されているということです。

当然、取捨選択が必要です。欲しいデータもしくはそのデータの中から導き出された知見のみをクラウド(分散クラウド、もしくはコアクラウド)へと転送する機能がエッジには必要なのです。

エッジで取得されたデータは分散クラウド→プライベートクラウド→パブリッククラウドというパイプラインを通りながら、その形を変え、データ量は減らしながらも途中経過でインテリジェンスが加えられていきます。また、エッジのコンピューティングリソースは限られていますので、仮想マシンはもちろん、コンテナでもそのリソースにかかるコストが大きいということが起きえます。

Satyam氏の話は既存のIoTシステムについての話から。Satyam氏によると既存のIoTのシステムはビジネス上の制約ではなく、技術的な制約が多く、IoT関連技術を採用しようとする際に技術的な制約のためにビジネスの足かせになっているケースが多いということ。

つまり、収益を上げたいがためのIoTなのに、技術的な課題のためにビジネスに制限をつけているということになります。

デモは空港を想定、空港の中にある様々なセンサー(ビデオカメラ等)からの情報をかしこく処理して、ビジネスに必要なデータだけをクラウドに抽出するというものです。

ユースケース1 : 駐車場のカメラから赤い車が｢いるか、いないか｣を判断する

どのデータ(Data)を元にするかを選んで、処理(Processing)では｢object recognition(物体認識)｣を選択、認識する対象は｢赤い車(red car)｣です。自然言語で指定できるようです。更に結果は｢いる/いない｣の2種類ですのでその結果を最終的にCloudへ送る、という操作も全てこのUI内で完結しています。コアクラウドへ送るデータを最小に留めながら、得られる知見を最大化するというアプローチです。通常IoTという場合様々な手法が存在しますが、SDN(ネットワーク)ではなくSDS(ストレージ)でのIoTへのアプローチは大変珍しいように思います。

プログラミングをすること無く、必要な情報(駐車場に赤い車がいるかどうか)を抽出できています。

単に抽出するだけでなく、GCP上のDBに必要な情報を登録することも行われています。

更にこうしたエッジでは様々なセンサーに対応することができなくてはならないため、仮想マシンやコンテナでもオーバーヘッドが大きすぎるということに備え、ファンクション(※AWSでいうLamda的な、いわゆるサーバレスアーキテクチャ)も採用できるようにする計画があるようです。今後予定されている1ノードクラスタ、2ノードクラスタでは非常に重要になってくるでしょう、

ユースケースその2 : ターミナルのビデオカメラからそこに｢何人いるのか?｣を知る

同様に、今度は同じソース(ビデオ)から人が何人いるのか?数えるシステムを作っていました。

同じくObject Recognitionから今度は人間(Person)を認識し、戻す値はCounted(集計)です。

うまく行っています。ビデオをすべてクラウドに上げるということは膨大なコストですが、このように何人の人がいるのか、ということだけにフォーカスしてデータを拾い上げればビデオのような非構造化データではなく、構造化データとしてデータを吸い上げることができます。帯域の削減はもちろん、クラウド側で処理しやすい形状でのデータ入力が可能となります。

こうしたエッジに大量にばらまかれているセンサーを管理するのも大変です。NutanixアプライアンスであればPrism Centralで管理ができましたし、今度はアプリケーションをCalmで管理していくことになるでしょう。そしてファンクションの機能についてはPrism Central(のクラウド版)にてサポートされる予定です。