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PDF(山村先生分) - 九州工業大学 尾家・塚本研究室

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会社概要
 社名
 所在地
九州工業大学講義資料
ネットワーキング技術の新たな潮流
~ユビキタス社会の実現に向けて~
富士通九州ネットワークテクノロジーズ(QNET)
山村 新也
富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社(QNET)
本社 : 福岡市早良区百道浜2-2-1 富士通九州R&Dセンター
広島事業所:広島市中区紙屋町1-2-22 広島トランヴェールビルディング
 設立
2005年7月1日
母体:富士通九州通信システム(QCS)
1983年設立
富士通九州ディジタルテクノロジ(QDT)
1985年設立
富士通中国通信システム(CCS)
1990年設立
 事業内容
 ネットワークシステム・端末のソフトウェア・ファームウェア・ハードウェアの
開発設計、コンサルティング、システム構築業務、製造、販売
 メディア信号処理機能の開発設計
 キーデバイス(ASIC/FPGA)の開発設計
 資本金
 売上高
 社員数
1億円 (2013年4月1日現在)
171億円 (2013年3月期実績)
786名 (2013年4月1日現在)
1
自己紹介
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
はじめに
業務履歴
 テレコムサービス向けプラットフォーム
あらゆる物が通信可能になり、あまねく展開された機械により、人々の生活を支援する
ユビキタスな世界の実現が提唱されてから既に10年以上が経過した。
 サービス層とトランスポート層を分離したアーキテクチャ
 IPサービスプラットフォーム
 All IPネットワーク向けのアーキテクチャ
 ユビキタスサービスプラットフォーム
ネットワークの高度化と、インフラの普及により、いよいよ本格的なユビキタス社会の実
現環境が整ってきた。富士通でも、ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティとい
うサービスビジョンを掲げ、ユビキタスサービスの実現に向けて技術の研究・開発を進め
ている。
 総務省Ubilaプロジェクト。大規模ネットワーク(100億タグ、2秒)アーキテクチャ
 DTN(Delay Tolerant Networking)
 遅延に強い通信の要素技術と、汎用アーキテクチャの検討
 M2M
 次世代M2M基盤の研究(DTNやICN技術を導入した情報流通基盤)
九州工業大学様との関係
 社会人博士(2013年3月)
 NDRC客員研究員
本講義では、富士通の具体的な取り組みを紹介すると共に、ここ数年、研究が活発に
なってきている新たなネットワーキング関連の技術について紹介する。
今後の新たな技術潮流を語るにあたって、最初に10年前の未来予測のイメージを基に、
現在との比較を行い、今後の技術の方向性を考える。
次に、将来のユビキタスサービスを実現するために、現在研究が進められている技術に
関して、学会の動向等も踏まえて紹介する。
最後に、将来のユビキタス時代に向かうコアの技術となるM2Mに関して、富士通の取り
組みを紹介し、現状どこまで技術開発が進んでいるのかを紹介する。
2
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
アジェンダ
1.2020年の未来予測
1.1 10年前との比較
1.2 フィジカルとデジタルの融合
2.ユビキタス社会を実現するネットワーキング技術
2.1 効率的にデータを収集するネットワーキング技術
2.2 効率的にデータを捌くためのネットワーキング技術
3.富士通の取り組み
1.2020年の未来予測
東京オリンピックが開催される2020年に向けて、どのようなICTの
時代が到来するのかを考えます
4.まとめ
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
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2003年の振り返り(Wikiより抜粋)
 主な出来事
 スペースシャトル墜落
 小惑星探査機「はやぶさ」打ち上げ(2010年6月13日、地球に帰還)
 中国が初の有人宇宙船「神舟5号」の打ち上げ
 通信インフラ
 PHS事業者初撤退。
 2001年に日本で世界に先駆けて3G (W-CDMA) の商用サービスが開始
 IEEE 802.11を用いた無線LAN機器の登場
1.1 10年前との比較
 PC
2003年と2013年を比較し、10年前の未来予測と現在を比較する事
で、2020年を予測します
 64ビットCPUの普及
 周波数高速化が頭打ちになり、マルチコアに転換
 放送
 地上デジタル放送が東京、大阪、名古屋で開始
 自動車
 トヨタ自動車がハイブリッドカー「プリウス」をモデルチェンジ
 その他
 JR西日本の近畿圏でICOCAの運用開始
 アメリカ合衆国でiTunes Music Storeが開始
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7
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2003年-2013年比較
2003年時点での未来予測
 Ubilaプロジェクト
2003年度から5ヵ年計画で開始された総務省による委託研究「ユビキタスネット
ワーク技術の研究開発」を推進する3つの技術グループの内、KDDI、KDDI研
究所、九州工業大学、東京大学、慶応義塾大学、日本電気、富士通の7企業・
大学による「ユビキタスネットワーク制御・管理技術」グループの通称。「Ubila」
とはラテン語で「雲」の意。
携帯電話
2013年
スマートフォン
2G
3G
3G
劇的な進化
http://www.akg.t.u-tokyo.ac.jp/ubila/video/
LTE
 Aura(2006年制作、2015年の生活)
どこにでもセンサーがある環境での、人々の日常生活
あらゆる場所や人の位置情報、温度、バイタル情報をどこでも知ることが可能
火災検知、健康管理、SNS
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約5.0インチフルHD(1080×1920)
約1310万画素 CMOS
Qualcomm MSM8974 2.2GHz クアッドコア
RAM 2GB
Wi-Fi、Bluetooth、指紋センサー、GPS、
DLNA、NFC(FeliCa搭載)、フルセグ etc.
ナビゲーション
クラウド(Google)
PC
3Dプリンタ
ADSL
FTTH
順当な進化
Pentium 4 2.60GHz
メモリ2GB
HDD 60GB
15型SXGA(1208×1024)
インテル® Core™ i7-4702MQ(4コア / 8スレッド)
メモリ8GB
HDD 1TB
15.6型4096×2340ドット
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
2020年に向けたユビキタスの技術動向
ユビキタス社会は実現したのか?
 2013年までに実現できた事
いつでも、どこでも通信のみならず、様々な情報参照や発信が可能
位置情報、Twitter、 ICカードの履歴情報のビッグデータ活用
Google等の膨大な情報アーカイブ
VRや高度なナビゲーション
 予想外の出来事
移動するマルチセンサー(スマートフォン)
ディスプレイの高精細化 → 手持ちの端末だけで情報参照可能
Twitter → 機械ではなく人が情報を発信
3Dプリンタ → 情報をモノとしてフィジカル世界に投影
コンシューマ向けユビキタスサービスは、既に実現
例えば
 会話形式での情報提供(Siri)
 ユーザのコンテキストを解釈して情報を自動配信(Google Now)
10
SNS
i-mod
 Small Stories in 2008(2003年制作)
Love Triangle 都市の通信インフラ(SNS、自動改札、スマートフォン、タブレット)
First Love
教育での利用シーン(VR)
The Reunion 特殊な環境での通信(海中での通信)




2003年
2.2型TFT(320×240)
123万画素CCD
指紋センサー
 UBILAビデオ紹介




Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
 IEICEが描くICT社会の未来像(参考)
 2003年の予測と異なる点
 ICTの適用領域が通信・情報分野から非ICT分野に拡大
 コンテキストだけでなく、知見・知識も情報として活用(ビッグデータ)
ユビキタスの2つの側面
 いつでも、どこでも、誰とでも
 コンシューマで実現
 コンシューマからエンタプライズへ
→企業向けの様々なモバイルサービスへの展開
→企業でのコミュニケーション基盤の導入
 フィジカルとデジタルの融合
M2MからIOTへ
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フィジカルとデジタルの融合に関係する技術
 M2M: Machine to Machine
ネットワークに接続された機械相互の通信
 IoT: Internet of Things
IT関連機器以外の様々な“モノ”をインターネットに接続する技術
1.2 フィジカルとデジタルの融合
 CPS: Cyber Physical System
実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム
ユビキタスと同義
M2M/IOTのビジネス状況を説明します
CPS
IoT
M2M
接続対象のモノ(情報)の広さを基準にした技術の包含関係
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M2Mの定義
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M2Mシステムの身近な適用事例
専用線、携帯電話、衛星通信等を用いて多数の機械を通信に
より接続し、遠隔での監視や制御を可能にする概念
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M2Mビジネスの成長予測
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M2M→IoTの課題(データ収集)
公衆モバイル通信
 2015年までにM2Mのモバイルトラヒックは46倍
 M2Mで新たにネットワークに接続されるモノの例
自動販売機(固定)
インターネット(3G/4G/WiMAX/PHS)
M2M
 パソコン、携帯電話、スマートフォン、自動車
 工作機械、自動販売機、エレベータ、家電
 センサ、RFID
課題:モバイルトラヒック爆発、高通信コスト
自動車(移動)
ローカル通信
(モバイルフロント)
公衆モバイル通信
(モバイルネットワーク)
 ネットワークに接続されるモノの物量
 全世界のセンサー出荷台数 年間128億個
EITA調査の2011年度実績)
Trillion Sensors Universe:
毎年1兆個のセンサを活用する社会
1兆個は、現在のセンサ需要の100倍、世界の
70億人が150個ずつ使う規模
ゲートウェイ
(固定)
クラウド
LAN
機械
オフイス機器
インターネット(3G/
4G/WiMAX/PHS)
センサーネットワーク
各種センサ
スマートメータ
IOT
ゲートウェイ
(移動)
有線PLC
家電
PAN
ウェアラブル端末
DTN
自動車(移動)
スマートフォン(移動)
対策:無線ネットワークとGWの連携による通信コスト低減
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M2M→IoTの課題(データ処理)
標準化団体の動向
 M2Mは垂直統合型




M2Mの主な標準化団体
 ETSI TC
M2Mプラットフォーム、GW、デバイス間のレイヤ標準化
 OMA
デバイス管理の標準化
 BBF
デバイス管理
 oneM2M
M2M標準化団体のグローバル連携
 新世代M2Mコンソーシアム
様々な分野と環境でのM2Mによる融合と連携の検討
サービス毎に構築
アーキテクチャもM2M基盤事業者内で閉じた世界
得られた情報を、競合他社との差別化のために利用
異業種間連携は、ほとんど行われていない
 IOTでは水平統合型への移行が必要
 開発コスト増大による垂直型の限界
 多様な情報を統合的に扱う事による付加価値の創造
→標準化団体によるアーキテクチャの検討
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
2.IOTを実現するネットワーキング技術
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
2.1 効率的にデータを収集するためのネットワーキング技術
IOTを実現するためのネットワーキング技術の紹介を行う
2.1 効率的にデータを収集するためのネットワーキング技術
2.2 効率的にデータを捌くためのネットワーキング技術
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2.1.1 PAN (Personal Area Network)
2.1.2 WSN(Wireless Sensor Network)
個人の周辺のコンピュータデバイス(電話機やPDAを含む)間の通
信のために使われるコンピュータネットワーク
通信距離0~9m
「無線センサネットワーク」とは多数のセンサが接続されるセンサノー
ド(端末)を、無線通信で相互に接続したネットワーク
インターネット
周辺機器とのオンデマン
ドなインタラクション
UWB
IrDA
フィジカル世界のコンテキスト
情報収集(io7 ibeacons)
Bluetooth
スマートウォッチ
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Wireless Sensor Network
Z-Wave
ZigBee
Sink Node
User
Target
ヘルスケア機器
Sensor Node
スマートフォンと共に移動するモバイルPAN
(MANET)
スマートフォンをM2M-GWと考えた場合、PANとインターネットの連
携が重要
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センサーノードの移動や、周囲の無線状況により通信状態が変化す
るため自律的な経路制御(Adhocネットワーク技術が必要)
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2.1.3 Vehicular Network(コネクテイッドカー)
2.1.4 DTN(Delay Tolerant Networking)
EV(Electric Vehicle)の普及により、自動車は、エネルギー供給や通信手段
としての活用が期待されている
車による通信のイメージ
アクセス網の無線化による通信品質の不安定化
 無線ネットワークを不安定にする様々な要因
スマートグリッドへの適用




路側ベース
ステーション
無線ネットワーク環境やインフラ未整備に起因
省電力対策に起因
情報発信源のモビリティ性に起因
災害、故障等による予期せぬ通信性能の低下
売電
事故イベント
車間通信V2V
蓄
電
蓄電
利用
車と道路インフラとの通信
V2I
EVを蓄電池として利用
通信の遅延や断続性への考慮が必要
自動車が、通信インフラの一部になる可能性
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2.1.4 DTN(Delay Tolerant Networking)
2.1.4 DTN(Delay Tolerant Networking)
 通信の遅延、断絶に耐性のある通信を実現するネットワーキング技術
 ネットワーク階層のアプリケーション層と、トランスポート層の間にバンドル層を
設け、ホップバイホップでストレージにデータを保持しながら通信を行う事で、遅
延や断絶に耐性のある通信を実現
インターネットの転送
送信元
アプリ ケーション 層
トランスポート層
ネッ トワーク 層
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DTNの適用領域1
非同期情報流通基盤
特殊な通信環境への適用
 コストや省電力指標に基づく拠点間の大容量データ転送用基盤
マルチパス統合
プロキシ技術
インターネット
アプリケーション
アプリケーション
衛星
3G
蓄積運搬形通信
宛先
惑星間インターネット
(IPN: Interplanetary Network)
IP層で中継
TCP
IP
IP
IP
TCP
IP
ホスト
ルータ
ルータ
ホスト
凡例
情報蓄積ノード
物流/交通網による情報流通基盤
 非同期情報流通基盤と接続した物流、交通拠点と、ネットワー
キングされた車両や交通機関を連携した情報流通基盤
データリンク層
耐災害を考慮した情報流通基盤
物理層
エンドツーエンドで物理リンク確立
DTNの転送
ホップ毎に通信をバンドル層で終端しストレージに保管
アプリ ケーション 層
バンドル層
吸収層
トランスポート層
ネッ トワーク 層
TCP
IP
TCP
IP
TCP
IP
TCP
IP
LTP
IP
LTP
IP
データリンク層
物理層
ホスト
ゲートウェイ
ルータ
戦地向け通信システム
CONDOR
ホスト
吸収層による異種トラ
ンスポート層の併用
間欠的な物理リンク
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ルーラルエリア向け通信インフラ
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2.1.4 DTN(Delay Tolerant Networking)
2.1.4 DTN(Delay Tolerant Networking)
DTNの適用領域2
DTNの適用領域3
IOT(一次産業、生態調査、非都市部でのスマートインフラ)
DTN技術のエッセンス導入による通信の効率化
例:スマートフォンをモバイルGWとして利用する場合の通信性能の改善
データ分析
インターネット/クラウド
ローカルクラウド
農業への適用
データ集積ポスト
メディア変換センタ
レポート生成
センサ
レポート配信
センサ
データ配信センタ
センサ
データ回収
水産業への適用
大域情報流通基盤
大域情報流通基盤
レポート配信
センサ
センサ
データ回収
データ集積ポスト
新たなICT活用とアプリケーションの創造
0
一次産業への適用
生態調査(ZebraNet)
アドホックネットワークだけでは対応できない環境もIoTの対象
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2.2.1 ビッグデータ
 ビッグデータとは?
巨大で複雑な データ集合の集積物を表す用語
バーチャルデータ
インターネット上でユーザがWebに入
力する等して発生するデータ
リアルデータ
マシンの中に埋め込まれたセンサー等
から発生するデータ
ビッグデータ
2.2 効率的にデータを捌くためのネットワーキング技術
2.2.1
2.2.2
2.2.3
2.2.4
 ビッグデータを処理するために必要な技術
ビッグデータ
Hadoop
CEP
ICN
 大量データの分散処理技術 (Hadoop)
 データのリアルタイム処理技術 (CEP)
 バーチャルとリアルデータを統合的に扱う基盤技術(ICN)
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
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2.2.3 CEP(Complex Event Processing)
2.2.2 Hadoop
 大量のデータを手軽に複数のマシンに分散してバッチ処理できる
オープンソースのプラットフォーム
 hadoopの概要
サーバを大量に並べ、並列処理を行うことにより、従来RDBMS
で扱うことが難しかった大量データのバッチ処理を高速化
 CEP(複合イベント処理)とは
時々刻々と発生するデータに対し、事前に処理条件や分析シナ
リオを設定し、発生時に即時検出して処理
<今までは・・>
・データベースやログファイルに蓄えられているデータを、任意のタイミングでバッチ的に処理
・データが生成された後に解析を実施するためリアルタイム性に欠ける
複合イベント処理(CEP)
気象衛星
主なソフトウェアコンポーネント
情報収集・検知
定点カメラ
MapReduce
長時間かかる処理を複数のマシンに分散させるフレームワーク
HDFS (Hadoop Distributed File System)
スマート
シティ
センシング
(ストリーム)
物流センサー
スマホ
複数のサーバのHDDを1つの巨大なボリュームに見せる分散ファイル
システム
イベント 状態遷移
入力
状態
健康機器
呼出 ナビゲーション
(制 御)
A道路は
渋滞中、
B道路を
勧めます
ルール
交通
役立つ情報を抽出する
ビッグデータ
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家への
侵入は
ありません
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
33
もうすぐ
この辺りで
集中豪雨が
あります
D店から
半額クーポン
が発行され
ました
お子さんが
登下校コース
を離れ、C公園
にいます
役立つ情報を適切に知らせる
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2.2.3 CEP(Complex Event Processing)
2.2.4 ICN (Information-centric networking)
CEPの特徴と動向
 現在のインターネットでのコンテンツ取得
検索エンジン
データをリアルタイムで高速に処理するためにディスクに格納
せずメモリ上に取り込んで処理
各データは発生時刻を属性として付与され、一定時間以上経
過したデータは破棄
分析シナリオは各製品が規定する独自言語を用いている。標
準化の動きもあり。
DNS
選択
B
B
動画B検索
FQDN
URL
IPアドレス
ユーザA
CEPの適用事例
ユーザB
B
金融・証券でのアルゴリズム・トレード(取引自動化)
流通/購買分野等における、状況検出と「レコメンデーション」
(在庫品割引サービス、クーポン発行等)
システムの性能・状態監視、異常・予兆検出、それらの可視化
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 既存のネットワークの問題点
 ネットワーク構成と利用実態の乖離
 膨大なコンテンツを効率良く扱う仕組みがない
 ネットワークサービス実現のための多様なミドルボックス
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2.2.4 ICN (Information-centric networking)
2.2.4 ICN (Information-centric networking)
 ホスト名ではなく、コンテンツの名前で通信を行う事で、問
題点を解決
B
B
ICN研究状況
 ICNは、複数の新世代ネットワークの研究プロジェクトで、共通の
アプローチとして研究が進められている
 CCN(Content-Centric Netwoking):米国 FIA, parc
 ICN:欧州FP7
 日本では、NICTが欧州FP7と共同で、CCNを研究
B取得
 最近のプロジェクトとしては以下の4つが有名
ユーザA
Data-Oriented Network Architecture (DONA)
Content-Centric Networking (CCN)
Named Data Networking (NDN) プロジェクト (www.named-data.org)
Publish-Subscribe Internet Routing Paradigm (PSIRP)
Publish-Subscribe Internet Technology (PURSUIT)プロジェクト
(www.fp7-pursuit.eu)
Network of Information (NetInf)
Scalable and Adaptive internet Solutions (SAIL) プロジェクト (www.sailproject.eu)
Bのキャッシュ
ユーザB
B
 ICNの特徴
 キャッシュを用いて最適に負荷分散
 集中管理ではなく、自律的に最適配置を実現
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2.2.4 ICN (Information-centric networking)
ICNとM2M/IOTの関係
 ICNの適用例
 バーチャルデータ(WEBコンテンツ、動画等)の効率的な配信
 Twitter等のコンテンツで検索されないタグベースのデータへの適用 etc.
 M2M/IOTへの適用
 標準化団体の動向とは別に、新世代ネットワーク関連の研究者がICNを
IOTに適用するシナリオを想定
 適用時の課題
 既存網からのマイグレーション
 M2M/IOTは、ネットワークをトンネルとして利用
 リアルタイムなストリーミングデータとキャッシュ処理の関係
ICTが活用された社会を実現するために、富士通が掲げているビジョンを説明します。
3.1 富士通のビジョン
3.2
Subscribing
IoT
Server
Publishing
3. 富士通の取り組み
Publishing
IoT
Gateway
IoT Applications
Publishing
Internet
API
Smart Homes
IoT
Gateway
Routers
API
IoT
Gateway
Sensors
Smart Healthcare
API
Smart Grid
Sensors
Sensors
ICNをIOTに適用したアーキテクチャの例
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
3.1 富士通のビジョン
3.1 富士通のビジョン
ヒューマンセントリックなICTの時代へ
ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ
知の創造、行動支援
ヒューマンセントリック
I
C
T
の
活
用
範
囲
ビジネスプロセス変革
ネットワークセントリック
生産性向上
コンピュータ
セントリック
メインフレーム
1990
ネットワーク
クラウド、モバイル
ビッグデータ、ソーシャル
クライアント・サーバ
インターネット
2010
2000
40
「人々が可能性を最大限に発揮してイノベーションを生み出し、安心安全に暮らし、
そして情報が新たな価値を生み出し、社会が持続的に成長していく世界」
2020
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
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3.1 富士通のビジョン
3.1 富士通のビジョン
Fujitsu Technology and Service Vision
 ICTの力により多様な情報をデジタルワールドで分析し、知見をフィジカルワールドに反映す
る事で新たな価値を創造し、今後のビジネス・社会に貢献
 ネットワークを介した高度な情報活用を支えるため、Software Defined Networking(SDN)
の考えに基づいて、コンピューティング、ネットワーク、モビリティの技術を融合し、ネットワー
ク・ワイドで最適化されたICT基盤を提供
 フィジカル+ディジタルのビジネスモデル分野では、M2M、クラウド、モビリティ、ソーシャル
ネットワーク、それらから送られてくる多様な情報の分析技術を「人」を中心に最適に統合
フィジカルとディジタルの融合
 フィジカルワールドの状態をディジタルワールドで分析、 新たな知
見で人の活動をリアルタイムにサポート
人の行動を起点に現実世界
(フィジカルワールド)をセンシング
人の判断や
行動をサポート
大量データ収集
新たな知見
様々なモノがMachine to Machine
(M2M)でつながる、
Internet of Things (IoT)
コンピュータの性能向上とインテリジェンス
42
43
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
3.1 富士通のビジョン
3.1 富士通のビジョン
リアルタイムの対応
情報が結びつける世界
ICTの力で大量、かつ多様な情報を瞬時に処理
従来は過去の情報に基づき判断していたが、今後はリアルタイム
の情報に基づき、判断・予測
今後
従来
過去の情報+
過去の情報
顧客情報
ソーシャル
メディア
センサー
これまで分断されていた多様な情報が人を中心に統合・整理
され、人の判断や行動をサポート
 地域の医療機関が連携し、診療情報を共有して、「患者のための」より高度
な医療サービスを提供
今後
従来
リアルタイム
の情報
在宅医療
かかりつけ医
情報系システム
基幹系システム
ビジネスの
最適化/
経営判断
新たな基幹系システム
生産、受注売上..
介護施設
Hadoop
介護施設
中核病院
CEP
人を中心に統合された情報
医療機関毎に分断された情報
ICN
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
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Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
栗本鐵工所様 「M2Mを活用した遠隔保守サービス」
3.2 M2Mサービス事例
課題
サービス事例1 FENICS II M2Mサービス
通信機器~ネットワーク~M2Mサービス基盤(クラウド)をトータル提供
ソリューション
FENICS Ⅱ M2Mサービスのカバー範囲
BIツール
富士通データセンター
お客様機器
モバイルネット
ワーク
(国内/海外)
ネ
ッ
ト
ワ
ー
ク
基
盤
インターネット
or
専用線
サ
ー
ビ
ス
基
盤
デ
ー
タ
運
用
管
理
基
盤
M2Mサービス基盤
M2M基盤から生データを取
り出し、DBに保存
 高い生産性維持と安定稼動が必要
 海外でのトラブル発生時には特にスピーディーな保守対応が必要
 遠隔保守サービス「FENICSⅡ M2Mサービス」を導入
•
お客様 拠点
お客様機器からの情報を生データ
として送信
中核病院
生産、受注売上..
Hadoop
通信機器
保健所
かかりつけ医
新たな情報系システム
通信機器
Copyright 2014 Fujitsu Kyushu Network Technologies LIMITED
効果
富士通のクラウド基盤、ワイヤレスネットワーク、通信機器、メンテナンス
サービス専用のネットワークをワンストップで提供
 迅速な復旧、ダウンタイム削減を実現
 海外でも国内同様の安心感を持ちながらの設備導入が可能
ビッグデータ
分析サービス
保守サービス
業務アプリ
DBに保存され
たデータを参照
【クリモト遠隔保守サービス】
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3.2 M2Mサービス事例
3.2 M2Mサービス事例
サービス事例2
サービス事例3
位置情報サービスSPATIOWL
位置情報をベースに、大量(Volume)
多様(Variety)なデータを分析し
リアルタイム(Velocity)に状況把握・活用
価値創出(Value)
食・農クラウドAkisai (秋彩)
 経験や勘により判断
従来
 ICTを活用して、農業現場から経営まで企業的農業経営を実現
 多数の契約農業生産者と連携する食品加工・卸・小売・外食などの企業向け集約
マネジメント機能により、4定(定量・定時期・定品質・定価格)調達を実現
今後
ナビゲーション
・エリア情報サービス
・交通情報、道路状況分析
・業務車両管理
非構造データ
分析、予測、最適化
リアルタイム情報(イベント、SNS)
データの関係性を抽出
外部情報 (施設情報、気象情報等)
大量のプローブ情報(自動車)
位置情報(座標)
時空間データベース
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3.2 M2Mサービス事例
サービス事例4
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3.3 M2M-GW機器
富士通の医療情報システム(PHR)
ヘルスケア・ネットワークで実現するPLR(Personal Life Record)の世界
FENICS II M2M-GW
世界で初めて、モバイル、ブロードバンド、エンドユーザ既設ネットワー
クなど、多様なネットワーク接続を1台で自由に実現可能なM2M通信機
器です。
<主な特長>
•個別開発不要
•多様なネットワーク接続が可能
多様なネットワーク接続を実現する際に
課題となるアドレス問題やセキュリティ
問題を解決
★当社独自技術 ※特許出願中
•FENICS II M2MサービスによりM2M-GW
の集中管理が可能
バイタル
センシング
NW
<正式発表/提供開始時期>
•2013年10月発表
•2013年12月提供開始(サービス含む)
http://jp.fujitsu.com/solutions/medical/hcbrand/03.html
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3.3 M2M-GW機器
M2M-GWが解決する課題
 OPEX,CAPEX削減
工作機械 コントローラ
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3.3 M2M-GW機器
M2M-GW 機能概要
<お客様の課題>
業務
モバイル
利用者画面
機器一つ一つに、通信装置
を接続
•通信コストの負担
→高級機のみなど、限定的な
導入
→コスト制約による取得データ
量の限定
・様々なネットワーク環境を意識せず、業務アプリと機器を接続(接続性)
・既設ネットワークを使って、安価にM2Mのしくみを構築(利便性)
・顧客機器、業務アプリに固有の処理の盛り込みが可能(柔軟性)
各拠点とセンターが同一セグメント、各拠点のM2MデバイスとセンターPCが
同一IPであっても、通信を実現する。
OA端末
SSL-VPN/HTTPS
 エンドユーザ既設ネットワーク利用時のセキュリティ
エンドユーザ様ネットワークのセ
キュリティ不安が導入の障壁
内蔵タイプも
複合機
組込み
サーバー
FW
エンドユーザ様
社内LAN
インター 複合機メーカー
ネット クラウド
お客様の機器、プロトコルに合わせて
組込みサーバを個別開発
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<お客様の課題>
•セキュリティ不安の払拭
→エンドユーザ様ネットワークの
利用は壁が高い
•個別開発が必要
→体力のある会社のみ
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企業のFW、NWポリシー、アドレス設計による制限・
制約を受けず、安心して通信可能なhttpsでの暗号
化カプセル通信(SSL-VPN)
インターネット
プリンタ
IP通信
デバイス
連携アプリ
非IP通信
中継機能
中継機能
サービス
連携アプリ
M2Mサービス基盤
モバイル閉域網
お客様業務システム
センサーなどの
ノンインテリ機器
IP通信を透過できることに加え、顧客開発ソフト
ウェアをインストールすることで、非IP機器に対して
柔軟な収集にも対応可能
セルラー
ドングル
フィルタリング/パケット認証/メッセージ解析技
術により、送信元および宛先を絞り込み、特
定機器のみが通信可能
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オプションのセルラードングルにより、モバイル
閉域網での無線通信が可能
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3.4
富士通独自のアドホックネットワーク技術
 WisReedとは富士通のスマートネットワーク技術の技術ブランド呼称。その
ベースは富士通独自のAdhocネットワーク技術
 WisReedは設定不要でネットワークを自律構成でき、障害発生の際は自己
修復し、通信環境変化に自律的に適応
 WisReedは広域なエリアで1000を超えるような多数の通信機器やセンサの
利用が求められる分野において、これら機器の導入・運用の負担を大きく
軽減し、柔軟に大規模ネットワークを構築可能
適応事例
 自動検針システム
各種検診の自動化
 HEMS/BEMS
電力使用量の可視化
節電の為の機器制御
 構造物モニタリング
トンネルや橋梁の監視
 防災システム
土砂崩れや洪水等の監視
3.4
富士通独自のアドホックネットワーク技術
WisReedの方式
一般的なアドホックネットワークの経路制御プロトコルは大きく2種類に分類さ
れる。
①リアクテイブ方式
データ送信に先立って、経路探索を行って経路を作成
②プロアクテイブ方式
全てのノードは経路表の交換(Hello)を行うことで経路を作成
※いずれも経路の作成と修正は経路制御で行われる
WisReedは実データを使った学習型の経路制御方式(DFF)
⇒基本的に経路検索処理は行わない
デプスファーストフォワーディング処理(DFF)方式 ※RFC6971
探索元のノードから、まず1つ目の子を探し、見つからない場合
はその子のさらに子を探して深くまで進み、行き止まりになった
ら後戻り(バックトラック)をして他の子を探索する方式。
ブロードキャストをしないためネットワークに負荷を与えず、どんな
複雑な経路であっても必ず目的ノードを発見することが可能。
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3.5 Mobile Initiative紹介
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3.5 Mobile Initiative紹介
お客様のあらゆるモバイルデバイス活用に最適解を提供するモバイル製品・サービス群
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 ID/認証管理、端末管理、アプリ制御などの各種管理機能を総合的に提供
 複数のアプリ・サービスの一元管理や、シングルサインオンを利用を可能にするポータ
ル機能
 アプリ開発元で配信サーバを用意することなく、セキュアにアプリを配信
 利用者の状況(時間、場所など)に応じて、端末で利用できるアプリやコンテンツを一括し
て切り替えるコンテキストスイッチ機能
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4. まとめ
本講座では、ヒューマンセントリックなICTの時代に向けた富士通
の取り組みをM2M関連ビジネスを中心に紹介した。
又、ネットワーキング技術の新たな潮流として、学会での研究動向
も含めたDTNやICN技術を紹介した。
10年前に検討されたユビキタスサービスは、ようやく現在になり
実現されつつある。
新たなネットワーキング技術が数年で実用化される事はなく、実用
化を迎えるまで研究を継続する事は困難な事ではあるが、将来の
サービスイメージが変わらない限り、それは人々が望む世界であ
り、いつか実現される。目先のトレンドに惑わされることなく、自分
が信じる技術を追求していって欲しい。
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