富士通のSDN/ネットワーク仮想化への取り組み

表題の話を、富士通フォーラムで聞いてきたので、メモメモ

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１．データセンター・ネットワークの現状
・サーバー仮想化の普及
　２０１１年には、仮想サーバーの出荷台数が、物理サーバーの出荷台数を超えた
　仮想サーバー導入の目的
　　IT設備の利用率向上
　　サービス提供の短期化
　　自動化によるミス防止

・スマートデバイスの普及
　スマートフォン／タブレットがクラウド（アプリケーション）
　と連携し、いつでも、どこでも業務に必要な情報の活用
　　導入の目的
　　　顧客対応のスピードアップ
　　　生産性の向上、コストダウン

　　クラウドで動くアプリも増える・・端末よりも

・BCP／DR対策見直し
　　東日本大震災以降、企業のBCPやディザスタリカバリ

・これからの企業ICTの鍵はネットワーク
　　・企業ネットワークへの期待
　　　クラウドとビジネス現場を柔軟かつ安定に、また安全につなぐ
　　　　パブリッククラウド
　　　　プライベートクラウド
　　データセンターのネットワークはますます複雑に

・お客様の悩みは
・データセンターの現状
　　集約あげようとしている

　　データセンターネットワークがますます複雑

　　ネットワーク設計・管理・運用をシンプルに

・データセンター・ネットワークに対する他社動向
　　各社がSDNとしてアピール

　　当社は、サーバー／ストレージの仮想化で実績のある
　　ROR（りそーすおーけすとれーたー）でSDNに対応
　　サーバー、ストレージネットワークを一元管理運用

　　ネットワークの仮想化を実現するハードウェア

２．第一弾製品
（１）Converged Fabric Switch
　仮想化サーバーに対応したネットワーク仮想化スイッチ
　　RORの連携により仮想化されたシステムのネットワークを用意に設定
　　ライブマイグレーションに連動
　特徴：何がよくなる

・常に高速応答するネットワーク
　L2のSTPだけでなく、メッシュ型もサポート（Multi Chasis Link Aggregation)
　最短パスで通信
　　→CFabric

・たくさんのスイッチ管理不要
　複数のスイッチを１台の仮想スイッチとして構成
　　制御用ネットワークの構築不要

・サーバー仮想化システムと連携
　VFAB
　スライス機能
　サーバーをまたいで動いたときのポートが引き継げる
　（AMPP)

（２）仮想アプライアンス　IPCOM　VXシリーズ
　機能統合されたIPCOMを常に仮想化し、複数を動作
　　→IPCOMEXが中に複数個入ってるかんじ（仮想化）

・特徴ー何がよくなる
　　サイジングの簡素化
　　複数動作時の劣化を最小化

・アプライアンスプラットホーム
　　RADIUSなどの細かな機能も統合
　　SRIOV

（３）ServerView Resouce Orchestrator(ROR)

・RORによる管理、制御の特徴
　面倒なネットワーク設定を含む業務システムの追加変更が簡単
　　　テンプレートを用いて、
　ファイアーウォール、サーバーロードバランサを一括

３．新製品による課題解決
・ケーススタディー　キャンペーンサイト
　　比較的、出し入れ多い

・（１）パートナー様ごとに必要なサーバー数を変更
　　　独自な環境
　　　動的にサーバーが動く
　　課題
　　　サーバー間の通信でボトルネックを作らない
　　　　８０％は、サーバー間、２０％～２５％が外（うちDC間が半分）
　　　　仮想サーバーは物理ネットワークを考慮していない
　　　　　→急にパケットロスとか、そのくらい輻輳起きたりする
　　　一括して配備

　　新製品RORで解決
　　　→RORがうまくやってくれる

４．当社のSDNへの取り組み
　　Fujitsu Intellgent Networking and Computing Archtecture

　　ネットワークとコンピューター、両方みる

・ICTへのアプローチ
　　ソフトウェアによって、ネットワークを自在に、かつ自動で制御
　　体感品質　安心して、気持ち右翼使える
　　ネットワークセントリックにモダナイズ

・データセンター／WAN／フロント
　　ネットワークの特質がことなる３つの領域
　　　　DC：サーバー間
　　　　　　→テナント単位
　　　　WAN：拠点、端末をどのくらいの帯域
　　　　　　→帯域、経路制御
　　　　フロント：どこでどの機能、そもそも、つないでいいのか
　　　　　　→なにを選択したらよいか自動的に

　　それぞれ仮想化
　　分散サービス基盤層
　　　コンピューティング：リソースコントローラー

・仮想インフラ層
　　経路仮想化：論理的に分けてつなぐ
　分散サービス基盤層

・アーキテクチャを支える制御モデル
　今使っている機器もコントロールはいか
　OpenFlowも
　　→ハイブリッド
　　　すべて対象
　→適材適所

・今後の展開予定
　　・データセンター間をつなぐソリューション（新しいスイッチ）
　　・WANにソリューション拡大
　並行して
　　・スマートデバイスM2Mなど、多様な端末収容

富士通のビッグデータの考え方

富士通フォーラムで

ビッグデータがイノベーションを引き起こす
キュレーターが実施する新たなデータ活用
富士通（部署省略）　キュレーターの高梨氏

聞いてきたのでメモメモ

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・ビッグデータのもたらすインパクト
　「まっきんぜーのレポート
　　Big Data:The next frontier for innovation,competitioon and productivity」
　　ビッグデータの活用により　ICTの活用
　　ビッグデータを活用するために　米国だけで１４万人～１９万人不足
　　　まねーじゃー、分析者１５０万人不足

データでできること、すべきこと
・LODから　データジャーナリズム
　LOD：Linked Open Data
　　富士通もLODを生かそうとしてる
　　Ted2010　Tim Berners-Lee講演　Row Data Now

　　上下水道の整備→白人と黒人の家

　　データを無作為に見たわけではない→必然

　LOD：ハイチの地図
　　目的が明確：データも手に入る

・生活習慣病の高リスク者を予測
　　機械学習によるリスク予測モデル
　　　単純なヒント→ヒントを増やす

・機械学習を用いた将棋ソフト
　　これまでの将棋ソフト
　　　　コツをヒアリング
　　　　開発者の固定観念、先入観、主観でパラメータ　５００パラメータ
　　　　　　→アマチュア初段
　　機械学習を用いた将棋ソフト　ぼなんざ～
　　　　プロの棋譜　
　　　　各こまの価値
　　　　こまとこまの位置関係
　　　　　　↓
　　　　「局面評価関数」の最適なパラメータを自動学習
　　　　　　　　　９０００万パラメータ
　　　　　　↓
　　　　　プロレベル

・まとめ「ITデータでできること」
　　目的から
　　必要なデータを集めて
　　分析することで
　　課題を解決

集める／ためる　必要なデータとは
・なぜ大量のデータが必要か
　　データの集積度を上げることで、
　　ひとつのモノ・ひとりの人を
　　より深く理解できる
　　　→一人一人に価値あるフィードバックを

・実現するコンバージェンスサービス
　　リアルワールドとバーチャルワールドが密接に連携
　　　　センシング
　　　　フィードバック

・コンバージェンスサービス全体の取り組み
　　コンバージェンスサービスは、
　　　　プラットフォーム、アプリ、人材で構成されています

・データ活用のステップ
　　１.データが実現するイノベーション
　　２.見直すべきデータ、新しいデータ
　　３.データから考える
　　４．新しい価値へ

・身近なデータを見直す
　　１.商品そのもの
　　２.業務の中で生み出されるデータ
　　３.ヒントになる外部データ

　１，２　事業者から入手できんじゃい　大量の事実データ
　　　＝価値がある

・大量の事実データを再利用する
　　ローデータ
　　　サマライズされる前
　　業務システム
　　ほかの目的で活用

・商品やプロセスを見続けるためのデータ
　　１つの製品や１つの業務の中でデータをデザイン
　　長期的な視点でデータをデザイン
　　　どんなデータを使って新製品のスペックを間がエルベkぃ科
　　　製品や利用者の何を見続けて行くべきか
　　　　　↓
　　　長期的なビジネス目標

・価値のある新しいデータを作る
　　ロジックに価値
　　　データ→ロジック→生活習慣病
　　データに価値
　　　生活習慣病の予測
　　　　　→事業を通してしか得られないデータ
　　　　　　　　→長期的アドバンテージ

・まとめ
　　ひとつのモノ、ひとりの人を理解するためにデータをあつめる
　　データ発生源に価値あるフィードバック・・・
　　（かききれん）

キュレーター
・データから考える
　　人知に基づくアプローチ
　　データに基づくアプローチ

・キュレーターのアプローチ
　　データビューイング
　　モデリング＆アナリティクス

・データビューイング
１．データの概観
　　　テーブル数
　　　レコード数
　　　項目数
　　　収集機関

２．固有IDの確認
　　　予測したい単位の定義
　　　固有IDの存在
　　　全体の出現数
　　　補完の可能性

３．目的変数の確認
　　　予測すべき事象を定義
　　　フラグの存在

４．説明変数の確認

・モデリング＆アナリティクス（予測モデル作成）
５．特徴量の作成
　　　ヒントとなる項目を作成

６．モデルの構築
　　　予測モデルの構築

７．モデルの評価

・データから理解するモノ
　　データを通して、モノの向こう側にいるヒトとコトを捕らえる

　　目に見える事象から推測

・データから理解するステップ
１．センシング
２．スライシング
３．エクスプレッション
４．アグリケーション
　　　捕らえたいモノ／コト
５．キュレーション

・ロジック＋データで理解する
　　ヒトをより深く理解するためのデータ活用
　　ロジックは精度向上に、データは世界を広げるために

　　モノでフィードバック
　　好みでフィードバック
　　思いでフィードバック

　世界観を広げる

・まとめ
　　データで解くほうが効率y的

キュレーションサービス
・データ活用をサポートするキュレーター
　　業務知識をいかにはずせるか

　　　モデリング
　　　アナリティクス
　　　システムデザイン

・データによる価値創造サイクル
　キュレーションサービス

・商品「データコンサルティング」

・キュレーションサービス（分析チーム）の価値
　
・分析アルゴリズムをさまざまなデータに展開

・参考　オートアナリティクス（仮称）
　　関連性マップ

・参考　データ活用ワークショップ
　　目的をどう作って共有するか
　　　　トライアルワークショップ
　　　　データビューイングワークショップ
　　　　ビッグデータブートキャンプ

・参考　ビッグデータ・ブートキャンプの考え方
　バックキャスト

・参考　データプラーザ
　データ利活用促進の場所

まとめ

事例
・購買データから顧客の特徴を見出す
・検査データから品質見直し
　　クラスタリング（デンドログラム）
・Webページを評価方法を見直す

まとめ
・ローデータは必ずある
・データを味方にして競争力を

NTTの新たな中期経営戦略

NTTの新たな中期経営戦略　ビジネスの変革に向けて
NTT　代表取締役副社長　片山氏

というのを、きのう、「富士通フォーラム」で聞いてきた
その内容をメモメモ

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ICTの動向
・グローバルの通信回線契約数の推移
　モバイル契約数は６８億世界人口に近づく成長鈍化
　途上国におけるモバイル契約数は増加
　近年はモバイルブロードバンドが急成長、固定電話以上
　　アラブ、アフリカ→移動から入る：モバイル決済


・国内の通信回線契約数の推移
　　携帯１人１台以上
　　昨今、固定を引かずに移動だけで済ます
　　　固定ブロードンバンドは踊り場
　　　NTT東、西は？
　　　　　１つはWiFi
　　　　　光の新しい提案

・多様化する通信端末
　　パソコン右肩下がり
　　スマートフォン、タブレット端末
　　２時間半、毎日スマートフォン、タブレットでやりとり
　　→テレビ、パソコンの時間が

・スマートフォンの普及
　２０１１年、スマートフォンの出荷台数が半分超える
　お年寄りにもスマートフォン

・docomo Xiの契約数の推移
　２０１３寝ん２月１９日に１０００万契約を突破
　３G移行時よりも早い立ち上がり
　　　→大量情報の急速なやり取り
　２０１２年３月３０日に政令指定都市カバー１００％
　２０１４年度に人口カバー率９８％を目指す

・NTTどこものベストパートナー賞について
　２０１０～２０１２年３年連続富士通受賞

・ソーシャルメディア（SNS)の利用者が急拡大
　　Twitter→ピーク、東日本大震災
　　Facebook
　　LINE
　だれでも発信源：デマ
　企業もマーケティングに使っている
　　→不用意に発信ひたひとことが炎上
　　→影響力大きい

・プラットフォーム戦争に加わるSNS
　　SNSが広告、アプリ、コンテンツ等の配信プラットフォームへの進化を志向
　　ユーザー数の多さ、通信サービスを問わす利用可能な点が強み
　　土管でなく、認証課金で

・クラウドサービスの利用（日米比較）
　日米でクラウドサービスの利用実績は２倍の違い（経年では差は縮小しつつある）
　　アメリカ大企業　７５％が何らかの形でクラウド
　　日本中小　１７．８％

・セキュリティがますます重要に
　　スマートフォン向けマルウェアが急速に増加
　　　→セキュリティ脆弱：BYODでどう担保するか

ICTサービスの新たなステージ
・新たなステージ
　　現在：Internet
　　　　アプリを使う

　　↓変化のEnabler　BigData、M2M、仮想化・・

　　新たなステージ　Inter-Service
　　　オープン、シームレス、パーソナライズ　　

・サービスのシームレスな連携
　放送・医療・交通・金融など、ほかのビジネス領域との連携
　ネットとリアルの連携
　　　医療
　　　教育
　　　メディア
　　　行政
　　　ITS　交通
　　　SNS　コミュニケーション
　　リアル　ネット　融合・連携

・例：O2O（オンライン－オフライン連携）
　ネット上（オンライン）からネット害の実地（オフライン）での行動を促す
　オンラインでの情報接触行動をもって、オフラインでの購買行動影響

・デバイスフリー、OSフリー
　サービスがさまざまなデバイスやOSで利用可能に
　端末機器が個別に持っていたデータや機能がクラウド側へ移行
　　ブラウザー：同じ「しかけで」表示

・パーソナルクラウド
　　写真の自動分類機能を持つネットワークストレージサービスを提供
　　さまざまな機器で撮影・閲覧でき、管理はクラウドで一括して実施

・パーソナル化されたUI／UXのイメージ
　　利用者１人１人の置かれた状況に、サービス側がUI／UXをあわせて作る
　　　年齢、性別、体質・・・
　　利用者が自分自身の好みでカスタマイズすることができる

・例：しゃべってコンシェル
　　パーソナライズ
　　　同じ質問でも、ユーザーのプロファイル等を考慮して異なる回答
　　カスタマイズ
　　　好みのキャラクタで答えてもらう

・ビッグデータ分析の進展
　　より協力ないし決定のツールとして進化

　　　　　　　　　現在　　　　　今後　　　　　　　　マーケティング
　　　データ規模　大規模　　　　超大規模　　　　　　多数の人・モノ
　　　処理速度　　バッチ処理　　リアルタイム処理　　リアルタイム行動支援
　　　分析能力　　統計的処理　　機械学習　　　　　　将来行動の予測

　　課題
　　　人材の問題：ガイドをする必要
　　　プライバシーの問題
　　　どうやって、お金にしていくか

　　得意なところ
　　　失敗を繰り返さない
　　　パターン化して手を打つ

　　まだまだ
　　　新しい価値を見つける

・Twitterデータ提供サービス
　　Twitter社から購入、分析も含めて販売

サービスプロバイダーからバリューパートナーへ
・お客様に選ばれ続けるバリューパートナーへ
　　多彩なサービスをつなぐ、お客様とサービスをつなぐ
　　・企業のお客様のビジネス変革をサポート
　　・個人のお客様の豊かなライフサイクルをサポート
　　・成長を目指し自らも変革

　　企業のお客様のビジネスモデルをサポート

　　個人のお客様のライフスタイルをサポート

・NTTグループが果たすべき役割
　お客さまのニーズに合わせて

　より簡単・便利に
　　　
　より安心・安全に

・グローバル・クラウドサービスを事業の機軸に
　　グローバル展開の加速
　　　　１００００社以上
　　　　データセンター国内１位、世界２位の床面積
　　　　IPバックボーン世界２位
　　クラウドサービスの強化

・収益構造の変化
　　グローバル・クラウドサービスを事業の機軸に
　　ネットワークサービスの競争力を徹底的に強化
　　　　クラウドサービスが広がっていく

・NTTグループのグローバルビジネス

・NTTグループのグローバル展開
　　世界各国

・北米R&D拠点の創設
　　　セキュリティとクラウド　NTT　I3（あいきゅーぶ）
　なぜ、北米？
　　　技術的に先を進んでいる
　　　アメリカはかなり自由

・ネットワークサービスの競争力を徹底的に強化
　　設備効率の更なる向上
　　今後の環境変化に応じた

・大容量ネットワークを支える光伝送基盤技術
　　高速化が進んでいる

・高速な伝送装置でシンプルなネットワークを構築
　伝送装置の高速化

・仮想化技術の活用で効率的なネットワークを構築

将来に向けたR&D
・研究開発の枠組み
　　先端　先端技術総合研究所　社会のコンセプトを変える

　　　　　情報ネットワーク総合研究所

　　　　　サービスイノベーション総合研究所

・世界最高密度の多心光ファイバーケーブル
　　ケーブルをほそく、かるくした

・４００Gbps級光伝送技術　実用化の共同研究開発に着手
　　富士通等と実用化に向けて

・毎秒１ペタビットの世界最大容量光伝送に成功
　　デジタル個ひー連と技術＋空間多重光通信技術
　　２時間のハイビジョン映画５０００本を１秒間で伝送可能

・変化する脅威や環境に追随するセキュリティ対策
　　リスク＝脅威＊静寂製＊守るべき資産
　　　・守るべき資産の多様、大量

・SIEM
　しすて無のセキュリティ状況を可視化／モニタリングすることで
　攻撃の予兆見地や影響範囲を判断
　　時系列分析
　　共起

・クラウドに安心して情報を預けることのできる
　　「秘密分散技術」
　データの安全性を保ちつつ、データの消失にも耐えられるよう、
　　単独では意味のない形に

・個人情報を秘匿したまま計算が可能な
　　「秘密計算技術」
　もとのデータを誰も見ることなく、統計分析

・クラウド上で利用されたファイルを追跡

・SheepDog　分散ブロックストレージ
　　専用ハードを用いずに大規模・柔軟なストレージ

・Jubatus（ゆばたす）リアルタイム機械学習

・高速なグラフデータ解析
　　１０億ノードのグラフデータを１時間で解析

・R&D成果をタイムリーに投入
　　総合プロデュース機能

・サービス創造に向けて

・選ばれ続けるバリューパートナー