「データセンターを支える最新CISO UCSご紹介」をきてきた！

Cisco Connect Japan 2014

つづき

データセンターを支える最新CISO UCSご紹介

をメモメモ

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・イノベーション
これまでに実現したもの
　全体統合した設計
　ファブリック拡張性VXLANなど
市場動向
　北米：金額ベースで１位
　全世界：２位

あらゆる規模のアプリケーションを最適化
MINI　エッジ側処理
Mシリーズ　クラウド

UCSの優位性
・マネージャー：管理ソフト
　ファブリックインターコネクター
・サービスプロファイル
　　物理ハードウェアに依存しない属性をひっくるめて
　　　　MACアドレス
　　　　ファイバーチャネル設定
　　　　ブート場所、順序
　→外部ストレージの場合
　故障時の切り替え
　追加サーバーの事前設定

・仮想インターフェースカード（VIC)
　物理的１枚のカード最大２５６枚にWindows側に見せられる
　サービスプロファイルとの相性が良い

・MINI
　小規模環境向け

・B/C　M4サーバー
　V3、DDR4,PCIスロット
　VIC1300　VXLANをハードウェアオフロード
　DDR3のM3も併売

・モジュラーサーバー

・システムリンクテクノロジー
　　CPU　⇔システムリンクテクノロジー⇔入出力コンポーネント
　　３２０ノードをUCSまねーじゃーから

・C3160：高密度ストレージサーバー
・nvictgaオールフラッシュストレージ
　　データベース系、ログイン多いIOPSの高いところ
　　アプライアンスモデル

「デジタル化により高度化する最新工場ソリューション」をきいてきた

日経 IoE（Ｉnternet of Everything） フォーラム2014
は
Cisco Connect Japan 2014

と同時開催。Cisco Connect Japan 2014から、

デジタル化により高度化する最新工場ソリューション

をメモメモ

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製造業を取り巻く最新課題
・経営課題
　　グローバル化：中国工場のモニタリング
　　熟練工のリタイヤ
　　人材のギャップ
　⇔アメリカは移民政策、技術力
　ドイツ：インダストリアル４．０
　右肩上がり：潮流を読む
　今横ばい：局所変動
・ネットワークをしっかりする

生産現場でのEthernet化
・リングプロトコル
・ネットワークの停止時間を９５％削減
⇔Ethernetはベース

IoEがもたらす製造業の変革
・３Dプリンタ→Ether、物流、
・ロボット革新→Ether
・ビッグデータ→Ether

バリューチェーン
・自動化；ワイヤレス
・生産性向上
・省エネ
・物流
・研究開発

スマートファクトリーへの道のり
　レガシー、ベンダー依存
　１．工場内ネットワーク　Ether,ワイヤレス
　２．コネクテッドファクトリー　外IT-OT(オペレーショナルT)
　３．スマートファクトリー Smart FOA SXP-B2B
→８割１、２割２、数社３

Step１：工場における
１：１５くらいデバイス：センサー、メーター
　→アナログ
　→デジタルそのうち４％しかつながっていない
　　何かあったら、現地に人を派遣しないといけない

現在：いくつものネットワーク
ひとつにする→ラインの変更

Step2：コネクテッドファクトリー
ワイヤレスいれませんか？
無線端末の現場の導入による生産性向上
　webx現場のラインと直接コミュニケーション
　HMIのタブレット化
いままで：ハブをいれている→どこで故障か分からない
ODVAに対応

コカコーラ
　発展途上国：モニタリングどうするんだ？
　→遠隔地からのモニタリング

IP67

様々な工場ビデオソリューション
　監視カメラ？
　生産ラインのプレイバック！
　　→エラーがあったとき、作業員がなにをミスしたのか？

事例
GE：導入コストを１年で回収

Step3:スマートマニュファクチャリング
→データベース共有

データ
過去のデータをどう今に結びつけるか
今調理するのがいい

→クラウド：時間的ミスマッチ→現場で
フォグコンピューティング
　データの意味

MITテクノロジーレビューNo117Vol6
　日本→ハイテクマニュファクチャリングが横ばい
　Industrial Internet Consortium

解散総選挙はいつやるといいと思いますか？竹中氏は「今でしょ！」らしい

日経 IoE（Ｉnternet of Everything） フォーラム2014

にいってきた。基調講演をメモメモ

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■開催のご案内
76兆円の経済価値
総務省、CISCOなどから協賛

■竹中平蔵様から、
グローバル経済下の日本に取るべき針路～２０２０年を見据えて～
・短期の変化
　　日銀の政策と、解散総選挙
　会場多くは反対
　竹中氏：ポジティブサプライズ
　日銀：マイナス７％→先手、大きくやった
　　１．前の日：米、量的緩和やめる、日本、金融緩和
　　２．年金基金（GPIF)１２７兆円、改革を成長戦略→株５割運用
　　　　日銀→国債買う
　消費税：反対。社会保障にきいてこない
　　　年金：無駄があるこのままなら３０％でもX→少々あげても意味ない
　　　若い人の社会保障がたりてない：職業訓練
　　　前の政権で決めちゃったから・・・
　ポリティカルキャピタルくださいという選挙→勝負をかけた
　　　大義名分がないと、解散できない→いまチャンス

・どういうチャンスがあるのか

・メガチェンジ２０５０
　１９６０年に長期予測：日本が経済大国
　今回：韓国良くなる
　　否定できない２つのほうこう
　　　１．グローバリゼーションはどこまでも、英語は王座
　　　２．世界はシュンペーター的競争（イノベーター的）

・インベンション（発明）とイノベーションの違い
　技術のネタ（発明）
　技術：イノベーション
　　エジソン：こえじそん

・フラット化する世界：トーマスフリードマン
　　コロンブス：世界はフラットでない→地球は丸い
　どこにいても同じ
　オペレーター：沖縄とか、インドとか→給料も
　昨日と同じことをしていたら、生活水準は下がる

・トロント大：りちゃーど
　夜人工衛星から見ると、２０～３０のあかりのかたまり
　メガリージョン
　新結合：多様なくみあわせ　
　世界の明かりの塊：東京、東海岸→ドイツ全体より大きい
　すぱいてぃ（とんがってる）
　　フラット：今までと同じ。でも下がっていく
　　すぱいてぃ：リスクもある、挑戦していく

・労働市場改革とコーポレートガバナンスの強化
　わるいところに丸がかえを支持
　　→雇用調整助成金：まるがかえ
　　　他に移るのにお金を使うようになった→雇用の流動化
　成績が上げられない人はやめてもらう：コーポレートガバナンス
　　日本の会社法→ヨーロッパより：株式持合いを禁止（どいつ）
　　　独立した社外取締役
　　　株式持合い禁止

・日本の可能性
　　農業
　　　　３つ星レストラン：パリよりおおい→農業がいい
　　　　→株式会社が農地をもてない
　　　　　がんばんきせい
　　新しい医学部作られていない→医者の数をふやさない→最も少ない
　　　　→被災地に医者が足りない

・チャンス
　　国家戦略特区をうまくつかう：区域会議→３月から動き始めている
　　　コンセッション：インフラ所有権：国、運営：民間
　　→仙台空港１４０社あつまる
　　　地下鉄、上水道、

　２０２０年オリンピック、パラリンピック
　　世界の７割の人が目にする→国内改革進む
　　経済指標が変化
　　「オリンピックだから・・・」
　５０年前のオリンピック：今の原型
　　　新幹線、冷凍食品、セントラルキッチン→ファミレス
　　　男と女のトイレの形
　　　日本警備保障（セコム：従業員２人）
　　　　２人から始まった産業が５３万人に
　　　土地収用法→環状７号線
オリンピック＋で７年、戦後最長？あべさんはにこっとわらった


■ビジネスと社会を進化させる
・あらゆるものが日々つながっている
　　５００億台のスマートオブジェクト
２．４兆従来のITよりのびている
M2M
スマートフォン、タブレット、センサー
２４０億台のセンサー
アプリケーション中心の新たなインフラストラクチャが不可欠

・ビッグデータが当たり前
　シンガポール数テラ、自動車年間２ペタ
　CIO→データオフィサー
　データ→情報→知識→意思決定→インテリジェンス

・若い人クルマとケータイどっちを選ぶ：ケータイ
　運転できるケータイ電話へ

映画１００本と本２５０本VS１５０００のアプリケーション
　オンラインにつながっているか、寝ているか
　　→教科書もiPad

いろんなアプリケーション
　アプリケーションを買うことができる

３０００ものものがつながる
インターネットの進化
　接続
　ネットワーク化した経済
　イマーシブエクスプリエンス：ソーシャル
　Internet of Everything

若い人をひきつけられない
大気汚染

デジタルオーバーレイでつながる都市、国、企業
　業界標準のプラットフォームで接続
フォッグコンピュイーティング
うーばー：タクシーサービス

現在、接続されているのは世界のわずか１％
１３５億台

IoE
　　経済価値１９兆ドル：民間１４．４兆、
　　日本：８７０２億ドル
　　　→遠隔医療

　公共機関　１０９０
　製造　　　２４８０
　金融サービス　６００
　エネルギー
　輸送

シスコジャパン　コネクテッドインフラストラクチャを提供
　１９９２年
　１２００名社員
　１００校以上のネットワーキングアカデミー
　１５万以上の技術者認定
より高いレベルの強力

日本の変化－大きな機械
・製造業とコンシューマーエレクトロニクス
・次世代ネットワークとモバイル
・グローバリゼーションによる経済成長の次の波
・パブリックセンターの変革を推進
・新エネルギーソリューション：スマートシティからグリーンデータセンター
・人財の多様化：女性

シスコのイノベーションフレームワーク
　　研究投資
　　買収
　　パートナー→重要：エコシステム

IOEイノベーションセンター
　　共同イノベーションの葉日
　　東京：製造・公共機関
パートナー、大学、ベンチャー：IoE
３つの領域
　　１：紹介、２：ソリューション開発、３：研究投資

ビデオ：バルセロナでのIoE

市民のいるところに行政サービスを届ける

ビデオ：ワンバウンド
スポーツを経験する
　こねくてっどすたじあむの価値
　　→サービス

サマリー
・多様性とデジタル化が世界規模で拡大
・ICT不可欠なインフラストラクチャ　ITとLOBの整合
・データ手動の新しい世界　チーフデータオフィサー
・統合オペレーションセンター
・展開期　創出される経済価値は１９兆ドル（日本８０００億）
・ソートリーダーシップ
　世界的なオープンスタンダード
　規制
　公共機関と民間企業のパートナーシップ
　エコシステム

「M2M／IoTにおける富士通の技術と適用モデル」をきいてきた

「富士通ビッグデータフォーラム２０１４」つづき、

M2M／IoTにおける富士通の技術と適用モデル


をメモメモ

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今年６月にIoTビジネス推進室→M2Mをやっていたひと

IoTに対する取り組み
プレス発表

・M2M／IoT動向のまとめ
　M2M市場の広がりと期待
　第一位　農業用センサー

・IoTの産業分野への適用の期待
　　GE
　　IBM：コネクテッドカー
　　CISCO：スマートファクトリー、O2O
→産業界に適用されるIndustrial Internet

・各国の取り組み
　INDUSTRIE 4.0
　　一次：機械
　　二次：電気
　　三次：IT

・Industrial Internetコンソーシアム
　　IIC:普及団体
　　富士通ステアリングコミッティー

・M2M／IoT
　M2M事例：トランストロン　運行支援サービス
　　商用車データを活用した情報提供サービス
　　　　商用車プローブデータサービス
　　　　急ブレーキ多発地点情報提供サービス
　ホンダもやってる：GoogleMap

　川重冷熱工業：グローバル

富士通のM2M／IoTソリューション
・FENICSⅡ　M2Mサービス
　　API提供
　　モバイルマルチキャリア対応
　　より機器へリーチしやすい環境を提供：M2M-GW

・M2M-GWとは
　　同じアドレスのバッティングを回避
・工作機械の遠隔監視

富士通のIoTへの取り組み
　M2M：機械に対して、物の価値の最大化
　IoT：ヒト、場所もつながる、コトの価値を最大化

IoTで実現するヒューマンセントリックの世界
　サイクルをドライブする＝オープンイノベーション
　システムオブエンゲージメント
　システムオブレコード

IoTテクノロジーレイヤー
　すべて、カバーする製品を持っている
　IoTならではの要件
　　　大量のデータ
　　　リアルタイム
　　　あるときはすごいデータ：イベントなどで要件変わる
　　　セキュリティ

クラウドとエンドポイントの役割分担

１．システムパフォーマンス
２．即座に判断
３．安心して恩恵を享受

１．システムパフォーマンスを最適化
　　分散処理管理基盤
　　　リソースの有効活動
　　　→ネットワークをコントロールする

２．瞬間の価値を提供
　　視線センサー
　　お客さん：KINECT

３．個人が特定されることなく、ビッグデータ分析の恩恵を享受
　　暗号を複数組み合わせる

IoTによる共創の促進
POB：ぷるーふ・おぶ・びじねす

IoTプラットフォーム
　プログラムがすぐ組める日本IQP

IoTモデル例
　フィージブルスタディ
　ダウンロードできる

富士通のIoTへのとりくみ
PoB事例：かがつう
　街路灯による避難誘導
　台湾ITRI様防災環境モニタリング
　スマートハウスでの自律生活支援
　植物工場環境ダッシュボード
　FINET山梨工場製造ライン改善
　　　CISCO,smart-FOAの共同
　FNETS工事現場作業員安全管理

IoTによるイノベーション

「ビッグデータ・オープンデータ利活用を支える富士通研究所の先端技術」を聞いてきた！

「富士通ビッグデータフォーラム２０１４」つぎは、

ビッグデータ・オープンデータ利活用を支える富士通研究所の先端技術

をメモメモ

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ビッグデータ：という言葉ができて３～４年
３つの方向性＋１
　３つのV
　実際にどう使うか？
　　　新しいデータ、新しい分析、新しい適用分野
　従来のBA,BI：過去の分析
　　→ビッグデータ：社外のデータで、今何が起きているか
　　　リーチできないお客さんがなにをかんがえているか
　メディアデータ、センサデータ、オープンデータ
　最適化、自動化
　社会での新しい使い方

新しいデータ～オープンデータ
・オープンデータの動向
　　国家IT戦略
　　　市場規模１兆円、波及効果５兆円
　　データカタログサイト
　　地下鉄
　　学会
　課題
　　データのライセンス、権利
　　　クリエイティブコモンズ
　　データ形式

・オープンデータ活用の事例
　　Where Does Money go
　　不動産業でビジネスにつかう→登記情報なども

・機械判読可能な形式では
　　ティムバーナーズリーのオープンデータの格付け
　　PDF→CSV→LOD
　オープンデータに基づく地域特性の可視化
　　地域特性の評価尺度：環境・経済・社会
　　林業、バイオマス
　　→機械的に公開されているのでできる

・LODコンテンツの例
　　DBPedia
　　GeoNames

・LOD
　Webとにてる
　ヒトが作ったデータにもリンクつけられる
　リンクをたどれば、活用できる

　富士通研究所のとりくみ
　　かたっぱしからあつめた
　　LOD4ALL（ろっどふぉーおーる）に公開
　オープンデータでお金にはならない
　　企業データと組み合わせてリンクをはる
　LOD：検索しやすいデータではない
　　分散の仕方
　オープンデータのリンク自動的付与技術
　　名寄せ
　　値の類似性、グラフ構造の類似性を考慮
　　ニューヨークタイムズ：記事データ

オープンデータ、ビッグデータの課題
　・必要なデータを集めて、加工するのが必要
　・LODを用いたデータ連携
　　　　LODを中心に各種データを連携
　・企業業績評価など

新しい分析、活用
　予測・最適化
　・１回だけ分析おしまい？→使い続ける仕組み
　・ビジネスサイクルをまわす
　・社会を認識する技術／ぐるっとまわす。

社会俯瞰マップ：SNSによる社会の観察
　Twitterー分析で犯罪マップを作る
　新聞社向けに記事

複合データ分析による災害検知→ゲリラ豪雨
　XバンドMPレーダー＋Twitter
　あめがふったことは分かる
　→実際のところはわからない：Twitter

高速ストリーム処理技術XeSTR(じぇすたー）
　CEPにくらべても、集計期間が長くなるほど、

実業務の中でのデータ活用
・需要予測に基づく在庫最適化
　正確に当てるのは困難
　　モデル予測制度技術→予測最適化制御技術
　　おおはずししないのを選ぶ
　　キャンペーンのときのリスクを軽減

新しい領域
利用者意識に踏み込んだデータ活用
社会的公平性、満足感
・利用者の満足度推定に基づくオンデマンド交通
　　　お客さんが少ないと：タクシー
　　　利用者が多くなると：バス
　→最適化する

AI
・ロボットは東大に入れるかNII
　富士通研：数学
　人工知能の社会へのインパクト
　　スマートマシン

ビジネス価値創造を目指して