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MEC を取り巻く状況
外的要因
• 5G ネットワークの立ち上がり
• Edge Throughput が 100Mbps
• Latency が 1ms
• Peak Data Rate が 20Gbps
• Connected Carやスマートスピーカーなどの新領域のアプリケーションの登場
内的要因
• 運用コスト削減への圧力
• Software Defined Infrastructure の本格検討
• NFVやSD-WANを商用インフラで検討
• 機械学習や深層学習の業務への活用検討
MECを理解する①MEC のユースケースによって必要な要素(テクノロジー、品質、ビジネス要件)が異なる
MBB: Mobile BroadbandmMTC: massive Machine
Type CommunicationsDense Inf SocietyConnected vehiclesVR office/factory/tactileThroughput
Latency
Reliability
Availability
EnergyEfficiency
User/Devicedensity
Implications of 5G RAN and IoT on OpenStack based edge computing. より引用 [ OpenStack Summit にて AT&T, Ericsson 発表 ]https://www.openstack.org/videos/sydney-2017/implications-of-5g-ran-and-iot-on-openstack-based-edge-computing
Disaggregated CoreDisaggregated RAN
MECを理解する②AT&T の MEC Architecture
5G ApplicationEcosystem
IoT
Connected Car
MBB
RU DU UPF UPF
Macro Radio& Small cellAntennas
5GBase
StationsEdgeCloud
CentralizedCloud
CCF
Internet
CU-CP
CU-UP
NFV MANO (Management & Orchestration)
CU: Centralized Unit CP: Control PlaneUP: User Plane
UPF: User Plane FunctionCCF: Core Control Function
RU: Radio UnitDU: Digital Unit
Implications of 5G RAN and IoT on OpenStack based edge computing. より引用
MECを理解する③
• Docker / Kubernetes でコントローラを構成する
• ゼロタッチ・プロビジョニングが鍵
• 数千ロケーションに展開することを想定
• エッジノードにて新しい技術を即座にサポート(GPU, SmartNIC, FPGA, など)
• NFVやSDNなど他のプロジェクトとの連携を想定
AT&TのMECプロジェクトを推進する上での気づき
MEC+GPUコンピューティング
• Docker / Kubernetes を使用したMEC環境の構築
• ゼロタッチ・プロビジョニングを見越した、MEC環境の構築・構成変更• サーバOSのインストールからコンテナアプリの設定まで
• 仮想ネットワークと仮想ストレージも視野に
• エッジノードでGPUの活用
POC(Proof of Concept)で実証したいこと
Container nodes
MEC+GPUアーキテクチャNFV MANO
Edge Controllers
Physical Provisioning
Application Provisioning
SDN / SDSMonitoring /
AlertingOrchestrator
GPUHi speed
networkingGeneralpurpose
Lowenergy
Hi speedstorage
GPU Server
GPU Server
Storage Server
StorageServer
ObjectStorage
Serversw/t SmartNIC Servers
Edge Cloud のスコープ
ServerServer Server
Edge Computing で必要な構成要素
前ページのMEC+GPUアーキテクチャの図示した構成要素以外で必須・任意の構成要素を列記
必須要素
• Edge Cloud のオーケストレータ• Kubernetes を想定
• Edge Cloud 内のリソースを操作するための End Point• Kubernetes API を想定
任意要素
• Edge Cloud 内の構成情報・資産情報の管理10
Container nodes
POC#1のスコープ想定NFV MANO
Edge Controllers
Physical Provisioning
Application Provisioning
SDN / SDSMonitoring /
AlertingOrchestrator
GPUHi speed
networkingGeneralpurpose
Lowenergy
Hi speedstorage
GPU Server
GPU Server
Storage Server
StorageServer
ObjectStorage
Serversw/t SmartNIC Servers
Edge Cloud のスコープ
ServerServer Server
GPUノードにおける整理
Hypervisor/Container でGPUを動かすために
• HypervisorではPCI パススルー で、Containerでは nvidiadocker で利用可能
• PCI パススルーはOpenStackコンピュートノードに設定が必要
• KVM ベースの GPU インスタンスに GPU を割り当てる
• nvidia dockerは特別なハードウェア設定なしに使用できる
• OpenStackから Kubernetes や Docker コンテナを操作するための仕組みを導入する必要がある
13
GPUノードにおける整理
どちらを選択するのがよいのか?
PCI パススルー nvidia docker
強み多目的(VDI/HPC/DL)
で利用可能環境構築が簡単
弱み 特別な環境設定が必要• HPCやDLの用途に限定• リソース競合の懸念
• OpenStackとの連携に課題
14
用途に合わせて選択するのがよいと考えます。OpenStack + nvidia docker については NTT コミュニケーションズ様が調査を行い発表しているので参考するとよいです。https://www.slideshare.net/VirtualTech-JP/gpu-container-as-a-serviceoss-openstack-20177
General purposeノードにおける整理
コンテナ技術が注目される理由
トレンドについての説明
• アプリケーション開発者の熱狂的な支持• 「作って、壊せる」環境の手軽さ
• クラウド・ネイティブ・アプリケーションの増加• DevOps や Immutable Infrastructure の推進
• 通信事業者でのコンテナ技術の採用の流れ• NFV領域やサービスプラットフォームなどでの適用検討
現時点においてHypervisorとContainerのどちらを選択してもよいが、今後Containerを採用するユースケースが増加すると想定
Hypervisor上にContainerを乗せることはできるが、ベアメタルサーバ上にContainerを乗せる方式が一般的になると予想 15
参考情報)OpenStack Summit Boston 2017 での発表
AT&T’s Container Strategy and OpenStack‘s Role in it
16
Today:• OpenStack on コンテナ
(OpenStackのコントローラノードをコンテナ上で稼働)
2018-19:• コンテナアプリケーションの増加と
ハイパーバイザー型アプリケーションの減少
• NFVでのVNFアプリケーションのコンテナ化(POCレベル)
2019+:• VNFアプリケーションのコンテナ化が
一般的に
コンテナ/ハイパーバイザーについての整理
• GPUノードにおける整理• 用途に合わせて選択する
• HypervisorでGPUを使用するために特別なH/W設定が必要なので、1台のGPUサーバでHypervisor/Containerを混在することはできない
• General purposeノードにおける整理• 現時点においてHypervisorとContainerのどちらを選択してもよいが、今後Containerを採用するユースケースが増加すると想定
• Hypervisor上にContainerを乗せることはできるが、ベアメタルサーバ上にContainerを乗せる方式が一般的になると予想
17
Container nodes
POC#1の構成案(ハードウェア)
Edge Controllers
• Physical Provisioning• Monitoring /Alerting
• Application Provisioning• Orchestrator
• SDN
POC#1のControllersの多重化は行わない想定
• GPU• General
purpose
Container nodes
POC#1の構成案(ソフトウェア)
Edge Controllers
• Physical Provisioning• Monitoring /Alerting
• Application Provisioning• Orchestrator
• SDN
POC#1のControllersの多重化は行わない想定
• GPU• General
purpose
MAAS/JujuPrometheus/ Grafana
Kubernetes vMX
nvidiadocker
docker
Contrail
ContrailvRouter
NVIDIA CONFIDENTIAL. DO NOT DISTRIBUTE.
サイバートラスト(株) 会社概要
商号サイバートラスト株式会社Cybertrust Japan Co., Ltd.
設立 2000年6月1日
代表者 代表取締役社長 阿多 親市
資本金 400百万円
主要株主
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ株式会社大塚商会株式会社オービックビジネスコンサルタント株式会社サンブリッジソフトバンク・テクノロジー株式会社日本電気株式会社株式会社日立製作所
事業所 新宿オフィス(本社)、赤坂オフィス、松江ラボ、旭川サテライトオフィス
事業内容•IoT関連事業•認証サービス事業、セキュリティソリューション事業•Linux OS開発、OSSを活用したエンタープライズ向けソフトウェア開発、組込みLinux関連事業、サポートおよびコンサルティング事業
2017年10月 ミラクル・リナックス(株), サイバートラスト(株) 合併により、
大きく変動
NVIDIA CONFIDENTIAL. DO NOT DISTRIBUTE.
サイバートラスト(株) 事業領域サイバートラストの認証事業とミラクル・リナックスの組込みLinux事業の組み合わせで、
IoT 時代のデファクトスタンダードへ
国内電子認証局の運用
Linux/OSS の専門性電子認証の専門性
専用機器・組込み開発
ITインフラを支えるLinux提供
グローバル標準
組込みLinux
IoT 電子認証
IoT 事業開発・グローバル協業
認証・セキュリティ事業 IoT事業 Linux/OSS事業
日本仮想化技術(株) 概要
英語名:VirtualTech Japan Inc.
設立:2006年12月
資本金:3,000万円
本社:東京都渋谷区渋谷1-8-1
取締役:宮原 徹(代表取締役社長兼CEO)
伊藤 宏通(取締役CTO)
スタッフ:9名(うち、8名が仮想化技術専門エンジニアです)
URL:http://VirtualTech.jp/
仮想化技術に関する研究および開発
• 仮想化技術に関する各種調査
• 仮想化技術に関連したソフトウェアの開発
• 仮想化技術を導入したシステムの構築
• OpenStackの導入支援・新規機能開発
ベンダーニュートラルな独立系の仮想化技術のエキスパート集団