フォグコンピューティング(Fog Computing)は近年非常に注目されるパラダイムだ。ここでは、古典に当たる意味も込め、当時シスコ研究部門のトップだったFlavio Bonomiらが2012年に発表した論文「Fog Computing and Its Role in the Internet of Things」を抜粋、紹介する。この論文はフォグの概念を最初に定義したもので、2021年2月10日現在、引用数は5,000を超えている。


Abstract

フォグコンピューティングは、クラウドコンピューティングのパラダイムをネットワークのエッジまで拡張し、新種のアプリケーションとサービスを可能にします。フォグの特徴としては、a) 低遅延と位置認識、b) 広範囲な地理的分布、c) 移動性、d) 非常に多数のノード、e) 無線アクセスの優位性、f) ストリーミングとリアルタイムアプリケーションの存在感、g) ヘットエロジェンシーが挙げられます。この論文では、上記の特徴から、フォグが、コネクティッドビークル、スマートグリッド、スマートシティ、そして一般的にはワイヤレスセンサとアクチュエータのネットワークス(WSAN)など、数多くの重要なIoT(Internet of Things)サービスとアプリケーションに適したプラットフォームであることを主張します。

1. イントロダクション

従量課金型のクラウドコンピューティングモデルは、ウェブアプリケーションやバッチ処理に直面している顧客にとって、プライベートデータセンター(DC)を所有・管理するよりも効率的な代替手段となります。メガDCの規模の経済性には、パフォーマンスを低下させることなく利用率を高めることができる大規模化の予測可能性の高さ、安価な電力を活用した利便性の高いロケーション、コンピュート、ストレージ、およびネットワーク接続コンポーネントの同質化によるOPEXの低減など、いくつかの要因があります。

クラウドコンピューティングは、企業とエンドユーザーを多くの詳細な仕様から解放します。この至福は、遅延要件を満たすために近隣のノードを必要とする、遅延に敏感なアプリケーションでは問題となります。インターネット展開の新たな波、特にモノのインターネット(IoT)では、位置認識と低遅延に加えて、モビリティのサポートと地理的分散が必要とされています。私たちは、これらの要件を満たすためには新しいプラットフォームが必要であることを主張します。それは、私たちがフォグコンピューティングと呼ぶプラットフォームです。また、フォグコンピューティングはクラウドコンピューティングを共食いさせるのではなく、新しい種類のアプリケーションとサービスを可能にし、特にデータ管理と分析に関しては、クラウドとフォグの間に実りある相互作用があることを主張しています。

2. フォグ計算プラットフォーム

2.1 フォグコンピューティングの特徴

フォグコンピューティングは、高度に仮想化されたプラットフォームであり、エンドデバイスと従来のクラウドコンピューティングデータセンターの間で計算、ストレージ、およびネットワーキングサービスを提供しますが、通常はネットワークのエッジに位置します。図1は、将来のIoTアプリケーションを支える情報・計算アーキテクチャの理想像を示しており、フォグコンピューティングの役割を示しています。

著者らが示した将来のIoTアプリケーションを支える情報・計算アーキテクチャの理想像。Source: Flavio Bonomi, et al. 2012.

コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングリソースは、クラウドとフォグの両方を構成するブロックです。しかし、「ネットワークのエッジ」とは、フォグをクラウドの単なる拡張ではないものにする多くの特性を意味しています。それらの特徴を、動機づけとなる例を示しながら列挙してみましょう。

  • エッジの位置情報、位置認識、低遅延。フォグの起源は、ネットワークのエッジでリッチなサービスを提供するエンドポイントをサポートするための初期の提案に遡ることができます(ゲーム、ビデオストリーミング、拡張現実など)。
  • 地理的な分散。中央集権的なクラウドとは対照的に、フォグが対象とするサービスやアプリケーションには、広く分散したデプロイメントが求められます。例えば、フォグは、高速道路や線路に沿って配置されたプロキシやアクセスポイントを介して、移動する車に高品質のストリーミングを配信するために積極的な役割を果たすことになります。
  • 環境を監視するための大規模なセンサーネットワークやスマートグリッドは、固有の分散システムの他の例であり、分散されたコムパッティングとストレージリソースを必要とします。
  • 一般的なセンサネットワーク。特にスマートグリッドで証明されているように、広範な地理的分布の結果として、非常に多数のノードが必要となります。
  • モビリティのサポート。そのため、LISPプロトコル1のようなモビリティ技術をサポートし、ホストIDとロケータIDを分離し、分散ディレクトリシステムを必要とします。
  • リアルタイムインタラクション。重要な フォグ アプリケーションでは、バッチ処理ではなくリアルタイムのインタラクションが発生します。
  • 無線アクセスの優勢。
  • 不均一性。フォグノードにはさまざまな形態のファクタがあり、さまざまな環境に展開されます。
  • 相互運用性とフェデレーション。特定のサービス(ストリーミングが良い例です)をシームレスにサポートするには、異なるプロバイダの協力が必要です。そのため、フォグの構成要素は相互運用が可能でなければならず、サービスはドメイン間でフェデレーションされていなければなりません。
  • オンライン分析とクラウドとの相互運用をサポートします。フォグは、ソースに近いデータの取り込みと処理において重要な役割を果たすように位置付けられています。ビッグデータに関するフォグとクラウドの相互作用については、第4節で詳しく説明します。

2.2 フォグのプレーヤー

現時点では、異なるフォグコンピューティングのプレーヤーがどのように連携していくのかを判断するのは容易ではありません。しかし、主要なサービスとアプリケーションの性質に基づいて、私たちは次のように予想しています。

  • フォグでは、加入者モデルが主要な役割を果たすと予想されます(コネクティッドビークルのインフォテイメント、スマートグリッド、スマートシティ、ヘルスケアなど)。
  • フォグにより、グローバルなサービスを提供しようとするプロバイダ間の新たな競争と協力が生まれる。公共事業、自動車メーカー、行政、交通機関などのユーザーやプロバイダーとして、新たな現存企業が参入してくるだろう。

3. フォグコンピューティングとインターネット

このセクションでは、3つのシナリオでフォグが果たす役割を示します。それはコネクテッドビークル、スマートグリッド、ワイヤレスセンサ・アクチュエータネットワークです。

3.1 コネクティッドビークル(CV)

コネクティッドビークルの展開では、車と車、車とアクセスポイント(Wi-Fi、3G、LTE、ロードサイドユニット(RSU)、スマートトラフィックライト、アクセスポイントとアクセスポイントなど、豊富な接続性と相互作用のシナリオが示されています。フォグは、インフォテインメント、安全、交通支援、分析の分野で豊富なSCVサービスメニューを提供するための理想的なプラットフォームとなる多くの特性を持っています。地理的なコンテンツディストリビューション、モビリティと位置認識、低遅延、不均一性、リアルタイムのインターアクションのサポートが含まれます。

スマート信号機ノードは多数のセンサとローカルに相互作用し、歩行者や自転車の存在を検出し、近づいてくる車の距離と速度を測定します。また、近隣の信号機と相互作用して、緑色の交通波を調整します。この情報に基づいて、スマートライトは接近する車両に警告信号を送り、事故を防ぐために自らのサイクルを修正することもあります。

周期が変更された場合は、フォグのオーケストレーション層を介して近隣のSTLとの再調整を行います。STLが収集したデータは、リアルタイム解析(例えば、交通状況に応じてサイクルのタイミングを変えるなど)を行うために処理されます。スマートトラフィックライトのクラスタからのデータは、グローバルで長期的な分析のためにクラウドに送られます。

3.2 スマートグリッド

スマートグリッドもまた、フォグの豊富なユースケースです。スマートグリッドの文脈におけるフォグとクラウドの相互作用については、第4章で説明します。

3.3 ワイヤレスセンサとアクチュエータのネットワーク

元々のワイヤレス・センサ・ノード(WSN)は、motesの愛称で呼ばれ、バッテリ寿命を延ばすため、あるいはエネルギーハーベスティングを実現可能にするために、非常に低い電力で動作するように設計されていました。これらのWSN の大部分は、多数の低帯域幅、低エネルギー、低処理能力、小型メモリのmotesを含んでおり、シンク(コレクタ)のソースとして一元的に動作しています。このクラスのセンサネットワークでは、環境のセンシング、簡単な処理、静的なシンクへのデータ転送が任務となっており、オープンソースのTinyOS2が事実上の標準オペレーティングシステムとなっています。motesは、さまざまなシナリオで環境データ(湿度、温度、降雨量、光の強さなど)を収集するのに有用であることが証明されています。

エネルギー制約WSNはいくつかの方向性で発展してきました。新しいアプリケーションの要件を満たすために、複数のシンク、モバイル・シンク、複数のモバイル・シンク、およびモーバイル・センサが次々と提案されました。しかし、センシングやトラッキングだけではなく、物理的な動作(開閉、移動、フォーカス、ターゲット、さらにはセンサーの搬送や展開)を行うためのアクチュエーターを必要とするアプリケーションでは、それらは不十分です。アクチュエーターは、システムや計測プロセス自体を制御することができ、センサネットワークに新たな次元をもたらします。

情報の流れは一方向(センサからシンクへ)ではなく、双方向(センサからシンクへ、コントローラノードからアクチュエーターへ)です。このシステムでは、安定性と潜在的な振動的な挙動の問題を考慮することができません。迅速な応答を必要とするシステムでは、遅延とジッタが主な懸念事項となります。

S.S. KashiとM. Sharifiは、ワイヤレスセンサ・アクチュエータネットワーク(WSAN)の調整における貢献を研究しています。彼らは、あるアーキテクチャの選択では、WSANは2つのネットワークから構成されていることを指摘しています。ワイヤレスセンサネットワークとモバイルアドホックネットワーク(MANET)です。T. Bankaらは、新興アプリケーションは、より高い帯域幅と協調的なセンシング環境を必要としていることを強調しています。彼らの例は、CASA(Collaborative Adaptive Sens-ing of the Atmosphere)プロジェクトに根ざしています。UMASSが主導する複数年に渡る複数のパートナーによるイニシアティ ブであるCASAでは、竜巻や雹などの大気災害のために対流圏下層を監視するために、小型の気象レーダーのネットワークを、分散プロセッ ションとストレージインフラストラクチャと統合したクローズドループシステムで展開しています。

フォグの特徴(近接性と位置認識、地理的分布、階層的組織)は、エネルギーに制約のあるWSNとWSANの両方をサポートするのに適したプラットフォームとなります。

4. アナリティクス、およびフォグとクラウドの間の相互作用

フォグノードはローカリゼーションを提供するため、低レイテンシとコンテキスト認識を可能にしますが、クラウドはグローバルな集中化を提供します。多くのアプリケーションでは、特にアナリティクスとビッグデータの場合、Fogのローカリゼーションとクラウドのグローバリゼーションの両方が必要となります。この点については、先にスマートトラフィックライトについて触れました。ここではスマートグリッドについて考えてみましょう。

エッジにあるフォグコレクターは、グリッドのセンサーやデバイスによって生成されたデータを取り込みます。このデータの一部は、リアルタイム処理(ミリ秒からサブ秒まで)を必要とするプロテクトおよび制御ループに関連しています。このフォグの第1階層は、M2M(Machine-to-Machine)インタラクション用に設計されており、データを収集して処理し、アクチュエータに制御コマンドを発行します。また、消費されるデータをフィルタリングし、残りのデータを上位層に送信します。第2階層と第3階層では、可視化とレポーティング(Human-to-Machine [HMI] インタラクション)、システムとプロセ ス(M2M)に対応しています。Fogに含まれるこれらのインタラクションの時間スケールは、数秒から数分(リアルタイムアナリティクス)、さらには数日(トランザクションアナリティクス)にも及びます。この結果、Fogは、最低層のエフェメラルから最高層の半永久的なものまで、いくつかのタイプのストレージをサポートしなければなりません。また、階層が高くなるほど、地理的なカバー範囲が広くなり、時間スケールが長くなることにも注意してください。究極のグローバル・カバレッジはクラウドによって提供され、数ヶ月から数年の永続性を持ち、ビジネス・インテリジェンス・アナリティクスのベースとなるデータのリポジトリとして使用されています。これは、レポートやダッシュボードの典型的なHMI環境は、ディスプレイの主要なパフォーマンスの指標です。

5. 結論

ネットワークのエッジで新しいサービスとアプリケーションの豊富なポートフォリオを提供するためのプラットフォームであるフォグコンピューティングのビジョンを概説し、主要な特徴を定義しました。概念的なビジョンから既存のポイントソリューションのプロトタイプに至るまで、さまざまな動機づけとなる事例を紹介しています。私たちは、Fogを統一的なプラットフォームにして、このような新種の新興サービスを提供し、新しいアプリケーションの開発を可能にするのに十分に豊かなものにすることを想定しています。

私たちは、この先の実質的な作業に向けての協力を歓迎します。具体的には、1) 計算、ストレージ、ネットワーキングデバイスからなる大規模なインフラストラクチャのアーキテクチャ、2) Fogノードのオーケストレーションとリソース管理、3) Fogでサポートされる革新的なサービスとアプリケーション、です。

Photo by Taylor Vick on Unsplash

参考文献

Flavio Bonomi, Rodolfo Milito, Jiang Zhu, and Sateesh Addepalli. 2012. Fog computing and its role in the internet of things. In Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing (MCC '12). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 13–16. DOI:https://doi.org/10.1145/2342509.2342513

Special thanks to supporters !

Shogo Otani, 林祐輔, 鈴木卓也, Mayumi Nakamura, Kinoco, Masatoshi Yokota, Yohei Onishi, Tomochika Hara, 秋元 善次, Satoshi Takeda, Ken Manabe, Yasuhiro Hatabe, 4383, lostworld, ogawaa1218, txpyr12, shimon8470, tokyo_h, kkawakami, nakamatchy, wslash, TS, ikebukurou 太郎.

月額制サポーター

Axionは吉田が2年無給で、1年が高校生アルバイトの賃金で進めている「慈善活動」です。有料購読型アプリへと成長するプランがあります。コーヒー代のご支援をお願いします。個人で投資を検討の方はTwitter(@taxiyoshida)までご連絡ください。

デジタル経済メディアAxionを支援しよう
Axionはテクノロジー×経済の最先端情報を提供する次世代メディアです。経験豊富なプロによる徹底的な調査と分析によって信頼度の高い情報を提供しています。投資家、金融業界人、スタートアップ関係者、テクノロジー企業にお勤めの方、政策立案者が主要読者。運営の持続可能性を担保するため支援を募っています。

投げ銭

投げ銭はこちらから。金額を入力してお好きな額をサポートしてください。

https://paypal.me/axionyoshi?locale.x=ja_JP