慶應大学の村井純先生が実行委員長をつとめる国内最大級のＩＣＴ（情報通信技術）の総合イベント「Interior Tokyo」。今年は6月13日から15日まで、千葉・幕張メッセで開催されました。今年は「はじめよう。次のネット社会」をスローガンに設定しています。ネットワーク接続に関する色彩の強いイベントでもあり、その中でも今年注目されているのは5GやSD-WAN、それからIoTやAI活用などのようです。@ITが「Interop Tokyo 2018の歩き方」という三回シリーズのレポートをしていますが、その中からふたつをピックアップして、今年のInteropの全体像を紹介します。また、RBB TODAYのレポートの中からセキュリティへのAI活用に関する製品展示のレポートを、最後にNTTドコモの5G推進室長による5Gの特徴やドコモの取り組みに関する講演をレポートしたケータイwatchの記事を紹介します。
※下記サイトからの転載。ビッグデータ・AIなどに関するトピックを毎週取り上げています。
TechCrowd: https://www.techcrowd.jp/related/
Interop Tokyo 2018、SD-WANはフェーズ2に入った
@ITのInterop Tokyoのレポート連携「Interop Tokyo 2018の歩き方」の二回目の記事です。SD-WANを中心とした製品・サービスに焦点を当ててレポートしています。
SD-WANのキーワードは「ローカルインターネットブレイクアウト」ですが、それは「企業の各拠点から（枝分かれして）インターネットにアクセスする」ということを意味します。単純にインターネットとの通信をインターネット接続回線に流すなら、どのようなルーターでも十分できますが、「アプリケーションを認識し、特定のトラフィックのみについてインターネット回線を使う」、あるいは「パフォーマンスを最適化するために特定トラフィックで複数の回線を適宜自動選択して使う」といったこことを実現できるところに、SD-WAN製品の「インテリジェンス」があります。
そのSD-WANの本格導入に向けた動きが、あらためて活発化しつつあります。分かりやすいきっかけは、Windows UpdateおよびOffice 365。
Windows 10のアップデートによる大量なトラフィックの発生や、Office 365のパフォーマンス確保に関する課題に対する根本的な解決策を考えるとローカルインターネットブレイクアウトにつながり、SD-WANが注目されているのです。Office 365やWindows Updateでは、クラウドにアプリケーションやデータがある。そして、セキュリティが確保されている。そうであれば、各拠点のユーザーがこれらにアクセスするために、本社のファイアウォールなどを経由する必要ということです。
Interopで展示されていたSD-WAN製品につきましても、記事の中で紹介されています。ご興味がある方はご覧ください。
Interop Tokyo 2018 、IoTやAIと、ネットワークの関係を考える
@ITのInterop Tokyoのレポート連携「Interop Tokyo 2018の歩き方」の三回目の記事です。
IoT関連製品として、まず紹介されているのが、マクニカネットワークスが展示していた「Foghorn Lightning」。企業の工場などの現場の人が使うことを想定した製品です。産業システムのデータをリアルタイムで取得して処理し、現場の人たちが即座に知見を得られるようにしているものです。
データは特定の条件を満たした場合にのみ収集することが可能。例えば「部品交換前の30分」などを指定できる。取得したデータは、ゼロプログラミングでリアルタイム解析するなどができ、データのクレンジングや成形、変換といった機能も備えています。
一方で、機械学習などで、GPUを活用する場面が増えていますが、サーバ1台ごとに搭載するのでなく、複数のサーバから効率的に利用できるようにしたいというニーズに応えるのが、ファーウェイの展示していた「Atlasインテリジェントクラウドハードウェアプラットフォーム」。PCIeスロットを8本備えた同社のサーバにGPUを装着。これをリモートで活用できる。具体的には、InfiniBandでGPU搭載サーバと汎用サーバを接続、これを通じてGPUを汎用サーバにアタッチできます。
ウイルスやマルウェア検知にAI活用！セキュリティとAIの関係
RBB TODAYのInterop Tokyo 2018レポート記事です。
Interop TokyoのAI関連製品の中でも筆頭格として取り上げていたのがサイランス。サイランスは、独自のAIによるエンドポイントプロテクションサービスをリリースし、急激に成長している企業。
同社のエンドポイントプロテクション（CYLANCE PROTECT）の特徴は、ウイルスやマルウェアの検知にAIを活用していること。通常はシグネチャというマルウェアを特定する情報とのマッチングで判断するが、AIはシグネチャを使わず、対象ファイルの特徴を一瞬で判定。そのため、未知のマルウェア（シグネチャにないマルウェア）の検出も可能であるのが特徴。
主だったセキュリティベンダーの製品も、マルウェアのシグネチャ解析、クラウド側でのパターンファイルとの比較には機械学習を利用している。ユーザーの目に見えないバックエンドの作業でAIを利用するのは、むしろ一般的ともいえる。カスペルスキーが展示していた「Kaspersky Endpoint Security 11」では、改めてAI活用をアピール。マルウェアを検知するだけでなく、機械学習によって予防的な脅威検出をおこなう。
「5G」っていったい何だ？ ドコモの中村5G推進室長が語るその姿とは
ケータイwatchのInterop Tokyo 2018のレポート記事です。「Interop Tokyo 2018」の基調講演で、NTTドコモの5G推進室長の中村武宏氏が5Gの特徴やNTTドコモの取り組みを語った内容をレポートしています。
5Gでは、標準仕様を作り上げるため、「高速大容量」「超高信頼・低遅延」「超大量接続」という3つの要素を達成すべき目標として掲げている。
高速大容量では、通信速度を下り20Gbps、上り10Gbpsと現在の10倍以上速くすることを目指す。これにより4K/8Kサイズの高精細な映像やVR/AR向けの映像をやり取りできるようになる。
「超高信頼・低遅延」では通信エラーを極力減らし、通信成功率を99.999％と信頼できる形にしつつ、リモート操作して実際に機械が動くまでの時間（遅延）を0.5ミリ秒以下にする。この目標は現在の4Gと比べて、一桁違うスペック。リアルタイム性が格段に向上する。
そして最後の「超大量接続」とは、IoT時代が本格化することを見据えたもの。1平方km以内に100万台の端末があっても通信できることを目指している。
5G用と目される周波数帯は、これまでの携帯電話用の電波と比べると数値が大きい。“高い周波数”と表現されることもあるが、数字が大きければ大きいほど、まっすぐ進み、建物の影に回り込みにくくなる。そこで2020年の商用化の段階では、日本における5Gのサービスエリアは、大都市の駅前といった人が多く通信が混み合う場所、あるいはオリンピック・パラリンピックの関連施設付近など、点のように整備される見込み。