PowerPoint プレゼンテーション

2018年7月12日

日本ヒューレット・パッカード株式会社

ハイブリッドIT事業統括エンタープライズソリューション統括本部

技術本部 ﾊｲﾌﾞﾘｯﾄﾞIT技術部 部長

吉田 健

ソリューションセンター ISV&Alliance技術部

シニアソリューションアーキテクト

小森 博之

製造業のデジタル変革を支える

HPEのIoTソリューション

2

ヒューレット ・パッカード エンタープライズ

および 日本ヒューレット･パッカード株式会社 会社概要

社名

Hewlett Packard Enterprise

Company（略称：HPE）

設 立

1939年

社長兼CEO

アントニオ・ネリ（Antonio Neri）

事業内容

コンピューター、コンピューターシステム、

コンピューター周辺機器、ソフトウェア製

品の開発、製造、輸入、販売、サポート、

リースおよびITサービス

売上高

501億ドル（2016年10月期）

活動拠点

120カ国以上

本社

米国カリフォルニア州パロアルト

URL

http://www.hpe.com/

社名

日本ヒューレット･パッカード株式会社

設立

1999年7月※

代表取締役

社長執行役員

吉田 仁志

事業内容

コンピューター、コンピューター周辺機器、

ソフトウェア製品の 開発・製造・輸入・販売、

ITサービス

資本金

100億円

本社

_{東京都江東区大島2丁目2番1号}

URL

http://www.hpe.com/jp/

※横河・ヒューレット・パッカード株式会社は1963年設立

HPが選んだ道 「合併」から「分社」へ

2015

法人向けシステム事業

PC/プリンティング事業

HP Inc.

Hewlett Packard Enterprise

2017

アイデアエコノミーを生き抜くための経営スピードを得るために

「分社」

サービス・

4

更にユニークな製品を作るために様々な

_{”Only One”企業を買収}

2017年1月

2016年8月

2017年3月

2017年1月

32CPU/96TB

メモリの単一メモリ空間サーバー

最新GPUインターフェース

対応サーバの提供

複数のCPU/メモリ/GPUを高速接続する技術

パブリック・プライベートクラウドのコスト管理技術

「いくら使ったか」が把握しづらいクラウドのコスト管理を明確化

自社内システムの従量課金化(HPE フレキシブルキャパシティ)

リアルタイムデータ圧縮技術

世界最速ハイパーコンバージド

独自ハードウェアアクセラレーターによる超高速圧縮・重複排除

AIを活用した最先端の運用管理技術

キャパシティプランニングや障害予測を高確率で予想

障害が発生する「前」に対応可能

2015年3月

無線とセキュリティ機能を実装する

IoTネットワークの構築が可能

高品質と高セキュリティの無線技術

更にユニークな製品を作るために様々な

_{”Only One”企業を買収}

2018年5月

2018年4月

パブリッククラウドにワークロードを移行したいと考

えている企業に対するコンサルティングとともに、ア

プリケーション開発や移行に関するサービス

最先端のSDN技術

ネットワークを1つに集約してあらゆるシステム稼働に対

応できる仮想化ネットワーク技術

2017年9月

_{パブリッククラウドへの移行技術}

6

We make

Hybrid IT

simple

We power

the

Intelligent

Edge

専門知識を

活用して

実現

イノベーション パートナーの エコシステム

Apps

& Data

シンプルかつ明確なHPEの戦略

柔軟な 消費 アジャイルな DevOpsによる 促進 セキュリティと 耐障害性の 組み込み コンテナ化、自動化、_{オーケストレーション} ワークロードの 常時最適化 モバイルユーザー、 アプリケーション、 およびデバイス ビーコン、センサー、 地理的位置検出 安定した パフォーマンスと エクスペリエンス 組み込みの データ分析と コンテキスト認識 適応性と信頼性の 高いセキュリティ ユビキタス接続

Apps

& Data

Data is new currency --- Data is gold.

Antonio Neri.

8

Edge-Centric

Edgeはデータセンターとして、Core、Cloudに続く第3の拠点へ

1. Intelligent Edge分野への投資

• HPE Edgelineでの認定ソフトウェアの拡大

− データ分析ソフトウェアの認定を拡大

− EdgeでもCloudと同じソフトウェアを稼動するこ

とを可能に

• HPE Edgelineのストレージを拡張

− HPE Edgeline Extended Storage Adapter

− 最大48TBのSoftware Defined Storageを

接続可能に

• ブランチ向けのSD-WANソリューション

− Aruba Software-Defined Branch

− クラウドから、有線/無線、SD-WANインフラを

一元管理

向こう4年間で

40億ドル = 約4,400億円

2. Edge-to-Cloud ソリューションの拡張

* 2018年 9月以降を予定

クラウド

エッジ

エッジからクラウドまで、シームレスな環境を提供

1つのデータフレームワーク

オンデマンドでの

データ加工

月単位ではなく分

単位での分析

意志決定のための

比類無い洞察

「サービス」としての提供

1つのインサイト画面

1つの管理手法

1つのセキュリティモデル

データはエッジからクラウドまでを自在に流れる

代表的なパートナーと事例 （海外）

Industrial IoT Edge

Industrial IoT Edge

Analytics and AI

Telco and Media Edge

Azure IoT

Edge

Smart City

実証実験

Air as a Service

予防保全

スマートポンプ

予防保全、AR

大手

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100%の削減

従来、技術者が実施してい

た製造装置の手動検査を

自動化することにより、そ

の時間を生産価値のある

作業にふりあてることがで

きた。

既存CNCとIIoT技術を融合

することにより、生産性向上と

プロセスのボトルネック分析

機能を実現。

（最新CNC（コンピューター数値

制御）機器への投資を抑制）

株式会社ヒロテック 様

お客様の挑戦:

• ダウンタイム削減のためのIIoT技術の活用

Wanted to leverage Industry 4.0 innovations to tackle unplanned downtime

ソリューション:

• 既存製造技術（OT）を、大幅に加速する最先端の予測分

析を、PTC ThingWorx（IoTプラットフォームソフトウェア）

とHPE Edgeline（HW)の組合せにより実現

スマートシティ

: インテリジェント・エッジ

EDGELINE EL4000 EDGELINE EL4000 CRAN

CORENETWORK(EPC)

PUBLICLTE

PUBLIC

LTE

EDGELINE

15

15

スマートシティ :

駐車場、照明、交通、ナビゲーション、緊急車両対応、 etc.

市民の安全

• 市民が”パニック”ボ タンを押すと : • 近くの街灯を点灯す る • 近くの監視カメラを 起動し、録画を開始 する • 近くの警察に通知す る • 市の緊急対応シス テムが起動される

交通

市街の交通の安全 • 雨が降ったら信号を明るくし、 車がない時には信号を暗くす る。 • 緊急車両に対して優先的に青 信号にする。青信号の長さを 調整して、交通渋滞を解消す る卯。 安全な運転 • 道路工事による渋滞を警告す る… • 野生動物を検知する • 滑りやすい路面、強風、強い 雨を警告する • 推奨速度の時速42マイルで 青信号が連続するようにする

街の安全

街の騒動の対策(暴動など) • 監視カメラが人が集まっていることを 認識する • カメラが録画を開始する • 市の緊急対応システムが起動され る • システムが該当地域の街頭をつけ、 サイレンを鳴らす • 警察官を派遣する • 緊急車両を派遣する 街の災害対策(洪水など) • 道に設置したセンサーが検知する • 市の緊急対応システムが起動され る • システムが信号機、踏み切りを制御 し、情報を市民に通知する

旅行者

• ドライバーを最も近く、最も安い駐 車場に誘導する • 近くのレストランや商店を、メ ニューや商品とともに紹介する • プロモーションや広告を使って商 店に誘導する 歩行者向けの”スマートキオ スク” • 地域の商店の商店やプロモー ション、メニュをインタラクティブ に表示する • 地域のイベントを紹介する • イベントのチケットを購入する • 好みに応じた旅行プランを作 成する

インテリジェントカー :

自動車、バス、電車 etc.

インフォテイメント

• 車の中、特に長距離運転 での娯楽を提供 • 公共交通機関でも情報を 提供 • リアルタイムで情報を提 供: • 天気予報 • 渋滞情報、道路の窪みな ど安全運転のための情 報 • 地域のルール(制限速度 など)を地域が変わる際 に知らせる • 地域のアトラクションを道 順と共に知らせる

コネクティッドカー

• 車載用プレディクティブ メンテナンス • オイルやブレーキパッ ドの寿命 • エンジン回転数と加速 の関係, etc. • 道路状況のモニタリング : • 強風の検知 • 道路の窪みの検知 • 自動運転車 • 道路や環境の情報に 加えて、車同士が情報 を交換することで自動 運転をより安全にする

セキュリティと監視

• 個人の安全運転の度合 いに応じて保険の料率 を調整する • 公共の安全 : 公共交通 機関で騒動が発生した 際に、緊急対応システム に通知する

17

IoT のデータパイプライン

取得

取得

キュー

キュー

結合

付加

整形

評価

格納

応答

分割

学習

テスト

抽出

モデル

取得

取得

結合

整形

評価

応答

格納

エッジだけで処理

エッジとデータセンタ/クラウドが連携して処理

分析サービス

“IoT”

エッジでのデータ処理

“Fast Data”

リアルタイムでのデータ処理

“Big Data”

格納したデータの分析

“AI”

Deep Learning/ Machine Learning ストリーミング分析用 ストレージ 並列データフロー管理 “データレイク” 分散データフロー管理 データ取得 高速ストレージ

機能から見たデータフロー

IoTのデータパイプライン

Deep Learning ローカル保存 コンテナ管理 業務システム 分析サービス 最近リアルタイムデータ分析は、エッジ側で処理する ケースが増えてきています モデル モデル モデル エッジ・インフラストラクチャ管理 並列処理

ストレージ

センサー

分析 高速DB 早期分析と コンピュート 深い分析と コンピュート データが検知され、 「モノ」が制御される データが収集・ 集約される

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“シフトレフト”という考え方

エッジで早期分析を行い迅速なアクションを

早期分析と コンピュート 深い分析と コンピュート データが検知され、 「モノ」が制御される データが収集・ 集約される

ステージ1

ステージ2

ステージ3

ステージ4

エッジ

ステージ3

 センサーから発生する大量のデータに

より近いところ

で処理を行うことにより

 データを蓄積して時間をかけて分析を行う前に、

リアルタイムに

データを処理・分析できるため

、

 データの“賞味期限”切れやアラート検知遅れを防ぎ、

迅速なアクション

を起こすことが可能となる

データセンター/クラウド

シフトレフト

従来データセンターで行ってきた

ステージ3 (早期分析と制御) の処理を

エッジで実行

21

製造現場へのIT技術の導入

製造装置や

製品

新しいセンサー

（種類、精度、データ量）

従来の

制御装置

（PLCなど）

ラインの

モニタリング

や制御

ビッグデータ分析

AI

・機械学習 ・ディープラーニング

IoTデータ収集、

リアルタイム分析

（スコアリング）

振動、画像、音響

HPE Intelligent Edge

– IoT パートナーシップ/ソリューション （日本）

データの取得

FA IT

接続、 セキュリティ

23

HPE コラボレーション ３つのIoTスタートサービス

23

Factory IoT

スモール スターターパッケージ

FogHorn

スターターキットサービス

Deeptector

ディープラーニング エッジパッケージ

HPE Edgeline Converged IoT Systems ラインアップ

エントリー

インテリジェント ゲートウェイ

パフォーマンス

インテリジェント ゲートウェイ

HPE Edgeline GL10

エントリー

エッジ コンピューティング

インダストリーIoTソリューション 高度なコンピュート パフォーマンス

エッジ コンピューティング

• インテル E3826 デュアルコア Atom1.46GHz • 頑丈なアルミニウム製、高さ 3.6cm x 奥行き 11.7cm x 幅 14.0cm（本体）のコンパクトなボディーで壁掛けも可能 • Cent OS、Windows Server OS、WindowsクライアントOS

などをサポート • 1Uラックマウントとしても活用できるシャーシに最大 4サーバー、Xeon 計64コアを搭載可能 • 高度な分析、制御処理をエッジで実現可能に • iLO4を搭載し、リモートマネジメントを実現 • 高さ 8.8cm x 奥行き 23.2cm x 幅 35.2cm（本体）のコンパ クトなボディーでありながら、最大16コアのXeonサーバー カートリッジを搭載可能。コンパクトなエッジサーバーを実現 • PCIおよびストレージオプションで柔軟な構成ニーズに対応 • 今後無線オプションにも対応。 • iLO4搭載

ゲートウェイから本格エッジコンピューティングまで強力な4モデル

• インテル Core i5-4300U デュアルコア 1.9GHz • 頑丈なアルミニウム製、高さ 7.6cm x 奥行き 13.3cm x 幅 26.5cm（本体）のコンパクトなボディーで壁掛けも可能 • 豊富なI/O、PoEx4ポートでネットワークカメラ等接続も • Cent OS、Windows Server OS、WindowsクライアントOS

などをサポート

HPE Edgeline GL20

HPE Edgeline EL1000

HPE Edgeline EL4000

データセンター用

サーバーに匹敵する

コンピュートを

エッジで実現

堅牢な筐体と

無線オプションで

設置場所を問わず

導入が可能

25

HPE Edgeline Converged IoT Systemsの優位性

IoT用に専用設計：OTとITを統合する業界初のモデル

厳しい“エッジ”の環境に耐えられる専用設計

小型、低消費電力、堅牢

– 衝撃、振動、熱にも対応、壁掛け設置も可能

HPE Edgeline EL4000

HPE Edgeline EL1000

HPE Edgeline Converged IoT Systems

3つの優れた機能を集約:

分析/コンピュート、データキャプチャ/コントロール、ProLiantと同等の管理機能

正確なデータキャプチャーと

制御を統合

複雑なアナログデータの取り込みと

“モノ”の制御

2

...

データセンターで培った

セキュリティーと管理機能

リモートメンテナンス、設定、アップデート等

3

HPE Integrated Lights Out

高性能エッジコンピューティング

オープンスタンダードで高性能

1

- インテルXeon 最大64コア

- ホットプラグ

- インテルIris Pro GPU搭載

専用装置ではなく、汎用で高性能な

コンピュートを“エッジ”で提供

データセンターに送る前の処理が可能に

© Copyright 2016 Hewlett-Packard Enterprise Corporation. The information contained herein is subject to change without notice.

企業向けシステムで

数百万の導入実績を誇る管理専用チップを搭載

＜OTとITの統合＞

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分析サービス

“IoT”

エッジでのデータ処理 _{リアルタイムでのデータ処理}

“Fast Data”

_{格納したデータの分析}

“Big Data”

_{Deep Learning/}

“AI”

Machine Learning ストリーミング分析用 ストレージ 並列データフロー管理 “データレイク” 分散データフロー管理 データ取得 高速ストレージ

機能から見たデータフロー

IoTのデータパイプライン

Deep Learning ローカル保存 コンテナ管理 業務システム 分析サービス 最近リアルタイムデータ分析は、エッジ側で処理する ケースが増えてきています モデル モデル モデル エッジ・インフラストラクチャ管理 並列処理

ストレージ

センサー

分析 高速DB

ディープラーニングのためのGPUサーバー

HPEのデータ分析基盤向けサーバー ポートフォリオ

HPE Apollo 6500 Gen10

1ノードあたり 8GPU搭載可能なラックサーバー

HPE SGI 8600

水冷、業界最高レベルの性能と効率

ペタフロップスまで拡張できるDeep Learning _{スケーラブルなリアルタイム分析}

HPE

Apollo pc40 _{Apollo kl20}HPE

NVIDIA GPUをサポートする、HPC向けの スタンダードサーバー

Intel Xeon Phi から起 動可能なサーバー

HPE Apollo sx40

エッジ分析と推論エンジン 高密度なスケールアウトサーバー

HPE Apollo 2000 Gen10

スケールアウトアーキテクチャ 高密度、使いやすさ、シンプル

HPE Edgeline EL1000/4000 Converged Edge System

“インテリジェントエッジ”用の、少ない消費電 力で低価格なサーバー

ビッグデータのためのストレージサーバー

HPE Apollo 4200 Gen9 _{HPE Apollo 4510 Gen10}

2Uに従来の2倍の ストレージ容量 高いストレージ密 度をアプリケーショ ンの特性の応じて 提供 多彩なワークロードに対応する「世界標準の安心サーバー」

HPE ProLiant DL360 Gen10

高密度ラックサーバー

HPE ProLiant DL380 Gen10

全てのワークロードに向けたサーバー

HPE ProLiant DL560 Gen10

高密度スケールアップサーバー

HPE ProLiant DL580 Gen10

29

何が機械を賢くするか？

AIにおける技術革新

Artificial intelligence

人工知能(AI)

人間が行うような方法で機械がタスクを

解決できるようにする全ての技術

Machine learning

機械学習 (ML)

コンピュータが明示的にプログ

ラムされていないケースから学

ぶことを可能にするアルゴリズ

ム

Deep learning

ディープラーニング (DL)

ディープなニューラルネットワー

クをモデルとして使用し、機械

が自動的にデータ表現の階層

を構築する機械学習の一種。

ヒトの気付かない感覚的な“概

念・特徴”の抽出、大量のデー

タ投入と反復処理を可能に

ディープラーニングのプロセス

推論

Applying this capability to new data

学習済モデル

New capability optimized for performance New Data “cat” “?” “dog” “cat” 学習用データ “dog” “cat” “dog” “cat” “dog” “cat”

学習

Learning a new capability from existing data

学習前

Neural Network Model

HPE Storage (WekaIO, Nimble, 33PAR) HPE Apollo 6500 with 8 GPUs HPE Edgeline Server

31

HPE Apollo 6500 Gen10 System の特長

幅広いワークロードに応える柔軟性

充実したサポートサービス

エンタープライズ環境に最適な設計

HPE Apollo 6500 Gen10 System は、NVLink2.0に対応

従来モデルと比較し、約3倍の性能向上¹

New

ディープラーニング/AIやHPCのワークロードにおいて、

最も高いパフォーマンスを発揮

学習にかかる時間を1/3に短縮可能

NVLink 2.0

S W S W CPU2 CPU1 S W S W GPU1 GPU4 GPU3 GPU2 GPU5 GPU8 GPU7 GPU6

ハイエンドモデル

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Hadoopスターターパッケージ (Cloudera, Hortonworks向け)

データ容量を重視した構成

Apollo 4200 Gen9 x 4ノード

• Xeon E5-2697v4(2.3GHz, 18core) x 2 • 256GBメモリ

• OS用SSD : 240GB MU M.2 SSD x 2

(RAID 1構成、240GB使用可能)

• Data用HDD : 4TB 7.2Krpm HDD x 28 • Smartアレイ P840ar/2GB x 1

• Red Hat Enterprise Linux 7.3

• 合計11Uのコンパクトな構成

• ディスク容量 448TB

• 大容量のハードディスク(最大 10TB)を使うことで、

より大容量を実現可能

• 最新の Xeon Scalableプロセッサにより、高

速な処理を実現します。

• Edge, Management, Headノードにはコン

パクトなDL360 Gen10、Dataノードにはディ

スク容量の大きなApollo 4200 Gen9を使用。

• HPEならHadoop基盤構築作業も実績が豊

富。ハードウェアと合わせてご提供します。

ProLiant DL360 Gen10 x 3ノード

• Xeon Silver 4110(2.1GHz, 8core) x 2 • 128GBメモリ

• OS用HDD : 600GB 10Krpm HDD x 2

(RAID 1構成、600GB使用可能)

• Data用HDD : 900GB 10Krpm HDD x 6 • Smartアレイ P408i-a SR x 1

• Red Hat Enterprise Linux 7.3

HPE Apollo 4200 System

使い慣れた2Uラックサーバーで従来の2倍のストレージ容量

ストレージ密度

容易な導入

高効率・高性能

業界最高のGB密度

※

224 TBを2Uサーバーで実現

2Uラック型サーバーで224TBのストレージ

特別な準備は不要

従来型ファシリティ・既存のラックを

そのまま利用可能

柔軟な構成

アプリケーション要件に応じてGB容量・CPU性能（クロック/

コア数）・I/O帯域（1G/10G）を柔軟に構成可能

35

HPE GreenLake

オンプレミス環境で消費型モデルのソリューションを提供

Pay per use

柔軟性、使った分だけの支払い

Faster value

お客様の要求を先取りしたソリューション

Simplified IT

お客様のビジネス成果を加速、シンプルIT

Proper control

コアからエッジまでIT環境をサポート

HPE GreenLake Big Data

ワーカーノードを測定：単位はワーカーノード数

‒ HPE Apollo or Proliantの 参考構成 ‒ Capacity on-demand ‒ HW & SW installation ‒ HW & SW support ‒ 設計、構築 ‒ 監視、運用支援(option) ‒ メータリングとキャパシティ管理

Hardware

Software

サービス

‒ Hadoop SW (Hortonworks or Cloudera)

‒ Red Hat Enterprise Linux ‒ HPE Cluster Management

Utility (CMU)

 ビッグデータの複雑な操作から解放されたいお客様

 “利用量ベース”へ移行を検討されているお客様

全てのコンポーネントとサービスを

従量課金でご提供

 ワーカーノード使用量分だけお支払いただきます。

 Hadoopの設計と構築、監視、運用までHPEへお任せください。

 キャッシュフローを改善し、コスト・利用・ビジネス成果が一致。

Manager Worker Worker

.

.

.

Manager Worker Worker Manager Worker ベース クラスター スケール 部分

Hadoop lifecycleの完全ソリューション

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クラウド

エッジ

エッジからクラウドまで、シームレスな環境を提供

1つのデータフレームワーク

オンデマンドでの

データ加工

月単位ではなく分

単位での分析

意志決定のための

比類無い洞察

「サービス」としての提供

1つのインサイト画面

1つの管理手法

1つのセキュリティモデル

データはエッジからクラウドまでを自在に流れる

Apollo 6500 Gen10

HPE Edgeline

Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside、Intel Inside ロゴ、Intel Atom、Intel Atom Inside、Intel Core、Core Inside、Intel vPro、vPro Inside、Celeron、Celeron Inside、Itanium、Itanium Inside、Pentium、Pentium Inside、Xeon、Xeon Inside、Ultrabook は、アメリカ合衆国および/またはその他の国における Intel Corporation の商標です

Thank you

Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside、Intel Inside ロゴ、Intel Atom、Intel Atom Inside、Intel Core、Core Inside、Intel vPro、vPro Inside、Celeron、Celeron Inside、Itanium、Itanium Inside、Pentium、Pentium Inside、Xeon、Xeon Inside、Ultrabook は、アメリカ合衆国および/またはその他の国における Intel Corporation の商標です