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~15年後を見据えた
IoT
アーキテクチャの要件と展望
大 岩 寛
産業技術総合研究所
情報技術研究部門
2016-03-07
IoT
の趨りと興り
• 1982
年 =
31
年前
– Carnegie-Mellon 大学でコーラの自販機を 学内ネットワークでモニタ可能に• 1993
年 =
22
年前
– Cambridge 大学がコーヒーサーバーを インターネットで全世界に公開• 1999
年 =
16
年前
– MIT Auto-ID Labs の設立者が
「Internet of Things」の語を提唱
• 2012
年=
3
年前
– 起業家が “Trillion Sensors Universe” を提唱
• Trillion = 1,000,000,000,000 = 1兆 • 「一兆センサー」
– この辺りから急激に世間の注目を集めるように
IoT
の興り
•
なぜ今 IoT / CPS が盛り上がるのか?
→
いくつかの技術的・環境的背景
–
通信インフラの広範な普及
• データ源側の大幅な省力化・低コスト化–
デバイス製造・センサー技術の発展
• 実世界との接点の低コスト化–
データ処理技術の大幅な発展
• ビッグデータ解析による「膨大な無整理データ」 からの新たな知見・ルール・性質の発見が可能に – 「使い方より先にまずデータを採る」意味が出てきた • 大規模データ処理を支える計算基盤の発展 – クラウドによる大規模計算インフラの実用化・低コスト化「インターネット」に「モノ」を繋げば
「モノのインターネット」なのか?
•
巷にあふれる「IoT 商品」
–
電力消費量のリアルタイム監視
(スマートメーター)–
サーモスタットの遠隔監視・省エネ制御
–
庭のスプリンクラーの簡単遠隔操作化
•
アメリカでは重大な問題なんだそうです
–
通販直結の消耗品注文ボタン
どれも今現在の単体としてはいい製品ですが…
クラウド サービス
寂しいIoT
(
もどき?)
のデータモデル
•
データ取って、クラウドで処理して、
データを「返す」
–
センサーが倍になると、データの価値が
倍(以下)になるモデル
• スケールメリット皆無 • 「30年前の自動販売機と変わっていない?」 データ データ データ データ今のIoTのボトルネック
• 各IoT事業者のセンサー群が 独自に閉じたインフラ設計 • センサー間・事業者の横連携が 取れないモデル • 「とりあえずクラウドへ」の データモデル – センサーが増えても、 ボトルネックが増えるだけで 規模の増大のメリットが生じない • 端末間通信を許さないNW設計 – セキュリティ対策のための ネットワークの「引きこもり」化 “Internet of Intranets”– 長期的な視点での 情報連携の大きな障害 Internet センサー群1の閉域ネットワーク センサー群2の閉域ネットワーク クラウド・プラットフォーム業者(Google, GE 等) データの囲い 込み・局在化 通信の集中 ボトルネック 無駄な通信
我々の目指すべき目標点は?
•
ただ「接続していること」に
価値のある世界はつまらない。
•
インターネットの
質的転換
–
「
接続することで新たなことができること
」に
価値のある世界
–
「データを混ぜること」「流通させること」で
新たな価値が生まれる世界
• AI
・ビッグデータの潮流をきちんと生かす世界
我々の目指す世界:
2030
年のIoTのイメージ
•
世界中に広く分布する「共通センサーインフラ」と、
そこから必要な情報を入手して作る「IoTサービス」
– 一兆(Trillion Sensors)規模の巨大センサーインフラ • ありとあらゆるセンサーが繋がる基盤 – 複数事業者の構築したインフラが密に結合するモデル • センサー基盤全体のインフラ化・共用化 – 既存センサーへの新たな利用目的の追加 – 複数事業者間の情報の自在な流通による 新サービス・イノベーションの創出(規模の効用の増加) – IoTサービスは、今あるセンサーから必要な情報を入手し、 そこに新たな価値を見いだしてユーザーに提供 • センサーが「そこにある」ことが新たな価値創造の可能性を生む • 規模が増えれば増えるほど、市場の価値が加速的に増える世界The Internet of Things
IoT
インフラの将来像
インフラとして インターネット上に 広くばらまかれた センサー群 必要な センサー情報を 取得し利用 一般サービス 利用者へ 情報として提供 効率的な商品・ サービス提供 移動の最適化 インフラ運営 移動支援・健康介護 効率的な工業生産 センサー 提供者 (官・民) センサー 提供者 (官・民) センサー 利用者 (官・民) センサー 利用者 (官・民) 動的割り当て 資源管理 セキュリティ管理 エネルギーの 効率的供給Motivating Example
•
自らデータを収集し判断
する自動運転車
– 行き先を指定すると経路上にあるセンサーを探索 – 走行の過程で、近づいた街頭センサーや 対向車と自動的に連携 – 曲がり角の先から飛び出す子供など、 車上センサーでは捕らえられない情報も動的に獲得 – 「人間では防げない事故も、センサーがあれば大丈 夫!」 ……くらいのことが出来ないと、IoT の存在意義が悲しい。 • A社のカメラでは捕らえていたが、 B社の車ではネットが違うのでデータが使えなかった、 などでは技術者としてとても悲しい。15
年後のIoTへの技術的課題
•
データ量の暴力
–
データ処理の一極集中の招く問題の顕在化
•
数の暴力
–
一兆個のセンサーと、それに見合った
サービスの生むダイナミックな状況変化
•
セキュリティ・サービス管理の破綻
• 大量の流れに対して、制御できる力が圧倒的に不足 • 今の管理者主体のセキュリティ管理の限界–
今のインターネットの技術では、
2030
年の膨大なセンサーを捌けない。
15
年後のIoTへの技術的課題
•
端的に今、何ができていないか?
– 情報の流れの制御が、サービスの変化に追いつけない • セキュリティや通信の制御は管理者主体 – 新しいサービスを追加するには - 管理者を呼んできて通信設定を書き換える か、 - 最初から誰とでも通信できるようにしておくか、しかない • 通信インフラが通信を最適化できない – 瞬発的通信も、長期間通信も、同じ仕組みでしか扱えていない – 貧弱なセキュリティ対策が通信の自由度・効率を制限する • 悪者の影響を軽減できない – DoS 攻撃など小電力デバイスには特に脅威になる★ アーキテクチャレベルの再設計
が必要
• 「Webインフラとしてのインターネット」の延長上には無い • 15年後のためには、今から取り組まないと間に合わない我々の取り組む技術
•
サービスの情報に基づく
インターネット制御の自動化・広域連携化
–
インフラがサービスを時々刻々と把握
•
サービス連携の状況から
これから起こる情報の流れを把握
•
通信制御やセキュリティ設定の自動化
– サービスの情報から「今後起こる通信」を計算 – 先回りしてネットワークの挙動を動的に制御 – ネットワーク間で制御を分担・連携→
これまでの固定ポリシーや feed-back 型の制御では
実現できないサービスインフラを実現する
工場・インフラのネットワーク (Industry 4.0) 街中の様々なセンサーネットワーク
今のインターネットの
セキュリティ機構
固定的な設定の 「城塞型イントラ」 ・通信を一方向に(↑方向)制限 ・ 中からやられると崩壊 ほぼ無法地帯の 広域インフラ 城塞国家モデル クラウドへ一方向の 強制された情報の流れ →: データの流れ広域・分散管理のネットワーク 工場・インフラのネットワーク (Industry 4.0) 街中の様々なセンサーネットワーク GW GW GW GW GW GW GW GW GW GW セキュリティ 制御の連携