PowerPoint プレゼンテーション

Transcription

1 製造業のデジタル変革を支える HPE の IoT ソリューション 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 リット 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 1

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) 社名 日本ヒューレット パッカード株式会社 設立 1939 年 設立 1999 年 7 月 社長兼 CEO アントニオ ネリ (Antonio Neri) 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 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 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 資本金 100 億円 本社 東京都江東区大島 2 丁目 2 番 1 号 URL 横河 ヒューレット パッカード株式会社は 1963 年設立 2

3 HP が選んだ道 合併 から 分社 へ HP Inc. PC/ プリンティング事業 サービス アウトソージング事業 Hewlett Packard Enterprise 法人向けシステム事業 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 あえて 会社を小さくする 分社 を選択 3

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 高品質と高セキュリティの無線技術 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 2016 年 8 月 2017 年 1 月 2017 年 1 月 2017 年 3 月 複数のCPU/ メモリ /GPUを高速接続する技術 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 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 4

5 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 9 月 2018 年 4 月 パブリッククラウドへの移行技術 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 2018 年 5 月 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 5

6 シンプルかつ明確な HPE の戦略 イノベーションパートナーのエコシステム 柔軟な消費 アジャイルな DevOps による促進 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 We make Hybrid IT simple Apps & Data 専門知識を活用して実現 Apps & Data We power the Intelligent Edge ユビキタス接続 ワークロードの常時最適化 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 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 6

7 6/18-21 HPE 最大のカンファレンス Discover 2018 Las Vegas Data is new currency --- Data is gold. Antonio Neri. 7

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 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 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 * 2018 年 9 月以降を予定 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 8

9 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 1 つのインサイト画面 エッジ データはエッジからクラウドまでを自在に流れる 1 つの管理手法 1 つのセキュリティモデル クラウド サービス としての提供 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 9

10 IoT 事例

11 代表的なパートナーと事例 ( 海外 ) 大手 Oil & GAS Industrial IoT Edge スマートポンプ予防保全 AR Industrial IoT Edge Azure IoT Edge Smart City 実証実験 Telco and Media Edge Air as a Service 予防保全 Analytics and AI 11 11

12 100% 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 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 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 ) 12

13 スマートシティ : インテリジェント エッジ CORE NETWORK (EPC) PUBLIC LTE PUBLIC LTE CRAN EDGELINE EL4000 EDGELINE EL4000 EDGELINE EL

14 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 街の安全 交通 旅行者 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 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 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 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 15 15

15 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 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 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 16 16

16 IoT のデータパイプライン 取得 応答 エッジだけで処理 取得 結合整形評価 格納 エッジとデータセンタ / クラウドが連携して処理 取得 キュー 応答 結合付加整形評価 モデル 取得 キュー 学習 格納 抽出 分割 テスト 17

17 IoTのデータパイプライン機能から見たデータフロー 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 早期分析とコンピュート 深い分析とコンピュート センサー IoT エッジでのデータ処理 分析サービス モデル Fast Data リアルタイムでのデータ処理 モデル 分析サービス Big Data 格納したデータの分析 AI Deep Learning/ Machine Learning モデル データ取得 分散データフロー管理 並列データフロー管理 並列処理 分析 Deep Learning ローカル保存 コンテナ管理 エッジ インフラストラクチャ管理 ストレージ 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 ストリーミング分析用ストレージ データレイク 高速 DB 高速ストレージ 業務システム 18

18 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 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 エッジ データセンター / クラウド 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 早期分析とコンピュート 深い分析とコンピュート ステージ1 ステージ2 ステージ3 ステージ3 ステージ4 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 19

19 製造現場への IoT 導入

20 製造現場への IT 技術の導入 製造装置や製品 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 新しいセンサー ( 種類 精度 データ量 ) 振動 画像 音響 IoT データ収集 リアルタイム分析 ( スコアリング ) 機械学習 ディープラーニング 21

21 HPE Intelligent Edge IoT パートナーシップ / ソリューション ( 日本 ) FA IT IoT プラットフォーム 分析 (ML / DL) データの取得 接続 セキュリティ CLEARPASS 22

22 HPE コラボレーション 3 つの IoT スタートサービス 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 23

23 HPE Edgeline Converged IoT Systems ラインアップ 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 インダストリー IoT ソリューション高度なコンピュート HPE Edgeline EL4000 パフォーマンスエッジコンピューティング HPE Edgeline EL1000 エントリーエッジコンピューティング HPE Edgeline GL20 パフォーマンスインテリジェントゲートウェイ HPE Edgeline GL10 エントリーインテリジェントゲートウェイ スモールスタート最小限のコンピュート 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 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 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 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 24

24 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 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 HPE Edgeline EL1000 <OT と IT の統合 > HPE Edgeline EL 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 - インテルXeon 最大 64コア - ホットプラグ - インテルIris Pro GPU 搭載データセンターに送る前の処理が可能に 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 2 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... 3 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 HPE Integrated Lights Out 容易な管理 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 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 Copyright 2016 Hewlett-Packard Enterprise Corporation. The information contained herein is subject to change without notice. 25

25 大量データの分析

26 IoTのデータパイプライン機能から見たデータフロー 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 センサー 分析サービス モデル モデル 分析サービス モデル データ取得 分散データフロー管理 並列データフロー管理 並列処理 分析 Deep Learning ローカル保存 コンテナ管理 エッジ インフラストラクチャ管理 ストレージ 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 ストリーミング分析用ストレージ データレイク 高速 DB 高速ストレージ 業務システム 27

27 HPE のデータ分析基盤向けサーバーポートフォリオ 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 HPE ProLiant DL380 Gen10 HPE ProLiant DL560 Gen10 HPE ProLiant DL580 Gen10 高密度ラックサーバー 全てのワークロードに向けたサーバー 高密度スケールアップサーバー 拡張性に優れた 4CPU サーバー ディープラーニングのための GPU サーバー ビッグデータのためのストレージサーバー HPE SGI 8600 ペタフロップスまで拡張できる Deep Learning HPE Apollo 6500 Gen10 スケーラブルなリアルタイム分析 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 水冷 業界最高レベルの性能と効率 1 ノードあたり 8GPU 搭載可能なラックサーバー 高密度なスケールアウトサーバー エッジ分析と推論エンジン HPE Apollo sx40 HPE Apollo pc40 HPE Apollo kl20 HPE Apollo 2000 Gen10 スケールアウトアーキテクチャ HPE Edgeline EL1000/4000 Converged Edge System 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 高密度 使いやすさ シンプル 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 28

28 何が機械を賢くするか? AI における技術革新 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 Deep learning Machine learning Artificial intelligence 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 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 29

29 ディープラーニングのプロセス 学習前 Neural Network Model 学習 Learning a new capability from existing data 学習済モデル New capability optimized for performance 推論 Applying this capability to new data dog cat 学習用データ dog cat dog cat HPE Storage (WekaIO, Nimble, 33PAR) New Data? HPE Apollo 6500 with 8 GPUs HPE Edgeline Server dog cat cat 30

30 HPE Apollo 6500 Gen10 System の特長 エンタープライズ環境に最適な設計 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 31

31 HPE Apollo 6500 Gen10 System は NVLink2.0 に対応 New NVLink 2.0 S W S W CPU2 GPU3 GPU1 GPU7 GPU5 GPU2 GPU4 GPU6 GPU8 S W S W 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 従来モデルと比較し 約 3 倍の性能向上 ¹ CPU1 ハイエンドモデル学習にかかる時間を1/3に短縮可能 ¹HPE Houston 2/18 にて実施 Apollo 6500 Gen9(P100 x8) vs Apollo 6500 Gen10(V100 SXM2 x8). 32

32 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 LAN(10GbE) 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 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 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 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 33

33 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 業界最高の GB 密度 224 TB を 2U サーバーで実現 容易な導入 高効率 高性能 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 2U ラック型サーバーで 224TB のストレージ HPE 調べ 1 サーバーあたりの最大 224TB の内蔵ストレージ容量は 一般向け 2U サーバー製品として最高のストレージ密度 34

34 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 35

35 HPE GreenLake Big Data Hadoop lifecycle の完全ソリューション 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 ワーカーノードを測定 : 単位はワーカーノード数 全てのコンポーネントとサービスを従量課金でご提供 Hardware HPE Apollo or Proliant の参考構成 Capacity on-demand スケール部分 ベースクラスター Worker Worker Worker Worker Worker Manager Manager Manager. Software サービス Hadoop SW (Hortonworks or Cloudera) Red Hat Enterprise Linux HPE Cluster Management Utility (CMU) 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 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 Pay-per-use model On-premise & cloud-like Fast Time-to-Market 36

36 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 1 つのインサイト画面 エッジ HPE Edgeline Converged IoT Systems データはエッジからクラウドまでを自在に流れる 1 つの管理手法 1 つのセキュリティモデル サービス としての提供 クラウド Apollo 6500 Gen10 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 37

37 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 Copyright 2018 Hewlett Packard Enterprise Development LP. The information contained herein is subject to change without notice. 38