企業ネットワーク最前線

トヨタが考える「エッジコンピューティング×つながるクルマ」の具体策

文◎太田智晴(編集部) 2018.08.06

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トヨタIT開発センター 大西亮吉氏

「モビリティ体験の進化のためには、自動車ビッグデータが非常に大事。ただ課題はキャパシティと拡張性だ」。そこでトヨタが解決策として注力するのがエッジコンピューティングである。トヨタIT開発センターの大西亮吉氏が、自動車ビッグデータ向けエッジコンピューティングについて講演した。

 
OpenStackの重要なユースケースの1つとして急浮上しているエッジコンピューティング。OpenStack Foundationは今年、エッジコンピューティングに関するホワイトペーパーをまとめ、さらに「Airship」と「StarlingX」という2つのエッジコンピューティング関連プロジェクトもスタートした。

こうした動きを反映し、8月2日・3日に都内で開催されたイベント「OpenStack Days Tokyo 2018」でも、エッジコンピューティングがメイントピックの1つとなった。

初日の基調講演では、トヨタIT開発センター システムアーキテクチャ研究部 ネットワークグループ グループリーダー / プリンシパル・アーキテクトの大西亮吉氏が「Automotive Edge Computing - ユースケースと要件」と題して、コネクテッドカー向けのエッジコンピューティングについて語っている。


「つながるクルマのデータ量は10億GB。これはヤバいぞ」大西氏によれば、コネクテッドカーのサービスは大きく3つに分類できる。クルマの走る・止まる・曲がるに直接関わる「ITS」、ナビゲーションやエンターテイメントなどの「テレマティクス」、クルマから集めた情報を分析して活用する「ビッグデータ」の3つである。

コネクテッドカーのサービスは3つに分類できる
コネクテッドカーのサービスは3つに分類できる


今回の講演でテーマとなったのは、「ビッグデータ」だ。トヨタは、クルマから集めたビッグデータを活用して運転支援を行ったり、API経由でカーシェアリングや保険などのサービスに提供したり、クルマの品質管理に利用するなどのビジョンを描いている。

ただ、こうしたビジョンを実現するうえでは、「システムのキャパシティや拡張性が大きな問題になる」という。そこで、解決策として取り組むのがエッジコンピューティングだ。

自動車ビッグデータの主なユースケース
自動車ビッグデータの主なユースケース


コネクテッドカーは、どれくらいのビッグデータを生み出し、システム側にはどれくらいのキャパシティが求められるのか。


大西氏は、「2025年頃、つながるクルマの台数は、全世界で1億台になると予想されている。これらのコネクテッドカーがクラウドに送ってくるデータ量は1~10EB/月。1EBは10億GBだ」と説明。さらに、もっと地に足を付けて考えられるよう、日本国内で300万台のコネクテッドカーのビッグデータを処理すると仮定して、議論を深めていった。

「1台のコネクテッドカーが月に10GBをクラウドに上げると、入ってくるデータの量だけで30PB/月。仮に、書き込み速度が10GB/秒だとすると、単純に記録するだけでも1カ月以上かかることになり、ディープラーニングはおろか、データマイニングもできない。『これはヤバいぞ』ということ」

自動車ビッグデータの活用に向けて想定される課題
自動車ビッグデータの活用に向けて想定される課題



拡張性も大きな課題となる。

「データセンターのワンフロアくらいから始めて、だんだんと建物全体を占領し始め、さらには外に出ていくことになるかと思うが、用地取得や電源容量、通信容量などの拡張性の面を考えると、やはり非常に難しい」

これほどのビッグデータの“塊”は分散処理、すなわちエッジコンピューティングを活用しないと捌ききれないという。
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