デジタルトランスフォーメーション（DX）が進展し、デバイスやIoT機器が増えるにつれ、データの量も加速度的に増大している。この結果、機械学習（ML）やデータサイエンスの解析対象となるデータ量も、解析モデルサイズも大きくなり、既存のアプローチでは処理し切れなくなってきている。
コンピューティングの分野ではこの十数年、オープン化・仮想化が進み、ソフトウェア制御によってこうしたボトルネックの解消を図ってきた。汎用的なハードウェア上で柔軟に拡張できるオープンなOS、オープンな仕組みを活用し、コストパフォーマンスに優れ、かつ拡張性の高いコンピューティング環境を実現。クラウドはその究極の形と言えるだろう。
同じことが今、ネットワーキングの分野でも進みつつある。汎用的なCPUやASICを搭載したホワイトボックススイッチ上でLinuxベースのネットワークOSを動かし、スケーラブルな処理を実現していく、オープンネットワーキングというアプローチだ。GoogleやFacebookといったハイパースケーラーがこれを採用し、Infrastructure as Code（IaC）による構築・運用自動化の仕組みも組み合わせ、TCOの削減とビジネスのスピードに後れを取らない迅速なネットワークの実現につなげている。
