東京大学、早稲田大学、富士通、日立製作所（以下、日立）は、総務省委託研究「IoT機器増大に対応した有無線最適制御型電波有効利用基盤技術の研究開発」の技術課題の一つである「有無線ネットワーク*1仮想化の自動制御技術」において、各機関の開発技術を統合した実証実験を2020年11月1日から2021年3月25日まで実施したことを発表した。
実証実験の内容について
東京大学の構内に構築されたプライベートLTE（sXGP）の環境を利用して、各機関が開発した技術を統合した検証を行ったという。本実証実験では、ネットワークに流れるトラフィック全体の増減などの傾向をIoTサービスごとに分割して分析することで、トラフィックモデルやデータの冗長性などの情報を取得。それらの情報に基づいて、以下3つの技術を連動させ、無線周波数の利用効率の向上効果を確認したとしている。
- IoT指向ネットワークオーケストレーション技術：複数の異なるIoTサービス間で重複するデータへのアクセスを調査し、ネットワークのトラフィックの状況に応じて、データを自動的に集約・分配し削減する
- IoT指向ファンクションオーケストレーション技術：IoTサービスを構成する画像分析（人物、車などの検知）や画像加工処理などの機能をネットワーク上の複数のノードに対して適切に分散配置することで、ネットワークの負荷を軽減
- IoT有無線ネットワークのスケーラブルリソースプーリング自動化技術：複数のIoTサービスにおけるデータ転送のタイミングを最適化することで、一時的に大量のデータが流れるバーストトラフィックを防止する
各機関が開発した技術について
| 機関 | 技術名称 | 内容 |
|---|---|---|
| 東京大学 |
IoT仮想ネットワークの有無線
統合
振る舞い監視
|
仮想化されたネットワーク上を流れるIoTトラフィックの動作パターン、ピーク発生周期や遅延変動パターンなどの振る舞いデータを取得し、ネットワークスライス内のデバイス・コンテナ・アプリケーションレベルまで分解して分析する。 |
| 早稲田大学 | IoT指向ファンクションオーケストレーション | 各サービスを構成するさまざまなファンクションが分散配置されたネットワークにおいて、ファンクションごとにネットワークの利用状況を見える化し、機能配置の最適化を行う。 |
| 富士通 | IoT指向ネットワークオーケストレーション | 利用者の要求に基づいて、ネットワークのトラフィックを自動的に制御してネットワーク全体の負荷を最適化するために、データの集約や分配などの機能を仮想ゲートウェイへ動的に配備する。ネットワーク利用効率を向上させ、IoTデータを効率的に活用するプラットフォームの構築を行う。 |
| 日立製作所 | IoT有無線ネットワークのスケーラブルリソースプーリング自動化 | さまざまなIoTサービスの要求やトラフィック特性をモニタリングし、各サービスの送信タイミングを調整することで、複数サービスを統合した際に発生するバーストトラフィックを抑制する。 |
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