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【Interop Tokyo 2016】 SP ネットワークの変革を支える技術イノベーション
- 2. デジタル化による SP ネットワークの変化
Source: Cisco Consulting Services Global IoT Study, 2014; 1230 respondents
Cisco Global Cloud Index Forecast, 2014–2019
37%
多くのデータが
エッジで処理
60%
クラウド
ワークロードの
増加
31%
DC 間
トラフィックの
伸び
デジタル化によるトラフィックの増加
2014年 - 3.4 ZB 2019年 - 10.4 ZB
“ネットワーク モデルの変化が必ず起きる”
- 3. Day 1
設定投入
Day 2
管理と
最適化
Day 0
インストール
従来のネットワーク管理
固定化
された
ソフトウェア
手動
半自動での
サービス
プロビジョニン
グ
断片的な
トポロジー情報
複雑な
ルーティング
制御
クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ
Speed
Scale
- 4. Day 1
設定投入
Day 2
管理と
最適化
Day 0
インストール
従来のネットワーク管理
固定化
された
ソフトウェア
手動
半自動での
サービス
プロビジョニン
グ
断片的な
トポロジー情報
複雑な
ルーティング
制御
クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ
DevOps
• サービス設定の自動化
• スケールするネットワーク
• よりシンプルな構成
• アジャイル開発
• オープンソフトウェアの活
用
Speed
Scale
- 5. Day 1
設定投入
Day 2
管理と
最適化
Day 0
インストール
従来のネットワーク管理
固定化
された
ソフトウェア
手動
半自動での
サービス
プロビジョニン
グ
断片的な
トポロジー情報
複雑な
ルーティング
制御
クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ
• 毎月3万回の設定変更
• 5分毎に2万行の設定変更
• 5分毎に800万オブジェクト
の情報取集
大規模ネットワークの例
Speed
Scale
DevOps
• サービス設定の自動化
• スケールするネットワーク
• よりシンプルな構成
• アジャイル開発
• オープンソフトウェアの活
用
- 6. Day 1
設定投入
Day 2
管理と
最適化
Day 0
インストール
従来のネットワーク管理
固定化
された
ソフトウェア
手動
半自動での
サービス
プロビジョニン
グ
断片的な
トポロジー情報
複雑な
ルーティング
制御
クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ
DevOps
• サービス設定の自動化
• スケールするネットワーク
• よりシンプルな構成
• アジャイル開発
• オープンソフトウェアの活
用
• 毎月3万回の設定変更
• 5分毎に2万行の設定変更
• 5分毎に800万オブジェクト
の情報取集
大規模ネットワークの例
Speed
Scale
- 7. Day 1
設定投入
Day 2
管理と
最適化
Day 0
インストール
従来のネットワーク管理
固定化
された
ソフトウェア
手動
半自動での
サービス
プロビジョニン
グ
断片的な
トポロジー情報
複雑な
ルーティング
制御
クラウド スケール ネットワークへのチャレンジ
クラウドスケール
ネットワーク管理
ソフトウェア
モジュラリティ
拡張性
サービス
プロビジョニング
の
自動化
ネットワークの
可視化
トラフィック
コントロール
DevOps
• サービス設定の自動化
• スケールするネットワーク
• よりシンプルな構成
• アジャイル開発
• オープンソフトウェアの活
用
• 毎月3万回の設定変更
• 5分毎に2万行の設定変更
• 5分毎に800万オブジェクト
の情報取集
大規模ネットワークの例
Speed
Scale
- 8. Cisco IOS XR の進化 ~ クラウド スケール時代へ
CRS-1
2004
キャリア ルーティング システム
マルチシャーシ対応
NCS
6000
2013
プログラマビリティ
ソフトウェアの仮想化 (XRv)
ASR
9000
2008
SP エッジ への機能拡張
ネットワーク 仮想化技術 (nV)
クラウド
スケール
2015 ~ 2016
ソフトウェア モジュラリティ
プラットフォームの拡張性
データモデル駆動型 API
テレメトリー エンジン
- 9. 1. ソフトウェア モジュラリティ = サービスの迅速化
リリース X.1
時間
クラウドスケール
ネットワーク管理
リリース X.1 リリース Y.2
テスト期間
3 ~ 4ヶ月
シンプルで
自動化されたプロセス
BGP 機能拡張部分だけの
テスト
コード修正 コード修正
BGP MPLSBGP MPLS
BGP 機能拡張BGP 機能拡張
BGP MPLS
テスト期間
2 ~ 4週間
• 非同期のソフトウェア アップ
グレード
• 細やかで軽量なパッケージ
• RPM パッケージによるアップ
グレードの自動化と依存関係
のチェック
• 迅速な機能追加
• 機能選択の柔軟性
• テストサイクルの短縮
- 10. 2. プラットフォームの拡張性 = オープン イノベーション
クラウドスケール
ネットワーク管理
• アプリケーション ホスティング
• アプリケーション開発キット
(ADK) を提供
• 管理者が好むアプリケーション
を利用
• オープン イノベーション
(DevNet アプリケーション)
QNX
IOS XR
従来の IOS XR
Linux OS
IOS
XR
Linux
コンテナ
Puppet
エージェント
Chef
エージェント
最新の IOS XR
アプリケーション
ホスティング
- 11. 3. 自動化 = オペレーション時間の短縮
ネットワーク オペレーション センター
Day 0
インストール
Day 1
設定投入
Day 2
CLI
スクリプト
OS
アップグレード
(手動)
装置の電源投入
設定投入
(リモートから手動)
起動/サービス開始
診断/チェック
4時間 ~ 3日
装置の電源投入
起動/サービス開始
自動プロビジョニング
10 ~ 15分
自動ブート
OS
インストール
OS
インストール
設定
クラウドスケール
ネットワーク管理
従来型
ネットワーク管理
- 12. 3. 自動化 = オペレーション時間の短縮
クラウドスケール
ネットワーク管理
ネットワーク オペレーション センター
業界標準モデル
YANG
モデル
OpenConfig
モデル
XML JSON
エンコード
された情報
NET
CONF
gRPC
REST
CONF
トランスポート
YANG/OpenConfig
モデルによる設定
IOS XR
データモデル DB
Day 0
INSTALL
Day 1
CONFIGURE
Day 2
管理
• 予測可能なネットワークの
プログラマビリティ
• 標準化された各種モデル、
エンコーディング形式及び
トランスポート技術
• サービス設定の自動化
• 様々なデータモデルによる
設定投入の柔軟性
- 13. 4. テレメトリー = ネットワークの可視化
JSON, gRPC, Thrift
クラウドスケール
ネットワーク管理
トラフィック分析
端末等の障害予測
“かもしれない” 不具合検知
• テレメトリーデータによるネット
ワークの高度な可視化
• スマートな解析ツール
• “ニア”リアルタイムでの監視
• より精緻なネットワークインフラ
の状態監視
データ収集の自動化
解析後、改善策の適用
“ビッグデータ”
テレメトリー
データの集積と
解析
リアルタイムでの
検査
効率的で応用が利く
テレメトリーデータ
トランスポート
- 14. クラウドスケール対応
SP ルーティング プラットフォーム
キャリア グレード超高密度 100GE
プログラマビリティ
自動化コスト最適化エラスティックな拡張性
仮想 RR / 仮想ルータ
IOS XRv 9000 NCS 5000/5500 ASR 9000
各プラットフォームに最適化された Cisco IOS XR ソフトウェア
XR 6.0IOS XR 6.0 XR 6.1