Jazug-8th: Azure AKS & FIWARE & Robot

Copyright © 2018 TIS Inc. All rights reserved.
2018年9⽉22⽇
戦略技術センター
松井暢之
Azure AKS & FIWARE & Robot ~ ロボットと⼈が共⽣する社会へ ~
Japan Azure User Group 8周年イベント

Copyright © 2018 TIS Inc. All rights reserved. 2
⾃⼰紹介
松井暢之（まつい　のぶゆき）TIS株式会社　戦略技術センター
nbyk.matsui nmatsui
nbyk.matsui@n_matsui
l  1998〜2003 現場でアーキテクト兼モデラー兼プログラマ…を歴任
l  2003〜2009 不芳PJの⽕消しに奔⾛
l  2010〜2016 クラウドやコンテナ技術を中⼼とした技術開発
l  2016〜2018 TISが出資したベンチャー企業にて創業CTOに従事
l  2018〜 FIWAREを活⽤したロボットプラットフォームの開発

TIS株式会社
主要事業①決済システム主要事業②⾼信頼性システム運⽤基盤
TIS株式会社 (TIS Inc.) 100億円
連結：405,648百万円
単体：168,654百万円
(2018年3⽉期)
システムインテグレータ(SIer)
東証第⼀部
社名
業種
上場市場
創業
資本⾦
売上⾼
1971年4⽉28⽇
東京都新宿区所在地

1.  ⽣活空間にロボットが必要となる近未来
2.  ロボットプラットフォーム RoboticBaseTM
3.  Azure AKS上で動作するOSS RoboticBase-core
本⽇のAgenda

1. ⽣活空間にロボットが必要となる近未来

「未来投資戦略2018」が掲げる現状の社会課題と政策の⽅向性
Society 5.0における変化
①「⽣活」「産業」
・⾃動化、遠隔
・リアルタイム化
②経済活動の「糧」
・⾰新：ブロックチェーン
・新基盤：リアルデータ
③「⾏政」「インフラ」
・⾏政のデジタル化
・インフラ管理コスト劇的改善
④「地域」「コミュニティ」「中⼩企業」
・地域の利便性向上
・世界とつながる中⼩企業
⑤「⼈材」
・AI・ロボットによる肩代わり
・ライフスタイル／ライフステージ
未来投資戦略2018
豊富な「資源」
技術⼒・研究⼒、⼈材、
リアルデータ、資⾦
課題先進国
⼈⼝減少、少⼦⾼齢化、
エネルギー・環境制約等
⽇本の強み⽬指すべき
経済社会の絵姿
重点分野と
フラッグシップ
プロジェクト
経済構造⾰新
(1)データ駆動型社会
(2)⼤胆な規制・制度改⾰
成⻑戦略への落とし込み
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/miraitousi2018_gaiyou.pdf

⼈⼝減少・超⾼齢化社会の到来
政府試算(2060年)
⾼齢化率：
39.9% (2.5⼈に1⼈)
労働⼈⼝⽐率：
50.9%(2⼈に1⼈)
「現役世代」が「リタイ
ア世代」を⽀える社会
スキームが限界となり、
AIやロボットによる
肩代わりが必須となる
http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2016/html/zenbun/s1_1_1.html

l  ロボットはその利⽤シーンによって分類されるが、
バックオフィスと密接に関連するものはサービスロボットである
l  サービスロボットは⽇常⽣活において⼈の作業を⽀援し代替する
参考：国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構(2014)「NEDOロボット⽩書2014」
利⽤シーンにもとづいたロボットの分類
産業⽤ロボットフィールドロボットサービスロボット
場所・⼯場設備・危険環境等・⽇常⽣活
⽬的・⽣産効率化・作業代⾏・⽣活⽀援・癒し
作業内容・⼈の代替・⼈の代替・⼈の代替・⼈との共⽣
特徴・⾃律性
・安全性
・⾼速
・⾼精度
・ユビキタス性
・ヒューマン・マシン・
インタラクション
http://www.nedo.go.jp/content/100567345.pdf

l  経済産業省「ロボット新戦略」（2015年1⽉23⽇）では、ロボットの
市場規模を2020年には2兆億円規模へと成⻑させることが⽬標
国内のロボット市場規模予測
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc241330.html

①  労働⼈⼝減少社会における⽣産性向上、サービス向上
–  コミュニケーション能⼒の代替・拡張
•  例えば、多国語対応、業務の前捌き（棚卸し等）
–  作業能⼒代替・拡張、移動能⼒代替・拡張
•  例えば、定型業務のロボット化（配送、清掃等）
②  ⾼齢者世帯向けロボットサービスによる⾃活⽀援
–  作業能⼒向上、移動能⼒向上
•  例えば、体⼒の限界を超えた業務の遂⾏（荷物持ち等）
–  コミュニケーション能⼒の代替
•  例えば、ケアマネージャー／⺠⽣委員にかわる⾒守りのしくみ
超⾼齢化社会におけるサービスロボット導⼊の主なメリット

現在のサービスロボットは⼈を補佐できるか？
https://robo-lib.com/repositories/summary/118
2016〜2017年、多種多様なサービスロボットが出現
参考：ロボットスタート(2017)「Communication Robot Industry Map」(カオスマップ)
現状、⼗分に活⽤されているとは
⾔い難い

l  エンタープライズシステムは、従来⼈が⾏ってきた業務を
「代替」もしくは「拡張」する(ex. ERP、SCM、CRM、…)
サービスロボットもまた、同様であるべき
l  ⼈とロボットが共⽣して価値を⽣み出すシステムの創造
–  導⼊の効果の検討および⼈との役割分担
•  「代替」による⽣産性向上効果の例：
社員3名分のコストよりも社員1名＋ロボット1台が安い
•  「拡張」によるサービス向上効果の例：
気象庁地震速報に即応し顧客を各国語で出⼝まで誘導
–  業務プロセスへの組み⼊れ
→ 業務システム(エンタープライズシステム)との連携
→ ロボット統合管理プラットフォームの必要性
エンタープライズシステムとサービスロボット

2. ロボットプラットフォーム RoboticBaseTM

l  サービスロボットが⼈の作業を代替するには、以下の3要素を統合し
フィードバックループをまわす
プラットフォームが必要
–  ロボット
–  ⼈
–  環境(センサ、デバイス、他システム)
l  このプラットフォームは、
「ロボットや⼈という特殊なデバイスを
扱うことのできるIoTプラットフォーム」
という⾒⽅もできる
⼈、ロボット、環境をつなぐプラットフォームソフトウェア
Robot Person
Environment
Collaborative
Robotics
Platform

ロボットプラットフォームが持つべきアーキテクチャのポイント
l  特定の環境に依存せず容易に運⽤できること
–  サービスロボットが果たすべき業務は幅広く、その業務にとって
必要⼗分なインフラを容易に調達し運⽤できなければならない
l  既存の資産を再利⽤できること
–  サービスロボットが果たすべき業務は状況により柔軟に変わるため、
毎回ゼロからスクラッチで構築するのではなく、資産を再利⽤する
ことで⽣産性を向上しなければならない

ロボットプラットフォームが持つべきアーキテクチャのポイント（続き）
l  個々の技術要素が疎に連携して業務を構築できること
–  サービスロボットが果たすべき業務を構成するためには、ロボット
テクノロジーだけでなく、デバイス制御や業務プロセス設計、⼈が
使いやすいUXなど、様々な技術要素が必要となる
–  そのため、これらの技術要素がお互いに疎に連携することで業務を
構築できるようにし、エンジニアの間⼝を広げなければならない
l  ソフトウェアやプロトコルがオープンであること
–  サービスロボットが果たすべき業務を継続的に維持運⽤できるように
するために、ロボットプラットフォームは誰でも動作が解析でき、
必要であれば改変できるようにしなければならない

l  Managed Kubernetesによる
コンテナベースマイクロサービス
RoboticBaseTMのアーキテクチャのコンセプト
https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/deploy-app/deploy-intro/
l  FIWAREの活⽤
https://www.ﬁware.org/developers/

l  コンテナベースのマイクロサービス
–  隔離された名前空間とリソース制限を持つ単⼀役割のコンテナ
（マイクロサービス）の集合体が、APIを通じてお互いに連携
することで、全体として⼀つの業務を構成するアーキテクチャ
–  コンテナが動作するならば、環境を選ばずに業務を動作させる
ことができる
–  マイクロサービスは単⼀機能しか持たないため再利⽤しやすく、
また影響範囲も限定されるため、改変やリリースも容易
–  （上⼿く作っていれば）負荷状況に従い個々のマイクロサービス
のスケールアウトもしやすい
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス

l  Kubernetes
•  Kubernetes is an open-source system for
automating deployment, scaling, and
management of containerized applications.
–  GoogleがCNCF※に寄贈したコンテナオーケストレーションツール
•  物理ノードの管理、コンテナの配置、コンテナの名前解決、
オートヒーリング、負荷分散、スケーリング等
–  事実上のデファクトスタンダード
ü  CoreOS Blog: Container orchestration: Moving from ﬂeet to Kubernetes [2017/02/07]
ü  MESOSPHERE Blog: Announcing: Kubernetes on DC/OS [2017/09/06]
ü  Rancher Blog: Announcing Rancher 2.0: built on Kubernetes [2017/09/26]
ü  Docker Blog: DOCKER PLATFORM AND MOBY PROJECT ADD KUBERNETES [2017/10/17]
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス（続き）
CNCF: Cloud Native Computing Foundation

l  Managed Kubernetes
–  Kubernetesは便利だが、Kubernetesを適切に構築・運⽤する
には⼿間がかかる
•  クラウドに構築されたKubernetesの管理コンソールにパスワード
が設定されていないため、Bitcoinのminingに悪⽤された報告※
–  クラウドベンダーが提供するManaged Kubernetesを活⽤する
ことで、セキュアでスケールするKubernetesを運⽤できる
ü  Microsoft Azure AKS
ü  GCP GKE
ü  Amazon EKS
ü  IBM Cloud IKS
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス（続き）
※ https://info.redlock.io/hubfs/WebsiteResources/RL_Cloud_Security_Trends_Oct_2107.pdf

l  Azure ADと統合された認証認可
l  Worker nodeだけ課⾦
l  公式のCLIからKubernetesクラスタをまるっと起動できる
–  AWS EKSは事前にIAMやVPCを作ったり、別途CFでWorkerを
⽴ち上げたりする必要がある（eksctlとかがあるらしいですが）
l  クラスタ起動に時間がかかる（15分程度？）
l  master nodeのregional HAができない？
–  Azure AKSのmaster nodeにはアクセスできないので、詳細不明
•  アーキテクチャを教えてほしいというIssueはあがっているが・・・
https://github.com/Azure/AKS/issues/198
Microsoft Azure AKSのメリット・デメリット

l  FIWAREとは
–  2007年に開始された第7次欧州研究開発
フレームワーク（FP7※）において、
5年の歳⽉と3億€（約390億円）の予算を
投じて開発したIoTやSmart City向けの
プラットフォーム
–  その成果はロイヤリティフリーで公開され、
現在はFIWAREの普及を推進する⾮営利団体
FIWARE Foundation e.V. が管理している
•  GPLやAGPL等が採⽤されている
FIWAREの活⽤
※ https://ec.europa.eu/growth/sectors/space/research/fp7_en

l  FIWAREとは
–  FIWAREは、実世界の様々な箇所で発⽣する「コンテキストデータ」
を収集し、それらを適切に処理・分析することで実世界に望ましい
フィードバックを⾏う仕組みと⾔える
FIWAREの活⽤（続き）

l  FIWAREとオープンAPI
–  実世界の様々な状況で発⽣するコンテキストデータを統⼀して扱える
ように、FIWAREはNGSIに基づいたオープンAPIを採⽤している
•  NGSI（Next Generation Service Interface）
ü  もともとキャリアの通信網の機能を利⽤するためのAPIとして策定
ü  NECが2009年にOMA※1に働きかけて標準化された
–  FIWAREは、コンテキストデータの取り扱いに関するAPIである
NGSI-9とNGSI-10※2を利⽤している
ü  NGSI-9 : コンテキストエンティティの登録や探索等
ü  NGSI-10 : コンテキストデータの検索や更新、更新時の通知等
※1 Open Mobile Alliance
※2 http://www.openmobilealliance.org/release/NGSI/V1_0-20120529-A/OMA-TS-NGSI_Context_Management-V1_0-20120529-A.pdf

l  FIWARE Catalogue
–  FIWAREは、コンテキストデータの収集や処理を⾏うリファレンス
実装をOSSとして提供しており、上⼿く再利⽤することで⾼品質な
サービスを⽣産性⾼く実装できる
•  GEi（Generic Enablers）
ü  ⼀般的に利⽤できるコンポーネント
•  DSEs（Domain Speciﬁc Enablers）
ü  特定の業務領域⽤のコンポーネント

FIWAREの普及状況（海外）
EUを中⼼に、24+の国の110+
の都市で導⼊されている
1000+のスタートアップ
CEF※のビルディングブロック
※ CEF(Connecting Europe Facility): エネルギー、交通、通信ネットワーク（ブロードバンドネットワークおよびデジタルサービスインフラ）の
3分野でEUにとって重要なインフラへの投資を促進するための新たな措置（2014〜2020年のEU中期予算枠組みで300億€弱の予算）

l  データ利活⽤型スマートシティへの採⽤（加古川市、⾼松市）
FIWAREの普及状況（国内）
※総務省平成29年度予算データ利活⽤型スマートシティ推進事業の事業概要より抜粋 ※スマートシティたかまつシンポジウム2018 ⾼松市のスマートシティ構想より抜粋
2018/02より本格運⽤開始

TISはFIWARE Foundationにゴールドメンバーとして参画
l  Kubernetes上のFIWAREをベースとした、「⼈とロボットの共⽣」を
実現するロボット統合管理プラットフォーム RoboticBase™を開発中
–  IoT×ロボット
–  官⺠データ×ロボット
–  ロボット×ロボット

RoboticBase™を⽤いた⼈とロボットの役割分担イメージ
作業指⽰を受信
→作業遂⾏
(案内、警備、
清掃等)
環境分析と業務改善、
ロボット・⼈の
統合作業管理
RoboticBase™
対⾯状況認識
→他ロボット・
⼈への作業指⽰
環境認識
⾮定型処理対応
(⾮定型タスク、
災害時等)
コミュニケーション
ロボット⾃律移動型ロボット
IoTデバイス、
オープンデータ提供サービス
業務担当者
業務管理者

3. Azure AKS上で動作するOSS RoboticBase-core

l  RoboticBase™のコア部分をOSS化
–  https://github.com/tech-sketch/roboticbase-core
l  Managed Kubernetes（Azure AKS or minikube）上へ
ロボットを統合管理するためのマイクロサービス群を構築するための
スクリプト類と⼿順書
ü  FIWAREのコアコンポーネント
ü  API GatewayとMessage Queue
ü  プラットフォーム⾃⾝とロボットのモニタリングとアラート
ü  ロボットのプログラムのリモートデプロイ
l  ゲームパッドとロボット（turtlebot3）を⽤いた、ロボットを管理する
サンプルビジネスロジックも付属
RoboticBase-coreの紹介

RoboticBase-coreの全体像
turtlebot3
deployer
bridge
gamepad
minikube
browser
gamepad
raspberry pi
Message Queue (RabbitMQ)
ロボットの操縦
ロボットの操縦
Data collection (Cygnus)
robot logLocus visualizationRobot operation
API Gateway (ambassador) Authentication
&
Authorization
Azure AKS
mongodb
Context Broker (Orion)
IoT Device Management (IDAS)
ロボットの可視化
Support
component
FIWARE GEi
OSS
Middleware
Monitoring(Prometheus)
Logging(Elasticsearch)
Web UI
プラットフォーム管理
ロボットプログラムのデプロイ
master
turtlebot
operator
Demo
component

l  FIWARE GEi
–  Orion Context Broker
•  FIWAREの中⼼となるGEi
•  コンテキストデータの登録、検索、更新、購読を管理する
•  コンテキストデータの購読者としてマイクロサービスを登録して
おけば、コンテキストデータの変更時に通知が送られる
•  FIWARE Orionを⽤いることで、コンテキストの状態変化の
連鎖として、業務を組み⽴てることができる
ü  扱うべきデータをコンテキストとして表現する
ü  あるコンテキストの変更に従ってビジネスロジックが処理を⾏い、
その結果をもとに別のコンテキストの状態を変更する
RoboticBase-core マイクロサービスの概要

l  FIWARE GEi
–  IDAS（iotagent-ul）
•  IoTデバイスやロボットなど、FIWAREと接続するバックエンド
デバイスを管理する
•  IDASに接続しているバックエンドデバイスは、Orionからは
コンテキストデータの⼀つとして扱われる
•  そのためバックエンドデバイスの具体的な実装を意識せずとも、
コンテキストの操作という形でバックエンドデバイスの制御が
可能となる
RoboticBase-core マイクロサービスの概要（続き）

l  FIWARE GEi
–  Cygnus
•  Orionに登録されているコンテキストの購読者として動作する
•  コンテキストの状態が変更された際にCygnusは通知を受け、
指定されているデータシンクにその変更を記録する
•  Cygnusは内部的にApache Flumeを利⽤しており、⾼信頼で
冗⻑化可能な形で、⼤量データの収集と記録を可能としている
•  現時点でHDFSやKafka、MySQL、MongoDB等に対応
•  Elasticsearchへデータを記録できるように拡張中

l  API Gateway
–  Ambassador
•  Kubernetes nativeのAPI Gateway OSS
•  HTTPSを⽤いたREST APIやWeb画⾯の⼊り⼝となる
•  内部的にenvoyを⽤いており、Serviceにannotationを設定する
ことでパスベースのルーティングを⾏わせることができる
•  gRPCやHTTP/2もサポートし、Istioとも同居可能
•  外部サービスと連携することで、認証認可を⾏わせることも可能
ü  RoboticBase-coreでは、Bearer Token認証とBasic認証を
パスベースで細かく制御できる認証認可サービスの実装も提供

l  Message Queue
–  Rabbit MQ + MQTT Plugin
•  IoTデバイスやロボットとMQTTSで接続する
•  Rabbit MQ 3.7から搭載されたpeer discovery機能により、
Managed Kubernetes上に⾃動的にクラスタを組むことができる
ü  ただしHeadless ServiceとStatefulSetによるPodの名前解決など
いくつかの⼯夫が必要
•  IDAS（iotagent-ul）とはAMQPを⽤いMessage Queueとして
接続することで、iotagent-ulが多重化されていた場合でも
メッセージの重複処理を避けることができる
ü  VerneMQやEMQ等のMQTT Brokerを⽤いると、複数のIDAS
コンテナが同じメッセージを購読して同時に処理してしまう

l  Monitoring
–  Prometheus + Grafana
•  Azure AKS worker nodeのメトリクスを収集・可視化
ü  CPU使⽤率、メモリ使⽤率、Load average等
•  Azure AKS クラスタのメトリクスを収集・可視化
ü  Persistent Volumeの使⽤率、各PodのCPU使⽤率等
•  閾値を超えた場合のアラート送信
•  coreOSのhelmを⽤いることで、Azure AKSへ容易にデプロイ
ü  ただしAzure AKSはmaster nodeの情報を直接取得することが
禁じられているため、いくつかのメトリクスがエラーとなる
ü  RoboticBase-coreでは対応済み

l  Monitoring
–  Azure AKSの状態を可視化とアラート通知

l  Logging
–  Elasticsearch + ﬂuentd + Kibana + Grafana
•  Azure AKS worker node⾃⾝のログや、各Podのログを
Elasticsearchに収集しKibanaで分析
•  ElasticsearchをGrafanaのDataSourceとして指定することで、
あるPodが特定の⽂字列をログ出⼒した場合にGrafana経由で
アラート送信することも可能

l  Logging
–  マイクロサービスのログ集約とアラート通知

l  ロボット
–  ロボット⾃⾝のKubernetes化
•  ロボットの管理権限がありKubernetes化できるならば、
ロボットのプログラムをRoboticBase-coreのREST API経由で
遠隔から⼊れ替えたり、ロボットの詳細なテレメトリを収集して
可視化・分析することもできる
ü  RoboticBase-coreでは、教育⽤ロボットであるturtlebot3の
Kubernetes化と遠隔デプロイの⼿順を提供
–  ロボットが公開するAPIの活⽤
•  3rd Partyのロボットを利⽤する場合など、ロボットの内部実装に
⼿が出せない場合は、ロボットの公開APIをRoboticBase-coreに
接続することで、APIの範囲内でロボットの操作が可能

l  ロボットのテレメトリの可視化（開発中）
ロボットから1秒間隔で送信
されるバッテリー状況を可視化

l  サンプルのビジネスロジック
–  コンテキストベースのビジネスロジックの例
1.  IDASが、Message Queue経由でゲームパッドのボタン押下を検知
2.  IDASは、ゲームパッドコンテキストの「ボタン」属性の値を更新するように
Orionへ依頼
3.  Orionは、ゲームパッドコンテキストの「ボタン」属性の値を更新し、次いで
そのコンテキストを購読しているビジネスロジックへ通知
4.  ビジネスロジックは、ゲームパッドコンテキストの「ボタン」属性の値を
読み取り、押されたボタンに従いロボットコンテキストの「移動」コマンドの
値を更新するようにOrionへ依頼
5.  Orionは、ロボットコンテキストの「移動」属性の値を更新し、次いで
そのコンテキストを購読しているIDASへ通知
6.  IDASは、Message Queue経由でロボットへ移動コマンドを送信
開発者が実装

–  コンテキストベースのビジネスロジックの例
Orionのコンテキストの操作として
ビジネスロジックを表現するため、
ロボットやデバイスの実装の詳細を
気にせず、普通のWebアプリを
書くだけで良い

l  ゲームパッドやWeb画⾯上のコントローラーのボタンを押すことで
ロボットを操作する
RoboticBase-coreのデモ動画（１）

–  Cygnusが収集したデータの可視化の例
•  ロボットから受信したロボットの位置や正⾯の⾓度のデータ、
バッテリー消費状況等は、Cygnusがデータシンクへ蓄積する
•  それらのデータを分析・可視化することで、ロボットの統合管理
を⾏うことができる
•  RoboticBase-coreでは、指定した時間枠でロボットが移動した
軌跡をWeb画⾯上に表⽰するサンプル、及びバッテリー状況等の
ロボットのテレメトリを可視化するサンプルを提供

l  ロボットが移動した軌跡を可視化する
RoboticBase-coreのデモ動画（２）
ロボットから0.1秒間隔で送信
される位置座標 (x, y)と
z軸での回転⾓ (θ)を可視化

まとめ
l  課題先進国である⽇本のこれからを考えると、⼈々の⽣活に密着した
サービスロボットの活⽤が重要となる
l  そのためには、サービスロボットを業務プロセスに組み込むための
ロボットプラットフォームが必要となる
l  Microsoft Azure AKSのようなManaged Kubeneres上に、FIWAREを
ベースとしたロボットプラットフォームRoboticBaseTM を開発している
l  そのコア部分はOSSとして公開しているので、使ってみてほしい
–  API GatewayやMonitoring、Logging等だけでも参考になるかも？

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