JTC 1 - 情報規格調査会

JTC 1におけるビッグデータ等の
新規標準化テーマに関する活動状況
産業技術総合研究所 セキュアシステム研究部門長
情報処理学会 情報規格調査会 委員長
伊藤 智
JTC１とは
• ISOとIECの範囲重複のため、情報技術分野の標準化を
JTC 1として1987年に独立
TC: Technical Committee
ISO
International Organization for Standardization
国際標準化機構
主要な産業分野の国際標準化
ネジからナノテクノロジーまで
ISO/IEC JTC 1 Information Technology
(Joint Technical Committee 1)
IEC
2
International Electrotechnical Commission
国際電気標準会議
電気・電子および関連した技術
JTC１組織構造
JTC 1
Subcommittee 2～40
SC ｘｘ
Subcommittee
WG xx
Working Group
SWG xx
Special Working Group
AHG
Ad Hoc Group
SG xx
Study Group
直下の組織
WG xx
Working Group
SWG xx
Special Working Group
SG xx
Study Group
AHG
Ad Hoc Group
3
WG:規格の開発
SWG：適当な標準化団体に規
格開発を促す
SG：調査、事前検討（1年）
AHG：特設の作業グループ
JTC１組織構造
• 現在20のSCが存在
Subcommittee
JTC 1
直下の組織
SWG-Planning
SWG-Directives
SWG-Management
SWG-Accessibility
SWG-Internet of Things
WG7 Sensors networks
SG Smart Cities
SG Big Data
4
SC2 Coded character sets
SC6 Telecommunications and information exchange between systems
SC7 Software and systems engineering
SC17 Cards and personal identification
SC22 Programming languages, their environments and system software interfaces
SC23 Digitally Recorded Media for Information Interchange and Storage
SC24 Computer graphics, image processing and environmental data representation
SC25 Interconnection of information technology equipment
SC27 IT Security techniques
SC28 Office equipment
SC29 Coding of audio, picture, multimedia and hypermedia information
SC31 Automatic identification and data capture techniques
SC32 Data management and interchange
SC34 Document description and processing languages
SC35 User interfaces
SC36 Information technology for learning, education and training
SC37 Biometrics
SC38 Distributed application platforms and services (DAPS)
SC39 Sustainability for and by Information Technology
SC40 IT Service Management and IT Governance
JTC 1/SWG 3 (Planning)
• ドイツ Mario WendtがConvenorを務める、新規テーマを発掘する組織
• 近年の活動成果
– Cloud Computing
SC38 Distributed Application Platforms and Services (DAPS) : 2009 – Green IT
SC39 Sustainability for and by Information Technology : 2011 – Smart Grid
SWG on Smart Grid : 2009 - 2013
– Mobile Application
Incubator Group on Mobile Application : 2013 - (no action)
– Ubiquitous computing
SWG on IoT (Internet of Things) ：2012 – Extremely Low-Energy Servers (and Devices)
SC25, SC29, SC39等に活動の可能性を示唆
– Social Computing/Networking and Web Collaboration
Final reports → SCsに
– Study Group on Smart Cities
– Study Group on Big Data
5
SC38 DAPS(Distributed application platforms and services)
• 2009年11月に米国の幹事国として新設
• 議長：Don Deutsch（Oracle）
– WG1: Web Services
– WG2: Service Oriented Architecture
– WG3: Cloud Computing
• 26P (participating) メンバ: オーストラリア、オーストリア、ブラジル、加
、中、デンマーク、フィンランド、仏、独、印、アイルランド、伊、日、韓、ル
クセンブルグ、蘭、ポーランド、ポルトガル、露西亜、シンガポール、南ア
フリカ、スペイン、スウェーデン、スイス、英、米
• 8 O (observing) メンバ: ベルギー、ボスニア ヘルツェゴビナ、チェコ、
香港、ニュージーランド、ノルウェイ、セルビア、ウルグアイ
• SC 38/WG3とITU-Tとの連携チームによる規格開発
– ISO/IEC 17788 - Cloud Computing overview & vocabulary
– ISO/IEC 17789 - Cloud Computing reference architecture
– ITU-T側の最終承認待ち（今年中の発行を目指す）
SC39
Sustainability for and by Information Technology
• 20011年11月に米国の幹事国として新設
• 議長：Jay Taylor（Schneider Electric）
– WG1: Resource Efficient Data Centres
– WG2: Green ICT
•
•
18P メンバ: ベルギー、加、中、フィンランド、仏、独、伊、日、ケニヤ、韓、ルクセ
ンブルグ、蘭、ノルウェイ、ロシア、シンガポール、南アフリカ、英、米
5 O メンバ: オーストラリア、チェコ、アイルランド、ポーランド、スペイン
• データセンタの省エネ指標から規格化
7
– Data Centres – Key Performance Indicators
Part 1: Overview、Part 2:Power Usage Effectiveness (PUE)
Part 3: Renewable Energy Factor (REF)
Part X: IT Equipment Utilization for Servers (ITEUsv)
Part X: IT Equipment Energy Efficiency for Servers (ITEEsv)
– Data Centres – Taxonomy and Maturity Model
– Data centres – Guidelines for resource efficient data centres
– IT Sustainability – Guidance for the Development of Energy
Efficient ICT Products
日本
からの
提案
SWG on Internet of Things
• 20012年11月に韓国の幹事国として新設
• 議長：Sangkeun Yoo（ETRI）
– AHG1: Common understanding of IoT including IoT mind map
and stakeholders
– AHG2: Identifying market requirements
– AHG3: Standardization gaps and roadmap for IoT
– AHG4: Study of IoT Reference Architectures/Frameworks
•
メンバ: オーストラリア、ベルギー、加、中、仏、独、日、韓、ロシア、シンガポール
、南アフリカ、スイス、英、米
• ドキュメント
–
–
–
–
8
IoT mind map
Market Requirements
IoT Standards roadmap
Reference Architecture
SWG Planningによる活動方法
9
Annual time line & Environmental Scan
▲ 12月 1月 2月
総会 Call for inputs
3月
4月
5月
Online survey
Environmental Scan
6月
7月
8月
9月 10月 11月
＠総会▲
Analysis & report
Discussion
Decision
Gartner reportなどを活用して新技術領域を抽出。それらがJTC 1において標準化の対象と
なるかどうかをアンケート形式により問いかける。意見の多かったものや、JTC 1との結びつ
きが強いものを掘り下げて検討する。2014年度 抽出領域は以下のトピック
1.
2.
3.
Mobile Device Diversity and Management
The Internet of Everything
Cloud Computing in its various facets
1.
2.
3.
4.
5.
Software Defined Anything
Smart Machines
1.
2.
3.
6.
10
Hybrid Cloud and IT as Service Broker
Cloud/Client Architecture
The Era of Personal Cloud
Smart Machines (contextually aware, intelligent personal assistants)
Smart Machines (smart advisors)
Smart Machines (advanced global industrial Systems)
3-D Scanning, Copying and Printing
新技術領域とハイプサイクル
11
Source: Gartner August 2013
Study Group on Big Data
•
•
2013 JTC 1 Plenary (ペロス・ギレック)
Resolution 27 – Establishment of a JTC 1 Study Group on Big Data
Recognizing that Big Data:
–
–
–
•
•
has been identified by SWG Planning as an important future area for JTC 1 focus,
is a topic of consideration within SC 32 as reported to the Plenary, and
continues to be of interest to other JTC 1 Subcommittees including SC 27, SC 34 and SC 38
JTC 1 establishes a Study Group on Big Data for consideration of Big Data
activities across all of JTC 1 with the following terms of reference:
Terms of Reference
1. Survey the existing ICT landscape for key technologies and relevant standards
/models/studies/use cases and scenarios for Big Data from JTC 1, ISO, IEC and other
standards setting organizations,
2. Identify key terms and definitions commonly used in the area of Big Data,
3. Assess the current status of Big Data standardization market requirements, identify
standards gaps, and propose standardization priorities to serve as a basis for future JTC 1
work, and
4. Provide a report with recommendations and other potential deliverables to the 2014 JTC 1
Plenary.
•
•
•
12
Convenor: Wo Chang (US, NIST)
http://jtc1bigdatasg.nist.gov/home.php
1年間の暫定組織 2014年11月のJTC 1 plenary (Abu Dhabi)にリポート
SGBDとしてのスケジュール
• 1st Meeting: March 18-21, 2014,
San Diego Supercomputer Center, San Diego, US
• 2nd Meeting: May 13-16, 2014,
Universiteit van Amsterdam, The Netherlands
• 3rd Meeting: June 16-19, 2014,
Beihang University, Beijing, China
• Telecon July, 23, 2014, Time: UTC 22:00
• Telecon Aug. xx, 2014
• 4th Meeting: September 2-3, 2014
London(?), UK
• Telecon Sept. xx, 2014
13
第１回目会合
• 2014年3月18-21日 サンディエゴスーパーコンピュータセンタ
• ワークショップ２日、JTC 1会合２日
• 参加者 ３８人 ８カ国
– 米国２４（NIST、UCSD、Indiana大、Data Tactics、Toshiba、Oracle、Boeing、
SAIC、JCC Consulting、Brocade、Microsoft、R2AD、FutureWei、Verizon、
Teradata、HP、Fujitsu、Kryton Brothers、SC32議長、SC32/WG3Convenor、
SC38議長）
– ドイツ２（Rasdaman GmbH、Oracle）、フランス１（Discinnet Labs）
– 英国１（Huawei Technologies）
– 韓国５（ ETRI、Korea Database Agency）、中国３（CESI、 ZTE、Huawei）
– シンガポール１（IDA 情報通信開発庁）、日本１（AIST）
• 本グループの進め方の議論が中心
– ミーティングスケジュール
– ドキュメントの扱い（N-document, M-document）
– 成果物と取り込み方（リポートテンプレート、Work Item Project Template）
14
Contributions
1. KNB Comments on the SGBD meeting schedule; National Body Contribution,
Korean National Body (KATS)
•
会議のスケジュールに関する意見・要請
2. KNB Comments on Use Case template for the SGBD Report; National Body
Contribution, Korean National Body (KATS)
•
ユースケースのテンプレートを提示
3. KNB Proposal on the template of SGBD report to JTC 1 Plenary; National Body
Contribution, Korean National Body (KATS)
•
リポートのスケルトンを提示
4. Liaison Agreement between TM Forum and ISO JTC 1 SGBD; Peter De Jesus, TM
Forum
5. Big Data Life Cycle Proposal; Zhaoming Ding, ZTE, China
•
ライフサイクルの観点からビッグデータを見ていくことを提案
6. Big Data Quality Model Proposal; Zhaoming Ding, ZTE, China
•
データ品質モデルも重要と考える
7. Liaison Statement to ISO/IEC JTC 1 Study Group on Big Data; Kangchan Lee, ITU-T
SG13
•
SG13からのインプットを紹介。リポートの関連標準化団体のところに入れる。
8. Information Storage Reference Architecture of Big Data; Yin Huang, CESI & HUST,
China
•
15
ビッグデータのためのストレージアーキテクチャを提案
NBD-PWG(NIST Big Data Public Working Group)
• 様々な領域でBDの重要性が認識されているが、コンセンサスが十分に
得られてはいない、との認識で作業グループをNISTに設立
• 2013年6月下旬から作業を開始し、ドキュメントを創出中（鋭意更新中）
16
NIST Big Data Definitions
Big Data consists of extensive datasets, primarily in the
characteristics of volume, velocity, and/or variety that require a
scalable architecture for efficient storage, manipulation, and
analysis.
A data scientist is a practitioner who has sufficient knowledge in
the overlapping regimes of business needs, domain knowledge,
analytical skills, and software and systems engineering to manage
the end-to-end data processes through each stage in the data
lifecycle.
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NIST Big Data Reference Architecture
18
NIST Big Data Usecase 51
•
•
•
•
•
•
•
•
•
19
Government Operation (1-4): National Archives and Records Administration, Census
Bureau
Commercial (5-12): Finance in Cloud, Cloud Backup, Mendeley (Citations), Netflix,
Web Search, Digital Materials, Cargo shipping (as in UPS)
Defense (13-15): Sensors, Image surveillance, Situation Assessment
Healthcare and Life Sciences (16-25): Medical records, Graph and Probabilistic
analysis, Pathology, Bioimaging, Genomics, Epidemiology, People Activity models,
Biodiversity
Deep Learning and Social Media (26-31): Driving Car, Geolocate images/cameras,
Twitter, Crowd Sourcing, Network Science, NIST benchmark datasets
The Ecosystem for Research (32-35): Metadata, Collaboration, Language Translation,
Light source experiments
Astronomy and Physics (36-40): Sky Surveys compared to simulation, Large Hadron
Collider at CERN, Belle Accelerator II in Japan
Earth, Environmental and Polar Science (41-50): Radar Scattering in Atmosphere,
Earthquake, Ocean, Earth Observation, Ice sheet Radar scattering, Earth radar
mapping, Climate simulation datasets, Atmospheric turbulence identification,
Subsurface Biogeochemistry (microbes to watersheds), AmeriFlux and FLUXNET gas
sensors
Energy (51): Smart grid
NIST Security & Privacy
20
NIST Security & Privacy
10 salient challenges for big data security and privacy
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
21
Secure computations in distributed programming frameworks
Security best practices for non-relational data-stores
Secure data storage and transactions logs
End-point input validation/filtering
Real time security monitoring
Scalable and composable privacy preserving data mining and
analytics
Cryptographically enforced access control and secure
communication
Granular access control
Granular audits
Data provenance
Research Data Alliance
22
23
SGBD リポート 目次案
1. Scope
2. References
3. Terms and definitions
3.1. Terms defined elsewhere
Appendix I. The mapping table between
3.2. Terms defined in this report
SCs and issues of Big Data
4. Abbreviations, acronyms and conventions
Appendix II. Topics & Technologies Relevant
5. Introduction to Big Data
to Big Data Standardization
5.1. General concept of Big Data
II.1 Security and Privacy
5.2. Definition of Big Data
II.2 Distributed File Systems
5.3. Key characteristics of Big Data
II.3 Data Exchange Standards
5.4. The roles in Big Data
II.4 Meta-Data and data description standards
6. Relevant standardization activities
II.5 Distributed Data base consistency
6.1. ISO/IEC JTC 1 SC 32
6.2. ITU-T SG13
6.3. W3C
6.4. Open Geospatial Consortium (OGC)
6.5. OASIS
7. Big Data Standardization Market Requirements and Gap Analysis
7.1. Market estimation
7.2. Potential Gaps in Standardization
8. Data processing and mining JTC 1 perspective standardization areas and issues
9. Recommendations to JTC 1
24
候補となる標準化アイテム
• ユースケースを参照アーキテクチャにマップし、コンポーネン
トを抽出、コンポーネント間のインタフェースを定める
• Interfaces to databases
• Representation of events
• Description of transformations (JSON and/or xml to
tables)
• Interfaces between analytics and data processing
• Metadata to support data access and data flow for
diverse analytic
• Database schemas and configuration
• Query language for visualization data caches
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今後
• 第三回会合（中国6月）でのワークショップ開催
– 話題の提供を求む
• 第四回会合（英国9月）およびテレコンでのリポートまとめ
– 取り込むべき要素やテキストを求む
– リポートのレビュー
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