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

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

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

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ISO

IEC

ISO/IEC JTC 1 Information Technology(Joint Technical Committee 1)

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

International Electrotechnical Commission国際電気標準会議電気・電子および関連した技術

TC: Technical Committee

JTC１組織構造JTC１組織構造

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JTC 1 Subcommittee 2～40

直下の組織

SC ｘｘSubcommittee

WG xxWorking GroupSWG xxSpecial Working GroupAHGAd Hoc Group

WG xxWorking GroupSWG xxSpecial Working GroupSG xxStudy Group

SG xxStudy Group

AHGAd Hoc Group

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JTC１組織構造

• 現在20のSCが存在

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JTC 1 SC6 Telecommunications and information exchange between systemsSC7 Software and systems engineeringSC17 Cards and personal identificationSC22 Programming languages, their environments and system software interfacesSC23 Digitally Recorded Media for Information Interchange and StorageSC24 Computer graphics, image processing and environmental data representationSC25 Interconnection of information technology equipmentSC27 IT Security techniquesSC28 Office equipmentSC29 Coding of audio, picture, multimedia and hypermedia informationSC31 Automatic identification and data capture techniquesSC32 Data management and interchangeSC34 Document description and processing languagesSC35 User interfacesSC36 Information technology for learning, education and trainingSC37 BiometricsSC38 Distributed application platforms and services (DAPS)SC39 Sustainability for and by Information TechnologySC40 IT Service Management and IT Governance

SC2 Coded character sets

SWG-AccessibilitySWG-Internet of Things

SWG-PlanningSWG-DirectivesSWG-Management

WG7 Sensors networksSG Smart CitiesSG Big Data

直下の組織

Subcommittee

JTC 1/SWG 3 (Planning)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 ComputingSC38 Distributed Application Platforms and Services (DAPS) : 2009 -

– Green ITSC39 Sustainability for and by Information Technology : 2011 -

– Smart GridSWG on Smart Grid : 2009 - 2013

– Mobile ApplicationIncubator 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 CollaborationFinal reports → SCsに

– Study Group on Smart Cities– Study Group on Big Data

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SC38 DAPS(Distributed application platforms and services)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 TechnologySC39 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– 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 Products7

日本からの提案

SWG on Internet of ThingsSWG 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– IoT mind map– Market Requirements– IoT Standards roadmap– Reference Architecture

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SWG Planningによる活動方法SWG Planningによる活動方法

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Annual time line & Environmental ScanAnnual time line & Environmental Scan

1. Mobile Device Diversity and Management2. The Internet of Everything 3. Cloud Computing in its various facets

1. Hybrid Cloud and IT as Service Broker2. Cloud/Client Architecture3. The Era of Personal Cloud

4. Software Defined Anything5. Smart Machines

1. Smart Machines (contextually aware, intelligent personal assistants)2. Smart Machines (smart advisors)3. Smart Machines (advanced global industrial Systems)

6. 3-D Scanning, Copying and Printing10

▲ 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月総会 Call for inputs Online survey Analysis & report ＠総会▲

DiscussionDecisionEnvironmental Scan

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

新技術領域とハイプサイクル新技術領域とハイプサイクル

11Source: Gartner August 2013

Study Group on Big DataStudy 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 Reference1. 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.

• 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

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SGBDとしてのスケジュール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

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第１回目会合第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）

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ContributionsContributions1. 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

• 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

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NBD-PWG(NIST Big Data Public Working Group)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）

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NIST Big Data DefinitionsNIST Big Data DefinitionsBig 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 ArchitectureNIST Big Data Reference Architecture

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NIST Big Data Usecase 51NIST Big Data Usecase 51• 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

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NIST Security & PrivacyNIST Security & Privacy

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NIST Security & PrivacyNIST Security & Privacy

10 salient challenges for big data security and privacy• 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

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Research Data AllianceResearch Data Alliance

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SGBD リポート 目次案SGBD リポート 目次案

1. Scope2. References3. Terms and definitions3.1. Terms defined elsewhere3.2. Terms defined in this report4. Abbreviations, acronyms and conventions5. Introduction to Big Data5.1. General concept of Big Data5.2. Definition of Big Data5.3. Key characteristics of Big Data5.4. The roles in Big Data6. Relevant standardization activities6.1. ISO/IEC JTC 1 SC 326.2. ITU-T SG136.3. W3C6.4. Open Geospatial Consortium (OGC)6.5. OASIS7. Big Data Standardization Market Requirements and Gap Analysis7.1. Market estimation7.2. Potential Gaps in Standardization8. Data processing and mining JTC 1 perspective standardization areas and issues9. Recommendations to JTC 1

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Appendix I. The mapping table between SCs and issues of Big Data

Appendix II. Topics & Technologies Relevantto Big Data Standardization

II.1 Security and PrivacyII.2 Distributed File SystemsII.3 Data Exchange StandardsII.4 Meta-Data and data description standardsII.5 Distributed Data base consistency

候補となる標準化アイテム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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