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ABEJAの映像解析を⽀える仕組みと
Rancher
Japan Container Days v18.12 1C4 スポンサーセッション
ABEJA Inc. Development Division
⼤⽥黒 紘之
大田黒 紘之 @xecus
ABEJA, Inc.
Development Division
Engineer 
2015年新卒入社
• Device Development
• Infrastructure
• Video Analysis Application
• DeepLearning
https://qiita.com/xecus/items/b7350111024b5fc2d9ae https://tech-blog.abeja.asia/entry/making-flu-warning-iot-device
SORACOM-UG JAWS IoT⽀部
AGENDA
・会社・サービス紹介 (5min)
・バックエンドのご紹介 (5min)
・ABEJAにおけるRancher活⽤ (10min)
 ・導⼊の背景・活⽤状況
 ・導⼊して良かったコト 今困っているコト
 ・今後の展望
ゆたかな世界を、実装する ― Implement a Fruitful World ―
社名 株式会社ABEJA (ABEJA Inc.)
本社 東京都港区⽩⾦1-17-3 NBFプラチナタワー
代表者 代表取締役社⻑CEO 岡⽥ 陽介
設⽴ 2012年9⽉10⽇
Vision イノベーションで世界を変える
出資企業
NVIDIA 三菱UFJキャピタル株式会社
株式会社産業⾰新機構 みずほキャピタル株式会社
伊藤忠商事株式会社 株式会社インスパイア
東芝テック株式会社 ダイキン⼯業株式会社
株式会社セールスフォース・ドットコム
株式会社トプコン 株式会社NTTドコモベンチャーズ
武蔵精密⼯業株式会社
代表取締役社⻑ CEO 兼 CTO
岡⽥ 陽介
取締役 CRO(最⾼研究責任者)
緒⽅ 貴紀
取締役 COO 兼 CFO
外⽊ 直樹
取締役 ファウンダー
富松 圭介
2012
ABEJA Platform
取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
IaaS Cloud
PaaS
Processor
On-premise Data Center
API
Copyright © 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.
Copyright © 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.
(New) リピーター推定機能
顔画像から特徴量(個⼈識別符号)
を抽出し、特徴量がマッチした⼈物
をリピート客と判断
(⾃社で研究開発したアルゴリズムを
利⽤)
※経済産業省から3⽉30⽇にリリー
スされた「カメラ画像利活⽤ガイド
ブックver2.0」に準拠
Insight for Retail
導入規模の変化
0
500
1000
1500
2000
2015年 2016年 2017年
100台
(10社50店舗)
800台
(30社200店舗)
1900台
(100社480店舗)
導入デバイス数
導入企業様
サービス規模
Video Traffic
10TB / Day
Containers
7,000+
サービス提供の仕組み
⾃社開発カメラ
(+LiDAR)
汎⽤ネットワーク
カメラ
POS・IoTデバイス
サービス基盤(国内)
接続可能なデバイスの一例
ABEJAカメラ(⾃社開発) ⼀般的なネットワークカメラ
LiDARセンサー
(⼀部ベンダーのみ対応)
LIDARセンサーイメージ 出典:https://jp.techcrunch.com/2017/02/13/20170212wtf-is-lidar/
バックエンドの役割
①店舗内の様々なデバイスからのデータを処理し、分析可能な状態にする
(データデリバリー観点)
②IoT x AIサービスの導入・運用に必要な機能を社内サポートチームに提供する
(運用観点)
⾃社開発カメラ

(+LiDAR)
汎⽤ネットワーク
カメラ
POS・IoTデバイス
映像録画
システム
ダッシュボード
システム
メール配信
システムデータ変換システム
可視化&配信系
各種運⽤ツール群(監視系、管理ツール等)
映像解析システム
Powered By
Support Members
ABEJA Insight For Retail  サービス基盤全体像
店舗側とサービス基盤の結合部 (※クラウド型)
店舗内 機材専⽤LAN
カメラカメラカメラ
PoE
Switch
その他IoT
デバイス
ABEJA
Router
ABEJA
ISP
Backend
国内外 数百拠点以上
映像解析
システム
サービス基盤サイド
暗号化
通信
映像録画
システム
(⼀部省略)
映像
FaceDetector
(顔検出)
Feature Extractor
(特徴量抽出器)
映像解析システムの実装
FaceIdentifier
(顔識別器)
ダッシュ
ボード
特徴量データベース
Demographic Estimator
(年齢・性別推定器)
年齢性別・リピーター判定部顔画像・特徴量抽出部
※解析後の動画は即時破棄
※ガイドブックに準拠したデータ管理
データフロー監視
Metrics
カメラA
映像録画システムの実装
ABEJA
Platform
録画
コンテナ
(カメラA⽤)
動画変換
コンテナ
(カメラA⽤)
暗号化接続
終端コンテナ
データフロー監視
Metrics
コンテナリポジトリ
Image
ABEJAにおけるRancher活⽤
Rancher導⼊背景
・Prod利⽤開始: 2017年11⽉頃 (ちょうど1年たちました🎉)
・今年の頭にDocker Swarmから移⾏
⇨ 2016年初旬に構築した録画基盤でいくつか課題があり、基盤を
改修するタイミングがあった
⇨さくさくと検証が進み、試験的なProd投⼊を決意。
問題なかった為、全てRancher移⾏を完了 (2018年1⽉)
Rancher導⼊規模
・導⼊規模
・Rancher ノード数 +300台
・数千コンテナを運⽤中
・トラフィック +10TB/Day
・コンテナベースの録画基盤
のBEに利⽤
旧録画基盤 (~2018/1)
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
DockerSwarm
Master
KVS
Cluster(ETCD)
Configuration
Manager
Router Router Router
旧録画基盤 (~2018/1)
サブネット増設
コスト
構成管理Master
の⾼負荷
OSが古くなってきた
MasterServer⾼負荷 & SPOF
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
Node Node
Node Node
Node Node
・・・ ・・・
DockerSwarm
Master
KVS
Cluster(ETCD)
Configuration
Manager
Router Router Router
CLIベースのオペレーション
Rancher移⾏の決め⼿
・環境構築の容易さ
⇨Dockerベースで数発コマンドを叩いただけで、環境ができてた
・既存コンテナの移⾏が簡単だった
⇨既存コンテナをDockerComposeに書き直したら移⾏できた
・Web管理UIの提供
⇨ひと⽬でホスト・コンテナの状態がわかる!!!
・周辺システムとの連携のしやすさ
⇨Rancher API、RancherCLI、Docker Remote API
参考:Rancher Serverの起動
←Rancher 2.0が2018/5にリリース
Rancherを取り巻く
実装・運⽤
設計時に⼤切にした事
・⼤規模クライアントの新規・追加受注に迅速に対応できる
⇨デパート等の導⼊時は⼀晩で100台以上のカメラがつくことがある
・障害に強いシステムづくり
具体的に:障害発⽣時の迅速なリカバリ / 影響範囲を抑える
※過去に⾊々あった。オペミスによるクラスター破壊経験あり
・オペレーションを簡単に
⇨インフラの知識がない⼈でもシステム運⽤ができるようにする
※旧システムでは、ノードやネットワークのスケールアップにそこそこの知識が必要だった
API Server
& DeployWorker
社内ツール フロント
ログ基盤
KVS
(ステート管理⽤)
録画⽤ Rancherクラスタ
論理リージョン(A)
録画⽤ Rancherクラスタ
論理リージョン(B)
録画⽤ Rancherクラスタ
論理リージョン(C)
プライベート
コンテナリポジトリ
コンテナ・VMイメージ
⽣成パイプライン
物理リージョン
バックエンドの特徴
・API経由で、Terraformが動く事で全⾃動でリージョン作成・ノードのスケー
ルができるようになっている
※1リージョン = 1Rancherクラスター
・API経由で、録画コンテナ構成⽤のDockerComposeを⽣成し、Rancherクラ
スタに投げるようになっている
・リージョン間(Rancherクラスタ間)で録画コンテナをマイグレーションで
きるようにしている
リージョンの構成
L2 Switch
VPC Router
・
V
R
R
P
MySQL with HA Cluster
Rancher Master
Node
Clusters
Monitoring
(Others)
L2 Switch
VPC Router
・
V
R
R
P
MySQL with HA Cluster
Rancher Master
Node
Clusters
Monitoring
(Others)
L2 Switch
VPC Router
・
V
R
R
P
MySQL with HA Cluster
Rancher Master
Node
Clusters
Monitoring
(Others)
※独⽴したRancherクラスタ1単位
バックエンドの特徴
【良かった事】
①深刻な障害発⽣時に、解析クラスタ全体が死ななくなった。
②インフラを「壊して作り直す」が当たり前化。
⇨インフラ全体のアップデートを容易になった。
③⼀瞬でスケールできるので、⼀晩でカメラが100台増えようが問題なくなった
【つらい事】
①運⽤時のリージョン切り替えコスト
②APIサーバーのコードが複雑
RancherUIを活⽤したトラブルシューティング
・独⾃開発の監視系からアラートが上がってきた時に、RancherUIで簡単に
ノード・コンテナ状況確認・トラブルシューティングができる
⇨社内サポートチームが、⽇常運⽤と簡易トラブルシューティング
を回せるようになった😎
Rancherの良いところ (再掲)
・環境構築の容易さ
⇨数発コマンドを叩いただけで、環境ができてた
・既存コンテナの移⾏が簡単だった
⇨既存コンテナをDockerComposeに書き直したら移⾏できた
・Web管理UIの提供
⇨ひと⽬でホスト・コンテナの状態がわかる!!!
・周辺システムとの連携のしやすさ
⇨Rancher API、RancherCLI、Docker Remote API
Rancherで今困っているコト
・APP,DBインスタンスコスト:⼤量のノード追加・コンテナデプロイ
時のApp,DBの負荷が⾼く、⽐較的⼤きなインスタンスサイズのDBをつ
けている(ノード規模が⼤きいせいかもしれません…)
・スタック・ホストが多くなるとUIが重くなる
情報収集中 😭
(余談) DS基盤としての利⽤
Master Control Plane Node
Node 1
(SuperMachine)
Rancher 2.0
Dask Scheduler
(label)
DASK
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Node N
(SuperMachine)・・・
Logic A Logic B Logic C
We’re Hiring!
https://www.wantedly.com/companies/abeja
Thank you !!

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