抽象的なパルス彫刻 — テクノロジービジュアル
TECHNOLOGY

テクノロジー

AI/ML、エッジコンピューティング、クラウドネイティブ。未来のデジタルインフラを支えるNet Pulse Flowのコアテクノロジーをご紹介します。

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CORE TECHNOLOGIES

4つのコアテクノロジー

Net Pulse Flowの競争優位性を支える独自技術。10年以上の研究開発成果を製品に凝縮しています。

AI / ML 分析
独自開発のネットワークAIエンジン「NPF-Neural」が、膨大なネットワークトラフィックデータからパターンを学習。異常の兆候を事前検知し、障害を予防します。
  • 異常検知精度 99.7%（False Positive 率 0.1%未満）
  • オンライン学習による継続的モデル更新
  • 説明可能AI (XAI) による透明な意思決定
  • グラフニューラルネットワーク活用
  • エッジ推論対応 (TensorRT最適化)
PyTorch TensorFlow ONNX TensorRT
エッジコンピューティング
データ発生源に近いエッジで処理を実行。クラウドへの転送を最小化し、超低遅延とプライバシー保護を両立します。IoT・5G時代に不可欠な技術です。
  • エッジノード間の協調処理
  • 軽量コンテナ (WASM) ベース実行環境
  • オフライン動作・同期機能
  • 5G MEC (Multi-access Edge Computing) 対応
  • エッジ AI 推論 (NPU 最適化)
KubeEdge OpenYurt WASM
クラウドネイティブ
コンテナ・マイクロサービス・サービスメッシュを活用したクラウドネイティブアーキテクチャ。マルチクラウド・ハイブリッドクラウド環境で最大のポータビリティを実現します。
  • Kubernetes ネイティブ設計
  • Istio サービスメッシュ統合
  • GitOps による宣言的インフラ管理
  • マルチクラウドフェデレーション
  • FinOps対応コスト最適化エンジン
Kubernetes Istio ArgoCD
リアルタイム処理
独自設計の高性能ストリーム処理エンジン「NPF-Stream」が、数百万のイベントを毎秒リアルタイムで処理。金融・製造・通信分野の要求に応えます。
  • ゼロコピーメモリアーキテクチャ
  • DPDK (Data Plane Development Kit) 活用
  • SR-IOV による仮想化オーバーヘッド排除
  • NUMA アウェアなデータ配置最適化
  • CPU Affinity による処理スレッド最適化
Rust DPDK eBPF
抽象パルス彫刻 — Net Pulse Flowテクノロジービジョン
TECHNOLOGY STACK

技術の重ねが、
信頼を生む

Net Pulse Flowの技術スタックは、パフォーマンス・信頼性・セキュリティの三原則に基づいて設計されています。オープンスタンダードを尊重しながら、独自イノベーションで差別化を実現します。

47
特許取得数
120+
研究論文
200+
エンジニア数
STACK OVERVIEW

テクノロジースタック

NPFプラットフォームを支える技術レイヤーの全体像です。

APPLICATION LAYER — NPF-Core / NPF-Pulse / NPF-Flow / APIs INTEGRATION LAYER — Message Queue / API Gateway / Event Bus PROCESSING LAYER — AI/ML Engine / Stream Processing / Batch Engine DATA LAYER — TSDB / Object Storage / Cache / Data Catalog INFRASTRUCTURE LAYER — Kubernetes / Edge Nodes / Multi-Cloud / On-Prem L5 L4 L3 L2 L1
INNOVATION LABS

イノベーションラボ

東京・大阪・シンガポールに設置された研究開発拠点。次世代技術の研究と実装を推進します。

禅データビジュアライゼーション抽象アート — イノベーションラボ
RESEARCH FOCUS

研究開発の最前線

NPFイノベーションラボでは、学術機関・産業界との連携のもと、5〜10年先の技術課題に取り組んでいます。量子ネットワーク、神経形態コンピューティング、自律型ネットワーク制御などの最先端領域を研究しています。

01
量子暗号通信
QKD（量子鍵配送）を用いた次世代セキュア通信の実用化研究
02
自律型ネットワーク
強化学習による完全自律のネットワーク制御システム
03
6G基盤技術
テラヘルツ波通信とAI統合による6G プロトコル開発
04
神経形態処理
脳型チップを活用した超低消費電力エッジAI処理
47
特許取得数
120+
研究論文
28
大学連携数
¥8B+
年間R&D投資額
OPEN SOURCE

オープンソースへの貢献

Net Pulse Flowはオープンソースコミュニティの積極的な参加者です。主要プロジェクトへの貢献と独自ツールの公開を通じて、業界全体の技術力向上に貢献します。

npf-netmon
高性能ネットワーク監視エージェント。Go言語製でメモリ効率に優れる。
Go eBPF 2.3k ★
flow-connector-sdk
データフローコネクター開発キット。任意のデータソースをNPF-Flowに接続可能。
Rust Python 1.8k ★
pulse-alerting-rules
コミュニティ駆動のアラートルールライブラリ。500+ のプリセットルール。
YAML PromQL 987 ★
topology-viz
WebGLベースのネットワークトポロジービジュアライゼーションライブラリ。
TypeScript WebGL 3.1k ★
npf-chaos-toolkit
ネットワーク障害シミュレーションツール。カオスエンジニアリング実践に対応。
Python Docker 654 ★
edge-ml-runtime
エッジデバイス向け超軽量MLランタイム。ARM/RISC-V対応の独自最適化実装。
C++ WASM 1.2k ★
GitHubで全リポジトリを見る
API REFERENCE

APIドキュメントプレビュー

RESTful設計に準拠した直感的なAPI。包括的なドキュメントとSDKで素早い統合を実現します。

NPF API v2.0 — https://api.netpulseflow.com/v2
// NETWORK MONITORING ENDPOINTS
GET /networks 全ネットワークトポロジー取得
GET /networks/{id}/metrics リアルタイムメトリクス取得
POST /networks/{id}/alerts アラートルール作成
// DATA FLOW ENDPOINTS
GET /flows/pipelines パイプライン一覧取得
POST /flows/pipelines 新規パイプライン作成
DELETE /flows/pipelines/{id} パイプライン削除
// AI/ML ENDPOINTS
POST /ai/anomaly-detection 異常検知モデル実行
GET /ai/predictions/{network_id} 障害予測取得
APIドキュメントを取得
PARTNER TECH

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