VectorNet

VectorNet
概要

VectorNetは、Node Vector Labが開発する高速ベクターデータ伝送ネットワークシステムです。分散環境におけるベクター形式のデータを超低遅延・高スループットで伝送するための革新的なネットワーク基盤を提供します。

独自のベクター最適化プロトコルとGoによる高効率な実装により、従来のデータ転送システムと比較して最大10倍の伝送速度を実現しています。

Encrypted Streams

暗号化ベクターストリーム

VectorNetはエンドツーエンド暗号化を標準装備しています。TLS 1.3とカスタム暗号化アルゴリズムを組み合わせることで、伝送中のベクターデータの完全性と機密性を保証します。

ゼロ知識証明を活用したデータ検証により、データの内容を開示することなく正当性を確認できます。金融機関や医療分野など、高度なセキュリティが要求される環境での利用を想定した設計です。

E2E暗号化 TLS 1.3 ゼロ知識証明

アーキテクチャ
概要

VectorNetは4層のレイヤードアーキテクチャで構成されています。各レイヤーが独立して最適化されており、全体として高いパフォーマンスと柔軟性を実現しています。

トランスポート層

QUIC/UDP上のカスタムプロトコル。パケットロスに強く、モバイル環境でも安定した通信を実現します。

エンコーディング層

ベクターデータ専用の圧縮・エンコーディングアルゴリズム。データサイズを最大60%削減しながら精度を維持します。

ルーティング層

AI駆動の動的ルーティングエンジン。ネットワーク状況をリアルタイムで分析し、最適な経路を選択します。

アプリケーション層

gRPC/REST APIインターフェース。あらゆるアプリケーションから容易に統合できる標準的なAPIを提供します。

パフォーマンス
指標

平均遅延

測定済

0.8ms

東京リージョン間測定値 (P99)

最大スループット

測定済

48Gbps

単一クラスター、100ノード構成

対応最大ノード数

スケーラブル

10K+

単一VectorNetクラスター内

主なユースケース

金融市場データ配信 — 超低遅延が要求される株式・為替のリアルタイムデータ配信基盤として活用。ミリ秒以下のレイテンシーで市場データを全ノードへ同時配信します。

AIモデル重みの分散転送 — 大規模言語モデルや深層学習モデルの重みデータを分散学習クラスター間で効率的に転送します。

リアルタイムセンサーデータ収集 — IoTデバイスやセンサーネットワークからの大量データを低遅延で収集・集約します。

メディアストリーミング基盤 — 高解像度動画や音声コンテンツの大規模配信インフラとして、安定した高品質ストリーミングを実現します。

分散データベース同期 — 地理的に分散したデータベースノード間のリアルタイム同期と整合性維持に活用されています。

セキュリティ機能

E2E暗号化

AES-256-GCM

mTLS認証

相互証明書検証

監査ログ

改ざん防止型

ゼロ知識証明

データ検証

DDoS対策

レート制限

脆弱性スキャン

自動継続検査

VectorNet概要