2009-2012,all rights © NetCommerce inc. ,2014
reserved by NetCommerce
ITビジネスのキーワード  2014

攻めのIT

アジャイル開発	

デジタル・リマスタリング
レガシー・アプリを新しいテクノロジーで再構築	

守りのIT

マッシュアップ開発
開発FW	

セキュリティ & DR

マルチスキル
エンジ...
最新ITトレンドと
ビジネス・イノベーション
1 IT × イノベーション・これから何が起きるのか
2 クラウド・コンピューティング
3 仮想化・SDx・垂直統合システム
4 ストレージとデータベース
5 ビジネス・インテリジェンスとビッグデー...
IT X イノベーション

これから何が起きるのか

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
ITプラットフォームの歴史/サーバーの視点から
~1964
業務別専用機

1980~

2010~

汎用機

汎用機

汎用機

汎用機

メインフレーム

メインフレーム

メインフレーム

メインフレーム

IBM

PCサーバー

S...
クラウドがもたらすイノベーション	
クラウド + モバイル + IoT
が一体となったIT基盤

クラウド
IoT

職場だけではない、
あらゆる日常生活や行動が
ネットワークを介して
情報システムとつながる
新しい社会基盤

Internet...
クラウドがもたらすイノベーション	
クラウド + モバイル + IoT
が一体となったIT基盤
職場だけではない、
あらゆる日常生活や行動が
ネットワークを介して
情報システムとつながる
新しい社会基盤

これからのビジネス
や生活の基盤

本...
クラウドがもたらすイノベーション	
クラウド + モバイル + IoT
が一体となったIT基盤
デバイスの種類が増える
UIが +UX へ
アクセス手段が多様化する

表面的
な変化

常識が変わる = パラダイム・シフト

仕事のやり方が変わ...
クラウドがもたらすイノベーション	

クラウド・モバイル・ビッグーデータ・ソーシャル・IoTなど
新しいテクノロジーを組み込んでビジネス・プロセスの変革を進め
新しい競争優位のメカニズムを創出する

デジタル・リマスタリング

仕事のやり方が変...
クラウド・コンピューティングの価値
v  「所有」から「使用」へ
v  TCO削減の根拠
v  システム資源のECサイト

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
「所有」から「使用」へ	
v TCOの上昇
v IT予算の頭打ち

クラウドへの期待

ソフトウェアを「所有」

使えればいい
「所有」では対応できない

ライセンス使用権を「所有」

TTCCOOの

上昇  

サービスを「利用」	

...
TCOの削減の理由	

移行・環境変更に
かかる一時経費	

コストパフォーマンスが
長期的に固定化	

リース

システム関連機器の
コストパフォーマンス

2006/3/14〜
31回値下げ

クラウド
新機種追加、新旧の入替えを繰り返し
...
システム資源のECサイト	
従来の方法

クラウド

メーカー
ベンダー

オンライン・リアルタイム
見積書
契約書

調達手配
導入作業

セルフ・サービス・ポータル

l  調達・構成変更
l  サービスレベル設定
l  運用設定
l...
クラウド
コンピューティング

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
クラウド・コンピューティングの起源とGoogleの定義	
Google CEO エリック・シュミット 6.Mar.2006, “Search Engine Strategies Conference @ San Jose, CA
「新しいモデル...
クラウドの定義/NISTの定義	
クラウドコンピューティングとは・・・

米国国立標準技術研究所

v  共用の構成可能なコンピューティングリソース
(ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリ
ケーション、サービス)の集積
v  どこから...
クラウドの定義/サービス・モデル (Service Model)	

アプリケーション

SaaS

アプリケーション  /  Consume
エンドユーザー

Software
as a Service

PaaS

ミドルウェア

開発実行...
データセンター・ビジネスとクラウドの関係	
高

低

ユーザー企業の運用管理負担

アプリケー
ション

アプリケー
ション

アプリケー
ション

アプリケー
ション

アプリケー
ション

アプリケー
ション

アプリケー
ション

ミド...
クラウドの定義/配置モデル (Deployment Model)	
LAN

LAN

LAN

専用回線・VPN

LAN

インターネット

特定企業占有リソース
リソースを
固定割当て

個別企業専用リソース

プライベート・クラウド

...
クラウドの定義/パブリックとオンプレミスの関係	
アプリケーション
ミドルウェア
オペレーティング・システム
ハードウェア
SaaS

PaaS

ネットワーク

IaaS

企業を越えて
共用

パブリック・クラウド

2009-2013,a...
クラウドの定義/5つの本質的な特徴	

無人
コンピューティング
システムの実現
TCOの大きな割合を占
める人件費の劇的削減

人的介在を排除
The NIST Definition of Cloud Computing	

パブリック
クラ...
ハイブリッド・クラウド	
同一のアーキテクチャー
パブリック・クラウド
リソース A

標準化の主導権争い
ユーザー・ビュー

リソース B
リソース A

セルフサービス・ポータル

リソース B

プライベート・クラウド

パブリックと
プ...
セルフサービス・ポータル	
v  システム構成
v  運用方法
v  セキュリティなど	

システム
資源管理

サーバー

仮想化

ストレージ

仮想化

ネットワーク

仮想化

2009-2013,all rights reser...
Microsoftの戦略	
Visual Studio

ASP.NET
App

.NET
App

Win32
App

これまでのオンプレ
ミスアプリをそのま
まサービス化するこ
とが可能

ASP.NET
App

.NET
App

...
Oracleの戦略	

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
オープン・クラウドの動向	
SaaS
PaaS
CloudFoundry

OpenShift

(VMware)

(RedHat)

IaaS
Amazon互換

OpenStack

(Rackspace/NASA)

Eucalyptu...
クラウドOS	

Open Source Software

Proprietary

Amazon互換API・マルチVM

独自API・個別VM

vCloud

2009-2013,all rights reserved by NetCom...
クラウドの価値	
価 値

部
門

情
報

経
営
者

ー ー
2009-2013,all rights reserved by NetCommerce

無人コンピューティング環境
の実現によるTCOの削減

IT予算の増加に対する圧力...
クラウドに期待される価値の違い	

ユーザー
企業

ITベンダー企業

75%
102万6000人

IPA人材白書・2012/日経SYSTEMS 2012/8を参考に作成

ITベンダー
企業

ITエンジニア
の人数

ユーザー企業

7...
Salesforce1 のコンセプトとクラウドの方向性	
“No Hardware, No Software”
“Mobile First & IoT Next”
“Every thing Connected by API ”

v あらゆる...
仮想化
SDx
垂直統合システム

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
仮想化ついての一般的理解	
独立した3台のマシン
として扱うことができる

仮想マシン

仮想マシン

仮想マシン

Virtual Machine

Virtual Machine

Virtual Machine

仮想化ソフトウェア
Hy...
Software-defined Environmentとは	
IT基盤をすべて
ソフトウェアで制御
できるようにする技術	

仮 想
リソース

ネットワーク

ネットワーク

ネットワーク

Software-Defined Environ...
Software-defined Environmentとは	
仮想リソース
必要とするリソースを
物理構成に関わらず
柔軟に調達・変更可能

1.  スピードとアジリティ
システム・リソースの調達や構成の変更を物理作業を伴わず柔軟・
迅速にで...
垂直統合システム	
アプライアンス
特定の用途

Ø  IBM PureApplication Systems
Ø  Oracle Exadata

設定不要

プラットフォーム  /  PaaS型

ミドル
ウエア

垂直統合システム
様...
仮想化・自動化・自律化の関係	

自
律
化

仮想マシン、ミ
ドルウェア、ア
プリケーション
の稼働状況を監
視し、運用パ
ターンに沿って
設定を調整する

運用パターン

ü 
ü 
ü 
ü 
ü 
ü 
ü 

ハード・ソ...
クラウドOSとの関係	
SaaS

運用パターン

自
律
化

運用管理者

アプリケーション

コントローラー

監
視

ミドルウェア

監
視

セルフ・サービス
ポータル

仮想リソース

PaaS

操作

操作

クラウドOS

...
製品やサービスの位置付け	
SaaS

垂直統合システム

自
律
化

IBM
PureApplication
System

PaaS

クラウド・サービス
クラウドOS

Elastic Beanstalk
IBM
PureData
Sy...
ビジネス・インテリジェンス

と
ビッグデータ

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Business Intelligence (BI)とは	
業務システムのデータを使った分析レポートの作成
売上分析レポート、顧客分析レポート、生産実績レポートなど

エンドユーザーの依頼を受けて情報システム部門が担当
ü  こちらの欲しいも...
BIの利用者とリクエスト	

現在の在庫状況は?

在庫管理システムへの問い合わせで解決

1ヶ月後の在庫状況は?

在庫管理、受注管理、生産管理システムなど
からのデータをつきあわせないと回答できない

年間の在庫量推移は?

上記に加え、販...
ビジネス・インテリジェンスのプロセス	
効率的な業務処理

CRM
データ
収集

適切・迅速な意志決定

BI
Q&R(Query & Report)	

マスタ

DB
データ
抽出

OLAP

ETLシステムから書き出されたデータ
を保...
ビジネス・インテリジェンスの3つの分析機能	
Q&R	

BI	

Query & Report	

Business

業務システムから生み出される多
様かつ膨大なデータを情報システ
ムの専門家を介在せず検索し、表
やグラフとして加工編集でき...
BIの歴史的変遷と区分	
未来

現在

これから何が起こるのか?

BIG

DATA

今、何が起こっているのか?
予測、最適化

なぜ起きたのか?

モニタリング

データマイニング
統計分析

機械学習
過去

何が起きたのか?	
	
...
BIの利用形態から見た区分	
分析

事実の「見える化」

予実の比較と最適化

v  拠点別・製品別の在庫量

v  適性発注量予測

v  事業所別・営業予実
v  店舗別・売上状況

v  予測と実績の比較
v  有効策の予測...
適用例: ダッシュボード、スコアリング、ゲージ	
複雑な情報を速やかに伝達するために、さまざまな企業システムのデータを、ゲージチャート、
地図、グラフなどのグラフィカルな要素を使用した視覚性に富んだ形式にして、さまざまなビ
ジネス状況をまとめて...
ビッグデータとは	
頻度

v  ビッグ・データとは新しい
ものではない
大容量、高速、多様なデータは、長年存在
してきた。新しいのは、このデータを効果
的な方法で処理/管理/分析できる低コス
トのソリューションやツールである

OLTP

...
急激なデータの増大	

35ZB

約20倍
情報爆発
infoProsion

1350EB

150EB

2009
2009-2013,all rights reserved by NetCommerce

178EB
150EB

17...
ビックデータが生まれた背景	
 ストレージ :容量増加  X 価格低下
 プロセッサー:処理能力上昇  X 価格低下

これまでにできなかった

 ソフトウェア:Hadoop,NoSQL etc

規模・範囲・組合せ

Internet

最適...
急激なデータの増大	
モノのインターネット
IoT : Internet of Things
ソ
ー

スマート・モバイル・デバイス

シ

デバイスのスマート化
l  インターネット接続デバイスの拡大
l  デジタル・デバイド解消による利...
急激なデータの増大	
あらゆる活動のデータ化
常時接続により日常の
人間行動がリアルタイ
ムで入手できる

Internet

これまでの  
枠組みでは  
処理不能!  

Volume
量

モバイル

ソーシャル

Big Data
ビ...
ビッグデータ	

Volume
量

Velocity
増加速度
更新頻度	

Variety
多様性

Real Time
リアルタイム性

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/...
ビッグデータとは	

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce

 http://www.soumu.go.jp/main_content/000190689.pdf
ビッグデータとは	

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce

 http://www.soumu.go.jp/main_content/000190689.pdf
ビッグデータとビッグデータ処理	
Real Time

Velocity	

Variety

Volume

ビッグ・データ
Big Transaction Data

Big Interaction Data

業務システム
オフィス・アプ...
大規模分散処理システム Hadoop	

Big Data
タ
を
分
割

Task Tracker

REDUCE

Task Tracker

デ

・・・
Data Node

Task Tracker

Data Node

Task...
No SQL データベース	
Big data
非構造化
テキスト

半構造化

動画

Key
001
002

音声

001
002

Document 1

Document 2

山田太郎

中村一郎

顔写真

財務部

管理部

...
ビッグデータをサポートするクラウドサービス	

クラウド・サービスの普及で
ビッグ・データ利用の可能性が広がる
2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
ストレージ
と
データベース

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
ストレージ・テクノロジーが注目される理由	
ビッグ・データ
モバイル、IoTなどから生まれる
ビッグーデータへの対応は現実的
課題となっている

ビジネス・スピード
ビジネス・サイクルの加速、不確
実性の拡大により、データ利用
ニーズが大きく変...
フラッシュ・ストレージ/半導体の進化から取り残されるHDD	

CPUは10年で100倍の性能
HDDはほとんど変わらず

IOのボトルネックで
アプリケーションの
性能向上に限界

100
倍
10
倍

2000

2009-2013,al...
フラッシュ・ストレージ/半導体ストレージとその分類	
サーバーサイド・フラッシュ
(PCIeフラッシュ)

フラッシュ・ストレージ

独自コントローラを備えSATAなどのティ
スクI/F・ドライバをバイパスし、超高速

オールフラッシュ・ストレ...
フラッシュ・ストレージ/性能比較と用途	
数百万IOPS

メモリー速度に近いIO速度

v  仮想化  
v  データ分析
v  デーベース処理

(サーバーやデスクトップ)

3桁の違い

数万IOPS
DRAM

SRAM
キャッシ...
フラッシュ・ストレージ/提供される価値	
大量アクセス+高速応答
現状のHDDストレージによる対応

フラッシュストレージによる対応

CPU

CPU

メモリー

メモリー

分散キャッシュ

大規模分散処理
(NoSQL)

シャーディン...
フラッシュ・ストレージ/ 普及の背景	
大量アクセス+高速応答

高速
(HDDの1000倍)

高密度
(設置面積)

低消費電力

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v フラッシュ...
インメモリー・データベース	
揮発性メモリー(DRAM)

DBMS

データ
データ更新

定期的
セーフ
ポイント

DRAMなどの揮発性メモリーの
一次記憶(主記憶装置)に
データを保持・処理
SAP HANA, IBM solidDB
...
デュアル・フォーマット・データベース	
業務トランザクション処理

OLTP
(Online Transaction Processing)

頻繁にデータを追加・更新

列
列指向
単
位 データベース
で
(DWH)
処
理

行単位で処理...
補足資料

2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
クラウドの定義/NISTの定義 まとめ	
サービス・モデル
Service Model

ー

PaaS

LAN

FW

IaaS

プロバイダーのデータ・センター

専用

VPN

ハイブリッド・クラウド: パブリックとプライベートの組...
これ一枚でわかるクラウド・プラットフォームの進化	
はじめから
SaaSとして開発

2000
SaaS

独自からオープンへ	

Salesforce .com
CRM

2004/2006
Google Apps

IaaSに
ミドルウェア...
仮想化とは/仮想化の種類と構成	
仮想化
サーバーの仮想化
デスクトップの仮想化
クライアントの仮想化
アプリケーション方式
ストリーミング方式

アプリケーションの仮想化
画面転送方式
ストリーミング方式

ストレージの仮想化
ブロック・レベ...
仮想化とは/仮想化の種類 1	
デスクトップの仮想化

サーバーの仮想化

VDI Virtual Desktop Infrastructure
クライアント
画面

クライアント

画面

画面

KB

KB

マウス

クライアント

ク...
仮想化とは/仮想化の種類 2	
アプリケーションの仮想化
(画面転送方式)
クライアント

クライアント

クライアント

画面

画面
KB

KB

マウス

マウス

ランタイム
実行環境

画面

KB

アプリケーションの仮想化
(ス...
仮想化とは/仮想化の種類 3	
クライアントの仮想化
(アプリケーション方式)

クライアントの仮想化
(ハイパーバイザー方式)

クライアント

クライアント

アプリケーション

アプリケーション

アプリケーション

ミドルウェア

アプ...
仮想化とは/仮想化の種類 4	
ストレージの仮想化

ストレージの仮想化

(ブロックレベルの仮想化)

(ファイルレベルの仮想化)

コンピューター コンピューター

コンピューター コンピューター

コンピューター

ネットワーク
サーバー...
仮想化とは/仮想化の種類 5	
ネットワークの仮想化
(仮想LAN/VLAN)

スイッチA

スイッチB

スイッチ

スイッチ

VLAN01
物理的なネットワーク構成

スイッチ

VLAN02

VLAN03

論理的なネットワーク構成...
仮想化とは/サーバーの仮想化とネットワークの関係
	
【構築する側の視点:物理構成】

【運用する側の視点:論理構成】

物理マシン
仮想マシン

仮想マシン

仮想マシン

マシン

マシン

マシン

アプリ

アプリ

アプリ

アプリ
...
ネットワークの課題	
仮想サーバーの
予測できない増殖

物理サーバー間の
仮想サーバーの移動
物理サーバー1

VM
A

VM
B
仮想スイッチ

VM
C

ライブマイグレーション	

CのVLANを削除

物理サーバー2

VM
C

...
ネットワークの課題	
これまでのネットワーク仮想化の手段

VLAN (仮想LAN)
スイッチの設定を手動で行わなくてはならない

ひとつのVLANで最大2000個程度が限界

仮想マシンのVLANをまたがる移動、
ネットワーク機器の追加、Qo...
新たな取り組み	
                   SDNを実現するためのプロトコル

Open Network Foundation  since 2011
Board
Members
Members
as of 07.Feb.12

2...
仕組み	
従来のIPネットワーク
管理者

管理者
アプリケーション
プログラム

l  ホート番号
l  送信元IPアドレス
l  送信先IPアドレス
l  VLAN ID
l  MPLSラベル
l  ・・・

OpenFlowコ...
仕組み	
従来のIPネットワーク
管理者

管理者

アプリケーション

API
Cプレーン
経路制御機能
Cプレーン
経路制御機能

Cプレーン
経路制御機能

Dプレーン
データ転送機能

Dプレーン
データ転送機能

Cプレーン
経路制御...
仕組み	
物理ネットワーク

VM A

VM B

OpenFlow
スイッチ

OpenFlow
スイッチ

VM C

VM C

OpenFlow
スイッチ

OpenFlow
スイッチ

VM A

VM B

OpenFlow
スイ...
仕組み	
従来のネットワーク
特定のベンダーに依存したプロトコル

業界標準のオープンなプロトコル

ユーザー独自の設定変更や機能
追加は困難

ユーザーが独自に機能の
追加・変更は可能

スイッチ毎にベンダー独自規格の
コマンドで手動設定

...
OpenStackへの組み込み	

OpenFlow

Nova
Amazon EC2のようなコンピュートサービス機能。仮想ハイパーバイザ経由で仮想マシンを管理
Glance 仮想マシンイメージのカタログサービス。イメージをストレージに保存
S...
方式の違い	
オーバーレイ方式

ホップ・バイ・ホップ方式
OpenFlow
コントローラー

トンネル
コントローラー

従来型
ネットワーク機器

従来型
ネットワーク機器

OpenFlow
スイッチ

OpenFlow
スイッチ

従来...
適用範囲と必要性	
仮想マシン数

クラウド・プロバイダー
大規模データセンター
v  迅速なNW構成変更への対応
v  IaaS運用の自動化・統合管理
v  VLAN ID(Max 4096)の制限解消	

企業内ネットワーク
v  ...
CISCO Application Centric Infrastructure(ACI)戦略	
中核製品 Cisco Application Policy Infrastructure Controller (APIC)
ネットワークコントロ...
特徴のまとめ	

Software-Defined Network(5)OpenFlowの導入メリット (著者: 林雅之)
http://blogs.itmedia.co.jp/business20/2012/08/software-defin...
コレ一枚でわかるOpenFlowの特徴と課題	
期待されるメリット

特徴

一般的な企業に適用する場合の課題

スケール・アウト

従来はネットワーク機器のスケールアップ
でしか処理能力を拡張できない。
OpenFlowはスイッチを追加するこ...
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最新ITトレンドとビジネス・イノベーション

1,857

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大手金融事業者の情報システム子会社・入社4年目方々を対象としてITトレンドの研修教材としてまとめたものです。

IT × イノベーション・これから何が起きるのか
仮想化・SDx・垂直統合システム
ストレージとデータベース
ビジネス・インテリジェンスとビッグデータ
を2時間程度で紹介することを目的にまとめました。正直なところ、これを2時間で説明しきるのは少々大変ですが、要点を説明して、あとは参考資料として見て頂くようにすれば、なんとか2時間に納められると思います。

既に掲載しております「知識」のドキュメントから素材をピックアップ、一部追加・修正を加えて編集し直しました。

新しいチャートとして、IoTの市場の推移のチャートとSalesforce1の説明をそれぞれ1ページ追加しています。

IoTの市場は、モバイルを遥かに抜き去る勢いで拡大してゆきそうです。これは、とても衝撃的な数字であり、これからのビジネスを考えてゆく上で無視できないキーワードであることを実感させられます。

2013年9月に発表されたSalesforce1のコンセプトは、モバイル、IoT、APIといったクラウドのフォーカスされるべき要素を巧みに取り入れたものになっています。クラウドとはなにかを理解する上で、参考になると考え追加しました。

社内やお客様への勉強会資料としてご活用頂けるのではないかと思います。

http://libra.netcommerce.co.jp/

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  1. 1. 2009-2012,all rights © NetCommerce inc. ,2014 reserved by NetCommerce
  2. 2. ITビジネスのキーワード  2014 攻めのIT アジャイル開発 デジタル・リマスタリング レガシー・アプリを新しいテクノロジーで再構築 守りのIT マッシュアップ開発 開発FW セキュリティ & DR マルチスキル エンジニア 効率や利便性を犠牲にしない対策 戦略的アプリケーション開発 アプリケーション のWeb化 多重防御 階層型防御 BYOD/MDM インソーシング HTML5 マルチDC 連携運用 ゼロ・トラスト モデル スマートフォン タブレット DevOps MbaaS ハイブリッド・クラウド パブリック+プライベート連携 ソーシャル マーケティング ソーシャル コミュニケーション 24・365マネージド サービス クラウドAPI オープン ソフト/ハード/データ Hadoop エコシステム ガバナンス ITの仕組みで 業務の適正化を担保 新世代 データセンター アウトソーシング オフィスユーティリティ クラウドOS SDx/SDDC SaaS ビジネス アウトソーシング クラウド・セントリック クラウド集約と全体最適 クラウドERP グローバル標準 アプリケーション フルサービス クラウド 連結業績管理 グループ連結決算 2 Tier ERP DaaS/ VDI GPU仮想化 オフショア開発 セルフサービス クラウド 運用の 自動化・自律化 基幹業務DB+リアルタイムDWH 統合 グローバル対応 海外拠点展開と国内のグローバル化に対応 デュアルフォーマット RDB+列指向DB インメモリー 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce リソース最適化 頭打ちのIT予算、攻めの施策へリソース・シフト フラッシュ ストレージ 18.JAN.2014 18.JAN.2014
  3. 3. 最新ITトレンドと ビジネス・イノベーション 1 IT × イノベーション・これから何が起きるのか 2 クラウド・コンピューティング 3 仮想化・SDx・垂直統合システム 4 ストレージとデータベース 5 ビジネス・インテリジェンスとビッグデータ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  4. 4. IT X イノベーション これから何が起きるのか 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  5. 5. ITプラットフォームの歴史/サーバーの視点から ~1964 業務別専用機 1980~ 2010~ 汎用機 汎用機 汎用機 汎用機 メインフレーム メインフレーム メインフレーム メインフレーム IBM PCサーバー System/360 DEC 業務別専用機 UNIXサーバー ミニコン PCサーバー PCサーバー VAX11/780 オフコン IBM System/360 アーキテクチャ PCサーバー 次世代型 データセンター ダウンサイジング Intel   アーキテクチャ クラウド コンピューティング 業務別専用機 エンジニアリング ワークステーション 業務別専用機 PC PC+SMD PC (Smart Mobile Device) 自由の獲得 TCO増大への対処 分散システム 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 集中システム 分散システム 集中システム
  6. 6. クラウドがもたらすイノベーション クラウド + モバイル + IoT が一体となったIT基盤 クラウド IoT 職場だけではない、 あらゆる日常生活や行動が ネットワークを介して 情報システムとつながる 新しい社会基盤 Internet of Things モバイル Smart Mobile Device これからのビジネス や生活の基盤 リアルとネットの融合と日常化 PC Personal Computer 常時接続 随時接続 ソーシャル パーソナル ビジネス 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 本質的 な変化
  7. 7. クラウドがもたらすイノベーション クラウド + モバイル + IoT が一体となったIT基盤 職場だけではない、 あらゆる日常生活や行動が ネットワークを介して 情報システムとつながる 新しい社会基盤 これからのビジネス や生活の基盤 本質的 な変化 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  8. 8. クラウドがもたらすイノベーション クラウド + モバイル + IoT が一体となったIT基盤 デバイスの種類が増える UIが +UX へ アクセス手段が多様化する 表面的 な変化 常識が変わる = パラダイム・シフト 仕事のやり方が変わる 人との係わり方が変わる 価値観が変わる 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 職場だけではない、 あらゆる日常生活や行動が ネットワークを介して 情報システムとつながる 新しい社会基盤 これからのビジネス や生活の基盤 本質的 な変化
  9. 9. クラウドがもたらすイノベーション クラウド・モバイル・ビッグーデータ・ソーシャル・IoTなど 新しいテクノロジーを組み込んでビジネス・プロセスの変革を進め 新しい競争優位のメカニズムを創出する デジタル・リマスタリング 仕事のやり方が変わる 人との係わり方が変わる 価値観が変わる 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 本質的 な変化
  10. 10. クラウド・コンピューティングの価値 v  「所有」から「使用」へ v  TCO削減の根拠 v  システム資源のECサイト 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  11. 11. 「所有」から「使用」へ v TCOの上昇 v IT予算の頭打ち クラウドへの期待 ソフトウェアを「所有」 使えればいい 「所有」では対応できない ライセンス使用権を「所有」 TTCCOOの 上昇 サービスを「利用」 受託開発・SI(一括請負)開発 自主開発・受託開発 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  12. 12. TCOの削減の理由 移行・環境変更に かかる一時経費 コストパフォーマンスが 長期的に固定化 リース システム関連機器の コストパフォーマンス 2006/3/14〜 31回値下げ クラウド 新機種追加、新旧の入替えを繰り返し 継続的にコストパフォーマンスを改善 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  13. 13. システム資源のECサイト 従来の方法 クラウド メーカー ベンダー オンライン・リアルタイム 見積書 契約書 調達手配 導入作業 セルフ・サービス・ポータル l  調達・構成変更 l  サービスレベル設定 l  運用設定 l  ・・・ 数週間から数ヶ月 調 達 数分から数十分 数ヶ月から数年を想定 サイジング 不要・必要に応じて増減 現物資産またはリース資産 費 用 経費・従量課金/定額課金 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  14. 14. クラウド コンピューティング 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  15. 15. クラウド・コンピューティングの起源とGoogleの定義 Google CEO エリック・シュミット 6.Mar.2006, “Search Engine Strategies Conference @ San Jose, CA 「新しいモデルが姿を見せ始めている。データもプログラムも、サーバー群の上に置 いておこう、という考え方だ。私たちは『クラウド・コンピューティング』と呼んで いる。そういったものは、どこか “雲(クラウド)”の中にあればいい。必要なのは ブラウザーとインターネットへのアクセス。パソコン、マック、携帯電話、ブラック ベリー、とにかく手元にあるどんな端末からでも、クラウドは使える。・・・ デー タもデータ処理も、その他あれやこれやもみんなサーバーに、だ」 提供する側:世界中の複数拠点に分散配置 向 巨大なコンピューター・システム群 側 ネットワーク (インターネット) 利用する側:自分専用のシステム 側 15 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce http://www.google.com/press/podium/ses2006.html
  16. 16. クラウドの定義/NISTの定義 クラウドコンピューティングとは・・・ 米国国立標準技術研究所 v  共用の構成可能なコンピューティングリソース (ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリ ケーション、サービス)の集積 v  どこからでも、簡便に、必要に応じて、ネット ワーク経由でアクセスすることを可能 v  最小限の利用手続きまたはサービスプロバイダと のやりとりで速やかに割当てられ提供される NIST: National Institute of Standards and Technology クラウド・コンピューティングは コンピューティング資源を 必要なときに必要なだけ簡単に使える仕組み サービス・モデル 16 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 配置モデル 5つの特徴
  17. 17. クラウドの定義/サービス・モデル (Service Model) アプリケーション SaaS アプリケーション  /  Consume エンドユーザー Software as a Service PaaS ミドルウェア 開発実行環境・ミドルウェア  /  Build アプリケーション 開発者 Platform as a Service オペレーティング システム IaaS ハードウェア Infrastructure as a Service Salesfoce.com Google Apps Office 365 17 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce Windows Azure Force.com Google App En Amazon EC2 IIJ GIO Cloud Google Storage 仮想マシン /  Host システム アーキテクト
  18. 18. データセンター・ビジネスとクラウドの関係 高 低 ユーザー企業の運用管理負担 アプリケー ション アプリケー ション アプリケー ション アプリケー ション アプリケー ション アプリケー ション アプリケー ション ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア OS OS OS OS OS OS OS 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 運用・調達 自動化 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー ラック ラック ラック ラック ラック ラック ラック データセンター 設備 データセンター 設備 データセンター 設備 データセンター 設備 データセンター 設備 データセンター 設備 データセンター 設備 ハウジング コロケーション ホスティング IaaS PaaS SaaS 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 仮想ホスティング
  19. 19. クラウドの定義/配置モデル (Deployment Model) LAN LAN LAN 専用回線・VPN LAN インターネット 特定企業占有リソース リソースを 固定割当て 個別企業専用リソース プライベート・クラウド バーチャル・プライベート クラウド(Virtual Private Cloud ) 複数企業共用リソース パブリック・クラウド ハイブリッド・クラウド 個別・少数企業 19 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 不特定・複数企業/個人
  20. 20. クラウドの定義/パブリックとオンプレミスの関係 アプリケーション ミドルウェア オペレーティング・システム ハードウェア SaaS PaaS ネットワーク IaaS 企業を越えて 共用 パブリック・クラウド 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce PaaS プライベート・クラウド (サイロシステム) 資 産 SaaS 企業内で 共用 個別システム 経 費 20 IaaS オンプレミス
  21. 21. クラウドの定義/5つの本質的な特徴 無人 コンピューティング システムの実現 TCOの大きな割合を占 める人件費の劇的削減 人的介在を排除 The NIST Definition of Cloud Computing パブリック クラウド ベンダーにて運用、ネットワーク を介してサービス提供 プライベート クラウド 自社マシン室・自社データセン ターで運用・サービス提供 21 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 仮 想 化 運 用 の 自 動 化 調 達 の 自 動 化
  22. 22. ハイブリッド・クラウド 同一のアーキテクチャー パブリック・クラウド リソース A 標準化の主導権争い ユーザー・ビュー リソース B リソース A セルフサービス・ポータル リソース B プライベート・クラウド パブリックと プライベートが ひとつの リソース・プール リソース C リソース C クラウド・プラットフォーム 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 仮想プラットフォーム
  23. 23. セルフサービス・ポータル v  システム構成 v  運用方法 v  セキュリティなど システム 資源管理 サーバー 仮想化 ストレージ 仮想化 ネットワーク 仮想化 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  24. 24. Microsoftの戦略 Visual Studio ASP.NET App .NET App Win32 App これまでのオンプレ ミスアプリをそのま まサービス化するこ とが可能 ASP.NET App .NET App Win32 App Web Role Worker Role VM Role IIS .NET Framework Windows Server Windows Azure オンプレミス クラウド オンプレミスとのシームレスな連携=ハイブリッド・クラウド 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  25. 25. Oracleの戦略 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  26. 26. オープン・クラウドの動向 SaaS PaaS CloudFoundry OpenShift (VMware) (RedHat) IaaS Amazon互換 OpenStack (Rackspace/NASA) Eucalyptus CloudStack (Apache) (Eucalyptus Systems) クラウドOS ネットワーク データセンター インフラ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce OpenFlow/Software-defined Network Open Compute Project (Facebook)
  27. 27. クラウドOS Open Source Software Proprietary Amazon互換API・マルチVM 独自API・個別VM vCloud 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  28. 28. クラウドの価値 価 値 部 門 情 報 経 営 者 ー ー 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 無人コンピューティング環境 の実現によるTCOの削減 IT予算の増加に対する圧力 TCO削減で戦略投資を拡大 システム資源の圧縮による ROAの改善により 経営効率の高さをアピール バランスシートの改善 システム資源の ソフトウェア化による 柔軟性の向上 ビジネス環境の急激変化に 対応したシステム・リソース 調達の要求に即応
  29. 29. クラウドに期待される価値の違い ユーザー 企業 ITベンダー企業 75% 102万6000人 IPA人材白書・2012/日経SYSTEMS 2012/8を参考に作成 ITベンダー 企業 ITエンジニア の人数 ユーザー企業 72% 330万3000人 セルフ・サービス・ポータルによる調達の自動化 クラウド・リソースの調達や構成の変更を自ら行うことができる仕組み ITベンダー企業の生産性向上 ユーザー企業の生産性向上 +  ベンダーがリスクを背負わされる +  ユーザーが自らリスクを担保 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  30. 30. Salesforce1 のコンセプトとクラウドの方向性 “No Hardware, No Software” “Mobile First & IoT Next” “Every thing Connected by API ” v あらゆる顧客接点 v あらゆるもの v あらゆるアプリケーション  一元化されたプラットフォームで管理 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  31. 31. 仮想化 SDx 垂直統合システム 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  32. 32. 仮想化ついての一般的理解 独立した3台のマシン として扱うことができる 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン Virtual Machine Virtual Machine Virtual Machine 仮想化ソフトウェア Hypervisor 物理マシン Physical Machine 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce CPU ストレージ メモリ
  33. 33. Software-defined Environmentとは IT基盤をすべて ソフトウェアで制御 できるようにする技術 仮 想 リソース ネットワーク ネットワーク ネットワーク Software-Defined Environment 物 理 リソース ネットワーク リソース・プール 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  34. 34. Software-defined Environmentとは 仮想リソース 必要とするリソースを 物理構成に関わらず 柔軟に調達・変更可能 1.  スピードとアジリティ システム・リソースの調達や構成の変更を物理作業を伴わず柔軟・ 迅速にできる 2.  機器構成の変更や障害による影響の最小化 物理リソース(リソース・プール)での構成変更や障害による影響 を回避、または、局所化できる 3.  運用の自動化 ネットワーク 物理的な作業を伴わずソフトウェアの設定を変えることで、システ ム全体の構成変更や運用管理ができる ネットワークの仮想化  ソフトウエア ボトルネック! Software-defined 物 理 リソース ネットワーク リソース・プール 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce Software-defined Networking の登場で全リソースで SD化に見通し
  35. 35. 垂直統合システム アプライアンス 特定の用途 Ø  IBM PureApplication Systems Ø  Oracle Exadata 設定不要 プラットフォーム  /  PaaS型 ミドル ウエア 垂直統合システム 様々な用途 設定容易 ハード ウエア 汎用システム インフラストラクチャー  /  IaaS型 様々な用途 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 設定複雑 Ø  Ø  Ø  Ø  IBM PureFlex Systems Oracle Exalogic Elastic Cloud Vblock Infrastructire Package HP CloudSystem Matrix
  36. 36. 仮想化・自動化・自律化の関係 自 律 化 仮想マシン、ミ ドルウェア、ア プリケーション の稼働状況を監 視し、運用パ ターンに沿って 設定を調整する 運用パターン ü  ü  ü  ü  ü  ü  ü  ハード・ソフト構成の管理 運用 システムの稼働監視 パターン アラートから異常の兆候を検知 異常の原因を解析 解決策の選定 解決策適用による影響範囲を確認 設定の変更やリソースの追加で対応 運用管理者 アプリケーション コントローラー 監 視 ミドルウェア 監 視 セルフ・サービス ポータル 仮想リソース 操作 自 動 化 仮 想 化 プロビジョニング APIを介し、コ ントローラーや セルフポータル の操作に従って、 プロビジョニン グを行う 物理リソースを管 理し、ソフトウェ アによる定義に 従って仮想リソー スを提供する 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 操作 API オーケストレーター 操作 操作 仮想化ソフト リソース プール 操作 仮想化ソフト 仮想化ソフト
  37. 37. クラウドOSとの関係 SaaS 運用パターン 自 律 化 運用管理者 アプリケーション コントローラー 監 視 ミドルウェア 監 視 セルフ・サービス ポータル 仮想リソース PaaS 操作 操作 クラウドOS プロビジョニング 自 動 化 API オーケストレーター 操作 仮 想 化 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce リソース プール 操作 仮想化ソフト IaaS 操作 仮想化ソフト 仮想化ソフト
  38. 38. 製品やサービスの位置付け SaaS 垂直統合システム 自 律 化 IBM PureApplication System PaaS クラウド・サービス クラウドOS Elastic Beanstalk IBM PureData System Oracle Exadata 自 動 化 ミドルウェアをカバー するが自立化機能なし vCloud IaaS 仮 想 化 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce IBM PureFlex System Oracle Vblock HP Exalogic Infrastructire CloudSystem Elastic Cloud Package Matrix
  39. 39. ビジネス・インテリジェンス と ビッグデータ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  40. 40. Business Intelligence (BI)とは 業務システムのデータを使った分析レポートの作成 売上分析レポート、顧客分析レポート、生産実績レポートなど エンドユーザーの依頼を受けて情報システム部門が担当 ü  こちらの欲しいものが何かを的確に伝えることが難しい ü  試行錯誤の繰り返し、そのやり取りに手間も時間もかかる ü  情報システム部門はバックログが拡大、対応に時間がかかる Business Intelligenceとは、 事実に基づく支援システムを使っ 経営者や業務担当者などのエンドユーザーが、 てビジネス上の意志決定を進化さ せるための概念と手法 分析レポートの作成を自ら手がけることで、 意志決定の迅速化と生産性の向上を図るべきである Howard Dresner / an analyst of Gartner Group / 1989 BI アプリケーション v 発見:原因、規則、関係 v 把握:履歴、現状、事実 v 予測:成果、最適解 見える化 事実に基づく 迅速的確な意志決定 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  41. 41. BIの利用者とリクエスト 現在の在庫状況は? 在庫管理システムへの問い合わせで解決 1ヶ月後の在庫状況は? 在庫管理、受注管理、生産管理システムなど からのデータをつきあわせないと回答できない 年間の在庫量推移は? 上記に加え、販売計画、生産計画など 様々なデータが必要 担当者 マネージャ 経営者 複数のシステムにまたがる問い合わせには基幹シス テムのレポーティング機能では対応できない (定型的なものは作り込みが可能) 製造担当役員 在庫量を最小化するため の製造パターンは? 上記に加え、過去のデータからの販売傾向など を加味した分析が必要 様々なデータを駆使した仮説検証・分析型の非定型な問 い合わせには、OLAP分析が向いている 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  42. 42. ビジネス・インテリジェンスのプロセス 効率的な業務処理 CRM データ 収集 適切・迅速な意志決定 BI Q&R(Query & Report) マスタ DB データ 抽出 OLAP ETLシステムから書き出されたデータ を保管するデータベース。BIアプリケー ションでの利用を前提として、企業内 のデータを網羅的に一括して検索・分 析できるよう、フォーマットや項目を揃 え、蓄積。 SCM 業務DB OLTP ETL DWH ERP 業務DB 業務DB 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce BI(Business Intelligence)*狭義 BA(Business Analysis) 企業の基幹系システムなどに蓄積さ れたデータを抽出(extract)し、DWH で利用しやすい形に加工(transform) し、対象となるデータベースに書き出 す(load)システム DWHの情報を利用し、検索や集計、 分析を行い、わかりやすい表やグラフ などのレポートを生成
  43. 43. ビジネス・インテリジェンスの3つの分析機能 Q&R BI Query & Report Business 業務システムから生み出される多 様かつ膨大なデータを情報システ ムの専門家を介在せず検索し、表 やグラフとして加工編集できる BA Intelligence Business Analysis 統計的な手法で分析・整理し、意志 決定に必要な情報を、わかりやす い表現で定型的レポートとして提示 してくれる(狭義のBI) ビジネス目標との差異を発見し、統 計的な予測モデルを使って、将来 のパフォーマンスを予見し、最適化 された計画を提示してくれる 可視化 表・グラフ・地図へのマッピンクなど 検索 分析 予測 【過 去】 【過去〜現在】 【未 来】 DWH(データウェアハウス) 過去から現在に至る企業活動のデータ(非更新・長期蓄積・業務横断) 業務 業務 業務 業務 業務 アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  44. 44. BIの歴史的変遷と区分 未来 現在 これから何が起こるのか? BIG DATA 今、何が起こっているのか? 予測、最適化 なぜ起きたのか? モニタリング データマイニング 統計分析 機械学習 過去 何が起きたのか? レポーティング 多次元分析 ダッシュボード スコアリング ゲージ OLAP 精度向上 定型レポート QA: Query & Report 1980年代 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce BI: Business Intelligence 1990年代 2000年代 BA: Business Analysis 2010年代〜
  45. 45. BIの利用形態から見た区分 分析 事実の「見える化」 予実の比較と最適化 v  拠点別・製品別の在庫量 v  適性発注量予測 v  事業所別・営業予実 v  店舗別・売上状況 v  予測と実績の比較 v  有効策の予測と修正・対応 集計型 IF-THEN型 蓄積された 戦 略 戦 術 データ プロアクティブ型 発見型 関係性・規則性の発見 最適化された対応 v  購入傾向から顧客を層別 v  商品のレコメンデーション v  クレームから原因分析 v  歩留傾向から改善点の発見 v  不正検知 v  アルゴリズム取引 総合 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  46. 46. 適用例: ダッシュボード、スコアリング、ゲージ 複雑な情報を速やかに伝達するために、さまざまな企業システムのデータを、ゲージチャート、 地図、グラフなどのグラフィカルな要素を使用した視覚性に富んだ形式にして、さまざまなビ ジネス状況をまとめて表示したもの 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  47. 47. ビッグデータとは 頻度 v  ビッグ・データとは新しい ものではない 大容量、高速、多様なデータは、長年存在 してきた。新しいのは、このデータを効果 的な方法で処理/管理/分析できる低コス トのソリューションやツールである OLTP v  ビッグ・データは既に市場 のどこにでも存在する 一般のデータ処理と切り離せない Big Data v  ビッグ・データ市場という 個別の市場はない IT市場全体を横断する複合的な市場である   取り扱うデータが ビッグデータ化している 47 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce      OLAP 量
  48. 48. 急激なデータの増大 35ZB 約20倍 情報爆発 infoProsion 1350EB 150EB 2009 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 178EB 150EB 178EB 150EB 2010 2012 2013〜 2020
  49. 49. ビックデータが生まれた背景  ストレージ :容量増加  X 価格低下  プロセッサー:処理能力上昇  X 価格低下 これまでにできなかった  ソフトウェア:Hadoop,NoSQL etc 規模・範囲・組合せ Internet 最適化 Volume 量 モバイル ソーシャル パターン の発見 Big Data ビッグデータ Internet Office Data v  v  Velocity 加速度 Variety 種類 ダウンサイジング PCの普及 1960年代〜 1980年代〜 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce クラウド 2010年代〜 予 測 IoT 過去・現在 の把握
  50. 50. 急激なデータの増大 モノのインターネット IoT : Internet of Things ソ ー スマート・モバイル・デバイス シ デバイスのスマート化 l  インターネット接続デバイスの拡大 l  デジタル・デバイド解消による利用者拡大 l  常時接続による行動履歴の収集 ア パーソナル・コンピュー ター インターネット 接続デバイス数 オフコン・ミニコ ン メイン フレー ム H2M (UI) 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce ル ・ メ デ H2M (UX) M2M 2011 103億台 2016 186億台* 2020 500億台 * 34億人(45%)/76億人
  51. 51. 急激なデータの増大 あらゆる活動のデータ化 常時接続により日常の 人間行動がリアルタイ ムで入手できる Internet これまでの 枠組みでは 処理不能! Volume 量 モバイル ソーシャル Big Data ビッグデータ Velocity 加速度 あらゆるものがネットにつ ながり様々な活動がリアル タイムで入手できる Variety 種類 クラウド IoT リアルの人格とネット の人格を一致させる 経営やマーケティングに活かせる情報資源 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  52. 52. ビッグデータ Volume 量 Velocity 増加速度 更新頻度 Variety 多様性 Real Time リアルタイム性 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121410.html 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  53. 53. ビッグデータとは 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce  http://www.soumu.go.jp/main_content/000190689.pdf
  54. 54. ビッグデータとは 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce  http://www.soumu.go.jp/main_content/000190689.pdf
  55. 55. ビッグデータとビッグデータ処理 Real Time Velocity Variety Volume ビッグ・データ Big Transaction Data Big Interaction Data 業務システム オフィス・アプリケーション ECサービスによる取引 ・・・ ソーシャルメディア センサー・GPS・RFIDなど クリック・ログ ・・・ Big Data ビッグ・データ処理 Stream Processing Batch Processing 金融商品のアルゴリズム取引* クレジットカードの不正検知* サイバーテロの検知* スマート・グリッド 交通管制・ナビゲーション ・・・ 顧客購買動向分析 エネルギー需給予測 マーケティング分析 自動翻訳 健康管理 ・・・ Big Data Processing *CEP (Complex Event Processing ) 処理条件やシナリオをあらかじめ用意、そのシナリオにあった事象が発生すると即座に処理を実行する。なおデータはすべてインメモリーに 展開される。 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  56. 56. 大規模分散処理システム Hadoop Big Data タ を 分 割 Task Tracker REDUCE Task Tracker デ ・・・ Data Node Task Tracker Data Node Task Tracker Data Node Task Tracker Name Node ー ー デ Data Node Data Node MAP タ を ま と め る Job Tracker マスターサーバー 処理が 終わらない 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 処理を分散・大規模なデータもData Nodeを増やし対応
  57. 57. No SQL データベース Big data 非構造化 テキスト 半構造化 動画 Key 001 002 音声 001 002 Document 1 Document 2 山田太郎 中村一郎 顔写真 財務部 管理部 係長 顔写真 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 業務データ GPS センサー NoSQL データベース 列指向型 山田太郎 管理部 中村一郎 財務部 係長 57 文書 「キー」(Key)と「バリュー」 (Value、値)のみのペアにより管理。 仕組みがシンプルで高速に動作。 Colum 氏名 所属 氏名 所属 役職 JSON キーバリュー型 Value 山田太郎 中村一郎 Key XML 構造化 データを列単位でひとまとめにして管 理。RDBMSでは行単位にデータを管理 するが、列単位で管理することで RDBMSより高速な読み書きが可能な場 合がある。 リレーショナル データベース ドキュメント指向型 データを格納する際に、特定の文書の ように管理するため構造に合わせる必 要がない。構造が複雑でもそのまま保 存しやすく、スケーラビリティが高い。 その他のデータベース その他の データベース
  58. 58. ビッグデータをサポートするクラウドサービス クラウド・サービスの普及で ビッグ・データ利用の可能性が広がる 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  59. 59. ストレージ と データベース 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  60. 60. ストレージ・テクノロジーが注目される理由 ビッグ・データ モバイル、IoTなどから生まれる ビッグーデータへの対応は現実的 課題となっている ビジネス・スピード ビジネス・サイクルの加速、不確 実性の拡大により、データ利用 ニーズが大きく変化してきている TCO増大 TCO削減圧力が高まっている。こ の解決手段として仮想化への期待 か高まっている 従来テクノロジーでは限界 デュアル・フォーマット・データベース インメモリー・データベース 重複排除 シンプロビジョニング フラッシュ・ストレージ 注目のストレージ・テクノロジー 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  61. 61. フラッシュ・ストレージ/半導体の進化から取り残されるHDD CPUは10年で100倍の性能 HDDはほとんど変わらず IOのボトルネックで アプリケーションの 性能向上に限界 100 倍 10 倍 2000 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 2010 2020
  62. 62. フラッシュ・ストレージ/半導体ストレージとその分類 サーバーサイド・フラッシュ (PCIeフラッシュ) フラッシュ・ストレージ 独自コントローラを備えSATAなどのティ スクI/F・ドライバをバイパスし、超高速 オールフラッシュ・ストレージ・アレイ ストレージ・アレイをすべてフラッシュ・ メモリーで構成 VNX ハイブリッド・ストレージ・アレイ HDDまたはSSDなどのストレージ・アレイ のキャッシュとしてフラッシュ・メモリー を使用 大容量HDD 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  63. 63. フラッシュ・ストレージ/性能比較と用途 数百万IOPS メモリー速度に近いIO速度 v  仮想化   v  データ分析 v  デーベース処理 (サーバーやデスクトップ) 3桁の違い 数万IOPS DRAM SRAM キャッシュ ミリ秒(10-3) 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce マイクロ秒(10-6) ナノ秒(10-9) 百IOPS
  64. 64. フラッシュ・ストレージ/提供される価値 大量アクセス+高速応答 現状のHDDストレージによる対応 フラッシュストレージによる対応 CPU CPU メモリー メモリー 分散キャッシュ 大規模分散処理 (NoSQL) シャーディング HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD HDD l  サーバー台数増加 l  ライセンス増加 HDD HDD HDD l  保守負担増大 高速接続: PCIe,InfiniBand,FCなど HDD HDD HDD 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce HDD フラッシュ・ストレージ アレイ v DBサーバー集約により台数の大幅削減 v ソフトウェア・ライセンスの削減 v メンテナンスの簡素化
  65. 65. フラッシュ・ストレージ/ 普及の背景 大量アクセス+高速応答 高速 (HDDの1000倍) 高密度 (設置面積) 低消費電力 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce v フラッシュの容量当たり単 価が高くHDDとの差がなか なか縮まらなかった。 v フラッシュストレージの特性 に起因する信頼性が問題 視された。 v HDDのIF(ATA,SATAなど) が普及しフラッシュの特性 を活かした仕組みの普及が 阻害されていた。 Ø エラー訂正や障害対策の機 能がソフトウェア、ファーム ウェアで対応できるようにな り、書き換え回数上限や耐 障害性の懸念がほぼ払拭 Ø コンシューマー市場での普 及により容量当たり単価が 大きく低下(普及の基準とされてい た「1GB当たり単価1ドル未満」を2012 年に達成) Ø 業務アプリケーションやDB のインメモリー技術などスト レージ以外でも進化
  66. 66. インメモリー・データベース 揮発性メモリー(DRAM) DBMS データ データ更新 定期的 セーフ ポイント DRAMなどの揮発性メモリーの 一次記憶(主記憶装置)に データを保持・処理 SAP HANA, IBM solidDB Oracle TimeTen, Altibase ・・・   ハードディスクなどの不揮発性媒体である 二次記憶(ストレージ)にリアルタイムで データの永続化を行わない リセットや電源が切断されても ログとスナップショットからデータを復元 ログ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce スナップ ショット ソフトウェアとして提供される場合と アプライアンスとして提供される場合
  67. 67. デュアル・フォーマット・データベース 業務トランザクション処理 OLTP (Online Transaction Processing) 頻繁にデータを追加・更新 列 列指向 単 位 データベース で (DWH) 処 理 行単位で処理 行指向 データベース (一般的なRDB) 分析・レポーティング処理 OLAP (Online Analytic Processing) 大量にデータを検索・集計 自動同期 In-Memory DB 揮発性メモリー(DRAM) DBMS データ ストレージ HANA データ リアルタイム統合データベース 基幹業務(ERP)+分析業務(BI) 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce SQL Server 2014 Database 12c
  68. 68. 補足資料 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  69. 69. クラウドの定義/NISTの定義 まとめ サービス・モデル Service Model ー PaaS LAN FW IaaS プロバイダーのデータ・センター 専用 VPN ハイブリッド・クラウド: パブリックとプライベートの組み合わせ利用 自社のデータ・センター ー ー CIDRブロック/物理マシン 従量課金/定額課金 LAN 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce SaaS FW 配置モデル Deployment Model 迅速な順応性 Rapid Elasticity 69 LAN プロバイダーのデータ・センター システム資源のプール Resource Pool 従量課金 Measured Service FW 広範なネットワーク接続 Broad Network Access IaaS Internet オンデマンド・セルフサービス On-demand Self-service PaaS Internet 本質的な特徴 Essential Characteristics Internet SaaS PaaS IaaS SaaS (The NIST Definition of Cloud Computing)
  70. 70. これ一枚でわかるクラウド・プラットフォームの進化 はじめから SaaSとして開発 2000 SaaS 独自からオープンへ Salesforce .com CRM 2004/2006 Google Apps IaaSに ミドルウェア追加 はじめから PaaSとして開発 2007 PaaS 2011 2010 Force.com Amzaon Elastic Beans Talk Win Azure Platform 2008 Open Cloud の動き 2012 Cloud Found OpenShift 新Win Azure Platform Vmforce.com Google App Eng Windows Azure を新設計 Google App Eng For Business SaaSから ミドルウェア切出し PaaSから VMを切出し 2006 IaaS Amzaon EC2 ECリソースの余剰 を有償サービス化 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce はじめから IaaSとして開発 2012 2012 Hyper-V Google Compute Engine Rackspace SoftLayer IIJ GIO Nifty ・・・ 2012 Google Cloud Storage OpenStack CloudStack
  71. 71. 仮想化とは/仮想化の種類と構成 仮想化 サーバーの仮想化 デスクトップの仮想化 クライアントの仮想化 アプリケーション方式 ストリーミング方式 アプリケーションの仮想化 画面転送方式 ストリーミング方式 ストレージの仮想化 ブロック・レベルの仮想化 ファイル・レベルの仮想化 ネットワークの仮想化 仮想LAN(VLAN) SDN(Software-Defined Networking) 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  72. 72. 仮想化とは/仮想化の種類 1 デスクトップの仮想化 サーバーの仮想化 VDI Virtual Desktop Infrastructure クライアント 画面 クライアント 画面 画面 KB KB マウス クライアント クライアント KB クライアント クライアント マウス マウス ネットワーク ネットワーク サーバー クライアント サーバー OS サーバー OS SW SW SW SW SW SW サーバー サーバー サーバー クライアント クライアント クライアント CPU CPU CPU CPU CPU CPU メモリ メモリ メモリ メモリ メモリ メモリ 仮想化ソフトウェア ハイパーバイザー 仮想化ソフトウェア プロセッサー プロセッサー CPU CPU メモリ メモリ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  73. 73. 仮想化とは/仮想化の種類 2 アプリケーションの仮想化 (画面転送方式) クライアント クライアント クライアント 画面 画面 KB KB マウス マウス ランタイム 実行環境 画面 KB アプリケーションの仮想化 (ストリーミング方式) マウス クライアント ネットワーク ネットワーク サーバー サーバー アプリ アプリ アプリ クライアント クライアント クライアント CPU CPU CPU メモリ メモリ メモリ 仮想化ソフトウェア プロセッサー 配信管理機能 DLL設定 OSサービス レジストリ設定 ファイル・サーバー CPU アプリ ケーション アプリ ケーション アプリ ケーション メモリ 実行環境 実行環境 実行環境 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  74. 74. 仮想化とは/仮想化の種類 3 クライアントの仮想化 (アプリケーション方式) クライアントの仮想化 (ハイパーバイザー方式) クライアント クライアント アプリケーション アプリケーション アプリケーション ミドルウェア アプリケーション ミドルウェア OS OS ミドルウェア OS ミドルウェア (ゲストOS) 仮想化 ソフトウェア オペレーティング・システム (ホストOS) 仮想化ソフトウェア プロセッサー プロセッサー CPU CPU メモリ メモリ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  75. 75. 仮想化とは/仮想化の種類 4 ストレージの仮想化 ストレージの仮想化 (ブロックレベルの仮想化) (ファイルレベルの仮想化) コンピューター コンピューター コンピューター コンピューター コンピューター ネットワーク サーバー/スイッチ ストレージ ストレージ ストレージ ネットワーク SAN Storage Area Network NAS Network Attached Stor. 仮想化ソフトウェア プロセッサー ストレージ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce コンピューター ストレージ
  76. 76. 仮想化とは/仮想化の種類 5 ネットワークの仮想化 (仮想LAN/VLAN) スイッチA スイッチB スイッチ スイッチ VLAN01 物理的なネットワーク構成 スイッチ VLAN02 VLAN03 論理的なネットワーク構成 物理的な構成にかかわらずネットワーク構成を自由に定義できる 新しいネットワークの仮想化  SDN 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  77. 77. 仮想化とは/サーバーの仮想化とネットワークの関係 【構築する側の視点:物理構成】 【運用する側の視点:論理構成】 物理マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン マシン マシン マシン アプリ アプリ アプリ アプリ アプリ アプリ OS OS OS OS OS OS 仮想NIC 仮想NIC 仮想NIC NIC NIC NIC 仮想スイッチ L2スイッチの カスケード接続 仮想化ソフト 物理NIC 物理スイッチ (L2スイッチ) 物理スイッチ LAN LAN 物理ネットワーク 物理ネットワーク 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  78. 78. ネットワークの課題 仮想サーバーの 予測できない増殖 物理サーバー間の 仮想サーバーの移動 物理サーバー1 VM A VM B 仮想スイッチ VM C ライブマイグレーション CのVLANを削除 物理サーバー2 VM C VM E VM D 仮想スイッチ CのVLANを追加 物理スイッチ (L2) Cの移動に伴い VLANの設定変更 サーバー仮想化に関する課題 ESG “Ahead of the curve” event 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  79. 79. ネットワークの課題 これまでのネットワーク仮想化の手段 VLAN (仮想LAN) スイッチの設定を手動で行わなくてはならない ひとつのVLANで最大2000個程度が限界 仮想マシンのVLANをまたがる移動、 ネットワーク機器の追加、QoSの設定など 論理的には4096個の構成が可能 しかし、性能の劣化等により2000程度が限界 仮想化したサーバーの動的な変更に ネットワーク構成の変更を自動的に追従できない クラウドや仮想化の普及により求められる 大規模・複雑な構成のネットワークに対応できない 異なるVLANをまたがるライブマイグレーションはできない 帯域の増加に対応できない プロトコルやコマンドがメーカー独自の個別使用であり、異なるメーカー機器の混在した環境での一元管理・自動化は困難 既存のプロトコルでは対処できない Software-Defined Networking (SDN) ネットワークの構成や機能の設定をソフトウェアによってプログラマブルに行える仕組み                    SDNを実現するためのプロトコル 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  80. 80. 新たな取り組み                    SDNを実現するためのプロトコル Open Network Foundation  since 2011 Board Members Members as of 07.Feb.12 2012年4月   OpenFlow 1.3 リリース 仕様を一旦凍結し、アカデミック・フェーズからビジネス・フェーズへ 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  81. 81. 仕組み 従来のIPネットワーク 管理者 管理者 アプリケーション プログラム l  ホート番号 l  送信元IPアドレス l  送信先IPアドレス l  VLAN ID l  MPLSラベル l  ・・・ OpenFlowコントローラー API Cプレーン ネットワーク経路制御機能 スイッチ スイッチ スイッチ Cプレーン Cプレーン Cプレーン ネットワーク 経路制御機能 ネットワーク 経路制御機能 ネットワーク 経路制御機能 独自ネットワーク 制御機能 独自ネットワーク 制御機能 独自ネットワーク 制御機能 OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ Dプレーン Dプレーン Dプレーン データ転送機能 データ転送機能 データ転送機能 Dプレーン Dプレーン Dプレーン データ転送機能 データ転送機能 データ転送機能 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce Flow Table OpenFlowプロトコル
  82. 82. 仕組み 従来のIPネットワーク 管理者 管理者 アプリケーション API Cプレーン 経路制御機能 Cプレーン 経路制御機能 Cプレーン 経路制御機能 Dプレーン データ転送機能 Dプレーン データ転送機能 Cプレーン 経路制御機能 Cプレーン 経路制御機能 Dプレーン データ転送機能 Dプレーン データ転送機能 Flow Table l  パケット転送機能と制御機能が一体化 l  経路制御情報は自己学習するが固定的 l  機器ベンダー個別の各種制御機能を利用 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce Dプレーン データ転送機能 Dプレーン データ転送機能 Dプレーン データ転送機能 Dプレーン データ転送機能 l  パケット転送機能と制御機能を分離 l  コントローラがスイッチの挙動を一括制御 l  制御機能はOSS化され独自改変が可能
  83. 83. 仕組み 物理ネットワーク VM A VM B OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ VM C VM C OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ VM A VM B OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ Network 論理ネットワーク VM A VM A VM B VM B VM C VM C ロード バランサー ロード バランサー ファイヤー ウォール ファイヤー ウォール Network Network 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce Network
  84. 84. 仕組み 従来のネットワーク 特定のベンダーに依存したプロトコル 業界標準のオープンなプロトコル ユーザー独自の設定変更や機能 追加は困難 ユーザーが独自に機能の 追加・変更は可能 スイッチ毎にベンダー独自規格の コマンドで手動設定 全体を管理するコントローラーから プログラムで自動かつ一斉に設定 それぞれのプロトコルに特化した 高度な運用管理スキルが必要 業界標準のプロトコルとプログラム による運用管理スキルが必要 迅速・柔軟・自由 構成管理・変更の自動化 稼働状況や運用にあわせた アプリケーション・プログラム による構成管理・設定       ネットワーク機器のコモディティ化 (ベンダーロックインからの解放) 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  85. 85. OpenStackへの組み込み OpenFlow Nova Amazon EC2のようなコンピュートサービス機能。仮想ハイパーバイザ経由で仮想マシンを管理 Glance 仮想マシンイメージのカタログサービス。イメージをストレージに保存 Swift Amazon S3のようなオブジェクトストレージ機能 Keystone クラウドの各サービスに対してシングルサインオンを実現するための認証サービス Horizon クラウドのダッシュボードを提供するサービス Quantum ネットワーク管理機能や仮想ネットワークの機能を提供 Cinder Amazon EBSのようなブロックデバイスのストレージを提供 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  86. 86. 方式の違い オーバーレイ方式 ホップ・バイ・ホップ方式 OpenFlow コントローラー トンネル コントローラー 従来型 ネットワーク機器 従来型 ネットワーク機器 OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ 従来型 ネットワーク機器 従来型 ネットワーク機器 OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ トンネル制御型 スイッチ トンネル制御型 スイッチ OpenFlow スイッチ OpenFlow スイッチ VM l  l  l  l  VM VM VMルーピングによる仮想ネットワーク 既存機器への導入が容易 ネットワーク経路・帯域制御は不可 広大なネットワークでのVM間制御が容易 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce VM VM l  l  l  l  VM VM VM NW機能とVMによるマルチテナントNWを実現 全てOpenFlowスイッチで構成することが必要 ネットワーク経路・帯域制御は可能 仮想インフラ基盤のシステム単位管理が可能
  87. 87. 適用範囲と必要性 仮想マシン数 クラウド・プロバイダー 大規模データセンター v  迅速なNW構成変更への対応 v  IaaS運用の自動化・統合管理 v  VLAN ID(Max 4096)の制限解消 企業内ネットワーク v  運用コストの削減 v  ネットワークの可視化 v  柔軟な構成変更 SDN対象 の領域外 既存設備との併存も考えなければな らず、ネットワーク新設の場合を除 きメリットを見出しにくい 運用管理負担 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  88. 88. CISCO Application Centric Infrastructure(ACI)戦略 中核製品 Cisco Application Policy Infrastructure Controller (APIC) ネットワークコントローラとしてネットワーク全体をポリシーに基づいて制御するだけでなく、将来的にはサーバ、スト レージを含むデータセンターのコンピューティングリソースを包括的に制御するという構想が明らかにされています。すな わちシスコの戦略は、データセンターの制御そのものを自社製品のコントローラで実現することを見据えている。 ネットワーク機器に対してはシ スコのOnePKやOpenFlowをサ ポートするほか協業ベンダの製 品なども対応予定。 v ネットワーク仮想化よりもさ らに抽象度を上げ、ポリシー をベースにしたネットワーク の制御 v コントローラがネットワーク だけでなくサーバやストレー ジまでを含めたデータセン ターのコンピューティングリ ソース全体をカバーしようと していること Nexus 9000 http://www.publickey1.jp/blog/13/sdn_application_centric_infrastructure.html 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  89. 89. 特徴のまとめ Software-Defined Network(5)OpenFlowの導入メリット (著者: 林雅之) http://blogs.itmedia.co.jp/business20/2012/08/software-define-d1d3.html n  ネットワークの簡素化・自動化、柔軟かつ迅速な設定変更、ネットワークリソースの有効活用が可能 Ø  OpenFlowは、OpenFlowコントローラーが経路制御を一元的に行え、複数のネットワーク機器の設定を一元管理できる。 Ø  ネットワーク管理者は、コントローラーにフレームの処理を自由にプログラムで記述することで、物理ネットワーク環境を意識する ことなく既存プロトコルの制限にとらわれずに、ネットワークの物理、論理環境の迅速な設定変更が可能。 Ø  ネットワークのリソースのプール化も実現し、ネットワーク機器の機能や帯域、ファイアウォールやロードバランサのようなアプライ アンスなどのリソースをサービスとして扱うことができる。 Ø  VLANを使わずに論理ネットワークごとに異なる機能やポリシーの割り当てや、機能やポリシーを動的に変化させることができる ため、VLANの上限数を気にすることなく、柔軟なネットワーク制御が可能となる。 Ø  仮想サーバーの移動に合わせて、VLANなどの設定を変更することなく、ネットワーク経路が自動的に切り替わるライブマイグ レーションの自動化も実現可能となる。 n  提供サービスへの容易な機能追加 Ø  ネットワークをプログラムで制御できるようになるため、サービス提供事業者が自社サービスに必要な機能が追加することができ る。 Ø  OpenFlowコントローラーのAPIやSDKが公開されているため、自社に必要なネットワークを制御する機能をプログラムとして追 加し、ネットワーク全体として利用することができる。 n  構築・運用コストの低減 Ø  ネットワーク機器のコモディティ化が進むことで機器コストの低減を図ることができ、ネットワークの簡素化の柔軟な設定変更によ りネットワークのリソースの有効活用と自動化が進むことでネットワーク機器の設定、運用・監視などの稼動とコストの削減にも つながる。 n  新サービス投入の短縮化と差別化 Ø  ベンダーの開発ロードマップを待つことなく、自社に必要な機能は自社で追加実装していくことが可能で、市中製品の仕様に縛 られずに、新機能の早期実現と差別化されたサービスの提供が可能となる。 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce
  90. 90. コレ一枚でわかるOpenFlowの特徴と課題 期待されるメリット 特徴 一般的な企業に適用する場合の課題 スケール・アウト 従来はネットワーク機器のスケールアップ でしか処理能力を拡張できない。 OpenFlowはスイッチを追加することで対 応できる。 一般的な企業ではダイナミックなノードの追加や移動 はそれほど行われない。また、従来型スイッチも相当 の能力を有し不足するとことはない。 集中制御 従来はネットワーク機器ごとに設定しな ければならない。OpenFlowではネット ワークを全体として一元管理できる。 既存のNWと併存する場合、新規OpenFlowのNWと 二重管理が必要。また、既存と新規をつなぐGWも必 要となり管理が三重化。結局、管理が複雑になる。 経路制御 フロー単位で制御できる。負荷に合わせ た制御や機器交換を無停止でできるなど の利便性も高い。 既存機器との併存では、このメリットを活かせない。ま た、構成が複雑な場合、OpenFlowではダイナミック・ ルーティングができずルート切り替えが手動となり運用 が複雑になる。 ネットワークの可視化 物理構成と仮想構成が分離され、物理 構成に依存することなくダイナミックに構 成の変更や管理ができる。 従来は物理構成しかなく、構成管理やトラブルへの 対応は直感的に対応できた。トラブルに当たり物理 か論理かの切り分けも難しくなり、これまでのスキル が活かしにくい。 ライブ マイグレーション 従来は同じVLAN(サブネット)内でしか移 動できなかった。OpenFlowでは移動の 制約がない。 仮想サーバーが少ない場合はメリットは享受できない。 また、一般的な企業内で頻繁にライブマイグレーショ ンが行われることは少なく、メリットになりにくい。 現状では既存環境との併存前提ではOpenFlowへの移行に課題 成熟度が低く、従来可能だったきめ細かな対応ができないことも多い 2009-2013,all rights reserved by NetCommerce 複数データセンターを持つ大規模クラウド事業者や 全く新規に構築する場合はメリット

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