Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

浸透するサーバーレス 実際に見るユースケースと実装パターン

7,203 views

Published on

AWS Dev Day 資料: 浸透するサーバーレス 実際に見るユースケースと実装パターン

Published in: Technology
  • Be the first to comment

浸透するサーバーレス 実際に見るユースケースと実装パターン

  1. 1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 浸透するサーバーレス 実例に見るユースケースと実装パターン 杉 達也 | 2018/10/31
  2. 2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSのサーバーレス関連サービス Lambda - サーバーレスファンクション (Function as a Service) - 呼び出しまたは変更イベント に応じて処理を起動 Step Functions - オーケストレーション ステート管理、フロー管理 - MLデータパイプライン処理 API Gateway - REST API、OpenAPI仕様準拠 - バージョン管理 - API キー機能の提供 - 流量制御、キャッシュ機能 AppSync - モバイル - リアルタイム/オフライン連携 - マネージドGraphQL Cognito - 認証/認可 フェデレーション SQS - メッセージ キュー管理 Dynamo DB - スケーラブルな NoSQL型DB S3 - ファイル保持 - イベント発火
  3. 3. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 本日の内容 • サーバーレスのおさらい • ユースケースと実装パターン • パターンとしての利用
  4. 4. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Cloud Native: マネージド/サーバーレスの意義 アプリケーションデータ アプリケーション処理コード サーバーサイド間通信 暗号化 冗長化 プラットフォーム、アプリ実行基盤 OS保守、パッチ適用 ネットワーク構成 コンピューティングリソース、 ストレージ、物理ネットワーキング お客様 オンプレ インフラ サービス コンテナ インフラ+ コンテナ Cloud マネージド/ サーバーレス アプリケーション開発の作業項目
  5. 5. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. マネージド/サーバーレスによる代表的な効果 サーバー管理が不要 (準備、OS保守 etc) 柔軟なスケーリング (拡張/縮退) 十二分に考慮された 高可用性 アイドル時の リソース確保が不要 $ 高生産性 変更容易性 マネージド 業務注力 マネージド 自動リソース管理 コスト最適化 スケーラビリティ (機会損失防止) リアルタイム (付加価値/機能差別化) エンジニア 意識改革 • 実際の処理負荷に応じて 自動で拡張/縮退 • ユーザーの責任領域を 小さくしそこだけに注力
  6. 6. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 1/10 アイドル時間のリソースが 解放され、利用費が最適化 9:1 “開発:保守/運用” の作業 比率が 1:9 から大きく改善 1/3 コード量の減少(従来比) = 生産性向上、保守改善 5x 従来より生産性が向上 アプリ展開を加速化 お客様の効果例 1人 運用を 1 人で楽に実施 機能改善に注力可能 2ヶ月 スケール、冗長化などの 考慮不要で短期実装可能 1/6 安定した定常稼働により 運用の労力を大幅に短縮 1-2日 簡易な機能追加は短期で 実装・デプロイ可能
  7. 7. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 効果: 実際のお客様の声 ダイソー様のケース https://speakerdeck.com/marumoto/jaws-days2018
  8. 8. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ユースケースと 実装パターン
  9. 9. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ by リクルートライフスタイル by アイデアマンズ by オージス総研 by ソルクシーズ
  10. 10. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ モバイルバックエンド / 業務機能API ログ処理 / データ加工 / ストリーミング 機能/コンポーネント連携 IoT データ処理
  11. 11. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ モバイルバックエンド / 業務機能API ログ処理 / データ加工 / ストリーミング 機能/コンポーネント連携 IoT データ処理
  12. 12. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ビジネス要件 AWSを選択した理由 AWS導入後の効果 ご利用中の主なAWSサービス 株式会社アダストリア [.st]アプリ – 人気の複数ブランドの統合モバイルアプリのバックエンドをサーバーレスで実装 • 利用増加が必須のサービス であり、成長スピードを 阻害しないIT基盤が必要 • セールやキャンペーンを ストレスなく展開したい • 少ない労力/人数での運用を 実現したい • クラウドとしての利用実績 • サーバーレス/マネージド 環境としての機能性 - サーバーのお守り・運用に 労力がかからない(業務に 直結する作業に注力できる) - スパイク型のアクセスに 自動で対応できるリソース 管理機能 • 開発期間短縮に貢献 - 大規模なアクセスに対する予測や 十二分なインフラ設計の時間を削減 • 運用: 安定稼働、作業負荷の大幅軽減 (アラート時の対応程度で十分) - 開始当初から3倍に成長した利用者/ リクエスト数に自動で対応 - ほとんどの労力(9割以上)を機能 改善や新規開発に大きくシフト可能  利用者増・アクセス増に自動対応 サービス開始当初からの3倍成長に自動でスケール。 ビジネス施策を躊躇なく展開可能な基盤へ。  「機能開発:保守/運用」比率の変化 1:9 から 9:1 への変革。ほとんどの作業時間を 新規開発や機能改善へシフト。 株式会社アダストリア 株式会社アダストリア(代表取締役 会長兼社 長:福田三千男)は「グローバルワーク」「ニコ アンド」「ローリーズファーム」など、グループ で20を超えるブランドを国内外で約1,500店舗を 展開するカジュアルファッション専門店チェーン です。 “ファッションと人生を楽しみながら、 たくさん のワクワクを世界に届けていきたい”という想い を込め、「Play fashion!」をコーポレートスロー ガンとして掲げています。 http://www.adastria.co.jp/ AWS Lambda Amazon API Gateway AWS Step Functions Amazon Cognito Amazon S3 Amazon DynamoDB
  13. 13. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 既存互換I/F新アプリ向けI/F アダストリア様 サーバーレスによるモバイルバックエンド マネージド 業務注力 マネージド 自動リソース管理 S3 API Gateway • モバイルアプリ「.st」 • PC Web用 ECサイト 認証 負荷に応じて自動でリソース拡張/縮退 バック エンド EC システム API API オンプレ環境
  14. 14. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. サマンサタバサ様/クラスメソッド様 • サマンサタバサ公式iOS / Androidアプリ - 新作や限定商品、イベント情報 - 店舗検索やオンラインショップ • クラスメソッド様「CS Mobile」 ソリューションを活用 - 迅速なモバイルアプリ実装と運用 • AppSync活用 - ショップスタッフからアプリ上で接客を 受けられる「お知らせ」機能 - 高機能なメッセージングアーキテクチャを 短期間・短納期で実現 https://classmethod.jp/cases/samanthathavasa/
  15. 15. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ビジネス要件 AWSを選択した理由 AWS導入後の効果 ご利用中の主なAWSサービス 株式会社 オージス総研 サーバーレスを活用した統合認証基盤サービス「ThemiStruct(テミストラクト)」 • 短期導入が可能なサービス 基盤にしたい - 高度な基盤設計、可用性の 考慮、性能テストによる 工数肥大化から脱却したい • 顧客に合わせたカスタマイズ に対応可能な柔軟性が必要 • 実際のアクセス負荷に応じて 性能調整をうまく行いたい • クラウドとしての実績 • サーバーレスアーキテクチャの メリットと機能性 - アクセス集中時でも性能確保 が可能なリソースの自動管理 - 可用性や障害対応が考慮済み のアーキテクチャ • 重要なユーザー情報はVPCで 保持可能 • 短期導入の実現: 約2時間で導入可能な パッケージとして実装済み • スケーラブルなID基盤を実現 - 幅広いお客様の要件に対応可能 • マネージド環境によって運用管理の 作業負担を大幅に軽減 株式会社 オージス総研 オージス総研は、お客様サイドに立ち、特 定のベンダーや製品に偏らないOpenな立場 でビジネスを進めます。また、国内だけで はなく、最適な地域でのGlobalな開発、お 客様ニーズに応じたGlobalなデリバリーを 目指します。さらに、システム開発だけで はなく、教育、コンサルティング、維持管 理、運用、ハウジング、EC/EDI、ヘルプデ スクからSaaS、PaaS まで、多様な Information Servicesを提供します。 https://www.ogis-ri.co.jp/pickup/themistruct/ AWS Lambda Amazon API Gateway Amazon S3 AWS WAF Amazon EC2 Amazon RDS Amazon VPC AWS KMS  短期導入が可能な統合ID認証基盤へ 約2時間程度で導入でき、アクセス状況に応じて自動で スケールするサービス基盤を実現。  マネージド環境による可用性と障害対応の確保 事前考慮された環境によって、プロジェクト開始から 認証基盤の立上げまでに要する期間が従来比 50%減。
  16. 16. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. オージス総研様 サーバーレスによるスケーラブルな統合認証サービス 認証API マネージド 自動リソース管理 コスト最適化スケーラビリティ ユーザー 情報 一般ユーザー (社内業務ユーザー、 社外ユーザー) OpenID Connect / SAML 認証 UI 現行業務 システム SaaS/ モバイルApp リバースプロキシ 既存のID基盤/ ディレクトリとも 連携可能 管理者 管理用 コンソール APIの 外部公開 【社内ユーザー向け】 • 既存業務とSaaSとのSSO • ID管理機能のクラウド化 【外部顧客向け】 • 顧客/パートナー向け API公開 • モバイルアプリ展開 認証方式のカスタマイズや 固有のアクセス制御を追加実装可能 お客様ご利用環境 統合認証サービス 暗号鍵 保管
  17. 17. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. • 開発生産性: 1ヶ月で実装 • 運用効率化: 2人でシステム運用 CARTE by CyberAgent 自律神経のスコア化サービス API 認証サービス マネージド 自動リソース管理 マネージド 業務注力 高生産性 認証 数値化 処理起動 可視化 数値化処理 データ可視化  自律神経研究の第一人者「順天堂大学医学部 小林弘幸教授」全面監修  自律神経の状態を測定し可視化 - スマホカメラに60秒指を置くだけで1〜100の数値でスコア化 https://carte-ca.jp/
  18. 18. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. モバイルバックエンド/業務機能APIで使われるパターン • モバイルI/F  API Gateway – Lambda (– DynamoDB)  AppSync – Lambda (– DynamoDB) • 業務機能API  API Gateway – Lambda (– DynamoDB)  API Gateway – EC2/ECS – RDS • 受信データ→蓄積  Lambda – S3  Lambda – Kinesis Firehose – S3 • 蓄積→データ活用  S3 – Lambda (– データ処理) – Redshift/Athena 処理起動
  19. 19. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ モバイルバックエンド / 業務機能API ログ処理 / データ加工 / ストリーミング 機能/コンポーネント連携 IoT データ処理
  20. 20. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ビジネス要件 AWSを選択した理由 AWS導入後の効果 ご利用中の主なAWSサービス 東京海上日動火災保険株式会社 ログ処理および可視化基盤でのサーバーレス活用 • 複数インフラのログの分析 作業を自動化し、システムの 安定化、トラブル予防、早期 回復に繋げたい • ログのオリジナルは永続的に 保管したい • スモール/スピードスタート し、必要に応じて分析リソー スが使える状況にしたい • クラウドとしての実績 • 情報量が豊富(公式サイト およびコミュニティ)で マーケットプレイスにある サービスも多い • ログの取得機能、開発・運用の ための仕組みが充実している • 設計、運用が楽になり俊敏性が向上 - 4名が20%の作業割合で4ヶ月程度で 実装を完了 • インフラ作業の軽減により、より業務 視点での検討に作業時間をシフト • 手戻り負荷が軽減し、物事を試行錯誤 で進めることがしやすくなった 東京海上日動火災保険株式会社 国内損害保険業界のリーディングカンパ ニーとして活動を続け、時代の移り変わり とともに国内生命保険事業、海外保険事業 へと事業領域を拡大。世界中のお客様に 安心と安全をお届けできるよう挑戦を続け ています。 http://www.tokiomarine-nichido.co.jp/ AWS Lambda Amazon Kinesis Data Streams Amazon EC2 Amazon Athena Amazon Redshift Amazon S3  複数システムのインフラ状況を一元可視化 ログからNW帯域の利用量、CPU/ログなどのリソース 消費を一元化。俯瞰した可視化でシステム安定化へ。  マネージド/サーバーレス環境による設計・運用支援 可用性や拡張性の考慮不要で設計工数が半減。 運用負荷も大きく軽減(従来比80%減)。
  21. 21. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 東京海上日動火災保険様 マネージド/サーバーレスによるログ処理/可視化基盤 変更容易性 エンジニア 意識改革 マネージド 業務注力 NW(数千) VM(数百) メール、TV会議 等 ファイル 受信・分割 ログ蓄積 商用BI オンプレ環境 可視化 分類化 4名が20%の作業労力で 4ヶ月で実装完了 ログ転送 基盤 収集 加工・蓄積
  22. 22. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ビジネス要件 AWSを選択した理由 AWS導入後の効果 ご利用中の主なAWSサービス 株式会社 リクルートライフスタイル 対話型AIサービス「トリップAIコンシェルジュ」の機械学習サイクルをサーバーレスでパイプライン化 • トリップAIコンシェルジュ - 対話型の機械学習エンジン • 今後の成長性、長期運用、 たびたびの機能変更・追加 の可能性 • サーバー管理といった低レ イヤーの運用負荷を削減し エンジニアの作業労力を 開発にシフトさせたい • クラウドとしての信頼性 • インフラ管理を軽減できる サーバーレス/マネージド環境 の豊富なラインナップと実績 (Lambda, Batch, Step Functions) • Webなどでの豊富な情報 • マネージド環境によって、少ない労力 で高可用性、堅牢性、スケーラビリ ティを確保 • 運用労力を 1/4 に軽減し、開発へ 大きく作業をシフト • マイクロサービス構造での実装により 機能拡張・追加しやすさを実現  高可用性、スケーラビリティを確保 イベント駆動のスケーラブルなバッチ処理フロー。 自動でリソース拡張し、データ増に対応が容易。  開発への作業時間のシフト インフラ管理労力を 1/4未満に縮小し、その時間 を本来の開発作業・機能改善へシフト。 株式会社 リクルートライフスタイル 旅行領域、飲食領域、美容領域、ヘルスケア 領域、通販サービス、その他日常消費領域に 関わるカスタマーの行動支援およびクライア ントの業務支援・決済サービスの提供をして おります。 https://www.recruit-lifestyle.co.jp/ AWS Lambda AWS Step Functions AWS Batch Amazon SQS Amazon S3 Amazon DynamoDB Amazon Redshift Amazon CloudWatch Events 宿泊施設サイト
  23. 23. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. リクルートライフスタイル様 「トリップAIコンシェルジュ」の機械学習パイプライン マネージド 自動リソース管理 • S3 を挟んで疎結合化、 Lambdaで各処理を起動 - 実行失敗対策(SQS利用)や 多重実行対策を実装済み • Step Functionsでフロー管理 • AWS Batchが必要なコンテナ の実行と破棄を自動化 - Dockerコンテナで 機械学習処理を実行 変更容易性 マネージド 業務注力 Data Load Machine Learning ステート 管理 問い合わせログの投入 処理 完了 次処理 イベント 状態 可視化
  24. 24. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. リクルートライフスタイル様 • Data Lake 周りのデータ加工処理全般へ適用を拡大 Serverless Conf 2018 「The design for serverless ETL pipeline 〜データ分析基盤のレガシーなデータロードを、サーバレスでフルリプレースするまでの道のり〜」 https://www.slideshare.net/shoujishirotori/the-design-for-serverless-etl-pipeline-489 基本設計思想 • サーバー管理が極力少ないパイプラインと実行環境 • イベントドリブン & 疎結合なアーキテクチャ • スケーラビリティと処理 並列数 管理 • イベント(データ) ステータス管理と活用 • 運用が楽になるロギング・モニタリング
  25. 25. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Sansan様 Eight における人物のリアルタイムリコメンデーション お知り合いですか? 名刺交換リクエストを送信して、追加しましょう。 ユーザーアクション 表示、クリック、 組織変更… Webサーバー ログ格納 ストリーム処理 (分類、フィルタ) 基礎 データ 洗い替え 一連の処理の フロー管理 リコメンド計算/キャッシュ化 レーティング用データ作成(洗い替え時) レーティング用データ更新(随時更新: 10,000件/分) 計算のための キャッシュ処理 キャッシュ 更新 つながり度の計算 データ処理 (追加、更新) リアルタイム スコアリング 10万件/分 つながり度テーブル レーティング テーブル リコメンド結果 リアルタイム 変更容易性 マネージド 業務注力
  26. 26. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データ処理で使われるパターン • ストリームデータ受信→蓄積  Kinesis Data Streams – Lambda – S3 • 蓄積→データ加工/活用 - シンプルなデータファイル処理  S3 – Lambda - 一連のデータ処理フロー  Step Functions – Lambda – Batch/Glue/Data Pipeline • データ処理フェーズ間の連携  S3/SQS – Lambda – (データ処理) 処理 フェーズ2 処理 フェーズ1
  27. 27. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. これまでの良くある実装形 SQS→Lambda連携 補足: SQS → Lambda連携 EC2 Elastic Beanstalk ポーリング処理 冗長化 リソース管理(拡張、縮退) 処理コード OS管理 アプリ基盤構築 ポーリング処理 冗長化 リソース管理(拡張、縮退) 処理コード OS管理 アプリ基盤構築 ポーリング処理 冗長化 リソース管理(拡張、縮退) 処理コード OS管理 アプリ基盤構築 ポーリング処理 冗長化 リソース管理(拡張、縮退) 処理コード OS管理 アプリ基盤構築 OR 即時実行型 キューイング型 Lambda SQSイベントソース Serverless Application Repository “SQS Event Source” パターン
  28. 28. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ モバイルバックエンド / 業務機能API ログ処理 / データ加工 / ストリーミング 機能/コンポーネント連携 IoT データ処理
  29. 29. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ビジネス要件 AWSを選択した理由 AWS導入後の効果 ご利用中の主なAWSサービス 株式会社 大創産業(ダイソー) グローバル店舗のPOSデータ集中処理システムをサーバーレスで実装 • 5,000を超えるグローバルの 店舗を対象としたPOSデータ 処理システム • 特定のSIベンダーに依存した システム管理の体質を変え たい(大型システムから マイクロサービス型へ) • インフラ管理の労力をなく し、ビジネスに注力したい • クラウドとしての信頼性 • 5,000以上の店舗、70,000以上 の商品点数は今後も増加。 それに対処可能なスケールア ウト型サービスのラインアッ プと実績がある。 • インフラ管理を軽減できる サーバーレス/マネージド環境 • Webおよびユーザー会を通し て得られる各種情報の豊富さ • 従来システム(オンプレミス)の 品質を超えるシステムを実現 - サーバーレスの制約の中で実装 → 自然に高品質なアーキテクチャへ • スケールアウトの実現: 膨大な件数の POSデータが集中して届いてもLambda が問題なく処理 • インフラ管理作業の労力が90%削減 アプリケーション実装労力も20%削減  店舗(5,000+)× 商品(7万+)の売上データ処理 大量データに適切に対処するスケールアウト構造。 自動でリソース拡張し、将来にわたって安心。  インフラ管理からビジネス開発へ インフラ管理労力を 90%削減し、業務側の要求に 対応できる体制へ変革。 株式会社 大創産業 -会社概要- 100円ショップ「ダイソー」を全国に店舗展開し ております。2017年3月現在、国内に約3,150店 舗・日本国外の26の国・地域に1,900店舗を運営 しており、取扱い商品点数は70,000点、毎月700 点以上の新規自社製品を開発、年間40億個の販 売を行っています。 -経営理念- ダイソーグループは、敬意と感謝の心を持って、 お店を造り続け世界中のお客様に笑顔と豊かな生 活をお届します。 https://www.daiso-sangyo.co.jp/ AWS Lambda Amazon SQS Amazon SNS Amazon S3 Amazon DynamoDB AWS Cloud9
  30. 30. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ダイソー様 サーバーレスによるPOSデータ処理 マネージド 自動リソース管理 • 5,000 を超える店舗、 70,000 以上の商品点数 (2018/02時点) • 今後のデータ増加に 自動でリソース拡張 変更容易性 マネージド 業務注力 それぞれの実際の負荷に応じて独立して自動で拡張/縮退 処理優先 or コスト優先で処理量の調整を設定可能
  31. 31. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 参考: ダイソー様の取り組み 変化に強いシステムを目指し、マイクロサービス、サーバレス、 内製化に挑戦 最先端技術に挑むダイソーの情シスたち (ITメディアエンタープライズ) http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1808/21/news011.html AWSを活用し、5,300店舗、7万アイテムをオペレーションする 「内製化進めるダイソー。変わる情報システム部の役割」 (MD NEXT) https://md-next.jp/8301
  32. 32. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ポイント/POS/ 課金データ処理 モバイル バックエンド ログ処理/ サービス監視 画像加工処理 IoT関連 ユースケース サーバーレス/マネージド活用の国内のお客様(抜粋) データ前処理/機械学習パイプライン処理 サービスAPI/ 業務機能API ストリーム処理 分散並列バッチ モバイルバックエンド / 業務機能API ログ処理 / データ加工 / ストリーミング 機能/コンポーネント連携 IoT データ処理
  33. 33. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ソニー様 Serverless Conf 2018 「aiboクラウドサービスを支えるサーバーレス技術」 https://speakerdeck.com/ryoheimorimoto/serverlessconf-tokyo-2018-aibo
  34. 34. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. IoTユースケースとパターン Things Cloud Greengrass Mobile People データレイク/ 機械学習・AI
  35. 35. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. パターンとしての利用
  36. 36. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. パターンとしての利用 • 形式化  CloudFormation  SAM(Serverless Application Model) • 管理  Serverless Application Repository • 利用/保守  Lambdaコンソール: Applications ビュー
  37. 37. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Serverless Application Repository • Lambdaコンソールの関数の作成 画面からアクセス • 典型的なパターンが登録されて おり、検索して利用可能 • パターンとしてデプロイ
  38. 38. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 例: Mill – 郵便番号による情報取得API(クラスメソッド様) ※「zipcode」で検索すると出てきます パラメータ情報を設定 → 一連のパターンと して作成 • パターン(アプリケーション)は、一般公開および プライベート利用目的として登録可能です
  39. 39. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Lambdaコンソール: Applicationsビュー • 利用したパターンは Applicationsビューで一連のセットとして管理可能
  40. 40. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSのサーバーレス関連サービスの主要アップデート • Lambda -SQSイベントソース -言語拡張: Go、.Net Core 2.1、 Node.js 8.1 -ローカル開発/デバッグ: Java、Python、Node.js、Go -実行時間の延長: 5分 → 15分 -SLA 99.95% • Step Functions -HIPPA準拠 -リージョン拡大 • API Gateway - Private Endpoint(in VPC!) - リソースポリシー - メソッドレベルスロットリング - API数: 120 → 600 - OpenAPI 3.0 • AppSync - New Service! - クライアントとのリアルタイム 同期、オフライン連携機能 - マネージドGraphQL - Amplify との統合機能
  41. 41. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 追加情報 まずは試したい - チュートリアル - • 「"Hello, World!" を サーバーレスで実行する」 https://aws.amazon.com/jp/ getting-started/tutorials/ run-serverless-code/ • 「サーバーレスウェブ アプリケーションを 構築する」 https://aws.amazon.com/jp/ serverless/build-a-web-app/ きちんと学ぶ - 書籍 - • 「Amazon Web Servicesを 使ったサーバーレスアプリ ケーション開発ガイド」 https://www.amazon.co.jp/dp/4839964564/ • その他にも数冊あります 効果を理解する - ホワイトペーパー - • 「サーバーレスアーキテクチャによる企業エコノミクスの最適化」 • 「サーバーレス: 企業エコノミクスの在り方を一変させる – ベンチャーキャピタル投資企業やスタートアップ企業の視点から 」

×