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高速開発でビジネスニーズをいち早く具現化する DevOps ソリューション

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2/26に実施したセミナー「音声・画像認識技術でマーケティング・売り上げを伸ばすAI活用最前線」の講演資料です。

クリエーションライン株式会社 鈴木逸平氏

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高速開発でビジネスニーズをいち早く具現化する DevOps ソリューション

  1. 1. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved 高速開発でビジネスニーズをいち早く 具現化する DEVOPS ソリューション ∼音声・画像認識技術でマーケティング・売り上げを伸ばすAI活用最前線∼ 2/26/2018 クリエーションライン:執行役員/CSO 鈴木いっぺい 1
  2. 2. 日本市場のIT業界の特性 (ハイプサイクルがそもそも違う説) US 日本 コンテナ DevOps IoT IaaS ビッグ データ コンテナ DevOps IoT ビッグ データ IaaS 時間 期待 時間 期待 Gartner Group Hype Cycle for Emerging Technologiesから抜粋 「ソフト開発者の時代」の到来 IaaSへのイノベーションは期待できない 単一技術の評価は危険 マイクロ
 サービス マイクロサービス 山を登り始めるまでの くすぶり期間が長い 新規技術は山を登り 始めてからが早い 頂点に達すると 滞留時間が長い IoTだけ別格:登場するなりいきなりUSとほぼ同じ地位に • 支える技術がついていってない • ガラパゴス化の筆頭候補 日本型Hype Cycleは曲線が異なる 2 AI AI
  3. 3. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved 革新的なサービス - 業界を変える力 - 未発見のニッチを開拓 - 新規エコシステム → 高度なデータ分析が強力な武器 業界は 様々 ホテル タクシー オフィス タクシー エネルギー 住宅 化粧品 セキュリティ セキュリティ 教育 セキュリティ エネルギー 医療 3
  4. 4. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved 業界は 様々 イノベーティブな技術と 効果的なビジネスモデルを 統合した企業が対象 AIによる分析を通した 革新的な ビジネスモデルが目立つ 4 Webサービス 医療(T細胞分析) 医療(DNA分析) 音声分析 インターネット eコマース 宇宙 半導体 医療 医療(視力)
  5. 5. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved DevOps採用の問題 企業文化がDevopsの精神と真逆 アジャイル手法の経験不足 経営側からの支援不足 組織が変化に対して消極的 その他 プロジェクトリーダーの不在 トレーニング不足 従来通りの開発手法から抜けきれない 採用したアジャイル手法がバラバラ ツールがバラバラ コラボレーションで効果が出ない 業界の規制で導入出来ない VersionOne社:2017 State of Agile Reportより抜粋
  6. 6. CapitalOneのDevOpsの導入による
 開発パイプライン自動化/Continuous Delivery実現 要約 CapitalOneは、CI/CDパイプライン管理にCloudBeesを採用し、カスタマイズされた 金融アプリを市場に迅速に投入するモデルを実現 課題 アプリの品質とセキュリティ要件を満たしつつ、ビジネスアプリのデリバリーをスピー ドアップ ソリューション CloudBees Jenkins Platform™ を使ってスケーラブルで安定したCIインフラ、ビルド プロセスの完全自動化、コミットからデプロイのステージに及ぶCDパイプラインを 構築 成果 パイプラインの自動化:90% デプロイの頻度:1,300% アプリ開発への集中(インフラ関連の工数の大幅削減) 繰り返し工程の品質向上、セキュリティ向上 Capital One は様々なCI/CDツールを使ってい るが、2万7千ものジョブを運用するJenkins がその中で最も利用頻度が高い。とにかくそ の使いやすさ、コミュニティの支援、そして 技術的に秀でてる事が要因だと理解している。 Brock Beatty Director of software engineering, Capital One
  7. 7. THANK YOU :) Docker 2017 - • アプリのプロビジョン工数が従来の29日から7日に 大幅に削減 • 開発チームの開発力大幅向上 NorthernTrust社のDocker導入による
 デプロイ工数の大幅改善
  8. 8. 8 3 7 日間 5 分 4 サーバ 2 サーバ 7日間 2時間 対策前 対策後 コミットからデプ ロイまでの時間 インフラの集 約 セキュリティパッ チの所要時間 MTA導入を決断する 最大要因 ● TCO(Total Cost of Ownership) の削減 ● 統一したIT資産のガバナンス
 モデルの導入 ● IT運用管理セキュリティの向上 ● 自動化プラットホームの実現 ● 統一した標準的デプロイモデル 99% 早く 50% 削減 84倍 MTTR削減 データセンタ内のレガシー Javaアプリを近代化し、コ ストの削減に加え、全ての アプリに共通なガバナンスモ デルを導入する事を求めて いた。 スケールに要 する時間 7日間 5分 99% 増加 MetLife社でのマイクロサービス 導入による成果
  9. 9. IT業界に到来する第3のプラットホーム の本質と特徴 スピード イノベーション ロックインから解放 を産む重要な 要素 メインフレーム 第1プラットホーム クライアントサーバ 第2プラットホーム クラウドネーティブ 第3プラットホーム 3270端末 PC, ラップトップ クライアント
 デバイス  モバイル、タブレット、
 ウェアラブル ホスト型 オンプレミス 業務アプリ  SaaS, モバイル, ソーシャル DSS, EIS Excel, OLAP BI/アナリティクス  SNS, 可視化, 予測、自動化 RDB (DB2, IMS/ CICS) RDB  リアルタイム データベース  NoSQL(ドキュメント型, 
 カラム型, グラフ型) データ ウェアハウス データ ウェアハウス バッチ型
 データベース  KVS(Hadoop) メインフレーム / オフコン スケールアップ系 サーバ サーバ  汎用(スケールアウト)サーバ / クラウド DASD / SAN SAN ストレージ  SSDストレージ / クラウドストレージ VTAM / SNA ルータ、スイッチ ネットワーク  SDN PR/SM マシン/VM管理 運用管理  コンテナ運用管理/
  分散クラスタ管理 ウォータフォール型 ウォータフォール型 開発環境  アジャイル型(スプリント型)/ 自動化 / DevOps手法 単一 コマーシャル ベンダーが 提供する ソリューション 複数の オープンソース の組合せで 実現する ソリューション すべてのレイヤーにおいて 変化が起きている 共通している 部分は多い 今行われているのは ここだけ = Lift & Shift 全部への移行 が必要
  10. 10. 今後の事業フォーカス クリエーションラインの事業フォーカスは
 クラウド中心から、3つの分野に展開 仮想化フレームワーク VMWare, KVM DevOps/自動化フレームワーク: Chef, Ansible, Jenkins, Hashicorp, 他 ビッグデータ/分析フレームワーク Spark, MongoDB, Neo4j, Elastic, 他 マイクロサービス/コンテナフレームワーク Docker, Kubernetes, Mesosphere, OpenShift, 他 IT資産 データセンタ ネットワーク データ資産 顧客情報 商品情報 売掛情報 業務資産 企業ノウハウ 業務プロセス 販売戦略 IT運用管理部門 事業開発部門 クラウドフレームワーク: IaaS OpenStack, CloudStack, Azure OSフレームワーク Windows, Unix, Linux, 等 DWH フレームワーク Netezza, Greenplum,AsterData RDB フレームワーク Oracle, PostgreSQL PaaS フレームワーク Cloud Foundry, Heroku, Google AppEngine アプリケーション フレームワーク Spring, .NET,
  11. 11. クリエーションラインの提供する オープンソースサービス ビッグデータ/分析フレームワーク DevOps/自動化フレームワーク マイクロサービス/コンテナフレームワーク
  12. 12. DevOps/自動化フレームワーク:   企業の業務改善、生産性スピードアップ
  13. 13. ビッグデータ/分析フレームワーク:   Apache Spark 基盤
  14. 14. ビッグデータ/分析フレームワーク:
   NoSQL: MongoDB, Neo4j, Elastic系
  15. 15. マイクロサービス/コンテナフレームワーク:   IT資産(アプリ)の開発/運用面の生産性向上
  16. 16. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved 事例:クリエーションライン/電通様/
 マイクロソフト様との共同プロジェクト 【実施期間:2017年12月11日(月)∼12月24日(日) ・設置駅 :都営大江戸線六本木駅 1番線・2番線ホームに設置のデジタルサイネージ 「六本木ホームビジョン」 ・視線検知によるコンテンツの出し分け: 同駅のホームに設置されているクラウド型デジタルサイネージの画像認識センサーを利用し、 オーディエンスの視線に合わせた広告表現の出し分けを実践 資生堂ジャパン様:マイクアップランド「MAQuillAGE」広告プロジェクト
  17. 17. Copyright ⓒ2018 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved オーディエンスレポート(効果測定): •マイクロソフトのクラウドプラットフォーム Microsoft Azure にデータを伝送 •Microsoft Azure Cognitive Services Face APIによって、視聴者の属性を計測 •SenseTime Group Limited社が提供するディープラーニングによる画像認識技術により(Microsoft Azure上で稼働)、広告前の交通量を把握 事例:クリエーションライン/電通様/
 マイクロソフト様との共同プロジェクト
  18. 18. クリエーションライン(株) DevOpsサクセスサポート

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