Cloud native strategy ver1.1

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クラウドインフラの専門家集団株式会社grasys
クラウドネイティブ戦略
移行・推進プラン

会社紹介
社名株式会社grasys
創業日 2014/11/13
代表長谷川祐介
資本金 1,000万円
社員数 39名
所在地恵比寿
gracias + system
BE A SOLID INFRASTRUCTURE.
「もっと強固なインフラに」

パートナー一覧

事業内容
要件定義設計開発結合試験運用試験運用
企画開発運用
運用
サポートデスク
テスティングサポート仮想化DB構築
アーキ
テクト
コンサル
ティング
BPO
支援
クラウドインフラ構築・運用までの一連のプロセスを
1社ワンストップで提供しています。

grasysの強み
エンジニア全員が
コードが書けるプログラマ
コードをこよなく愛し、開発者さまを理解し、開発現場に寄り添い、
「ユーザー様にはアプリ開発に注力いただきたい」という想いで
技術支援を提供しております。

従来のMSPサービスとの違い
grasysは作業分担領域を広く担うことで、デベロッパーさまのインフラにかかる時間を削り、
より良いアプリケーション・サービス開発のお手伝いをしたいと考えています。

オーケストレーションを母体とすること、
運用を意識したシステム設計・構築が、作業効率の向上につながる
攻めのインフラ
設計思想
Amazon Elastic
Container Kubernetes
Google Kubernetes
Engine
Azure Kubernetes
Service

事業規模
エンドユーザー数 3億超ユーザー
クラウドプロジェクト数 180プロジェクト
VMインスタンス運用実績 4,500台／月
最大稼働インスタンス数 2,200インスタンス／システム
1秒間のリクエスト回 200万回／秒
ビッグデータの分析基盤 120兆／日
データストリーミング分析 2,000ノード
分散データベース 280ノード

grasysからのご提案
３大パブリッククラウドを活用した
クラウドネイティブ戦略を提案いたします。

こんな方にオススメ
オンプレミス環境の情報システム運用、
クラウド活用にお困りの方を支援いたします。
データ量が膨大になり、サーバー保
持の予算が増えている。
クラウド移行について、社内に詳しい
スタッフがいない。
ハードウェアの老朽化・故障による
インフラの信頼性に懸念。
クラウド移行を実行したいが、時
間や人材を割く事が難しい。
異動や退職により現状の環境が不
明なまま利用している。
ご利用中の環境のセキュリティ対
策のアップデートに懸念。
部署ごとに分断化さ
れたシステム
ブラックボックス化し
たシステム
カスタマイズにより複雑
化したシステム

クラウド活用のメリット
システムの最適構成により、「コスト削減」「自動化」「セキュリティ向上」を実現します。
最小構成による
コストの大幅削減
セキュリティ対策の
外部委託
負荷分散
オートスケール
自社で物理的なサーバーを維持するコストに比べて、クラウドなら
最小限の構成でシステムを構築することができる上、その環境と
運用はインフラ側により提供されるため、サーバーの管理コスト、
運用コストが劇的に削減できます。
サービスの利用状況のピークによるアクセス数の急激な増加や利
用者の少ない時間帯や曜日などに合わせた負荷分散やスケール
（容量）の変更も自動的に順応するマネージドサービスを利用する
ことで、迅速に安価に実現が可能。物理サーバーの追加の手間や
コストから解放されます。
現代の情報システム活用はセキュリティ対策が大命題です。社内、
委託先、お客様のアクセス状況、それぞれのITスキルの把握も含
めて可視化して管理することが重要です。クラウド環境は最新のセ
キュリティ対策が日々アップデートされており、在宅ワークの環境な
どもリスクを最小限に留めた形で構築できます。

３大クラウドの強み①
グローバルネットワーク
グローバル
ロードバランサー
ユーザーファーストの
料金体系でコストダウン
世界中のリージョンと数十のゾーンで、最大規模のクラウドネット
ワークが敷設しています。これらのネットワークは、世界中のほぼ
すべてのISPと相互接続しており、他社のネットワークを介するこ
となく、クラウドからユーザーのISPに直接届けることができます。
そのためより多くの帯域（スループット）を実現し、遅延（レイテン
シー）を短くするだけでなく、より良いセキュリティを実現できます。
従来のクラウドとの違いとして、基本価格がまず低価格でありつつ
も、利用形態に応じて複数の割引を受けることができます。使用す
る仮想マシンのコア数やメモリを自由に洗濯したり、起動時間ごとに
割引を受けたり、サーバースペックのサイジングを行うことで、従来
のクラウドに対して大幅コストダウンを図ることが可能です。
単一のIP アドレスが、世界中のリージョンに分散されたすべての
バックエンドインスタンスのフロントエンドアドレスとして機能するこ
とで、リージョンにまたがって負荷を分散します。これにより、バック
エンドが不調になった場合には、トラフィックを分割してスムーズに
移動させることができます。図は100万QPSをウォームアップ無しで
処理して120秒で安定している事例です。
年間1兆円を超えるインフラ投資により、強化され続ける各社のクラウドを活用できます。
従来定価の差異サイジング

３大クラウドの強み②
コンテナ管理を自動化するKubernates のフルマネージドサービスが利用可能
ハードウェア
dockerエンジン
ホストOS
実行環境
アプリ
実行環境
アプリ
実行環境
アプリ
WEBサーバ
コンテナ
データベース
コンテナ
wordpress
コンテナ
Kubernetes
3大クラウドがKubernetesの
マネージドサービスを提供中
コンテナ活用機会が拡大
kubernetesが使えるとコンテナ活用機会が拡がり、高
効率だがやはり手間がかる ...
・1つのホストOSで複数のミドルウェアや
　アプリを同時に利用できる。
・他のコンテナへ複製・移植できる。
・ハードウェアのリソースは少なくてすみ、起動は高速。
コンテナ
メリット
Amazon Elastic
Container Kubernetes
Google Kubernetes
Engine
Azure Kubernetes
Service

ビッグデータ分析の全体像
IoT
セキュリティ
ネットワーク
SQL
AI
BIツール
ETLツール
オブジェクト
ストレージ
RDBMS
NoSQL
Hadoop
収集保存分析
DWH
構造化データ
(文字、数値 )
規則性有データ
(XML、JSONなど)
非構造化データ
(テキスト、画像、
動画、音声など )
初期コスト削減
(CAPEX⇨OPEX)
スピード導入
必要な分だけ利
用できる柔軟性前提
特に重要な分野は
「収集」「保存」「分析」
急速な発展を続ける
３大パブリッククラウドの
活用を全体俯瞰して
現在の最適解を提案

Google Cloud Platform によるデータ分析基盤
収集処理保存分析可視化
Data Transfer Service
Cloud Datafrow
Looker
Pub / Sub
Cloud Data Fusion Cloud Data Fusion
Dataproc
Cloud Dataprep Cloud Storage
BigQuery
Cloud Datalab
Data StudioBatch
Stream
Data
オール
ラウンド

Amazon Web Services によるデータ分析基盤
Data Pipeline
IOT 1-click
Kinesis Data Streams
Lake Formation
Redshift
Glue
S3
Kinesis Data
Analytics
Batch
Stream
Data
Elasticsearch
Service
Athena
EMR
Lake Formation
QuickSight
SageMaker

Microsoft Azure によるデータ分析基盤
Data Factory
IOT hub
Event Hubs
Stream Analytics
Synapse Analytics
Data Catalog
Blob Storage
Batch
Stream
Data
Data Explorer
Data Shere
PowerBI
Machine Learning
Analysis Services
Data Lake Storage
Databricks HD Insight

セキュリティの考え方
増え続けるクラウド活用、
IAMユーザーレベルの
スキルレベルを管理するのは困難
複数のクラウド活用が進む中、各人のクラウド・セキュリティスキ
ルのなどのバックグラウンドが不明な中、
状況を把握し、管理のするのは非常に困難。
正社員契約社員開発委託会社運用委託会社
サービス
ユーザー
サービス事業本部各事業本部海外拠点

セキュリティの考え方
1.責任共有モデルの
　正しい理解
2.場所・経路問わず
　保護を確保
3.リアルタイムで
　一元的な監視体制
4.DevOps ワーク
　フローへの統合
責任共有モデルを理解し、必要となる各種構
成、データやシステムの保護、コンプライアンス
に対する責任を果たす
クラウド導入により場所や経路の多様性が生
まれますが、同時にリスクも高める。
一貫したセキュリティとポリシーが適用される
環境を構築
仮想マシン、コンテナ、サーバーレスアプリな
ど、コンピューティング形態に関わらず、セキュ
リティチームがリアルタイムに監視。
セキュリティをDevOpsワークフローに組み込
むことで、セキュリティチームが脆弱性や設定
ミスを含む各種対策への取り組みを自動化。
管理ではなく監視
ワークフローへ統合し
セキュリティを自動化

クラウドネイティブ戦略①
Systems of Systems Core
アプローチから採用すべき
クラウドの調査、確認、試行
複数のシステムが有機的に重なり合い将来さらなる発展
を遂げていくことを見据えて、採用すべきクラウドを選定
し、ITシステムのグランドデザインを実行。リファレンスの
アーキテクチャーを描いてクラウド活用を進行します。
Business
Application
Integration
Assets
ビジネス
イノベーター
デバイス
プロフェッショナル
リーン / デザイン思考
サービス / セキュリティ
ビッグデータ / AI
クラウド / IoT...
S o Ss
アーキテクト
STEP1

1つのクラウドの活用を深く進める
クラウドファースト環境の構築
いきなりフルクラウド化を提案するのではなく、まずは特定部門から
クラウドの利用を進め「クラウドファースト」を意識したシステム環境
を整備します。その後、冗長化や CDN、セキュリティといった非機能
要件に対応させて横展開を進めたうえで、必要に応じて「フルクラウ
ド化」を検討します。
クラウドネイティブ戦略②
STEP2

クラウドネイティブ戦略③
STEP2
マルチクラウドを統合管理したり
セキュリティを包括的に担保する
特定のアプリケーションのポータビリティーではなくシステム全体の
ポータビリティーをテーマに、例えば、 AWS上にあるシステムを、あ
るタイミングで Google Cloud Platform にそっくり移動できるように
する。それを実現することで「どのクラウドが良いか」ではなく、「ビジ
ネスに必要な機能をサービスとして利用できる」ようになります。

終わりに
お客さまそれぞれの事情に合わせてクラウド移行プランを策定し、ニ人三脚で伴走いたします。
お気軽にお問い合わせください。

APPENDIX

顧客事例１
Ad Tech
Privacy
Tech
Re Tech
Health
Tech
SalesTech
HR Tech
Fin Tech
BigQueryへの移行で
20％のコスト削減に成功
Cookie規制との
向き合い方の答えはAuto ML
BigQuery & Cloud Auto ML
IM-DMP 分析基盤

顧客事例２
数百のサービス利用企業を繋ぐ
認証基盤PFを構築
セキュリティを担保
サービス小売
ポイント旅行
ゲーム
IT
カード鉄道
チケット
マーケ
ティング損保
生保ガス
製造
数百社に渡るサービス導入企業
他業界・他業種を
攻撃情報を
リアルタイムに
収集し共有
銀行
EC
Point
カードGame
商券
Capy
従来基盤のリプラットフォームを実行し、
想定の16倍の負荷に耐えつつ、コスト削減を実現

顧客事例３
端末・キャリアごとに
異なる通信速度や
グローバルでの距離の
レイテンシーの検証し、
インフラ基盤を構築。
1. 極端なまでのスケーラビリティ
2. グローバルネットワーク
3. リアルタイムデータアナリティクス
全世界の数百万のプレーヤーが参加してもびくともしない
強固なインフラ構築
リアルタイムのプレー計測評価
臨機応変なゲームバランシング
ゲームプロデューサーは、リアルタイムでプレーヤーの行動を可視化し、
ファンを満足させるためにどのような新機能をゲームに投入するか、
ゲーム内をどのように変更するかを判断できるようになりました。
3
22
33
3
3
3
3
3
3
3
4
333
3
3
33

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