Cloud Festa 2022 Summer 「UX Ops(Design Ops)、Data Ops、ML Ops、DevOps、GitOpsで実現するオペレーショナルエクスペリエンスな世界」

1. IBM Cloud Festa Online 2022 Summer UX Ops(Design Ops)、Data Ops、 ML Ops、DevOps、GitOpsで実現するオペレーショナルエクスペリエンスな世界 2022年 7月 29日 IBM クライアントエンジニアリング本部エンジニアリングマネージャー平山毅テクノロジーエンジニア米坂武士データサイエンティスト鵜飼裕紀デザイナーヒョンミン

6. © 2022 IBM Corporation 6 自己紹介 Name: 平山毅 (ひらやまつよし) Company: IBM Japan Dept: IBM Client Engineering Role: Engineering Manager Joined: 2021年 from Other IBM Department Skills: Solutions Architecting ,Cloud Engineering, Data Science, Design , Consulting 東京都立日比谷高等学校卒業。東京理科大学理工学部卒業。早稲田大学大学院経営管理研究科ファイナンス専攻修了（MBA）。北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科情報科学専攻在籍。GMOインターネット、サイバーエージェント、東京証券取引所、野村総合研究所、アマゾンウェブサービス、を経て2016年2月日本IBM入社。クラウド事業、 Red Hatアライアンス事業、Data AI 事業、を歴任後に、2021年7月より前身のテクノロジーガレージ本部ガレージマネジャー、2021年10月よりクライアントエンジニアリング本部エンジニアリングマネージャー、で主にFintech等の金融イノベーション領域のプロジェクトに従事。チームスクワッドで要するコンサルティング、ソリューションアーキテクティング、クラウドエンジリアリング、データサイエンス、デザイン、5つ全ての領域での経験と専門性を有する。著作「絵で見てわかるクラウドインフラとAPIの仕組み」他7冊。エバンジェリストとして海外含めた公演多数。産業技術大学院大学、早稲田大学大学院、事業構想大学院大学、神奈川大学での講師も担当。IBM Technical Experts Council of Japan Steering Committee Member

7. © 2022 IBM Corporation 7 オペレーション（Ops） Dev Ops Git Ops Data Ops ML Ops Design Ops UX Ops 開発スタイルの変更アジャイルアプリビックデータAIの普及 AIアプリケーションエクスペリエンス重視業務寄りのUI/UX重視 Red Hat OpenShift Container Platform (Cloud & Agile) Carbon Design Systems Designer Data Scientist Engineer ML / AI Front JS Application Backend API / SDK Application UI/UX Modeling Bisiness Consultant Business Model Cost Reduction Using Data AI Automation

10. © 2022 IBM Corporation 10 自己紹介 Name: 米坂武士 Company: 日本アイ・ビー・エム Dept: IBM Client Engineering Role: Technology Engineer Joined: 2021年 Skills: CI/CD、IaC 前職からKubernetes NativeなCI/CDの構築・運用に携わっており、現職でも社内で CI/CD関連研修の講師も務めております。

14. © 2022 IBM Corporation 14 DevOpsとは DevOpsの目的 Dev 開発チームは新しいものをリリースしたい新しい機能の追加や不具合改修を行い、迅速なアプリケーション開発とリリースを行いたい一言で表すなら「変化」 Ops 運用チームはシステムを修正したくない問題を起こさずシステムの安定稼働を行いたい為、動いているシステムになるべく修正を加えたくない一言で表すなら「安定」

18. © 2022 IBM Corporation 18 CI / CD CIとは「Continuous Integration」の略で継続的インテグレーションと呼ばれており、アプリケーション開発において短期間で品質管理を行う手法のことテスト・ビルドといったアプリケーション開発のサイクルを頻繁に繰り返し実行することで、問題の早期発見や開発効率の向上などが可能になる Test Build Deploy Clone テスト環境ステージング環境本番環境

19. © 2022 IBM Corporation 19 CI / CD CDとは「Continuous Delivery」の略で継続的デリバリーと呼ばれており、アプリケーションを実行環境に配備(デプロイ)して実際に動作する状態を作ること各環境(テスト、本番等)に自動でデプロイが行える様になるので、頻繁にアプリケーションをリリースできるようになる Test Build Deploy Clone テスト環境ステージング環境本番環境

20. © 2022 IBM Corporation 20 CI / CD CI / CD パイプラインとは CI / CDを実践する為に必要な一連のステップを自動化したもの CI / CD パイプラインを構築することでコードに変更があると、デプロイまでのステップが自動化される部分的に導入することでも一定の効果があるただし、プロセス全体のリードタイムを短くするには各ステップだけでなく、ステップ間の処理も自動化する必要がある Test Build Deploy Clone テスト環境ステージング環境本番環境

22. © 2022 IBM Corporation 22 GitOpsとは GitOpsとは Weaveworks社が2017年にBlogで発表したCDの手法参考:https://www.weave.works/blog/gitops-operations-by-pull-request [原文要約] Gitを信頼出来る唯一の情報源として使用することで、バージョン管理・Peer Review・ロールバック等をkubectl等のCLIを利用する事なくGitを介して行う Trust Me!!

23. © 2022 IBM Corporation 23 GitOpsとは GitOpsとは [少し噛み砕く] インフラ(Kubernetes上のリソース)とアプリケーションの両方を含めたシステム全体をコード化して、Gitで管理する以下のサイクルでOpenShift / Kubernetes上のリソースを管理すること - Gitへの変更をCommit - Pull Requestを作成 - Pull Requestを承認 - 承認された変更を適用

24. © 2022 IBM Corporation 24 GitOpsとは Traditional CI / CD (CIOps) Test Build Deploy Clone Kubernetes Cluster Git Push (Source ) Image Push メリット • シンプルでCIを契機にデプロイが行われる • 開発者にとってデプロイのタイミングが測りやすい Git Push (manifest)

25. © 2022 IBM Corporation 25 GitOpsとは Traditional CI / CD (CIOps) Test Build Deploy Clone Kubernetes Cluster Image Push デメリット • CIでインフラまで操作ができてしまうのでセキュリティ的に問題がある • Principle of Least Privilege(CIとCD の分離)が遵守できない Git Push (manifest) Git Push (Source )

26. © 2022 IBM Corporation 26 GitOpsとは GitOpsツール - ArgoCD - • CNCFのインキュベーションプロジェクト • CRDとしてKubernetes上のリソースとして管理される為、Kubernetesの一部のように利用可能 • リッチなGUIが提供されており、閲覧だけでなく、登録/変更操作が可能 • Cluster内のリソースとGit Repoのマニフェストのdiff を参照し同期する • SSO統合が可能(OIDC、OAuth2、LDAP、GitHub、 GitLab等)

27. © 2022 IBM Corporation 27 GitOpsとは GitOpsツール - Flux - • CNCFのインキュベーションプロジェクト • CRDとしてKubernetes上のリソースとして管理される為、Kubernetesの一部のように利用可能 • シンプルで軽量(GUIすらない) • Gitのhash値を参照し差分があれば同期する • ユーザー管理機能はなくRBACで制御 • 後発製品だけあってデフォルトで通知等の便利なCRD が予め用意されている

28. © 2022 IBM Corporation 28 GitOpsとは One Part Cloud Native CI / CD (GitOps) Test Build Clone Kubernetes Cluster Image Push メリット • CIとCDの責任分解ができる開発者が実施したいCIの処理と運用者が実施したいCDの処理がはっきりと二分化されたフローに分けられる Push Git Push Watch Deploy Git Push (manifest) Git Push (Source )

29. © 2022 IBM Corporation 29 GitOpsとは One Part Cloud Native CI / CD (GitOps) Test Build Clone Kubernetes Cluster Image Push デメリット • 開発者と運用者が明確に別れていない組織だと効果を実感しづらい Push Git Push Watch Deploy Git Push (manifest) Git Push (Source )

30. © 2022 IBM Corporation 30 GitOpsとは Cloud Native CIツール - Tekton - • CDFのインキュベーションプロジェクト • Kubernetes Nativeのオープンソースフレームワーク • CRDとしてKubernetes上のリソースとして管理される為、Kubernetesの一部のように利用可能 • Taskと呼ばれる一連のコマンド(テスト実行、イメージのビルド等)を定義する • Pipelineと呼ばれるTaskの集合体で依存関係を定義しパイプライン処理を実行する • パイプライン処理は全てコンテナ上で稼働し、Tekton 自身もコンテナとして提供される

31. © 2022 IBM Corporation 31 GitOpsとは Cloud Native CI / CD (GitOps) Test Build Clone Kubernetes Cluster Image Push メリット • 全てのツールがKubernetes上のコンテナとして起動 • CRで定義可能な為、CIとCDの定義を GitOpsで管理可能 Push Git Push Watch Deploy Git Push (manifest) Git Push (Source )

34. © 2022 IBM Corporation 34 自己紹介 Name: 鵜飼裕紀 Company: 日本アイ・ビー・エム Dept: IBM Client Engineering Role: Data Scientist Joined: 2021年 Skills: Analytics, Sales-Engineering 大学院卒業後、日系ERPシステムベンダーにて会計システムの開発エンジニア、外資系データアナリティクスベンダーでのデータ&AI利活用コンサルタントを経てIBMに入社。前職では製造／電力／金融を担当し、データ整備から可視化・要因分析、AIモデル活用まで幅広く提案。またシステム・サービス提案の上流から、契約後の実装や定着支援まで経験あり。

37. © 2022 IBM Corporation 37 データ利活用の足元課題顕在化する課題と”見えない”課題分析設計データアクセス（検索／取得）予備分析（あたりをつける）予備分析の深堀（要因分析／予測分析）分析結果の配信／自動更新データ加工サンプリング予測処理をシステム化 DataOps MLOps ”見えない”課題準備タスク顕在化する課題データ分析 ”見えない”課題業務実装潜在する課題を先回りして対処

38. © 2022 IBM Corporation 38 DataOps DataOpsの目的 Data データ分析者は自由にデータを使いたいデータ分析はトライ＆エラーの繰り返しであるため、様々な種類や粒度のデータを柔軟に取得できることが必須 Ops データ管理者はガバナンスを徹底したいデータの品質やセキュリティ担保の責任があるため、誰もが自由にデータにアクセスできる状態は許容できない管理者に求められるガバナンスを常に担保しつつ、分析者が必要なデータを必要なタイミングで取得できるようになることでデータ利活用を促進するのがDataOpsの目的組織の壁

39. © 2022 IBM Corporation 39 DataOps DataOpsに向けた取り組み Data データ分析者は自由にデータを使いたい  データ分析上の要件精査と連携  セルフサービス型ツールの検討  データカタログの充足活動 etc... Ops データ管理者はガバナンスを徹底したい  データ管理上の要件精査と連携  分析者向けツールの検討や導入支援  データマートや初期カタログ整備 etc... 相互理解役割分担双方のスキルアップとデータ利活用に係る業務の効率化を実現（※データ準備やETLのツール導入だけでは限定的な解決課題にしかならない）

40. © 2022 IBM Corporation 40 MLOps MLOpsの目的 ML Machine Learning データ分析者  モデルは1度作れば完了  モデルを開発（再学習）しても実装を待つ間に価値が薄まってしまう  モデルの劣化を検知する仕組みがない Ops システム管理者  モデルは1度実装すれば完了  追加システムの導入や管理が発生するが現行システムの保守運用だけでも業務の負荷が高いため対応が難しい共通の誤解組織の壁開発したモデルの実装と、実装後のモデルの監視／再学習／再実装までを、なるべく低負荷かつガバナンスを担保して実現することでモデルの実運用を加速するのがMLOpsの目的

41. © 2022 IBM Corporation 41 MLOps MLOpsに向けた取り組み ML Machine Learning データ分析者  開発効率の向上  モデルを迅速に実装  精度検知と再学習 Ops システム管理者  ガバナンスの担保  業務負荷の低減  モデルのCI/CD Ops ML モデル開発 EDA データ準備手動再学習レビュー実装精度監視自動再学習適切なシステム化と運用設計により低負荷でのモデル開発と実業務での運用を実現

42. © 2022 IBM Corporation 42 オペレーショナルエクセレンスオペレーショナルエクセレンスの事例 Before Process After “データ分析ツール”のみ導入分析者管理者  「準備タスク」の課題が新たに断片的に顕在化  導入済ツールは機能不足  分析者からの度重なるシステム設定の変更依頼  新しいツールの検討依頼分析者管理者  データ取得からモデル開発までをセルフサービス化  分析作業の工数を半減  通知やアラートまでを含め管理業務を半自動化  分析関連の管理工数を削減業務とツールの両方を見直し自走的なデータ活用サイクル DataOps MLOps  業務目線の分析設計と要件精査  将来の課題を想定し事前に対処  CI/CD前提の分担と要件精査  先行プロジェクトで仮説を検証

43. © 2022 IBM Corporation 43 GitOpsとはまとめ  「データ利活用」には顕在化する課題と潜在的な課題がある  これまでの「べからず事例」から抽出した学びを体系化したのが DataOpsやMLOpsの考え方で、潜在的な課題への対応には必須  ツールの闇雲な導入だけでは効果が薄く、DataOpsやMLOpsを参考に分析者と管理者が業務設計の段階から協業的に検討することで、（初めは遠回りに見えても）データ利活用のサイクルは加速できる

45. © 2022 IBM Corporation 45 自己紹介 Name: キムヒョンミン (Hyunmin Kim) Company: 日本アイ・ビー・エム Dept: IBM Client Engineering Role: Designer Joined: 2021年 Skills: UX, Design Thinking, Facilitation IBM Client Engineering Designer。HCD-Net 認定人間中心設計専門家。多数の大手IT企業でLead UX Designer、Team Managerの経験を積む。 UXリサーチ、設計、戦略、UI制作、テスト、リリースまでプロジェクトを推進。 UX人材、メンバーの育成、チームビルディングなどのマネジメントを実施。現在IBMで新規事業、事業展開などお客様とデザインシンキングを通じて共創しながら課題を見つけ、課題解決や新たな価値を創出している。

53. © 2022 IBM Corporation 53 Design OpsとUX Ops DesignOps 1. デザインアウトプットの品質改善 2. デザインプロセスの効率化 3. デザインチームの成⾧ 4. デザインチームへポジティブな文化作り 5. デザイナー人材雇用の効率化 UX Ops 1. 顧客とのアウトプットの品質改善 2. UXやデザインシンキングの効果的活用 3. デザインチームとメンバーの成⾧ 4. UXを通じた多様な職種とのインタラクション（信頼、理解、共創） 5. 組織内へのポジティブな文化伝播 6. 多様な経験のナレッジを共有 DesignOpsとUX Ops

55. © 2022 IBM Corporation 55 UX Ops UX Opsの事例 <IBM Client Engineering> • IBM CE UX DAY! (IBM Client Engineering UX DAY!) • 電子書籍執筆 • IBM CE UX Designer’s Contents • Project内UX共有会など <前職成果事例> • UX ガイドライン • UX Designer 社内教育プログラム • UX メソッド教育 • プロジェクト内ワークショップ • UX Designer キャリアプラン • UX Designer 役割、仕事のプロセス見直し、最適化

58. © 2022 IBM Corporation 59 ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、IBM Client Engineering、Carbon Des は、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、 www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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