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アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
パブリックセクター
2019/07
教育・研究機関におけるAWSのはじめ方
〜 研究室・講義から基幹情報システムまで 〜
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内容についての注意点
• 本資料では2019年7月19日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報は
AWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
• 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違が
あった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
• 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消
費税をご請求させていただきます。
• AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer
Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an
estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your
actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.
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櫻田武嗣 (Takeshi SAKURADA)
 パブリックセクター ソリューションアーキテクト
 主に教育・研究機関のお客様を担当
 経歴
• 国立の研究所研究員 - 超高速ネットワークの研究 -
• 国立大学教員
– 大学情報システム、大学間共同利用システムの
設計・導入・構築・運用・サポート・ユーザ対応 –
自己紹介
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はじめに
 本セッションの目的
• 教育・研究機関のお客様からよく頂く質問を元に、AWSの利用が
どのようなものがあるのか?AWSへの移行にはどのようなことを
考える必要があるのか?を理解する
• 教育機関向けクラウド学習無償プログラムについて理解し、利
用できるようになる
対象
• 教育・研究機関の教職員・学生・研究員
• IT導入の支援を行うパートナー
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最近よく頂くお問い合わせ
 どのように使われていますか?事例は?
 セキュリティは?データは見られたりしないのか?
 SINETを使ってAWSへ接続したいですが、方法は?
 HPC(High-Performance Computing)などで多くのCPU/GPUを一時的に利用し
たいですが、お得に使う方法は?
 研究データの保管をするための仕組みは何か考えられますか?
 クラウドについて学習したいですが、どうすればよいですか?
授業や講義で利用できるものはありますか?
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AWSは様々なワークロードで使用されています
 世界で数百万、日本でも
数十万を超えるお客様
 小規模なものから大規模
なものまで様々なワーク
ロードで使用
 公共機関でも利用が進む
 教育・研究機関では、バックオフィス、教育システム、
研究利用(小規模〜大規模計算)などワークロードの
大小にかかわらず利用
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国内の教育・研究機関でも幅広い導入(一例)
対象 概要
全学基幹システム
AWS上でERPパッケージを利用。財務、経理、人事・給与等の事務システムを順次AWSに移行。利用人数に応じてリソースを
増減し、オンデマンドのメリットを生かす。Amazon S3によるWeb配信機能も利用。
教育系基幹システム
教育系基幹システムをAWSに移行。その後、業務システムすべてをクラウドに移行を決定。高可用性を重視、海外リージョ
ンにデータのバックアップも置く。
基盤システム 情報基盤をAWS上ヘ移行。各種SaaSサービスと組み合わせて学内向けシステムを構築。東京サミット登壇。
教育用計算機システム
柔軟かつ利便性の高い教育用計算機が必要。次世代の教育用計算機の整備の際に、ハイブリッド型クラウド環境を提供。
2017年からは教育向けシステムもAWSで稼働。
全学向けポータルサイト
各種サービスの入り口であるポータルサイトを移行。季節による性能要件の変更が柔軟に可能。異なるデータセンター間
でマルチサイトクラスタ構成を構築、事業継続性を担保。
Webサイト/ E-learning
有事の際においても大学機能の継続性を担保することを主目的。対外向けのWeb、E-learningサービスをAWSで運用。全学の機
能を移行して行く予定。
ライブストリーミング
卒業式・入学式の際のライブストリーミング配信。想定外の大量アクセスにも対応可能。使用する期間だけサービスを立
ち上げ、コスト削減。
研究プロジェクト
数十万人規模の動線データに関するデータセットを作成。大規模なデータ処理環境が一時的に必要。データ処理の発生に
応じ、必要数分のインスタンスを作成して利用。
HPC 国内外の津波の被災調査やシミュレーションの構築に必要なHPC環境を実現。必要な時に使える環境を構築。
流体計算 高機能・高精度流体解析ソルバを実装し、液体ロケットエンジンのターボポンプのテスト解析を実施。
国際共同研究 AWS上でアプリケーションと計算フレームワーク、データの共有。共同研究を効果的に実施。
ゲノム計算 ゲノムの解析基盤として利用。データの安全性(セキュリティ、データプライバシー、基盤)を重視しAWSを選択。
研究室GPU利用 常に新しいGPUを各学生が使用したい。卒修論・学会への論文投稿時期でもリソースを潤沢に利用して研究可能。
バックアップ利用 オンプレミスのストレージのバックアップ先としてAmazon S3を利用。AWS移行の前段としても利用。
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高可用性、高耐久のシステムが構成可能なインフラ
リージョン
 各リージョンは完全に独立
 リージョン間は可能な限り高速専用線で接続
アベイラビリティゾーン(AZ)
 リージョンは2つ以上のアベイラビリティゾーン(AZ)から構成(ローカルリージョンを除く)
 各AZは、互いに影響を受けないように、地理的・電源的・ネットワーク的に独立
 AZ間は低遅延の高速専用線で接続
 1つのAZは、最低1ヶ所以上のデータセンターで構成
AZ
AZ
AZ AZ AZ
Transit
Transit
リージョン
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/using-regions-availability-zones.html
AWSの各リージョンは物理的に離れた複数のデータセンターで構成
1つのリージョン内でもサーバ・データを分散配置可能
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セキュリティコンプライアンス
 AWSは、情報セキュリティマネージメントの国際標準をはじめ、業界や各国
のセキュリティ標準に対して認証を取得しています。また、AWS のセキュリ
ティと統制に関する情報をホワイトペーパーで公表しています。
 クラウドのアドバンテージ
 セキュリティへの大規模・継続的な投資
 セキュリティ専門部隊の設置
 24時間/365日の対応
 物理的な持ち出し不可能
 多くの第三者認証/認定の取得
 PCI DSS レベル1
 SOC1/ISAE3402
 SOC2
 SOC3
 FIPS 140-2
 CSA
 FedRAMP認定
 FISMA Moderateレベル
 ISO27001
 ISO9001
 HIPAA
 DoD CSM その他多数
 セキュリティホワイトペーパーを公開
 AWS セキュリティセンタ
 AWS クラウドコンプライアンス
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責任共有モデル
お客様と AWS が分担/協力して強固なセキュリティを実現する考え方
AWS
クラウドのセキュリティに対する責任
SECURITY ‘OF’ THE CLOUD
お客様
クラウド内のセキュリティに対する責
任
SECURITY ‘IN’ THE CLOUD
お客様のデータ
プラットフォーム、アプリケーション、IDとアクセス管理
オペレーティングシステム、ネットワークとファイアウォール構成
クライアント側データ暗号化
データ整合性認証
サーバー側暗号化
(ファイルシステムやデータ)
ネットワークトラフィック保護
(暗号化、整合性、アイデンティティ)
ハードウェア/AWSグローバルインフラストラクチャー
ソフトウェア
リージョン
アベイラビリティ
ゾーン
エッジロケーション
コンピュート ストレージ データベース ネットワーキング
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責任共有モデルの適用イメージ
建屋・施設、設備、電源、
ラッキング、配線、等
ネットワークインフラ
OS設定、パッチ管理
バックアップ
容量・スケーリング管理
高可用性構成
ミドルウェア導入・管理
OS導入
アプリケーション実装
オンプレミス環境
物理サーバ管理(仮想化)
コンピュート系 (EC2等)
OS設定、パッチ管理
バックアップ
容量・スケーリング管理
高可用性構成
ミドルウェア導入・管理
アプリケーション実装
マネージドサービス
アプリケーション実装
AWS クラウド
建屋・施設、設備、電源、
ラッキング、配線、等
ネットワークインフラ
OS導入
物理サーバ管理(仮想化)
建屋・施設、設備、電源、
ラッキング、配線、等
ネットワークインフラ
OS設定、パッチ管理
バックアップ
容量・スケーリング管理
高可用性構成
ミドルウェア導入・管理
OS導入
物理サーバ管理(仮想化)
インフラス
トラクチャ
アプリケー
ション
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165を越えるAWSサービス群
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データプライバシー
AWS はお客様のデータにアクセスできず、データの保存、管理、保護方法はお客様が選択します。責任共有モデルにおけるデータの所有権と管
理に関して、4つの重要な基本事項があります。
1) お客様は継続してデータを所有します。
2) お客様は、データを保存する地理的な場所を選択します。お客様がデータの移動を選択しない限り、データが移動されることはありません。
3) お客様はいつでもデータをダウンロードまたは削除できます。
4) お客様はデータの機密性を考慮し、転送中や保管時にデータを暗号化するかどうか、および暗号化方法を決定します。
アクセス お客様は、自分のカスタマーコンテンツ、および AWS のサービスとリソースへのアクセスを管理します。お客様がこの
ことを効率的に実行できるようにするため、私たちはアクセス、暗号化、およびログ記録機能の高性能なセットを提供
します (AWS CloudTrail など)。AWS は、法律的にそれが要求され、AWS のサービスを維持し、お客様およびそのエンドユー
ザーにサービスを提供することを目的とする場合を除き、カスタマーコンテンツへのアクセスやカスタマーコンテンツ
の使用を行いません。
ストレージ お客様は、コンテンツを保存するリージョンを選択できます。AWS は、法律的にそれが要求され、AWS のサービスを維
持し、お客様およびそのエンドユーザーにサービスを提供することを目的とする場合を除き、お客様の選択したリー
ジョン以外にコンテンツの移動またはレプリケーションを行うことはいたしません。
セキュリティ お客様は、自分のカスタマーコンテンツの安全をどのように確保するかを選択できます。私たちはお客様のために、移
動中または保管中のコンテンツの強力な暗号化機能を準備しています。暗号化キーをお客様ご自身で管理するオプショ
ンも用意されています。
セキュリティ保証 当社では、お客様による当社のセキュリティ管理環境の確立、オペレーション、および活用をサポートするため、プラ
イバシー保護とデータ保護を強化するグローバルなベストプラクティスを使用したセキュリティ保証プログラムを展開
しています。これらセキュリティの保護プロセスおよび管理プロセスは、複数のサードパーティーによる独立した評価
によって、それぞれ個別に検証されています。
※ 東京リージョンを選択すればデータは日本国内に置かれます
※ 第一審裁判所を東京地方裁判所に変更することができます
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学術情報ネットワークSINET5経由でのAWS
の利用
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SINET5経由でのAWSの利用
 学術教育機関内から普通にAWSを利用(2)
• SINET5とAWSはIX(インターネットエクスチェンジ)で直接ピアリング
• SINET5経由でInternetを利用している機関(1)はInternetに抜けることなくAWSへ到達
• 帯域も十分、申請不要
 SINETクラウド接続サービスを利用(3)
• 10Gbps複数本を敷設済み
• 既に60を超える利用
• SINET-AWS間の物理回線費、
ポート費用は現時点でAWSが負担※
※ データ転送量(out側)は必要
SINET5
Internet
I X
研究・教育機関B
研究・教育機関A
SINETクラウド接続サービスを利用
通常利用
AWS アカウント
VPC
閉じた環境で構成可能
・
・
・
(3)
(2)
(1)
※ 図は簡略化しています
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/sinet5-aws-explain/
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クラウド接続接続サービスの利用の流れ
大学・研究機関 国立情報学研究所(NII) AWS
1. AWSアカウントの作成
2. AWSへクラウド接続サービス
利用の問い合わせ AWS向け申請書
3. AWS向け申請書を記入後返送
4. NIIへクラウド接続サービス
利用申請 接続設定値の確認 設定値の確定
AWS側設定
NII側設定
5. AWSコンソールにて
DirectConnectのAccept
6. 利用開始
7. 事例化
※ 本接続の維持のため
事例化をお願いしています
事例化
sinet@amazon.com
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AWS課金モデルの組み合わせでコスト削減
AWSは大きく分けて、一時間あたりでお使いいただける、On Demand Instanceと利用期間をコミットしていただくことで値引きメリットを得ること
のできるReserved Instanceの二種類の価格体系をご用意させていただいております。両者をどちらか選択、組み合わせていただくことで、より最
適なコスト削減につなげるような設計が可能です。AWS は 100 以上のクラウドサービスで従量課金制の料金を採用しています。AWS では、必要
な期間、必要な個別のサービスの料金のみをお支払いいただき、長期契約や複雑なライセンスは必要ありません。
On Demand Instances Reserved Instances Hybrid
On Demand Instances と Reserved
Instancesのハイブリッドによる
運用です。両者の特性を活か
し、最適なコスト削減を行う
ことが可能です。例えば、基
本的には24時間365日の運用を
前提しているものの、月末月
初などに利用が読めない財務
会計システムなどに最適です。
長期のコミットを必要とせず、
必要な時に必要なだけのリ
ソースを1時間(または秒単位)
単位で利用することが可能で
す。
例えば、合格発表や月間でも
波のあるようなワークロード
に適しております。
長期のコミット(1年ないし3
年)をすることで最大75%程
度の(利用するインスタンス
タイプによります)ディスカ
ウントを得ることが可能です。
例えば、対外向けのWebサー
バなど原則として24時間365
日の運用を前提としているシ
ステムなどに向いております。
EC2 Spot
短期間に集中して大量のリ
ソースを必要としている場合
で、そのワークロードが中断
に強く、様々なインスタンス
タイプを利用しても良い場合
に適しております。Amazon EC2
の空きキャパシティを活用し、
最大90%のディスカウントと
なります。
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AWSを利用したデータ中心の新しいHPC(High-Performance Computing)の世界
データ置き場は耐久性が高く容量制限の無い場所へ
演算処理の待ち時間を減らして研究を加速
演算の可視化もクラウドで
多くの研究者との共同研究を加速
• 研究ではデータが重要:高い耐久性(99.999999999%)のAmazon S3に置
くことによりデータをより安全に保存
• Amazon S3はストレージ容量の上限無し
• マネージドサービスのためハードウェア管理の必要無し
• キュー待ち無しで演算を実行
• ジョブの占有による時間のロスが無い
• 伸縮自在なリソース:オンデマンドでリソースを確保して演算、
演算が終了したらリソースを削除してコストを低減
• 利用が集中する期間に柔軟にリソースを拡大
• 常に新しい環境でジョブを実行可能
• ジョブやクラスタ毎にOSやコンパイラ環境を変えて演算
を行うことが可能
• 新しいCPUやGPU環境で利用して演算が可能
• 研究データをAmazon S3等に置き、共同研究者同士でアクセスして
利用
• 閉じたグループでの共同利用
• パブリックデータとしての公開
• クラウド上で演算処理することによりデータの移動にかかる時間
やコストを減らすことができ、より研究に集中可能
• 演算結果の可視化もクラウドを利用することでデータの移動の
手間や時間、コストを減らしてすぐに可視化
• GPU等の高速な演算環境が必要なアプリケーションをAWS上で実
行し結果だけを手元のPCで表示可能
• 手元のPCに高性能なGPU等は不要
• インタラクティブ操作が必要なアプリケーション利用
• NICE DCVのライセンス費用はAWS上では不要
• 多くの可視化環境を同時に展開可能
AWS上の豊富なリソースを利用することで、キュー待ちをすること無
くすぐに演算ができるため、研究をより迅速に進められます。研究
に必要なデータは、AWSのマネージドサービスを利用することで、高
い耐久性を持ったストレージが利用可能で、オンプレミスであった
ようなハードウェア調達や管理の手間から解放されます。
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Clemson University : 110万vCPUを使用した機械学習
スポットインスタンスを活用
• 2017年8月26日、同時稼働vCPU数が110万コアを達成
(右図)
• スーパーコンピューターも含めた中で世界最大
規模のクラスタ
• 米国東部(バージニア北部)リージョンのみ使用
https://aws.amazon.com/blogs/aws/natural-language-processing-at-clemson-
university-1-1-million-vcpus-ec2-spot-instances/
• 文書集合を元にトピックを推定できるように学習
• 学習プロセスをAWSで並列化して実行
必要な時に大量のリソースを使用して研究を推進
トピック推定の研究(自然言語処理)
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研究データの管理
 研究データを10年以上保存の必要性
 研究データ管理の仕組みが必要
国立情報学研究所Gakunin RDM説明資料より
 国立情報学研究所(NII)にて、研究データ管理基盤GakuNin
RDMの提供を開始(現在試行提供中)
• 研究プロジェクト実施中に研究データ、関連資料を管理するための基盤
• クローズドな空間でバージョン管理、メンバー内でのアクセスコントロー
ルが可能
• 研究証跡を記録、ファイル保存機能等を有する
• 学術認証フェデレーションGakuNinと連携しシングルサインオン可
• 組織が用意するストレージを利用可
基盤はAWS上で構築されており、ストレージには耐久性が高いAmazon S3を利用
組織として用意するストレージもAmazon S3で用意することで、
 閉じた環境で接続が可能
 使用しただけのコスト、スモールスタートが可能
 標準で99.999999999%の高い耐久性
例えば「Amazon S3で月あたりの
積み上げで総計T[GB]のストレー
ジをNヶ月以上利用出来、月あ
たり最大M[GB]以上利用できる環
境を提供すること」などで調達
等が考えられる。
三角形の面積
T=N x M / 2
開始時 Nヶ月後
ストレージ容量
M[GB]
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クラウド技術の学習プログラム
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「明日のクラウド技術者を今日から育てる」
AWSの技術教育プログラム
クラウドそのものとクラウドに関連する
技術の学習の機会を学生に提供
AWS認定資格取得を目指す
クラウドコンピューティングカリキュラム
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 2015年から提供を開始。書面での申し込み手続きは不要で、申し込みはウェブ
サイト上で行います
http://www.awseducate.com
教育機関向けに
AWSの学習環境を
無償で提供
12の日本語による
学習コース
教育機関 教員学生
40+ 3000+ 200+
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キャリアパスウェイ(学生用オンライン自習用コンテツ)
目標とする職業に紐付く各30~40時間を要する
自習コンテンツ。小テストを含んでおり、理解
度のチェックができます。(日本語に対応)
【12の学習コース】
(基礎を学ぶコース)
 Cloud Computing 101
(目標とする職種に紐づくコース)
 アプリケーションデベロッパー
 クラウドサポートアソシエイト
 クラウドサポートエンジニア
 サイバーセキュリティスペシャリスト
 データインテグレーションスペシャリスト
 データサイエンティスト
 DevOpsエンジニア
 マシンラーニングスペシャリスト
 ソフトウェアデベロップメントエンジニア
 ソリューションアーキテクト
 Webデベロップメントエンジニア
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2種類の参加方法があります
Educateアカウントの
種類
AWSアカウントの
有無
クレジット
カードの登録
利用の条件
AWSアカウント 有り 必要
 すべてのサービスが利用可能
 スターターアカウントの倍以上
のクレジットが提供される
 クレジットを使い切るとカード
への課金が始まる
スターターアカウント
無し 不要
 一部サービスは利用できない
 1年でアカウントの期限が切れる。
(再度新しく作ることは可能)Educateプログラムだけの
特別な仕組み
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機関登録の方法とメリット
【登録方法】
• Webからのお申し込みのみです。
【クレッジット】
• メンバークレジットの額が倍以上になります。
• クラスルームクレジットのリクエストが可能になります。
【費用や期限、その他】
• 費用はかかりません。登録期限もありません。機関登録者が行わ
なくてはならないメンバー管理業務は特に発生しません。
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AWS実習用クレジット(14歳以上の生徒・学生・教員)
身分 機関加盟 AWSアカウントの有無
クレジット
(USD/年)
学生
有り
有り 100
無し 75
無し
有り 40
無し 30
教員
有り
有り 200
無し 150
無し
有り 75
無し 50
※加盟校の教員は自身が主催するクラスのため50ドル/学生の追加リクエストが可能
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AWS EducateとAWS Academyの比較
Educate Academy
目的
クラウドの学習環境とそれに紐づく求人情報への
アクセス環境を学生に提供する。
クラウドの学習コースを教育機関のカリキュラムに
組み込み、クラウドについての理解促進と、生徒の
認定取得を目指す。
学生(生徒)の
対象年齢と対象
14歳以上で、なんらかの教育機関で学習をする生
徒であればどなたでも(社会人教育も含む)
高校卒業以上で、Academyプログラムで講師認定を受
けた教員が指導をするクラスがあるAcademy加盟校の
学生
学習形態
オンライントレーニング(自習)、または教員が
運営する独自のクラスの中で提供されるクレジッ
トを利用しAWSを使用することも可能。学生、教員
が自由に活用できる。
学校で実施される目標とする資格取得のためにデザ
インされたクラスへの出席、オンライントレーニン
グ、またはそれらの組み合わせ。
参加方法
学生、教員ともの個別に申し込みと利用開始が自
由に可能。登録機関の学生・教員はクレジットが
増えます。
機関登録、教員のトレーニングと講師認定が完了後、
クラスが始まり学生が受講できるようになります。
費用
学生、教員、機関、企業のリクルータの登録料、
会費などは一切無い無償のプログラムです。
登録、教員のトレーニング、学習リソースは無料で
提供され、認定試験は教員、学生ともに50%割引で受
験可能になります。
※選択制ではありませんので両方のプログラムに参加することが可能です
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実際に学校・大学の学習で使う例
 AWS Educate スターターで開始
 クラウドの考え方などのe-learning!
 授業・講義で使い方を教える
 Linuxサーバの立ち上げ・止め方(きちんと止める練習)、セキュリティ
 Cloud9などでコーディング、実行する環境
 演習で各種サービスの利用
(データベース演習でRDS、IoT演習でLambda等)
 各自自由に利用してさらに使い方を学ぶ
 研究室で実際のAWSアカウントで研究
 必要な時に必要なだけ利用、利用しないときは停止、削除
 データは堅牢性のあるストレージへ、研究データの保護
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 ブラウザだけでコードを記述、実行及びデバッグできるクラウドベース
の統合開発環境(IDE)
 JavaScript、Python、PHPなどのよく使用されるプログラム言語の主要ツール
を同梱
 オフィス、自宅、その他どこでもインターネットに接続されたマシンを
使用してプロジェクトで作業可能
 サーバーレスアプリケーション開発用の
シームレスなエクスペリアンスを提供
 開発環境をチームで共有しペア
プログラミングが可能
 AWS CodeStarから環境構築可能
参考:AWS Cloud9とは
31
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2017/11/introducing-aws-cloud9/
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システムをAWSへ移行する際のポイント
 やりたいことを明確に、小さくスタート
 クラウドに移行することが目的ではない。やりたいことを達成ためにクラウドに移行する。
 マネージドサービスの活用、PoC(Proof of Concept)等の実施して小さく素早くスタート。
 AWSで構築する際は、可用性を高くするように構成を考える
 想定される障害と対策すべき障害と災害範囲を決める
 RPO(Recovery Point Objective):各データをどの時点まで戻す必要があるか
 RTO(Recovery Time Objective):システムの復旧にどれくらい時間がかけられるか
 データを耐久性の高いストレージに格納、バックアップする(Amazon S3の活用等)
 コストの比較を正確に
 オンプレミスでは、ハードウェア保守費、空調設備運用費、電気代、場所、保守に関わる
人件費(機関側の対応者含む)、ハードウェアウェア保守期限による更新の手間、、、等が考
慮されていないことが多い
 AWSではストレージサービスの多くは標準で冗長化されているなど耐久性が高い
 同じ条件となるように比較する必要
 Well-Architected Frameworkを参考に、システム構成、運用を定期的にチェックし見直す、様々なコ
スト最適化を図る
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AWS Well-Architected Framework(W-A)とは?
システム設計・運用の”大局的な”考え方とベストプラクティス集
 AWSのソリューションアーキテクト(SA)とお客様が数多くの経験で
作り上げたもの
 AWSとお客様と共に、W-Aも常に進化し続ける
 10年以上にわたる経験、ベストプラクティスが入手出来る
W-Aはホワイトペーパー、チェックリスト、SAで構成
① W-Aホワイトペーパーと、柱ごと5つの詳細版ホワイトペーパー
②「ベストプラクティスに則っているか」のチェックリスト(確認質問集)
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まとめ
 教育・研究機関においても、様々なワークロード(研究室〜基幹システム、
数台〜大規模HPC利用など多種多様な形)でAWSは利用されています
 SINET5経由でのAWSの利用は通常通り利用、クラウド接続サービスでの利用の
両方あり、通常通りでもIXからAWSへトラフィックが入ります
 RIやEC2 Spotなどの料金体系があり、うまく活用することでコストの削減が可
能です
 AWSの利用は小さく始めることができるので、システム移行を小さく素早く
始め、少しずつAWSへシフトしていく形がとれます
 AWS Well-Architected Framework(W-A)等を利用し、システム構築、運用時のベストプ
ラクティスを学び、定期的に改善していくことが重要です
 無償のAWS Educateの仕組みを利用し、クラウドについて学び、実際にAWSクラ
ウドを操作して理解することができます
オンライン・セミナー(無料)
火曜・水曜にネット経由の無料セミナーを実施中
火曜 12時~13時:ソリューションカット
水曜 18時~19時:サービスカット
今後の予定&申し込みサイト
• https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/
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お得なキャンペーン情報などを
日々更新しています!
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20190724 pub sec_education_webinar

  • 1. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 パブリックセクター 2019/07 教育・研究機関におけるAWSのはじめ方 〜 研究室・講義から基幹情報システムまで 〜
  • 2. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 内容についての注意点 • 本資料では2019年7月19日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報は AWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。 • 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違が あった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 • 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消 費税をご請求させていただきます。 • AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.
  • 3. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 櫻田武嗣 (Takeshi SAKURADA)  パブリックセクター ソリューションアーキテクト  主に教育・研究機関のお客様を担当  経歴 • 国立の研究所研究員 - 超高速ネットワークの研究 - • 国立大学教員 – 大学情報システム、大学間共同利用システムの 設計・導入・構築・運用・サポート・ユーザ対応 – 自己紹介
  • 4. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. はじめに  本セッションの目的 • 教育・研究機関のお客様からよく頂く質問を元に、AWSの利用が どのようなものがあるのか?AWSへの移行にはどのようなことを 考える必要があるのか?を理解する • 教育機関向けクラウド学習無償プログラムについて理解し、利 用できるようになる 対象 • 教育・研究機関の教職員・学生・研究員 • IT導入の支援を行うパートナー
  • 5. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 最近よく頂くお問い合わせ  どのように使われていますか?事例は?  セキュリティは?データは見られたりしないのか?  SINETを使ってAWSへ接続したいですが、方法は?  HPC(High-Performance Computing)などで多くのCPU/GPUを一時的に利用し たいですが、お得に使う方法は?  研究データの保管をするための仕組みは何か考えられますか?  クラウドについて学習したいですが、どうすればよいですか? 授業や講義で利用できるものはありますか?
  • 6. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSは様々なワークロードで使用されています  世界で数百万、日本でも 数十万を超えるお客様  小規模なものから大規模 なものまで様々なワーク ロードで使用  公共機関でも利用が進む  教育・研究機関では、バックオフィス、教育システム、 研究利用(小規模〜大規模計算)などワークロードの 大小にかかわらず利用
  • 7. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 国内の教育・研究機関でも幅広い導入(一例) 対象 概要 全学基幹システム AWS上でERPパッケージを利用。財務、経理、人事・給与等の事務システムを順次AWSに移行。利用人数に応じてリソースを 増減し、オンデマンドのメリットを生かす。Amazon S3によるWeb配信機能も利用。 教育系基幹システム 教育系基幹システムをAWSに移行。その後、業務システムすべてをクラウドに移行を決定。高可用性を重視、海外リージョ ンにデータのバックアップも置く。 基盤システム 情報基盤をAWS上ヘ移行。各種SaaSサービスと組み合わせて学内向けシステムを構築。東京サミット登壇。 教育用計算機システム 柔軟かつ利便性の高い教育用計算機が必要。次世代の教育用計算機の整備の際に、ハイブリッド型クラウド環境を提供。 2017年からは教育向けシステムもAWSで稼働。 全学向けポータルサイト 各種サービスの入り口であるポータルサイトを移行。季節による性能要件の変更が柔軟に可能。異なるデータセンター間 でマルチサイトクラスタ構成を構築、事業継続性を担保。 Webサイト/ E-learning 有事の際においても大学機能の継続性を担保することを主目的。対外向けのWeb、E-learningサービスをAWSで運用。全学の機 能を移行して行く予定。 ライブストリーミング 卒業式・入学式の際のライブストリーミング配信。想定外の大量アクセスにも対応可能。使用する期間だけサービスを立 ち上げ、コスト削減。 研究プロジェクト 数十万人規模の動線データに関するデータセットを作成。大規模なデータ処理環境が一時的に必要。データ処理の発生に 応じ、必要数分のインスタンスを作成して利用。 HPC 国内外の津波の被災調査やシミュレーションの構築に必要なHPC環境を実現。必要な時に使える環境を構築。 流体計算 高機能・高精度流体解析ソルバを実装し、液体ロケットエンジンのターボポンプのテスト解析を実施。 国際共同研究 AWS上でアプリケーションと計算フレームワーク、データの共有。共同研究を効果的に実施。 ゲノム計算 ゲノムの解析基盤として利用。データの安全性(セキュリティ、データプライバシー、基盤)を重視しAWSを選択。 研究室GPU利用 常に新しいGPUを各学生が使用したい。卒修論・学会への論文投稿時期でもリソースを潤沢に利用して研究可能。 バックアップ利用 オンプレミスのストレージのバックアップ先としてAmazon S3を利用。AWS移行の前段としても利用。
  • 8. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 高可用性、高耐久のシステムが構成可能なインフラ リージョン  各リージョンは完全に独立  リージョン間は可能な限り高速専用線で接続 アベイラビリティゾーン(AZ)  リージョンは2つ以上のアベイラビリティゾーン(AZ)から構成(ローカルリージョンを除く)  各AZは、互いに影響を受けないように、地理的・電源的・ネットワーク的に独立  AZ間は低遅延の高速専用線で接続  1つのAZは、最低1ヶ所以上のデータセンターで構成 AZ AZ AZ AZ AZ Transit Transit リージョン https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/using-regions-availability-zones.html AWSの各リージョンは物理的に離れた複数のデータセンターで構成 1つのリージョン内でもサーバ・データを分散配置可能
  • 9. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. セキュリティコンプライアンス  AWSは、情報セキュリティマネージメントの国際標準をはじめ、業界や各国 のセキュリティ標準に対して認証を取得しています。また、AWS のセキュリ ティと統制に関する情報をホワイトペーパーで公表しています。  クラウドのアドバンテージ  セキュリティへの大規模・継続的な投資  セキュリティ専門部隊の設置  24時間/365日の対応  物理的な持ち出し不可能  多くの第三者認証/認定の取得  PCI DSS レベル1  SOC1/ISAE3402  SOC2  SOC3  FIPS 140-2  CSA  FedRAMP認定  FISMA Moderateレベル  ISO27001  ISO9001  HIPAA  DoD CSM その他多数  セキュリティホワイトペーパーを公開  AWS セキュリティセンタ  AWS クラウドコンプライアンス
  • 10. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 責任共有モデル お客様と AWS が分担/協力して強固なセキュリティを実現する考え方 AWS クラウドのセキュリティに対する責任 SECURITY ‘OF’ THE CLOUD お客様 クラウド内のセキュリティに対する責 任 SECURITY ‘IN’ THE CLOUD お客様のデータ プラットフォーム、アプリケーション、IDとアクセス管理 オペレーティングシステム、ネットワークとファイアウォール構成 クライアント側データ暗号化 データ整合性認証 サーバー側暗号化 (ファイルシステムやデータ) ネットワークトラフィック保護 (暗号化、整合性、アイデンティティ) ハードウェア/AWSグローバルインフラストラクチャー ソフトウェア リージョン アベイラビリティ ゾーン エッジロケーション コンピュート ストレージ データベース ネットワーキング
  • 11. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 責任共有モデルの適用イメージ 建屋・施設、設備、電源、 ラッキング、配線、等 ネットワークインフラ OS設定、パッチ管理 バックアップ 容量・スケーリング管理 高可用性構成 ミドルウェア導入・管理 OS導入 アプリケーション実装 オンプレミス環境 物理サーバ管理(仮想化) コンピュート系 (EC2等) OS設定、パッチ管理 バックアップ 容量・スケーリング管理 高可用性構成 ミドルウェア導入・管理 アプリケーション実装 マネージドサービス アプリケーション実装 AWS クラウド 建屋・施設、設備、電源、 ラッキング、配線、等 ネットワークインフラ OS導入 物理サーバ管理(仮想化) 建屋・施設、設備、電源、 ラッキング、配線、等 ネットワークインフラ OS設定、パッチ管理 バックアップ 容量・スケーリング管理 高可用性構成 ミドルウェア導入・管理 OS導入 物理サーバ管理(仮想化) インフラス トラクチャ アプリケー ション
  • 12. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 165を越えるAWSサービス群
  • 13. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データプライバシー AWS はお客様のデータにアクセスできず、データの保存、管理、保護方法はお客様が選択します。責任共有モデルにおけるデータの所有権と管 理に関して、4つの重要な基本事項があります。 1) お客様は継続してデータを所有します。 2) お客様は、データを保存する地理的な場所を選択します。お客様がデータの移動を選択しない限り、データが移動されることはありません。 3) お客様はいつでもデータをダウンロードまたは削除できます。 4) お客様はデータの機密性を考慮し、転送中や保管時にデータを暗号化するかどうか、および暗号化方法を決定します。 アクセス お客様は、自分のカスタマーコンテンツ、および AWS のサービスとリソースへのアクセスを管理します。お客様がこの ことを効率的に実行できるようにするため、私たちはアクセス、暗号化、およびログ記録機能の高性能なセットを提供 します (AWS CloudTrail など)。AWS は、法律的にそれが要求され、AWS のサービスを維持し、お客様およびそのエンドユー ザーにサービスを提供することを目的とする場合を除き、カスタマーコンテンツへのアクセスやカスタマーコンテンツ の使用を行いません。 ストレージ お客様は、コンテンツを保存するリージョンを選択できます。AWS は、法律的にそれが要求され、AWS のサービスを維 持し、お客様およびそのエンドユーザーにサービスを提供することを目的とする場合を除き、お客様の選択したリー ジョン以外にコンテンツの移動またはレプリケーションを行うことはいたしません。 セキュリティ お客様は、自分のカスタマーコンテンツの安全をどのように確保するかを選択できます。私たちはお客様のために、移 動中または保管中のコンテンツの強力な暗号化機能を準備しています。暗号化キーをお客様ご自身で管理するオプショ ンも用意されています。 セキュリティ保証 当社では、お客様による当社のセキュリティ管理環境の確立、オペレーション、および活用をサポートするため、プラ イバシー保護とデータ保護を強化するグローバルなベストプラクティスを使用したセキュリティ保証プログラムを展開 しています。これらセキュリティの保護プロセスおよび管理プロセスは、複数のサードパーティーによる独立した評価 によって、それぞれ個別に検証されています。 ※ 東京リージョンを選択すればデータは日本国内に置かれます ※ 第一審裁判所を東京地方裁判所に変更することができます
  • 14. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 学術情報ネットワークSINET5経由でのAWS の利用
  • 15. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. SINET5経由でのAWSの利用  学術教育機関内から普通にAWSを利用(2) • SINET5とAWSはIX(インターネットエクスチェンジ)で直接ピアリング • SINET5経由でInternetを利用している機関(1)はInternetに抜けることなくAWSへ到達 • 帯域も十分、申請不要  SINETクラウド接続サービスを利用(3) • 10Gbps複数本を敷設済み • 既に60を超える利用 • SINET-AWS間の物理回線費、 ポート費用は現時点でAWSが負担※ ※ データ転送量(out側)は必要 SINET5 Internet I X 研究・教育機関B 研究・教育機関A SINETクラウド接続サービスを利用 通常利用 AWS アカウント VPC 閉じた環境で構成可能 ・ ・ ・ (3) (2) (1) ※ 図は簡略化しています https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/sinet5-aws-explain/
  • 16. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. クラウド接続接続サービスの利用の流れ 大学・研究機関 国立情報学研究所(NII) AWS 1. AWSアカウントの作成 2. AWSへクラウド接続サービス 利用の問い合わせ AWS向け申請書 3. AWS向け申請書を記入後返送 4. NIIへクラウド接続サービス 利用申請 接続設定値の確認 設定値の確定 AWS側設定 NII側設定 5. AWSコンソールにて DirectConnectのAccept 6. 利用開始 7. 事例化 ※ 本接続の維持のため 事例化をお願いしています 事例化 sinet@amazon.com
  • 17. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS課金モデルの組み合わせでコスト削減 AWSは大きく分けて、一時間あたりでお使いいただける、On Demand Instanceと利用期間をコミットしていただくことで値引きメリットを得ること のできるReserved Instanceの二種類の価格体系をご用意させていただいております。両者をどちらか選択、組み合わせていただくことで、より最 適なコスト削減につなげるような設計が可能です。AWS は 100 以上のクラウドサービスで従量課金制の料金を採用しています。AWS では、必要 な期間、必要な個別のサービスの料金のみをお支払いいただき、長期契約や複雑なライセンスは必要ありません。 On Demand Instances Reserved Instances Hybrid On Demand Instances と Reserved Instancesのハイブリッドによる 運用です。両者の特性を活か し、最適なコスト削減を行う ことが可能です。例えば、基 本的には24時間365日の運用を 前提しているものの、月末月 初などに利用が読めない財務 会計システムなどに最適です。 長期のコミットを必要とせず、 必要な時に必要なだけのリ ソースを1時間(または秒単位) 単位で利用することが可能で す。 例えば、合格発表や月間でも 波のあるようなワークロード に適しております。 長期のコミット(1年ないし3 年)をすることで最大75%程 度の(利用するインスタンス タイプによります)ディスカ ウントを得ることが可能です。 例えば、対外向けのWebサー バなど原則として24時間365 日の運用を前提としているシ ステムなどに向いております。 EC2 Spot 短期間に集中して大量のリ ソースを必要としている場合 で、そのワークロードが中断 に強く、様々なインスタンス タイプを利用しても良い場合 に適しております。Amazon EC2 の空きキャパシティを活用し、 最大90%のディスカウントと なります。
  • 18. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSを利用したデータ中心の新しいHPC(High-Performance Computing)の世界 データ置き場は耐久性が高く容量制限の無い場所へ 演算処理の待ち時間を減らして研究を加速 演算の可視化もクラウドで 多くの研究者との共同研究を加速 • 研究ではデータが重要:高い耐久性(99.999999999%)のAmazon S3に置 くことによりデータをより安全に保存 • Amazon S3はストレージ容量の上限無し • マネージドサービスのためハードウェア管理の必要無し • キュー待ち無しで演算を実行 • ジョブの占有による時間のロスが無い • 伸縮自在なリソース:オンデマンドでリソースを確保して演算、 演算が終了したらリソースを削除してコストを低減 • 利用が集中する期間に柔軟にリソースを拡大 • 常に新しい環境でジョブを実行可能 • ジョブやクラスタ毎にOSやコンパイラ環境を変えて演算 を行うことが可能 • 新しいCPUやGPU環境で利用して演算が可能 • 研究データをAmazon S3等に置き、共同研究者同士でアクセスして 利用 • 閉じたグループでの共同利用 • パブリックデータとしての公開 • クラウド上で演算処理することによりデータの移動にかかる時間 やコストを減らすことができ、より研究に集中可能 • 演算結果の可視化もクラウドを利用することでデータの移動の 手間や時間、コストを減らしてすぐに可視化 • GPU等の高速な演算環境が必要なアプリケーションをAWS上で実 行し結果だけを手元のPCで表示可能 • 手元のPCに高性能なGPU等は不要 • インタラクティブ操作が必要なアプリケーション利用 • NICE DCVのライセンス費用はAWS上では不要 • 多くの可視化環境を同時に展開可能 AWS上の豊富なリソースを利用することで、キュー待ちをすること無 くすぐに演算ができるため、研究をより迅速に進められます。研究 に必要なデータは、AWSのマネージドサービスを利用することで、高 い耐久性を持ったストレージが利用可能で、オンプレミスであった ようなハードウェア調達や管理の手間から解放されます。
  • 19. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Clemson University : 110万vCPUを使用した機械学習 スポットインスタンスを活用 • 2017年8月26日、同時稼働vCPU数が110万コアを達成 (右図) • スーパーコンピューターも含めた中で世界最大 規模のクラスタ • 米国東部(バージニア北部)リージョンのみ使用 https://aws.amazon.com/blogs/aws/natural-language-processing-at-clemson- university-1-1-million-vcpus-ec2-spot-instances/ • 文書集合を元にトピックを推定できるように学習 • 学習プロセスをAWSで並列化して実行 必要な時に大量のリソースを使用して研究を推進 トピック推定の研究(自然言語処理)
  • 20. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 研究データの管理  研究データを10年以上保存の必要性  研究データ管理の仕組みが必要 国立情報学研究所Gakunin RDM説明資料より  国立情報学研究所(NII)にて、研究データ管理基盤GakuNin RDMの提供を開始(現在試行提供中) • 研究プロジェクト実施中に研究データ、関連資料を管理するための基盤 • クローズドな空間でバージョン管理、メンバー内でのアクセスコントロー ルが可能 • 研究証跡を記録、ファイル保存機能等を有する • 学術認証フェデレーションGakuNinと連携しシングルサインオン可 • 組織が用意するストレージを利用可 基盤はAWS上で構築されており、ストレージには耐久性が高いAmazon S3を利用 組織として用意するストレージもAmazon S3で用意することで、  閉じた環境で接続が可能  使用しただけのコスト、スモールスタートが可能  標準で99.999999999%の高い耐久性 例えば「Amazon S3で月あたりの 積み上げで総計T[GB]のストレー ジをNヶ月以上利用出来、月あ たり最大M[GB]以上利用できる環 境を提供すること」などで調達 等が考えられる。 三角形の面積 T=N x M / 2 開始時 Nヶ月後 ストレージ容量 M[GB]
  • 21. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. クラウド技術の学習プログラム
  • 22. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 「明日のクラウド技術者を今日から育てる」 AWSの技術教育プログラム クラウドそのものとクラウドに関連する 技術の学習の機会を学生に提供 AWS認定資格取得を目指す クラウドコンピューティングカリキュラム
  • 23. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.  2015年から提供を開始。書面での申し込み手続きは不要で、申し込みはウェブ サイト上で行います http://www.awseducate.com 教育機関向けに AWSの学習環境を 無償で提供 12の日本語による 学習コース 教育機関 教員学生 40+ 3000+ 200+
  • 24. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. キャリアパスウェイ(学生用オンライン自習用コンテツ) 目標とする職業に紐付く各30~40時間を要する 自習コンテンツ。小テストを含んでおり、理解 度のチェックができます。(日本語に対応) 【12の学習コース】 (基礎を学ぶコース)  Cloud Computing 101 (目標とする職種に紐づくコース)  アプリケーションデベロッパー  クラウドサポートアソシエイト  クラウドサポートエンジニア  サイバーセキュリティスペシャリスト  データインテグレーションスペシャリスト  データサイエンティスト  DevOpsエンジニア  マシンラーニングスペシャリスト  ソフトウェアデベロップメントエンジニア  ソリューションアーキテクト  Webデベロップメントエンジニア
  • 25. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 2種類の参加方法があります Educateアカウントの 種類 AWSアカウントの 有無 クレジット カードの登録 利用の条件 AWSアカウント 有り 必要  すべてのサービスが利用可能  スターターアカウントの倍以上 のクレジットが提供される  クレジットを使い切るとカード への課金が始まる スターターアカウント 無し 不要  一部サービスは利用できない  1年でアカウントの期限が切れる。 (再度新しく作ることは可能)Educateプログラムだけの 特別な仕組み
  • 26. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 機関登録の方法とメリット 【登録方法】 • Webからのお申し込みのみです。 【クレッジット】 • メンバークレジットの額が倍以上になります。 • クラスルームクレジットのリクエストが可能になります。 【費用や期限、その他】 • 費用はかかりません。登録期限もありません。機関登録者が行わ なくてはならないメンバー管理業務は特に発生しません。
  • 27. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS実習用クレジット(14歳以上の生徒・学生・教員) 身分 機関加盟 AWSアカウントの有無 クレジット (USD/年) 学生 有り 有り 100 無し 75 無し 有り 40 無し 30 教員 有り 有り 200 無し 150 無し 有り 75 無し 50 ※加盟校の教員は自身が主催するクラスのため50ドル/学生の追加リクエストが可能
  • 28. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS EducateとAWS Academyの比較 Educate Academy 目的 クラウドの学習環境とそれに紐づく求人情報への アクセス環境を学生に提供する。 クラウドの学習コースを教育機関のカリキュラムに 組み込み、クラウドについての理解促進と、生徒の 認定取得を目指す。 学生(生徒)の 対象年齢と対象 14歳以上で、なんらかの教育機関で学習をする生 徒であればどなたでも(社会人教育も含む) 高校卒業以上で、Academyプログラムで講師認定を受 けた教員が指導をするクラスがあるAcademy加盟校の 学生 学習形態 オンライントレーニング(自習)、または教員が 運営する独自のクラスの中で提供されるクレジッ トを利用しAWSを使用することも可能。学生、教員 が自由に活用できる。 学校で実施される目標とする資格取得のためにデザ インされたクラスへの出席、オンライントレーニン グ、またはそれらの組み合わせ。 参加方法 学生、教員ともの個別に申し込みと利用開始が自 由に可能。登録機関の学生・教員はクレジットが 増えます。 機関登録、教員のトレーニングと講師認定が完了後、 クラスが始まり学生が受講できるようになります。 費用 学生、教員、機関、企業のリクルータの登録料、 会費などは一切無い無償のプログラムです。 登録、教員のトレーニング、学習リソースは無料で 提供され、認定試験は教員、学生ともに50%割引で受 験可能になります。 ※選択制ではありませんので両方のプログラムに参加することが可能です
  • 29. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 実際に学校・大学の学習で使う例  AWS Educate スターターで開始  クラウドの考え方などのe-learning!  授業・講義で使い方を教える  Linuxサーバの立ち上げ・止め方(きちんと止める練習)、セキュリティ  Cloud9などでコーディング、実行する環境  演習で各種サービスの利用 (データベース演習でRDS、IoT演習でLambda等)  各自自由に利用してさらに使い方を学ぶ  研究室で実際のAWSアカウントで研究  必要な時に必要なだけ利用、利用しないときは停止、削除  データは堅牢性のあるストレージへ、研究データの保護
  • 30. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.  ブラウザだけでコードを記述、実行及びデバッグできるクラウドベース の統合開発環境(IDE)  JavaScript、Python、PHPなどのよく使用されるプログラム言語の主要ツール を同梱  オフィス、自宅、その他どこでもインターネットに接続されたマシンを 使用してプロジェクトで作業可能  サーバーレスアプリケーション開発用の シームレスなエクスペリアンスを提供  開発環境をチームで共有しペア プログラミングが可能  AWS CodeStarから環境構築可能 参考:AWS Cloud9とは 31 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2017/11/introducing-aws-cloud9/
  • 31. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. システムをAWSへ移行する際のポイント  やりたいことを明確に、小さくスタート  クラウドに移行することが目的ではない。やりたいことを達成ためにクラウドに移行する。  マネージドサービスの活用、PoC(Proof of Concept)等の実施して小さく素早くスタート。  AWSで構築する際は、可用性を高くするように構成を考える  想定される障害と対策すべき障害と災害範囲を決める  RPO(Recovery Point Objective):各データをどの時点まで戻す必要があるか  RTO(Recovery Time Objective):システムの復旧にどれくらい時間がかけられるか  データを耐久性の高いストレージに格納、バックアップする(Amazon S3の活用等)  コストの比較を正確に  オンプレミスでは、ハードウェア保守費、空調設備運用費、電気代、場所、保守に関わる 人件費(機関側の対応者含む)、ハードウェアウェア保守期限による更新の手間、、、等が考 慮されていないことが多い  AWSではストレージサービスの多くは標準で冗長化されているなど耐久性が高い  同じ条件となるように比較する必要  Well-Architected Frameworkを参考に、システム構成、運用を定期的にチェックし見直す、様々なコ スト最適化を図る
  • 32. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS Well-Architected Framework(W-A)とは? システム設計・運用の”大局的な”考え方とベストプラクティス集  AWSのソリューションアーキテクト(SA)とお客様が数多くの経験で 作り上げたもの  AWSとお客様と共に、W-Aも常に進化し続ける  10年以上にわたる経験、ベストプラクティスが入手出来る W-Aはホワイトペーパー、チェックリスト、SAで構成 ① W-Aホワイトペーパーと、柱ごと5つの詳細版ホワイトペーパー ②「ベストプラクティスに則っているか」のチェックリスト(確認質問集)
  • 33. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. まとめ  教育・研究機関においても、様々なワークロード(研究室〜基幹システム、 数台〜大規模HPC利用など多種多様な形)でAWSは利用されています  SINET5経由でのAWSの利用は通常通り利用、クラウド接続サービスでの利用の 両方あり、通常通りでもIXからAWSへトラフィックが入ります  RIやEC2 Spotなどの料金体系があり、うまく活用することでコストの削減が可 能です  AWSの利用は小さく始めることができるので、システム移行を小さく素早く 始め、少しずつAWSへシフトしていく形がとれます  AWS Well-Architected Framework(W-A)等を利用し、システム構築、運用時のベストプ ラクティスを学び、定期的に改善していくことが重要です  無償のAWS Educateの仕組みを利用し、クラウドについて学び、実際にAWSクラ ウドを操作して理解することができます
  • 35. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 公式Twitter/Facebook AWSの最新情報をお届けします @awscloud_jp 検索 最新技術情報、イベント情報、お役立ち情報、 お得なキャンペーン情報などを 日々更新しています! もしくは http://on.fb.me/1vR8yWm