もういろいろと使い倒されている Azure 仮想マシンですが、まだまだクラウドに仮想マシンを設置することの価値やメリットが伝わっていないところもあるかなと思います。初歩的な内容ばかりですがご参考になれば幸いです。

1. Ayumu Inaba
Cloud Solution Architect
Microsoft Japan
Azure 仮想マシンの利用価値
1

2. 職場に置いてあるワークステーション
2

3. リモートワークで顕在化する様々な課題
3
電源が入れっぱなしになって
いませんか？
調子が悪いときは出社が必
要になりませんか？
使われずに無駄な時間が
多くありませんか？
スペックや台数が足りなくて
も我慢してませんか？
利用開始の手続きに時間が
かかっていませんか？
老朽化したものを使い続け
ていませんか
リモート接続のネットワーク
は安定していますか？
資産管理が大変ではないで
すか？

4. それはあなたが労力を割くべき仕事ですか？
4

5. Agenda
ワークステーションをクラウドに置いてみよう
高度な仮想マシンの活用
まとめ
Appendix
5

6. 6

7. クラウドコンピューティングの特性
On-demand Self-Service
いつでも利用したいときに利用できる
Broad network access
ネットワークを介して利用する
Resource pooling
リソースは事前に用意されている
Rapid elasticity
迅速な拡張、縮退を行える
Measured Service
計量/計数による提供と請求
7
NISTによるクラウドコンピューティングの 定義（抜粋）
https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf

8. On-demand Self-Service
いつでも使いたいタイミングで、必要なスペックのものが、自
分の手で、容易に手に入る
業務内容は状況に合わせて変化し、必要なコンピューティングリソースも異なってくる
申請、発注、設置といった利用開始までのタイムラグを削減
8
開発期間
性能試験
この週は使わない
データ分析

9. Broad network access
ネットワークを介して世界中のどこにいても利用できる
外出自粛に限らず、災害時の業務継続、出張や移動中などの任意の状況に対応できる
9

10. Resource pooling
クラウドベンダーが大量に事前確保したなかから利用者に
「貸し出す」だけなので、必要なものを選んで使える
パブリッククラウドは全世界・全業種のお客様の共通のインフラとしてサービスを提供
リソースプールを維持・管理するコストはベンダー持ちなので、初期費用が不要
10

11. Rapid elasticity
コンピュート能力を必要十分なスケールに迅速に調整可能
後で適切なサイズと台数に調整すればいいので、最初に深く悩まなくて良い
11

12. Measured Service
実際にサービスの利用した量を元に料金が計算・請求される
従量課金モデル
初期投資が不要で、使わなければコストをゼロにすることができる
サービスの種別によって計測方法や単価が異なってくる
12

13. 13
On-demand Self-Service
Broad network access
Resource pooling
Rapid elasticity
Measured Service

14. 計算需要と供給のミスマッチ
14

15. 需要に合わせた利用とコストの最適化
15

16. コンピュートの料金シミュレーション
16 ｖCPU の仮想マシンを１日（２４時間）
＝ 16 ｖCPU の仮想マシンを業務中（８時間）に3日間
= 64 ｖCPU の仮想マシンを6時間
＝ 2 vCPU の仮想マシンを 8台並べて1日
同じ料金でも利用方式は様々
16

17. 不足時にクラウドへバーストするハイブリッドモデル
17

18. データの保全
仮想マシンに接続されたディスクは必ず内部的に３つのレプリ
カを持つ
ハードウェア障害に強く、問題が発生した場合には自動的に交換が行われる
18
RAID-1
ストレージ
障害
OS/データ
ディスク

19. 障害時の自動復旧
ホストやインフラの障害を自動的に検知、復旧が行われる
障害を検知した場合には仮想マシンやホストの再起動が行われる
復旧が困難な場合な仮想マシンは別ホストへ移動されるが、同一のディスクを再マウントする
ためデータが失われることはない
19
Hyper Visor
Host
Agent
Azure
Fabric
Controler
Devices
Hyper Visor
Host
Agent
Devices

20. LAN に配置されたワークステーション
VPN などのネットワーク環境が整って
いるならば VM は作るだけ
20
インター
ネット

21. 21

22. Resource Manager API
Azure の機能は全て API として提供されている
要件に合わせて管理・運用がしやすいソリューションを独自に実装することもできる
22
Azure Resource Manager API
仮想マシン ディスク ネットワーク Etc…
Azure PowerShell
Azure CLI
SDK
C#, Node, Python, etc
OSS,
3rd Party
ユーザーインタラクティブ

23. さらに効率的に仮想マシンを活用するために
特定の課題に特化して仮想マシンを効率的に管理・運用する
ための付加的なサービスも提供されている
DevTest Labｓ
Windows Virtual Desktop
Azure Batch
Azure Machine Learning Service
Azure Cycle Cloud
Azure Kubernetes Service
Avere vFXT for Azure
23
コスト最適化 スケーラビリティ
プロビジョニング オンデマンド

24. Windows Virtual Desktop
構築・保守・運用に最
も手間がかかる管理
プレーンをマネージド
サービスで提供
実体は通常の仮想マ
シンなので、Azure 上
の各種サービスへのア
クセスが容易
24
Web access
Management
Diagnostics
Monitoring
& Alerting
Licensing
Gateway
Scaling
Broker
Azure
Active Directory
マイクロソフトが提供する管理プレーン (WVD 管理機能)
お客様所有の Azure サブスクリプションで仮想マシンを稼働
Windows 7
Enterprise
RemoteAppWindows 10
Enterprise
Windows
Server 2012
R2 and up
Windows 10
Enterprise
multi-session
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/services/virtual-desktop/

25. Azure DevTest Labs
ソフトウェアの開発・テスト環境として Azure を活用すること
でガバナンスと開発生産性を両立
管理者は開発者に適用するポリシーを構成
開発者は必要なときに必要なスペックの仮想マシンをセルフサービスで入手・利用
25
コスト制御
セキュリティ
標準化 カスタマイズ
開発・テスト実施
オンデマンド構築
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/services/devtest-lab

26. Azure Batch
27
大規模バッチや HPC ワークロードを
オンデマンドでクラウドにバースト
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/services/batch/
アプリと入力データをストレージに
プールを作成してジョブを投入
各ノードは転送されたアプリとデータを実行
出力データをストレージに書き戻し
InifiniBand や GPU を搭載した
クラスターがオンデマンドに利用可能

27. Azure Batch for R
RStudio の並列 R シミュレーションを Azure Batch にオフ
ロード
28
RStudio
closingPrices_p <- foreach(i =
1:100, .combine='c', .options.azure = opt) %dopar%
{ replicate(100000, getClosingPrice()) }
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/batch/tutorial-r-doazureparallel
doAzureParallelパッケージ

28. Azure Machine Learning
マネージドサービスで機械学習のライフサイクルを実現
29
Blob Storage
Azure Key
Vault
Virtual Machine
Azure Kubernetes
Service
Container Registry
Azure Machine
Learning
モデル学習 モデル検証 デプロイパッケージ化 モニタリング
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/services/machine-learning/

29. Azure CｙcleCloud
多数のジョブスケジューラとソフトウェアスタックを使用した
HPC クラスター環境を自動構築・管理・運用・最適化
Slurm, Grid Engine, HPC Pack, HTCondor, LSF, PBS Pro, Symphonyなど様々な
ジョブスケジューラーを選択可能
30
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/features/azure-cyclecloud/
$ qsub
go.sh

30. Azure Kubernetes Service
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ によるマネージドサービスとしての Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ
マスターノード
エージェントノードは指定したサブネット内の ＶＭ ＳｃａｌeSet として動作する
31

31. Avere vFXT for Azure
データ集約型 HPC タスク向けのキャッシュによるファイルシ
ステムソリューション
32
Cache 低レイテンシ
Cache
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/services/storage/avere-vfxt/

32. 33

33. クラウドならではのメリット
34

34. 発想の転換も必要
35
従来の考え方 クラウドの特性 クラウド的な考え方
事前に時間をかけて準備する On-demand Self-Service 必要なときに自分で利用する
自社のネットワークに閉じた環境 Broad network access 公衆インターネットも有効に活用
資産を所有する Resource pooling サービスを利用する、借りる、止める
事前に計画して維持する Rapid elasticity 需要に合わせて調整する
一括購入して償却する Measured Service 従量課金で使った分だけ支払う

35. いいとこ取りをしてください
36
スケールアップするための設備投資はありません。
アプリケーションをすばやくプロビジョニングおよび削除できます。
組織は、使用したものに対してのみ支払います。
パブリック
クラウド
組織はリソースを完全にコントロールできます。
組織はセキュリティを完全にコントロールできます。
オンプレミス
最も柔軟性が高くなります。
組織は、アプリケーションを実行する場所を決定します。
組織は、セキュリティ、コンプライアンス、または法的要件を管理します。
ハイブリッド

36. 37

37. Infrastructure as a Service
クラウドコンピューティングにおけるコア要素がサービスとして
提供されるため、汎用性が極めて高い
オンプレミス環境で稼働するワークロードとの互換性も高く、移行も比較的容易
https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/what-is-iaas/
38
サービス提供範囲ユーザー構築範囲

38. サブネット
仮想マシンの構成要素
基本的に Azure 仮想マシンは以下の要素で構成される
仮想マシン
OS ディスク
ネットワークインタフェース
仮想ネットワーク
39
ネットワーク
インタフェース
仮想ネットワーク
Public IP
Address
OSディスク
データディスク
ネットワーク
セキュリティ
グループ
オプション
ネットワークセキュリティグループ
パブリック IP アドレス
データディスク

39. 仮想マシンシリーズ
Av2 B Dv2Dv3 DSv2
Esv3
Fv2 M
汎用
コンピューティング最適化
メモリの最適化
ストレージの最適化
Lsv2
Dsv3 Dasv4Dav4
Easv4
Ev3
Eav4
Mv2Fsv2
NVIDIA GPU Tesla M60
可視化
NVv2A D DS
G GSF Fs Ls
旧世代

40. NC
NVIDIA GPU
Tesla K80
HPC, DL
4x FDR
InfiniBand搭載
（NC24r）
ND
NVIDIA GPU
Tesla P40
Deep Learning
4x FDR
InfiniBand 搭載
(ND24rs)
NVIDIA GPU
Tesla P100
HPC, DL
4x FDR
InfiniBand 搭載
（NC24rs_v2）
NCv2
NVIDIA GPU
Tesla V100
HPC, DL
4x FDR
InfiniBand 搭載
（NC24rs_v3）
NCv3
NVIDIA GPU
Tesla M60
可視化
NV
NVIDIA GPU
Tesla M60
可視化
メモリ増強
Hyper Threading
NVv3NDv2
NVIDIA GPU
Tesla V100 x 8
NVlink
Deep Learning
4x EDR
InfiniBand 搭載
(ND40rs_V2)
AMD GPU
Radeon Instinct
MI25
可視化
NVv4
仮想マシンシリーズ
Intel Haswell CPU
4x FDR InfiniBand
搭載
(H16r)
H
HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)
GPUコンピューティング (Public Preview)
AMD EPYC CPU
4x EDR InfiniBand
搭載
(HB60rs)
HB
Intel Skylake CPU
4x EDR InfiniBand
搭載
(HC44rs)
HC
(Public Preview)
AMD EPYC Roma
CPU
4x HDR InfiniBand
搭載
(HB120rs)
HBv2
(Public
Preview)

41. 仮想マシンのサイズ
各シリーズにはスペックの異なる複数
のサイズが提供されている
右記は M シリーズの例
42

42. 仮想マシンのディスク
仮想マシンに接続するディスクは以下の３つ
OS ディスク ：Windows / Linux 等の OS に加えて MW やアプリを格納することが多い（必須）
データディスク ：ファイルや DB などデータを格納するために必要に応じて接続する（追加）
一時ディスク ：仮想マシンの物理ホスト上のローカルストレージを使用するため揮発性（標準）
43
Hyper-V ホスト ストレージ
仮想マシン インスタンス
作業用ディスク
※ Hyper-V ホストロー
カルの
動的拡張 VHD
キャッシュ OS ディスク
データ ディスク
1 ディスクあたり最
大 ４０９６ GB
1 VMあたり
最大 64 本VHD

43. 管理ディスクの種類
OS Disk として１つ、 Data Diskは複数接続が可能
44
Standard HDD
管理ディスク
Standard SSD
管理ディスク
Premium SSD
管理ディスク
Ultra SSD
ディスク遅延 2桁ミリ秒 1桁ミリ秒
キャッシュなし読出し: ~4ms
キャッシュなし書込み: ~1ms
<1ms
最大ディスク
サイズ
4TB -> 32TB 4TB -> 32TB 4TB -> 32TB 4TB -> 64TB
最大ディスク
IOPS
500 IOPS -> 2,000 500 IOPS -> 6,000 7,500 IOPS -> 20,000 160,000
最大ディスク
帯域幅
60 MBps -> 500
Mbps
60 MBps -> 750
Mbps
250 MBps -> 900
Mbps
16Gbps - 2 GB/s

44. 共有ストレージのマウント
複数の仮想マシンからマウントして使用する共有ストレージも
利用可能
Azure Files
SMB 3.0 および CIFS プロトコルを介してアクセス可能なファイル共有サービス
クラウドまたはオンプレの Windows / Linux / macOS で同時アクセス可能
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/storage/files/
Azure NetApp Files
NFS および SMB プロトコルを介してアクセス可能なエンタープライズ向けストレージサービス
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/netapp/
Blobfuse
通常は REST API として利用する Azure Blob Storage を Linux ファイルシステムとしてマウント
Microsoft 製の仮想ファイルシステムドライバ(OSS) として実装されている
https://docs.Microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/storage-how-to-mount-container-
linux
https://github.com/Azure/azure-storage-fuse
45

45. 仮想ネットワーク（VNET）
仮想マシンは仮想 NIC を介して仮想ネットワークに接続
サブネットに割り当てられたアドレスレンジから DHCP で IP アドレスの割り当てを受ける
RFC1918に準拠して衝突しないネットワーク設計をする
46
仮想ネットワーク (VNET)
10.2.3.4
web01 web02
サブネット1 サブネット2
10.2.3.5 10.5.3.10 10.5.3.11
ap01 ap02

46. オンプレミスと仮想ネットワークの接続
オンプレミス環境との接続方式は大きく 3 つ
Point to Site VPN, Site to Site VPN, ExpressRoute （閉域網接続）
VNET に設置した VPN Gateway とオンプレミス側のルーターをピアリングして構成する
（VNET と オンプレミスのアドレスレンジの衝突に注意）
47
インターネットインターネット

47. Azure 仮想マシンの中身
仮想マシンは IaaS なので OS より上位の
スタックはユーザーの自由に構成して良い
ただし現実問題としては Azure VM として動作可能な要件を満た
す必要があるため、一定のレギュレーションは存在する
１つ１つの要件を満たすのは煩雑であるため、構成ずみの“イメー
ジ”をベースにカスタマイズした方が早い
多数の動作確認済みのイメージが Azure
Marketplace で提供されている
OS のみのものだけでなく、ミドルウェアやアプリケーションまでセッ
トアップ済みのものもある
Microsoft だけでなく 3rd Party から提供されているものもある
48
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
ハイパバイザ
ランタイム
アプリケーション
データ

48. Azure Marketplace
49

49. ゴールデンイメージ方式による VM の展開
同じような仮想マシンを多数配備する時にはカスタムイメージ
を作成すると良い
OS 上でプロビジョニング解除の手順を実施（ Windows と Linux で若干手順が異なる ）
Azure に対して Image リソースの作成（Capture）を指示
50
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/windows/capture-image-resource
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/linux/capture-image

50. Azure 上でクライアント OS を利用するには
クライアント OS を利用する場合にはライセンスにも
注意が必要（仮想マシン料金には含まれない）
開発・テスト用途に限り、アクティブな Visual Studio サブスクライバーであれ
ば、Windows 7,8,10 が利用可能
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/
virtual-machines/windows/client-images
ユーザー利用向けであれば Windows Virtual Desktop
環境を構築することで、Windows 7,10 が利用可能に
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/
virtual-desktop/
51

51. Microsoft Confidential
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