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【Japan Partner Conference 2019】Microsoft Azure と AI で加速するデジタル改革
1.
Microsoft Japan Partner Conference 2019
2.
ID:BS-D4
3.
「破壊的創造」こそ4つ目の産業革命 1780s 1870s 1970s
2015+ 蒸気 電気 IT デジタル
4.
Astonishing Pace of
Change 2 2 3 3 4 4 5 6 6 8 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Xiaomi Snapchat Airbnb CloudFlare Uber Average Unicorns Tesla Cloudera Facebook Google Typical Fortune 500 Years Source: World Economic Forum Time to reach $1B valuation or more 2007 $100,000 2019 $39 2007 $40,000 2018 $159 2007 $550,000 2018 $20,000 2000 $2.7bn 2007 $10m 2018 $500 1984 $30 2014 $0.16 2009 $30,000 2016 $80 DNA Solar Drones 3D Printing Industrial Robots The cost of key technologies has fallen rapidly Sensor (3D) Source: World Economic Forum
5.
クラウドコンピューティングが実現したものと価値
6.
7.
Microsoft Azure
8.
Microsoft Azure Productive +
Hybrid + Trusted + Intelligent
9.
◼100 カ所以上のデータセンター ◼AWS の
2 倍、Google の 6 倍の地域サポート ◼米国 国防総省 (US DoD) も採用 ◼定期外部監査を入れた日本 CS Gold マーク取得
10.
x2.1 x2 ~x4
x1.12 x5.5 x1.5 x10
11.
12.
13.
2020 年までにあらゆるものからデータが生まれる 68
14.
スケーラブル ハイパフォーマンス信頼性と 可用性 システム要件に応じて柔軟に対応 1 DB
あたり 100TB まで自動スケール 100 TB OLTP と分析の両ワークロードを単一 DB で実現
15.
Demo : SQL Hyper
Scale
16.
コンピュートの拡張 ~80 コア /
~4 台の読み取りセカンダリ DB サイズの自動拡張 ~100TB OLTP と分析の両ワークロードを単一 DB で実現
17.
Linux
18.
Microsoft Azure Productive +
Hybrid + Trusted + Intelligent
19.
主な課題 Forrester のオポチュニティ スナップショット
20.
マイクロソフトのハイブリッド クラウドの全体像 Azure Data Services SQL Server Azure
Security and Management System Center Azure Services Azure Stack Data platform セキュリティと管理 統合された クラウド 共通認証 Azure AD Active Directory インタラクティブで一貫性のあるクラウド オンプレミス インフラ 仮想マシン クラウド 仮想マシン
21.
ハイブリッドクラウド市場の現状Azure Stack AWS
Outposts GKE On-Prem リリース状況 リリース済 (2017年9月) プレビュー α リリース IaaS 〇 〇 × PaaS (Web App) 〇 × × Managed DB 〇 △ (対応予定) × Serverless 〇 △ (対応予定) × コンテナ 〇 △ (対応予定) 〇 IoT △ (対応予定) × ×
22.
Azure Azure Stack Azure Stack HCI
23.
他社 HCI Azure
Stack HCI 仮想マシンを提供 仮想マシンを提供 ハードウェア 仮想化技術 ライセンス HCI ソフトウェア ライセンス OS ライセンス アプリケーション ライセンス ハードウェア OS ライセンス (HCI 技術込み) アプリケーション ライセンス ハードウェア強化分 コスト 削減 Azure Stack HCI のポイント • Windows Server 利用 企業が最初に検討すべき 選択肢 • 余った予算はイノベーションに 生かす
24.
最新ハードウェアへの OS ネイティブの対応 Azure
Stack HCI のポイント
25.
NEW IOPS RECORD 3
7 9 8 6 7 41 ,, Monday, September 24, 2018 | Windows Server 2019 with Intel® Optane™ DC persistent memory
26.
某大手半導体メーカー様 – HPEと協調し、大規模HCIの検証開始 合計100台規模の仮想基盤を、MS
Azure Stack HCIで実現 Challenge • 国内各拠点に配置 されたオンプレミ スサーバー&共有 ストレージの、運 用管理を効率化す るために、HCIソ リューションの導 入を検討。 Solution • MS Windows用 HCIソ リューションとして、 Microsoft Azure Stack HCIを選択。 • 日本ヒューレット・ パッカードの技術支 援の下、HPE ProLiant Gen10 上での検証作 業開始。 • 主に性能、および運 用性を実機で検証。 Benefits (Expected) • 大小幅のある拠点シ ステムを、単一アー キテクチャで構成、 運用。一貫した品質、 性能でLoBに提供。 • 各拠点の仮想環境を 集中して運用管理。 • 費用対効果に優れた 仮想基盤を実現。 • 自社半導体製品を搭 載しての活用も予定。 集中管理 運用
27.
28.
Microsoft Azure Productive +
Hybrid + Trusted + Intelligent
29.
• Office365、Salesforce.com、DropBox、Concur など、クラウド型
SaaS アプリ へのシングル サインオン (SSO) を実現 ハイブリッド統合認証基盤 – Azure Active Directory Azure Active Directory Windows Server Active Directory Azure Active Directory Connect 統合認証 基盤 SAML, WS-Fed, OpenID Connect, Oauth 2.0 に対応Windows 統合認証, LDAP, フォーム認証 等 認証と認可
30.
100% ではない
31.
データセンターの ハード障害 データセンター自体の 障害 全リージョン レベルの障害 Zone 2 Zone
3 Zone 1 Availability Availability Availability Region Region 1 Region 2 Datacenter Azure のプロテクション方法
32.
Azure Sentinel クラウド型の SIEM
による脅威検出・分析 データ収集 対処の 自動化 検知 調査 • マイクロソフトの数十年間の経験やラーニングに基づく機械学習モデル • 数百万ものシグナルを、相関し重要度づけされたインシデントにフィルタリング • 比類のない脅威インテリジェンス – 1日6.5兆以上の多種のシグナルを分析
33.
6つの脅威検知の手法を提供 Cases ページにて検知アラートを全て表示脅威の検知 Cases ページによって 脅威の一覧表示 Microsoft
365 & Azure Security Center セキュリティアラート メール・デバイス・ID・アプリ・データの専用の脅威検知エンジンを活用した脅威検知 Analytics Kusto クエリを活用し、しきい値・条件分岐をもとに作成した カスタムの脅威検知 ビルトイン機械学習 (ML) モデル デフォルトで提供される脅威検知エンジンによる検知 ML FUSION 複数の機械学習モデルを相関分析した検知 ユーザ分析 User Entity Behavior Analytics によりユーザの異常行動を検知 Coming Soon カスタム機械学習モデル Azure Machine Learning を活用した独自の機械学習モデルの 作成を用いた検知 Coming Soon
34.
DEMO: Azure Sentinel
35.
マイクロソフトが提供するクロスプラットフォーム 対応のセキュリティ Azure Azure Microsoft 365 Dynamics 365 AWS GCP Cloud
36.
https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/trusted-cloud/ 日本 金融情報システムセンター 安全対策基準 HIPAA / HITECH FedRAMP JAB P-ATO FIPS
140-2 FERPA DISA レベル 2 ITAR-readyCJIS21 CFR Part 11 IRS 1075 Section 508 VPAT ISO 27001 PCI DSS レベル 1 SOC 1 Type 2 SOC 2 Type 2 ISO 27018CSA クラウド コントロール マトリックス (CCM) Content Delivery and Security Association Shared Assessments ISO 27017 EU モデル条項 英国 G-Cloud シンガポール MTCS レベル 3 オーストラリア 電子通信局 (ASD) 中国 Multi Layer Protection Scheme 中国 CCCPPF ニュージーランド GCIO 中国 GB 18030 EU Safe Harbor ENISA IAF 日本 CS ゴールドマーク (ISO27017) FISC Azure は膨大な数のセキュリティ規格へ適合 国際標準規格、業界標準規格に加え、各国ごとのセキュリティ規格へも対応
37.
Microsoft Azure Productive +
Hybrid + Trusted + Intelligent
38.
日本の AI 導入率 25% 42% 24% 9%検証中 戦略の中核 として導入 市場成熟を監視 検討段階にない 国内活用率 33% 成熟度
39.
AI 導入にまつわる課題 サイバー攻撃 セキュリティ 技術人材 スキル不足 リスクの許容 組織内理解 データ プライバシ 予測困難な 経済状況
40.
文章認識の精度をあげる カスタマイズ 話し手の認識 文章↔音声 聞く/話す+認知機能 音声 スペルチェック、校正 翻訳 自然言語の文章構造解析 キーフレーズ/トピック抽出 ポジネガ分析、言語判定 言語+認知機能 FAQリストから全文検索 による回答抽出 言語 Web検索 動画(+情報)検索 画像(+情報)検索 ニュース検索 検索+認知機能 検索時の入力支援& 関連ワード推定 検索 コンテンツ分析 パーソナライズエンジン 異常値検出 決定+認知機能 決定 画像情報の読み取り 感情の推測 画像内の顔認識&分析 動画の補正、 顔や動きの検出 見る+認知機能 視覚 OCR、手書き文字認識 フォームデータの読み取り
41.
文章認識の精度をあげる カスタマイズ 話し手の認識 文章↔音声 聞く/話す+認知機能 音声 スペルチェック、校正 翻訳 自然言語の文章構造解析 キーフレーズ/トピック抽出 ポジネガ分析、言語判定 言語+認知機能 FAQリストから全文検索 による回答抽出 言語 Web検索 動画(+情報)検索 画像(+情報)検索 ニュース検索 検索+認知機能 検索時の入力支援& 関連ワード推定 検索 コンテンツ分析 パーソナライズエンジン 異常値検出 決定+認知機能 決定 画像情報の読み取り 感情の推測 画像内の顔認識&分析 動画の補正、 顔や動きの検出 見る+認知機能 視覚 OCR、手書き文字認識 フォームデータの読み取り 文章↔音声 聞く/話す+認知機能 音声 自然言語の文章構造解析 画像情報の読み取り 画像内の顔認識&分析 OCR、手書き文字認識
42.
今日からすぐ使える | 見せられる Microsoft
AI Demo 大森 彩子 日本マイクロソフト株式会社 クラウド&ソリューション事業本部 ソリューションスペシャリスト
43.
本日のデモ・参考コンテンツはこちらから ぜひ実際にお試しください! https://aka.ms/AA5xqdx
44.
Search & Intelligent
Bot Azure Search + Azure Bot Service Azure Cognitive Services – Language Understanding
45.
手書き認識、文字読み上げ Azure Cognitive Services
– Ink Recognizer & Speech Service
46.
動画分析 Azure Cognitive Services
– Video Indexer
47.
本日のデモ・参考コンテンツはこちらから ぜひ実際にお試しください! https://aka.ms/AA5xqdx
48.
Thank you!
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