運用レイヤの仮想化とコグニティブコンピューティング

次世代運用プラットフォーム
～Governance・Risk・Compliance～
2016年06月
株式会社ラック

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Cloud
Mainframe
Storage
Data Center
Web
Services
Mobile
Components
Web
Servers
App
Servers
DB
Servers
Load
Balancers
WAN
Optimization
Virtual/Physical Environment
Network
Local
ISP
Mobile
Carrier
Akamai
（CDN)
3rd Party/
Cloud Services
Browsers
Devices
Major
ISP
Customers
Employees
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DR Center
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Balancers
WAN
Optimization
Virtual/Physical Environment
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Storage
DB
Servers
Web
Servers
Storage
App
Servers
App
Servers
ベンダーDベンダーFベンダーE
ベンダーG
ベンダーI
ベンダーBベンダーC
ベンダーH
ベンダーA
通常
運用
障害時
運用
保守
通常
運用
障害時
運用
保守
通常
運用
障害時
運用
保守
通常
運用
障害時
運用
保守
通常
運用
障害時
運用
保守
運用リーダーB
運用責リーダーC
仮想化
運用責任者D
社内システム
ネットワーク運用リーダーA
Networkデバイ
スのEOSでの更
改
ビジネス変更に
伴う機能追加
ビジネス拡大
に対応した資
源増強
新しいセキュリ
ティ脅威への対
応
システムアーキテクチャの複雑化

ITには数々の専門知識が必要であり、必然的にサイロが形成
ビジネス企画、要件定義、デジタルマーケティング(流入対策、リードジェネレーションなど)、ミドルティ
アへの対策、セキュリティ、Web・AP・DB/ミドルウェア/ネットワークの設計・構築・管理・・・
全体を見渡しずらい
• システム：現状がわからない、予兆がわからない、将来もわからない
• チーム：サイロ型の思考から責任の擦り付け合い、特定の有識者への依存
• プロセス：各責任部門が集まって、全体の把握と分析、対策を検討。
キャリア
モバイル
ブラウザ、
デバイス
CDN
3rd パーティ
ISP
ユーザー体験、
画面UI
ネットワーク
(ミドルマイル)
ネットワーク
セキュリティ
ビジネス企画、
デジタルマーケティング
クラウド
パブリックプライベート
クラウド
データセンター
他のシステム
他のシステム
他のシステム
仮想環境
WEB AP DB
インフラ視点・アプリ視点の管理
インフラ、アプリを個別に監視・管理
システムアーキテクチャの複雑化

Detection（検出）
通常時との違い発見する
Diagnostic（診断）
調査、選別、相関関係、検証
Remediation(修復）
必要な対策を実行する
Escalation(エスカレーション）
共有、必要な対策へのジャッジを求める
Learning（学習）
既知の予兆として対策を共有、未知の予兆へ備え蓄積する

“If you can’t measure it, you can’t manage it.”
計測できなければ、管理できない。
※ https://twitter.com/mikebloomberg/status/461626239414206464

Governance・Risk・Compliance のプラットフォーム
利用者
データセンター
キャリア
モバイル CDN
3rd パーティ
ブラウザ、
デバイス
ISP
クラウド
パブリックプライベート
他のシステム
他のシステム
他のシステム
ユーザー体験、
画面UI
ネットワーク
(ミドルマイル)
ネットワーク
仮想環境
WEB AP DB
ビジネス企画、
デジタルマーケティング
セキュリティ
ユーザー視点からの可視化(CEM)
全ユーザー・全トランザクションを一気通貫に可視化
ITの各サイロを可視化・統制し、システム介護から脱却
インフラ視点・アプリ視点の管理
インフラ、アプリを個別に監視・管理
運用の仮想化レイヤを形成

8
Web
サーバ
DBコール
(SQL)
.NET
ユーザ
操作
Java
実行されている
SQL文とバインド変数
引数
• ユーザーの属性・操作からリソースまで一行一メ
ソッドで可視化
• 全ユーザ・全セッションを問題の申告を理解する
だけではなく、問題が存在するかどうか、切り分
けすることが可能
応答時間

・全体を把握
・既知の予兆と
未知の予兆の仕分け
・既知の予兆の自動化
（人間の判断を減らす）
・人間は未知の予兆へ
集中
運用レイヤの
仮想化
エンジニアの
仮想化
（予兆への素早く反応）
・予兆の機械学習
・未知の予兆へ必要な対応を
予測（確信度）
・確信度の高い予兆への
自動対応I
・人間は結果の振返りを行い
確信度と結果のパラメターを
調整
コグニティブ
コンピューティング
ロードマップ

ありがとうございました。
※ 本資料は2016年06月現在の情報に基づいて作成しており、記載内容は予告なく変更される場合があります。
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