Windows 女子部主催 「デプロイ王子のクラウド寺子屋」(女性限定) 毎月1回、全6回の企画、半年間の集中講座によってクラウドを使いこなす人材の育成を行います。 第0回 「クラウドのニュースが読める基礎体力を持とう」 ・自己紹介/クラウドとは？/NISTによるクラウドの定義/クラウドの持つ特性/Microsoft Azure機能概要

1. クラウド寺子屋 第0回
1
Kazumi HIROSE
廣瀬 一海
アイレット株式会社クラウドパック事業部
シニアソリューションアーキテクト
Microsoft MVP for Azure

2. 私について
廣瀬 一海 Kazumi HIROSE
アイレット株式会社 クラウドパック事業部
シニアソリューションアーキテクト
略歴
(社)日本医師会総合政策研究機構 客員研究員、その後日本コンピューター
株式会社おいて、医療、介護、自治体向けのシステム開発を経て、昨年より
アイレット(株)に在籍
PC歴は27年、プログラマ、クラウドコンサルタント、Linux/Windowsサー
バ・インフラエンジニア、分散クラスタ、研究開発など
AWS/Azureなどのクラウドに早期から触れ、全国各地への登壇活動や
MSDNやオンライン媒体での執筆、JAZUGなどのユーザー会活動も積極的に
行っており、MicrosoftよりAzureのMVPとして3年連続受賞しています。
2
Microsoft MVP for Azure

3. みなさんの自己紹介
3

4. おやくそく
 Asking makes one appear foolish, but not asking makes one foolish
indeed.
（聞くは一時の恥、聞かぬは一生の恥）
 Ask much, know much.
（大いに聞いて大いに知れ）
 Nothing is particularly hard if you divide it into small jobs.
- Henry Ford
(小さな仕事に分けてしまえば特に難しい仕事なんて何もない)
 "Thou shalt not muzzle the ox when he treadeth out the corn.“
- The Bible, Deuteronomy, 25:4
(「汝、脱穀中の牛に口輪をはめることなかれ」- 旧約聖書 25:4)
4

5. 本日のゴール
 クラウドのあらまし
 クラウドの種類を把握する
– XaaSという名称の理由とその種類
 クラウドの特徴を理解する
– クラウドって何がよかったんだっけ？
 Microsoft Azure主要機能の概要を理解する
– 次回以後の興味のある分野を理解する
5

6. クラウドのあらまし
6

7. クラウドって言い出した人
7
「ブラウザの種類も、アクセス手
段も、パソコンかマックか、
携帯電話かも無関係です。
”雲(クラウド)”のような、巨大なイ
ンターネットにアクセスすれば、
その利益、恵みの雨を受けられる
時代になっています」
Eric Emerson Schmidt
2006年8月「サーチエンジン戦略会議」at 米・カリフォルニア

8. そして、バズワード化
 クラウドってつければ売れる！
 クラウドってつけたサービスが変に増える
 そもそもクラウド的な・・・とか言い出した
8
「クラウドを定義する事になりました」

9. クラウドの種類を把握する
クラウドとは何か？クラウドの種類と定義について
9

10. 米国国立標準技術研究所による定義
 NIST(米国国立標準技術研究所)によるクラウドコンピュー
ティングの定義
– The NIST Definition of Cloud Computing
http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-145/SP800-145.pdf
– NIST によるクラウドコンピューティングの 定義 (IPAによる和訳)
https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf
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11. クラウドの定義
11
5つの特徴
3つのサービ
スモデル
4つの実装モ
デル

12. オンデマンド・
セルフサービス
幅広いネット
ワークアクセス
リソースの共用
スピーディーな
拡張性
サービスが計測
可能である事
５つの基本的な特徴

13. オンデマンド・セルフサービス
ユーザは、各サービスの提供者と直接やりとりすることなく、
必要に応じ、自動的に、サーバーの稼働時間や
ネットワークストレージのようなコンピューティング能力を
一方的に設定できる。
13
ポータルやコントロールパネルがあり、
ベンダに依頼無しで、勝手にリソースを作れる事

14. 幅広いネットワークアクセス
コンピューティング能力は、ネットワークを通じて利用可能で、
標準的な仕組みで接続可能であり、そのことにより、様々なシ
ンおよびシッククライアントプラットフォーム（例えばモバイ
ルフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、ワークス
テーション）からの利用を可能とする。
14
どんな端末からもネットワーク越しに使える事

15. リソースの共用
サービスの提供者のコンピューティングリソースは集積され、複数のユーザ
にマルチテナントモデルを利用して提供される。
様々な物理的・仮想的リソースは、ユーザの需要に応じてダイナミックに割
り当てられたり再割り当てされたりする。物理的な所在場所に制約されない
という考え方で、ユーザは一般的に、提供されるリソースの正確な所在地を
知ったりコントロールしたりできないが、場合によってはより抽象的なレベ
ル（例：国、州、データセンタ）で特定可能である。リソースの例としては、
ストレージ、処理能力、メモリ、およびネットワーク帯域が挙げられる。
15
クラウドの機材は集約し、みんなで使える事
ある程度の抽象的な場所はわかる

16. スピーディな拡張性
コンピューティング能力は、伸縮自在に、場合によっては自動
で割当ておよび提供が可能で、需要に応じて即座にスケールア
ウト／スケールインできる。
ユーザにとっては、多くの場合、割当てのために利用可能な能
力は無尽蔵で、いつでもどんな量でも調達可能のように見える。
16
必要に応じて必要なだけ使える、
どんな量でも調達可能に見える程の量を担保

17. サービスが 計測可能であること
クラウドシステムは、計測能力を利用して、サービスの種類
（ストレー ジ、処理能力、帯域、実利用中のユーザアカウント
数）に適した管理レベルでリソースの利用をコントロールし最
適化する。
リソースの利用状況はモニタされ、コントロールされ、報告さ
れる。それにより、サービスの利用結果がユーザにもサービス
提供者にも明示できる。
17
つかった量がわかる事、それに応じて料金を払うこと

18.  オンデマンド・セルフサービス
– 蛇口を自分でひねると、水が出る
 幅広いネットワークアクセス
– 最寄りの水道管から引き込み
 リソースの共用
– 浄水施設、採水施設、つまり水資源の共用
– 場所？東京都水道局
（詳細な場所は、利用者の殆どが知らない）
 スピーディーな拡張性
– 飲用水からお風呂の水、飲食店や工場用まで
 サービスが計測可能である事
– 水道メータで計測して、使った量だけ請求
18
よく知られた仕組みが既にあります
水道

19. SaaS
(Software as a Service)
サービスの形で提供される
ソフトウェア
PaaS
(Platform as a Service)
サービスの形で提供される
プラットフォーム
IaaS
(Infrastructure as a Service)
サービスの形で提供される
インフラストラクチャ
代表的な３つのサービスモデル (X as a Service)

20. ３つのサービスモデル (X as a Service)

21. 目的はピザを食べる事！
21
わかりにくいので、Pizzaを食べたいと考えます

22. Pizzaを食べるまで
Albert Barron Sr. Software Client Architect at IBM
https://www.linkedin.com/pulse/20140730172610-9679881-pizza-as-a-service

23. 代表的なベンダとサービス
もちろん、多くのクラウドがありますが・・・

24. プライベートクラウド
(Private Cloud)
パブリッククラウドの技術と同等
の仕組みを自社で構築して、会社
で共用
パブリッククラウド
(Public Cloud)
誰もが共用できるクラウド
コミュニティクラウド
(Community Cloud)
政府向けや自治体向けなどの組織
利用クラウド
ハイブリッドクラウド
(Hybrid Cloud)
他3つとの複合、プライベー
ト+パブリックなど
4つの実装モデル

25. クラウドのメリット
需給調整からクラウドのメリットを考える
25

26. 考えられる需給パターン
26

27. 27
オンプレミスの場合の需給調整
運用時間
リ
ソ
ー
ス
余剰
不足
実要求負荷
実割り当て
リソース
予想負荷

28. クラウドでの需給調整
28
運用時間
リ
ソ
ー
ス
実要求負荷
実割り当て
リソース
予想負荷
低コストで
開始できる
予測より低くても
固定資産じゃない
一気に
増えても追従
要求に応じた
需給調整
負荷に合わせ、
需給量を上げたり、
下げたり

29.  安定した供給についての約束
事であり、品質を保証
– このサービスは稼働率99.99%
– もし、稼働率が下回った場合は
「返金」します
 需給調整する為、サービスそ
のものの品質に関わる
 過信も禁物
稼働率 停止時間概算（年間）
99% 4日
99.9% 9時間
99.99% 1時間
99.999% 5分
99.9999% 32秒
29
SLA(サービスレベルアグリーメント )

30. SLAを考える
Microsoft Azure SLA
 Azure Active Directory
 Azure API Management
 Azure Automation
 Azure Backup
 Azure BizTalk Services
 Azure Cache
 Azure CDN
 Azure Compute(Cloud Services/Virtual
Machines/Virtual Network)
 Azure Document DB
 Azure Express Route
 Azure HDInsight
 Azure Machines Learning
 Azure Media Services
 Azure Mobile Services
 Azure Multi-Factor Authentication
 Azure Operational Insights
 Azure RemoteApp
 Azure Rights Management
 Azure Scheduler
 Azure Search
 Azure Service Bus
 Azure Site Recovery
 Azure SQL Database
 Azure Storage
 Azure StorSimple
 Azure Stream Analytics
 Azure Traffic Manager
 Azure VPN Gateway
 Azure WebSites (AppService WebApp)
Amazon Web Services SLA
 Amazon EC2
 Amazon S3
 Amazon RDS
 Amazon CloudFront
 Amazon Route53
30
AzureとAWSのSLA比較

31. MICROSOFT AZUREについて
31

32. 2015年時点で世界19リージョンに展開
Azure
footprint
データセンタ
中国 (2リージョン)/インド構築中 (2リージョン)

33. オンプレミス
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
インフラストラクチャー
(IaaS)
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
ユ
ー
ザ
ー
管
理
プラットフォーム
(PaaS)
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
アプリケーション
ランタイム
データ
ソフトウエア
(SaaS)
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
アプリケーション
ランタイム
データ
Microsoft Azure
仮想マシン
Windows Server
Microsoft Azure
AppService / Cloud Services
Office 365
Dynamics CRM
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理
Azureの範囲

34. リージョン名 地域
北ヨーロッパ アイルランド
西ヨーロッパ オランダ
東アジア 香港
東南アジア シンガポール
東日本 東京、埼玉
西日本 大阪
ブラジル南部 サンパウロ州
オーストラリア東部 ニューサウスウェール
ズ州
オーストラリア南東部 ビクトリア州
34
Azureのリージョン
リージョン名 地域
米国中部 アイオワ州
米国東部 バージニア州
米国東部2 バージニア州
米国政府アイオワ アイオワ州
米国政府バージニア バージニア州
米国中北部 イリノイ州
米国中南部 テキサス州
米国西部 カリフォルニア州
赤色は日本からは利用できないリージョン

35. 35
インドは作っているらしい？

36. MICROSOFT AZUREのサービス
36

37. Azureサービスを大きく分類すると
37
Compute Networking Web & Mobile Analytics & IoT
Data & Storage
Developer
Services
Management Hybrid Integration
Identity & Access Media & CDN

38. Microsoft Azureのサービス
38
Data
&
Storage
Web
&
Mobile
Compute
SQL
Database
App
Service
Virtual
Machines
Media
&
CDN
Media
Services
CDN
Developer
Services
DocumentDB Redis Cache
Cloud
Services Batch Service Fabric
Networking
Virtual
Network ExpressRoute
Traffic
Manager
StorSimple
Search
Storage
Identity
&
Access
Azure Active
Directory
Multi-Factor
Authent
API
Management
Notification
Hubs
Mobile
Engagement
Visual Studio
Online
Application
Insights
Management
Scheduler Automation
Operational
Insights Key Vault
Analytics
&
IoT
HD Insight
Machine
Learning
Stream
Analytics Data Factory Event Hubs
Hybrid
Integration
BizTalk
Services Service Bus Backup Site Recovery
Web App Mobile App API App Logic App
Blobs Tables Queues Files
Marketplace
…
Data Lake
Data
Warehouse
RemoteApp DNS
Application
Gateway

39. Microsoft Azureのサービス
39
Data
&
Storage
Web
&
Mobile
Compute
SQL
Database
App
Service
Virtual
Machines
Media
&
CDN
Media
Services
CDN
Developer
Services
DocumentDB Redis Cache
Cloud
Services Batch Service Fabric
Networking
Virtual
Network ExpressRoute
Traffic
Manager
StorSimple
Search
Storage
Identity
&
Access
Azure Active
Directory
Multi-Factor
Authent
API
Management
Notification
Hubs
Mobile
Engagement
Visual Studio
Online
Application
Insights
Management
Scheduler Automation
Operational
Insights Key Vault
Analytics
&
IoT
HD Insight
Machine
Learning
Stream
Analytics Data Factory Event Hubs
Hybrid
Integration
BizTalk
Services Service Bus Backup Site Recovery
Web App Mobile App API App Logic App
Blobs Tables Queues Files
Marketplace
…
Data Lake
Data
Warehouse
RemoteApp DNS
Application
Gateway

40. 主要機能概要とカリキュラムの例示
40

41. 仮想マシン - COMPUTE
 仮想サーバを提供します (IaaS)
 今までのサーバ構築同様
LinuxやWindows ServerなどのOSを扱います、設定・
構築の柔軟さがメリットです
41

42. 仮想ネットワーク - NETWORKING
 仮想ネットワークを提供します (IaaS)
 Microsoft Azureに仮想のLANを作ります
 作ったLANは、VPNで接続する事ができます
 SDN(Software Designed Network)
– ソフトウェアでデザインできるネットワーク
42

43. 仮想マシン x 仮想ネットワークの構築例
43
1.仮想のLAN(192.168.1.0/24)を作成
2.負荷分散、
可用性グ
ループ作成
3.WindowsServerサーバ構成
4.Linuxサーバ構成
5.内部負荷
分散、内部
可用性グ
ループ作成
6.管理用VPNからのアクセス
7.各仮想マシンのバックアップ

44. Storage – Data & Storage
44
 クラウドに構築されたオブジェクトストレージ
 スケーラブル、高耐障害性、高可用性
 どこからでも、いつでもアクセスが可能
 使った容量の分だけ支払い
 WEBAPIとして、RESTfulに使えます(HTTP/HTTPS)
 主にSDKを使ってアクセスを行います（Filesを除く）

45. 抽象化されたストレージ

46. 46
Azure Storage Static ホスティングの構成例
Blobs
1.静的HTMLサイトをアップロード
(HTML/JS/CSS/画像のみ)
2.サイトとして閲覧
Case1
Blobs
2.サイト閲覧
Case2
1.WordPressのメディア保存
3.メディア配信

47. Azure App Service
47
あなたのビジネ
スに合わせてス
ケールするウェ
ブアプリ

48. Azure App Service Web Apps
 Web配信に適したサーバ環境を提供します (PaaS)
 自動スケールや負荷分散が組み込まれています
 高可用性、修正プログラム自動適用されます
 主にGit/FTP/TFSなどでコンテンツを管理します
 .NET/PHP/Java/Node.JS/Pythonから利用できます
48

49. アクセスが増えてもスケールアウト
49
Azure App Service Web AppsにWordPressを1,000サイト詰め放題して「スケールアウト」してみた話。
http://zuvuyalink.net/nrjlog/archives/1796

50. サイトの自動バックアップと復元
50
Azure App Service Web Appsのバックアップ方法
http://zuvuyalink.net/nrjlog/archives/1682

51. サーバ障害時の自動切り替え
51
Azure App Service Web AppsにWordPressを1,000サイト詰め放題可能な「仕組み」を勉強してみた話。
http://zuvuyalink.net/nrjlog/archives/1775

52. メディアサービス
Azure CDN
動画処理の処理スケジュール管理
Azure Blob
Azure Blob

53. 53
メディアサービス構成例
1.動画ファイルをストレージにアップロード
2.各デバイス向けに動画を変換
3.各デバイス向けに動画を配信

54. Azure Event hubs
 イベント情報を大量受信する、並列性能重視のQueue
サービス
 デバイス多数、極小データ、大量送信に適している
 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 1.0互換
 Event Hubではデータ加工処理を行わない、実装され
たReceiversで処理を行う
54

55. Introducing Azure Event Hubs
Event
Producers
> 1M Producers
> 1GB/sec
Aggregate
Throughput
Direct
PartitionKey
Hash
Throughput Units:
• 1 ≤ TUs ≤ Partition Count
• TU: 1 MB/s writes, 2 MB/s reads
Receivers
AMQP 1.0
Credit-based flow control
Client-side cursors
Offset by Id or Timestamp

56. Azure Machine Learning
 機械学習、分析、統計解析を提供する（PaaS)
 R言語、Python(scipy/pandasなど)
 学習/識別/判断を開発する
– クラスタリング
– 多変量解析
– 回帰分析
– 異常検出（特異値検出）
– 分類（クラシフィケーション）
 開発したモデルはAPIとして公開できる
56

57. Azure Machine Learning
57

58. Azure Machine Learning
58

59. 自転車レンタルの需要予測
59

60. みなさんで提案、投票してもらいます
 Azure App Service Web Appsの深い使い方
– Web Appsの裏側や様々な言語での扱い方など
 Azure App Service Web Appsのテスト自動化・CI環境構成
– WebApps + CI + Visual Studio Codeなど
 IoTとクラウド
– Eventhub StreamAnalyticsなど
 ビックデータとクラウド
– HDInsightを用いた連携と提供予定の機能についてなど
 AD連携やシングルサインオン
– Azure ADを用いた、社内ADとAzureの接続
– Azure ADを用いたシングルサインオンアプリの開発など
60