クラウド時代のグランドデザインソリューション－富士通フォーラム2012

富士通フォーラム2012に行ってきた

その中の、

　　ビッグデータ時代に向けたソフトウェアの取り組み

について、聞いてきた内容のメモメモ

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プライベートクラウド
　　　　いろんなものが変わってきている
　　　　　　　　　→こう考えたらよいのではないかという話

クラウド単品→共通基盤、中期計画

１．ますます山積するICT課題
経営課題の捉え方に変化、社会性の維持に対する意識の高まり
　　　　グローバル
　　　　新規ビジネス
　　　　事業継続
　　　　コンプライアンス

情報システム部門の役割変化
　　　　BCP
　　　　事業継続
　　　　グローバル
　　　　スマホ
　　　　クラウド、オフショア

加速するグローバル展開
　　　　去年の夏、電力足りない：海外へ出て行く

ますます山積するICT課題
　　　　経営層
　　　　　　　　事業継続
　　　　　　　　最適化
　　　　　　　　海外→ICTは、ついていけてる？
　　　　　　　　資産をもっていてよいか
　　　　情報部門
　　　　　　　　いっぱいありすぎ
　　　　　　　　ヘルプが専業ではない
　　　　　　　　品質
　　　　利用部門
　　　　　　　　情報部門と連携取れない
　　　　　　　　　　　　自分だけぽつんと行く

２．グランドデザインソリューションとは
　　　　目的
　　　　　　　　お客様のグローバル対応や事業継続など
　　　　　　　　山積するICTの課題に対し
　　　　　　　　共通サービス、共通基盤、運用標準セキュリティを
　　　　　　　　基本要素として
　　　　　　　　ICT全体最適化を実現
　　　　富士通のグランドデザイン
　　　　　　　　標準グランドデザイン
　　　　　　　　検討手順（TRIOLEアプローチ）
　　　　　　　　専門チーム
ICT全体最適化を検討するお客様が増加
　　　　クラウドの検討過程で、基盤だけでなく、データセンタ、
　　　　ネットワーク、セキュリティ、BCPを含むICT

目指す姿のパターン化：標準グランドデザイン
　　　　松、竹、梅になっている
　　　　お客様の様々なご要求を取り入れ
　　　　　　　　共通サービス
　　　　　　　　共通基盤
　　　　　　　　運用標準
　　　　　　　　セキュリティ
　　　　の目指す姿をパターン化

最適化のための検討手順：TRIOLE（とりおーれ）アプローチ
　　　　全体最適化：何をすればいいのか
　　　　　　　　手順ドキュメントが定まった
　　　　共通認識：中期計画策定
　　　　業務仕分け
　　　　　　　　業務は１００個あっても、
　　　　　　　　特松（とまってはいけない）の業務は、多くて５個くらい
　　　　　　　　　　　　竹と梅のサーバはわからないかもしれない
　　　　　　　　　　　　松はわからないといけない
　　　　　　　　業務をちゃんと分類しましょう
　　　　　　　　　　　　DB：クラスタ→ほんとうにクラスタにする必要ある？
　　　　　　　　　　　　　　　　梅：明日でいい→しなくていいのでは？
　　　　クラウド基盤設計
　　　　運用標準化
　　　　　　　　特松：１５分おき　梅：１日後でいい
　　　　セキュリティ基本設計
　　　　　　　　AAA、AA、Aの３段階
　　　　　　　　松竹梅とちがう
　　　　　　　　　　　　とまっちゃいけないけど、見られてもかまわない
　　　　　　　　　　　　とまっていいけど、見られちゃ困る

専門チームを編成し、検討をご支援
　　　　チームを組んで

グランドデザインソリューションの活用シーン
　　　　国内
　　　　　　　　共通基盤の中期計画立案
　　　　　　　　ワークスタイル変革
　　　　グローバル
　　　　　　　　グローバル展開への基盤提供
　　　　　　　　　　　　複数の国に同時に立ち上げ
　　　　　　　　　　　　インドに10拠点とか

３．グローバル展開に適用事例
　　　　グローバル展開事例A社：実際は、みんなこんなかんじ
　　　　　　　　基幹業務は考えている
　　　　　　　　インフラに手が回らない
　　　　　　　　現場は出て行くが、情報システムが付いていけない
　　　　　　　　事業継続：考えてない
　　　　対応
　　　　　　　　１期：クイックスタート
　　　　　　　　２期：重複のクスと削減
　　　　　　　　３期：サービスレベル向上
　　　　ポイント
　　　　　　　　どの断面をとっても、
　　　　　　　　　　　　インフラ、
　　　　　　　　　　　　運用、
　　　　　　　　　　　　セキュリティ、
　　　　　　　　　　　　サービス
　　　　　　　　がそろう必要
　　　　ロードマップ
　　　　　　　　各社で違う（AsIsが違うから）
　　　　クイックスタートのための標準化
　　　　　　　　個別立ち上げ→標準パターン利用
　　　　共通サービス
　　　　　　　　どの拠点はどうするか、きちっと決めていく
　　　　標準パターン
　　　　　　　　現地調査パターン（～１０人）
　　　　　　　　営業拠点仮事務所パターン（～５０人）
　　　　　　　　生産拠点パターン（５０人～）
　　　　　　　　→ここでクラウドが使える
　　　　推奨サービスモデル
　　　　　　　　Light　Model
　　　　　　　　Standerd　Model
　　　　　　　　Enhanced　Model
　　　　グローバル配置イメージ
　　　　　　　　グローバル共通サービスは国内DCから提供
　　　　　　　　各リージョンDC

重複投資の排除によるコスト削減（共通基盤）
　　　　ICT共通基盤の提供イメージ
　　　　　　　　松、竹、梅ごとに準備
　　　　　　　　仮想化技術、クラウド技術を活用
　　　　　　　　松、梅の特性
　　　　　　　　　　　　松：データ量多い：世界３極
　　　　　　　　　　　　梅：データ量少ない

　　　　運用：圧倒的にお金がかかる
　　　　　　　　全部を統一、ガバナンスをきかす
　　　　　　　　今：時間が足りない
　　　　　　　　　：設計をしっかりやらないと間に合わない
運用全体を見える化し、ガバナンスを確保
　　　　ファーストライン：３極（ヘルプデスク）
　　　　セカンドライン：１極（運用）
　　　　サードライン：現地（保守）

　　　　今まで：現地で全部そろえようとする

グローバル・インフラストラクチャー・サービスメニュー
GEMS　For　SAP
全部英語だけだと、安くなる

業務効率及びサービスレベルの向上
　　　　いろんなパッケージ、個別開発
　　　　インターフェースを変えて、全世界に
　　　　グローバル共通テンプレートの構築から、個別要件の追加へ

検討の進め方（TRIOLEアプローチ）
　　　　TROLE利用シーンレベル全集
　　　　方向感、相場観を視覚的にご提示
　　　　０～５のレベル分類
　　　　レベル２：山が大きくなるように作っている
　　　　　　　　レベル４が高くなったら、それをレベル２にする
　　　　富士通専門チームがお客様の検討をサポート

利用シーンごとに相互理解から共通認識へ
　　　　AsIs：現状はどこ？
　　　　　　　　大分ばらつく
　　　　ToBe：どうあらねばならない
　　　　　　　　もっとばらつく
　　　　target：どこまでがんばる

ToBe像とTargetを念頭にロードマップを策定

ワイガヤを時間かけてVSスピードアップ
　　　　スピードアップを求めるのが今多い

業務仕分け
　　　　共通尺度として基盤サービスメニューを策定
　　　　松、竹、梅：１人１人違う→そこをあわせる

パブリッククラウドの企業イメージ
　　　　プライベート
　　　　パブリックIaas、PaaS
　　　　パブリックSaaS：業務単位

作業区分
　　　　必要なものは、必要なだけ

セキュリティ
　　　　認証はどこまで防ぐ？
　　　　アプリはどこまで防ぐ？

投資を無駄にしない

ビッグデータ時代に向けたソフトウェアの取り組み－富士通フォーラム2012

富士通フォーラム2012に行ってきた

その中の、

　　ビッグデータ時代に向けたソフトウェアの取り組み

について、聞いてきた内容のメモメモ

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富士通の目指す社会
　　　　ヒューマンセントリックインテリジェントソサイエティ

ヒューマンセントリックインテリジェントソサイエティ
　　　　ビッグデータが鍵

ビッグデータ時代の到来
　　　　データ量の急増に伴ってビッグデータの利活用が拡大
　　　　　　　　２０１２　２．７PB　→　２０１５　８PB
　　　　非定型、非構造データ
ビッグデータの特徴（３つ）
　　　　ボリューム：大量　TB～PB
　　　　バラエティ：多種多様　非構造データ
　　　　ベロシティ：高頻度・リアルタイム　刻々と変化
ビッグデータ処理を実現するICT技術の特徴
　　　　ハードウェア
　　　　　　　　価格性能比の向上
　　　　　　　　　　　　２００２～１２　１０～３０倍よくなっている
　　　　ソフトウェア
　　　　　　　　データ処理技術の向上
　　　　　　　　　　　　並列分散処理：Hadoop
　　　　　　　　　　　　インメモリ
　　　　　　　　　　　　CEP(せっぷ）複合イベント処理
企業におけるビッグデータの意義
　　　　ビッグデータ利活用により新たなビジネス領域へ
　　　　　　　　新たなトレンド、予兆の発見
ビッグデータ活用例
　　　　これまでにないデータ活用が可能に
　　　　流通、金融、製造、衣料・・・
　　　　　　　　ボリューム：売れ筋商品、メインフレーム処理
　　　　　　　　バラエティ：SNSなど、医療の自由記述
　　　　　　　　ベロシティ：デバイスから発生する高頻度データ

日々、数億件のデータ処理で店舗ごとの売れ筋商品を予測
　　　　バッチ処理を並列で行う
　　　　うわさの情報を分析対象

SNS情報を分析して企業リスクを回避
　　　　早期に予兆を検知して、重大トラブルを未然防止　　　　

位置情報を利用したクーポン配信サービス
　　　　時限クーポンの例
　　　　会員と店舗を今いる場所でマッチングしてレコメンド
　　　　複合イベント処理の活用

ビッグデータ活用
　　　　企業活動のあらゆるシーンで期待が高まっている
　　　　先行商談
　　　　　　　　基幹システムのプロセスを革新（３５％）
　　　　　　　　情報系システムの戦略的活用を深化（３１％）
　　　　　　　　新ビジネスへのチャレンジ（３０％）

要件と実現ポイント
要件
　　　　１．バッチ処理の高速化
　　　　２．予測精度の向上
　　　　３．埋もれていたデータの活用
　　　　４．短期導入・短期構築
　　　　５．試行による効果評価
ポイント
　　　　現行システムとの連携
　　　　非構造データの活用
　　　　スモールスタート
全体像
　　　　クラウドとオンプレミスの両輪
　　　　　　　　オンプレミス
　　　　　　　　　　　　基幹システム
　　　　　　　　　　　　情報系システム
　　　　　　　　クラウド（スモールスタート）
　　　　　　　　　　　　データ活用
　　　　　　　　　　　　基幹サービス

クラウド型
　　　　データ活用基盤サービス
　　　　　　　　世界初のビッグデータ対応PaaS
　　　　　　　　２０１２年１月より提供
　　　　　　　　　　　　インテグレーション
　　　　　　　　　　　　アプリサービス
　　　　　　　　　　　　　　　　SPATIOWL(すぺーしおうる）
　　　　　　　　　　　　　　　　健康保険組合向け健康情報分析サービス
　　　　　　　　　　　　キュレーション（データ分析）

オンプレミス型
　　　　企業システム向けオンプレミス型ソフトウェア
　　　　　　　　１．使いやすい
　　　　　　　　２．親和性・信頼性
　　　　　　　　３．OSS等の利用

１．使いやすいソフトウェア
　　　　サービス実践で担った技術ノウハウを投入
　　　　　　　　スマートセットアップ
　　　　　　　　スマートオペレーション
２．親和性・信頼性
　　　　分散ファイルシステムによる
　　　　ストリームデータと業務データの連携
　　　　メモリ上のデータ保証
３．パートナー／OSS製品の利用
　　　　オープンインターフェース
　　　　　　　　ビッグデータ活用を支えるソフトウェア

オンプレミス型商品体系
　　　　クラウド型サービスと同じ機能
　　　　大きく２つ
　　　　　　　　下：BigDataプラットフォーム
　　　　　　　　　　　　並列分散処理
　　　　　　　　　　　　複合イベント処理
　　　　　　　　上：BigDataミドルウェア
　　　　　　　　　　　　分析予測
　　　　　　　　　　　　エクストリームトランザクション

利活用のパターン
　　　　１．センサー・ログをリアルタイム収集
　　　　２．トランザクション処理（BigData活用）
　　　　３．バッチ処理（BigData活用）
　　　　４．収集データを組み合わせ、予兆を見つける

信頼性と性能を大幅向上させた並列分散処理
　　　　Interstage　BigData　Parallel　Processing　Server
　　　　　　　　IAサーバー
　　　　　　　　PRIMECLUSTER
　　　　　　　　データ共有による処理時間削減(1／５）
　　　　　　　　　　　　バックアップしやすい（Hadoopのデータも共有してるから）
使いやすい複合イベント処理
　　　　Interstage　BigData　Complex　Event　Processing　Server
　　　　　　　　高速データマッチング技術
　　　　　　　　簡易な言語で記述
　　　　　　　　業務で使っている言葉でルール記述

非構造データも含めた高精度な分析予測
　　　　内容の分析も必要
　　　　　　　　件数は減っているがリスクスコアが高くなる：危険

高信頼名エクストリームトランザクション
　　　　分散キャッシュ
　　　　SSDに最適な並列IO
　　　　メモリ削減　　　　

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