PowerPoint プレゼンテーション

今、クラウドを利用する理由、その先にあるもの

-既存システムをクラウド化する価値とは-2018年10月2日

Our Vision:

地球上で、最もお客さまを

大切にする企業であること。

品揃え

顧客体験

出店社

低コスト体質・構造

低価格

成 長

我々が他より際立っているところは失敗についてだと思う。我々は世界一失敗して

いる企業であるし、実例を挙げるとキリがない。

失敗と発明は切っても切り離せな

いものだ。発明のためには実験が必要だが、何が正解かやる前からわかっているよ

うなものなどを実験とは言わない。

大企業の多くは発明を有り難がるが、 それを達

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アマゾン ウェブ サービス

ビジネスの現状

2 1 0 億 ド ル +

年 間 収 益

（ 2 0 1 8 年 第 1 四 半 期 ）

4 9 %

数百万を超えるお客様

2 0 1 2 2 0 1 3

2 0 1 4

2 0 1 5

2 0 1 6

2 0 1 7

来場者数：21,979名

スポンサー数：87社

ストリーミング閲覧者数：15,344名

日時：2018年5月30日～6月1日

場所：新高輪プリンスホテル 飛天・パミール

参加者の声

セッション数：210

事例セッション数：59

“参加者数に驚いた。クラウド活用はほぼ全企業に共通の課題だと思うが、これに乗り遅れると、

これだけの数の企業に遅れをとることになるということだと感じた。”

金融システム会社 部長

“12年の歩みのなかで実績が物語っていますが、ほんとに今後の戦略についても地に足がついた

ものになっており、頼もしく感じました。”

イノベーションのスピード

ほぼ毎日、機能がリリース

2008

2009

2010

2011

2012

2013 2014

2015 2016

2017

1,430

1,017

722

516

280

159

82

61

48

24

お客様のアプリケーション

ネットワーク

VPC, Route 53, Direct Connect

認証とログ

IAM, Cloud Trail, Cloud HSM, Config

モニタリング

デプロイと自動化

管理インター

フェイス

ライブラリ & SDKs

ディレクトリ

コード管理

エンタープライズアプリ

WorkSpaces, WorkDocs,

WorkMail

データベース

RDS, DynamoDB,

Redshift, ElastiCache

分析

Elastic MapReduce, Kinesis,

Athena, Data Pipeline

コンピュート処理

EC2, Auto Scaling, Lambda

Elastic Load Balancing,

EC2 Container Service

モバイルサービス

Mobile Analytics,

Cognito, SNS, IoT, Pinpoint

アプリケーションサービス

AppStream, Elasticsearch, SWF, SQS, SES

ストレージ

EBS, S3, Glacier, EFS,

Storage Gateway

人工知能(AI)

Amazon Lex, Machine Learning,

Polly, Recognition

Sage Maker

コンテンツ配信

CloudFront

18

のリージョン,

1

のローカルリージョン,

55

のアベイラビリティーゾーン,

100+

のエッジロケーション

AWS GovCloud (2)

※カッコ内の数はアベイラビリティゾーン

米国西部

オレゴン (3)、北カリフォルニア (3)

米国東部

バージニア北部 (6)、オハイオ (3)

カナダ

中部 (2)

南米

サンパウロ (3)

欧州

アイルランド (3)、フランクフルト (3)

ロンドン (3)、パリ (3)

アジアパシフィック

シンガポール (3)、シドニー (3)、

東京 (4)、大阪(1)(*)

ソウル (2)、ムンバイ (2)

中国

北京 (2)、寧夏 (3)

(*) 大阪ローカルリージョン

新しいリージョン (近日追加予定)

(2018年6月時点)

グローバルインフラストラクチャ

AZ

AZ

AZ

AZ

AZ

Transit Transit

Data Center

Data Center

リージョン

AZ：

アベイラビリティゾーン

リージョンを結ぶ

コスト削減

ビジネスの俊敏性

運用負荷軽減

ビジネスの俊敏性

オンプレでは構築に

1年かかる

データウェアハウスを

約

1

ヵ月

で構築

マネージドサービスを

積極的に導入し、

リードタイムを

従来の2か月から

約

5

日

まで短縮

AWS を導入することで

約20% のコスト削減

だけでなく、

2週間かかっていた

インフラ調達期間を

約１～２日

まで短縮

お客様の声

数分で必要なITリソースが

調達可能

10

Instance Type

Availability Zone

US-West-2b

Launch

aws.amazon.com/managementconsole

Number of Instances

開発環境の構築

本番環境構築

設定実施

新規環境を北米に構築

10台

のサーバー追加

1PB

のDWHを構築

納品まで4週間

取り付けて2週間

OS・ミドルインストール

で1週間・・・

今まで

_AWSなら

数クリックで必要なインフラを

コスト削減

全社員利用のディレクトリ

サービス、メール、ファイル

サーバーの移行で、

コスト削減はオンプレミス比

で5年間で

20%

削減

セキュリティと可用性を担保

したグローバルSAPシステム

を移行し、約

50%

コスト削

減、CAPEXで削減効果は

約80～90％

日本の大学初となる All-In で、

初期投資費用は約

70%

削減

、

10年間のCAPEXはオンプレミス

比約

20%

程削減

お客様の声

予測できないピーク

余剰キャパシティ

常に必要以上の投資

余剰キャパシティ

無駄のない投資

自動、手動でピーク対応

Before / After

データ転送

＝ 約

15.4

円 / 1GB

（上りは無料）

仮想サーバー

EC2

＝ 約

1.1

円～ / 時間

ストレージ

EBS，S3

＝ 約

2.75

円～ / 1GB / 月

 データセンター費用

 インフラ構築費用

 ハードウェア費用

 電気代

 物理ファシリティ

 セキュリティ

 仮想基盤運用保守

 センター運用費用

夜間、週末など時間単位で

これらの費用が全て

利用料に含まれます。

初期費用不要 / 低額な料金

規模の拡大とイノベーション…

… コストダウンを促進

資本投資

技術投資

効率改善

値下げ

より多くの

顧客獲得

規模の経済

利用中に下がる価格

過去10年間で

60

回以上の値下げを実施

運用負荷軽減

100

種類以上

2,000

台の

サーバーをAWSへ移行、

従来の約

30%

に運用工数

を縮小

運用面での作業はほぼ不要、

従来型のアーキテクチャー比

7

分の

1

程度にまで削減

API を使ってインスタンスを

自動作成、

バックヤードのシステムと連携、

3

名体制で運用

をスタート

お客様の声

クラウド活用による

ITインフラ

優先度の

高い業務

優先度の高い業務

今まで手が付けられなかった業務

付帯的な業務

クラウド

の管理

70%

従来型のオンプレミス

ITインフラ

30

%

インフラレイヤー抽象化の効果

AWS活用の効果

クラウドエコノミクス(投資効果算定支援)

-財務効果

_＋

非財務効果

＋

AWSによる継続的なプライスダウン

→ 30-80%削減*

• ハードウエア

• ソフトウエア

• 設備・ファシリティー

• ITメンバー生産性向上 (30-40%向上)*

• 新機能リリース数向上

• ダウンタイム低減

サーバー管理は

不要

利用状況に応じて

自動で拡張

_{リソースは支払い不要}

利用していない

可用性や耐障害性は

_実装済み

マネージドサービスと

サーバーレスコンピューティング

オンプレミス

ミドルウェアon EC2

_{Amazon RDS等}

電源、ネットワーク

ラック導入管理

サーバーメンテナンス

OSのパッチ

ミドルウェアのパッチ

バックアップ

スケーラビリティ

可用性

ミドルウェアの導入

OSの導入

アプリからの利用

電源、ネットワーク

ラック導入管理

サーバーメンテナンス

OSのパッチ

ミドルウェアのパッチ

バックアップ

スケーラビリティ

可用性

ミドルウェアの導入

OSの導入

アプリからの利用

電源、ネットワーク

ラック導入管理

サーバーメンテナンス

OSのパッチ

ミドルウェアのパッチ

バックアップ

スケーラビリティ

可用性

ミドルウェアの導入

OSの導入

アプリからの利用

EC2とマネージドサービス

ビジネスの本質ではない作業はAWSにアウトソースし

運用コストを削減、サービス開発やアプリ構築などの作業に注力

AWSサービスの一例

• ロードバランサー(ELB)

• リレーショナルDB（RDS）

• NoSQL DB (DynamoDB)

• Hadoop/Spark (Elastic MapReduce)

• メールサーバー (SMS),DNSサーバー(Route 53)

• VDI（WorkSpaces)

マネージドサービスで

クラウドの潮流は IoT, ビッグデータ, AI へ

文章をリアルな音声

に変換するサービス

Polly

Lex

声やテキストを使用した会話

型インターフェイスを様々な

アプリケーションに構築する

ためのサービス

Rekognition

画像分析機能をアプリケーション

に簡単に追加できるようにする

サービス

AI Services

❏ 深層学習に基づく画像認識サービス

❏ 各種機能を API で提供し，アプリケーションに画像認識機能を簡単に追加可能

❏ 新機能：イメージモデレーション機能 / 性的・暴力的な画像を検出

❏ 新機能：有名人顔検索機能 / 有名人かどうかの判定

物体・動作・

ラベルの検出

トラッキング

人物の

顔認識

リアルタイムの

ライブ

ストリーミング

不適切な

コンテンツの

認識

有名人の認識

•

テキストを，リアルな音声に変換するサービス

•

24 の言語で 49 のリアルな声優の音声を提供 （2017/10/12 日本語男性追加）

•

音声の保存と配信，SSML

*

と Lexicon

**

によるカスタマイズが可能

•

リップシンクのためのスピーチマーク機能や，ささやき声の発話機能が追加

<lexeme>

<grapheme>Kaja</grapheme>

<grapheme>kaja</grapheme>

<grapheme>KAJA</grapheme>

<phoneme>"kaI.@</phoneme>

</lexeme>

My daughter’s name is Kaja.

ねぇちょっとちょっと，ここだけの話だけどさ

<speak>

<prosody rate="x-fast">

ねえ，ちょっとちょっと，

<amazon:effect name="whispered">

ここだけの話だけどさ

</amazon:effect>

</prosody>

</speak>

SSML

Lexicon

Amazon Polly

2017年7月31日

NHKニュースにて

FM和歌山様の事例紹介

❏ 音声やテキストを使用して，任意のアプリケーションに対話型

インターフェイス(ボット)を構築するサービス

❖ AWS Lambda，Amazon Cognito や Amazon DynamoDB などと統合可能

❖ Slack, Twilio 統合や SDK サポート

BookHotel

Intents

intent はユーザが入力した自然言語に応答

してfulfillmentを実行する

Utterances

Slots

intent を発動するフレーズ

intent を満たすために要求される入力データ

Prompt

Slot を引き出すためのフレーズ

Amazon Lex

あらゆるものが「賢くなる」世界

常時インターネット

に接続

大量の構造化・

非構造化データ

機械学習

ディープラーニング

クラウドにより、大量データ、分析、実行が可能に

1

4

センサー、機器、ロボット

_{によるデータ取得}

データのやり取り

ロボット等を通じた

実環境での実行

0110011

アマゾン でのマシンラーニングの利用

個人向け

リコメンデーション

レジなしコンビニ

新しい顧客体験

フルフィルメント

センター自動化・

在庫管理

ドローン

_{Voice UI}

音声認識

Amazonの倉庫の効率化をRobotで

行うことを研究するために設立

「自律移動」

「言語認識」

「物体認識」

神奈川県川崎市の新物流拠点

「アマゾン川崎FC」

（フルフィルメントセンターで導入

Amazon Robotics

アマゾン でのマシンラーニングの利用

個人向け

リコメンデーション

レジなしコンビニ

新しい顧客体験

フルフィルメント

センター自動化・

在庫管理

ドローン

_{Voice UI}

音声認識

今、クラウドを利用する理由、

その先にあるもの

TCOを削減し、柔軟なITを手に入れる

ビジネスニーズに迅速に対応し、

新しい挑戦を容易に実現

データレイクを中心に構成する分析・IoT・

マシンラーニングの世界

既存システムの

移行

プロセス・モジュールの

把握

通信経路の

精査

正しい費用の

考え方

社内ポリシーの

クラウド対応

法・業界規制

運用手順

再構築

セキュリティ

アセスメント

オンプレミス 単純移行

インスタンス

拡張性の

運用最適化

アプリケー

ストレージ

システムの維持コストの最適化

セキュリティ

信頼性

パフォーマンス

効率

コスト最適化

運用性

クラウドの正しい設計概念をお届けし、

アーキテクチャを最適化

サーバー移行

データベース移行

データ移行

Amazon EC2

Amazon RDS

AWS Database

Migration Service

AWS Server

Migration Service

多くのお客様から

頂いた要望をもとに

開発された

移行作業を自動化させる

３

つのサービス

全日本空輸株式会社 様

大規模なデータの移行には、データベース移行ツール

AWS Database Migration Service（DMS）を採用。

20 年以上にわたってオンプレミス環境で運用してき

たデータ分析基盤を、大きなトラブルなくクラウドに

移行できたことの意義は大きい

”

”

DMSを利用したお客様の声

Why AWS？

AWS を選んだ決め手は、日本国内の金融機関や小売業など大規模

に機密情報を扱うシステムでの豊富な導入実績に裏付けられたセ

キュリティの高さ、ノウハウを持つ AWS パートナーの数が圧倒

的に多かった。検討当初からコンサルティング／アドバイザリー

サービスの AWS プロフェッショナルサービスを活用し、専門家

の知見を取り込んだこともプロジェクトの円滑な進行につながり

基本はネットワーク経由

• 速度は帯域やレイテンシー回線品質に大きく依存

一時的なデータ移動のために回線を増強するのは非現実的

• DCマイグレーションのためのデータ移行

• DR環境構築のための初期データコピー

方式

転送速度

コスト

特徴

インターネット

一般的に低速

低

少量データの転送に向いている

大量データの転送は低レイテンシー、

広帯域をもつ拠点から

Direct Connect

高速

高

一般的なインターネット経由に比べて一貫性が有る

コストの観点で全ての拠点から利用できない場合もある

サービスによってはProxyが必要になる。

データ移行の課題

「ハードウェアアプライアンス」を利用してオンプレミス−クラウド間の

大量データ移行を高速化

• 80TBの容量をもつ物理アプライアンスを配送

• オンプレミス−クラウド間の回線に依存しないデータ転送を実現

AWS Snowball

S3

Snowballを利用したお客さま

50TBの創薬分子シミュレー

ションデータをセキュアに移行

60TBの音源データを自社

環境から約10日間で移行

数百TBの全社共有

ファイルサーバーの

バックアップ

数TB以上のオフィスデータ

動画データ等のバックアップ

約60TBのコンテンツ

配信、ログ解析システム

のデータを移行

テレビ東京様の映像データ

100TB超の移管を約10日間

で移行

Basic

デベロッパー

ビジネス

エンタープライズ

技術Q&A

✓

Webフォーム

(メール)

✓

営業時間対応

(平日9-18時)

最短1時間

技術Q&A

✓

Webフォーム

(メール)

✓

電話

✓

チャット

✓

24時間/365日対応

Trusted Advisor

フォーラム

課金Q&A

専任TAM

最優先対応

課金Q&A

課金Q&A

課金Q&A

Trusted Advisor

フォーラム

フォーラム

技術Q&A

✓

Webフォーム

(メール)

✓

電話

✓

チャット

✓

24時間/365日対応

フォーラム

最短15分

最短12時間

(平日9-18時通算)

ご要望に応じて選べるプラン

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