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なぜ多くの企業がクラウドの導入・活用推進に苦戦するのか? 注意点と対策を解説。

NCDC
July 30, 2024

 なぜ多くの企業がクラウドの導入・活用推進に苦戦するのか? 注意点と対策を解説。

すでに多くの企業が何らかのかたちでクラウド(AWSなどのパブリッククラウド)を活用していますが、新規導入や、より積極的なクラウド化の推進には苦戦しているケースが多々あるようです。

本セミナーでは、なぜ多くの企業がクラウド化の推進に苦戦するのか、その背景とよくある課題を整理して、クラウド戦略を成功に導くためのヒントをご紹介します。

主な内容
・クラウド利用に適しているシステムとは
・クラウドの特性を活かした最適な構成(アーキテクチャ)の検討
・最適なパブリッククラウドの選定方法
・システムと共に変わっていく組織のあり方
・コストの最適化

クラウドネイティブな環境の代表格であるサーバレスアーキテクチャに精通するコンサルタントを講師として、クラウド利用のメリットから、クラウド活用の成功事例まで幅広くご紹介します。

これから新規システム開発に取り組む方にも、既存システムのアーキテクチャ見直しに取り組みたい方にもお勧めの内容です。

NCDC

July 30, 2024
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Transcript

  1. 3 NCDCのサービス体系 Business 新規事業⽴ち上げからの伴⾛ 業務改⾰やIT改⾰の⽀援 Design ユーザ視点での設計 Technology 技術による課題解決 Innovation

    • 新規サービス企画 • PoC⽀援 • デザイン思考 • UX/UIデザイン • モバイル・Web先端技術 • IoT / AI • クラウドインテグレーション
  2. 知識、経験、および実績 に基づく認定 クラウドに関する強み 4 自社運営で培った豊富な AWSのノウハウ NCDCは、内製化支援推進AWSパートナー、 サーバーレス(AWS Lambda)のサービス デリバリーパートナーなど

    AWS利用の知識、経験、 および実績に基づく認定を 取得しています。 AWSサービスデリバリープログラムとは、特定のAWSサービ スをお客さまに提供する上で深い技術的知識、経験、および 実際の成功事例があるAWSパートナーをAWSが認定するプロ グラムです https://aws.amazon.com/jp/partners/programs/service-delivery/ NCDCは、AWS上で稼働する自社サービス も提供しており、システム開発からサー ビス運営まで行っています。 サービスを自社運営する中で長年蓄積し てきたノウハウを基に、コストの最適化 から、AWSの多様なサービスをフルに活 用するクラウドネイティブなアーキテク チャの設計まで、実践的なサポートを行 います。
  3. 目次 l クラウドが難しいのはなぜか l クラウドの良さを理解する l クラウドの良さを活かすアーキテクチャ l アーキテクチャとは l

    よいアーキテクチャの考え方 l クラウドの特性を活かしたアーキテクチャの例 l クラウドサービスの選定 l クラウド化を困難にする「自社の事情」 l アーキテクチャの検証とアジャイル的プロセス 8
  4. クラウドはアーキテクチャの考え方が大きく異なる l クラウドに最適化したアーキテクチャ設計は、従来のサーバー単 位で考える構成と大きく異なる l どのサービスをどのように配置するか l どのようにサービス同士をつなげるか l データを持つ部分はどこか

    l …etc l 考え方が異なるので、今までの延長線上でやっても上手くいかな い l より細かい単位で機能が分割できるので、サーバー1台でなんでもや るという考え方からは脱却する必要がある 12
  5. クラウドの良さ l 変更に対する柔軟性・拡張の容易性 l 物理的なサーバーに依存しないため変更・拡張が容易 l 運用の低コスト化 l 物理サーバーの管理からの解放、OSレベルのメンテナンスの削減 l

    多種多様なサービス利用による実装負荷軽減 l キューによる非同期処理、通知やデータ同期、自動デプロイなど →自分達で作るのは難しい 14
  6. 良いアーキテクチャの考え方 19 l アーキテクチャに正解はない l ただし、よく使われるアーキテクチャのベストプラクティスはあ る l 他社のアーキテクチャの事例がヒントになる l

    AWS公式など NCDCのホームページにもいくつか載っています l システムの機能要求・自社の制約事項によって最適なアーキテク チャは異なる l 試行錯誤してアーキテクチャを決める必要がある
  7. Amazon Kinesisで数億メッセージを毎日処理するIoT基盤 ① Amazon Kinesisシリーズの活 用でデータロストなし・処 理のオートスケールが可能 ② 生データと業務に必要な データ処理を分離

    ③ アプリ側はリードレプリカ で負荷を分散 ④ 分析側はAmazon Redshiftで 集計を最適化 IoT機器 Amazon Kinesis Amazon ECS Amazon Kinesis Amazon ECS Amazon Aurora Amazon Kinesis Data Firehose Amazon S3 Amazon Athena AWS Batch Amazon Redshift アプリへ 分析 生データ抽出 データレイク アプリ処理層 一次加工
  8. クラウドサービスの選定 23 l ECS, ECR, RDS, Lambda, DynamoDB, S3, CloudFront,

    Amplify, ALB, Cognito, API Gateway, CodeBuild, CodePipeline, Secrets Manager, VPC, VPC endpoint, EC2, (IAM, Security Group) l 一般的なWebシステムであればこのあたりを把握しておけば何とかな る l よりクラウドの特徴を活かしたシステムにする場合、特定の領域が追 加になっていく l バッチ、非同期処理、IoT、ストリーミング、生成AI、ビッグデータetc →クラウドサービスの選定は難しい
  9. さまざまな制約の存在 l セキュリティによる制約 l データは全て日本になければならない l (たとえ暗号化されていても)インターネットを通ってはならない l 会社のルールによる制約 l

    すでに用意されている自社ネットワークの上に構築する l 特定のサービスは使用不可 l 開発者が自由にクラウドサービスを触れない l 非機能要件による制約 l バックアップを複数持つ必要がある l 処理は何秒以内に返す必要がある・何分以内に終える必要がある l コストの問題 25