u研 multi-cloud service platform now 19sep17 · 2017. 9. 18. · 1. big data platform 2. profiling...
TRANSCRIPT
© 2013 IBM Corporation
TEC-J/Academy of Technology Presents
いまどきの…サービスプラットフォームのデジタル戦略
Katsushi Yamashita, Distinguished Engineer, GTS, IBM Japan
September 2017
⽇本IBM TEC-Jプレゼンツ 公開講座第三弾Affiliate of “IBM Academy of Technology”
IBM Academy of TechnologyAffiliated
© 2016 IBM Corporation3
UberやGEが取り組んできたことで知られるようになってきた❶サービスプラットフォーム
はデジタルビジネスのイノベーションです。
いまどきのデジタル技術に⽀えられた新しいアーキテクチャーはデータを⽣み出す❷フロントエンドの構造と❸マイクロサービスに⽀えられた変化に対
応するアーキテクチャーが利⽤されています。
このセッションではサービスプラットフォームを成功に導く、いまどきのマイクロサービスのアーキテクチャと❹産業インパクトについて解説します。
© 2016 IBM Corporation4
❶エンタープライズITはサービス・プラットフォームとなるか?
ユーザーとプラットフォームのサービス価値の共創
↓これまでとはケタ違いにメッシュの細かいユーザー理解に基づいた価値を提供する*
(*) ”シン・ニホン”Aixデータ時代における⽇本の再⽣と⼈材育成 Yahoo CSO 安宅和⼈ 経済産業省産業構造審議会新産業構造部会February 13, 2017http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/013_06_00.pdf
© 2016 IBM Corporation
レガシー化してしまうITトランザクションの価値
n かつてトランザクション処理の価値→売り上げの増⼤や業務コストの低減l 成⻑に寄与するというビジョン
– 伝票の⼿作業集計の効率化、⽣産計画の正確さと迅速さ– 銀⾏本⽀店間の距離と時間差を埋めるリアルタイム・オンライン処理↓
n 期待した成⻑カーブが終焉し、トランザクション処理がコストにl トランザクションあたりのITコストを限界まで下げ、
後は⼈件費/電気代というデスマーチになる。↓
n ネットワーク外部化してオープンイノベーションをl 「新しいものは古いものの傍に現れる」 JAシュンペータl インターネットで共有されるサービスとのインテグレーション
(オープンイノベーション) Hチェスブロウ
���������� •
•
• /
A E UbGP a UbA e LN
A EGP a N J d
A EGP a d
© 2016 IBM Corporation6
サービスプラットフォーム化する「モノからサービス」
作り⼿Producers
買い⼿Consumers
提供者Platformer
MRO(保守)航空会社(運⾏)
受発注納品
受発注納品
エンジン
ITトランザクションの価値=省⼒化
情報の流れ
リース
納⼊
保守作業
保守部品
作り⼿Producers
買い⼿Consumers
Data
データのHolistic ValueGE Analytics(PREDIX)
運⾏↓
センサー↓
保守↓
Goods Dominantな情報の流れ Service Dominantな情報の流れ
運⾏と燃費補修とスケジュール
© 2016 IBM Corporation7
虚数軸 reiφ
ビジネスの価値を売り上げや利益という実数軸と
社会の変⾰と成⻑という虚数軸に捉えると⾯積の価値が企業に⽣まれる
© 2016 IBM Corporation
デジタルビジネスは「サービスプラットフォーム」で成⻑する
構造化データ⾮構造データ
これまでとはケタ違いにメッシュの細かいユーザー理解に基づいた価値を提供する。
ユーザーとのインタクラクションに基づき、⽂脈や意図を織り込んだサービスを提供する。(*)
Personal Profiling
作り⼿Producers
買い⼿Consumers
提供者Platformer
新しい買い⼿
新しいサービス
API Callトランザクションを処理するコスト
サービスプラットフォームのデジタルマーケティングの側⾯ サービスプラットフォームの価値
既存事業のオープンイノベーション
Demographicdata
Transactiondata
Interactiondata
Behavioraldata
Transactions
Orders
Paymenthistory
Usage history
Email / Chat
Call center notes
Web click-
streamsIn-person dialogs
Opinions
Prefer-ences
Desires
Needs
Character-istics
Demo-graphics
Attributes
Purchasestage
ユーザーのデジタル体験
をCo-creation
(共創)
(*) ”シン・ニホン”Aixデータ時代における⽇本の再⽣と⼈材育成 Yahoo CSO 安宅和⼈ 経済産業省産業構造審議会新産業構造部会February 13, 2017http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/013_06_00.pdf
クラウドフロントエンドイノベーション
Digital Twin
産業構造の変化
⽣産活動を⽀えるIoTサイバーフィジカルシステム
© 2016 IBM Corporation11
IoTによって、実社会でもデジタル体験をCo-Creation
Amazon GoAI画像認識でJust Walk away
興味を持ったものから買ったものまで買い物順もデータ化
⽇本コンビニ各社無⼈レジ店舗の省⼒化(陳列も対応も減らないけど)
データは?WAONやNanako、Tポイントカード
ユーザーのデジタル体験を
Co-creation(共創)
© 2016 IBM Corporation12
テクノロジーの先進さが勝負じゃない。価値は顧客にある。
顧客不在KDDIとトヨタ、東タク協と共同で「つながるタクシー」から取得する⼤容量の⾛⾏データ通信・活⽤の実証実験を開始〜「タクシーを利⽤する顧客の利便性向上や、ドライバーへのサポートなど、新たなサービス提供」を⽬指す。
ワイパー動いたから乗客が増えると考えて配⾞を増やす。→データの価値が逓増しない
徳島県発のタクシーIT⾰命――ベンチャー企業「電脳交通」の取り組みに迫る
顧客プロファイルじつはコールセンターCRM
https://iotnews.jp/archives/54810https://d-marketing.yahoo.co.jp/entry/20170530465015.html
© 2016 IBM Corporation13
データは誰のものか?(東京⼤学 江崎浩教授)
個⼈データの所有はデータを取得した事業主のものではなく、個⼈のものである。医療データで⾔えばカルテの内容は医師のものでも病院のものでも製薬会社のものでもなく個⼈のものである。
Open Notesは個⼈の医療データを個⼈が管理するためのプラットフォームを提供するNPO
OpenNotes is the international movement dedicated to making health care more open and transparent by urging doctors, nurses, therapists, and others to share their visit notes with patients.
統合ID管理機能IDフェデレーション連携シングルサインオン環境アプリケーション認可
エストニア国⺠ID
135万⼈のディレクトリサービス↓
⾃由なフェデレーションポイント設置オープンに分散した⾃律的なデータの管理
© 2016 IBM Corporation14
サービスプラットフォームの価値
ユーザーのデジタル体験を共創する、データのプラットフォーム(Consumer/Service Provider/Platformer)
成功の鍵はデータの所有者を明らかにすること将来的にはデータ所有者によるデータ管理
(IDフェデレーションを基礎とする認可プラットフォーム)
© 2016 IBM Corporation15
❷ サービスのフロントエンドのイノベーション
↓
ユーザーとのインタクラクションに基づき、⽂脈や意図を織り込んだサービスを提供する。
© 2016 IBM Corporation
2000年頃に作られたアーキテクチャー古い…
© 2016 IBM Corporation17
これまでのWEBアプリは機能設計中⼼(商品検索、受注決済処理、ポイントカード..)
「ドリルを買いに来た⼈はドリルが欲しいのではなく⽳が欲しい。」
↓ユーザーのコンテキストを理解する。
<機能⾯の課題>
© 2016 IBM Corporation18
直列したコンポーネント全てが理想的に稼働する前提
↓
⼀箇所でも不具合があればサイトが不健全になる
<⾮機能⾯の課題>
© 2016 IBM Corporation
Single Page Application Architecture はこれまでにない業務の継続性を提供します
WEB Browser
Object StorageNetwork CDN
UI/UX Contents
データレイク
Micro-nanoサービス
インスタンスAPI
Management
ユーザーIDの統合認証フェデレーション
Mobile BackendMBaaS
Network CacheEnabled
独⽴したマイクロサービスAPIによる呼び出し
統合ID管理によって統合化される
サブページを含んだ画⾯の枠組み(コンテンツはない)
Static/FlashContents分散配置
Akamai
最大
⾃動両⾯印刷プリンター複合機
フロントエンドのイノベーションが起こっている
© 2016 IBM Corporation20
Rich Internet Applicationのイノベーション(HTML5とコンテンツキャッシュ)
↓
*ラストワンマイルの独占*⽌まらないコンテンツ_
© 2016 IBM Corporation
Screen View Tracking
Event Tracking
LoadingHTML PageVirtual Page ViewX-site viewHistorical dataUser EventDownloadClick on ADGadget, Flash, AjaxPlay movie, motion GIF
Social Interaction AnalyticsSocial EventShare, Like on FacebookTweet on TwitterBookmark on hatenaShare on Google+X-platform analytics
Speed metricsSpeed MetricsLoading SpeedAjax request responseCustom time measurement
User AnalyticsX-site User activityCookieUser IDHistorical Data
Analytics.js
Browser
Applications
Social Network
System Metrics
Profiling
それだけじゃない
© 2016 IBM Corporation22
デジタルマーケティングの側⾯
© 2016 IBM Corporation
個⼈のプロファイルを蓄積するビッグデータプラットフォーム
Sent
imen
t by
Volu
me
Sent
imen
t by
Volu
me
Movie 1 Category Sentiment During Super Bowl
Movie 2 Category Sentiment During Super Bowl
Strong reactions to Actor 1 “Movie 1 looks awful, but I will go see it because of Actor 1”
Use of Band 1 in Trailer “I actually love what they did to the Band 1 song in the Movie 1 trailer, some epic shit.”
Confusion to the plot “Too bad I still don't know what your movie is about, Movie 1”
Polarizing cast“If you've watched The Movie 2 trailer 15 times just to watch Actress 2 lock and load, I'm starting a support group”
“Every time I try to get excited for The Movie 2, Actor 1’s costume and Actress 2’s acting show up” DreamTeam
“I may have had a nergasmwatching the Movie 2 trailer and seeing Hero 1, Hero 2, & Hero 3 fighting back to back.”
“We Have a Hero 1” lineOh my God. The extended version of the Movie 2 Super Bowl ad has the "I have an army"/"We have a Hero 2" exchange. SO. GOOD.
Movie 1 Intent to See
Sentiment Analytics→Prediction↓
1
By Top 6 Occupations
By Top 11 Locations
Positive/Negative Sentiment for Movie 1
By Gender Total Population
Comic Book Fans
Avid Movie Goers
n=2,061
n=523
n=50
Profile Reaction↓
1. Big Data Platform 2. Profiling based on INSIGHTs
Demographicdata
Transactiondata
Interactiondata
Behavioraldata
Transactions
Orders
Paymenthistory
Usage history
Email / Chat
Call center notes
Web click-
streamsIn-person dialogs
Opinions
Prefer-ences
Desires
Needs
Character-istics
Demo-graphics
Attributes
Purchasestage
HadoopSystem
Stream Computing
Data Warehouse
Accelerators
情報の統合と統制(プライバシー)
IBM ビッグデータプラットフォーム
構造化データ 非構造化データ
3. Social Graph analytics
AutomatedDigital Marketing
© 2016 IBM Corporation
データのパワーをそぎ落してコモディティにしようとしている。
Dirty DataでCommodity
そもそも⼈のデータで勝負なんてできない。欲しいデータは設計して創り出すものだ。
データは誰のものか?(東京⼤学 江崎浩)個⼈データの所有はデータを取得した事業主のものではなく、個⼈のものである。
様々な形態で出没するTポイントカードではユーザーが⾃分のデータをコントロールすることが難しくデザインされている
←
⽇本経済新聞2017/2/28
ビッグデータ売買に指針 ⾞⾛⾏や乗降履歴
https://www.nikkei.com/article/DGXLASDF27H1M_X20C17A2MM8000/
Tポイントカード
© 2016 IBM Corporation26
❸ サービスのバックエンドのアーキテクチャ
↓
いまどきの「マイクロサービス」サービスプロバイダーのインフラストラクチャは
⾼速で、継続的なデプロイのためにある。
© 2016 IBM Corporation
+ com.ibm.class.order├ com.ibm.class.order.list├ com.ibm.class.order.retrieve├ com.ibm.class.order.entry├ com.ibm.class.order.verify
SOAはマイクロサービスのアンチ・パターンか
ESB
SOAP
BusinessProcess
Model
SalesOrderStock
+ com.ibm.class .order
├ com.ibm.class .order.l ist
├ com.ibm.class .order.r etrie ve
├ com.ibm.class .order. e ntry
├ com.ibm.class .order. veri fy
JVM
ID Manager /Loadbalancer
VM Instance
Business OBJECTModeling
Business Component
+ com.ibm.class .order
├ com.ibm.class .order.l ist
├ com.ibm.class .order.r etrie ve
├ com.ibm.class .order. e ntry
├ com.ibm.class .order. veri fy
JVM
JSPHTML
ProcureAccounting
VM Instance
MVCStruts
上流設計 →理想的な構成 →実際の構成
+ com.ibm.class .order
├ com.ibm.class .order.l ist
├ com.ibm.class .order.r etrie ve
├ com.ibm.class .order. e ntry
├ com.ibm.class .order. veri fy
JVM
JSPHTML
ProcureAccounting
VM Instance
API Management
API
RESTJSON
モバイル化で増設しても柔軟性は得られない
© 2016 IBM [email protected] Confidential & Proprietary
API Gateway
[email protected] Confidential & Proprietary
© 2016 IBM Corporation
Dockerによるコンテナ管理
29
Dockerfile
docker push(アップロード)
docker build(ビルド)
docker search(検索)
docker pull(ダウンロード)
docker run(起動)
Docker Engine
ホストOS (LINUX)
サーバー
Docker Engine
ホストOS (LINUX)
サーバー
DockerHub
アプリABins & Libs
アプリABins & Libs
Dockerイメージ
docker builddocker pushdocker tagdocker searchdocker pull docker rundocker psdocker startdocker stopdocker commitdocker rmdocker imagedocker rmi…
docker commit(新イメージ作成)
コンテナを効率的に管理する仕組みが提供されている
①
②
③
© 2016 IBM Corporation
コンテナ型のオーケストレーション〜コードベース
Container Image Library
Container Cluster
API Management
Container Orchestrator
新しい取り組みのコードをリリース
JVMと違いアプリケーションは動いてないことを前提にリクエストに応じて環境をオーケストレーション
毎回取り出す
その先にはサーバーレスIBM OpenWhisk
© 2016 IBM Corporation32
SLA99.99%のインスタンスを信頼するより
SLA99.50%のインスタンスを運⽤して並列化したり⾼速起動したりするソフトウェア対応する。
⾼額インスタンスに消費してしまうコストをSite Reliability Engineeringの知的資産に転換する。
努⼒できる品質=ベストエフォート
© 2016 IBM Corporation33
❹ ⽣産活動を⽀えるIoT → 産業構造の変化
↓サイバー空間が作るデータ中⼼社会
リアルなデータをデジタルに⽣産するIoT
© 2016 IBM Corporation
⽇本のものづくりにチャンスか?また⽴ち遅れるか?
The Nikkei News Paper“IoT capability and problem~ Openness is the Key for Japan”
⽇本経済新聞 経済教室で東京⼤学の坂村健教授は以下のように述べた。
”IoTはユビキタスと同じ内容の日本が得意な組み込み機器の流れの先にある未来であり、(中略)<Industrie4.0>で言われていることは、トヨタ自動車が「カンバン・システム」で実現したことと大差はない。(中略)日本が先行する「閉じたIoT」が、これからの「オープンなIoT」になれるかを決めるのは社会的問題なのである。”
2015 APRHarvard Business Review IoTという新たな産業⾰命
村井純IoT時代の競争戦略マイケル・ポーターGEが⽬指すインダストリアル・インターネットマルコ・イアンシティ
まるわかり
インダストリー
4.0第4次産業革命
ニッポンの現場が危ない!「考える工場」とは?
ドイツが国を挙げて取り組むワケ
日経ビジネス
出版社: ⽇経BP社 (2015/4/2) ISBN-10: 4822279154
Tの衝撃Io
© 2016 IBM Corporation35
デジタルインパクト!
© 2016 IBM Corporation
現在のサプライチェーンコントロールは⾃社の最適化
出荷
注文Productivity
出荷
注文
出荷
注文本当のDemand?
Consumer ??
PartsManufacture
PartsManufacture
⼩売店供給者
プルシステム
サプライヤーの既存ITシステムの領域は4つの社内プロセス
⽣産管理 Production Planning需給管理 Demand and Capacity Management事業継続 Business Continuityコンプライアンス Compliance and governance
© 2016 IBM Corporation
デジタルのデマンドサイドから最適化する
製造業サイドからデジタルエクスペリエンス拡⼤の動き
マスカストマイゼーションによる顧客動向の把握①
http://www.nike.com/jp/ja_jp/c/nikeid/what-is-nikeid
マスカストマイゼーションによる顧客動向の把握②
http://www.trekbikes.co.jp/jp/ja/collections/custom_project_one/
デマンドサイドからファブレスプロダクション拡⼤の動き
顧客のデマンド分析によるプライベートブランド商品の投入
https://www.amazon.co.jp/b?node=2790140051
© 2016 IBM Corporation
製造と販売は本質的に異なる指標を使っている
http://www.firstedgesol uti ons .com/systematically-eliminati ng-m anufacturing-bottl enecks /
LEAN(トヨタ生産方式)は制約理論によってThroughputを上げる。全⼯程が⼀定のペースで⽣産する、淀みない流れ。
週間⽣産計画製造指⽰
製造品質の⾒える化
⽣産管理品質管理
需要予測経営戦略
Drum Roll Drum Roll Drum Roll
⾏儀のわるい売り⽅国内でしか通⽤しない軽⾃動⾞国内シェアが最も重要な経営戦略需要予測よりも経営戦略を優先⼤量の新古⾞(店頭登録、未使⽤試乗⾞販売)値崩れと過当競争 http://toyokeizai.net/articles/-/117417
東洋経済 2016年5⽉11⽇
スズキ・修会⻑が「⾏儀の悪い売り⽅」を反省「⾃らまいた種、⾃分でなりを直していく」
“新古⾞”のいろいろ紹介します!
© 2016 IBM Corporation
⼯程を⾼度化し、需要に応じた動的⽣産管理を実現
Demographicdata
Transactiondata
Interactiondata
Behavioraldata
Transactions
Orders
Paymenthistory
Usage history
Email / Chat
Call center notes
Web click-
streamsIn-person dialogs
Opinions
Prefer-ences
Desires
Needs
Character-istics
Demo-graphics
Attributes
Purchasestage
Interaction Event• Page Load• User Event – mouse over ..• Social Event• Speed Metrics• X-site User Activity
PersonalizedProfiles
DemandMarketing
需要の変動を事前に把握System of Insight
• Data Analytics• Predictive
Maintenance• Foresight Control
製造⼯程のモニタリング⽣産管理 品質管理のリアルタイム化
混流指⽰動的管理
需要予測経営戦略
© 2016 IBM Corporation
マスカストマイゼーション
Digital Twin:実⼯程をデジタルで再現、制御する
製造⼯程のモニタリング
⽣産管理 品質管理のリアルタイム化
Demographicdata
Transactiondata
Interactiondata
Behavioraldata
Transactions
Orders
Paymenthistory
Usage history
Email / Chat
Call center notes
Web click-
streamsIn-person dialogs
Opinions
Prefer-ences
Desires
Needs
Character-istics
Demo-graphics
Attributes
Purchasestage
Interaction Event• Page Load• User Event – mouse over ..• Social Event• Speed Metrics• X-site User Activity
PersonalizedProfiles
● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●
● ● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ● ● ● ●
Digital TwinFactory
System of Insight• Data Analytics• Predictive
Maintenance• Foresight Control
需要の変動を事前に把握
デジタルで設計された⼯程と⽣産
© 2016 IBM Corporation
Digital Twinを社会にオープン化する
⽣産管理 品質管理のリアルタイム化グローバル化
● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●
● ● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ● ●● ●● ●
● ●
● ●
● ●
Cyber SpaceFactory
System of Insight• Data Analytics• Predictive
Maintenance• Foresight Control
需要の変動を事前に把握Feedback LoopPhysical Market
Feedback LoopPhysical Production
⽇本の製造業はカイゼンのステップで到達する。
Industrie4.0は先にここを⽬指して標準化を進めている
© 2016 IBM Corporation44
デジタルインパクトは確かな足音でやってきます。テクノロジー脅威論や既視感(déjà vu)に惑わされることなく、デジタル革命のパワーを活かす継続的な改善のループが重要です。
TOYOTA Production Systemが成功したのはそれが思想であり⽂化であるからである。失敗の仕⽅を学ぶソフトウェアの進化。**あるソフトウェア⼯学者の失敗 ⽇本のITはなぜ弱いか 林晋 京都⼤学⽂学研究科 http://www.shayashi.jp/myfailures.pdf
© 2016 IBM Corporation45
おわりに
© 2016 IBM Corporation
インターネットの 構造(Structure) 実装(Implementation) 運⽤(Operation) の設計思想を 他の分野に 適⽤l インターネットには守るべき品質⽬標(SLA)がない
l モジュール化された構造と⾃由に参⼊できる競争環境があるため、適切な品質競争が発⽣する
l 消費者の権利(アクセス、アプリケーションの実⾏、接続、プロバイダーの選択)
l 災害時に真価を発揮する、ベスト・エフォートのサービス継続⼒l 障害が発⽣することを前提にした経路制御で低品質でも運⽤を継続l 電話や携帯電話には⽬標品質があるため、輻輳には発呼制限などが⾏われる
l 品質保証という考え⽅l クラウドにSLAがある ≠ ⽌まらない。l クラウドにSLAがある = サービス運⽤におけるエラーバジェット設定ができる
インターネット・バイ・デザイン
⽇本IBM の ⼭下さんとの会話で 起動したもの、
やっと 出版となりました。ご興味ある⽅は是⾮。
WIDEプロジェクト東京⼤学 江崎浩教授
© 2013 IBM Corporation
TEC-J/Academy of Technology PresentsDesign of Infrastructure of “as a service”
IBM, IBMロゴ、ibm.comは 世界の多くの国で登録されたInternational BusinessMachines Corp. の商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点でのIBMの商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtml をご覧ください。
当資料をコピー等で複製することは、⽇本アイ・ビー・エム株式会社および執筆者の承認なしではできません。