流通業界におけるデジタルトランスフォーメーションの実践

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はるまさかやぬま
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流通業界におけるデジタルトランスフォーメーションの実践アマゾンウェブサービスジャパン株式会社技術統括本部ストラテジックソリューション部ソリューションアーキテクト吉田英世

2 自己紹介吉田英世技術統括本部ストラテジックソリューション部ソリューションアーキテクト流通製造のアーキテクティング支援ネットワーキング, IoT 技術支援

3 本セッションについて流通システムのベストプラクティスをテクニカルな視点で解説します流通に関わるシステムの設計構築運用に携わっているエンドユーザインテグレータの方々で基本的な AWS の知識をお持ちの方を対象としています

4 デジタルトランスフォーメーションデジタルのテクノロジーによってコアとなるサービスや製品を再発明し全く新しいものを創造する顧客との関係や顧客体験の変化社内プロセスの改善全く新しい価値の提案

5 デジタルトランスフォーメーションを支える AWS Amazon.com だけではない国内外における流通業界での豊富な実績

6 本日のアジェンダ Amazonの事例流通システム on AWS 流通におけるデータアーキテクチャ

7 Amazon の事例

11 地元のベーカリー肉屋魚屋と連携サーモンの注文が入ったら? 1. お客様からオーダー 2. パイクプレイスでサーモンをピックアップ 3. AmazonFresh の FC に輸送 4. オーダーに合わせて配送

12 アーキテクチャの進化 2-Tier アーキテクチャ APP1 APP2 APP3 Shared Database SOA(Service Oriented Architecture) それぞれのサービスが持つデータはそれぞれのサービス内にカプセル化 (RDS, DynamoDB) それぞれのサービスは再利用可能なロジックのためにコンテナ化 Amazon.com との統合のためのビルディングブロックによる疎結合サービス

13 高可用性要件の分離 Front-end Web トランザクショナルな呼び出しレイテンシや障害がクリティカル Back-end カタログ料金オーダー処理在庫管理短時間の停止は許容できる停止中の処理はすぐにキャッチアップ可能

14 pub-sub モデル pub-sub による非同期メッセージングモデルを採用 Producer Publish Channel Subscribe Consumer Consumer は Channel に対するテストメッセージを利用してテスト可能 Producer は subscriber がいない場合でもメッセージを publish 可能新しいクライアントは該当の Channel を subscribe しメッセージ受信可能 Producer はリプレースまたは増減することが可能

15 pub-sub の実装 (SQS+SNS and Lambda) Amazon SNS Producer が SNS トピックを所有 ( ブロードキャスト ) Amazon SQS Consumer が SQS キューを所有 ( バッファリングロードバランス ) AWS Lambda Consumer として動作 ( プロセッシング )

16 SNS トピックは機能の切断点 ( カットポイント ) 新規機能の追加は該当の SNS トピックを subscribe するだけで既存機能に影響を与えず処理を追加可能 Consumer 追加時メッセージ送信側の実装が不要既存機能メッセージ既存機能お客様に配送完了通知を送信追加

17 pub-sub 処理例 : 購入オーダーのルーティング fulfillment Center1 Fresh Router fulfillment Center2 購入オーダートピック fulfillment Center3

18 pub-sub 処理例 : 在庫イベント処理 fulfillment Center1 fulfillment Center2 fulfillment Center3 在庫イベントトピック

19 実装例 : 非同期決定プロセス ( カートナイゼーション ) 非同期カートナイゼーションサービス SNS Lambda DynamoDB WebUI Lambda RDS 集計 SQS EC2 Elasticsearch ダッシュボード

21 FBA の仕事 1 在庫商品の発送 6 返品処理 2 受け取り & 保管 5 カスタマーサービス 3 お客様からの注文 4 ピック, パッキング & 配送

22 FBA の仕事 1 在庫商品の発送 6 返品処理 2 受け取り & 保管 5 カスタマーサービス 3 お客様からの注文 4 ピック, パッキング & 配送

23 データプラットフォームの要件ハイボリュームなインプット処理 (> tps) ホットキーの処理大規模配送時の在庫メッセージ受け取り時重複メッセージの処理順序が異なるメッセージの処理すべての在庫量変化時の監査処理

24 Seller Inventory Authority Platform Warehouse Management Systems Inventory Transaction Service S3 Redshift Analytics Warehouse Management Systems Kinesis Archivers Kinesis Firehose Kinesis Firehose AWS Lambda Pre-receive processor Adjustment processor Transaction processor Inbound Records Archivers DDB Streams Publisher Amazon Elasticsearch Inventory Query Service Clients Shipments Adjustment Inventory transactions Account Balances DDB Streams A/C balance Processor SNS Topics Inventory Events/ Notifications Clients

25 サーバレスアーキテクチャの効果のべ約 22 週間の開発コスト削減デザインからローンチまで4 週間未満在庫情報の正確さも向上ビジネスオペレーションコストも削減 ( セラー様対応 ) 開発者がAWSマネージドサービスを楽しんで利用

26 Amazon の事例から見る流通のアーキテクチャスケーラビリティを重視疎結合により柔軟性が高くいろいろなチャレンジが可能 AWS マネージドサービスでオペレーションコスト削減 Amazon のイノベーションを支える AWS のテクノロジー

27 流通システムの構成

28 EC 系システムの構成例 Route53 CloudFront EC2 Web App ALB Web App Auto Scaling S3 RDS アベイラビリティゾーン A アベイラビリティゾーン B

29 EC 系システムの構成例 Route53 CloudFront EC2 Web App ALB Web App Auto Scaling S3 ステートレスAppはステート管理にElasticacheなどを利用( 推奨 ) RDS ステートフルAppはALBでStickySessionを有効化アベイラビリティアベイラビリティゾーンA ゾーンB セールなどのピーク時はALBの暖気申請を忘れずに同じくピーク時はサーバやデータベースもスケールアップ/ アウトを実施

30 Rent-A-Center Hybris on AWS KMS Route53 S3 バケット ( 静的コンテンツ ) Public subnet Private subnet CloudTrail ストアフロント CloudFormation CloudFront Aurora CloudWatch admin WAF NAT Gateway SES Codecommit Lambda Direct Connect ACM Cert Manager

31 基幹系アプリケーションの構成例 Master App Cluster Standby App EC2 RDS アベイラビリティゾーン A アベイラビリティゾーン B

32 基幹系アプリケーションの構成例 EC2 Master Standby App App Cluster RDS アベイラビリティアベイラビリティクラスタリングソフトはAWS 対応のものを利用ゾーンA ゾーンB ピーク時はスケールアップで対応 ( 上位インスタンスタイプを選択 ) RDS などできるだけ AWS のマネージドサービスを利用

33 流通でのデータアーキテクチャ

34 現状のデータ分析 POS BI ツール SCM DWH ダッシュボード WebLog API 新しいデータソースソーシャルメディアデバイス新しい処理要件非構造化データリアルタイム処理新しいアウトプット他プラットフォーム自動化のイベント

35 POS からの売上データ集計 POS APP RDB ETL DWH BIツールビジネスユーザデータアナリスト

36 POS からの売上データ集計 POS APP RDB ETL DWH BIツールビジネスユーザ APP S3 Redshift QuickSight データアナリスト EMR

37 POS からの売上データ集計 POS APP RDB ETL DWH BIツールビジネスユーザ APP S3 Redshift QuickSight データアナリスト EMR Kinesis Streams Kinesis Analytics Kinesis Firehose Kinesis Streams Dynamo DB ダッシュボード

38 モダンデータアーキテクチャビジネスアプリケーションや新デジタルサービスをより強化 Data sources トランザクション ERP Ingest Internet Interfaces AWS Direct Connect Scale (Batch) Raw Data Amazon S3 ETL Amazon EMR Staged Data (Data Lake) Amazon S3 Serving Amazon Athena Amazon ElasticSearch データサイエンティストデータアナリスト Web logs / cookies コネクテッドデバイスソーシャルメディア AWS Database Migration Amazon Kinesis Stream Analysis Amazon EMR Stream Analytics Amazon Kinesis Analytics Event Capture Amazon Kinesis Streams Stream Archiver Amazon Kinesis Firehose Output Store Amazon Kinesis Streams Stream Processor AWS Lambda Data Warehouse Amazon RedShift Legacy Apps Amazon RDS Near-Zero Latency Amazon DynamoDB ビジネスユーザ他のプラットフォーム自動化イベント Speed (Real-time)

39 流通での AI サービス活用例

40 AI 関連 Amazon Lex Amazon Polly Amazon Rekognition Amazon Machine Leaning

41 Amazon Polly による音声読み上げ音声リクエスト音声ファイルを作成 Kiosk 端末 API Gateway Lambda Polly 音声ファイルを取得 S3

42 Amazon Lex によるインタラクティブアプリケーションインタラクティブコミュニケーションを自動化しオペレーションコスト削減どの種類のお花がいいですか? チューリップをくださいいつ取りに来られますか? 今日です注文処理へ何時頃になりますか? 18:00 になりますチューリップ,18:00, 様承知しました本日の 18:00 にチューリップを用意致します

Amazon MachineLearning によるマーケティング Predistion( 予測 ) によりビジネスをよりスマートにデータソース項目値項目値年齢項目 45 値年齢 45 性別年齢男性 45 性別男性コンタクト性別電話男性コンタクト電話キャンペーンコンタクト有電話キャンペーン有購入キャンペーン

43 Amazon MachineLearning によるマーケティング Predistion( 予測 ) によりビジネスをよりスマートにデータソース項目値項目値年齢項目 45 値年齢 45 性別年齢男性 45 性別男性コンタクト性別電話男性コンタクト電話キャンペーンコンタクト有電話キャンペーン有購入キャンペーン Yes 有購入 Yes 購入 Yes S3 モデル作成 Machine Learning PredictionAPI で予測結果を返答項目アプリケーション値年齢 45 性別問い合わせ内容回答が Yes の場合プロモーションを送信男性コンタクト電話予測対象のターゲットキャンペーン有購入?

44 Amazon Rekognition によるリアル店舗マーケティング ( 感情分析 ) 画像データを元により効果的なマーケティング情報を取得画像を送信店舗カメラアプリケーション顔の属性情報をレスポンス Rekognition S3 Redshift Quicksight レポーティング

45 まとめ Amazon のイノベーションを支える AWS 既存の流通システムを AWS 上に移行することでさらに付加価値の高い流通システムを構築可能データレイクとして S3 を利用し最新の分析プラットフォームを構築可能

46 本セッションの Feedback をお願いします受付でお配りしたアンケートに本セッションの満足度やご感想などをご記入くださいアンケートをご提出いただきました方にはもれなく素敵な AWS オリジナルグッズをプレゼントさせていただきますアンケートは受付又はパミール 3F の EXPO 展示会場内にて回収させて頂きます

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