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1 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 年 10 月 2 日アマゾンウェブサービスジャパン株式会社パートナーアライアンス本部並木克仁

2 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

3 低コスト体質 構造 低価格 品揃え 出店社 成長 顧客体験 顧客数

4 アマゾンは失敗から学ぶ 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 成するために経験しなければならない一連の失敗で苦しみたいとは考えない

5 多くの事業でイノベーション Drone Development Video Streaming Kindle Reader Home Entertainment Grocery Delivery Advanced Shopping Home Automation Cloud Computing

6 アマゾンウェブサービス ビジネスの現状

7 210 億ドル + 年間収益 ( 2018 年第 1 四半期 ) 4 9 % 昨年度比の成長 ( 2018 年第 1 四半期 V S 2017 年第 1 四半期 )

8 数百万を超えるお客様 TODAY お客様とはアクティブカスタマー数を指します アクティブカスタマーとは AWSクラウド無料利用枠を含むAWSアカウントの先月の使用状況のあるアマゾン会員でない対象アカウントです

9 日本国内 10万を超えるお客様 お客様とはアクティブカスタマー数を指します アクティブカスタマーとは AWSクラウド無料利用枠を含むAWSアカウントの先月の使用状況のあるアマゾン会員でない対象アカウントです

10 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 セッション数 210 来場者数 21,979名 事例セッション数 59 スポンサー数 87社 ストリーミング閲覧者数 15,344名 参加者の声 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 大手製造業 エンジニア AIやIoTを中小企業でも活用している事例が出ていることにびっくりしました 大手証券会社 Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights Reserved

11 イノベーションのスピード ほぼ毎日 機能がリリース 1,430 1,

12 100 以上の AWS サービス群 お客様のアプリケーション ライブラリ & SDKs Java, PHP,.NET, Python, Ruby 管理インターフェイス Management Console, CLI 認証とログ IAM, Cloud Trail, Cloud HSM, Config ディレクトリ Directory Service モニタリング Cloud Watch, Trusted Advisor コード管理 CodeDeploy, CodeCommit, CodePipeline デプロイと自動化 Elastic Beanstalk, Cloud Formation, OpsWorks エンタープライズアプリ WorkSpaces, WorkDocs, WorkMail データベース RDS, DynamoDB, Redshift, ElastiCache 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 人工知能 (AI) Amazon Lex, Machine Learning, Polly, Recognition Sage Maker 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 ストレージ EBS, S3, Glacier, EFS, Storage Gateway ネットワーク VPC, Route 53, Direct Connect コンテンツ配信 CloudFront Region AZ グローバルインフラリージョン アベイラビリティゾーン エッジロケーション

13 グローバルインフラストラクチャ 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 ソウル (2) ムンバイ (2) 中国 北京 (2) 寧夏 (3) (4) 大阪(1)(*) (*) 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) バーレーン 中国香港特別行政区 スウェーデン AWS GovCloud (米国東部) (2018年6月時点)

14 リージョンとアベイラビリティゾーン リージョン AZ AZ Transit AZ AZ AZ アベイラビリティゾーン AZ Transit Data Center Data Center Data Center Data Center

15 リージョンを結ぶ 世界規模のネットワーク

16 クラウドが選ばれる理由 ビジネスの俊敏性 コスト削減 運用負荷軽減

17 クラウドが選ばれる理由 ビジネスの俊敏性

18 お客様の声 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

19 数クリックで必要なインフラを 今まで 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 AWSなら 数分で必要なITリソースが 調達可能 aws.amazon.com/managementconsole 開発環境の構築 本番環境構築 Instance Type Number of Instances Availability Zone M3 Extra Large 10 US-West-2b Launch 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

20 クラウドが選ばれる理由 コスト削減

21 お客様の声 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

22 Before / After 余剰キャパシティ 常に必要以上の投資 無駄のない投資 余剰キャパシティ 自動 手動でピーク対応 予測できないピーク リソース不足 機会損失 必要な時に必要なだけ瞬時に調達

23 初期費用不要 / 低額な料金 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 これらの費用が全て 利用料に含まれます データ転送 約15.4円 / 1GB 上りは無料 1ドル 110円で計算 夜間 週末など時間単位で 停止すれば更にコスト削減

24 利用中に下がる価格 規模の拡大とイノベーション コストダウンを促進 より多くの 顧客獲得 資本投資 規模の経済 値下げ 技術投資 効率改善 60回以上の値下げを実施 過去10年間で

25 クラウドが選ばれる理由 運用負荷軽減

26 お客様の声 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

27 インフラレイヤー抽象化の効果 30% 従来型のオンプレミス ITインフラ 70% 優先度の 高い業務 付帯的な業務 優先度の高い業務 クラウド活用による 今まで手が付けられなかった業務 ITインフラ 70% クラウド の管理 30%

28 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 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 非財務効果 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 AWSによる継続的なプライスダウン *2017/7月以降のAWSクラウドエコノミクスによるIT/クラウド計画作成支援結果より抜粋(インフラコスト 28社 生産性向上5社)

29 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 サーバー管理は不要 利用状況に応じて自動で拡張 利用していないリソースは支払い不要 可用性や耐障害性は実装済み

30 EC2 とマネージドサービス アプリからの利用 スケーラビリティ 可用性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導入 OS のパッチ OS の導入 サーバーメンテナンス ラック導入管理 電源 ネットワーク お客様がご担当する作業 アプリからの利用 スケーラビリティ 可用性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導入 OS のパッチ OS の導入 サーバーメンテナンス ラック導入管理 電源 ネットワーク オンプレミス ミドルウェアon EC2 Amazon RDS 等 マネージドサービス AWS が提供するマネージド機能 アプリからの利用 スケーラビリティ 可用性 バックアップ ミドルウェアのパッチ ミドルウェアの導入 OS のパッチ OS の導入 サーバーメンテナンス ラック導入管理 電源 ネットワーク

31 マネージドサービスで さらに運用コストを低減 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) IoT (AWS IoT) 機械学習(Amazon SageMaker)

32 クラウドの潮流は IoT, ビッグデータ, AI へ IoT ビッグデータ AI

33 AI Services Rekognition Polly Lex 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 文章をリアルな音声 に変換するサービス 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

34 Amazon Rekognition 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 物体とシーンの検出顔分析顔照合顔認識

35 Amazon Rekognition Video 物体 動作 ラベルの検出 人物のトラッキング 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

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39 Amazon Polly 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 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 Lexicon SSML 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> 2017/10/12 日本語男性追加 My daughter s name is Kaja. <lexeme> <grapheme>kaja</grapheme> <grapheme>kaja</grapheme> <grapheme>kaja</grapheme> <phoneme>"kai.@</phoneme> </lexeme> *Speech Synthesis Markup Language **語彙目録

40 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

41 Amazon Lex 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 intent を発動するフレーズ Slots 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 Fulfillment intent を実現するビジネスロジック

42 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

43 クラウドにより 大量データ 分析 実行が可能に ロボット等を通じた実環境での実行 4 1 センサー 機器 ロボットによるデータ取得 ビッグデータ化機械学習 3 2 データのやり取り通信

44 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 フルフィルメントセンター自動化 在庫管理 ドローン 音声認識 Voice UI レジなしコンビニ新しい顧客体験

45 Amazon Robotics 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

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50 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 フルフィルメントセンター自動化 在庫管理 ドローン 音声認識 Voice UI レジなしコンビニ新しい顧客体験

51 今 クラウドを利用する理由 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 その先にあるもの 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

52 プロセス モジュールの把握 通信経路の精査 運用手順再構築 既存システムの移行 社内ポリシーのクラウド対応 正しい費用の考え方 セキュリティアセスメント 法 業界規制

53 システムの維持コストの最適化 オンプレミス 単純移行 インスタンス の最適化 拡張性の確保 運用最適化 アプリケーション最適化 ストレージ最適化 サーバーレスアーキテクチャ マネージドインスタンス起動形態サービスの最適化

54 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 運用性 セキュリティ 信頼性 パフォーマンス 効率 AWS Well Architected コスト最適化

55 移行作業を自動化させる3つのサービス サーバー移行 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 Amazon EC2 データベース移行 AWS Database Migration Service Amazon RDS データ移行 AWS Snowball Amazon S3

56 DMSを利用したお客様の声 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 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 ました

57 データ移行の課題 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 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 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 アーカイブデータのクラウド移行 etc.

58 AWS Snowball 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 S3

59 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 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 数百 TB の全社共有ファイルサーバーのバックアップ 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

60 安心して導入頂くために

61 安心して導入頂くための1つの選択肢 最優先対応 専任TAM ご要望に応じて選べるプラン 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12時間 (平日9-18時通算) Trusted Advisor 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 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 最短1時間 最短15分 課金Q&A 課金Q&A 課金Q&A 課金Q&A フォーラム フォーラム フォーラム フォーラム Basic デベロッパー ビジネス エンタープライズ 開発環境 プロダクション環境

62 パートナーコミュニティの広がり BYOL PaaS & SaaS アプライアンス ネットワーク

63 ソリューションアーキテクト アカウントマネージャ プロフェッショナルサービス お客様 トレーニング サポート 事業開発 パートナー

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