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EMC FORUM 2014 セッション#:D1-2 氏 名 : 下 路 崇 夫 セッションタイトル: Data Protection as a Service (サービスとしてのデータ 保 護 ) 戦 略 1

Agenda 1. EMCによるデータ 保 護 ビジネスについて 2. 現 在 のIT 及 びデータ 保 護 を 取 り 巻 く 環 境 3. IT 部 門 への 期 待 度 4. データ 保 護 の 重 要 性 とリスク 5. クラウドサービスの 現 状 6. 今 企 業 が 考 えるべきこと 7. IT 部 門 の 付 加 価 値 アップに 向 けて 8. まとめ 2

EMC Data Protection and Availability Division ワールドワイドで5,000+ の 従 業 員 数 関 係 する 様 々な 市 場 評 価 におけるリーダー No.1 重 複 排 除 No.1 バックアップ 専 用 アプライアンス (PBBA) No.1 ソフトウェア 搭 載 ストレージ 戦 略 事 業 として 毎 年 研 究 開 発 に 多 額 の 投 資 開 発 拠 点 :10 拠 点 投 資 額 : 年 間 売 上 の10% ワールドワイドで3,500 社 以 上 の 導 入 実 績 ワールドワイドで 昨 年 度 の 新 規 顧 客 : 約 4,000 社 2003 2006 ソース 側 重 複 排 除 テープ&ディスク ベース バックアップ バックアップ 2007 クラウド バックアップ 2009 ターゲット 側 重 複 排 除 バックアップ 2014 統 合 されたバックアップ ソフトウェア DATA PROTECTION SUITE 3

専 用 バックアップ アプライアンス: 最 新 マーケットシェア 専 用 バックアップ アプライアンス 売 上 ベースの 市 場 占 有 率 :62.8% その 他 出 典 :IDC Worldwide Quarterly Purpose Built Backup Appliance Tracker - 2014 年 第 1 四 半 期 4

IS IT REDEFINING? デジタルユニバース 情 報 の 増 加 は 向 こう 7 年 で10 倍 に! クラウド 上 のデータ 利 用 2013 年 <20% 2020 年 >40% セキュリティ フィッシング 攻 撃 は 87%/ 年 の 増 加 率 ( 標 的 国 トップ 10のうち3か 国 がAPJ 圏 ) データ ドライバ: モバイル クラウド ビッグデータ ソーシャル 新 興 市 場 が 2020 年 には60% のデジタルユニバースを 占 める であろう また 現 市 場 が 形 成 するデータ 量 を2017 年 には 超 えるであろう 次 世 代 端 末 数 は 現 200 億 から300 億 へ 増 加 数 百 万 の モバイルアプリ (90 x 5 x 5K) が 利 用 されるであろう ファストデータ テレメトリーセンサーの 数 は 向 こう10 年 で2000 億 から 1 兆 個 に! データ 保 護 世 界 中 で 保 護 が 必 要 なデータの うち 52%は 未 保 護 の 状 態!! ITプロフェッショナル は7 年 間 で 28%の 増 員 (28 百 万 から36 百 万 名 へ) となり 500%の 管 理 負 荷 増 をカバーすることになるであろう 5

~ 音 響 機 器 における 変 革 の 波 ~ 6

Waves Of Change データ 保 護 における 変 革 の 波 - サービス としてのデータ 保 護 へ Today サーバ 集 約 型 バックアップ インフラ 集 約 型 データ 保 護 クラウド 集 約 型 データ 保 護 7

IT 部 門 への 期 待 度 一 昨 年 のリサーチ 結 果 から 問 題 点 は? 57% 過 去 1 年 以 内 に データロスト を 経 験 した 企 業 の 割 合 77% バックアップ データを 完 全 にリカバリー できる と 自 信 が 持 てない 企 業 経 営 者 ビジネスへの 影 響 は? 43% 従 業 員 の 生 産 性 が 落 ちてし まっている 29% 企 業 の 売 り 上 げに 影 響 を 与 えてしまっている 29% 顧 客 の 信 頼 を 失 ってしまって いる 8

IT 部 門 がビジネスにとって 無 関 係 な 存 在 になりつつある 爆 発 的 な 情 報 の 増 加 に ITリソースが 追 いつかない 10 倍 管 理 負 荷 増 : 5 倍 1.3 倍 54 % 59 % IT 部 門 をイノベーターではなく サポート 組 織 かメンテナンス 組 織 と 見 なしている テクノロジーはビジネスにとって ますます 重 要 になっている 情 報 の 増 加 ITプロフェッショナル の 増 加 2020 年 までに 増 加 するキャパシティ 出 典 : 2020 年 のデジタル ユニバース:ビッグデータ デジタル シャドーの 拡 大 極 東 での 最 大 の 成 長 (2013 年 ) 9

データロストの 具 体 的 事 例 1 運 用 体 制 の 不 備 人 的 なミスが 重 なり ファー ストサーバでデータ 消 失 の 事 故 - June, 2012 メンテナンス 時 のプログラミング 不 具 合 による データ 消 失 がさくらインターネットのクラウド サービスで 発 生 - June, 2012 データ 消 失 という 前 代 未 聞 の 障 害 で 約 5,700 社 ( 契 約 数 )に 影 響 12 億 2900 万 円 の システム 事 故 関 連 損 失 を 特 別 損 失 として 計 上 さくらのクラウド サービス ストレージ 性 能 改 善 メンテナンス 時 の ディスク クリーニング 用 バッチプログラムの 不 具 合 でサービス 稼 働 側 のディスク データを 誤 って 削 除 ストレージ 側 でバックアップが 取 られていなかったデータはリストアできず 完 全 消 失 性 能 問 題 とも 相 まって 該 当 サービスは 開 始 4か 月 で 利 用 停 止 を 決 断 10

データロストの 具 体 的 事 例 2 データ 移 行 時 のオペレーションミスが ANA 顧 客 の 座 席 情 報 を 消 失 - Nov., 2012 ソフトウェアのバグによるデータの 論 理 破 壊 が MSA 生 命 保 険 の 重 要 業 務 システムを3 日 間 停 止 に 追 い 込 む - Jan., 2012 国 内 予 約 システムデータ 移 行 時 のオペミスで 10 万 人 以 上 の 座 席 指 定 データを 誤 って 消 去 顧 客 や 代 理 店 に 対 して 再 指 定 作 業 を 強 いる 結 果 に 予 約 データ 自 体 に 影 響 があった 場 合 には 大 惨 事 になりかねない 事 態 をかろうじて 回 避 Oracleデータベースのバグによる 代 理 店 オンライン システムの 顧 客 データベースに 論 理 破 壊 (データコラプション)を 発 生 させ 最 終 的 にデータベースそのものを 再 構 築 せざる 負 えなくなる 結 果 3 日 間 の 契 約 / 支 払 業 務 を 手 作 業 で 代 替 し 様 々な 業 務 負 荷 と 機 会 損 失 イメージ 低 下 を 引 き 起 こすことに 11

システム 関 連 の 事 故 を 検 索 してみると ビジネスに 影 響 するシステムの 不 具 合 やデータの 損 失 は 対 岸 の 火 事 ではない!! メンテナンス 時 のプログラミング 不 具 合 によるデータ 消 失 がさくらインターネットのクラウドサービスで 発 生 (2012) 運 用 体 制 の 不 備 人 的 なミスが 重 なり ファーストサーバでデータ 消 失 の 事 故 (2012) データ 移 行 時 のオペレーションミスが ANA 顧 客 の 座 席 情 報 を 消 失 (2012) ソフトウェアのバグによるデータの 論 理 破 壊 が MSA 生 命 保 険 の 重 要 業 務 システムを3 日 間 停 止 に (2012) メンテナンス 作 業 時 のオペミスでYahoo Flickrサービスのアカウント 誤 削 除 ユーザーデータのバックアップが 存 在 しなかった 為 約 4,000 枚 の 画 像 データを 消 失 (2011) 上 田 ハローFX 取 引 の 基 幹 DB 内 に 不 具 合 バックアップデータの 破 損 に 伴 い 取 引 データのリカバリができず (2009) T-Mobile Sidekick データ 同 期 サービスで クラウドバックアップ 側 へのサーバエラーによりデータが 消 失 (2009) 東 京 証 券 取 引 所 のCB 取 引 システムで 売 買 プログラム 修 正 時 のコードエラーにより 売 買 取 引 が 困 難 に(2005) 12

データ 保 護 におけるリスク データ 未 保 護 の 割 合 データロスト 経 験 の 割 合 13

どんな 時 代 でもデータ 保 護 は 重 要 なんです 14

自 社 に 適 したクラウド 環 境 は? EMC Trusted Service Providers 100,000 s オンプレミス ハイブリッド クラウド vchs AWS, Azure, Google Cloud 1,000 s 信 頼 できる サービス プロバイダ パブリック クラウド 15

Application Workloads: 急 速 な 進 化 高 パフォーマンス コンピューティング シンプルな データサービス フルモーション ビデオ データ 分 析 Tech Apps ホーム ディレクトリ アプリケーション 開 発 Eメール 意 思 決 定 サポート 仮 想 インフラ トランザクション プロセス 高 度 な データサービス ファイル 同 期 と 共 有 オンライン バックアップ Web コンテンツ IT アプリケーション On-Premise Storage As-A-Service オンライン アーカイブ コンテンツ 管 理 Cloud 16

多 様 化 するワークロードの 分 類 プロセス 多 様 化 する ワークロード Eメール アプリケー ション 開 発 トランザクショ ン プロセス コンテンツ 管 理 データ 分 析 オンライン アーカイブ パフォーマンス/ 容 量 /データサービス 1 システム 重 要 度 の 定 義 企 業 経 営 の 存 続 2 データ 保 護 レベルの 定 義 RPOとRTO 3 配 置 場 所 の 定 義 システム 特 性 とSLA オンプレミス パブリック クラウドA パブリック クラウドB 17

ビジネス 要 件 とコストのバランス データ 保 護 を 含 めたシステムの 取 り 巻 く 環 境 は 多 岐 に 1システム 重 要 度 の 定 義 2データ 保 護 レベルの 定 義 バックアップ レプリケーション データの 可 用 性 を 担 保 するため のコスト 自 動 化 $ $ レプリケーション システムの 可 用 性 を 担 保 する ためのコスト バックアップ データ 損 失 に 伴 うコスト ミッションクリティカル アプリケーション 重 要 な アプリケーション システム 停 止 に 伴 うコスト RPO 目 標 復 旧 時 点 トランザクションロスの 時 間 システム 停 止 後 法 人 や 組 織 に 深 刻 な 影 響 を 与 える 前 に どの 時 点 の 重 要 データまで 復 旧 できなければならないかの 基 準 ビジネス アプリケーション 時 間 = 0 RTO 目 標 復 旧 時 間 ビジネス 再 開 に 必 要 な 時 間 システム 停 止 後 法 人 や 組 織 に 深 刻 な 影 響 を 与 えないよう 最 大 許 容 可 能 なビジネス オペレーション 復 旧 までの 時 間 18

参 考 : システム 重 要 度 別 ROI 分 析 例 下 記 の 比 較 表 は 各 災 害 対 策 案 の 投 資 対 効 果 を 比 較 したものである 1. 案 1は プロジェクトの 中 で 定 義 したサービスレベルを 完 全 達 成 することを 前 提 とした 案 になる ( 目 標 優 先 案 ) 2. 案 4は 年 間 投 資 コストをxx 円 程 度 に 抑 えることを 想 定 した 案 になる (コスト 優 先 案 ) 3. 案 2と 案 3は データ 保 護 とSAクラス(SA24 含 む)の 復 旧 目 標 時 間 を 妥 協 しうる 限 界 まで 下 げた 案 になる ( 妥 協 案 ) -- 今 後 下 記 の 試 算 をトリガーに 本 格 的 な 議 論 がなされることを 期 待 する -- SAクラス Aクラス Bクラス 1:ROI 指 数 : インパクト 削 減 額 を 単 年 コストで 除 算 CRM 系 SCM 系 製 品 開 発 系 プロモーション 系 バックオフィス 系 ビジネス インテリジェンス 系 現 行 ビジネスインパクト 試 算 値 Xx 億 円 (SCM CRM 系 ) 案 の 主 旨 各 案 のサービスレベル コスト (5 年 間 : 那 覇 ) インパクト 削 減 額 ROI 指 数 ( 1) 案 1 サービスレベル 要 件 を 満 たす 若 干 レベルがダウン 復 旧 時 間 :1 週 間 データ 損 失 : 数 分 復 旧 時 間 :2 週 間 データ 損 失 :2 時 間 復 旧 時 間 :1ヶ 月 データ 損 失 :24 時 間 Xx 億 円 単 年 :x 億 Xx 億 (-) 280 案 2 データロス 範 囲 多 少 緩 め 回 線 コストダウン 復 旧 時 間 :2 週 間 データ 損 失 :2 時 間 復 旧 時 間 :3ヶ 月 データ 損 失 :24 時 間 復 旧 時 間 :3ヶ 月 データ 損 失 :24 時 間 Xx 億 円 単 年 :x 億 Xx 億 (-) 470 案 3 Bクラスデータの 保 護 レベル 最 低 限 回 線 コストダウン 大 幅 にレベルダウン 復 旧 時 間 :2 週 間 データ 損 失 :2 時 間 復 旧 時 間 :3ヶ 月 データ 損 失 :24 時 間 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 データ 損 失 :1 週 間 Xx 億 円 単 年 :x 億 Xx 億 (-) 553 投 資 対 効 果 が 最 も 良 い 案 4 復 旧 時 間 の 延 長 インフラコストダウン 復 旧 時 間 :3ヶ 月 データ 損 失 :2 時 間 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 データ 損 失 :1 週 間 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 データ 損 失 :1 週 間 Xx 億 円 単 年 :x 億 Xx 億 (-) 440 19

参 考 : システム 重 要 度 別 ROI 分 析 例 1. 対 象 システムを 重 要 度 毎 に3~4クラスに 分 類 下 記 の 比 較 表 は 各 災 害 対 策 案 の 投 資 対 効 果 を 比 較 したものである 1. 案 1は プロジェクトの 中 で 定 義 したサービスレベルを 完 全 達 成 することを 前 提 とした 案 になる ( 目 標 優 先 案 ) 2. 案 4は 年 間 投 資 コストをxx 円 程 度 に 抑 えることを 想 定 した 案 になる (コスト 優 先 案 ) 3. 案 2と 案 3は データ 保 護 とSAクラス(SA24 含 む)の 復 旧 目 標 時 間 を 妥 協 しうる 限 界 まで 下 げた 案 になる ( 妥 協 案 ) 2. 分 類 した 重 要 度 別 にサービス 要 件 のレベルで 複 数 案 を 策 定 -- 今 後 下 記 の 試 算 をトリガーに 本 格 的 な 議 論 がなされることを 期 待 する -- 1:ROI 指 数 : SAクラス Aクラス Bクラス インパクト 削 減 額 を 単 年 コストで 除 算 3. 分 類 したクラス 毎 に 対 CRM 象 系 システムの 製 現 品 開 発 行 系 ビジネスインパクト バックオフィス 系 額 を 試 算 現 行 ビジネスインパクト 試 算 値 SCM 系 プロモーション 系 ビジネス インテリジェンス 系 Xx 億 円 (SCM CRM 系 ) コスト インパクト ROI 指 数 案 の 主 旨 各 案 のサービスレベル 4. SLA 毎 に 設 定 した 複 数 案 を 実 現 するためのシステムコストを (5 算 年 間 出 : 那 覇 ) 削 減 額 ( 1) サービスレベル 復 旧 時 間 :1 週 間 復 旧 時 間 :2 週 間 復 旧 時 間 :1ヶ 月 案 1 Xx 億 円 Xx 億 (-) 要 件 を 満 たす データ 損 失 : 数 分 データ 損 失 :2 時 間 データ 損 失 :24 時 間 5. システムを 導 入 したことによって 得 られるビジネスインパクト 削 単 減 年 :x 額 億 を 試 算 若 干 レベルがダウン 280 データロス 範 囲 復 旧 時 間 :2 週 間 復 旧 時 間 :3ヶ 月 復 旧 時 間 :3ヶ 月 案 2 多 少 緩 め Xx 億 円 回 線 コストダウン データ 損 失 :2 時 間 データ 損 失 :24 時 間 データ 損 失 :24 時 間 6. ビジネスインパクト 削 減 額 を 単 年 コストで 割 ることでROI 指 数 を 単 年 算 :x 億 出 Xx 億 (-) 470 Bクラスデータの 復 旧 時 間 :2 週 間 復 旧 時 間 :3ヶ 月 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 553 案 3 保 護 レベル 最 低 限 Xx 億 円 Xx 億 (-) 回 線 コストダウン データ 損 失 :2 時 間 データ 損 失 :24 時 間 データ 損 失 :1 週 間 投 資 対 効 果 が 最 も 良 い 単 年 :x 億 大 幅 にレベルダウン 復 旧 時 間 :3ヶ 月 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 復 旧 時 間 :5.5ヶ 月 復 旧 時 間 延 長 システム 案 4 Xx 億 円 Xx 億 (-) 440 インフラコストダウン 毎 の 投 資 対 データ 効 損 失 果 :2 時 間 (ROI)を データ 損 失 可 :1 週 視 間 化 し データ 総 損 失 合 :1 週 間 的 な 観 点 で 優 先 度 順 に 単 年 :x 億 適 切 なシステムの 選 定 を 行 っていくことが 重 要 20

オンプレミスとクラウドのバランス システムの 重 要 度 データ 保 護 レベルを 定 義 した 後 は 3 配 置 場 所 の 定 義 オンプレミス パブリック クラウド システムやアプリケー ション ワークロード 毎 の 特 性 を 考 慮 した 上 で 配 置 場 所 の 定 義 を することが 重 要 SLA 21

データ 保 護 の 連 続 性 あらゆるレベルのリカバリー 要 求 にも 対 応 可 能 1システム の 重 要 度 ダウンタイム ゼロ 数 秒 継 続 的 可 用 性 同 期 レプリケーション EMCデータ 保 護 ソリューション 2データ 保 護 レベル システムの 重 要 度 を 担 保 数 分 非 同 期 レプリケーション 3 配 置 場 所 数 時 間 定 期 的 レプリケーション アーカイブ バックアップ/ リカバリ Avamar, Data Domain, NetWorker SourceOne, RecoverPoint, VPLEX 数 年 アーカイブ 22

Data Protection as a Serviceの 種 類 サービスとしてのデータ 保 護 ソリューション データセンタ LAN 拠 点 A WAN WAN GW WAN クラウドA LAN WAN サーバ A サーバ B サーバ C 拠 点 B 拠 点 C サーバ A サーバ B サーバ C クラウドC WAN WAN システム 別 (サイロ 型 )ローカル バックアップ バックアップ 統 合 (マルチテナント) プライマリ ストレージ レプリケーション バックアップ レプリケーション リモート 拠 点 バックアップ 統 合 (n 対 1) クラウドB リモートバックアップ サービス (BssS) ローカル バックアップ to Public Cloud (GW 経 由 ) 各 種 アーカイブ サービス (AssS) クラウド 内 バックアップ サービス クラウド 間 レプリケーション サービス クラウドD 23

Avamarによるクラウド バックアップ サービス 提 供 企 業 マルチテナント 機 能 を 利 用 したセキュアなバックアップ サービス 伊 藤 忠 テクノソリューションズ 株 式 会 社 CTCクラウドバックアップサービス テクノ マインド 株 式 会 社 TMCクラウドバックアップサービス 株 式 会 社 TOKAIコミュニケーションズ リモートバックアップサービス ビッグローブ 株 式 会 社 リモートバックアップサービス ライト 株 式 会 社 ビットアイル Smooth Backup 北 電 情 報 システムサービス 株 式 会 社 リモートバックアップサービス 宮 銀 コンピューターサービス 株 式 会 社 リモートバックアップサービス 株 式 会 社 ワンビシアーカイブズ WANストレージライト 五 十 音 順 24

VMware vcloud Hybrid Service (vchs) クラウドサービスへのシームレスな 拡 張 : どんなアプリケーションでも 変 更 なしで VMware vsphere & vcloud Suite 既 存 及 び 新 規 のアプリケーション VMware vcloud Hybrid Service シームレスなネットワークと アクセスビリティ 共 通 な 運 用 管 理 オンプレミス 環 境 共 通 のサポートセンター Software-Defined Data Center 25

ハイブリッド クラウドが エンタープライズITの 俊 敏 性 を 増 し IT 部 門 の 付 加 価 値 を 上 げる 従 来 の 社 内 システムをプライベートクラウド 化 パブリッククラウドとの 連 携 (=ハイブリッドクラウド) これらの 信 頼 性 を 担 保 するのがデータ 保 護 対 策 短 時 間 ITリソースのプロビジョニング シームレス どこからでも 同 じ 操 作 で 動 的 で 柔 軟 スケール アップ/スケール ダウン 共 通 のサービス カタログ チャージ バック/ 測 定 アクセスビリティ シンプル 透 明 性 従 量 課 金 制 による 消 費 モデル セルフ サービス ポータル 自 動 化 容 易 な 操 作 性 26

まとめ クラウドの 台 頭 により 企 業 における 従 来 の IT は 変 革 の 時 期 に 差 し 掛 かっている どんなに IT の 変 革 がなされようとも データの 保 護 は 重 要 である クラウドを 検 討 する 前 に 企 業 として 考 えるべきことは その 企 業 にとっ て 重 要 なシステムの 優 先 度 を 定 義 することである 重 要 なシステムを 担 保 するのはデータ 保 護 ソリューションであり 広 範 囲 かつ 柔 軟 な 対 応 が 求 められる ハイブリッドクラウドがIT 部 門 の 付 加 価 値 をさらに 上 げ 様 々なデータ 保 護 サービスもその 一 端 を 担 う 重 要 なコンポーネントである 27