オープン系インフラは仮想化からSoftware Definedへ～オープンソース・オーケストレーションツール CloudConductorのご紹介～」

2015年5月29日

TIS株式会社戦略技術センター
油谷実紀

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自己紹介

油谷実紀(ゆたにみき)
TIS株式会社 戦略技術センター

Twitter: @blackaplysia
Facebook: 油谷実紀

 新規技術の企画、検証、導入 Software-Defined Infrastructure (SDI) Artificial Intelligence (人工知能)
 OSSデザイン指向クラウドオーケストレータ
CloudConductorのプロダクトマネージャー

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Agenda1. クラウドを取り巻く現状の振り返り
2. CloudConductorの概要
3. CloudConductorの今後の展開
4. お知らせ

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クラウド市場の拡大
 2013年度のクラウド市場は6,257億円であり、2018年度には2.9倍の1兆8,000億円まで拡大
 そのうちプライベートクラウドの比率は2013年度で70.1%を占めるが、2018年度には73.0%と緩やかにシェアを高める

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MM総研, "国内クラウドサービス需要動向(2014年版)“,
2014-11, http://www.m2ri.jp/newsreleases/main.php?id=010120141104500
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パブリッククラウドの市場推移
 AWSの一人勝ちだが、Microsoftが急速に追い上げてきている 一方、厳しい戦いを強いられているクラウドも多い

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出展：Gartner “Magic Quadrant for Cloud Infrastructure as a Service“ 2012年度～2015年度を加工
LEADERS:

市場ニーズに対応する成熟した製品をリリースしており、市場が進化した場合でもリーダーの座を維持できるビジョンを明示している

CHALLENGERS:

実行能力に優れているが、新たな顧客に最新かつ強力な価値を提案する戦略を欠く

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VISIONARIES:

市場の進化に関するビジョンを持っているが、ビジョンを実現する能力が実証されていない

NICHE PLAYERS:

特定の市場セグメントで成功を収めているか、またはイノベーションを実現する能力や競合他社を上回るために必要な能力が限られている

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プライベートクラウドの市場推移
 実際に利用しているプライベートクラウドはVMWare製品が多いが、検証中・計画中も合わせるとOpenStackも比肩する
 エンジニアが注目するOSSクラウド基盤ツールはOpenStackが支配的で、CloudStackやEucalyptusの将来は厳しいと言わざるを得ない

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出展：RightScale “Cloud Computing Trends“ 2014年と2015年を加工

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出展：婉兮清扬 “CY15-Q1 Community Analysis“ を加工6

クラウドサービスの継続性への期待 クラウドサービス導入時には、クラウドサービスの継続性が保障されていることが重視されている

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出展：NRI Secure Technologies, “企業における情報セキュリティ実態調査2011“を加工
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クラウドサービスは終了するという現実
 クラウドサービスは永遠に継続されるわけではなく、クラウド事業者の戦略変更のために利用者が不利益を被ることがある クラウドストレージサービスを展開していたNirvanix社が倒産し、2013年9月に月末でサービスを終了することを告知
 OpenStackをベースにしたプライベートクラウド構築用アプライ
アンスを販売していたNebula社は、2015年4月、会社を廃業
 OpenStack創始者の1人であるChris Kemp氏が2011年に設立

 LINEは2013年6月、オンラインストレージサービスやオンラインアルバムサービス等を終了し、収益性の高いサービス開発に集中
 Googleは2013年7月、RSSリーダーのGoogle Readerを終了

クラウドはあたりまえのインフラになった一方、普及期に入った故の課題もまた明らかになってきた
しかし、もはや後戻りはできない
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Agenda1. クラウドを取り巻く現状の振り返り
2. CloudConductorの概要
3. CloudConductorの今後の展開
4. お知らせ

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CloudConductorの開発動機=SDIのメリット享受
 SIにおけるクラウド活用の現実
保守担当

プライベートクラウド

システム管理担当
基盤担当

運用担当

統合運用監視システム担当

作業フロー

業務システム開発者
クラウド基盤

ヒアリング
シート記入

マシン作成
報告書確認

キックオ
フ

ヒアリング
シート確認

保守マシン作成
報告書作成

マ
シン
確
認
マシン作成

1~2週間（3~5人日）
1~2週間（3~5人日）
1週間（2~3人日）
1週間（2~3人日）

構築準備
構築作業
構築確認

4.5~7週間（11~19人日）0.2~0.5週間（1~2人日）
1週間（1~3人日）

0.5~1週間（1~3人日）
0.2~0.5週間（1~2人日）
1週間（1~3人日）

出展：TIS, “運用側面からのCloudConductor調査“
2014-03, http://download.cloudconductor.org/ whitepaper/運用側面からのCloudConductor評価.pdf
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CloudConductorの開発動機=SDIのメリット享受
 仮想化によって解決できるシステムインテグレーションの課題はごく一部に限定される
リソース調達納期の短縮

システムバックアップの容易化

リソース利用効率の向上

etc…

 「必要なリソースを必要に応じてAPIを通じて取得できる」というクラウドの特性(Software-Defined Infrastructure = SDIArchitecture)を活用し、システムインテグレーションのプロセス自体をクラウドロックインされない形でクラウドに適合させて、初めてSIにおいてもクラウド化の効果が得られる
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11アジャイルなインフラ運用プロセス
 システムの設計ノウハウを抽象化して標準化し、パターンとして実装することで、実績のある構成を再利用し、運用設計・構築プロセスを簡素化
検証

設計

アジャイル開発
プロセス

自律運用
リリース

設計

アジャイル運用プロセス

開発

自働構築

パターン化された設計、自働化された構築、標準化された運用(Hypervisor, Orchestrator = CloudConductor, Platform-as-a-Service, ...)

標準運用を含むインフラパターン(Build/Bootstrap/Test Scripts, Configuration Parameters, ...)

ミドルウェア標準(Web/APサーバ、RDBMS、冗長化ソフトウェア、認証認可システム、統合ログ管理システム、統合監視システム等)

インフラ方式標準(冗長化方式、負荷分散方式、DR／バックアップ方式、ネットワーク設計、統合ログ管理方式、統合監視方式等)

運用標準(QMS/ITIL、SLAレベル、業務継続計画(BCP)、クラウドポートフォリオ)
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12アジャイルなインフラ運用を実現するためのツール デザイン指向クラウドオーケストレータ CloudConductor
 Software-Defined Infrastructure (SDI)時代のインフラ構築＝インフラ・運用のノウハウを込めた パターン を中心に、いつでも誰でもどのクラウドにでも、その時点で最適な非機能要件を持ったシステムを簡単に構築することができる

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CloudConductorの特徴①
 Infrastructure Design Patterns as Code
 インフラ・運用のノウハウを依存関係を整理してパターン化

 パターンを機械可読な形式で集積し、集合知化

CloudFormation Template
Chef Cookbook
ServerSpec TestCode…
オーバーレイネットワークもスクリプト化することで、ネットワークトポロジとNFVをパターンへ組み込み（予定）

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CloudConductorの特徴②
 Everyone, EveryTime & EveryCloud 必要なパターンを組み合わせて誰でも最適なインフラ設計を獲得

 クラウドを跨りデータを遍在化させ、どのクラウドでもシステムを再現（現在はAWSとOpenStack）

広域分散ストレージによるリアルタイムなデータ遍在化（予定）

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コンテナ技術やオーバーレイネットワーク等を活用し、クラウド透過性を向上
（予定）

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CloudConductorの特徴③
 OnDemand Service Level 「負荷分散」「災害対策」「ログ分析」等の非機能要件は最初から作りこまず、必要になった段階で適用したシステムへ乗り換え

広域分散ストレージによるリアルタイムなデータ遍在化（予定）

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CloudConductor最新版の全体構成・パターンの作成と登録

リポジトリ（Github等）

システムの外形監視（Zabbix等）

アプリの集積システムの監視パターンの集積障害時の通知パターン取得クラウド（AWS, OpenStack等）

利用者の認証・認可

Blueprintの生成システム自動構築
システム自動テスト
障害時システム再構築

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システム構成アプリデプロイ

システム
構築指示

Cloud APIREST API

パラメータの解釈

OpenStack DriverAWS Driver

パターンの取得と解釈

・ユーザやクラウドの登録・Blueprint登録
・パラメータを指定してシステム構築指示
・アプリケーションデプロイ

パターンや
アプリ取得

障害時Action

CloudConductor

CloudConductor
CLI

システム監視

構築された
システム

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CloudConductorのインフラデザインパターンとは
 たとえば以下のような構成の構築スクリプトをパターンとして定義(この構成は実際に公式サイトにて公開済み)

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CloudConductorによるシステム構築（1/3）① OSやミドルウェアが導入された仮想マシンイメージの生成※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（1/3）① OSやミドルウェアが導入された仮想マシンイメージの生成

対象のクラウド上で仮想マシンを立ち上げ、自動でインストール等を行った後にイメージ化※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（1/3）① OSやミドルウェアが導入された仮想マシンイメージの生成

仮想マシンイメージの作成後、一時的に立ち上げた仮想マシンを自動的に削除生成された仮想マシンイメージ※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（1/3）② パターンからシステムを自動構築
パターンと可変のパラメータを設定してシステム構築を指示※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（1/3）② パターンからシステムを自動構築

ネットワークや仮想マシンが自動的に作成されOSやミドルウェアの設定等も自動で行われる※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（3/3）③ アプリケーションをデプロイ構築したパターンに適合したアプリケーションをデプロイ※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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CloudConductorによるシステム構築（3/3）③ アプリケーションをデプロイアプリケーションが自動で立ち上がり、設定したドメイン名でアクセス可能となる※実行するコマンドの詳細は、CloudConductor公式サイトのGetting Startedを参照
http://cloudconductor.org/documents/getting-started
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Agenda1. クラウドを取り巻く現状の振り返り
2. CloudConductorの概要
3. CloudConductorの今後の展開
4. お知らせ

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災害時のシステム復旧サービスへの応用
 災害時に別クラウドへシステムを自動復元するシステム復旧サービス
 必要なときに初めて災対システムを立ち上げることで、災対サイトの維持管理コストが低減できる
通常時

災害時

広域分散ストレージにより災害からデータを保全

Private Cloud
VDC

Public Cloud
VDC

広域分散ストレージ

企業情報システム

企業情報システム
GW

APPInternetGW

DB

DBGW

災害時には企業情報システムをオンデマンドに再構築

企業情報システムを自動構築

WAN
LAN

利用者

社内LANから接続

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APP

パターン
リポジトリ

VDC

利用者

災害復旧拠点から接続

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災害時のシステム復旧サービスへの応用 宮城県登米市・慶應大学・TISで災害対策の実証実験を実施（2014/11/07）

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災害時のシステム復旧サービスへの応用 実証実験の概要

実証実験ではVDCは未開発だったため単純なバックアップ・リストア

通常時

Backup

通常系

パターンを用いてシステム自動構築

災対系パターン

Amazon Route53(DNS)
Amazon S3システム実証実験ではシングルノードの単純なWebシステム

Z

監視Internet利用者

障害発生！

災害時
通常系

業務システム用のサーバは構築されていない

災対系

パターン

システム

システム

Amazon Route53(DNS)

Amazon S3

Z①障害の検知②パターンを用いてシステムを自動再構築
InternetCopyright © 2015 TIS Inc. All rights reserved.

利用者

RestoreDNS設定変更④データの自動リストア③接続先を自動的に切り替える29

災害時のシステム復旧サービスへの応用
 システムの再構築に要した時間 = 6分53秒
時刻

経過時間

イベント

7:05:50

00:00

災害発生（人為的にNICをダウン）

7:06:05

00:15

CloudConductorによる障害検知

7:06:2100:31

CloudConductorによるシステム再構築開始

7:12:43

06:53

システム復旧※実証実験の詳細は、CloudConductor公式サイトで公開しているレポートを参照
http://cloudconductor.org/whitepaper/災害時情報共有システムの実証実験.pdf

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システムのボイラープレートへの応用
 システムの鋳型（ボイラープレート）によるサービスの個社展開
 サーバやネットワーク、各種ミドルウェア、アプリケーションのフレームワークやライブラリ、データベース定義や初期データ、及び運用スクリプトまで全てをパッケージングしてパターン化
 「開発したアプリをデプロイするだけ」という視点はPaaSに似ているが、構築されたシステムは従来通りのノウハウで運用できる
Cloud B
アプリケーション

VDC
Cloud A

WEB

VDC

WEB
FW

パターンWEB

FW

WEB

Apache2

Apache2

APP

APP

Tomcat etc

Tomcat etc

DB(ACT)

DB(ACT)

PostgreSQL

PostgreSQL

MonitorZabbix

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DB(ACT)
DB(ACT)

SchemaPostgreSQL
SchemaPostgreSQLJS
HTMLApache2JS
HTML
Apache2

APP

Java Class
Spring FWlib
APP
Java Class
TomcatSpringpgpool-II
JVMFW
lib
Tomcatpgpool-II
JVM

DB(SBY)
DB(SBY)

WEB
WEB
APP

Java Class
Spring FW
lib
APP
Java Class
TomcatSpringpgpool-II
JVMFW
lib
Tomcatpgpool-II
JVM

Monitor
SchemaPostgreSQL
SchemaPostgreSQLHTMLJS
Apache2
HTMLJS
Apache2

MonitorTemplate
ZabbixTemplate
Zabbix31

システムのボイラープレートへの応用
 システムの鋳型（ボイラープレート）によるサービスの個社展開
 ERPのような、ある程度大規模で、かつパッケージのカスタマイズが主たる開発になるサービスを、短納期かつ高品質に個社展開する場合に最適 あるサービスを動作させるためのインフラ構成やミドルウェア、弊社内製アプリケーションフレームワークやライブラリ等をCloudConductorで連携させるボイラープレートを企画開発中

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ブローカーサービスへの応用
 システムのライフサイクルに従い、最適なクラウドへシステムを乗り換えさせることができるブローカーサービス
システム開発は最安のクラウドAでサービス開始後は安定のクラウドBへビジネスが軌道に乗ったらプライベートクラウドへ

運用者

パターン
APP

LB
APP

DB(act)どのクラウドで動作していても同じようにシステムを利用できる

クラウドA
VDC
APP

APP

DB (act)

APP

DB (sby)DB(sby)

利用者

クラウドB
VDC

LB

APP

APP

LB

APP

DB (act)

プライベートクラウド
VDC
LB
APP

DB (sby)APP

APP

DB (act)

APP

DB (sby)

広域分散ストレージ
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Agenda1. クラウドを取り巻く現状の振り返り
2. CloudConductorの概要
3. CloudConductorの今後の展開
4. お知らせ

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経済産業省 補助金事業への採択
 平成25年度～平成27年度の経済産業省補助金事業に採択


平成25年度 産業技術実用化開発事業費補助金（ソフトウェア制御型クラウドシステム技術開発プロジェクト）
平成26年度 中小企業等のクラウド利用による革新的省エネ化実証支援事業 クラウド基盤ソフトウェア導入実証
平成27年度 中小企業等省エネルギー型クラウド利用実証支援事業（クラウド基盤ソフトウェア導入実証）

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CloudConductorの情報公開
 開発成果は全てオープンソース（Apache License 2.0）として公開※ VDCもオープンソース化予定

公式サイト

http://cloudconductor.org

ソーシャル

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https://twitter.com/ccndctr
https://www.facebook.com/cloudconductor
https://github.com/cloudconductor
http://www.slideshare.net/cloudconductor

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Interop Tokyo 2015 SDI ShowCaseへの出展
 CloudConductorは Interop Tokyo 2015 に出展予定（2015年6月10日 水 ～ 12日 金 @ 幕張メッセ）
 オープンステージにてCloudConductorのセミナーを実施
 10日 水 14:15 - 14:45 & 11日 木 15:45 - 16:15

 CloudConductorとVDC研究成果のライブデモを実施

SDI ShowCase

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CloudConductor
展示ブース

オープンセミナー会場

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