クラウドサービス利⽤シンポジウム2021

AWSが⽀える⼤学DX
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 パブリックセクター
2021/03/05
aws-jpps-er@amazon.com© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

内容についての注意点
本資料では2021年3⽉2⽇時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
資料作成には⼗分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違があった
場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
価格は税抜表記となっています。⽇本居住者のお客様が東京リージョンを使⽤する場合、別途消費税をご請求させていただきます。
AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change inaccordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any
pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS
services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on youractual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

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⾃⼰紹介
櫻⽥武嗣 (Takeshi SAKURADA) ,Ph.D

パブリックセクター シニアソリューションアーキテクト
主に教育・研究機関のお客様を担当
経歴等

郵政省(総務省)通信総合研究所にて広帯域ネットワークに関わる研究、2003年からは国⽴⼤学の計算機センターにてキャンパスITに関わる広範囲な研究に従事。国⽴
⼤学の1/5が利⽤する遠隔講義システムをはじめとし、⼤学に関わるITシステムの⽴案から運⽤まで幅広く経験。また学会、研究機関各種委員。企画した複数のシステ
ムは製品化され他⼤学でも利⽤されるなど幅広く使われている。2018年からはアマ
ゾン ウェブ サービス ジャパンでソリューションアーキテクトとしてこれまでの経験を⽣かし、システム設計⽀援にとどまらず、⾼等教育機関や研究所等向けにクラウドコンピューティング活⽤のための啓蒙活動や講義・講演を⾏っている。

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若者のプログラミング技術や創作意欲を⾼め、これからの IT 社会を作っていく
学⽣の皆様を⽀ 援することを⽬的に、今年で2 回⽬となる AWS Robot Delivery
Challenge を開催

申し込み締め切りは 3 ⽉ 17 ⽇(⽔)

【競技の内容】• 予選は AWS が⽤意する規定のロボットを参加チームが作ったアプリケーションで⾛⾏• 予選はシミュレーション、決勝ラウンドは2 チームが同時にミニチュアの街に設置されたコース を⾛らせ、コース各所に点在する配達先にどれだけ多く荷物を届けられるかを競う【参加資格】2021 年 4 ⽉に⾼校、⾼専、⼤学、専⾨学校、⼤学院に通う学⽣【競技カテゴリ】• ソフトウエア開発を⾏う「カスタマイズ部⾨」、アプリケーションをそのまま利⽤し⾃動運転機能をいかにうまく使うかで競う「初⼼者部⾨」【主な参加条件】
・ ロボットの購⼊・制作やクラウドの利⽤料などの費⽤は不要。ネットワークに接 続され、Webブラウザが使⽤できるPCを各⾃⽤意。
・ 決勝に進出した場合4⽉26⽇の練習⾛⾏と27⽇の決勝に参加できることが必須。
・ クラウドやロボティクスの知識は不要。初⼼者もチャンレンジできる内容【詳細・参加申し込み】https://aws.amazon.com/jp/robot-delivery-challenge/【問い合わせ】Robot Delivery Challenge 事務局 aws-robot-delivery-challenge@amazon.com© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Our Vision
地球上でもっともお客様を⼤切にする企業であること© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazonのビジネスモデル
低価格
低コスト体質・構造
品揃え

出品者
成⻑
顧客体験

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顧客数© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

1994

●

創⽴

1995

●

Amazon.comスタート

1998

●

CDs & DVDs販売開始

2006

●

Amazon Web Services

2007

●

Kindle

2011

●

Video

2012

●

⽣鮮⾷品販売開始

2014●

Alexa/Echo

2015

●

書店開設

2017

●

Amazon Go

⽇本で数⼗万のお客様※ (世界で数百万以上)※ 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。
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⽇本での公共事業でも数多くのお客様
PCO/NPO

Central Gov.

EdTechHigher Education・Research

Local Gov.

Healthcare

埼⽟県© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

福井県鯖江市AWS クラウド活⽤の真価 = お客様が価値提供に集中できること必要なときに必要なだけ調達可能な
⾼い柔軟性と可⽤性を併せ持つITリソース© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

マネージド型サービスの活⽤で新たな技術⾰新を
迅速に適⽤可能サービスとして提供される
セキュリティ機能の実装や厳格なコンプライアンス
要件への対応AWS グローバルクラウドインフラストラクチャ

25
80
230+
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リージョン

AZ

PoP

ネットワーク2021年3⽉2⽇

⼤阪ローカルリージョン→

⼤阪リージョン

(3AZ)

リージョン開設10周年

東京リージョン
(4AZ)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

耐障害性と⾼可⽤性を実現するインフラストラクチャ
AWSが世界規模で展開するグローバルインフラストラクチャは柔軟性、信頼性、拡張性、そしてセキュリティを兼ね備えています
リージョン

すべてのリージョンは物理的に離れた場所にある
複数のアベイラビリティーゾーンで構成されています

マルチAZ構成で⾼い可⽤性を実現

アベイラビリティー
ゾーン（AZ）

アベイラビリティーゾーンは1つ以上のデータセンターで構成され、互いに低遅延な専⽤線で接続されています
データセンター

Point of Presence（PoP）© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

地理的に独⽴した複数のアベイラビリティーゾーンでシステムを構成することで⾼い耐障害性を実現できます

世界中で230箇所以上に配置された
Point of Presence からの低レイテンシーな⾼速転送で世界中のユーザーにコンテンツを安全に配信できます耐障害性と⾼可⽤性を実現するインフラストラクチャ
AWSが世界規模で展開するグローバルインフラストラクチャは柔軟性、信頼性、拡張性、そしてセキュリティを兼ね備えています
リージョン

すべてのリージョンは物理的に離れた場所にある
複数のアベイラビリティーゾーンで構成されています

マルチAZ構成で⾼い可⽤性を実現

アベイラビリティー
ゾーン（AZ）

アベイラビリティーゾーンは1つ以上のデータセンターで構成され、互いに低遅延な専⽤線で接続されています
データセンター

Point of Presence（PoP）© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

地理的に独⽴した複数のアベイラビリティーゾーンでシステムを構成することで⾼い耐障害性を実現できます

世界中で225箇所以上に配置された
Point of Presence からの低レイテンシーな⾼速転送で世界中のユーザーにコンテンツを安全に配信できますスケールメリットをお客様に還元
AWSは2006年のサービス開始以降、⾮常に速いスピードで提供規模を拡⼤し、実質的に制限のないITリソースを提供しています
このスケールメリットを⽣かし、コスト低下分をお客様に還元することで85回を超える値下げを実現しています

規模の拡⼤とイノベーション

継続的な値下げによるお客様への還元

より多くのお客様

値下げ

効率改善

規模
の
経済

コストダウンを推進

資本投資

技術投資

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85回以上

※

わずか数分でITリソースの⽤意が可能に
AWSを利⽤することで、従来、オンプレミスでのITリソース導⼊につきものであった⾼額な初期費⽤、緻密なキャパシティープランニング、稼働までの多くの時間と労⼒などをなくし、わずか数分で必要なITリソースを調達できます

オンプレミス

AWSのクラウド

複雑なプランニングと⻑いリードタイムが求められる新しいインフラストラクチャの構築

数
ヶ
⽉

要件定義

物理設計

論理設計

ハードウェア⾒積

ハードウェア発注

ハードウェア
搬⼊設置

デプロイ

運⽤開始

ハードウェア
増設/⼊替© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

マネジメントコンソールや CLI*、API経由での操作で初期費⽤なし、わずか数分でITリソースが⽤意可能要件定義 / 利⽤サービス選定

数分

コンソールやCLI、API経由でデプロイ

いつでもリソース拡張 / 利⽤停⽌

* CLI = コマンドラインインターフェイス

サイジングからの解放
必要な時に必要なだけリソースを使えるように。緻密な需要予測と初期投資は不要です
余剰キャパシティー

ビジネスの成⻑に合わせてリソースを柔軟に調達可能

リソース
実需要

オンプレミス：常に必要以上の投資

リソース
実需要

AWS：無駄のない投資

リソース不⾜による機会損失 / 顧客満⾜度低下

リソース
実需要
オンプレミス：予測できないピークによる機会損失© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

必要な時に必要なだけリソースを⾃動で調達可能

実需要
AWS：⾃動、⼿動でスケールアウト、スケールインが可能

リソース

コストの低減
コストはTCO (Total Cost of Ownership)で比較することが重要• TCOとは総保有コスト、その設備にかかる購⼊から廃棄までに必要な⽀出と時間の合計• 予算を作成時には、初期投資だけで⽐較することがなく、ランニングコストも含めたTCOで⽐較することが重要
Ø 物理サーバ購⼊の場合には、アプリケーション側に課題がなくても、ハードウェアの保守等の問題で、数年後に再度リプレイスが発⽣
Ø AWSを利⽤することで、ハードウェア保守切れにとも合う定期的な更新作業(調達・⼊替)が不要、アプリケー
ションなどの保守ために現地⽴会不要、電気代・空調費などの⾒えにくいコストが含まれている© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

ランニングコスト

AWS

5年分の利⽤料
データセンター費⽤、サーバ機器（含む代替機）ネットワーク機器、
機器保守費⽤、電源費⽤、OS費
⽤、運⽤⼈件費、バックアップソ
フトウェア、データ暗号化機能、特権管理機能、リソース監視モ
ジュール

運⽤⼈件費

データセンター費⽤機器保守費⽤ネットワーク機器

OS費⽤

電源費⽤

空調費⽤

⾒えにくいコスト
物理サーバ

5年利⽤想定での初期投資額※仮に5年としています

物理サーバ購⼊

AWS
初期投資 0円

初期投資

ランニングコスト

実際にはランニングコストも
必要

5年

5年

アーキテクチャの⾰新
マイクロサービスアーキテクチャの適⽤により、柔軟でスピード感のあるシステム構築を実現することができます
AWSでは幅広いラインナップのサービスを⽤意することで、お客様のクラウド活⽤をサポートしますモノリシック

すべての機能が含まれる単⼀のシステム
システム全体に影響するデプロイメント
あらかじめ定められた最⼤パフォーマンス
関係者全体との調整が求められる困難な変更管理先送りされる新テクノロジーへの対応© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

マイクロサービス

単⼀の機能（サービス）の集合体
機能ごとのデプロイメント
柔軟なスケーリング
機能ごとに独⽴した変更管理容易な新テクノロジーへの対応

200 を超える幅広いサービスであらゆるワークロードをサポート
AWSの提供する90%のサービスや機能はお客様からの意⾒をもとに開発、残りの10%もお客様の潜在的な要望を汲み取って作られています

コンピューティング

機械学習

アプリケーション統合

モバイル

IoT

Game Tech

ARとVR

ロボット⼯学

量⼦テクノロジー

エンドユーザーコンピューティング

ビジネスアプリケーション

カスタマーエンゲージメント

ストレージ

メディアサービス

移⾏と転送

データベース

分析

ブロックチェーン

ネットワークとコンテンツ配信

マネジメントとガバナンス

セキュリティ、ID、コンプライアンス

AWS コスト管理

開発者⽤ツール

⼈⼯衛星© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

イノベーションのスピード
お客様からの声に基づき、絶え間ないサービスや機能の拡張を進めています
2500

新しい機能やサービスの数

2000

1500

1000

500

0
2012年

2013年

2014年

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2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

マネージド型サービスの利⽤で価値創造に集中
AWSにはサーバーレス アプリケーションの構築と実⾏に利⽤可能な⼀連のマネージド型サービスが⽤意されています
マネージド型サービスの活⽤により市場投⼊までの時間を短縮すると同時に、イノベーションに注⼒できます
サービスの利⽤サービスの利⽤サービスの利⽤

スケーラビリティ

スケーラビリティ

スケーラビリティ

可⽤性の確保

可⽤性の確保

可⽤性の確保バックアップバックアップバックアップ

ミドルウェアのパッチ

ミドルウェアのパッチ

ミドルウェアのパッチ

ミドルウェアの導⼊

ミドルウェアの導⼊

ミドルウェアの導⼊

OSの導⼊

OSの導⼊

OSの導⼊

サーバーメンテナンス

サーバーメンテナンス

サーバーメンテナンス

ラック導⼊管理

ラック導⼊管理

ラック導⼊管理

電源・ネットワーク

電源・ネットワーク

電源・ネットワーク

オンプレミスAmazon EC2

マネージド型サービス© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWSが提供するレイヤー

お客様に管理いただくレイヤー

AWSにおける責任共有モデル

お客様のデータプラットフォーム、アプリケーション、IDとアクセス管理
オペレーティングシステム、ネットワーク、ファイアウォール構成
クライアント側のデータ
暗号化とデータ整合性、認証

クラウド内のセキュリティに対する責任AWS

クラウドのセキュリティに対する責任© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

ネットワークトラフィック保護（暗号化、整合性、ID）

ソフトウェアコンピュート

お客様

サーバー側の暗号化（ファイルシステムやデータ）

AWS グローバル
インフラストラクチャ

ストレージ

データベースアベイラビリティゾーン
リージョン

ネットワークPOPデータプライバシー
AWS はお客様のデータにアクセスできず、データの保存、管理、保護⽅法はお客様が選択します。
責任共有モデルにおけるデータの所有権と管理に関して、4つの重要な基本事項があります。
1. お客様は継続してデータを所有します。
2. お客様は、データを保存する地理的な場所を選択します。お客様がデータの移動を選択しない限り、データが移動されることはありません。
3. お客様はいつでもデータをダウンロードまたは削除できます。
4. お客様はデータの機密性を考慮し、転送中や保管時にデータを暗号化するかどうか、および暗号化⽅法を決定します。

• 東京リージョンを選択すればデータは⽇本国内に置かれます• 第⼀審裁判所を東京地⽅裁判所に変更することができます© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS クラウドセキュリティ
AWSはクラウドコンピューティングの先駆者として、セキュリティを最優先事項としてお客様のイノベーションに迅速に対応可能なクラウドインフラストラクチャーを創造してきました。セキュリティ機能の実装や厳格なコンプライアンス要件へ対応でお客様は最も柔軟かつセキュアなクラウドコンピューティング環境を実現可能です

AWS コンプライアンスプログラム
セキュリティとコンプライアインスのためにAWSに導⼊されている堅牢な管理は、独⽴した監査⼈によって評価されています。これにより、AWSはお客様のコンプライアンス要件への準拠をサポートしますコンプライアンスプログラムの例

クラウドセキュリティのためのサービス
AWSの提供するセキュリティ、ID、コンプライアンスのための
包括的なサービスと機能を活⽤いただくことでセキュリティとコンプライアンスの要件を満たす能⼒を向上させることができます
アイデンティティ & アクセス管理
脅威の検出と継続的なモニタリング
インフラストラクチャとデータの保護

AWS コンプライアンスプログラム
https://aws.amazon.com/jp/compliance/programs/

インシデントへの対応
コンプライアンス© 2021, Amazon Web Services,
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AWSのデータセンター
https://aws.amazon.com/jp/compliance/data-center/data-centers/

24時間365⽇* ⽇本語によるサポート
お客様に安⼼してご利⽤いただくため
AWSでは⽇本語による24時間365⽇*のビジネスサポートを提供します

専任TAM
最優先対応

Trusted Advisor

Trusted Advisor

技術 Q&A

技術 Q&A

Webフォーム
営業時間対応Webフォーム
電話 / チャット
24時間365⽇

Webフォーム
電話 / チャット
24時間365⽇

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

ベーシック

開発者

ビジネス

エンタープライズ

技術 Q&A

アップグレード契約プラン
開発環境© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

プロダクション環境

最⼤規模のコミュニティ
AWSは世界中で何百万ものアクティブなお客様によって⽀えられています

AWS User Group – Japan (JAWS-UG)
JAWS-UGはAWSが提供するクラウドコンピューティングを利⽤する⼈々の集まり（コミュニティ）です
⼀⼈ではできない学びや交流を⽬的としてボランティアによる勉強会の開催や交流イベントなどが⾏われていますEnterprise-JAWS
エンドユーザー企業を対象としたクローズドな場として設⽴された
AWSをお使いの企業のコミュニティです
⾮公開を前提とした場でAWSのクラウド活⽤における課題や取り組みに関する
さまざまなディスカッションが進んでいます© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Education to Workforce
AWS Educate、AWS Academyは、学⽣たちが成⻑著しいクラウドイノベーションの最前線で活躍するために求められるスキルを⾝に付けられるよう⽀援するプログラムです。これらのプログラムは無償*で提供され、教育機関へは学習カリキュラムの構築⽀援を、また教育者、学⽣の皆さんへは実習環境やオンライン教材の提供を通じて、早い段階でのクラウドコンピューティン
グへのより深い理解を得るサポートしています。

AWS
公共部⾨の成⻑を加速することができます。パートナーもまた、APN
パートナーソリューション検索で公共部
https://aws.amazon.com/jp/education/awseducate/https://aws.amazon.com/jp/training/awsacademy/
⾨パートナーとしての指定を受け、さらなる差別化プログラムにアクセスできます。
200以上の国で100万を超える14歳以上の学⽣が参加。
14歳以上の学⽣、及び教員の皆さんが⾃由に活⽤できるクラウド学
習プログラム。加盟していただくと、ポータルサイトが無償*提供されます。教員、学⽣の皆さんはポータル上にある、AWSの利⽤環
境、オンラインラーニングコース、クラスルーム、ジョブボードなどにアクセスできます。教員招待の機関加盟の学⽣には毎年無償でAWSクレジットを定額付与。また各クラスルームごとに⼀定額までのAWSクレジットと各学⽣のAWS環境を無償で付与可能。

⼤学や専⾨学校等の⾼等教育機関向けに、学⽣たちが将来、業界で認知されている認定の取得や、需要の⾼いクラウド関連の仕事に就くための⽀援を⽬的に、教員へのトレーニングから授業で使う教材までをパッケージ化されたクラウドコンピューティング学習カリキュラムを無償*で提供しています。

AWS Japanパブリックセクターでは教育現場でのクラウド活⽤をご⽀援しています。ご興味のある⽅は営業担当迄お声がけください。
*プログラムは無償ですが、プログラム外でのサービス利⽤、認定資格試験の受験は費⽤がかかります。
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クラウド移⾏のための考え⽅の基本© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

クラウド最適な設計の7つの⼤原則
可⽤性、拡張性、迅速性、コスト最適を⾼めるための7つの設計⼤原則(1) Design for failure and nothing fails : 障害は起こることを前提にそれに耐えうるインフラを作る
Ø

全てが故障すると仮定、単⼀障害点の排除、可能な限りステートレス、復旧動作の確認、可⽤性とコストを意識(2) Loose coupling sets you free : 疎結合にし、耐障害性や拡張性を⾼めるØ

疎結合、マイクロサービス化(3) Implement elasticity : すべてのコンポーネントで伸縮⾃在を実現するØ

サービスの利⽤、⾼可⽤性、運⽤負荷軽減、⾃動スケール、サーバレス(4) Build security in every layer : 多段セキュリティで防御するØ

暗号化、最⼩権限、厳密なセキュリティグループを作成、多要素認証(5) Don’t fear constraints : 制約を恐れない、制約だと諦めないØ

インスタンス増で負荷分散、共有キャッシュ、リードレプリカやシャーディング、PIOPSやSSDストレージØ

障害の発⽣したインスタンスは捨てて、新しいインスタンスで置き換える(6) Think parallel : 並列化するØ

1台xN時間とN台x1時間は同等のコスト、マルチスレッドで並列リクエスト、ELB(ロードバランサ)の利⽤、S3のマルチパートアップロード(7) Leverage different storage options : さまざまなストレージサービスを適材適所で活⽤する© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

可⽤性を⾼めるためには
Ø

可⽤性を⾼めたい対象を明確にü コンポーネントやアプリケーションの可⽤性を⾼めることが最終的な⽬的ではなく、ビジネス継続が⽬的

Ø

SLAは可⽤性を⽰すものではないことを理解ü 全てのものは必ず壊れると想定した上で、アーキテクチャを設計

Ø

個々のコンポーネントの信頼性に依存しない、シングルポイントを無くすü サービスの可⽤性はインフラだけではない、ソフトウェアの品質や運⽤が重要
ü 可⽤性に影響する要因の半分以上はインフラ以外が占めるとも⾔われるü マイクロサービス化、疎結合化で影響範囲を⼩さく、使い捨て可能なリソース(固定資産では無いという考えを持つ)
ü マネージドサービスの利⽤による運⽤負荷低減、モニタリングと⾃動化Ø

可⽤性とコストのトレードオフ
ü 可⽤性を⾼めようとすればするほどコストはかかる (オンプレでどこまで考えていたか？)ü サービスごとにRTO(⽬標復旧時間), RPO(⽬標復旧ポイント)、障害時のビジネス損失を明確にする

Ø

AWSを利⽤して可⽤性を⾼めることを考える
ü データが３ケ所以上に隔地保存され耐久性の⾼いAmazon S3、意味のある距離離れて独⽴したデータセンター群(AZ)を複数⽤いるなどü AWSはサービスの信頼性を向上するための改善を継続的に進めているü AWSは障害が発⽣してもサービスを継続させる仕組みとリソースを提供、AWSから提供される機能を適切に使いこなすことで、⾼い可⽤性を実現できる(逆に⾔えば、機能を使いこなす知識とノウハウの学習が必要)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

TCOを正しく理解する
なんとなく考えるTCO

1

サーバーコスト2

ストレージコスト

ハードウェア ‒ ストレージディスク

3

ネットワークコスト

ネットワークハードウェア ‒ LAN スイッチ、ロードバランサー
帯域幅コストハードウェア ‒ サーバー、（+ メンテナンス）

ソフトウェア ‒ OS、仮想化ライセンス（+ メンテナンス）

多くのものが見えていない

実際のTCO

1

サーバーコストハードウェア ‒ サーバー、ラックシャー
シ PDU、ToR スイッチ（+ メンテナンス）

ストレージコスト

ハードウェア ‒ ストレージデ
ィスク、SAN/FC スイッチ

ストレージ管理コスト

3

ネットワークコスト

ネットワークハードウェア ‒ LAN スイッ
チ、ロードバランサー
帯域幅コストネットワーク管理コスト

4

IT ⼈件費2

ソフトウェア ‒ OS、仮想化ライセ
ンス（+ メンテナンス）

設備コスト
スペース

電⼒

冷却

設備コスト
スペース

電⼒

冷却

設備コスト
スペース

電⼒

冷却

サーバー管理、仮想化管理※ 図には必ずしもすべてのコスト項⽬が含まれているとは限りません。例えば、ソフトウェアのコストにはデータベース、管理、中間層ソフトウェアのコストが含まれる
場合があります。設備コストには、アップグレード、メンテナンス、ビルの警備、税⾦などに関連したコストが含まれる場合があります。IT ⼈件費にはセキュリティの管理やアプリケーションの管理コストが含まれる場合があります。

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代
替機

(参考)システム”ごと“に最適な移⾏パターン(7R)
S
W

設定

動

移⾏ツール
の使⽤

do

Cl

ou

⼿

re

VM

wa

①

リ

ロ

ケ

ー

移⾏パスの決定≒ 移⾏戦略⾃動化③ リプラットフォーム
ディスカバー∕アセスメント∕アプリケーションの優先順位付け⑤(Lift & Reshape)

移⾏先プラット
フォームの決定（OS version, DBエ
ンジン等）

チャ

⑥ リテイン
そのまま保持ク疎
キテ ョンの
アー リケーシ④ リト∕アプ
ライ
（リ 化）
結合

(リ リ
プ パ
レ
ー ーチ
ス
、
買 ェス
い
替
え
)

⑦ リタイヤ∕廃⽌

アプリケーションや
インフラアーキテクチャの再設計© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

デプロイ

リ and Sh

② Lift(トス
ホ ift)

vMotion

インストール

nA

ト

構成の決定

パッケージや
SaaS の購⼊やライセンス契約

基盤となる
インフラの
変更

⼿動インストールセットアップアプリ ライフサイクル管理 インテグ
ケーション
ALM / SDLC
レーション
開発

妥当性
確認

移⾏

運⽤

教育・研究機関におけるAWSの活⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

先⽣
AWS Academy
2018年から加盟校数

5倍
⾼等教育機関向けのカリキュラムと教育者向けのプログラム© 2021,© 2021,
AmazonAmazonWebWebServices,
Services,
Inc. Inc.
or itsorAffiliates.
its Affiliates.
All rights
All rights
reserved.
reserved.

社会⼈

学⽣

職業能⼒開発総合⼤学校

AWS Robot
Delivery Challenge

AWS Educate
AWS Academy

2021年は
初⼼者部⾨も新設
更に規模を拡⼤

クラウドジャーニーの第⼀歩となる
オンライン学習プログラム

若年層のプログラミング技術や創作意欲を⽀援するコンテスト

活⽤を開始

若者のプログラミング技術や創作意欲を⾼め、これからの IT 社会を作っていく
学⽣の皆様を⽀ 援することを⽬的に、今年で2 回⽬となる AWS Robot Delivery
Challenge を開催

申し込み締め切りは 3 ⽉ 17 ⽇(⽔)

【競技の内容】• 予選は AWS が⽤意する規定のロボットを参加チームが作ったアプリケーションで⾛⾏• 予選はシミュレーション、決勝ラウンドは2 チームが同時にミニチュアの街に設置されたコース を⾛らせ、コース各所に点在する配達先にどれだけ多く荷物を届けられるかを競う【参加資格】2021 年 4 ⽉に⾼校、⾼専、⼤学、専⾨学校、⼤学院に通う学⽣【競技カテゴリ】• ソフトウエア開発を⾏う「カスタマイズ部⾨」、アプリケーションをそのまま利⽤し⾃動運転機能をいかにうまく使うかで競う「初⼼者部⾨」【主な参加条件】
・ ロボットの購⼊・制作やクラウドの利⽤料などの費⽤は不要。ネットワークに接 続され、Webブラウザが使⽤できるPCを各⾃⽤意。
・ 決勝に進出した場合4⽉26⽇の練習⾛⾏と27⽇の決勝に参加できることが必須。
・ クラウドやロボティクスの知識は不要。初⼼者もチャンレンジできる内容【詳細・参加申し込み】https://aws.amazon.com/jp/robot-delivery-challenge/【問い合わせ】Robot Delivery Challenge 事務局 aws-robot-delivery-challenge@amazon.com© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS IoT EduKitを発表
AWSのサービスを利⽤してIoTアプリケーションを開発する⽅法を学ぶことができる仕組み
リファレンスハードウェアと学習の⼿引き、サンプルコードが提供され、学⽣から経験豊富なエンジニアまで幅広い利⽤者の学習に有益• M5Stackからリファレンスハードウェアキットを購⼊可能• 操作⽤のタッチスクリーンと、温度計、加速度計、ジャイロ、マイクなどのIoTセンサーを備える• Espressif ESP32マイクロコントーラとMicroshipのセキュリ
ティチップを搭載し、FreeRTOS、Arduino、MicroPythonをサポートする
Amazon.comまたはM5Stackストアで購⼊可能

https://www.amazon.com/dp/B08NP5LVFH© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

迅速にリソースを⽤意して、すぐに構築・提供
COVID-19の影響で様々なことを迅速に⾏う必要がありました。
AWSをご利⽤頂いて様々なことを実施されております。
例えば、
ü オンラインクラウド学習イベント、ハッカソンイベントの実施•

学⽣主体で、オンラインハッカソンイベントの実施ü キャンパスの混雑状況マップ作成、MOCHA等•AWS上で構築いただいており、他⼤学等でもすぐに展開可能

ü LMSの急速増強、リモート研究・ワーク環境の⼀時的増強•

VDI、VPN等のマネージドサービスの利⽤ü ⼤学内データ等の集約基盤•

Amazon S3等利⽤、データ蓄積を早く開始し、後に様々に活⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

(公開可能な事例の⼀部紹介)

国内の教育・研究機関でも幅広い利⽤
基幹・基盤
システム

公開事例

教育・LMSe-Learning

研究

財務、経理、⼈事・給与等の事務シス
Webサイト、全学ポータルサイト、eテムをAWS上へ移⾏。⾼可⽤性を重視。 Learning、LMSサービス等をAWS上ヘ
AWS上でERPパッケージを稼働。利⽤移⾏。季節変動に応じた性能要件の変にあわせてリソースの増減。季節での更が柔軟に可能。事業継続性を重視し、利⽤の増減やバッチ実⾏時だけリソー
複数AZの利⽤。次世代の教育⽤計算環
ス増など効率的な使い⽅。
境(演習室環境)の整備としてAWS上に
VDI環境を展開。
リモート
ワーク

公開事例

マネージドサービスとして提供される
VDI環境やVPN環境を利⽤したリモー
トワークの実施。需要に応じて。柔軟にリソースの増減が可能。学内への⽴ち⼊り制限時にもAWS上で⾃宅等から研究を継続。利⽤した分だけの⽀払いのオンライン会議サービスの利⽤。

災害対策
Backup

公開事例

複数のAZを常時利⽤した可⽤性向上。
オンプレミスのストレージのバック
アップ先としてコスト効率が良く、耐久性の⾼いAmazon S3の利⽤。海
外リージョンを利⽤したバックアップ例も。

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公開事例

公開事例

HPCの基盤としての利⽤やGPUを利⽤して⾼速計算を⾏う環境を必要な時だ
け潤沢に⽤意し研究を加速。また⼤規模データの蓄積や分析、データ共有にも AWS を 活 ⽤ 。 国 際 共 同 研 究 等 で のデータ、フレームワークのAWS上での共有。セキュリティの観点からヒトゲノ ム 解 析 基 盤 と し て の AWS 活 ⽤ 等 。
様々なCPUアーキテクチャ、量⼦コン
ピュータ等先端的な利⽤も視野に。
ライブ
配信

公開事例

卒業式・⼊学式の際のライブストリー
ミング配信。想定外の⼤量アクセスにも対応可能。使⽤する期間だけサービスを⽴ち上げ、コスト削減。

バーチャルキャンパスとしてのAWS
VPC 作成で機関の１キャンパスとしてAWSを利⽤ü AWSバーチャルキャンパスとして利⽤
Ø 例：○○⼤学 AWSバーチャルキャンパス
ü VPC (Virtual Private Cloud) を作成し閉じた環境 (複数作成可能)
ü 閉域で既存キャンパスと接続して利⽤可能
Ø SINETクラウド接続サービス経由• この接続でもバーチャルキャンパスがAWS上にあるという分類がされている• SINET ‒ AWS 間は既に 10Gbps 複数本で敷設済み、物理回線費・ポート占有費は不要※
Ø VPN経由
⼤学・研究機関キャンパス接続
SINETクラウド接続サービス経由

Direct Connect

VPC

Private subnet

閉域接続
既存キャンパス© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

VPN経由

AWSバーチャルキャンパス※ データout となる場合には 1GBあたりのデータ転送費⽤は発⽣

⽬標の確認と最適な利⽤
n インフラの調達・管理を⾏うのが最終的な⽬標なのか？
n クラウドを利⽤することだけを⽬標としてはいないか？

?!

Ø 本当の最終⽬標は別にあり、 例えば…
ü データを安全、⻑期保管したい
ü 研究のスピードを上げたいü ⼩さく始めたいü アプリケーション更新のサイクルに合わせたいü リモートワーク環境を整備したいü 需要変動に対応できるようにしたいü 機関内(学内)状況によらずに安定的にサービスを提供したいü 授業・講義で使いたい、学⽣が⾃主学習できる環境を整えたい© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

など

データを安全に保管・⻑期保管・⼤容量データ保管
Ø 研究・業務データを保管したいü ⻑期保存が求められる (10年以上継続…、研究継続、ストレージの⼊れ替え…)
ü 将来どれだけのデータになるか分からない (研究データ、ログ…)
ü オンプレミスストレージのバックアップをしたい , etc …
•

Amazon Simple
Storage Service (S3)Amazon S3を活⽤する
ü ⾼耐久、３ケ所以上に⾃動で隔地保存される
ü 2006年からサービススタート、⻑期稼働の実績
•

ü
ü
ü
ü
ü

国⽴情報学研究所 Gakunin RDMでの利⽤など利⽤した分だけの課⾦、無制限の容量 → スモールスタート可能
データレイクとして様々なデータを集約、後から様々な⽅法で活⽤、S3へ直接クエリ等
利⽤頻度の低いデータは⾃動でアーカイブ階層としてコスト削減可能
オンプレミスストレージのバックアップ先としてからはじめる、S3プラグインなどで対応しているストレージも多数
機関内と閉じた環境で接続、共同研究機関とのデータ共有での利⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

研究でAWSの活⽤

スモールスタート、常に新しいリソースの利用、繁忙期にリソース増で研究を加速

AWSを活⽤し、リソース準備にかかる⼿間、時間を減らし、研究の本質に集中ü ITリソースは必要なときに起動、不要になったら削除Ø 研究⽴ち上げにスモールスタート、論⽂投稿や卒・修⼠論⽂研究時の繁忙期にAWSの潤沢なリソー
スを活⽤Ø HPC環境はキュー待ちを無くした、⾃分だけのHPC環境Ø 潤沢なリソースを利⽤し、並列実⾏で短時間に。コストは同じ。
ü 常に新しいGPU/アクセラレータ/CPU、FPGA等を利⽤可能して計算、⾼価なリソースも時間で利⽤ü マネージドサービス活⽤で、研究環境⽴ち上げの効率化
Ø ⼿元のPC環境を壊すこと無く研究、研究環境の保全、再現
ü 可視化もクラウドで⾏い、データを持ち出さず、データ移動にかかる時間も節約
ü 機関外からリソースにアクセスして研究を継続
ü 研究成果の公開、研究証跡管理での利⽤ (Amazon S3、CloudFrontの活⽤等)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

業務・全学基盤での利⽤ü

ハードウェアの保守サイクルではなく、アプリケーションのサイクルに合わせて調達Ø 調達⾃体、⼊れ替えにかかるコスト(⼈的コスト含む)を削減
Ø ソフトウェアバージョンアップ・パッチ適⽤時のリソースの⼀時的な増強への対応 (テスト・並⾏稼動)ü

需要の変動に合わせてリソースを増減しコスト効率化
Ø 繁忙・通常・閑散期に合わせて柔軟にリソースを変更
Ø 履修・成績確認、イベント、各種⼿続きの集中時などにリソースを増強、ピークが過ぎたら削減
Ø 勤務時間、夜間バッチなど、それぞれ処理が増える時間帯だけ⾃動でリソース増強
Ø 安定した基盤でアプリケーションを実⾏、負荷分散⽤ロードバランサも⾃動でスケール
Ø 新しい事業をスモールスタート、必要に応じて拡張ü

データ、ログ等は耐久性の⾼いAmazon S3等で安全に保管ü

リモートワーク環境の整備にAWSを活⽤、必要な時に必要な分だけすぐに⽤意
Ø 機関内と閉域接続、VPNのマネージドサービス、AppStream2.0等VDI環境の利⽤ü

機関内(学内)状況によらずに安定的にサービスを提供
Ø ⾃宅等からのアクセス増への対応 (機関外部ネットワークの輻輳への対処)
Ø 計画停電、災害等への対応、安否確認システム等© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

授業・講義でのAWSの利⽤
ü

ü

ü
ü

LMS(Learning Management System)、ポータルサイトでの活⽤Ø 履修・成績確認、イベント、各種⼿続き時期、⻑期休業時期など繁忙・通常・閑散期に合わせて柔軟にリソースを変更Ø Amazon S3等の⾼耐久ストレージ利⽤によるデータ保護、複数のAZを利⽤した可⽤性の向上
Ø 各種マネージドサービスの活⽤による運⽤負担軽減(Database、LoadBalancer、Security、etc…)
Ø ソフトウェアバージョンアップ・パッチ適⽤時のリソースの⼀時的な増強対応 (テスト・並⾏稼動)
PC教室 (端末室) 等の物理スペースからの開放Ø AWSの環境上に演習の環境、どこからでも演習環境を触れ、授業・講義が受けられる
Ø Webブラウザにアプリ、デスクトップ配信、1ユーザ1サーバ環境、AppStream 2.0、Workspaces等
Ø WebブラウザベースでのCloud9 を利⽤したLinux演習(コーディング、実⾏、SSH踏み台等)、SageMaker
でRの演習、各種マネージドサービスの利⽤(データベース演習でRDS、IoT演習でLambda等)、…
Ø AWS Educate (無償)(各講義ごと、個⼈毎にAWSアカウント)の環境で演習・講義を実施
演習の時間に合わせてサーバ起動(増強)、終了したらたち下げてコスト削減
講義・⾃習コンテンツの利⽤Ø AWS Academy (無償) で授業コンテンツ利⽤、クラウドに関する授業を⾏う
教員のトレーニングØ AWS Educate内の(無償) 内のe-learning コンテンツで様々なITに関わる分野
Webブラウザで
を⾃習
エディタ

ファイル
ブラウザ

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実行結果

Shell

Cloud9利用例

2015年に提供を開始 200以上の国でのべ40万⼈以上の学⽣が参加

教育機関向けにAWSの学習環境を無償で提供①

キャリアパスウェイü 学⽣⽤オンライン⾃習⽤コンテツ

http://www.awseducate.com

申し込みはWebより。是⾮、機関校加盟を

⾃習コンテンツコースの例

u ⽬標とする職業に紐付く⾃習コンテンツ(⽇本語対応)
u 各コース30〜40時間程度、⼩テストを含み、理解度のチェックが可能ü ジョブボード (求⼈情報へのアクセス)②

AWSクレジット
ü [例] 機関校加盟済みの場合(毎年更新)
Ø 教員 $200/年
Ø 学⽣ $100/年 (スターターアカウント)
ü AWS Educateの場合、クレジットカードの必要ないスターターアカウントも有り(学⽣は教員からの招待リンク経由でAWS Educateに参加が必要)ü 授業、講義での利⽤が可能。Cloud9、RDS等も多く利⽤されている
ü 加盟校の教員は⾃⾝が主催するクラスのため、各授業ごとに$50/学⽣の追加リクエストが可能© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS Educateとの組み合わせによる端末室教育の拡張・置き換え
InternetCampusUsers
Client

通常アカウント

AWS Cloud

簡易にジョブスケジューラ⼊りのクラスタ環境を⽴ち上げ可能
⼀⼈1クラスタなども可能。

VPC
IX
peering

Private subnet

SINET5

Customer SINETクラウド接
gateway
続サービス

Web Server

Compute Nodes(GPU)

Compute Nodes
ジョブに応じて計算ノードを⽴ち上げ可能。必要なときだけ多数⽴ち上げ、計算時間を短くして研究の加速。

Educate(個々の環境)Amazon Elastic
Block Store
Amazon CloudWatch Amazon WorkSpaces

10Gbps回線 複数本で接続済学⽣・教員向けのトレーニング・学習⽤環境として、各個⼈それぞれが、バーチャルなプライベートクラウドを利⽤可能(AWS Educate利⽤)

User
AWS Educateの利⽤は 無償
AWS利⽤のためのクレジットを各個⼈に毎年⼀定額付与。加えて授業ごとにクレジットを付与可能。

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Amazon AppStream 2.0

サービス

Login(Master) NodeAWS Direct
Connect
GatewayAWS Identity andAccess
ログ等監視向けのManagement

AWS ParallelCluster

GPU等も利⽤可能
Amazon Elastic
File System

バックアップや⼤規模データは耐久性が⾼く、コスト単価が安いオブジェクトストレージへ。
利⽤した分だけの料⾦。容量無制限。耐久性が⾼いので研究データの保存などに向く。

NFSのマネージドサービス
利⽤したストレージの分だけの料⾦

AWS CloudVPC

Amazon EC2

統合開発環境をWebブ
ラウザで利⽤可能

Amazon RDS

仮想サーバ(Linux / Windows)の操作演
習、マネージドサービスのデータベー
スでのSQLの演習など可能

AWS Cloud9

Amazon Simple Storage
Service (S3)

Notebook

Amazon SageMaker

Amazon Simple Storage
Service (S3)

SageMakerでは、Rなどの環境をJupyterNotebookからマネージドサービスで簡単に利⽤可能

アプリケーション /デスクトップ配信(VDI) 環境
１⼈１インスタンスで他⼈の影響を受けずに利⽤

学術情報ネットワークSINET5経由でのAWSの利⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWSとの接続形態 (IX経由・クラウド接続サービス経由)
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-sinet-osaka-dc/
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/sinet5-aws-explain/(A) 通常のインターネット利⽤(SINET IP/dual 接続サービス)

Institute data center

Internet

PrivatePeering

Internet Exchange (IX)AWS Cloud(B) 通常(SINET IP/dual 接続)のままでAWSへアクセス

Multiple over 100Gbps
Lines

SINETとAWSは IX にて複数ケ所でピアリングしているため、⼀⾒するとインターネット経由に⾒えますが、通常通り利⽤頂いても経路は いわゆるインターネットに出ることなくAWSへと到達します。(申請不要)

Tokyo DC1

Multiple 10Gbps Lines(C) SINETクラウド接続サービス(SINET広域データ収集基盤 等含む)

(A)
(B)
(C)

SINET Cloud Connection
Service

Customer gateway

Osaka DC

Multiple 10Gbps Lines

SINET© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

SINET東京DC1と⼤阪DCにて既に物理回線を10Gbpsにてそれぞれ複数本敷設済みのため、NIIとAWSへ申請いただくことで使⽤可能です。Direct Connectのポート料⾦・物理回線費は、AWS並びにスポンサー企業側で負担しておりますため、利⽤者側の負担はございません※。(NIIとAWSへ申請が必要)※ データ転送料(out側)は必要

接続パターン例(1)構成例 (アドレス等は参考)

閉域でAWSを使いたい
直接インターネットからアクセスさせたい場合に構成(AWSのバックボーンを利⽤してインターネット経由の通信が可能)

Internet

Institute data center

Internet Exchange (IX)

Internet gateway

AWS CloudVPC

10.0.0.0/16

Private subnet

Tokyo DC1

Public subnet
Private subnet

Application load balancer
NAT gateway

Direct Connect Gateway

Users

SINETクラウド接続サービス
Traditional
servers

Customer BGP
router閉域でアクセス
Osaka DC

Application load balancer
Instance
Instance

SINET© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

接続パターン例(2)構成例 (アドレス等は参考)

オンプレミスからAmazon S3を閉域で利⽤したいInternet

Institute data center

Internet Exchange(IX)

AWS CloudVPC

10.0.0.0/16

Interface型を使うことでプライ
ベートアドレスでアクセスが可能

Private subnet

Tokyo DC1

Direct Connect Gateway

Users

SINETクラウド接続サービス
Traditional
servers

Customer BGP
router閉域でアクセス

Endpoints

AWS PrivateLink

Amazon Simple
Storage Service (S3)Osaka DC

10.0.1.0/24
SINET

耐久性、可⽤性を考え、Amazon S3をオンプレミスの環境から使いたい場合には、PrivateLinkを使う
ことで、閉域で利⽤することが可能となりました。
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接続パターン例(3)構成例 (アドレス等は参考)

機関内のIPアドレスを延伸したい
直接インターネットからアクセスさせたい場合に構成 (AWSのバックボーンを利⽤してインターネット経由の通信が可能)

Internet

Institute data center

133.a.0.0/16

Internet Exchange(IX)

Internet gateway

AWS CloudVPC

Private subnet

Tokyo
DC1
Direct Connect
GatewayUsers

10.0.0.0/16 + 133.a.b.0/24

Public subnet

Private subnet

Application loadbalancer

NAT gateway

SINETクラウド接続サービス
Traditional
servers

Customer
BGP router

閉域でアクセス
Osaka DC
Instance

SINET

133.a.b.0/25
機関のアドレスをつけたサブネット

Default Route :オンプレミス側

機関側のアドレスはAWS内ではプライベー
トアドレスとして扱う形で利⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Instance

10.0.1.0/24

Application loadbalancer

10.0.255.0/24

Default Route :NAT gateway

SINET広域データ収集基盤との接続

構成例 (アドレス等は参考)

SINET広域データ収集基盤での接続例※ 広域データ収集基盤との接続にあたり、アドレス設計、ルーティングポイントの調整が必要となりますため、事前調整をお願いしております
AWS Cloud

SINETクラウド接続サービス

VPC
PE(Provider Edge)

Private subnet

Tokyo DC1

SIMカードNII router

閉域でアクセス

Direct Connect Gateway

Osaka DC

192.168.4.0/24

SINET広域データ収集基
盤SIM割当SINET
192.168.255.1/24

研究機関とNII間で調整© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

BGPピア

NIIとAWS間で調整

10.0.0.0/16

192.168.255.254/24

研究機関とAWS間で調整

SINETクラウド接続接続サービスの利⽤の流れ
国⽴情報学研究所(NII) SINET担当

教育・研究機関AWSAWSアカウントの取得
申請書取り寄せsinet@amazon.com宛
申請書雛形(text)返送

数週間以上必要

利⽤申請(NII)
利⽤申請(AWS)
設定確認

設定確認
AWS側設定AWSコンソールにてvifをAccept

NII側設定Vif (Virtual Interface)のAccept 依頼

機関側BGPルータ設定
開通・利⽤開始
事例化••© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

事例化

通常のSINET(IP/dual等)利⽤機関である場合の例となります
本接続の維持のため事例化をお願いしていますSINETクラウド接続サービス経由でのAWS利⽤時の利点• SINET5の広帯域バックボーンを利⽤してクラウドとの接続が可能なため、新たな通信回線費の抑制ができます• セキュアな通信経路を確保しやすくなり、学内・機関内とAWSを閉じた環境で接続することが可能です• インターネット経由での利⽤に⽐べ通信費⽤を低減できます• SINET5とAWSの間の物理回線はすでに敷設されていますのでリードタイムを短くできます•

ご利⽤される機関が既にSINET5へ接続している場合は、VLANの追加だけとなります• 研究で利⽤の場合、申請によりSINETクラウド接続サービス接続でのデータ転送
料のディスカウントが適⽤される可能性もあります（Global Data Egress Waiver for Researchに参加の場合、アカウント保有⽅法の指定有）© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

まとめ ‒ AWSが選ばれる理由

お客様の声をもとに作られる機能やサービス

200 を超える
豊富なサービス

⾼い可⽤性を持つ
インフラストラクチャ

包括的なセキュリティ機能とコンプライアンス認証の取得

世界中で数百万を超えるお客様最⼤規模のコミュニティとパートナーネットワーク© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWSトレーニングと認定© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

適切なトレーニングで知識とスキルを習得
AWSのエキスパートが開発

デジタルトレーニング

クラスルームトレーニング

AWS認定

無料のオンデマンドコースで最新のサービスをいつでも学ぶことができる

プレゼンテーション、演習、
グループディスカッション*を組み合わせて講義で効果的に学ぶことができる

AWS を使ってクラウドを主導するスキルのある技術者を識別できる* ⼀部のコースでグループディスカッションを実施します© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

補⾜資料：AWSの技術リソース
n AWS公式ドキュメント

n オンライン・セミナー（無料）

AWS 各 種 サ ー ビ ス のドキュメントが整理されています⽕曜・⽔曜にネット経由の無料セミナーを実施中
⽕曜 12時〜13時：ソリューションカット
⽔曜 18時〜19時：サービスカット

http://aws.amazon.com/jp/documentation/

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/

n 公式Twitter/Facebook

最新技術情報、イベント情報、お役⽴ち情報、お得なキャンペーン情報などを⽇々更新しています！

n AWS クラウドサービス活⽤資料集
http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/

検索@awscloud_jp© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

もしくは
http://on.fb.me/1vR8yWm

学術・研究機関向け問い合わせ先

aws-jpps-er@amazon.com© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

参考サービス紹介(⼀部)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

200 を超えるAWSのサービス群 ‒ Building Block

コンピュートAmazon EC2

Amazon Elastic
Amazon Elastic
Container Service Kubernetes Service

AWS Lambda

AWS Elastic
Beanstalk

Amazon Lightsail

AWS Fargate

Amazon Elastic
Container Registry

Amazon EC2
Auto Scaling

Amazon Application
Auto Scaling

AWS BatchAWS Outposts

AWS Wavelength

Customer Engagement

StorageAmazon Simple
Storage Service

AWS Serverless VMware Cloud on
Application Repository
AWS

Amazon Elastic Amazon Elastic File
Block Store
SystemAmazon FSx
for Lustre

Amazon FSx
for Windows
File Server

AWS Storage
Gateway

Amazon S3
Glacier

AWS Backup

AWS SnowballAWS SnowballEdge

AWS Snowmobile CloudEndure Disaster Amazon Connect Amazon Pinpoint
RecoveryAmazon Simple
Email Service

AWS Compute
Optimizer

開発ツール

AWS Local Zones

EC2 Image Builder

Amazon Transcribe
Amazon Textract Amazon Forecast
Amazon Personalize

Amazon Elastic
Inference

Amazon SageMaker Amazon Polly
Ground TruthIoT

AWS CodeBuildAWS DeepLens

AWS CodeCommit

AWS X-RayAWS CodeDeploy

Amazon RDS

Amazon Aurora

Amazon DynamoDB
Amazon DocumentDB
Amazon Timestream
AWS Database Amazon Managed ApacheAmazon ElastiCache
Amazon Quantum Migration Service Cassandra Service
Amazon Neptune
Ledger DatabaseAWS DeepRacer AWS DeepComposer
Amazon Fraud Detector
Amazon Augmented AI
Amazon Kendra

AWS Budgets

AWS Cost & Usage
ReportAWS Cost
ExplorerBusiness Applications

Reserved Instance
ReportingAlexa for BusinessAmazon Chime

Amazon WorkMail

Satellite

Robotics Media Services

AWS IoT GreengrassAmazon FreeRTOS AWS IoT Analytics
AWS IoT Device DefenderAWS IoT
1-ClickAWS IoT Button

AWS IoT Device
Management

AWS IoT EventsAWS IoT SiteWise

AWS IoT Things
Graph

AWS RoboMaker

Management & GovernanceAmazon CloudWatchAWS Auto
ScalingAWS CloudFormationAWS Config

Amazon Elastic
Transcoder

Amazon Kinesis
Video Streams

AWS Elemental
MediaConnect

AWS Elemental
MediaLiveAWS Elemental
MediaConvert

AWS ElementalAWS Elemental MediaStoreAWS Elemental
MediaPackage
MediaTailor

AWS License Manager

AWS Organizations

AWS CloudTrailAWS OpsWorksAWS Systems Manager

Amazon InspectorAWS Key ManagementAWS Organizations
AWS Identity
Amazon Cloud
Serviceand Access Management Directory
Amazon GuardDuty

AWS Personal Health
DashboardAWS Service
Catalog

AWS Transit
GatewayAWS Elemental AWS Elemental Live
Delta

Amazon CodeGuru

Amazon Athena

Amazon EMR

Amazon Route 53

AR & VR

Amazon Redshift Amazon QuickSight

AWS Glue

Amazon MacieAWS Artifact

AWS Certificate
ManagerAWS CloudHSM AWS Directory Service AWS Firewall
ManagerAWS Single
Sign-OnAWS WAFAWS Secrets Manager

AWS Security
Hub

End User Computing

AWS Global Accelerator
AWS PrivateLink
Amazon CloudFrontAWS Elemental
ServerAmazon Elasticsearch

AWS Data
Pipeline

Amazon CloudSearchAmazon Kinesis

AWS Lake
Formation

Amazon Managed
Streaming for Kafka

Amazon Sumerian

モバイルサービス

Networking & Content Delivery

AWS Direct Connect

AWS Elemental
Conductor

アナリティクス

Security, Identity, and ComplianceAmazon VPCAWS CodePipeline

Cost Management

Amazon SageMaker
Amazon Translate
Amazon Lex
Amazon Comprehend
Amazon Rekognition

Amazon Cognito

AWS CodeStar

データベース

機械学習

AWS IoT CoreAWS Cloud9

AWS Client VPN

AWS Site-to-Site Elastic Load Balancing AWS App Mesh
VPN

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AWS Cloud Map Amazon API Gateway
Amazon AppStream
2.0

Amazon WorkLink
Amazon WorkDocs
Amazon WorkSpaces

AWS Shield

Amazon Detective

Amazon Pinpoint

Amazon API
GatewayAWS Amplify

アプリケーションインテグレーション

Amazon Simple
Amazon Simple
Queue Service Notification Service

AWS Step
FunctionsAmazon MQ

AWS AppSync

AWS Ground
StationBlockchain

Amazon Managed
Blockchain

ゲーム

AWS Device
Farm

AWS AppSync

Amazon GameLift

量⼦技術

Amazon EventBridge
AWS Express Workflows Amazon Braket

Amazon S3 (Simple Storage Service)

データ保存・バックアップ⽤途に向くオブジェクトストレージ

・⾃動的に3箇所以上のAZへ隔地保管
・設計上のデータ耐久性は、99.999999999%
・容量無制限、サイジング不要• 1オブジェクトあたり5TBまで、オブジェクトの数は無制限

・暗号化をサポート・WEBの静的コンテンツ配信機能

S3

S3© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

データを
隔地保管

S3

Amazon S3をデータレイクとして活⽤
ETL

イベント連携AWS Glue

AWS
Lambda

データ分析

AthenaElastic
Redshift
MapReduce

コンテンツ変換コンテンツ配信

IoT

Elastic CloudFront
Transcoder

AWS IoT

Amazon S3
EC2

RDS

EBS

Storage
Gateway

QuickSight

GlacierBI

データアーカイブ

データバックアップ© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AmazonLex

AmazonSageMaker

AmazonRekognition

AmazonPolly

機械学習

AWSのマネージド分析/データベースサービス
ビジネスインテリジェンス＆機械学習
QuickSight

QLDB

SageMaker

ElastiCache

Redis, MemcachedAuroraMySQL, PostgreSQLMySQL, PostgreSQL, MariaDB,
Oracle, SQL Server

S3/Glacier

Rekognition

データベース

Ledger Database

RDS

Comprehend

AWS Marketplace
Lex

Transcribe

分析

ブロック
チェーン

NeptuneGraph

DynamoDB

Key value, Document

Timestream
Time Series

RDS on VMWare

Lake Formation
Data Lakes

Redshift

Data warehousing

EMR

Hadoop + Spark

DeepLens

AthenaInteractive analytics

Kinesis Analytics
Real-time

ManagedBlockchain

600+ 分析
ソリューション
25+ ブロックチェーン
ソリューション

Operational Analytics

Glue

ETL & Data Catalog

データ移⾏
Database Migration Service | Snowball | Snowmobile | Kinesis Data Firehose | Kinesis Data Streams | Data Pipeline | Direct Connect© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

730+ データベース
ソリューション

Blockchain
Templates

Elasticsearch service

データレイク250+ ソリューション

20+ データレイク
ソリューション
30+ ソリューション

Amazon CloudFront

マネージドCDN(Contents Delivery Network)サービス

特徴(http://aws.amazon.com/jp/cloudfront/)• 簡単にサイトの⾼速化が実現できると共に、サーバの負荷も軽減• 様々な規模のアクセスを処理することが可能• 世界73箇所のエッジロケーション

AmazonCloudFront
配信

クライアント

レスポンス向上

オフロード

キャッシュ

価格体系
Webサーバ

負荷軽減© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

(http://aws.amazon.com/jp/cloudfront/pricing/)• データ転送量(OUT)• HTTP/HTTPSリクエスト数• (利⽤する場合)SSL独⾃証明書 など

構成パターン例：
CloudFront + S3で静的ウェブサイトを仮想サーバを使⽤せず構築

ACM

CloudFront

証明書のインポート
キャッシュ

Ø
Ø

証明書
の発⾏

ファイル取得ØØ

S3の静的コンテンツ配信機能を利⽤し、CloudFrontより配信
ウェブサイトが静的コンテンツのみ配信している場合に有効な構成
フルマネージドサービスを利⽤しており、低コ
ストかつサーバ管理は不要
ACMを利⽤することで独⾃ドメインを簡単に
HTTPS化可能

静的ファイルS3・HTML・JavaScript
・css
・画像/動画 など

サーバメンテナンス時や⾮常時の広報で利⽤などにも(アクセス例)・https://www.example.co.jp/index.html
・CloudFrontはindex.htmlをS3から取得し、クライアントへ返す
・2回⽬以降のアクセスは、CloudFrontがキャッシュから返す© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

https://d1.awsstatic.com/webinars/jp/pdf/services/20180710_AWS-BlackBelt_WebSiteHosting.pdf

Amazon VPC / Direct Connect• VPC(Virtual Private Cloud)によりクラウド上に隔離されたプライベートネット
ワークを仮想的に作成可能。アドレス空間ブロックサイズを⾃由に設定可能• お客様のオンプレミスの環境とVPNや専⽤線を⽤いて閉じた環境として接続する
ことで、オンプレミス(既存データセンター)の拡張としてAWSを利⽤可能• ファイアーウォール、ルーティングテーブル、NAT等の機能を内蔵分離したNW領域を作成

AWS CloudVPC
お客様サイトAWS
Direct Connect

専⽤線
AWS VPN

Availability Zone
Private subnet

インターネット
Public subnet

アプリケーションサーバー

Private subnet
Webサーバー

インターネットVPN(IPSec)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

インターネット
ゲートウェイ
データベースサーバー

Amazon EC2(Elastic Compute Cloud)
数分で起動、1秒ごとの従量課⾦※で利⽤可能な仮想サーバ
・多数のOSをサポート、ライセンス費⽤込みで従量課⾦・⾃由にソフトウェアのインストールが可能(ユーザがroot/Administrator権限)・スケールアップ/ダウン、アウト/インが容易に可能・ユーザが⾃由に起動場所(リージョン/AZ)を選択可能

AmazonLinux

Windows

RedHatLinux※ OSの種類により1時間ごととなるものもあります
Availability Zone A

お好きなAZに
EC2インスタンスを配置可能

Availability Zone B

サーバーのスペックを簡単にあげられる

EC2

スケール
アップ

当然、スペックを下げコ
ストダウンも可能

スケール
ダウン
EC2

Region

お客様独⾃のアプリケーション
利⽤したい
ミドルウェアOS (Windows,Linux)
ハイパーバイザー

EC2・仮想CPU数追加、メモリ追加等、スペック変更が容易
・過剰なリソースの⽤意ではなく、その時に最適なリソースでコスト最適化が可能© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

アプリ、ミドルウェア、
監視ツール等を⾃由に導⼊

ネットワーク
電源、ラック等

ボタンを押して数分で、ここまで準備される

仮想サーバサービス Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud)
必要なときに必要な計算リソースを確保可能な仮想サーバサービス
数分で起動し、秒単位の従量課⾦（⼀部タイプについては1時間単位）
ワークロードに応じて様々なインスタンスタイプを選択可能
インスタンスを停⽌するだけでマシンスペック変更が可能

インスタンスタイプ⼀覧と分類
コンピューティング
最適化

汎⽤ストレージ・IO
最適化

I3
T3

M5

C5

D3
© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

メモリ最適化GPU ・FPGA
アクセラレーテッド

X1
R5
Z1d

F1

P4d

G4

Amazon EC2 で選択できる⾼性能CPUの選択肢

Intel Xeon processor(x86_64 arch)

AMD EPYC processor(x86_64 arch)

AWS Graviton Processor(64-bit Arm arch)

最⼤3.9GHz駆動
Cascade Lakeor Skylake 搭載
C5インスタンス

最⼤3.3GHz駆動
Romeコア搭載
C5aインスタンス

64bit Arm Neoverse N1ベース
Graviton2 CPU搭載
C6gインスタンス

アプリケーションとワークロードに応じて最適なコンピューティング環境を選択© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

EC2で選択できるアクセラレータ搭載インスタンス

XilinxUltraScale+ FPGA
F1インスタンス

NVIDIA
V100 GPU搭載 P3
A100 GPU搭載 P4d
T4 GPU搭載 G4AWS
Inferentia
Inf1インスタンス

アプリケーションとワークロードに応じて多様なアクセラレータを提供© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon EC2 Mac Instances for macOS• iPhoneやMacなどAppleのプラットフォームのアプリ
開発者向けに、macOSをネイティブにサポート•

Mac miniとAWS Nitro Systemsによって構成される•

VPCやEBS、CloudWatchと組み合わせて利⽤可能• シングルテナントのベアメタルインスタンスとして提供されオンデマンド利⽤は最低24時間から• SSHまたはVNC over SSHでアクセス。⽇常利⽤⽤途ではなく、あくまでもビルド等の開発⽤• バージニア、オハイオ、オレゴン、アイルランド、シンガポールで利⽤可能© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon EC2 コールド・スタンバイ機は不要
インスタンスを再起動することで別のハードウェア上で起動するため、ハードウェ
ア故障に備えて従来のようにスタンバイ機を⽤意する必要はありません
インスタンスのヘルスチェックをして⾃動で再起動による復旧(Auto Recovery)の構成も可能です従来のアクティブスタンバイ構成

Failover••

AWSでの代替⽅法
⼤量のリソースが既に⽤意されている

アクティブ
ノード

再起動

スタンバイ
ノード

普段は利⽤しなくてもスタンバイノードの準備が必要
スタンバイノードのメンテナンスも必要© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

••

スタンバイノードの準備は不要
したがってスタンバイノードの費⽤やメンテナンスは不要

Amazon Elastic Load Balancing (ELB)
クラウドネットワークのロードバランサー

特徴• クラウド内の複数のAmazon EC2インスタンスに負荷分散• ⾼い耐障害性を実現• ELB⾃体の性能増減は⾃動的に⾏われる
ユーザー• 複数のアベイラビリティゾーンに跨った負荷分散
myLB-xxx.elb.amazonaws.com
AWS Cloud
VPC

ELB

EC2

アベイラビリティ ゾーン a© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

EC2

アベイラビリティ ゾーン b

AutoScaling

ルールにしたがってEC2インスタンスを増減させる機能

CloudWatch, ELBとの連携で⾃動的なリソース増減例）CPU使⽤率が80%以上が5分間続いたらサーバを2台増やす
CPU使⽤率が30%以下が15分間続いたらサーバを1台減らす
負荷を通知

監視

AmazonEC2

AmazonEC2Auto Scaling group© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Amazon Amazon Amazon
EC2
EC2
EC2
EC2
Auto Scaling group76

Amazon Relational Database Service (RDS)

フルマネージドRDBMSサービス

特徴• MySQL / PostgreSQL / Oracle DB / SQL Server に対応したデータベースを数クリックで利⽤可能• ⾃動バックアップ、⾃動パッチ当て、⾃動フェイルオーバーに対応• Oracle / SQL Serverのライセンスを時間課⾦モデルで利⽤可能(ライセンス持
ち込みも可能)• アベイラビリティゾーンをまたいだ構成で可⽤性を向上• プライマリ・スタンバイ構成(Hot-Standby)
同期データコピー＆プライマリ
⾃動フェイルオーバー• リージョンをまたいたスナップショト
⾮同期
データコピーAZ-a© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

⾃動バックアップ⼿動スナップ
ショット
⾃動
パッチ更新

スタンバイ

リード レプリカ

AZ-b

http://aws.amazon.com/jp/rds/

Amazon Aurora
クラウドのために構築されたMySQL、PostgreSQL互換のリレーショナルデータベース
商⽤データベースのパフォーマンスと可⽤性を1/10のコストで実現
パフォーマンスとスケーラビリティ

可⽤性と耐久性

⾼い安全性

完全な管理

標 準 的 な MySQL の 5 倍 、PostgreSQL の 3 倍 の ス ル ープット; 最⼤15のリードレプ
リカによるスケールアウト

耐障害性、⾃⼰修復ストレージ、
3つのアベイラビリティゾーンにまたがる6つのデータコピー;
Amazon S3への継続的なバックアップ

ネットワークの隔離、
保存データ、転送デー
タの暗号化

RDS に よ る 管 理 :ハード ウェアプロビジョニン
グ、ソフトウェアパッチ、
セットアップ、設定、バック
アップなし© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS Purpose-Builtデータベース
様々なワークロードに応じたデータベース

Relational

Document

In-memoryGraph

参 照 整 合 性 、 ACID
⾼スループット、
ト ラ ン ザ ク シ ョ ン 、 低レイテンシーの読
schema-on-write
み込みと書き込み、無限のスケール

ドキュメントを保存し、任意の属性にクエリーですば
やくアクセス

マイクロ秒のレイ
テンシーでキーによるクエリー

すばやく簡単にデ ー タ間 の 関 係 作
成しナビゲート

データを時系列に収集、格納、処理

アプリケーションデー
タへのすべての変更に対する完全で不変で検証可能な履歴

リフト&シフト、ERP、CRM、⾦融リアルタイム⼊札、
ショッピングカート、ソーシャル、製品カタロ
グ、顧客の好みコンテンツ管理、パー
ソナライゼーション、
モバイル

リーダーボード、リア
ルタイム分析、キャッシュ

不正検知、ソーシャル
ネットワーキング、レコ
メンデーションエンジン

IoTアプリケーション、
イベントトラッキング

SoR(Systems of record)、
サプライチェーン、ヘルス
ケア、届出、財務

Amazon RDS

DynamoDB

DocumentDB

ElastiCache

NeptuneTimestream

AuroraCommunity

Key-value

Commercial© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Time-series

LedgerQLDBAmazon QuickSight

⾼速SPICEエンジンと直感的な操作、専⾨家不要のBI特徴• １ユーザあたり$9/⽉からの安価な費⽤• 専⾨家不要でデータ分析がすぐに始められる• AWS内外のデータ・ソースと連携• SPICEエンジンによる⾼速処理© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

https://quicksight.aws/

80

AWS IoT

センサーデータの収集及びデバイスのリモート制御を実現することができるサービス特徴• MQTTやHTTPSを使ったメッセージ配送• TLS1.2を使った相互認証後にMQTTで接続することにより安全にメッセージのやり取りが可能• SQLに近い⽂法でルールを設定でき、センサデー
タの値に応じたアクションを実⾏できる• デバイスが常時接続されてなくてもアプリケー
ションからのメッセージをクラウド上の仮想デバ
イス（デバイスシャドウ）に格納することでデバイスが接続した時にメッセージを受け取れることができる© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

81

Amazon SageMaker
機械学習システムでよくある問題を解消し、データサイエンティストやエンジニアが素早くプロセスを回せるようにするためのサービス
機械学習のインフラ構築・運⽤を⾃動化するだけでなく、そのほかのさまざまな機能も提供
ラベリング ：機械学習のためのインプットデータ作成を⽀援する，ウェブベースのツールを提供．画像や⽂章などに対して効率的にラベル付けを⾏えるようになる
開発 ：学習するためのコードの記述や，⼊⼒データの加⼯整形を⾏うための環境として，
Jupyter Notebook や機械学習ライブラリ群がインストール済みのインスタンスを提供
学習 ：API を叩くと学習⽤インスタンスが⽴ち上がり，学習ジョブを実⾏．複数ジョブの同時
実⾏や，複数インスタンスでの分散学習，ハイパーパラメタチューニングに対応
モデル変換 ：学習済みのモデルに対して，実⾏環境に最適化された形でのモデル変換機能を提供．EC2 インスタンスやエッジデバイスに最適化された形のモデルを作成可能
推論 ：API を叩くと，指定したモデルを読み込んで，オートスケーリングや AB テストに対応した API エンドポイントが作成される．⼤量データをバッチで推論する処理もサポート© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Rekognition
深層学習に基づく画像認識サービス

特徴• 画像内の物体、シーン、および顔を検出• 顔の検索と照合も可能• 画像コンテンツの正確な認識を⾼速かつ⼤規模に実⾏© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

https://aws.amazon.com/jp/rekognition/

Amazon Connect

あらゆる規模のビジネスをサポートできるスケーラビリティを持ち、使いやすい、クラウドベースのコンタクトセンター・ソリューション

Amazon Connectの特徴
・Amazon⾃⾝のために開発したクラウド型次世代コンタクトセンターシステム
・特別な設備は不要で、数⼗分でどこでも利⽤できる本格的なコンタクトセンターを⽴ち上げ可能
・低コストで利⽤可能(⽉1000件の受電/平均4分を処理する場合、利⽤料はわずか＄160)
・AI機能を組みあわせることで⾃動応答受注システムのような⾼度な仕組みを簡単に実装

コンタクトセンター

AmazonConnect

お客様・スキルベースのルーティング
Automatic Call Distribution (ACD)
・通話録⾳機能・⾼⾳質な⾳声技術
・リアルタイムおよび履歴の分析

⾃宅© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Polly

深層学習を利⽤して⽂章をリアルな⾳声に変換

特徴
•
•
•

数⼗に及ぶ⾔語と⾃然な男⼥の⾳声が利⽤可能
安定して応答時間が短いため、リアルタイムの対話を実現
アプリケーションでの直接再⽣や、MP3などの標準オーディオファイルとして保存・ 利⽤

https://aws.amazon.com/jp/polly/© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Lex
Alexaと同等の深層テクノロジーを利⽤した会話型インタフェース

特徴• ⾳声やテキストを使⽤した会話型インタ
フェースをアプリケーションで利⽤可能• ⾃然⾔語での⾼度な対話ボット (チャットボット) を短時間で簡単に構築• 完全マネージド型のサービスで⾃動的にスケール• さまざまな他サービスとも統合

https://aws.amazon.com/jp/lex/© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

ネットワークアクセス ・ デスクトップ

SINETクラウド接続サービス等を利用して機関内と接続し、機関内のリソースを機関外から利用

セキュアリモート
ネットワークアクセス
AWS

Client VPN

どこからでも全てのリソースに
セキュアにアクセス

クラウドデスクトップ/
アプリケーション配信

デスクトップにどこからでもいつでもどのデバイスからでもアクセス

こんなお客様に：• IT部⾨が管理している持ち出し可能PCが⼗分な台数がある• VPNを導⼊のために、⼗分なセキュリティ対策を併⽤している• 機関内のリソースにアクセスしたい• 導⼊にかかる時間を短縮したい、利⽤⼈数に変動があるので効率的に導⼊したい
こんなお客様に：• 教職員・学⽣の個⼈所有デバイスを使いたい• 機関内と閉域で接続し、画⾯だけを転送して使いたい

デスクトップのアプリケーションをどのコン
ピューターにでもセキュアにデリバリー© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Workspaces / AppStream 2.0
GPUアクセラレーションに対応したマネージド型 3Dグラフィックスサービス

Amazon Workspaces• クラウドで稼働するマネージド型DaaSソリューション
• PCoIPによる滑らかな画⾯の動きを実現し、GPU搭載バンド
ルを選択することで、⾼度な3Dグラフィックスの処理も可能• タブレット端末、WebAccessなど多彩なデバイスからのアクセスをサポート• WorkDocs 50 GB までの利⽤を付帯

Amazon AppStream 2.0• クラウドで稼働するマネージド型アプリケーションストリー
ミングサービス• NICE-DCVにより3Dグラフィックスの滑らかな動きを実現• HTML5対応によりブラウザからのアクセスサポート© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

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AWS IoT Solution /ビッグデータ活⽤AWS IoT Solution
Collect

Use

Process, Analyze
Redshift
EMR Machine Learning Kinesis
Analytics Lambda

IoT

QuickSight

Store

KinesisElasticSearch
S3

Control Devices

IoT

S3

GlacierManage Devices

IoT

RDS

Report/Dashboard(Failure detection/prediction)

Business
SystemNotification

DynamoDBSNS

API GW
LambdaDevice Inventory/Manager

Many 3rd party software supported© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon CloudFormation

設定管理 & クラウドのオーケストレーション サービス特徴
• テンプレートを元に、EC2などに
AWSリソースの環境構築を⾃動化• JSONフォーマットのテキストで、
テンプレートを⾃由に記述可能

環境をテンプレート化してデプロイが可能
テンプレート（設定ファイル）
Cloud
Formation

スタック

AWS CloudVPC

AmazonEC2

AmazonEC2Auto Scaling group

テンプレートに基づき各リソースが⾃動起動© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

http://aws.amazon.com/jp/cloudformation/90

Amazon Braket

量⼦コンピュータのマネージドサービス
デバイスの開発・構築実⾏は⾮常に⾼度な技術を必要とする上、運⽤も⾼コスト。クラウドベースのオンデマンドで利⽤。

Amazon Braket SDK•

量⼦ビットと量⼦回路を体験する Amazon Braket SDK を提供•

Notebook インターフェースで、簡単に Braket にアクセス•

量⼦回路のシミュレーション環境下で回路設計を⾏い、実際の量⼦デバイスの上で別途量⼦計算を実⾏する

AWSから量⼦コンピュータ実機へのアクセスが可能に••

ゲートベース量⼦コンピュータ•

Rigetti : 超伝導量⼦ビット (The Rigetti 16Q Aspen-4)•

IonQ : イオントラップ量⼦ビット (IonQ linear trap)

量⼦アニーリング•

D-Wave : 超伝導量⼦ビット（D-Wave 2000Q）© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

https://aws.amazon.com/braket/hardware-providers/

参考

事例紹介
(学術・教育・研究)© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

(公開可能な事例の紹介)

国内の教育・研究機関でも幅広い利⽤
基幹・基盤
システム

公開事例

教育・LMSe-Learning

研究

財務、経理、⼈事・給与等の事務シス
Webサイト、全学ポータルサイト、eテムをAWS上へ移⾏。⾼可⽤性を重視。 Learning、LMSサービス等をAWS上ヘ
AWS上でERPパッケージを稼働。利⽤移⾏。季節変動に応じた性能要件の変にあわせてリソースの増減。季節での更が柔軟に可能。事業継続性を重視し、利⽤の増減やバッチ実⾏時だけリソー
複数AZの利⽤。次世代の教育⽤計算環
ス増など効率的な使い⽅。
境(演習室環境)の整備としてAWS上に
VDI環境を展開。
リモート
ワーク

公開事例

マネージドサービスとして提供される
VDI環境やVPN環境を利⽤したリモー
トワークの実施。需要に応じて。柔軟にリソースの増減が可能。学内への⽴ち⼊り制限時にもAWS上で⾃宅等から研究を継続。利⽤した分だけの⽀払いのオンライン会議サービスの利⽤。

災害対策
Backup

公開事例

複数のAZを常時利⽤した可⽤性向上。
オンプレミスのストレージのバック
アップ先としてコスト効率が良く、耐久性の⾼いAmazon S3の利⽤。海
外リージョンを利⽤したバックアップ例も。

© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

公開事例

公開事例

HPCの基盤としての利⽤やGPUを利⽤して⾼速計算を⾏う環境を必要な時だ
け潤沢に⽤意し研究を加速。また⼤規模データの蓄積や分析、データ共有にも AWS を 活 ⽤ 。 国 際 共 同 研 究 等 で のデータ、フレームワークのAWS上での共有。セキュリティの観点からヒトゲノ ム 解 析 基 盤 と し て の AWS 活 ⽤ 等 。
様々なCPUアーキテクチャ、量⼦コン
ピュータ等先端的な利⽤も視野に。
ライブ
配信

公開事例

卒業式・⼊学式の際のライブストリー
ミング配信。想定外の⼤量アクセスにも対応可能。使⽤する期間だけサービスを⽴ち上げ、コスト削減。

導⼊事例：国⽴⼤学法⼈ 広島⼤学様
会計・⼈事システム- 基幹系システム-• クラウド利⽤についてのガイドラインを制定。
• 運⽤の⾃動化 により利⽤効果を最⼤化• 運⽤タイムチャートに合わせたインスタンス数・タイプでの利⽤• 運⽤ルールの明確化とそのコード化• Amazon S3のWEB配信機能を利⽤したWEB公開による⼤きなコスト削減
アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由
検討にあたっては、クラウドサービス各社と、オンプレミスでの更新での⽐較を⾏いました。具体的には他社の導⼊事例や、プロバイダー側からのサポート情報といったものに加え、以下のような点を重視しました。

IT 活⽤⾯での課題
従来はオンプレミスで基幹業務のシステム運⽤を⾏っていました
が、物理システムおよびデータの将来的な災害・障害対策をどのように⾏うかを検討していました。また、システムを拡張するための環境構築も必要であったことに加え、既存のオンプレミスのインフラも経年劣化していたため、刷新する必要がありました。
こうした背景から、本学における新しいインフラの検討を開始す
ることとなり、近年のクラウドサーバーの普及も考慮し、オンプ
レミスとクラウド両⽅で⽐較検討を⾏うこととなりました。
© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

- 業務に応じたサービスの充実度やスペックの拡張性- 地震などの⼤規模災害など、BCP（事業継続計画）観点での対策- データベースや SAP を使った業務システムとの親和性- サーバーおよび周辺機器の設置場所における空きスペースの確保
こうした⽐較検討の結果、拡張性や信頼性の⾯で AWS が最も使いやすいことがわかりました。また、AWS が SAP ERP を本番環境上で実装可能であるという認証を取得したこともあり、AWS の採⽤を決定しました。
AWSを利⽤することにより、インフラ構築を迅速に⾏うことができるため、導⼊決定から本番環境の稼働まで、SAP 環境で 10 ヶ⽉ほどでリリースする
ことができました。
また、本学では⼈事・給与システムや就労管理に、基幹業務システムである「COMPANY」を利⽤していますが、こちらも移⾏決定から、3 ヵ⽉ほどでリリースすることができました。

https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/hiroshima-university/

導⼊事例：早稲⽥⼤学様 全学向けポータルサイト「MyWaseda」• ２つのAZにWeb/APサーバ、DB（RDS）、NAS⽤途サーバをそれぞれ配置。
• Web/APサーバについてはELBによりバランシング。
• スレーブ側のRDSが存在するAZ上のWeb/APサーバは基本的に待機させておき、ス
レーブが稼動した際に、運⽤で稼動させる。
• RDSについては、Zabbixによりフェイルオーバーするよう構築。
• NAS⽤途サーバについては、ClusterProで冗⻑化。
• インターネット接続とは別に、学内とのデータ連携等の接続に、VPN、Direct
Connectを活⽤してセキュアな通信を可能とした。

IT 活⽤⾯での課題

アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由

MyWasedaは、早稲⽥⼤学が提供する各種サービスの⼊り⼝となるポータル
サイトのことである。 PCだけでなくスマートフォンでの表⽰にも最適化され 「新ポータルサイトをクラウド上で動かしたいというのは、性能ており、MyWaseda にログインすることで、利⽤者の資格・属性に応じて 要件の変更が柔軟だからです。⾮常に⼤規模になることが⾃明で「⼤学からのお知らせの確認」、「メールの利⽤」、「授業⽀援システムの あったため、⼀番最初に決めた サイジングに縛られてそこから増利⽤」、「履修申請・成績確認・研究⽀援等、各種システムの利⽤」、「各 やせなくなるリスクを回避したいと考えました。国内ベンダーは⽇本企業だから漠然とした安⼼感がありますが、そこで実現さ れ
種資料の閲覧」 が可能となる。
2011年3⽉に発⽣した東⽇本⼤震災が転機となった。有事の際、⼤学内に設 ているサービスはAWSにも全部ありましたし、何より異なるデー
タセンター間でマルチサイトクラスタ構成を標準で構築できる⾼置したシステムが被災すれば、⼤学活動は停⽌せざるを得なくなる。
また、このときは輪番停電が実施され、停電に対する備えが必要であること く評価しました。東京でいつ⼤地震が起きるかわかりません。経も痛感したという。だが逆に、システムが遠隔地のデータセンター上にあっ 営からも"システムを⽌めないように"という指⽰もあり、事業継て被災しなければ、各種サービスはシステム上でも継続できるとの判断から、 続性を担保する意味でAWSを選択しました」© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
早稲⽥⼤学情報企画部では、「MyWaseda」をAWS化することを決断した。

学校法⼈ 近畿⼤学
様々な要件の業務システムをAWSに移⾏し⼤幅なコスト削減を実現。ハードウェア起因の定期的なリプレースから解放され、⼤学の付加価値向上に資する仕事への注⼒を実現。
ビジネス要件AWSを選択した理由• ハードウェア、運⽤経費、職員の残業代等を含めたトータルコストの削減• 安全かつ⾼速にアクセス可能な環境
整備• ミッションクリティカルな要件で利⽤可能であること• 柔軟なスケールアップ/アウト、アジ
リティの改善“• 初期費⽤やランニングコストの⼤幅 •削減に加え、継続的なアップデート,
機能追加によりコストパフォーマン
スを常に改善可能•• SINET5経由で安⼼・⾼速かつ低価格でクラウド環境にアクセス可能•

AWS導⼊後の効果と今後の展開
オンプレミスと⽐較し、初期費⽤約 70 % 削減。10年間の初期費⽤およびランニングコス
トを合わせた総費⽤は、約 20 % 程削減
職員は定期的なリプレース作業から解放され、学⽣向けのサービス企画等の付加価値の⾼い仕事への注⼒を可能にミッションクリティカルなシステム • 17の業務システムをAWSに移⾏しセキュリ
における豊富な導⼊実績
ティを担保した環境での安定運⽤を実現• 豊富なサービスラインナップを有し、• 今後はマネージドサービスを活⽤した遠隔学システム要件にマッチしたサービス
習環境の整備やFIDO2.0の基盤利⽤、⼤阪を選択可能であること。
リージョン/5G網を利⽤した低レイテンシー
環境でのサービス展開も検討

近畿⼤学は「⾼可⽤性」「実績」「多機能」「マネージドサービスが豊富」の4つを重要視してクラウド事業者を選びました。初期費⽤が約70%削減することおよび、10年間の初期投資およびランニングコストを合わせた総費⽤が、オンプレミスと⽐べると約20%程削減するという試算のもと、2015年から教務システムをはじめとする計17のクラウド化可能な全業務システムをAWSに移⾏し、⼤きな障害もなく安定運⽤しています。
AWSを活⽤することで職員はハードウェア起因のシステムリプレースから解放され、学⽣サービスの向上や⼤学としての魅⼒の向上のための検討に注⼒できるようになりました。
上⽥

拓実

⽒

学校法⼈近畿⼤学 総合情報システム部© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

学校法⼈ 近畿⼤学

”

業種:

学校教育

従業員数:
学⽣数:

37,433名(2020年5⽉1⽇現在)

⼤正14年（1925年）創⽴の⼤阪専⾨学校と、
昭和18年（1943年）創⽴の⼤阪理⼯科⼤学を⺟体として、昭和24年（1949年）新学制により設⽴された私⽴⼤学。現在では⽇本有数のスケールを誇る総合⼤学として発展を続けている。

https://www.kindai.ac.jp/

ご利⽤中の主なAWSサービス
Amazon EC2

Amazon S3

Amazon EFS

Amazon RDS

Elastic Load
BalancingAWS Lambda

Amazon Route 53
AWS Direct Connect

Amazon CloudWatchAWS Site-to-Site VPN

導⼊事例：国⽴⼤学法⼈ 信州⼤学様- Learning Management System (LMS) • Amazon EC2 を利⽤して、既存 LMS 環境を移⾏• Multi-AZ 構成を採⽤する事で、これまでの学内システムではできなかったデータセン
ターレベルでの冗⻑構成を実現• Amazon EC2 に Elastic Load Balancing や Amazon RDS を組み合わせることで、従来以上に拡張性があり、運⽤負荷も低減された環境を構築• 移⾏作業そのものは、AWS の選定から LMS の稼働に⾄るまで 6 か⽉で完了し、2013
年 4 ⽉より稼働開始。

アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由
本件の外注先となるアヴァシス株式会社で、クラウドをはじめとする様々なイン
フ ラ を 調 査 し た と こ ろ 、 AWS ク ラ ウ ド に 関 し て は 、 RASIS （ Reliability
Availability Serviceability Integrity Security）の全ての要素において，⼤学内のデータセンター内での運⽤よりも⾼い という結論に⾄りました。
特に、下記の 3 点については、BCP/DR、ハイアベイラビリティを実現するために必要なサービス（コンポーネント）を柔軟な組み合わせかつ低コストで利⽤できるかという観点で、髙い評価を得ました。
• Amazon EC2＋Elastic Load Balancingによるサーバの冗⻑構成が容易• 複数のアベイラビリティゾーン（Multi-AZ）が選択できることによる、シス
テム全体の冗⻑性確保• Amazon RDS（MySQL）によるデータベース運⽤からの開放
これらの理由から、AWS 上に環境を移⾏し、LMS 運⽤の外注化を進めることになりました。
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https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/shinshu-university/

導⼊事例：国⽴⼤学法⼈ 電気通信⼤学様- ライブストリーミング配信 • ライブストリーミング配信のような年間に数回しか⾏わない企画に対してAWS を選択したことにより、従来発⽣していた余剰サーバーの費⽤を削減• ライブストリーミング配信を⾏うAdobe Flash Media Serverのライセンスについても、利⽤時間分だけの⽀払いで利⽤可能となった• Windows、Mac、iPhone、Android などの多種多様なデバイスで同時に視聴できる環境を構築• 実際の卒業式、⼊学式の際、Amazon CloudFrontを採⽤したことにより、想定外の⼤量アクセスにも問題なく対応できた• 実際、式典開始直後にアクセスのピークがあったが、 ライブストリーミングのクオリティを損なう事なく、配信を⾏うことができた

アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由
当校では、卒業式や⼊学式などの式典をライブストリーミングでも⾒ることができるようにする ⽬標を実現する必要がありましたが、限られた期間だけの ために
ライブストリーミング配信を⾼画質で⾏い、Windows、Mac、iPhone、Androidなどの多種多様なデバイスで同時に視聴できる環境を構築することは、コスト的にも環境構築の観点からも⼤きなチャレンジでした。
式典のライブストリーミングに当たっては、本学のウェブページに埋め込むことができ、広告の表⽰されない配信環境の構築が主要な要件でした。更 に、機能だ
けでなく、配信当⽇のサポート対応⼒もも重要な要素でしたので、配信環境だけ
でなく、構築、運⽤を⽀援してくれるパートナーの選定も合わせて⾏ う必要がありました。
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https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/university-of-electro-communications/国⽴⼤学法⼈ 京都⼤学 ⼤学院医学研究科附属ゲノム医学センター
ペタバイトスケールを超えて急速に増え続けるヒトゲノムデータ解析および国際共同学位のためのハイ
ブリッドクラウドシステムの実装における、クラウドアーキテクチャ及びセキュリティ実装の提案
国⽴⼤学法⼈ 京都⼤学

ビジネス要件AWSを選択した理由

AWS導⼊後の効果と今後の展開• オンプレミス、既設スーパーコン
ピュータ、クラウド各拠点の優位性の活⽤• ゲノム情報の⼤規模情報化における解析インフラ環境の拡張性• 解析環境の新規導⼊時の⽔平展開の容
易性• 多様な種類のデータベースや解析ツー
ルの導⼊から利⽤までのコストの低減• 国際共同学位のための海外の学⽣と教員が利⽤できる環境の⽤意• ヒト全ゲノム情報の研究グループ間の⾼度な情報共有システム構築• クラウドの⽼舗ならではの豊富な技
術情報、ホワイトペーパー等と、開発や運⽤のノウハウの得やすさ• AWSの導⼊によるさらなるハイブリッド
クラウドの優位性を活かしたコスト削減“• AWSの豊富なセキュリティ機能や第三者認証（ISO/IEC 27017等）と利⽤実績• AWS活⽤による品質向上（可⽤性、運⽤保守性、性能拡張性等）、コス
ト低減、納期短縮• AWSプロフェッショナルサービス活⽤による技術要件の時間内の解決能⼒• Amazon Parallel Cluster / Amazon FSx
for Lustre を活かした最⼩限のコストでのオンデマンドHPC環境の実現• AWSによる解析インフラの拡張性の実現• AWSによる解析環境の要因な⽔平展開• AWSによるさまざまなデータベースや解析ツールの利⽤コストの低減• セキュリティを担保したヒトゲノム解析
環境の構築

ゲノム医学センター内の数千⼈規模の全ゲノム情報について、オンプレミスや既設スーパーコンピュータに AWSを加えた 3拠点を統合したハイブリッドクラウドシステムの運⽤開始に⽬途がたちました。また、国際共同学位のための場としての実装ができました。さらに、セキュリティに関して配慮しつつ、オンプレミスや既設スーパーコンピュータの解析パイプラインを AWS上においてもほぼシームレスに実⾏できる設計が実現できました。今後、ハイブリッドクラウドシステムの各⻑所を最⼤限に活かし、AWSをクラウド拠点として活⽤していきます。

⻑﨑 正朗⽒
⼭⽥ 亮⽒
松⽥⽂彦⽒

国⽴⼤学法⼈ 京都⼤学 ⼤学院研究科附属ゲノム医学センター 特定教授
国⽴⼤学法⼈ 京都⼤学 ⼤学院研究科附属ゲノム医学センター 教授
国⽴⼤学法⼈ 京都⼤学 ⼤学院研究科附属ゲノム医学センター 教授・センター⻑

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2020年4⽉30⽇作成”

⼤学院研究科医学附属ゲノム医学センター
業種:

学校法⼈

従業員数:

：5477名（2019年5⽉1⽇時点）

ヒトゲノム情報などのライフサイエンス分野
における超⼤規模ヘテロデータに対し、情報科学・数理統計学の知識を基にスーパーコン
ピュータを活⽤して解析を⾏い、新たな知識を発⾒するための研究を⾏っています。特に、多因⼦型遺伝病や癌を解析対象とすることで、次世代の疾患解析モデルの構築を⽬指した研究を進めています。
http://www.genome.med.kyoto-u.ac.jp/index.html

ご利⽤中の主なAWSサービス
Amazon EC2
Amazon S3
Amazon S3 Glacier
Amazon FSx for
LustreAmazon Workspaces

Amazon Parallel
ClusterAWS Direct Connect

国⽴研究開発法⼈ 理化学研究所 ⽣命医科学研究センター
全ゲノム、トランスクリプトーム、シングルセル解析が可能となり、今後のヒト由来データへの対応も⾒据えた、クラウドアーキテクチャ、グランドデザイン及びセキュリティー案を設計
ビジネス要件AWSを選択した理由

AWS導⼊後の効果と今後の展開• オンプレミス解析環境のキャパシ
ティ枯渇や、構築・管理に掛かるコスト低減要求の解決• AWS活⽤による品質向上、コスト低減、納期短縮• オンプレミスでのシステム更改に掛かる費⽤と⽐べ、約 2 分の1 以
下のコストに低減• ヒト由来データを安全にクラウド
環境で利⽤できるための、規定・ガイドライン整備• ヒト全ゲノム解析時間の短縮• イルミナ社/MGI社製のシーケンサからクラウドサービスへのデータ
連携性“• AWSにおける運⽤保守性、セキュリティコンプライアンス、運⽤実
績、可⽤性、性能拡張性• 豊富な技術情報、ホワイトペー
パー等と、開発や運⽤のノウハウの得やすさ• AWSプロフェッショナルサービス
活⽤による業務の特性を踏まえた
技術コンサルティング経験• ヒト由来データをクラウドで安全に扱うため不⾜していたガイドラ
イン項⽬の洗い出し• Amazon Parallel Cluster / Amazon
FSx for Lustre を活かした伸縮⾃在なHPC環境の実現

国⽴研究開発法⼈ 理化学研究所
⽣命医科学研究センター
業種:

学術・開発研究機関

従業員数:

：650名
（2020年1⽉1⽇現在）

新たな医学への貢献を⽬指し、ゲノム機能や⽣体がストレスへ応答するシステムに着⽬して、ヒト疾患の発症機序や治療法に関する最先端の研究を⾏ないます。

• 全ゲノム解析も踏まえた実現性検証等を今後は実施
https://www.ims.riken.jp/

国際研究コンソーシアム“FANTOMプロジェクト”の代表機関、“Human Cell Atlas”シングルセルプロジェクト、ヒト全ゲノムシーケンスプロジェクトなど国内及び国外との共同プロジェクトで求められる柔軟性、汎⽤性及び⾼いセキュリティーを確保できる環境をAWSで実現することが可能になりました。
粕川 雄也⽒

国⽴研究開発法⼈ 理化学研究所 ⽣命医科学研究センター⽣命医科学⼤容量データ技術研究チーム チームリーダー

⽥上 道平⽒

国⽴研究開発法⼈ 理化学研究所 ⽣命医科学研究センター 応⽤ゲノム解析技術研究チーム 上級技師
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ご利⽤中の主なAWSサービス
Amazon EC2
Amazon S3”

Amazon Parallel
Cluster

Amazon S3 GlacierAWS Storage
Gateway

Amazon FSx for
LustreAWS Direct Connect

Amazon EFS

⼤学共同利⽤機関法⼈

⾼エネルギー加速器研究機構

⼤強度陽⼦加速器内における陽⼦のふるまいを可視化するシミュレーションをAWS上で展開、⾼速処理することで計算時間を 10 分の 1 に短縮
ビジネス要件AWSを選択した理由

AWS導⼊後の効果と今後の展開• より多くの陽⼦を加速できる加速器の運転条件を⾒つけ、加速器ユーザーがより迅速に研究成果をあげられるようにする• オンプレミスと⽐較して計算資源を俊敏に、かつ弾⼒的に利⽤可能• AWSのGPUを活⽤することで、オンプ
レミスのCPU環境と⽐較し、シミュレーション実⾏時間を1/10に短縮• 加速させた陽⼦が加速器内部の真空ダク
ト等に衝突し「放射化」すると実験が滞ってしまうため、この放射化の影響を最⼩限にする• シミュレーションでよい運転条件（各電磁⽯の強さ等）を⾒つけたいが、⼀つの運転条件シミュレーションで数⽇かかる場合もあり、この時間を短くすることで効率的によい運転条件を⾒つける“• クラウドの⽼舗ならではの豊富な技術情報によりスムーズに研究利⽤が可能• 豊富なインスタンスラインナップ
から、シミュレーションに最適なインスタンスが選択可能• 計算資源を並列で⼤量利⽤することで、パラメータを変えた複数シミュレー
ションの同時実⾏を実現• 実験とシミュレーションを組み合わせた最適な運転条件の探索を効率化• 今後はシミュレーション結果の可視化やIoTを活⽤した加速器の運転状況のリモート監視等でのAWS活⽤に期待

⼤学共同利⽤機関法⼈
⾼エネルギー加速器研究機構
業種:

研究機関

従業員数:

約800名

⼤学共同利⽤機関法⼈⾼エネルギー加速器研
究機構は、⽇本の加速器科学の総合的発展の国際的な拠点として、国内外の研究者が最先端の研究施設等を⽤いた共同利⽤・共同研究を 実施し、⼈類の知的資産の拡⼤に貢献。総合研究⼤学院⼤学の基盤機関として、また⼤学との連携•協⼒により⼤学院学⽣を受け⼊れ、加速器科学関連分野の⼈材を育成。

https://www.kek.jp/

シミュレーションの実⾏時間をこれまでの1/10に短縮することができ、さらに並列で複数の運転条件のシミュレーションを⾏えるようになったことで、⼤強度陽⼦加速器
における陽⼦運動に関して理解がより進みました。特に、将来の⼤強度化において障壁となる現象も明らかになりつつあり、その対策も考えられるようになりました。
今後も、AWSの利⽤は⼤強度陽⼦加速器の性能向上に有効であると確信しています。
栗本 佳典 ⽒

⼤学共同利⽤機関法⼈ ⾼エネルギー加速器研究機構 加速器研究施設 准教授© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

ご利⽤中の主なAWSサービス
Amazon EC2
Amazon S3”

学校法⼈熊本学園 熊本学園⼤学
教務システム等において、需要変動に応じたサーバリソースの増減を可能とし、コスト削減と安定運⽤の両⽴を実現。学内からAWSに対してSINET5経由でのセキュアなアクセスを実現。
ビジネス要件AWSを選択した理由

AWS導⼊後の効果と今後の展開• ⾼負荷となる履修登録時期においても安定したサービス提供が可能な環境の整備• ⼤規模私⽴⼤学での運⽤実績• ⾼負荷となる履修登録時期においてもインスタンスタイプの変更により安定稼働を実現• オンプレミス環境の場合に発⽣す
る過剰リソース調達からの脱却• 学内からSINET5経由でアクセス可
能な環境の整備• 法定停電対応やUPS維持などの運⽤コストの削減• AWSにおける運⽤保守性、セキュリティコンプライアンス、可⽤性、
性能拡張性• Direct ConnectによるSINET5との直接接続環境を提供• 豊富な技術情報、ホワイトペー
パー等と、開発や運⽤のノウハウの得やすさ• 需要に応じた柔軟なリソース配置
によりコストを最適化• メトリクスをトリガーにアクショ
ンを⾃動化• 今後は、更なるマネージドサービ
スの利⽤やAWSでの認証系の冗⻑化を検討

学校法⼈ 熊本学園

業種:

学校教育

学⽣数:
従業員数:

5,201名(2020年5⽉1⽇現在)

1942年に東洋語学専⾨学校としてスタートし、2022年に創⽴80周年を迎える。
5学部、5研究科において、経済、商業、経営、
外国語、社会福祉に関する専⾨学術の理論を深く教授研究し、多様な地域社会の発展への⼈材養成に貢献する⽂系総合⼤学
https://www.kumagaku.ac.jp/“

教学事務システム、ポータルシステム及び⼤学ホームページなどアクセスの増減が激しいシステムをクラウド環境へ移⾏することにより、履修登録や合格発表、災害発⽣時の案内などアクセス負荷が増⼤する時期においても安定した運⽤が可能な環境を実装することができました。
森⼭

寛⽒

⽥中

優貴⽒ 学校法⼈熊本学園 熊本学園⼤学 ICT統括室 係⻑

⼭⽥

真⼤⽒ 学校法⼈熊本学園 熊本学園⼤学 ICT統括室

学校法⼈熊本学園 熊本学園⼤学 ICT統括室 室⻑

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ご利⽤中の主なAWSサービス
ご利⽤中の主な
AWSサービス
Amazon EC2
Amazon S3
Amazon CloudWatch”

Elastic Load
Balancing
AWS Backup
AWS Direct Connect

学校法⼈ 札幌学院⼤学
Moodle利⽤急増対策、職員のテレワーク環境の迅速な構築に AWS を採⽤
学校法⼈ 札幌学院⼤学

ビジネス要件AWSを選択した理由

AWS導⼊後の効果と今後の展開• 全学に対しMoodleの安定的な提供• 構築の迅速さ、変動するリクエス
トへの追従、セキュリティ• Moodleの利⽤急増下でも安定したサービスの提供が可能• 豊富な技術情報や公開されているノウハウの多さ• 仮想デスクトップ基盤を利⽤し職員のテレワーク環境を構築• 既存AWS環境で得た構築知識• 新キャンパス開設後の複数キャン
パス間の連携における活⽤• オンプレのデータを扱う事務職員のテレワーク環境のニーズ• 社会状況に応じたリソースの増減
に対応

“

業種:

学校教育

学⽣数:
従業員数:
学⽣数:

2,959名(2020年5⽉1⽇現在)

1968年に創⽴された私⽴⼤学。1984年に現在の札幌学院⼤学に改称し現在に⾄ります。

https://www.sgu.ac.jp/

北海道胆振東部地震による⼤規模ブラックアウトの経験を踏まえ、本学では、公式
WebサイトをオンプレミスからAWSに移⾏し、災害時にも安定して情報提供できる環
境を整えました。新型コロナウイルス感染症対策のように状況が急激に変化する中でも、AWSは、遠隔授業を⽀えるMoodleの安定的なサービス提供や、Direct Connectによりイントラネットに接続されたWorkSpacesを利⽤して職員がテレワークを⾏う環境などを短期間で構築することができ、本学の教育環境を⽀えています。
河⻄ 邦⼈⽒ 札幌学院⼤学学⻑
原⽥ 寛之⽒ 学校法⼈札幌学院⼤学 情報処理課© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

ご利⽤中の主なAWSサービス”

Amazon EC2

Amazon RDS

Amazon ElastiCache

Amazon EFS

Elastic Load
BalancingAmazon WorkSpaces

AWS Direct Connect

AWS Directory
Service導⼊事例：国⽴研究開発法⼈ 国⽴循環器病研究センター様＜課題＞
全国の医療機関からの情報収集活⽤を開始することになり、情報量の急増への対応環境の設計が必要でした。
＜AWSクラウドによって得られた効果＞• スムーズな移転。
• ⾼い安全性。
• インフラ運⽤負荷の軽減。

アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由
クラウドインフラストラクチャの構築にあたっては、「公募型企画
競争」による⼊札を実施しました。クラウド利⽤を想定した情報セ
キュリティポリシーの策定も、⼊札仕様書に反映させました。
加えて、サーバーを個別にクラウドへ移⾏するのではなく、ネット
ワークシステムそのものをクラウドへ移⾏するという計画だったた
め、インフラストラクチャの選定の際は特に VLAN 数などネット
ワークの柔軟性を重視しました。
これらの要件を基に、評価委員会での⽐較検討の結果、アマゾン
ウェブ サービス (AWS) が私たちの要件をすべてクリアする最適なイ
ンフラストラクチャであると判断し、採⽤を決定いたしました。
AWS でのシステム構築にあたっては、三井情報 (MKI) の⽀援を受け、
Hinemos によるモニタリングインフラストラクチャ、Logstorage
によるログ管理インフラストラクチャを構築しました。
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https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/national-cerebral-and-cardiovascular-center/

Clemson University :110万vCPUを使⽤した機械学習

必要な時に⼤量のリソースを使⽤して研究を推進

トピック推定の研究(⾃然⾔語処理)• ⽂書集合を元にトピックを推定できるように学習• 学習プロセスをAWSで並列化して実⾏

スポットインスタンスを活⽤• 2017年8⽉26⽇、同時稼働vCPU数が110万コアを達成(右図)• スーパーコンピューターも含めた中で世界最⼤規模のクラスタ• ⽶国東部(バージニア北部)リージョンのみ使⽤© 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

https://aws.amazon.com/blogs/aws/natural-languageprocessing-at-clemson-university-1-1-million-vcpus-ec2spot-instances/

【活⽤例】新しい住⺠サービスの提供
クラウドに⾏政のオープンデータや⺠間データを格納し、Web、モバイル、AIスピーカーなどの数多くの住⺠接点を通じて情報を発信する

⼦育て
情報

防災
情報

観光
情報

官⺠連携オープンデータ基盤
オープンデータ

⺠間データ

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