2019年11月

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【やってみた】超簡単データ分析!H2O Driverless AI を使ってみた

こんにちは。
てくさぽ BLOG メンバーの河野です。

突然ですが、「Driverless AI」ってご存知ですか?

近年データ量はますます増加の一途をたどっていますが、このいわゆるビッグデータを AI を利用して分析・予測をするソリューションが、この Driverless AI です。
Driverless AI は、汎用的な AI(強い AI)ではなく、特化型の AI(弱い AI)の位置づけです。つまり、機械学習が欠かせない AI になります。

「機械学習ってすごく大変だ…」と、つい先日まで私もそう思っていました。

しかしこの Driverless AI は、なんと機械学習の自動化ツールが備わっており、高度な知識やスキルを持たずともいとも簡単に扱えるのです!

とはいえ、「本当に初心者でもできるのかな?」
ということで、今回実際にその Driverless AI を試してみました!(ちなみに私はデータ分析は未経験です)

 

H2O社が開発したDriverless AI

Driverless AIという製品は米国の AI エリート集団、「 H2O.ai 」が開発したソリューションです。

今までデータ分析や予測といった業務は専門家が行っていましたが、Driverless AI は その専門家に成り代わり、業務の一部を引き受けてくれます。そのため、スキル面での人材確保でもう頭を抱える必要はありません!

専門的な知識がなくても Driverless AI を使ってデータ分析や予測業務等、日々増加するデータを活用することができるため、ますますビジネスチャンスを広げられるでしょう。

 

Driverless AIを使った不動産売買価格のシミュレーションモデル作成

今回の環境

  • ノートPC(CPU : i5-8350U 1.7GHz、メモリ : 8GB、HDD:238GB、OS : Windows10)
  • 分析データ(今回はREINS のウェブサイト「REINS Market Information」を検索して入手した不動産売買データ)

Driverless AI の導入環境については、H2O.ai 社 Web ページ「Driverless AIのインストールとアップグレード」に記載されています。

Linux X86_64、IBM Power、Mac OS X、Windows10 Pro の環境をサポートしています。
Windows10Pro 版は GPU のサポートがありませんが、今回はすぐに試したかったので、普段業務で使っている自分のノート PC に導入してみました。仕様としては、最小メモリが 16GB 以上となっていますが、使っている PC のメモリは 8GB しかありません。これも「普段使いの自分の PC で動くかどうか」というの1つの実験です。

 

Driverless AI の導入手順

1. Driverless AIのアプリケーションのダウンロード・導入

H2O.ai 社のホームページを読みますと、Driverless AI の導入パッケージは、それぞれの環境ごとに docker、RPM、DEB 等、複数用意されております。Windows10Pro のガイドを読むと、docker と DEB イメージの2種類用意されていました。
ここに docker イメージ利用は推奨しない、と書かれていますので、素直に DEB イメージで導入することにします。

ただし、DEB インストールをする場合でも、普段使いの Windows10 を若干カスタマイズしないと使えません。それは、Windows に Linux(Ubuntu)を導入してその上で Driverless AI が動くのです。ただその設定は、比較的簡単で、Windows10 の設定画面を呼び出して「Windows Subsystem for Linux(WSL)」を ON して、この環境にUbuntu 18.04 LTS(Microsoft Storeから無償で入手)を導入するだけです。

この導入に関しては、YouTube を参考にすると誰でもセッティングできます。素晴らしい世の中になりました。

Ubuntu を WSL に導入した後は、H2O.ai のホームページから DEB イメージの導入パッケージを自分の PC へダウンロードするだけですが、このサイズが半端ない(3GB以上)ので、ネットワーク環境によっては少々時間がかかります。

ダウンロードが完了した後、DEBイメージからインストールを実施しました。
DEB からの導入については、Linux である Ubuntu のプロンプト画面からコマンドで実施します。詳細は割愛しますが、H2O.ai 社のホームページ通りにコマンドを実行すると Ubuntu に詳しくない人でも知らずに導入ができますので、ぜひお試しください。

さあ、さっそく Driverless AI を使ってみたいところですが、その前に、H2O.ai 社が許可している21日間有効なトライアル・ライセンスを取得しておきます。
このトライアル・ライセンスの取得がとても簡単でした。H2O.ai 社のホームページから Web 申請をすると10分ほどでライセンス・キーがメールで送付されます。

図1:トライアルキーの申請書画面

すでに稼働しているDriverless AIですが、使う時はブラウザ(Google Chrome を使いました)からポート番号を呼び出して実行します。これはどのオペレーティングシステムの環境でも同じ手順になります。今回は、自分の PC で動いているので “http://localhost:12345” を指定しました。

図2:検索バーでlocalhost:12345 を指定

図3:サインイン画面に遷移

図3のサインイン画面に任意のユーザー ID とパスワードを入力して Driverless AI の GUI 画面を立ち上げました。ライセンスを要求してきますので、入手済みのトライアル用ライセンス・キー(かなり長い)をコピペで適用して、すぐに使えるようになりました。

この間サイズが大きいのでダウンロードに時間がかかりましたが、そのほかの設定や導入は至ってシンプルな印象です。慣れていない方には、ややこしいと感じられるかもしれませんが、YouTube などでも説明されていますし、「何とかなる」と感じました。

 

 

2.分析モデル作成

今回の検証では、現実にある業務として、不動産の売り出し価格を機械学習させて適切な(売れ残らず、利益もとれる)販売価格の推論モデルを作成しました。

Driverless AI で以下の3つのステップを実行します。

  1. データアップロード:
    不動産売買データを Excel で表にし、そのExcelファイルを Driverless AI へドラッグ&ドロップ。
  2. ターゲットを選択:
    GUI メニューを使って列名をクリック。
  3. Experiment -モデル作成実行-:
    GUI 画面の赤枠のボタンをクリック。

図4:不動産価格情報を検索したのち、画面のコピーから作成したファイル

図5:Driverless AI実行画面

以上の処理はすぐ終わりましたが、検索画面コピーだけで作った図4のデータはテキスト・データだけのため(例えば価格は、150万円という表示であって、1,500,000という数字ではない)、回帰解析は作成されませんでした。

統計解析のプロから見ると当たり前のことなのでしょうけれども、初心者には、ファイルを与えてみて、試して、目で見れた結果が大事なのです。

そこで、最初に使ったデータの ”単価”、”専有面積”、”駅からの徒歩時間”など、数値であるべきものは数値に変換してみました。(図6参照)

図6:価格等を数値データ変換したファイル

この図6の Excel ファイルを使って再度 Driverless AI の機械学習ステップ1から3を実行したところ、今度はモデルが作成されました。

「本当に初心者でもできたー!」

 

ただし、GPGPU を持たないWindows10Pro版 のため、Driverless AI のデフォルト値ではなかなか機械学習が終わらず…途中で実行をキャンセルし、パラメーターを操作して低い精度に変更してから(といっても操作はマウスでクリックするだけです)、ステップ3を実行したところ予測モデルが完成しました。

こんなところも GUI オペレーションでやりながら対応していけるのは、ありがたい。

 

納得のすごさ!Driverless AI

今までのツールでは、学習データを作った後もデータ欠損やどのパターンで推論するのか等のデータ整備作業を行わないと予測モデルが作成できなかったり、データ整備後もどのような分析を行うかをデータ・サイエンティストが試行錯誤する、というプロセスが必要でした。

が、この Driverless AI は、ある程度のデータ欠損には自動対応してくれます!さらに推論パターン(推論モデル)もデータから自動判断して予測モデルを作成してくれるのです!
そのため、本当に AI や機械学習の初心者でも推論モデルを作成することができてしまいました!

完成した予測モデルの精度は、実際の販売価格と比較することでわかります。
また、さらに性能アップをしたい場合は、インプットするファイルのデータの数を増やしたり、精度パラメーター (GUI から簡単に増減できます)を上げるなどしてとても簡単に実施できそうです。次は、こうしたチューニングをやってみたいと思います。

※ノート PC での実行では、データ数を増やすと演算負荷増大に繋がり、相当時間がかかる可能性があります。このような場合は、機械学習計算性能を最大化する GPGPU 演算が可能なサーバー環境(IBM PowerAC922 のように NVIDIA TeslaV100GPU を搭載するサーバー)で実行すれば、推論モデルは、より高速で作成できます。

※弊社では、AC922 で Driverless AI の実行環境(PoC 環境)の貸出しをしています。是非こちらもご活用ください!
IBM AIソリューション PoC環境ご利用ガイド

 

まとめ

ビジネスで利用する AI で重要なことは、ビジネス課題の解決に役立てるということです。

例えば、製品生産計画策定のために統計解析ツールや AI を使った生産予測をすでに行っている企業においてスムーズに業務が遂行されているケースはいいのですが、解析課題が多すぎて現状体制ではこなせなくなっている場合は、なにかしらの対策をしなければなりません。

しかし、通常の統計解析ツールや AI を使いこなすためにはかなりの勉強と経験を必要とするため、すぐに解決できないことが多いようです。育成ではなく外から人材確保するにも、企業間での採用競争が高まっており、なかなか優良な人材を確保できていないのが実情ではないでしょうか。

また、たとえ技術者がいたとしてもその人材が退職してしまうと途端に業務が滞ってしまう、という懸念もあります。

業務の AI 化というのはこれらの課題を補ってくれるツールである一方、使いこなすのもとても大変です。そのような状況において、AI を使った分析業務を簡略化したり既存の業務の補足をしてくれる Driverless AI は、まさに今の時代に待ち望まれていたソリューションだと言えるでしょう!

 


この記事に関する、ご質問は下記までご連絡ください。

エヌアイシー・パートナーズ株式会社

技術支援本部

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2021年03月25日

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2021年03月08日

ハイブリッド/マルチクラウドの環境に最適なセキュリティ基盤 「IBM Cloud Pak for Security」の3つの価値

DX の推進にともない企業が利用するクラウド環境は拡大し、システムやアプリケーションはこれまで以上に複雑化しています。 これによって、現状でも充足していないとされるセキュリティ担当者の仕事は多忙を極めています。また、リソースをさらに増強するのが難しいため、セキュリティリスクは高まる懸念があります。 本記事では、ハイブリッド/マルチクラウド環境でのセキュリティの課題とその対策について考察します。   サイロ型の運用では困難になった、 複雑な IT環境のセキュリティインシデント対応 これまでの企業のセキュリティ対策方法は、異なるベンダーの検知・防御のためのセキュリティ製品やソリューションを複数導入し、それぞれで運用管理していました。 しかしこの方法ではツールが増えすぎて収拾がつかないばかりか、ツールとログの断片化と分断化が進み「セキュリティサイロ」が生じてしまいます。また、導入しているセキュリティ製品やソリューションも単体機能ではセキュリティ保護に貢献するものの、相互に連携することができなければ企業全体を一貫したポリシーでIT環境を守ることが難しくなり、より高度なセキュリティ脅威の検知をすることは極めて困難です。 特に IT環境のクラウドへの移行が進んでいる現状においては、オンプレミス環境だけでなくクラウド環境のログも収集しセキュリティ保護対象とする必要があるため、すべて人力で対応をすることが現実的ではありません。 この問題に対処し、高度な脅威を検出・対応するために大企業などを中心に導入されているのが、ログを一元管理し相関分析することでインシデントになりうる脅威を検知する「SIEM*」製品です。 SIEM製品によって、今まで検知できなかったセキュリティ脅威を検知することができるようになりますが、インシデントが発生した後の対応までを自動化・効率化できないため、インシデントの状況把握や調査、対応にかかる時間が長くなり、解決までに時間がかかることが課題となっています。 *SIEM(Security Information and Event Management : セキュリティ情報・イベント管理)   セキュリティ製品の情報を一元的に探索する 「IBM Cloud Pak for Security」 ハイブリッド/マルチクラウド環境全体で脅威に対するより深い洞察を得るために、既存のセキュリティ・ツールをより迅速に統合できるように支援するのが、ソフトウェア・プラットフォーム「IBM Cloud Pak for Security (以下 ICP for Security )」です。 ICP for Security は、世界中で 1,000 以上の組織によってすでに採用されている Red Hat OpenShift エンタープライズ・アプリケーション・プラットフォームを含むコンテナ化されたソフトウェアで構成されます。 ICP for Security は、オンプレミスやパブリック/プライベートクラウドが混在する複雑な IT 環境下でも、様々なログやデータソースに1つの画面から「横串通し」にアクセスすることができます。 そのため、セキュリティ製品からログやデータを移動する必要はありません。複数の SIEM、エンドポイント検出システム、脅威インテリジェンス・サービス、IDリポジトリー、クラウド・リポジトリーなどのサード・パーティー製ツールとデータソースに ICP for Security を接続し、アクセスすることができます。 それにより、企業内のサイロ化されたすべてのセキュリティ・ツールのデータから「セキュリティリスクの検出」、「インシデントの発見と通知」、「脅威に対する詳細な分析情報の作成」、「対処方法の洗い出し」、「修復の自動化」など、インシデントの状況把握と調査、およびその対応を単一のコンソールで、かつ省力化して実行することが可能です。   ICP for Security の3つの価値 ICP for Security を導入することで得られる価値を3つに絞って紹介します。   1.脅威インテリジェンスによるセキュリティ脅威への対応の迅速化 複数のフィード、プラットフォーム、およびそれを使用する他のソースなどが脅威インテリジェンスとして世の中に存在していますが、自身に最も重要なものを探すためにふるい分けるのは簡単ではありません。 Threat Intelligence Insights では、組織との関連性によって優先順位付けされた実用的な脅威インテリジェンスを使用し、環境をスキャンして影響を受けているかどうかを確認できます。 また、各脅威がどの程度関連しているかを簡単に確認でき、「影響を受けているかどうかの確認」ツールを使用すると、接続されたデータソースの手動または自動スキャンを実行できます。 環境内で脅威が見つかった場合はケースを自動的に作成して、さらに調査を進めることができます。 これにより、脅威を検知しその対応を進めることができるようになるのです。   2.隠れている脅威を見つけ出し、リスク・ベースの意思決定力を向上 今までは統合ログストレージへデータを収集し分析することが主流でしたが、ICP for Security が構築するセキュリティ・エコシステムは統合ログストレージへデータを集めません。逆に ICP for Security から各種データソースにアクセスすることで、最新のログを対象にした高速検索を可能にしています(フェデレーション検索)。 セキュリティ管理者は「Data Explorer」から IPアドレスや URL、ハッシュ値、IoC* などの条件を指定して検索するだけで、個々のツールやシステムにアクセスする必要がなく、接続しているシステムやツールのデータソースから必要な情報を迅速に探し出すことができ、関連性を発見しインシデントへの対応を速やかに実施することができるようになります。 *IoC (Indicators of Compromise) : 侵害指標、痕跡情報、脅威のインディケーター   3.ナレッジを共有し、脅威への対応力の強化と修正時間の短縮を実現 ICP for Security はインシデントへの迅速な対応を支援するため、統一されたインターフェースによってクライアント・ワークフローに接続し、セキュリティ対応の調整および自動化することが可能です。 また、ワークフロー機能にはインシデントの発生状況や調査結果、その対応履歴を記録する「インシデント管理」ソリューションも含まれています。過去のインシデント対応の記録を参考にすることで、インシデント発生時の対応を効率化できます。 このワークフロー機能を使用することにより、チーム内でのナレッジの共有とともに属人性を排することが可能に。インシデント対応プロセスの高度化による複雑なサイバー脅威への対応力の強化と修正時間の短縮を実現して、チームがセキュリティに割ける時間を増やすことができます。   統合プラットフォームへのシフトを支援する IBM のアプローチ セキュリティリスクは、実際に発生した場合、甚大な影響と莫大な損害を企業や組織に与えます。 そのため、多くの企業や組織が最新の脅威への対応に新しいセキュリティ・テクノロジーを迅速に導入します。また、分断されてうまく相互機能しない複数のツールをなんとかやりくりします。 今後ハイブリッド/マルチクラウド環境の拡大とともにインシデントの脅威が高まる中で、連携しない複数のツールを使い続けることにより生じる問題を解決するためには、よりオープンなテクノロジーと各ツールをつなぎあわせることができる統合プラットフォームにシフトすることが必要です。 ICP for Security のアプローチはまさにこの要件に合致しており、単一の簡素化されたインターフェース内にセキュリティ・スタックのすべての層をまとめられる可能性を持っています。 ICP for Security は、オンプレミス、プライベート、およびパブリッククラウドなど、どこでも実行できるため、様々な環境下にあるソースから大量のセキュリティ・データを把握するのに有効なソリューションです。 オープン・テクノロジーをベースとするソリューションを使用することで、すでに使用しているツールへオープンに接続でき、相互運用性を促進します。 また、一元化された統合検索機能と統合インシデント管理機能は、状況把握や調査・分析、具体的な対応の効率向上につながるだけでなく、データを複数のツールで効率的な分析ができるように均質化するため、既存のツールの利用率も上がります。 さらに、8,000名を超える専門家と10ヵ所の研究開発拠点を擁する世界最大規模のセキュリティ・エキスパート集団「X-Force」による最新の脅威情報や、セキュリティトレンドを提供されることも、ICP for Security 利用の大きなメリットの1つです。 これまで各企業はセキュリティ・データを1ヵ所に集めようと努力してきましたが、すべての情報ソースを網羅した最新情報のアップデートを維持することは難しく、セキュリティ・チームはさらにデータの移動に時間とお金を費やす結果となりました。 この現象はマルチクラウドの世界ではますます顕著となり、セキュリティ・チームにはさらに大きな負担となるため、迅速な対応を難しくさせます。 しかし、セキュリティ・データを保管場所から移動させる必要がない ICP for Security を利用すれば、投資をさらに活用し、従来は網羅できなかった情報ソースに隠れていた脅威を確認して、より良いリスク・ベースの意思決定を行うことも可能になるのです。   DX の進化を支える基盤 - IBM Cloud Paks レガシーシステムの問題点を解決し、オープンなコンテナ技術によるアプリの可搬性の向上とオープンなオーケストレーションによる管理・運用の効率化を実現するのが、プラットフォームを最適化する IBM のソリューション「IBM Cloud Paks」です。 IBM Cloud Paks は、エンタープライズにおけるユースケース別に6製品をオンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ・コンピューティングと同じアーキテクチャーで提供しており、これらを活用していくことでモダナイゼーションを効率的に進めていくことができます。 また、企業固有のアプリケーション、データ、ワークロードの要件に対応する最適なアーキテクチャーと手法を選択できます。 IBM のハイブリッド・マルチクラウド・プラットフォームは、Linux や Kubernetes などのオープン・テクノロジーに基づいているため、選択したクラウド上でデータやアプリケーションを安全に展開・実行・管理でき、将来にわたってロックインされるリスクもありません。     この記事に関するお問合せ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 企画本部 事業企画部 この記事に関するお問い合せは、「こちら」からお願いします。   参考情報 (製品情報) IBM Cloud Pak for Security (資料) IBM IBM Cloud Pak for Security 製品 (資料) IBM Cloud Paks シリーズ ご紹介資料 (資料) サイバー脅威対応製品アップデート (IBMサイト) IBM Cloud Pak for Security  

2021年02月19日

ハイブリッド/マルチクラウド環境の効率的な管理を実現し、クラウドのメリットを最大化する「IBM Cloud Pak for Multicloud Management」

今後の基幹業務システムは、クラウド化・コンテナ化が進み、オンプレミス、クラウドを問わず稼働します。 クラウド環境とオンプレミス環境/プライベートクラウドを併用するハイブリッドクラウド、もしくは複数のクラウド環境を併用するマルチクラウドで稼働する企業システムの一元管理を実現するためには、従来の SoR* のシステム、およびクラウド・ネイティブな SoE*システムを、シンプルに統合管理していくことが必要になります。 この記事では、複雑化するマルチクラウド管理の現状を解説するとともに、ハイブリッド・マルチクラウド環境に対応し、効率的に IT基盤を管理する「IBM Cloud Pak for Multicloud Management」をご紹介します。 *SoR (System of Records): 「記録のためのシステム」の意味。社内に従来から存在する分断化されたレガシーシステム。 *SoE (System of Engagement): 顧客とのつながりを作り・維持し、絆を生むために、顧客視点をもとに構築した新しいITシステム。   これからのIT基盤管理における中核は、 ハイブリッド/マルチクラウドの統合管理 業務の効率化・生産性向上の実現を目的としたクラウド・ベースのサービスを利用するために、オンプレミス環境だけに留まらず、ハイブリッドクラウド、もしくはマルチクラウドを活用する企業が急増しています。 ところが、戦略的にハイブリッド/マルチクラウド環境を活用している企業はあるものの、効率的な管理ができている企業はまだ限られているのが現状です。 オンプレミス環境だけではなく、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドを積極的に活用する "ハイブリッド/マルチクラウド戦略" は、プライベートクラウドとパブリッククラウド双方の最も良い点を組み合わせるため、莫大な価値を企業にもたらします。 一方で、この複雑なハイブリッド/マルチクラウド環境には、混在するアプリケーションやシステム基盤およびデータ、複数のクラウドと複数ベンダー、そしてクラウド・テクノロジーには、それぞれベンダー独自の運用・管理ツールを利用する必要があります。 それぞれの環境が独立した管理となるため、クラウドのコストと管理の最適化を運用管理上の大きな課題として挙げる管理者も少なくありません。 これからマルチクラウド環境の導入を検討している方は、複数の環境を管理することが必要となること、また、この課題を解決する必要があることを理解しなくてはなりません。 ハイブリッド/マルチクラウド環境を効率的に管理するには、最適なパフォーマンスと利便性を維持しながらコストをコントロールできるだけでなく、セキュリティも保護できなければなりません。また、ハイブリッドクラウドの要件に合わせて、オンプレミスのレガシー・ネットワークを改良する必要もあります。 クラウド環境との効率的な連携を実現するためのネットワークには、信頼性・柔軟性・拡張性・安全性が求められます。運用負荷の軽減と柔軟性の確保を目的に、仮想化および自動化テクノロジーを活用しネットワークの管理を簡素化することで、更なる運用効率の向上を検討する必要がでてきます。 つまり、基幹業務のクラウド化・コンテナ化が進み、オンプレミス、クラウドを問わず複雑なハイブリッド/マルチクラウド環境を活用する今日の企業がこれらの課題を解決するためには、企業システムが稼働する環境を効率的に管理する「一元管理」の実現が必要なのです。 例えば、どの環境でどのアプリケーションが稼働しているのか、そのアプリケーションの負荷がどの程度なのか、を把握しコントロールすることで、アプリケーションの負荷を最適化し、無駄なアプリケーションの稼働を削減することができます。 それによってクラウド環境で利用するリソースを最適化できるため、コスト削減につながります。 今回ご紹介するようなオールインワンのハイブリッド/マルチクラウド管理ソリューションは、管理コストを削減するだけでなく、環境の選択肢を拡大します。 また、セキュリティとガバナンスを向上させ、ワークロードごとのニーズに基づいた柔軟なアプリケーション展開を可能にします。   ハイブリッド/マルチクラウド環境の統合管理ソリューション「IBM Cloud Pak for Multicloud Management」 「IBM Cloud Pak for Multicloud Management (以下、ICP4 MCM)」は、Red Hat OpenShift 上で稼動し、ハイブリッド/マルチクラウド環境を統合管理するソリューションです。 ICP4 MCM は、ハイブリッド/マルチクラウド環境全体にわたって複数の kubernetesクラスタを統合管理し、ガバナンスの強化、VM/コンテナ基盤のプロビジョニングの自動化、および共通化を提供します。 さらにアプリケーション展開後には複数のソースからのイベントを統合し、SoR/SoE 問わず統合モニタリングを実施することで障害の解決を速やかに行うことができ、可用性の向上にも寄与します。   ICP4 MCMの3つの価値 ICP4 MCM の機能は大きく「インフラ管理」「マルチクラスタ―管理」「イベント管理/アプリケーション管理」の3つに分けられます。 概要は以下の図になります。 これらの機能も含めて、ICP4 MCM が提供する価値は大きく以下の3つです。 ハイブリッド/マルチクラウド環境への仮想マシン/コンテナの迅速な展開 (「インフラ管理」「マルチクラスタ―管理」機能) イベント統合・統合モニタリングによる問題判別と解決スピードの向上 (「イベント管理/アプリケーション管理」機能) オープン・テクノロジーのサポートを提供するマルチクラウド運用管理基盤 (IBMによるサポート) それぞれについて説明をしていきます。   1.ハイブリッド/マルチクラウド環境への仮想マシン/コンテナの 迅速な展開 ICP4 MCM は、オンプレミスやプライベートクラウド、パブリッククラウドを併用するハイブリッド/マルチクラウド環境において、仮想マシン/コンテナの展開を自動化することでサーバーの構築作業を最小限にし、アプリケーションの展開を素早く実施できます。 仮想マシンの展開はテンプレートから行うため、同じアプリケーションを複数の環境(例えば、オンプレミス環境と IBM Cloud環境それぞれ)へ展開することができます。コンテナ環境においては、複数の kubernetesクラスタを統合管理することができるため、クラスタをまたがったアプリケーションの一貫したデプロイ、アップデート、管理を実現でき、リソース効率を最大化します。 アプリケーションの展開を速めることで、お客様の DX がより円滑に進められるようになります。   2.イベント統合・統合モニタリングによる問題判別と解決スピードの 向上 ICP4 MCM は、ハイブリッド/マルチクラウド環境で発生するイベントを統合し、イベント/インシデントの相関処理・優先順位付けを行うことで、環境が複雑になるのに従い長期化しやすくなっている障害対応を迅速化します。 また、アラート通知の自動化やタスクの自動化機能により、繰り返し発生する問題を解決するための工数を削減します。   3.オープン・テクノロジーのサポートを提供するマルチクラウド 運用管理基盤 ICP4 MCM は、VM およびコンテナ基盤のライフサイクルを一元管理するためのオープン・テクノロジーを IBM のサポート付きで利用できます。 ICP4 MCM のすべての管理コンポーネントはコンテナ対応済みで、Red Hat OpenShift 上で稼働するために最適化されています。 また、これらのコンテナは Red Hat で認定済みであることに加えて、IBM 認定済みのソフトウェアとして事前統合されており、IBM がサポートをするので安心して利用することができます。   このように、全社レベルでクラスタを統合管理し、アプリケーション展開速度の向上や問題対応に活用することで、ICP4 MCM はお客様のIT管理とモダナイゼーションを支援します。 また、ハイブリッド/マルチクラウドの環境を一貫した構成と共通のセキュリティ・ポリシーで管理し、オンプレとクラウドに同じ基準・ルールを適用することで、既存のレガシーシステムの運用に加えて新規のクラウド・ネイティブ技術ベースのアプリケーションも統合的に管理することが可能となり、コストを削減することも可能です。 さらに、アプリケーションの実行環境が必要なときにも、従来は数日から数週間かかっていたのに対し、即日(場合によっては数分程度)で環境を手に入れることができるのです。   *DXの進化を支える基盤- IBM Cloud Paks* レガシーシステムの問題点を解決し、オープンなコンテナ技術によるアプリの可搬性の向上とオープンなオーケストレーションによる管理・運用の効率化を実現するのが、プラットフォームを最適化するIBM のソリューション「IBM Cloud Paks」です。 IBM Cloud Paksは、エンタープライズにおけるユースケース別に6製品を、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ・コンピューティングと同じアーキテクチャーで提供しており、これらを活用していくことで、モダナイゼーションを効率的に進めていくことができます。 また、企業固有のアプリケーション、データ、ワークロードの要件に対応する、最適なアーキテクチャーと手法を選択できます。IBMのハイブリッド・マルチクラウド・プラットフォームは、Linux や kubernetes などのオープン・テクノロジーに基づいているため、選択したクラウド上でデータやアプリケーションを、安全に展開・実行・管理でき、将来にわたってロックインされるリスクもありません。     この記事に関するお問合せ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 企画本部 事業企画部 この記事に関するお問い合せは、「こちら」からお願いします。   参考情報 (製品情報) IBM Cloud Pak for Multicloud Management (資料) IBM Cloud Pak for Multicloud Management のご紹介 (資料) IBM Cloud Paks シリーズ ご紹介資料 (IBMサイト) IBM Cloud Pak for Multicloud Management  

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