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2020年08月

18

【てくさぽBLOG】IBM Cloud Pak for Applicationsを導入してみた（概要編）

ブログ

IBM Cloud Pak for Applicationsの新規販売は終了いたしました。
今後のアプリケーションランタイムソリューションは、2021年1月15日に発表されたWebSphere Hybrid Editionとなります。

こんにちわ。
てくさぽBLOGメンバーの佐野です。

今回はIBM Cloud Pakシリーズの1つである「Cloud Pak for Applications」の導入を弊社内で検証してみたので3回シリーズで検証で得られた知見をお伝えします。

第1回目の本記事では、概要編として検証の目的・背景や環境周りをご紹介いたします。

 

＊連載の続きはこちら
【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications導入してみた：OpenShift導入編（第2回）
【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications 導入してみた：Cloud Pak for Applications 導入編（第3回）

 

Cloud Pak for Applicationsの導入検証をした
背景・目的

以前のブログでCloud Pak for Dataの導入について紹介をしました。
その際はIBMの製品であるIBM Cloud Privateをコンテナ基盤としたCloud Pak for Data 2.1の導入であったため、インストーラを実行するとIBM Cloud PrivateとCloud Pak for Dataの両方を導入できました。
その後、Cloud Pakシリーズを導入するための基盤としてOpenShift Container Platform(以下OpenShift)に一本化となり、OpenShiftを導入した上でCloud Pakシリーズを導入する方式となりました。

Cloud Pakシリーズを導入するためにOpenShiftが前提となるなら、OpenShiftのスキル習得しなくては！ということでOpenShiftの導入スキルを習得することを主な目的として導入の検証をしてみることにしました。

OpenShiftだけを導入したのではCloud Pak導入までの確認ができないため、手順や製品の中身を確認した上で一番導入が簡単にできそうなCloud Pak for Applicationsの導入もしてみよう。ということになったのが今回の検証をすることになった背景です。

 

OpenShift/Cloud Pak for Applicationsを利用する
メリット

さて、何故Cloud Pakシリーズを動かすための基盤がOpenShiftに一本化されたのでしょうか？
この説明のためにはIBMの戦略とRed Hatを買収した目的を理解する必要があります。

まず、IBMは企業向け（の中でも特に大企業向け）のソフトウェアソリューション提供を強みにしている会社です。
10年前であればサーバーといえば自社データセンターに置くものでしたがAWSやAzureといったパブリッククラウドが普及し、アプリケーションを稼働させる環境が自社データセンター内に留まらず、パブリッククラウドで動かすことも多くなってきています。
IBMとしても手をこまねいているわけではなく2013年にSoftLayer社を買収し本格的にパブリッククラウド市場へ参入していますが、2020年3月時点のシェアを見ても決して成功している状況ではありません。
そんな中2018年10月にRed Hat社を買収すると発表し、2019年7月に買収が完了しました。

これらの動きから見て取れるIBMの戦略は、どのクラウドであってもIBMソフトウェアを稼働させることができる「ハイブリッドクラウド・マルチクラウド化の推進」です。
それを実現するために、既にAWSやAzure上でもサービスとして提供されているOpenShiftを共通基盤として据えることが必要だったのです。

OpenShift上で稼働するCloud Pakシリーズであればお客様がクラウド上（自社データセンター含む）で動かしたい、といった場合であってもほとんど対応することができ、Cloud Pakのコンポーネントがコンテナ化されているため、単独で提供されている製品よりも可用性・拡張性にも優れます。

Cloud Pakシリーズの中でもCloud Pak for Applicationsはお客様が開発したアプリケーションのモダナイゼーションを支援するツールが含まれており、Cloud Pak for Applications上で現在のアプリケーションを動かしつつ、モダナイゼーション支援ツールを使ってアプリケーションのクラウドネイティブ化を進めることができます。
もちろん、企業として担保すべきガバナンスや品質を維持・向上させるための機能も含んでいます。
このCloud Pak for Applicationsを使うことでアプリケーションをモダナイゼーションし稼働させることができる、ということが大きなメリットです。

 

導入検証環境

導入検証で利用した環境ですが、今回はAWSを利用しました。
理由としては、IaaSとしてシェアが高いサービスであり、AWS上での知見を得ておくことで構築プロジェクトでも役立てることができると考えたためです。

導入方式

AWS上で検証することを決めたわけですが、AWS上での構築方法を調べると大きく2種類あることが分かりました。
1つはIPI（Installer Provisioned Infrastructure）と呼ばれる方法、もう1つがUPI（User-Provisioned Infrastructure）と呼ばれる方法です。
簡単に違いを上げると、IPIではドメイン名などの初期設定を定義してインストーラーを実行すると自動的にOpenShiftのノードが展開され、利用可能となります。
インストールが自動化されているので展開は楽ですが、設定がある程度固まった状態での展開となるため細かい変更ができません。また、最小のWorkerノード数もAWSの場合では3ノードであるため、導入検証するには少し勿体ないです。
UPIではユーザー自身がロードバランサーやOpenShiftのノードを導入・設定する必要がありますが、設定を自身で決められるので柔軟性が高いといえます。またOpenShiftとしての最小構成でWorkerノード2台の構成とするためには自身でインストール時に設定する必要があります。
今回は最小構成でCloud Pak for Applicationsの導入検証をするため、UPIでの導入検証をしています。

導入検証の環境

今回導入検証をする環境について簡単に説明をします。
環境・サーバー構成の概要図は以下となります。

簡単に構成を説明します。
OpenShift 4.2での導入検証を行うため、Masterノード（Control Plane）を3台が最小構成です（図の中央）。Workerノードは2台となります（図の右側）。
それ以外にはDNSのサービスであるRoute 53でOpenShift用のインターネットドメインを登録・管理しています。（図の左側中段）
ユーザーからのアクセスを3台のMasterノードが受けるために外部ロードバランサーが必須で、MasterノードからWorkerノードへのトラフィック用に内部ロードバランサーも構成しています。（それぞれInternetGatewayとControl Planeの間、Control PlaneとWorkerの間）
また、永続ストレージ用にNFSサーバーを構築し、OpenShift環境に割り当てすることでデータを保管します。（図の右下）
特長的なのは図の左下にあるBootstrapというサーバーで、OpenShiftのインストールコマンドをインストール作業用PCで実行した後はこのBootstrapサーバーから各ノードへOpenShiftのインストールを実行します。初期導入が完了した後にはこのサーバーを削除します。（図の左下）
なので、Bootstrapサーバーは本番運用が始まった時には削除して稼働していない状態となります。インストール専用マシンですね。

インストールを実行するための作業用端末も別途必要となり、こちらはLinuxかMacがOS要件です。WindowsがNGなので用意するのが意外と大変かもしれません。（図の左端）
今回の検証ではVirtual Box上にCentOSを導入し、インストール作業を実施しています。

 

最後に

第1回目の本記事でCloud Pak for ApplicationsをOpenShift上に導入検証をする目的とその環境・構成がどのようになっているかがご理解頂けたと思います。

第2回ではOpenShiftを実際に導入した手順と苦労した点についてお伝えしますので次回のブログもご覧ください！

 

お問い合わせ

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
E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp
 
 

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2025年10月10日

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2025年10月06日

【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第二回 開催しました

公開日：2025-10-06 こんにちは。てくさぽブログメンバーの高村です。 2025年9月24日に第2回「watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ」を開催しました。 第一回(7月開催)では、アップデートされた watsonx Orchestrate の基本的な使い方をご紹介しました。詳しくは、ブログ記事「【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第一回 開催しました」をご覧ください。 今回の第二回では、Agent Development Kit（以下、ADK） を用いた、Pythonによるエージェント開発のハンズオンを実施しました。 また、第1回同様、ハンズオン終了後にはグループに分かれてワークショップを行いました。参加者様同士が、日々の業務で抱えている課題を洗い出し、AIを活用して解決できる方法についてディスカッションし、その結果を発表する時間を設けました。参加者同士のコミュニケーションも活発に行われ、有意義な時間となりました。 それでは、当日の様子をご紹介します。 目次 watsonx Orchestrate概要 watsonx Orchestrateハンズオン- Agent Development Kitを用いたエージェント開発 ワークショップ まとめ お問い合わせ watsonx Orchestrate概要 このセッションでは、watsonx Orchestrate概要、ユースケース、ご提供プランをご紹介しました。 watsonx Orchestrateでは、ユーザーの目的や業務に合わせたエージェント開発が可能です。開発方法としては、ローコード と コーディング の両方が提供されており、ニーズに応じて選択できます。 今回のハンズオンで使用して頂く Agent Development Kit（ADK） および watsonx Orchestrate Developer Edition は、コーディングによるエージェントやツールの開発を支援するための環境です。Toolは Python または OpenAPI 定義によって開発でき、高度な実装やデバッグも柔軟に行えます。 watsonx Orchestrateのご提供プランは、Essentials Agentic、Standard Agentic、Premium Agenticの3種類があり、特に最近ご質問の多いEssentialsとStandardの規模感と費用感についても目安をご紹介させて頂きました。 watsonx Orchestrateハンズオン – Agent Development Kitを用いたエージェント開発 ハンズオンでは、ADK と watsonx Orchestrate Developer Edition を使い、実際にエージェント開発を体験していただきました。 参加者には事前に IBM Technology Zone（以下、Techzone） の ADK 環境を予約していただき、VSCode がインストールされた環境で開発を進めました。VSCode上でADKを利用し、完成したエージェントを watsonx Orchestrate Developer Edition にインポートして動作確認を行う流れです。 実施内容 Tool・Agent の作成 watsonx Orchestrate Developer Editionで Agent の動作確認 Knowledge を使用する Agent の作成 内部基盤モデルの追加 Flow の作成 実施した内容の中でTool、エージェントの作成とwatsonx Orchestrate Developer Editionで エージェントの動作確認について簡単にご紹介します。 作成して頂いたエージェントは、入力フレーズを造語「ザルガリ語」に翻訳し、その文字数をカウントした後、ジョークを回答します。 まずADKから①Tool(translateToZargari)と②Tool(word_length)をPythonで定義してwatsonx Orchestrate Developer Editionへインポートします。下記画面ショットのサンプルはtool() 関数を利用することでエージェントが使用可能なツールとして定義します。 次にエージェントをyaml形式で定義し、watsonx Orchestrate Developer Editionへインポートします。下記がエージェントのサンプルです。エージェントのスタイル、基盤モデルの指定、振る舞い、使用するtoolを定義します。 最後にwatsonx Orchestrate Developer Editionでエージェントの動作確認を行います。下記画面ショットがwatsonx Orchestrate Developer Editionのホーム画面です。watsonx Orchestrate Developer Editionは本製品とほぼ同等の機能を利用することができます。 Previewでエージェントの動作確認を行い、想定通り入力フレーズがザルガリ語に翻訳され、文字数をカウント、ジョークが生成されることを確認しました。 Tool、エージェントの作成、エージェントの動作確認のハンズオンは以上です。その他のハンズオンについて詳しく知りたい方は、ブログの最後に記載している「お問い合わせ」までお気軽にご連絡ください。 ワークショップ ワークショップでは2チームにわかれて日々の業務やお客さまの業務で困っていることを洗い出し、AIでの解決方法を考えるブレインストーミングを行いました。 以下のステップで進行しました 個人作業：「時間がかかっていること」「困っていること」「やりたいのにできていないこと」を3つ挙げ、ポストイットに記入し、AIでの解決可能性を考える チーム作業：模造紙にポストイットを貼りながらカテゴリー分け、AI活用のアイデアをディスカッション。 チームで話あったことを発表 当日挙がった意見を抜粋してご紹介します。 「検索業務に関して検索結果が多すぎて回答にたどり着くまで時間がかかる」 「顧客からの質問に対する回答探しに手間取る」 「同じ質問に対して効率化できないか」 AI活用について RAGを取り入れる方法 予め質問と回答を用意しチャットボットで回答させるなど工夫が必要 といった意見が出ました。 その他、コード開発でのレビューや修正にAIを活用すること、複雑な社内手続きをスムーズにするためにAIエージェントを導入する可能性についても、意見が挙がりました。 AIでどのように解決できるか、具体的な方法まで議論が進んでいない項目もありましたが、参加者同士で現在の課題や困りごとを共有いただけたことは大きな収穫でした。 今回の意見交換が、社内の「クライアントゼロ化」や日々の業務改善の検討につながる一歩となり、今後の改善活動に活かしていただけると幸いです。 まとめ 第2回 watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ では、ADKと watsonx Orchestrate Developer Edition を用いてコードベースのエージェント開発を体験していただきました。 後半のワークショップでは、日々の業務課題から、AI活用について活発な意見交換が行われ、技術的な学びと参加者間の交流の場となりました。 今後も、製品を実際に体験できるハンズオンと、参加者同士が交流・情報共有を行えるワークショップを継続的に開催してまいります。次回もぜひご参加いただけますと幸いです。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部E-mail：voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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2025年09月30日

日本アイ・ビー・エム様主催「Women in Tech Japan 夏の会」イベント開催レポート

公開日：2025-09-30 こんにちは。エヌアイシー・パートナーズ 村上です。 2025年8月20日に、IBM様が主催されている女性エンジニア中心のコミュニティ 「Women in Tech Japan」の夏の会のイベントが開催され、弊社エヌアイシー・パートナーズは会場提供（@NI+Cガーデン）という形でご協力させていただきました。 本ブログでは、イベントの様子とそこで感じ得た学びについてご報告させていただきます。 目次 Women Tech in Japanについて 「キャリアを考える」セッションから得た学び 夏のビール会！ 今後の活動 さいごに お問い合わせ Women Tech in Japanについて 「Women in Tech Japan」は、2024年10月にラスベガスで開催された「TechXchange」をきっかけに発足しました。 女性エンジニアが、他社の女性エンジニアとキャリアやワークライフバランスについて語り合うことを目的としています。 日本では海外に比べてまだまだ女性エンジニアが少なく、働き方やキャリアプランを参考にするロールモデルが少ない状況ですが、女性エンジニアが輝いているIBM様がこのコミュニティをリードしてくださり、沢山の発見や学びを培う機会を作ってくださっています。 Women in Tech Japanは男性の参加も大歓迎とされていらっしゃいます。 夏の会のイベント当日は、性別や年齢、所属企業を問わず、多様なバックグラウンドを持つ方々が参加されました。 「キャリアを考える」セッションから得た学び イベントのハイライトの一つは、「キャリアを考える」をテーマにした日本アイ・ビー・エム 大久保そのみ様のセッションでした。 大久保様は国家資格キャリアコンサルトとしても活躍していらっしゃいます。 セッションから得る学びは人によって違うと思いますが、私は下記のような学びを得ましたのでご紹介です。 キャリアの選択肢は一つではなく、個々のライフスタイルや目標に合わせて柔軟に設計していくことが大切- 5年後の私が当たり前のようにイメージできなくてもいい（来年の自分を思い描く） 限られた時間をどう有効に使うかを考え実践する - 例えば・・「やりたいと思っているのに出来ていないこと」に踏み出す！ 毎日をできるだけポジティブエネルギーで満たしてみたいと思うようになれた - ネガティブなことへの向き合い方を見直す 参加者の皆さまとは、その後の懇親会で本セッションの意見交換をさせていただくことができました。 大久保様、大変有意義なセッションをありがとうございました！ 夏のビール会！ 夕方からはNI+Cガーデンに設置しているビールサーバーをご利用いただき「夏のビール会」と称して参加者の皆さんと懇親会を行いました。 美味しい食事とクラフトビールを囲み、参加者の皆さんの会話も弾み、和やかな雰囲気となりました。 セッションでは聞けなかったキャリアの話や、日頃のちょっとした悩みを相談したりと、あっという間に時間が過ぎていきました。 このような素晴らしい機会を企画してくださった日本アイ・ビー・エムの皆様に、心より感謝申し上げます。 今後の活動 「Women tech in Japan」は、今後は下記のような継続的な活動が予定されています。 TechXchange フロリダ・オーランド にて「Empowering Women in Tech with AI」セッション（2025年10月7日）IBM TechXchange 2025 We are GO/（IBMサイト） TechXchange Japan での活動紹介（2025月12月3日）IBM TechXchange Summit Japan 2025（IBMサイト） さいごに 昨今、IT業界に限らず、共通のカテゴリーを持つ人々が集まるコミュニティが数多く存在しています。 初めてのコミュニティへの参加には、誰もが多少なりともハードルの高さを感じるかもしれません。 私自身もそうでしたが、もし少しでも興味があるなら、ぜひ一歩踏み出して参加してみることをお勧めします。 きっと、新しい出会いや、新しい発見があり、多くの経験を得ることができると思います！ この度は、IBM様が主催された素晴らしいイベントに貢献できたことを、大変光栄に思います。 弊社としましては、今後もこのようなコミュニティの活動に積極的に参加・支援させていただき、女性エンジニアがさらに活躍できる社会の実現に貢献していきたいと考えております。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail：voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

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2025年09月30日

【てくさぽBLOG】InstanaとTurbonomicを連携したリソース最適化検証

公開日：2025-09-30 こんにちは、てくさぽBLOGメンバーの和田です。 昨今、システムの複雑化やハイブリッドクラウドなど複数環境の運用などで運用にかかる負荷が増加しております。しかし従来の運用管理ツールだけで解決するのは難しくなってきています。そんな中、運用の高度化・効率化のため、アプリケーションパフォーマンス管理、アプリケーション・リソース管理、そしてAIの技術を採用した「AIOps」製品が注目を集めています。 弊社はIBMのAIOps製品の拡販に注力しており、かつ、私たち自身で製品のことを知りパートナー様に商材をご紹介したいと考えていることより、IBMのAIOps製品を組み合わせて社内検証を実施しましたので、今回から3回にわけてご紹介したいと思います。 まず1回目はInstanaとTurbonomicを組み合わせてリソース最適化の検証を実施しましたので、その内容と結果、苦労した点などをご紹介します。 目次 InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること 検証内容 検証結果 苦労した点 さいごに お問い合わせ InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること Instanaは、アプリケーションモニタリングの分野で高い評価を得ているツールです。 アプリケーション呼び出し時のコールリスエストのトレーシングやCPU、メモリといったメトリクス情報収集を通じて、アプリケーション・インフラの状況をリアルタイムで可視化します。特に自動化された監視設定や障害発生した際の関連情報を分析し一目で原因を特定できます。 Turbonomicは、インフラリソースおよびアプリケーションの効率的な配置・利用を最適化するプラットフォームです。 リソースの過剰利用や不足をリアルタイムで把握し、必要な改善アクションを推奨または自動実行します。 詳細な機能についてはそれぞれBLOGで紹介しておりますので下記をご確認ください。 Instana Turbonomic 連携させることで得られる効果 InstanaとTurbonomicを連携させることで、以下の効果が得られます。 リアルタイムモニタリングの強化: Instanaを通して詳細なリソース使用状況を把握し、Turbonomicがそれを基に適切なリソース割当を推奨。 自動リソース最適化: 必要に応じてTurbonomicが推奨するアクションをInstanaから直接実行可能。 アプリケーションとインフラの統合可視化: 両製品の連携により、アプリケーションのパフォーマンスだけでなく、それを支えるインフラ（仮想マシン、コンテナ、クラウド）の状態までを統合的に可視化できます。 検証内容 今回の検証では、以下の環境・シナリオを設定しました。 環境構成 Turbonomic： IBM Cloudのベアメタルサーバ（Hyper-V）上にデプロイ。 本環境で使用するAWSアカウントをターゲット追加。 Instana： SaaS形式で利用。 監視対象： AWS EC2インスタンスA（instana03、インスタンスタイプ：m7a.medium）にInstana agent導入。 アプリケーション： AWS EC2インスタンスAにサンプルwebアプリケーションのRobot Shopを導入。 Instana上ではInstana03_robot-shopとして登録。 【参照】GitHub 負荷ツール： AWS EC2インスタンスBにJMeterを導入。構成については下記の通り。 検証内容 EC2インスタンスBのJmeterからEC2インスタンスA上のアプリケーションへ同時多発webアクセスを行いリソース使用率の負荷をかける。 負荷は下記図の通りスレッド数5000、ramp-up期間は1秒、持続時間は3600で設定 Turbonomicがリソース使用率を検知し、インスタンスタイプ変更のアクションが推奨されることを確認する。 Instanaで推奨されるアクションを実行し、実際にEC2インスタンスAのリソースが拡張されるかを確認をする。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけ続けリソース使用率が問題ないか確認する。 検証結果 検証開始前のTurbonomicの状況です。 左側の仮想マシンの箇所は緑となっておりインスタンスタイプは赤枠で囲われているm7a.mediumとなっています。 また、Instana上ではインスタンスタイプ変更のアクションは表示されていません。 この状態から負荷を掛けていきます。 負荷を掛けていくことで、下記図の通り、検証開始前は安定したリソース使用率でしたが、負荷をかけることで仮想CPUや仮想メモリへの負荷を確認できます。 また、点線で囲んでいる部分についてはTurbonomicが推測する今後のリソース使用率になります。左側の仮想マシンという部分についても赤くなっております。 Turbonomicが不足するリソースを検出し、最適なインスタンスへの変更を推奨しています。 Turbonomicで推奨されたアクションがInstanaで推奨アクションとして表示されます。 Instana上でアクションを実行します。 実行後Turbonomic上でインスタンスタイプが変更されていることを確認できます。 また、インスタンスタイプ変更後も負荷を掛け続けた結果、インスタンスタイプ変更後にリソース使用率が低下していることを確認できました。 ※★のタイミングでインスタンスタイプを変更しています。 この結果、リソースの過不足を迅速に解消し、安定したアプリケーション運用が可能であることを確認しました。 検証の結果以下を確認することができました。 負荷シミュレーション時、EC2インスタンスAのCPU使用率やメモリ使用率の上昇を可視化。 InstanaにTurbonomicの推奨アクションが表示され、Instana上でアクションを実行することでインスタンスタイプが変更され、負荷が下がる過程を可視化。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけつづけリソース使用率が問題ないことを確認。 苦労した点 今回の検証を進める中で以下のような課題に直面しました。 TurbonomicがデプロイされているISOイメージから仮想サーバを作成する方式なのですが、Hyper-V用ISOイメージがなく、VMware用のISOイメージから作成しようとしても失敗したためIBMサポートへ問い合わせを行いました。 仮想サーバをデプロイしたあとTurbonomicコンソールへアクセスしようとしたところ、Hyper-V内のネットワーク設定が誤っておりインターネットからアクセスができませんでした。 TurbonomicからAWSアカウントのターゲット追加する際にDNS設定が正しく設定されていなかったため、正常に追加登録が完了しませんでした。 InstanaとTurbonomicをスムーズに連携させるための設定確認とチューニングに時間を要しました。特にInstana側からTurbonomic側への設定追加の際に、設定項目がドキュメントからは読み取れず、設定内容が間違っていたためサポートへ問い合わせを行い解決しました。 負荷テストを行う際に最初はWebアプリケーションに付随するスクリプトで実施していましたが、インスタンスタイプ変更に伴う再起動が発生するためJMeterで実行するワークロード設計に工夫が必要でした。 Turbonomic上で推奨アクションがあらかじめ表示されている場合、負荷をかけることで推奨アクションが更新されると想定していましたが、更新されなかったため想定していた挙動となりませんでした。 インスタンスAに負荷を与えても推奨アクションが表示されなかったため、ポリシーの設定変更に時間を要した。特に観測期間を短くし、積極性をあげることで短い期間内での負荷に敏感になるように設定しました。 観測期間の最低値が7日間のため、一度推奨アクションが表示されるまで負荷を掛け続けインスタンスタイプを変更しないでおくと、推奨アクションが継続して表示されてしまい、推奨アクションが表示されなくなるまで時間がかかってしまいました。 さいごに InstanaとTurbonomicを連携させ、AWS EC2インスタンスのリソース最適化の自動化を検証しました。 今回の検証ではTurbonomicをオンプレミスに導入しましたが、SaaSでの提供もありますので今回の検証で苦労したTurbonomicの構築といった手間を省略することも可能です。 InstanaとTurbonomicを連携させることで、操作時にコンソールを移動せずとも実行は一つのコンソールで実施できるようになります。リソース不足の解消やアプリケーション性能の安定化とともに、現場での手動作業を削減できによる運用の高度化・効率化が期待されます。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 E-mail：voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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