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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。 現在、日本の多くの企業にとって「2025年の崖」をいかに克服するかが大きな課題となっている中で、レガシーシステムの抱える数々の問題が足かせになっています。 本コラムでは、"企業が抱えるレガシーシステム特有の課題を解決してデジタルトランスフォーメーション（以下：DX）を実現するためには、なぜ新しいアプリケーション開発や既存アプリケーションのモダナイゼーションが必要なのか？" について考察します。 Index DX実現にアプリケーションのモダナイゼーションが必要な理由 モダナイゼーションの事例 アプリケーションのモダナイゼーションを推進する「IBM Cloud Pak for Applications 」 この記事に関するお問い合わせ 関連情報 DX実現にアプリケーションのモダナイゼーションが必要な理由 レガシーシステムが抱える問題 2000年代に構築した基幹システムを現在に至るまで改修を繰り返しながら利用しているケースは珍しくありません。これらのシステムは今や15年〜20年が経過しており、レガシーシステムと呼ばれています。 既存のレガシーシステムは属人性が高く、さらに、レガシーシステムを運用・保守できるスキルを持った人員は不足しているので、それにともなう運用・保守コストの増大は大きな課題です。また、アプリケーションの改修に数ヵ月単位の工数がかかってしまうため、柔軟性や迅速性の低下も課題となっています。 レガシーシステムを抱える企業の問題 システム開発・管理の「属人化」による、弊害 運用・保守のコスト増大による、新規開発への投資不足 スキル要員の不足による、新規案件への対応の遅れ 「外部連携ができない」システムによる、デジタル・ビジネス創出の損失 アプリケーション構造による、業務の拡大や変化に対する制約 データへのアクセスの難しさによる、データ資産の利活用不足 ビジネススピードを左右する、「アプリケーションの開発サイクル」の遅れ 迅速性・柔軟性の低下による、新業務・新商品の投入の遅れ 複雑化した構造による、開発・保守の生産性・品質の低下 これらレガシーシステムを抱える企業の問題は、DX がめざすビジネス変革に対する制約となっており、差し迫った足元の課題としてこれを解決することが必要不可欠です。 「マイグレーション」と「モダナイゼーション」の違い レガシーシステム特有の課題を解決し DX を実現するために不可欠な手法として、「モダナイゼーション」があります。 モダナイゼーションを検討するにあたっては、まず「マイグレーション」と「モダナイゼーション」の違いを知っておくことが大切です。 マイグレーションとは、「TCO削減」を目的としたクラウド環境への移行 マイグレーションは、TCO（総所有コスト）の削減を主要な目的としたクラウド化のことをいいます。具体的には、既存のアプリケーションの構造を変えることなくクラウド環境に移行することです。 マイグレーションによる成果としては主に以下が挙げられます。 迅速にアプリケーションのクラウド化が可能 クラウド化による IT資源の効率的利用 運用効率化・自動化を取り入れた設計指向 モダナイゼーションとは、「ビジネス拡大」を目指すクラウド・ネイティブ化 モダナイゼーションは、マイグレーションによりコスト削減を狙う領域を見定めつつ、戦略領域についてはモダナイゼーションによりビジネス拡大を目指すクラウド・ネイティブ化のことをいいます。具体的には、クラウド・ネイティブ化することで既存アプリケーションのアプリケーション構造を変革し、最新技術を取り入れ最適化することです。 モダナイゼーションによる成果としては主に以下が挙げられます。 将来にわたってアプリケーションの保守・管理が継続できる環境を整備 API化によるビジネス機会の拡大 Agile/DevOps (アジャイル/デプオプス) によるビジネス要求への迅速な対応 クラウド・ネイティブ化のメリット このように、アプリケーション・モダナイゼーションは現行のアプリケーションを最新技術で更改し、「ビジネスの成長と拡大」を目的として「クラウド・ネイティブ化」することで新たな価値を生み出すよう変革することを意味します。 クラウド・ネイティブとは「クラウドの利点を徹底的に活用するシステム」を意味しており、様々なクラウドサービスを利用して開発・構築された、クラウドでの運用を前提としたシステムやサービスです。 そのメリットは、既に提供されているサービスを使うことによる開発期間の短縮や、アプリケーションを細分化することにより改修時の影響範囲が小さくなることによって修正期間・工数の削減ができる、などが挙げられます。昨今では、IaaS を用いて既存のシステムを最小限の改修でクラウドに移行し、その上で、PaaS や SaaS を活用してクラウド・ネイティブに作り替える「リフト＆シフト」と呼ばれる手法も広まっています。 つまり、アプリケーション・モダナイゼーションによってレガシーシステムを「クラウド・ネイティブ化（Shift）」することでアプリケーション開発および管理の場を最適化し、レガシーシステムの課題であった「可用性」「スケーラビリティ」「リリースまでの期間短縮」などの問題を解決することができるのです。 参考）「CNCF Cloud Native Definition v1.0」 モダナイゼーションの事例 2018年に経済産業省の DXレポートが公開されて以降、多くの企業がブラックボックス化したレガシーシステムを様々なレベルで刷新し、「2025年の崖」を克服するべく DX 実現のための IT基盤整備に取り組んでいます。 ここで、モダナイゼーションの事例を幾つか紹介しましょう。 サイロ化されたインターネットサービスを改善 この企業では、部分最適によってサイロ化され、利便性が低くなったインターネットサービスを改善する必要に迫られていました。 アプリケーションフレームワークに Struts* を採用していたためにセキュリティ上の問題も抱えており、そのほかにも、各種キャッシュレス決済の技術を採用することや、ソーシャルメディア連携を強化して新しいビジネス領域を開拓する必要もありました。 これに対して同社は、ToBe アーキテクチャとして、フレームワーク更改や PaaS化、コンテナ化/マイクロサービス化、DevOps 適用を採用。 最新のアプリケーションフレームワークを導入し、コンテナ化による保守性と拡張性の高いアプリケーション構造を実現しました。さらに、DevOps によって新しいサービスをタイムリーに実装・展開できるようになりました。 *Struts : Java Servlet API を拡張してMVC (Model, View, Controller) アーキテクチャを採用した、オープンソースのフレームワーク レガシーシステムに散在していた顧客データを収集・集約 またある企業では、顧客データが事業ごとに散在して再利用が困難になっており、ガバナンスにも課題がありました。また、システム構造がサイロ化していたため、アプリケーションのリリースサイクルが長期化していることも問題となっていました。 これに対して同社は、ToBe アーキテクチャとして UXモダナイゼーション、SoE/SoR分離、コンテナ化/マイクロサービス化、DevOps 適用を採用。 レガシーシステムに散在していた顧客データを収集し、IBM が提唱する、次世代アーキテクチャに従った変化に強いデジタルサービス層に集約しました。さらに、マイクロサービスのアプリケーションをコンテナで実装することで柔軟性の高いシステム構造を実現しています。 レガシーシステムのデータはそのままに、メインフレーム資産を API連携 メインフレームを利用していたある企業は、レガシーシステムのデータはそのままに、フロント側の各チャネルにデータを提供したいと考えていました。 これに対して同社は、ToBeアーキテクチャとして API化、SoE／SoR分離、コンテナ化／マイクロサービス化を採用。次世代アーキテクチャのデジタルサービス層にアプリケーション基盤、API管理基盤を設けることで、メインフレーム資産をシンプルに API連携させています。 アプリケーションのモダナイゼーションを推進する 「IBM Cloud Pak for Applications 」 モダナイゼーションとクラウド・ネイティブ・アプリケーション開発・実行を サポートする「IBM Cloud Pak for Applications 」 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 IBM Cloud Paks シリーズです。 IBM Cloud Paks とは、Red Hat OpenShift 上で稼働するミドルソフトウェア群で、オープンなコンテナ技術によるアプリの可搬性向上と、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します。 Red Hat OpenShift とコンテナ化された IBMソフトウェアを含み、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を同じアーキテクチャで提供。エンタープライズでは、オープンソースそのものだけでは難しく、運用の負荷も増大します。 IBM Cloud Paks は、他社の Kubernetesサービスと比べて、運用サービスがエンタープライズ用に共通化されており、ソフトウェアが最適化された形で提供されます。ユースケース別に６製品があり、そのなかで、アプリケーションのビルド、拡張、デプロイ・実行を支援する製品が、「IBM Cloud Pak for Applications」です。 IBM Cloud Pak for Applications の2つの優位性 IBM Cloud Pak for Applications は、既存のアプリケーションを最新化し、Red Hat OpenShift で実行するクラウド・ネイティブのアプリケーションを新規開発するための、エンタープライズ対応のコンテナ化されたソフトウェア・ソリューションとして提供されています。 CI/CD開発・実行環境である「Accelerators for Teams」とコードのモダナイゼーションをアドバイスする「Transformation Advisor」の2つの優位点があり、開発者、IT運⽤者、LOB (Line of Business) それぞれに、大きなメリットを与えます。 「IBM Accelerators for Teams 」は、従来型のアプリケーションのハイブリッドクラウド／マルチクラウドへの移行を支援するとともに、必要なツールとランタイムを使用して革新的なクラウド・ネイティブ・アプリケーションを開発できる基盤を提供します。 また「Transformation Advisor」は、既存のレガシーシステムのアプリケーションをコンテナ上で実行できるかを分析、必要な手順を教示しコンテナ環境への移行をサポートします。 IBM Cloud Pak for Applications の3つの価値 先程ご説明した2つの優位点は、いま必要なものから将来必要となるものまで、お客様にとって3つの価値を提供します。 既存アプリの実行 : 現在の環境で、従来どおりアプリケーションを実行 - パブリッククラウド、オンプレミス、プライベートクラウドのどこでもアプリケーションが 実行可能 - IBM Cloud Pak for Applications は、既存のアプリケーションが存在する場所で実行し、最新化されたアプリケーションと新しいクラウド・ネイティブのアプリケーションをコンテナ内のクラウドにデプロイします。そのため、パブリッククラウド、オンプレミス、プライベートクラウドのどこでも、ビジネスに最適な場所と方法でアプリケーションを実行できます。 また、既存のアプリケーションに対して、オープンソース標準に基づいて構築された統合 Kubernetesプラットフォームである Red Hat OpenShift に合わせたツールを提供するとともに、アプリケーションの実行場所にかかわらずそれらをサポートします。 既存アプリのモダナイズ : コンテナ環境へ移行が必要となったときに、それをサポートする ツール・知見を提供 - 既存システムのリフト&シフトを支援ツール「Transformation Advisor」を活用可能 - IBM Cloud Pak for Applications には、既存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として、「Transformation Advisor」が用意されています。これは、オンプレミス環境で実行されていた Java EE のアプリケーションをコンテナ上で実行できるかを分析し、どういう手順が必要かをレポートするなど、既存システムのリフト & シフトを支援します。 また、「WebSphere Migration Toolkit」やローカル開発と連携する IDE 拡張機能などにより、コンテナ環境への移行をサポートします。 新規アプリの開発 : 新規アプリケーションをクラウド・ネイティブで作成するための 開発ツールや環境、各種オープンソースを統合して提供 -「Accelerators for Teams」フレームワークに含まれている各種オープンソースを サポート付きで開発可能 - IBM Cloud Pak for Applications には、複数のオープンソースを組み合わせてコンテナ上のアプリケーションを開発・テスト・管理できるようにした「Accelerators for Teams (旧 Kabanero) 」が含まれます。 ツールをひとつひとつ組み合わせて開発環境を構築するのは容易ではありませんが、「Accelerators for Teams」は開発者がすぐに使えるかたちで提供されており、しかも IBM のサポートが付いているので安心して利用することができます。 また、テンプレートや管理のためのアーキテクト・ツール、開発者向けツールなども充実。Accelerators for Teams で作成したアプリケーションをテスト・本番で実行するランタイムも各種用意されており、なかでも「Libertyランタイム」はスピーディーな開発に対応する軽量の次世代ランタイムです。これにより、自動化された環境で最小人数のエンジニアでの開発が可能となります。 このように、OpenShift ベースの基盤でコンテナ化することでハイブリッド・クラウド/マルチ・クラウド双方に対応し DX を加速させる IBM Cloud Pak for Applications は、これを利用することで既存アプリケーションの利用、モダナイゼーション、新たなネイティブ・アプリケーションの開発がスムーズに行えるようになります。 アプリケーション・モダナイゼーションを検討する上で、IBM Cloud Pak for Applications はエヌアイシー・パートナーズが自信をもってお勧めするソリューションです。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 関連情報 今、デジタルサービスに求められる必須要件とは!?アプリケーションのコンテナ化で得られる5つのメリット (コラム) - 今注目されている「コンテナ化」。コンテナ化とは？そのメリットとは？ 【やってみた】Cloud Pak for Applications 導入してみた：Cloud Pak for Applications 導入編 (ブログ) - 今回は、AWS 上に構築した Openshift 環境に Cloud Pak for Applications をインストールします！ IBM Cloud Paks シリーズ ご紹介資料 (資料) ※会員専用ページ - 6つの Cloud Paks について、お客様の理解度に応じて必要な資料を選択できる形式になっています。 .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの佐藤です。 最近でも、10GbpsEtherを含めたサーバの構成依頼を多くいただきます。 種類がいくつかありますので、どの10GEtherにしましょうか?と確認すると 種類が多すぎてどれにしていいかわからない、どうお客様にヒヤリングしていいかわからない といったお困りの声が多いため 今回は、何を選定していいか迷ってしまいがちな「10GbpsEther」について改めて解説いたします。 10GbpsEtherとは？ 読んで字の通りですが従来のGbitEtherの後継で10倍の転送速度を持つEtherとなります。 10GbpsEtherの難点は複数の種類があるところです。 代表的なものを以下にあげます。 なお、これ以外にもありますが現在あまり販売していないもの、WAN回線用の長距離通信の規格については除いています。 ･10GBASE-T ･10GBASE-SR ･10GBASE-LR ･10GBASE-SFP+ それぞれについての技術的な解説等は多数のサイトにお任せするとして 本ブログでは、 何を選択すればいいか?に焦点を絞って解説致します。 10GbpsEtherを選定する際は基本的には以下の2つの要素から決めます。 1.汎用性 2.配線距離 1.汎用性 2016年8月現在、サーバに搭載する10GbpsEther汎用性ランキング＊は以下の通りです。 ＊個人的な感覚を含みます。 ランキング 名称 成長率 1位 10GBASE-SFP+ → 2位 10GBASE-T ↑ 3位 10GBASE-SR → 4位 10GBASE-LR → 1位は10GBASE-SFP+としています。 今買うのであればもっとも普及しており、汎用性が高い規格となります。 スイッチの種類も豊富です。 ただし、今後は10GBASE-Tの動向次第といったところです。 2位の10GBASE-Tは、期待を背負って最後に登場した規格となりますが 様々な理由から穏やかに成長しており、価格的にも今のところは10GBASE-SFP+と同じくらいです。 しかしながら、RJ-45コネクタおよびメタルケーブル接続という潜在的なコストメリットは最も高いため、今後普及がさらに進めば価格が下がることが期待されます。 3位以下は次にあげる配線長の理由が無い限り特に大きなメリットが感じられません。 2.配線距離 各規格の最大配線長は以下の通りです。 配線長 名称 種類 ~10m 10GBASE-SFP+(Cu Twinnax) メタル ~100m 10GBASE-T メタル ~300m 10GBASE-SR 光(MMF) ~10km 10GBASE-LR 光(SMF) SFP+(Cu Twinnax)はダイレクトアタッチケーブルと呼ばれるものです。 最大10m以下となりますので、実質ラック内配線専用となります。 10GBASE-Tの最大長は最も高品質なCat6a/Cat7ケーブルを使った場合で100mまで、Cat6/Cat6eですと55mまでとなります。 そのため、データセンターなどの広いフロア内の配線や、上下階配線ではやや物足りない長さとなります。 10GBASE-SRはOM3という高品質光ケーブルを使用すると300mまで伸ばすことができます。 300mあれば、フロア内配線で困る事は無いでしょう。 10GBASE-LRは最大長10kmと敷地内の棟をまたぐような特別長い配線をする場合に必要になります。 基本的にスイッチ間接続が主用途となります。 10GBASE-SFP+ ここで、SPF+について補足します。 上記の通り、10mまでしか配線出来ないのであればSPF+は汎用性高くないではないか？ と疑問に思われる事でしょう。 しかし、SFP+は、モジュールを選択することによって10GBASE-SFP+(Cu Twinnax)と10GBASE-SR両方に対応可能です。 たとえば、ラック内配線では10GBASE-SFP+(Cu Twinnax)で安価に、ラック外との接続はSRトランシーバーを使用し光ファイバで接続といった具合に、メタルケーブルの経済性と光ケーブルの長距離、高品質を両立させることができます。 設置環境の情報が不明なケースが多いため、私はもっとも汎用性が高いSFP+を選択することが多いです。 10GBASE-SFP+(Cu Twinnax)_ダイレクトアタッチケーブルの例 10GBASE-SFP+ SRトランシーバモジュールの例 まとめ さまざまな規格が存在する10GbpsEtherの世界ですが、今から購入するのであれば10GBASE-SFP+か10GBASE-Tのどちらかとなります。 今のところ迷ったり、指定がない場合、汎用性と配線距離を踏まえてSFP+を選択します。 10GBASE-Tについては、現状ではSFP+と比較して ・RJ-45ではあるが、ケーブルを引き直す必要が有り、配線を流用できない ・最大ケーブル長がSFP+と比較して短い ・消費電力が高め(改善されつつある) ・高レイテンシ となり、積極的に選ぶか?といわれると意見の分かれるところになります。 敷設のしやすさ、ケーブルの取り回しのしやすさ1GbpsEtherとの接続性といった点を 評価するのであれば 10GBASE-Tとなります。 普及が進み、スイッチ含め、価格がもう一段下がれば基本は10GBASE-Tで構成となるかと思います。 ※SFP+ダイレクトアタッチケーブルを使用する場合の注意点(2018/11/2追記)※ SFP+のダイレクトアタッチケーブルですが、ネットワークスイッチ側で制限がかけられているケースがあるようです。 具体例ですとCISCOのCatalystシリーズと接続する場合はCISCO以外のメーカーのケーブルを接続するとリンクアップしないようです。 Catalystの場合、回避策がありますので知りたい方は”#no errdisable detect cause gbic-invalid”や”#service unsupported-transceiver”で検索ください。 ダイレクトアタッチケーブルの場合、サーバーとネットワークスイッチのメーカーが違う場合は相互にサポートするケーブルはありませんのでサポートを気にされる場合は、SRトランシーバーでの接続をお勧めいたします。 以下は、ダイレクトアタッチケーブルの適合性についての資料となりますがこちらのリンク先の資料については、各メーカーのサポート状況をまとめたものではなく、あくまで互換SFP+モジュールを販売しているPanduit社の調査結果に基づくデータとなります。 こちらの情報で使用可能となっていても、メーカーのサポートは受けられない、もしくは動かないケースもあり得ます。 あくまで自己責任の範囲でご参照ください。 http://www.panduit.com/heiler/TechnicalReferences/D-COTR104--WW-JPN-Rev2-SFPCprCblAsmbl.pdf http://www.panduit.com/heiler/TechnicalReferences/D-COTR104--WW-ENG-Rev5-SFPCprCblAsmbl.pdf 25GbpsEtehrの記事も追加しております。 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ いまさら聞けない25GbpsEther 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
※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。 ＊ ＊ ＊ ＊ ＊ ＊ こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの岡田です。 第1回、第2回に続き、今回は AWS上に構築した Openshift環境に Cloud Pak for Applications（以下 CP4A）をインストールします。 目次 事前準備 インストール実行 ２－１．Entitlement Keyの入手 ２－２．インストール構成ファイルをインストーライメージから取り出す ２－３．インストーラの実行 ２－４．インストール後の確認 つまづいたポイント 最後に お問い合わせ １．事前準備 環境 Openshift 4.3.22（AWS上にCloudFormationを用いて構築）※構築したOpenshift環境にocコマンドでログインできることを確認 CP4A 4.0.1 用意するもの IBMid Dockerコマンド 17.05以上の実行環境 ２．インストール実行 ２－１．Entitlement Keyの入手 "MyIBM Container Software Library"にアクセスし、Entitlement Keyをコピー※アクセスすると IBMid でのログインが求められるので ID・パスワードを入力してログインし、以下の画面に遷移したら「キーのコピー」をクリックします。 ２－２．インストール構成ファイルをインストーライメージから取り出す 以下のコマンドを、docker をインストールした端末から実行 # export ENTITLED_REGISTRY=cp.icr.io # export ENTITLED_REGISTRY_USER=cp # export ENTITLED_REGISTRY_KEY=<apikey> ※apikeyは2-1.でコピーしたライセンス・キーです。 「entitled registry」にログイン # docker login "$ENTITLED_REGISTRY" -u "$ENTITLED_REGISTRY_USER" -p "$ENTITLED_REGISTRY_KEY" WARNING! Using --password via the CLI is insecure. Use --password-stdin. WARNING! Your password will be stored unencrypted in /root/.docker/config.json. Configure a credential helper to remove this warning. Seehttps://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-store Login Succeeded dataディレクトリを作成し、そこに「configurationファイル」を展開 # mkdir data # docker run -v $PWD/data:/data:z -u 0 -e LICENSE=accept "$ENTIITLED_REGISTRY/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1" cp -r "data/*" /data Unable to find image 'cp.icr.io/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1' locally 4.0.1: Pulling from cp/icpa/icpa-installer 964d57e311cc: Pulling fs layer 6d1814359c74: Pulling fs layer 77181019ed4d: Pulling fs layer 60aa381192cc: Pulling fs layer （途中省略） 2.602kB/2.602kB7d09be603f64: Extracting 2.602kB/2.602kB7d09be603f64: Pull complete df8e82fdbe08: Extracting 32.77kB/925.6kBdf8e82fdbe08: Extracting 925.6kB/925.6kBdf8e82fdbe08: Pull complete b0cda391a0db: Extracting 32.77kB/973kBb0cda391a0db: Extracting 973kB/973kBb0cda391a0db: Extracting 973kB/973kBb0cda391a0db: Pull complete Digest: sha256:a1c6c478dfb4d2039df385f8a75ecf3e6d358e35f8d662afc506b6bbc5d308af Status: Downloaded newer image for cp.icr.io/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1 # dataディレクトリに4つのyamlファイルが作成されたことを確認※"config.yaml" "kabanero.yaml" "servicemesh.yaml" "transadv.yaml"が作成されます。 # ls -la data 合計 20 drwxr-xr-x. 2 root root 91 4月 21 10:44 . dr-xr-xr-x. 21 root root 4096 4月 21 10:40 .. -rw-r--r--. 1 root root 704 4月 21 10:44 config.yaml -rw-r--r--. 1 root root 539 4月 21 10:44 kabanero.yaml -rw-r--r--. 1 root root 1299 4月 21 10:44 servicemesh.yaml -rw-r--r--. 1 root root 3792 4月 21 10:44 transadv.yaml ２－３．インストーラの実行 Openshift環境へログイン # oc login https://api.nicptestcluster.example.com:66443 -u kubeadmin -p〈kubeadminのパスワード〉 Login successful. You have access to 51 projects, the list has been suppressed. You can list all projects with 'oc projects' Using project "default". チェックコマンドの実行※最後に "Check successful" と表示されることを確認します。 # docker run -v ~/.kube:/root/.kube:z -u 0 -t -v $PWD/data:/installer/data:z -e LICENSE=accept -e ENTITLED_REGISTRY -e ENTITLED_REGISTRY_USER -e ENTITLED_REGISTRY_KEY "$ENTITLED_REGISTRY/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1" check Starting Check ***************************************************************** Login To Cluster... ok stdout: Using environment variables to log-in to cluster. Login successful. You have access to 57 projects, the list has been suppressed. You can list all projects with 'oc projects' Using project "openshift-marketplace". Get Cluster Server Address... ok （途中省略） Check Existing OpenShift Serverless Subscription... skipped Check Existing OpenShift Pipelines Subscription... skipped Check Existing Appsody Subscription... skipped Check successful *************************************************************** インストールの実行※チェックコマンドで問題がなければ実行します。（チェックコマンドとは、最後のパラメータが "check" か "install" かの違いです）※最後に "Installation complete" と表示されることを確認します。 # docker run -v ~/.kube:/root/.kube:z -u 0 -t -v $PWD/data:/installer/data:z -e LICENSE=accept -e ENTITLED_REGISTRY -e ENTITLED_REGISTRY_USER -e ENTITLED_REGISTRY_KEY "$ENTITLED_REGISTRY/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1" install Starting Install *************************************************************** Login To Cluster... ok stdout: Using environment variables to log-in to cluster. Login successful. You have access to 57 projects, the list has been suppressed. You can list all projects with 'oc projects' Using project "openshift-marketplace". Get Cluster Server Address... ok （途中省略） Mark Installation Complete... done Install successful ************************************************************* Installation complete. Please see https://ibm-cp-applications.apps.nicptestcluster.example.com to get started and learn more about IBM Cloud Pak for Applications. The Tekton Dashboard is available at: https://tekton-dashboard-tekton-pipelines.apps.nicptestcluster.example.com. The IBM Transformation Advisor UI is available at: https://ta-apps.apps.nicptestcluster.example.com. The IBM Application Navigator UI is available at: https://kappnav-ui-service-kappnav.apps.nicptestcluster.example.com. ２－４．インストール後の確認 インストール画面に表示されたCloud Pak ConsoleのURLにアクセス ※Cloud Pak Console には OpenShift Webコンソールからもアクセスできます。画面右上の四角形のアイコンをクリックすると "Cloud Pak for Applications - Cloud Pak Console" が確認できます。 以上で CP4A のインストールは完了です！ ３．つまづいたポイント インストールがエラーで完了しない… 作業当初は、OpenShift4.2.23 上にてインストールを開始しました。 「チェックコマンドの実行」までは正常に完了しましたが、次の「インストールの実行」でエラーとなりました。 # docker run -v ~/.kube:/root/.kube:z -u 0 -t -v $PWD/data:/installer/data:z -e LICENSE=accept -e ENTITLED_REGISTRY -e ENTITLED_REGISTRY_USER -e ENTITLED_REGISTRY_KEY "$ENTITLED_REGISTRY/cp/icpa/icpa-installer:4.0.1" check Starting Check ***************************************************************** Login To Cluster... ok （途中省略） Retrying... (39 of 41) Retrying... (40 of 41) failed msg: non-zero return code stdout: The kappnav-ui pods are not created. Check logs for details. Install failed ***************************************************************** このログをみる限り kappnav-uiポッドが立ち上がってこない状況で止まっていますので、続いて pod のログを確認しました。 # oc describe kappnav.kappnav.io/instance -n kappnav Name: instance Namespace: kappnav Labels: <none> Annotations: kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: {"apiVersion":"kappnav.io/v1alpha1","kind":"KAppNav","metadata":{"annotations":{},"name":"instance","namespace":"kappnav"},"spec":{"appNav... API Version: kappnav.io/v1alpha1 Kind: KAppNav （途中省略） Status: Conditions: Last Transition Time: 2020-05-12T07:50:44Z Status: True Type: Initialized Last Transition Time: 2020-05-12T07:50:48Z Message: failed to install release: chart requires kubeVersion: >=1.11.0 which is incompatible with Kubernetes v1.14.6-152-g117ba1f Reason: InstallError Status: True Type: ReleaseFailed Events: <none> # 続いて Openshiftクラスターの Kubernetesバージョンを確認すると、"v1.14.6+8fc50dea9" でした。 # oc get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION ip-10-0-48-228.ap-northeast-1.compute.internal Ready worker 51d v1.14.6+8fc50dea9 ip-10-0-49-10.ap-northeast-1.compute.internal Ready worker 51d v1.14.6+8fc50dea9 ip-10-0-50-165.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 52d v1.14.6+8fc50dea9 ip-10-0-58-201.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 52d v1.14.6+8fc50dea9 ip-10-0-59-142.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 52d v1.14.6+8fc50dea9 その後、いろいろと調査をしたのですが原因が特定できなかったため、4.0.1 がサポートしている Openshift の最新バージョン 4.3.22 にアップデートをして再度 CP4A のインストールを実施したところ、無事完了しました。 4.3.22 にバージョンアップ後の oc get nodes 結果です。4.2.23 のときについていた "+xxx" という文字列は無くなり "v1.16.2" となっています。 $ oc get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION ip-10-0-48-228.ap-northeast-1.compute.internal Ready worker 213d v1.16.2 ip-10-0-49-10.ap-northeast-1.compute.internal Ready worker 213d v1.16.2 ip-10-0-50-165.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 213d v1.16.2 ip-10-0-58-201.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 213d v1.16.2 ip-10-0-59-142.ap-northeast-1.compute.internal Ready master 213d v1.16.2 原因を特定できなかったのは残念でしたが、つまづいたら一旦環境を最新にしてエラーが再現するかを確認する、という問題解決の基本を改めて実感しました。 最後に いかがでしたでしょうか。一部の dockerコマンドが長くて難しく感じましたが、手順そのものは前回ブログでの Openshift構築と比べると工程数は非常に少ないので、それほど CP4A のインストールは難しくないと、実際に検証してみて感じました。 皆様の CP4A構築にこの記事が参考になれば幸いです。 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 .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; } .bigger { font-size: larger; } .smaller { font-size: smaller; }
IBM の岡田です。 「最新のデータライフサイクル管理とは？（前編）」では "データの価値" や "IBM Spectrum Scale" についてのお話をしました。 後編は "IBM Cloud Object Storage" とは何か、といったことから、続きのお話をしていきましょう。 IBM Cloud Object Storageとは 先にデータの価値の話をしました。今度は昨今のデータの在り方のお話から入ります。 ここ10年ほどの間に、データの中心はトランザクション系の構造化データからビデオコンテンツや写真や IoT のセンサーデータなどの非構造化データにシフトしています。 近年その伸びも2年ごとに90％レベルの伸びを示しており、現在世の中のデータはすでに数十ゼタバイト程とも言われています。 つまり、これからのストレージはその容量の拡大についていく必要があり、そのような大容量下でデータ保全していかなければならないということです。 このような膨大な非構造化データの保管に向いているのが、オブジェクトストレージと言われるものです。（ブロック・ファイル・オブジェクトの違いはGoogle検索してみると色々解説がありますので、そちらをご参照ください） オブジェクトストレージには以下の特徴があります。 階層を持たない API による I/O 複数ノードによる分散保管 IBM Cloud Object Storage（以降 ICOS と呼ぶ）はこの複数ノードによる分散保管を地域レベルまで広げ、複数サイトでデータを持ち合う（ただしミラーではない）ことで地域災害などサイトレベルでのダウンにも対応できる保全性を実現します。 これにはイレージャーコーディングという RAID とは別のデータ保全の仕組みが使われてます。 RAID の問題点は、扱う容量が大きくなればなるほど障害後の再構成の時間がかかるようになるということ。この再構成時に新たな障害が発生するとデータロストに繋がります。 ICOS で使われる Information Dispersal Algorithm（以降 IDA と呼ぶ）というイレージャーコーディングをベースにした技術は、複数ディスク、複数ノードの障害を許容する、さらに言えば、ハードウェアは壊れることが当然、という思想の元に出てきたデータ保全方法のため、ある閾値に達するまではハードウェアの障害に影響されず、データの読み書き、運用が正常に行われます。 閾値で許容される障害ノード台数がサイトのノード数以上であればサイト障害にも耐えうる、ということです。 図6. IBM Cloud Object Storageの基本的なアーキテクチャー IBM Cloud 上でもこの ICOS を使った月額課金のオブジェクトストレージを提供していますが、アジア圏の場合、東京・ソウル・香港の3箇所に分散して ICOS を運用しております。 図7. IBM Cloud のオブジェクトストレージ（ICOS） このような3箇所ないしそれ以上の拠点に暗号化したデータを分散しておくことで、セキュアで信頼性の高いデータ保管が可能となり、現実に ICOS に保管されたデータの信頼性は最大 15ナイン（99.9999999999999%）とも言われています。 安い容量単価でデータの最後の砦としての信頼性を確保できるストレージとして、ICOS はテープと違った面で適していると言えます。 また ICOS は API でやりとりするという点でも、昨今の Cloud Native なアプリケーションとも相性が良く、AI や Analytics系でのデータ提供にも非常に適しています。 よって、非構造化データのような保管がメインで利活用の可能性が高いデータに最適な選択と言えるのが、IBM Cloud Object Storage です。 ICOS にはデータのライフサイクルを管理する上で重要な機能があります。 WORM という言葉をご存知でしょうか？ 元々は US で決められた法律に準拠したデータ保管のメディア方式の一つです。Write Once Read Many の略で、要は上書きが出来ず、改竄不能なメディアとして出来たものです。 ICOS にもこの WORM の機能があります。 WORM として設定されたエリア（一般的にはバケットにあたる。IBM では Vault と呼んでいる）にひとたびデータを書き込むと、そのデータは消去もできなければ改竄もできなくなります。データ保管の期間を設定することができるので、データライフが終わった時にタイムリーにデータを削除することも可能となります。 例えば、法律や規定等で保管年数を決められている契約書などの書類や、証拠物件として扱われる写真や帳簿類など、普段はアクセスすることもないが無くしてはいけない重要なデータのライフ管理には有効な手段となります。 また、最近はランサムウェアなどのデータ改竄（暗号化）に耐えうるバックアップデータエリアとしても注目されています。 IBM Spectrum Discover ここまでに示した通り、データはますます伸び率が高くなってきています。日ごとに増えるデータを扱う上でネックになるのが、データの特定等、保管データを後から扱うときの仕組みです。 最近のトレンドとしては、ファイルに関連づけられたメタデータや、ユーザーが自由に付加できるタグを活用しデータをカテゴライズしたり検索したり、といった作業が多くなっています。 IBM Spectrum Discover は、こういったメタデータ、タグデータをマネージするためのソフトウェアです。 明確には SDS というわけではなく、むしろデータマネージメントの意味合いが強いソフトウェアです。Discover の強みは、API を介して AI などにデータを食わせることができる、という点にあります。 例えば、画像データであれば画像解析の機能を持った AI（IBM では Watson Visual Recognition がこれに当たる）で画像に付随する情報を抽出し、これをタグデータとして付加する、といった作業を半自動的に行えることです。これにより、膨大なデータのカタログ化や一部のデータの抽出、あるいは不要であったりおかしなデータが紛れ込んでいないかなど、ガバナンスに対応することが可能です。 こうしたデータの利活用の方法も、大きな意味でデータのライフサイクルを支える新しい手法と考えられ、データマネージメントに寄与することができるわけです。 図8. IBM Spectrum Discover のデータマネージメントのイメージ 次回はデータを守ることについてお届けします。最後までお読みいただきありがとうございました。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 参考情報 IBMストレージ製品 (製品情報) 全包囲網。。。最新 IBMストレージ 概要 (ブログ) OpenShiftに代表されるコンテナ環境へのIBMストレージの対応 (ブログ) ハイブリッド/マルチクラウド時代だからこそIBMのストレージ (ブログ) AI導入はどこまで現実的？ 5大ハードルとその解決策を解説 (ホワイトペーパー) 普及が進む、機械学習による異常検知。導入の課題はここまで解決している (コラム) データ・ファーストのハイブリッドクラウド基盤を実現するIBMストレージ (IBMサイト) ハイブリッドクラウドにおけるデータ連携の鍵を握るもの (IBMサイト) .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
IBM の岡田です。 少し間が空きましたが、前回のハイブリッド/マルチクラウド時代だからこそIBMのストレージ は盛り沢山で機能豊富なブロックストレージを中心にクラウド連携のお話をさせていただきまいしたので、少々お腹いっぱいだったかもしれませんね。 今回はデータのライフサイクルを考えていくことで「ファイルストレージ」「オブジェクトストレージ」を前編/後編の2回でお話しさせていただきます。 データの価値 少々古いデータになりますが、以下は時間とともにデータの価値がどう変化するか、ということを示したグラフです。 「Development Code」のように多少の例外はありますが、多くは作られた直後のデータ価値が高く、時間とともにその価値は失われていくという傾向があります。 例外と言いましたが「Development Code」については以下ように解釈できます。 初期は完成に至ってないためコード価値は低く、実際に完成品となって初めてその価値が高くなる。そして製品のライフとともにコード価値が失われていくという意味において、コードの完成時をタイムゼロとみれば、他のデータとも同じ価値の変化を示すと考えられなくもないです。 これをもう少し概念的に捉えたものが次の図です。 図2. データの時間的価値変化のモデル 図に書かれたように、これらのデータにはその時の価値にふさわしい保管場所というものがあります。おそらくみなさんも切羽詰まった時、例えるならば PC のハードディスクがいっぱいになってしまった時など、慌てて古いファイル類を安価な記憶媒である DVD、BD、USB接続の外部記憶装置などに退避したり、使わないファイルを消去したりするのではないでしょうか？ 企業で取り扱う大量のデータでは、使わなくなったデータの保管にマッチした記憶デバイスへの移動をタイムリーに実施しないと、無意味に高価な保存スペースを浪費し、多くの無駄が発生します。 このようなことが無いよう、適切にデータのライフに合わせて保管場所を管理する必要があります。以前は、図3左側のように人手でこのような管理を行っていました。これでは手間がかかるだけでなく、ミスが生じてデータを消してしまったり、保管場所がわからなくなってしまうなど多くの不具合が生じる原因にもなりかねません。 このような手間をなくし、自動的に階層管理ができるのが、IBM Spectrum Scale です。 図3. データの階層化管理・今昔 IBM Spectrum Scaleとは IBM Spectrum Scale は、IBM が1990年代に開発した GPFS（General Parallel File System）と呼ばれる科学計算向けの高速ファイルシステムをベースに長年かけて熟成させたソフトウェア・デファインド・ストレージ製品です。 当初は AIX用に使われており、複数サーバーから同一ファイルへの同時アクセス可能とした当時としては先進的なファイルシステムで、特にグリッド系の処理に役立つものでした。 これをベースに様々な機能が付け加えられ、今日ではサーバーからアクセスしやすい NFS や SMB などの標準的なプロトコルに加え、HDFS にも対応した多目的使用に耐えうるものになっています。 この IBM Spectrum Scale には、図4に示す通り多くのハイパフォーマンス・ストレージに根ざした技術があり、また名前が示す通りスケールアウトすることで、より高速、より大容量を扱うことができるようなソリューションです。 現在では多くのスーパーコンピュータやハイパフォーマンスコンピューティングの分野で活用されています。 図4. IBM Spectrum Scale 全容 このように多くの機能がある中、当ブログではあえて自動階層化という機能に焦点を当ててお話をします。 Spectrum Scale は管理下に種類の異なる媒体を複数持つことができます。 この機能の例として、図5のように高価で高速な Flash系のストレージ、速度より容量重視の HDD、そしてテープ装置などで構成されたファイルシステムを見ていきましょう。 図5. IBM Spectrum Scale の自動階層化機能 これらの自動化にはどのように階層管理するかのルールが必要となります。配置ポリシー、移行ポリシーというのがそれにあたります。 配置ポリシーは、ファイルを書き込む際に何を基準にどの媒体・どの位置に書き込むかなどのルールを決めたものです。移行ポリシーは、すでに保管されているファイルがどのような条件で移動し、その際どの媒体・どの位置に移動させるかを決めるものです。 例えば、図5では、初期保管時にはフラッシュに書き込まれます。 次に保管期間が1ヶ月を過ぎると自動的に HDD に移動されます。この時ユーザーから見たファイルの位置は変わっておらず、書き込んだ時のフォルダーにそのまま存在して見えます。 さらに3ヶ月が過ぎるとフォルダーにスタブと呼ばれるリンクポインターのみを残し、ファイル本体はテープに移行されれます。ひとたびこのスタブにアクセスが生じると、ファイルはテープから書き戻され、また3ヶ月後にはスタブのみ残して元に戻ります。 というような、ファイルの価値にふさわしい媒体への移動を自動的に行うことで高価なデバイスの容量を減らすことができ、最終的にテープなどの安価なデバイスで管理することが可能となります。これにより、旬なデータの I/O パフォーマンスを損なうことなくストレージ全体のコストを減らすことにもつながります。 自動階層化の最終層には、テープの他にも、パブリッククラウド上のオブジェクトストレージなども有効です。こうすることで手元の余計な資産を減らすことにも繋がります。もちろんオンプレミスのオブジェクトストレージでも安価な容量単価を実現することができます。 「最新のデータライフサイクル管理とは（後編）」にて、そのオブジェクトストレージの IBM製品、IBM Cloud Object Storage のお話をしましょう。 最後までお読みいただきありがとうございました。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 参考情報 IBMストレージ製品 (製品情報) 全包囲網。。。最新 IBMストレージ 概要 (ブログ) OpenShiftに代表されるコンテナ環境へのIBMストレージの対応 (ブログ) ハイブリッド/マルチクラウド時代だからこそIBMのストレージ (ブログ) AI導入はどこまで現実的？ 5大ハードルとその解決策を解説 (ホワイトペーパー) 普及が進む、機械学習による異常検知。導入の課題はここまで解決している (コラム) データ・ファーストのハイブリッドクラウド基盤を実現するIBMストレージ (IBMサイト) ハイブリッドクラウドにおけるデータ連携の鍵を握るもの (IBMサイト) .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
ERP、SFAツール、顧客管理システム、POSシステム・・・ 現在では、様々なシステムを活用してビジネスを展開することが当たり前となりました。それぞれのシステムを必要に応じて連携し利用することによって、組織全体としてシステムやデータをより有効に活用できます。 本コラムでは、システム連携の代表的な手法や課題などを解説します。 ▲ 欲しい製品・ソリューションが見つけやすくなりました！ 目次 システム連携とは？ システム連携の代表的な方法 幅広いシステム連携方法に対応するのはコストがかさみ、手間も増える・・・ 用途・目的に合ったシステム連携の方法を選べる統合プラットフォーム「IBM Cloud Pak for Integration」 お問い合わせ 関連情報 システム連携とは？ かつて、システムは一部の大企業だけのものであり、大型メインフレームの導入が主流でした。しかし、1990年代以降にダウンサイジングの波が押し寄せ、現在は大企業だけではなく幅広い規模・業種の企業が業務別・目的別に最適化された多種多様なシステムを導入しています。 こうした中で、すでに多くの企業が取り組み始めているのがシステム連携です。システム連携とは、異なるシステム間でデータを相互に共有・処理できるようにすることです。システム間で分断されていたデータの活用によって、より深い洞察を得たり、オペレーションエラーを減らしたりといった効果を得られます。 「データ活用に役立つ」ソリューション は こちら 例えば、SFA（Sales Force Automation／営業支援）ツールと MA（Marketing Automation）ツールを連携することで、営業担当者やマーケティング担当者は、見込み客の獲得から最終的な受注に至るプロセスを俯瞰的に把握できるようになります。その結果、マーケティング担当者はウェブサイトの流入数や見込み客の獲得数だけではなく、アポイントメント獲得数や最終的な受注数といった営業側の指標も見ながら、マーケティング施策の検証や効果改善に向けて精度の高い施策検討を行なえます。 また、勤怠管理システムと給与計算システムを連携すれば、勤務時間に応じた毎月の給与計算を自動化できます。Excel などの表計算アプリでの集計など、人による作業工数の削減に繋がり、勤務時間管理や給与計算でありがちな計算ミスや誤入力といったオペレーションミスの防止に役立ちます。 「自動化による効率化に役立つ」ソリューション は こちら 次項でシステム連携を実現するための具体的な方法を解説します。 システム連携の代表的な方法 現在よく使われている代表的なシステム連携の方法は、以下の3つです。 ファイル転送 メッセージキュー API １.ファイル転送 ファイル転送はファイル単位で1対1でのシステム連携を実現する方法です。長年にわたってシステム連携の代表的な手段として利用されてきました。 ファイル転送は FTP（File Transfer Protocol）、SMB（Server Message Block）、CIFS（Common Internet File System）といったプロトコルを用いて実現します。FTP はファイル転送で利用される代表的なプロトコルの1つです。後述する方法に比べ、FTPの利点は大容量データを高速でやり取りすることです。 データ連携は通信プロトコルである FTP を通じて行うので、連携するシステムそのもののプログラムに手を加える必要がありません。そのため、一方のシステムで障害が起きてももう一方のシステムへの影響範囲を限定できます。 一方、ファイル転送でシステム連携を実現する際にはファイルの静止点（※1）が必要です。 ファイル転送はデータを一括して転送するバッチ処理によって行われるので、全データの処理が完了しなければ結果がわからず、途中経過を把握できません。そのため、リアルタイム処理のようにすぐ結果を知りたい場合は、1回のデータ量を減らして転送時間を短くするなどの工夫が必要です。 ※1：ファイル内のデータが更新されていない状態のこと ２.メッセージキュー メッセージキュー（Message Queue）はメッセージ単位で N対1、または N対N でのシステム連携を実現する方法です。 送信側が送信したメッセージは受信側が取り出すまでデータ領域（キュー）に保管されます。キューはメッセージ指向ミドルウェア（MOM：Message Oriented Middleware）やメッセージブローカー（Message Broker）で管理するのが一般的です。 送信側の処理はキューにメッセージを送信することで完了します。直接受信側にデータが送信されるわけではないので、受信側のシステムの負荷やリソースなどを意識する必要はありません。受信側でシステムダウンやリソースの逼迫があったとしても、送信側は処理の完了を待つ必要がないのです。 メッセージキューにおける送信側のメリットは「送信側が意図したメッセージの順序を維持することができる」ことです。このような特性から、メッセージキューは非同期処理が必要なシステム連携に向いています。 ３.API API（Application Programming Interface）は、HTTP や HTTPS形式で実装されることが多い、N対1 でのシステム連携を実現する方法です。 API はシステムの外部仕様を定義して各機能を利用するためのインターフェースを提供します。そのため、多くの場合 API はシステムを構築する言語と同じ言語のライブラリと通信プロトコルで提供されます。 API を使用すると、そのシステムの実装方法を知らなくても他のシステムと連携可能です。Webアプリケーションの特定の機能のみ API として実装して公開することで「社外の一般ユーザーが利用できるようにする」といったことができます。 例えば、下図のように社外の一般ユーザー向けに自社の Webサーバー上にある Webアプリケーションを提供した上で、ゲートウェイ上でアクセス制御を行うことで、セキュリティを担保できます。 「データ連携で活躍する」ソリューション は こちら 幅広いシステム連携方法に対応するのはコストがかさみ、手間も増える・・・ 前項で紹介したように、システム連携といっても様々な方法があります。採用するべきシステム連携の方法は連携するシステムの仕様、やり取りするデータ量、データ形式などによって異なります。 例えば、CADデータをやり取りするといったようにシステム間で大容量データを送受信する場合には、FTP によるファイル転送が適しています。一方、SaaS型ソリューションの多くが API を公開しているように、「顧客や取引先といった外部のユーザーが任意に特定のシステムと連携するための方法を提供したい」という場合には API が適しています。従来のように個別にシステム連携のプログラムを開発することなく、ユーザー側で連携作業を完了できるからです。 しかし、用途に合わせて複数のシステム連携の方法に対応するとなると複数のソリューションを導入しなければならず、製品ごとのライセンス・導入コストがかさんでしまいます。また、利用するソリューションが多くなると運用管理の手間も煩雑化してしまいがちです。実情として、用途に応じてシステム連携の方法を使い分けるのはハードルが高いといえます。 一方、最近では様々なシステム連携の方法を統合的に運用管理できるプラットフォームが登場しています。 「コストを抑え、手間を省く」ソリューション は こちら 用途・目的に合ったシステム連携の方法を選べる統合プラットフォーム「IBM Cloud Pak for Integration」 IBM Cloud Pak for Integration は、IBM が提供している MQ（メッセージキュー）、App Connect（アプリケーション連携）、API Connect/DataPower（API連携）、Aspera（ファイル転送）といったシステム連携を実現する様々なソリューションを統合したプラットフォームで、システム連携をワンストップで実現できます。 また、IBM Cloud Pak for Integration は実績のある Red Hat OpenShift Container Platform で稼働し、コンテナ技術に最適化しているので、オンプレ、IBM Cloud、他社クラウドなど様々な環境にデプロイできます。 システム連携に課題を感じている方は、ぜひ、IBM Cloud Pak for Integration の検討をおすすめします。 詳細は［IBM Cloud Pak for Integration］でも紹介しています。 お問い合わせ この記事に関するお問い合せは以下のボタンよりお願いします。お問い合わせ 関連情報 IBM Cloud Pak for Integration（製品情報）- アプリケーション、データ、クラウド・サービス、APIの統合を支援するハイブリッド統合プラットフォームです。 今、デジタルサービスに求められる必須要件とは！？アプリケーションのコンテナ化で得られる5つのメリット（コラム）- 今注目されている「コンテナ化」。コンテナ化とは？そのメリットとは？ 【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications導入してみた：概要編（ブログ）- シリーズ第1回目の本記事では、概要編として検証の目的・背景や環境周りを紹介します。 全ての企業が AI カンパニーになる！「IBM THINK Digital 2020」に参加した（ブログ）- 全世界から9万人以上の参加者が！ ul#list li{ margin-top:10px; 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近年、大規模な自然災害が増加していることから DR の重要性が高まっています。 DR は「Disaster Recovery」の略であり、文字どおり「災害時にどう復旧するか」という対策を指します。 ひと言で「災害からの復旧」と言っても対策は多岐にわたり、求める対策のレベルによって運用にかかるコストにも違いがあります。 どこまで対策をすればいいのか、悩む企業も多いのではないでしょうか。 今、改めて押さえておきたい DR の基本・指標と、実現するための方法について解説します。 Index DRの基本と、BCPとの違い DRで最初に検討すべき3つの指標 DRを実現する3つの方法 バックアップ製品などをうまく活用し、効率的なDR対策を この記事に関するお問い合わせ 関連情報 DRの基本と、BCPとの違い DR は、地震や台風などの自然災害などが発生した際にシステムをスムーズに復旧させるための対策のことです。 似たものとして「BCP（事業継続計画）」があり、どちらも緊急事態への対策を検討するものですが、BCP が事業全般を継続するための計画を策定するのに対し、DR は「システムを災害発生から復旧させること」に重点を置いています。 特に、自社オフィスやデータセンターなどが台風や地震といった災害により物理的に利用できなくなってしまった際に、どう復旧するかがポイントとなります。 DRで最初に検討すべき3つの指標 DR 対策を検討する場合は、システムを「いつまでに」「どの状態に」復旧すればよいのかをしっかり定めましょう。その際に、指標となるのが以下の3つです。 RTO（Recovery Time Objective/目標復旧時間）： 「いつまでに、システムを復旧すればよいか」の目標を定めた指標 RPO（Recovery Point Objective/目標復旧時点）： 「いつのデータに、復旧できればよいか」の目標を定めた指標 RLO（Recovery Level Objective/目標復旧レベル）： 「処理能力や品質などをどのレベルまで、復旧できればよいか」の目標を定めた指標 これらの指標は、例えば「災害発生から3日以内に（RTO）」「前日のデータで（RPO）」「通常の半数程度の処理に対応できる（RLO）」ように復旧する、といった形で目標を定めることを指します。 これらの指標を組み合わせて対策を検討することになりますが、その方法は「バックアップの頻度」「復旧方法（手動/自動など）」により大きく5つのレベルに分けられます。 レベル1：スタンバイなし/バックアップリストア（手動） レベル2：コールドスタンバイ/バックアップリストア（手動） レベル3：コールドスタンバイ/プログラムによるバッチコピー レベル4：ホットスタンバイ/ツールによる非同期コピー レベル5：ホットスタンバイ/ツールによるリアルタイムコピー レベルが上がるにつれ RPO・RTO を短くでき、システムダウンの時間を最小限に抑えられますが、コストも高くなります。すべてのシステムを高いレベルで運用すればよいわけではなく、システムごとに指標を定めどのレベルで運用するかを検討することが重要です。 例えば「更新頻度の低い、社内の人事データ」であれば、リアルタイムに同期をとる必要はなく、月1回のバックアップデータを別拠点に保存する形で十分対応できるかもしれません。一方「ECサイトの受注データ」は前日のデータが残っていても不十分で、極力 RPO・RTO を短くする対策が必要になります。 どのシステムをどこまで対策するのか、コストとのバランスを見ながら検討すべきでしょう。 DRを実現する3つの方法 次に、こういった DR 対策を具体的に実現する方法を解説します。DR では、大きく3つの方法が挙げられます。 バックアップメディアを遠隔地に保管 バックアップデータを保存したメディアを遠隔拠点に運搬することで、データを守ります。メディアの種類も様々ですが、大容量データを長期保管する場合などは、比較的コストを抑えられるテープメディアが有効です。 ネットワークを介した遠隔バックアップ、リストア ネットワークを経由し、クラウド（IaaS）や別拠点にバックアップデータを保存します。災害時には、バックアップ環境側で新たに環境を構築・リストアすることで、早期復旧が可能になります。 データレプリケーション データを2拠点間でリアルタイムに同期し、障害発生時には、フェイルオーバーすることでダウンタイムを最小限に留めることができます。レプリケーション先でも本番環境と同等の環境が必要になるため、コストが割高になる傾向があります。 上記のうちどの方法が適しているのか、バックアップ先はクラウド・オンプレミスのどちらがいいのか、などは企業によって異なります。 また、つい「データをどこにバックアップするか」ばかり考えがちですが、データだけバックアップしてもアプリケーションなど含めたシステム環境が揃わなければ、業務で利用できるようにはなりません。 復旧時の手順や環境まで含めて、あらかじめ確認しておきましょう。 バックアップ製品などをうまく活用し、効率的なDR対策を DR は運用コストなどを理由に二の足を踏む企業も少なくありませんが、ビジネスにおいてシステムやデータの重要度が高まり続けるなか、データを失うリスクを考えれば、コストをかける価値は大きいはずです。 DR 対策で活用するバックアップなどの製品は数多く登場していますが、特にネットワークを介したバックアップを行う場合は、データの転送効率も要チェック。 例えば、IBM Spectrum Protect は、「永久増分」という方法を採用し、転送するデータを最小限に留めます。さらに高速転送機能により、WAN 環境でも高品質回線並みの転送速度を実現します。 いざという時に、想定よりもバックアップ環境でリストアして利用できるまでに時間がかかり、大きな機会損失になった、なんていう事態を防ぐには最適なツールです。 DR 対策で大切なことは、保有するデータごとに自社の事業内容と優先度に合った環境を用意しておくことです。前述のとおり、3つの指標＜RTO・RPO・RLO＞を策定した上で、効率的な DR 対策を目指しましょう。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 関連情報 今、BCPで求められるITシステム対策について解説。考えるべき基本は？最優先すべきポイントは？ (コラム) - 災害など緊急事態における対策を定める「BCP」。では、具体的にどうすればよいのか？ .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
災害など緊急事態における対策を定める「BCP」。新型コロナウイルスの感染拡大もあり、今、改めて注目を集めています。 ですが、「なんとなくわかっているけれど、システムごとに最適な対策をできているかは自信がない」「きちんと対策できているか不安」という企業も多いのではないでしょうか？ また、従来の自然災害やパンデミックは比較的短期間で収束することを想定していましたが、予想を超える大雨の頻発、さらに新型コロナウイルス感染も収束の兆しが見えず問題が長期化するなか、BCP 対策に求められるものも大きく変化しています。 では具体的にどうすればよいのか、BCP の基本から、今、企業がすべきことを解説します。 Index BCPの基本とは？策定までに検討すべきポイント BCP対策におけるシステムの役割 BCP観点で有効な「データ保全」の方法 この記事に関するお問い合わせ 関連情報 BCPの基本とは？策定までに検討すべきポイント BCP とは、Business Continuity Plan（事業継続計画）の略であり、自然災害やテロなどの緊急事態において、事業を継続するための方法などを取り決めた計画を指します。つまり、通常のオフィスやシステムが利用できない事態に陥っても、素早く体制を復旧し事業を続けるためにあらかじめ具体的な計画を定めておく、ということです。 事業継続と言っても、緊急事態ですからすべて通常と同じように復旧できるとは限りません。どの業務を優先して継続すべきかを判断し、体制を整えるのが基本。まずは以下の流れで検討し、BCP 策定を目指しましょう。 優先すべき中核事業や、ビジネスに影響が大きい業務を特定する 上記、事業・業務の目標復旧時間を決める 事業を継続するための代替案を用意する BCP を発動する基準や、体制を明確にする 具体的な対策が社会情勢や事業の変化によって変わっても、この基本は変わりません。自社が守るべき事業や業務をきちんと見極めることが大切です。 BCP対策におけるシステムの役割 BCP で検討すべきことは、オフィスや工場・店舗など “場所” の確保、取引先との連携、顧客へのフォローなど多岐に渡りますが、システムが担う役割も大きくなります。「業務システムをどう継続するか」「オフィスに出社できないなかで従業員と、どう連絡をとるのか」といった観点のほか、緊急時に在宅勤務できる体制の整備も必要になるでしょう。 特に、コロナ禍により緊急事態が長期化するなか、対策すべき範囲が拡大しています。 在宅勤務では、オフィスのファイルサーバなどにアクセスできないといった課題が浮き彫りになり、クラウド化を進める企業も増加。緊急避難的な対策に留まらず、業務プロセス自体の効率化やモバイル端末活用推進、さらにはオンライン研修など、根本的な見直しを行うケースも今後増えると予想されます。 しかし、これだけのことを一気に進めるのは難しいでしょう。こちらも優先度をつけ、順次進めることをお勧めします。 なかでも最初にやっておきたいのが、「データ保全」です。災害であれパンデミックであれ、データがなくなってしまっては事業の復旧・継続は困難になります。 データを異なる拠点やクラウドなどに保管し、万が一の事態にも損なわれないよう備えることが、BCP において基本中の基本と言えるでしょう。 BCP観点で有効な「データ保全」の方法 データ保全の方法は様々ですが、「事業を継続する」という観点からはデータやシステムの情報を異なる場所で同期する「レプリケーション」が有効です。 レプリケーションでは、決まった時刻のバックアップデータを取得・保管するのではなく最新の情報をリアルタイムに同期するため、本番環境が利用できなくなった際にはフェイルオーバーすることで即座にレプリケーション先の環境に切り替えることが可能。 これにより、データを複数個所で保存しながら、ダウンタイムを最小限にしてシステムを利用し続けることができます。 レプリケーション先はクラウド（IaaS）も有力候補にはなりますが、セキュリティなどの観点からオンプレミスの拠点同士で構成するケースも。例えば、東京と大阪の拠点間でレプリケーションすれば、災害時の対策としても十分有効です。 どこにレプリケーションするのがベストなのか、自社の状況やシステムの規模などを踏まえて検討しましょう。 もう1つ、レプリケーションを実現する製品を選ぶ際には、データ圧縮や転送速度などの基本スペックとあわせて緊急時における対応のしやすさも確認することをお勧めします。 ストレージ自体にレプリケーション機能を搭載するものもありますが、この場合、製品ごとにツールを使い分ける必要があります。「IBM Spectrum Virtualize」は、外部ストレージ仮想化機能を提供します。 「IBM FlashSystem」や「IBM SAN Volume Controller」に搭載することで、異なるベンダのストレージを一括管理することが可能です。 IBM Spectrum Virtualize は、異なるベンダのストレージも一元的にレプリケーションでき、復旧時にもまとめて対処できるのでスムーズです。 BCP は、「一度考えたらOK」というものではありません。社会情勢の変化だけでなく、自社の中核事業や業務が変わることもあるでしょう。 ですが、そのなかでもデータを守る仕組みは不可欠。基盤となるデータ保全を確実に行いつつ、随時対策を見直し、適切な計画を検討する姿勢こそが重要です。 BCP 対策の第一歩として、IBM Spectrum Virtualize などを活用したデータ保全対策を整備しておくことをお勧めします。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 関連情報 DRで考えるべきITシステム復旧の3つの指標と、実現方法を解説。BCPとの違いは？効率的な対策は？ (コラム) - 近年、大規模な自然災害が増加していることから DR の重要性が高まっています。今、改めて押さえておきたい DR の基本・指標と、実現するための方法とは？ .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
コロナ禍で売上が落ち込んでいる企業を中心に、IT投資を再検討する動きが広まっています。 オンプレミスのシステムを運用するケースでは、膨大な更改コストを回避するため初期費用を抑えて利用開始できるクラウドに移行する企業が増えており、コロナ禍を機に企業のクラウドシフトが一気に進みそうな予感です。 本コラムでは、ミッションクリティカルな領域である基幹システムにおける新たな課題について触れつつ、クラウド移行を検討する企業に向けて、お勧めのマネージド型クラウドサービスについて紹介します。 Index コロナ禍を機に、基幹システムのクラウドシフトが加速 コストだけじゃない！基幹システムクラウド移行の様々なメリット 「Cloud Power」の活用シナリオ この記事に関するお問い合わせ 関連情報 コロナ禍を機に、基幹システムのクラウドシフトが加速 コロナ禍で産業全体の売り上げが減少する中、IT 業界において売り上げを伸ばしている領域が「テレワーク関連」や「クラウドサービス」などです。 クラウドに対するニーズが高まっている背景には、コロナ禍で経済の先行きに不透明感が漂い、大規模な投資を避けたい（もしくは、投資ができない）企業の考えがあります。こうした動きは、これまでクラウド移行をためらうケースが多かった基幹系システムにも拡がっています。 実際、IBM Power Systems などのハードウェアに加え、IBM Power Systems ベースのマネージド型クラウドサービス「Cloud Power※」を販売するエヌアイシー・パートナーズ株式会社（以下 NI+C P）によれば、コロナ禍に突入して以降、オンプレミス更改とクラウド移行を並行して検討していた企業がクラウド一本に絞って進めるケースが増えており、同サービスの成約率が倍増していると言います。（下グラフ参照） ※NI+C P のパートナー、日本情報通信株式会社（以下 NI＋C）が自社データセンター上で提供するクラウドサービス コストだけじゃない！ 基幹システムクラウド移行の様々なメリット コロナ禍で企業が基幹システムのクラウド移行へ踏み切ることになった背景としては、もうひとつ "ヒトを守る" という直接的な要因もあります。 それは、オンプレミスの機器入れ替えや設定などの作業過程における情シス部門やパートナー企業の人間が、入り乱れる "密" 状態の発生を回避したいという、ヒトの生命・安全を守る観点です。 もちろん、クラウド移行に踏み切る理由はこうしたコロナ禍によるものだけではありません。 そのメリットをしっかり評価・認識して近い将来クラウドに移行しようと考えていた企業において、コロナ禍で前倒しして、あるいは、コロナ禍で "ふんぎり" がついた、というケースが多いようです。 そこで、「Cloud Power」の場合、IBM i/AIX などのオンプレミスシステムを「Cloud Power」に移行することで、下記のような数々のメリットを享受することができます。 システム運用保守のアウトソースで人材不足に対応 情シス部門は、OSアップデートやセキュリティパッチ適用など、作業工数のかかる不定期メンテナンスをクラウド提供ベンダーに一任することで、人員リソースをデータ活用などの競争力強化に向けた異なる業務に配分・専任できるようになります。 また、IBM i/AIX という特殊なスキルを持った SE の不足や、熟練者退職にともなう業務運用継続の不安など、情シス部門の課題解決に貢献します。 EOS を心配することなく、常に最新の環境を利用できる ハードウェア・ファームウェアのアップデートや機器の更新は、提供事業者である NI＋C によって適宜おこなわれるため、導入企業はハードウェアの EOS を心配することなく利用し続けることができます。IBM Power Systems の Live Partition Mobility※ 機能によって、メンテナンスにともなうシステム停止の影響もありません。 ※稼働中の論理区画を別の物理的システムに移動する事を可能にする IBM Power Systems の有料フィーチャー 堅牢＆高セキュリティの横浜 DC で安心 「Cloud Power」が提供される横浜データセンターは、東日本大震災の時にも稼働し続けた実績があります。 一般的なオフィスビルとは比較にならない、ファシリティの圧倒的な堅牢性とネットワークを含めたハイレベルのセキュリティにより、重要なデータを守り、安心して利用いただけます。 BCP オプションで、投資を抑えて簡単に BCP 対策 「Cloud Power」のデータセンターは関西にもあり、両データセンター間でデータを同期し万一の時に切り替える「BCP オプション」メニュー（DC 間回線も含む）も提供しています。 オンプレミスでは、大規模な投資が避けられない災害対策サイト構築を、コストを抑えて手軽に実現します。 IAサーバーを含めた全面クラウド移行も可能 「Cloud Power」では、IBM i（AS400）や AIX のほか、Linux や Windowsなどの IAサーバーも同一セグメントで提供でき、オンプレミスで運用する各種システムの全面クラウドも可能です。 この他、エクイニクス社との契約により、AWS など他社クラウドとの接続・連携も容易です。 「Cloud Power」の活用シナリオ Linux や Windows のクラウド型マネージドサービスは数多く存在するなか、「Cloud Power」は、IBM i や AIX などミッションクリティカルな領域における数少ないマネージドサービスの1つです。 クラウドインフラからオフィスとデータセンター/データセンター間をつなぐセキュアな回線まで、必要なモノ・コトをオールインワンで提供しています。オンプレシステムの更改先やオンプレミス本番サイトの災害対策サイトのほか、下記のようなシナリオにもお勧めです。 ハードウェア EOS にともなうシステム延命 IBM i や AIX の古いシステム（オンプレミス）を SaaS に移行するプロジェクトを進めているが、その前にハードウェアが EOS を迎えてしまう…といったケースで、EOS のタイミングで旧システムを「Cloud Power」に移行し、SaaS 移行までの期間を延命することができます。 一定期間の開発・検証用途 当面オンプレミスを維持し続ける計画だが、開発・検証のためのリソースを用意するのが大変！といったケースでは、必要な期間だけ利用できるクラウドのメリットを活かし、「Cloud Power」を一定期間だけ契約して開発・検証をおこなうことでムダを排除できます。 社外プロフェッショナルへの BPO 推進 ベテラン社員の退職を機に、オンプレミスの IBM i や AIX システムを「Cloud Power」に移行。高度なスキルが要求される運用管理を全面的にアウトソーシングすることで、限られたリソースを AI によるデータ分析や RPA での業務自動化などに振り向けることができるようになります。 IBM i × 3種類 / AIX × 5種類の基本メニューに加え、多彩なオプションが用意される「Cloud Power」。 ニューノーマルに向け ITインフラ投資の最適化をお考えの企業は、ぜひ、お気軽にお問合せください。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 関連情報 Cloud Power (製品情報) - IBM i (AS400)、AIX を国内シェアNo.1 のクラウド環境でご提供します！ IBM Power Systemsユーザーのクラウド移行ニーズに寄り添う「Cloud Power」の魅力に迫る (コラム) - IBM Power Systemsのメリット（特長）にフォーカスしつつ、具体的な導入事例についてもご紹介します。 .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
IBMの岡田です。 前回の「OpenShiftに代表されるコンテナ環境へのIBMストレージの対応」でも触れた通り、ここ数年の傾向として何でもかんでもクラウドに移行するという時代は過ぎ、従来型の IT インフラとクラウド環境とを上手く使い分け、あるいは連携しながら、目的の業務アプリケーションを動かしていく方向になりつつあります。いわゆるハイブリッドクラウドというものです。 そして、パブリッククラウド自体もそれぞれのサービスにより使い分ける風潮があり、今やパブリッククラウド・ユーザー企業の半分以上が、複数のパブリッククラウドを使っているのではないかと思われます。いわゆるマルチクラウドと呼べるものですね。 しかし、なかなか統合的に管理するというところにまでは至っておらず、クラウドを含めたサイロ化が起こっている状況です。 このような運用ではアプリケーションの適材適所はおろか、データさえ十分に使えていないことは明白です。 今回はこのようなハイブリッド/マルチクラウドの状況の中でデータを上手く連携し活用していくために、IBMのストレージにできるソリューションを紹介しましょう。 ハイブリッド/マルチクラウドの位置づけ 以下の図は、ハイブリッドクラウド、マルチクラウドを模式的に表したものです。 オンプレ環境のプライベートクラウドまで含んでマルチクラウドという人もいますし、従来型の物理サーバーや仮想化された VM 環境もハイブリッドクラウドのオンプレミス部分の一部と考える人もいます。人によっても会社によっても捉え方は色々ですが、ここでは敢えて従来型 IT もハイブリッドクラウドの一部として話をしたいと思います。 図1. ハイブリッドクラウドとマルチクラウド IBM Spectrum Virtualize for Public Cloud とは！？ IBM Spectrum Virtualize for Public Cloud（SV4PC）は、第一回目、第二回目のブログでも登場した IBM のメインストリームとなるブロックストレージ、FlashSystem にも搭載されている管理機能ソフトウェア、これをパブリッククラウドでも使えるようしたものです。 つまり、SV4PC はハイブリッドクラウドやマルチクラウドに対応したストレージ製品です。 SV4PC を知れば FlashSystem を知ることができますので、SV4PC の機能を紐解いていきましょう。 外部仮想化機能 2003年、この Spectrum Virtualize ファミリーの元となる製品が生まれました。SAN Volume Controller、通称 SVC です。 今でもこの製品は最新のテクノロジーを装備してファミリーの一員です。（IBM Spectrum Virtualize for Public Cloud も Spectrum Virtualize ファミリー製品です。） そこから脈々と受け継がれた外部仮想化という機能は、IBM および他社ストレージ製品約500種類を配下に接続可能で、これを仮想化して自身のストレージとして扱うことができるものです。 図2 外部仮想化機能 もちろん、既存で使われているストレージのボリュームや保存されたデータを生かしたまま配下に収めることができるため、オンライン・データ移行はもちろん、コピーサービス（スナップショット等の機能）を持たないストレージにそういった機能を与える事もできます。 この機能を使う事で、FlashSystem では他社製品を含めた古い製品から簡単に最新のテクノロジーにデータを引っ越すことが可能です。 パブリッククラウド上では、SV4PCがプロバイダーが提供する基本的な機能しか持たないブロックストレージを配下に置くことができます。 これにより、最新のデータ削減機能の他、ブロックレベル自動階層化のEasy Tier（補足参照）、FlashCopyや筐体間コピーを含むコピーサービス（補足参照）、といったテクノロジーも使用可能となるわけです。 図3. データ移行のイメージ 様々なデータ削減機能 FlashSystem 5010 を除く Spectrum Virtualize ファミリーには、いくつかのデータ削減機能があります。 これらは DRP（Data Reduction Pool）というデータ削減にはなくてはならない機能を実装した Spectrum Virtualize ファミリー特有のストレージプール上で実現されます。また DRP での各処理単位はフラッシュ系デバイスに最適化されています。 図4.Data Reduction Pool 具体的には「リアルタイムデータ圧縮機能」「重複排除機能」「シン・プロビジョニング機能」がサポートされています（一部組合せによりサポートできないデバイスがあります）。 ※詳しくは補足をご覧ください。 Spectrum Virtualizeファミリーのハイブリッドクラウド/マルチクラウド対応 触れてきた通り IBM の Spectrum Virtualize ファミリーであれば、オンプレミスの FlashSystem あるいは SVC とパブリッククラウド上の SV4PC とでデータ連携できるので、データの観点でハイブリッドクラウド対応ができます。 また、パブリッククラウド同士でデータ連携することもそれぞれに SV4PC を置くことで可能となり、マルチクラウド対応もできます（2020年7月時点、IBM Cloud と AWS に対応）。 図5. ハイブリッド/マルチクラウドのデータ連携 さらにこの方法を使えば、他社の既存データも活かすことができます。外部仮想化機能が使えるからです。 つまり IBM の Spectrum Virtualize ファミリーを使うと、他社ストレージ製品も含めてハイブリッドクラウド対応できる事になります。 では、データをハイブリッド/マルチクラウド連携できると何が嬉しいのでしょうか。 ハイブリッドクラウド/マルチクラウドの利点 グローバルでは、一番広く使われているのが災害対策用途です。 被災時に本番環境が使えなくなった際も、パブリッククラウド側で仮想サーバー、コンテナなどを使い業務を継続できるからです。 今求められるデータ活用としては AI/アナリティクスなどと言うものもあります。 オンプレミスで使えるものもありますが、手軽にやろうとすると各パブリッククラウド上で提供している AI サービスを使うのが早いですね。最初に触れた通りサイロ化されたデータをパブリッククラウドと連携するにもハイブリッドクラウドは有効です。 バックアップ先としてパブリッククラウドを使うと、いらぬ投資をすることなく遠隔保管が可能となります。 通常テープを使った遠隔保管ですと保管場所である拠点、定期的な搬送といった固定費が発生します。最悪の場合、本番業務側が被災した場合にもデータをリストアしなければならないことを考えると、保管場所にリストアする仕組みが必要となります。これも大きな投資となるでしょう。 パブリッククラウドをバックアップ先とした場合それだけで遠隔保管が実現でき、必要な場合のみ仮想サーバーも立てることができるため DR としての役割も果たせるのです。 また、クラウドに業務を移行するというケースもまだまだ発生しますね。 この際クラウドプロバイダーが提供している方法もありますが、移行対象となるデータが多量にあると、なかなか与えられた方法を用いて計画通りに移行することは困難な場合があります。特にプロバイダーから送られたハードウェアを仲介して行う方法は、移行の間は業務を止めて対応する必要があります。これではビジネス的なインパクトが発生します。 ハイブリッドクラウド形態でのクラウド・オンプレミス間のデータ同期であれば業務を止めずに対応でき、万が一クラウドに移行したことで何らかの不具合を生じた場合にも即座に元の環境に戻すことができます。 これらの有益なハイブリッドクラウドのデータ連携にマルチクラウドのデータ連携要素が加わると、更に有益なことがあります。 最近の風潮としては、パブリッククラウド上にデータを置く場合でもミッションクリティカルなものの場合には、AZ（アベイラビリティーゾーン）を跨ってレプリケーションを取ることが一般的になってきています。冗長性を保つという意味では、異なるパブリッククラウドにコピーを持つことも有効でしょう。 このような用途にもマルチクラウド・データ連携は役に立ちます。 またメジャーなパブリッククラウドは、基本的にグローバル展開をしております。 自身で海外にサイトを立ち上げる必要なく、容易に海外展開できるといった利点や、国内でも東阪の災対環境も手軽に築くことも可能です。 図6. ハイブリッド/マルチクラウドで実現できるソリューション ハイブリッドクラウド・データ連携の具体例：クラウドへのデータ移行 パブリッククラウドに業務を移行する際に、ハイブリッドクラウドの接続形態を使うことで既存の業務を止めないオンラインデータ移行が可能です。（ただし既存ストレージの仮想化のための接続変更時は短時間ですが止める必要があります。） 図7. ハイブリッドクラウド活用例・クラウドへのデータ移行 オンプレミスとパブリッククラウド、あるいはパブリッククラウド同士でのレプリケーションは方向を変えることも可能ですので、もししばらく使ってみて移行先で業務がうまくいかないなどの不具合が生じた場合は、データをオンプレミス側に戻すことも可能です。 他の活用例も結局はこのレプリケーションを使って双方を連携させることによりますので、アイディア次第でお客様の用途に合わせて色々な活用方法が見つかるかもしれません。 クラウド上ではこんな使い方も SV4PC だけでも面白い使い方ができます。 多くのパブリッククラウドの環境下では、その環境内で使える仮想ブロックストレージが用意されています。 プロバイダーにもよりますが、大雑把に言ってしまえばクラウドは大規模な物理リソースを小出しにして使っている都合上、様々な制約があったり、性能の低いリソースを使わないとコストがかかりすぎるなど難しい局面も持っています。 例えば一つの仮想ブロックストレージの上限容量です。あるプロバイダーでは 16TB までしか使えなかったり、IOPS の上限にひっかかったりします。 このように、デフォルトのままではパフォーマンス要件をこなせないような場合でも、SV4PC で仮想ブロックストレージを複数束ねることで、仮想サーバー側に提供するストレージをスケールアウトすることができるので解決できたりもします。 また、データがホットな時期は SSD、旬が過ぎると HDD レベルで充分なデータを扱う場合、そもそも一時的なパフォーマンスのために全データを同じ SSD に置いておくのは無駄があります。 このような場合、最小限必要な SSD と充分な HDD を SV4PC で束ねつつ、前述の Easy Tier のような自動階層化機能を使うと、意識することなくホットデータは SSD で処理、その後は HDD へ配置されるので、クラウド上のストレージコストを全体的に減らすことができたりもします。 さらに、SV4PC のシン・プロビジョニング機能を使えば効率の良いコスト削減が可能となります。 通常の場合、仮想ブロックストレージの払い出しは見込み容量を先に決めてからその分払い出すことになり、運用後の拡張の手間を考えると、あらかじめ余裕を持った容量を払い出しがちです。この場合、実際に使用していなくとも払い出した容量は課金対象となります。 これに対しシン・プロビジョニングは、実際に存在する容量以上のストレージ空間を切り出すことができるのと、後から不足しそうな容量分の仮想ブロックストレージをストレージプールに加えることもできるので、最小限の容量から始めることができ、容量課金を削減することができます。 図8. パブリッククラウド上でのSV4PCの活用 なお何度も言いますが、SV4PC は今後のコンテナ環境にも対応しております。 ここまで見てきた通り、SV4PC はクラウド全盛の今だからこその機能を備えた Software Define Storage ソリューションであることが分かると思います。 いかがでしたか？ ハードウェアはもちろん技術の塊ですが、ソフトウェアのみでも十分に使える IBM Spectrum Virtualize ファミリー、少しは興味を持っていただけたのではないでしょうか？ 次回は「最新のデータのライフサイクル管理」ということで ESS、Sepctrum Scale、オブジェクトストレージ、そして Spectrum Discover といった製品に触れてみたいと思います。 乞うご期待！ 補足 1）リアルタイムデータ圧縮 バッチ処理で圧縮するのではなく、データの書き込み時に圧縮処理をして記憶域に書き込む圧縮方法です。FlashSystem 5030 と SV4PC を除きハードウェア・アクセラレータを活用できます。 もちろん 5030 および SV4PC もコントローラのリソースのみの処理ですが暗号化機能を実現しています。 圧縮率は、対象となるデータの種類によって異なりますが、一般にデータベース、メール、仮想サーバーイメージなどのファイルが高いと言われています。 以前はオフィスデータなども高かったのですが、最近はすでにオリジナルのオフィスファイル自体で圧縮済みですので、あまり効果は期待できなくなっていると言われます。 更に DRP の機能とは別に、IBM 特有の FlashCore モジュール（略して FCM。FlashSystem 5100, 7200, 9200/R で使用可能）であれば、モジュールそのものにインライン・ハードウェア圧縮機能があります。これはモジュール内のハードウェア的なデータの通り道にワイヤードロジックによる圧縮機能を設けているため、性能に影響を与えません。 ちなみにこのワイヤードロジックには暗号化機能も盛り込まれており、同様に性能に影響のない暗号化を実現しています。 2）重複排除 データのなかに同じパターンを見つけて、冗長なデータを削減することで容量を節約する機能です。特に仮想サーバーイメージなどには有効な手法です。 以前は非常に負荷がかかる作業だったため、バックアップなどに限定して使われていた技術ですが、昨今は性能の向上により、通常のストレージでも当たり前に使われる技術となりました。 以下は非常に単純化したインラインで扱われる重複排除のイメージです。バックアップ等での処理はこの限りではありません。 図9. 重複排除 実際はこう単純ではありません。 書かれたデータのパターンに応じたフィンガープリントと呼ばれる代替え値をハッシュ関数により導き、新たに書かれるデータのハッシュ値がすでに存在するフィンガープリントと一致している場合は、データそのものは書き込まず、参照するフィンガープリントのポインターのみを管理テーブルに記録する。これによりデータを間引くことができ、書き込み容量を削減することができるのです。 DRP 上での重複排除の特徴はフィンガープリントを同一ボリューム内のみならず、同じ DRP で定義された別のボリュームも含めて参照していることです（※図4参照）。同じプール内でバックアップなどのボリュームが定義された場合などに効果を発揮できるからです。 図4.Data Reduction Pool 3）シン・プロビジョニング こちらは、データ削減と言うよりはサーバーから見た際の話になります。 通常、ストレージ装置側で定義したボリュームをそのまま OS で認識させ使用することになります。その際の容量は、ストレージ装置のボリューム定義そのままの容量となります。 図10. シン・プロビジョニング シン・プロビジョニングを使うと、その容量定義を物理的に存在しない容量も上乗せして定義することができます。この場合消費されるストレージ装置の容量は実際に書き込みが起こった時にそのデータ容量分ずつとなります。 もちろんその存在しない容量分に書き込みが発生するとエラーになりますので、そうなる前に物理容量を追加する必要があります。同じストレージプール内の複数のボリュームで、実際に存在する実効容量を共有して消費するといった使い方が効果的です。が、OS 側からは何も意識することがありません。 この方法は、実はパブリッククラウドのように払い出し容量で月額課金されるようなサービスでは、より有効な節約方法となります。 4）Easy Tier Spectrum Virtualize ファミリーには、もう一つ特徴的な機能として自動階層化機能があります。 通常データの階層管理というと、ファイルレベルで実装するものをイメージされる方が多いのではないでしょうか？ Easy Tier はブロックレベルでありながらストレージの負荷情報を自ら学習し、アクセスの集中するホットなデータは Flash系のデバイス、アクセス頻度の低いデータは容量単価に優れる大容量・低速の HDD といった階層にデータを AI を使ってストレージの機能で動的に移動させる機能です。 図11. EasyTierの動作イメージ この機能を使うと高価な半導体系のストレージデバイスの容量を節約し、安価なハードディスクを増やすことで、パフォーマンスを下げずに全体の容量単価を下げることができます。 オンプレミスの FlashSystem はもちろん、払い出し容量で月額課金されるパブリッククラウドでも有効な節約手段となります。 5）コピーサービス 今や多くの廉価なストレージ装置もスナップショット、レプリケーションといった機能は当たり前になっています。 図12. 様々な用途に使えるコピーサービスの数々 スナップショットなどの瞬間のボリュームイメージを切り取る機能は、一般的にポイント・イン・タイム・コピーと呼び、IBM の場合は FlashCopy と言われる機能になります。 こちらは通常ストレージ装置内で使われる機能です。バックアップを取るときなどアプリケーションや RDB などと連携して、静止点をとるのに有効な機能です。 これに対して、ストレージ装置間で関連づけたボリューム同士で同期を取り、それぞれのボリュームを常に同じデータで満たす方法がレプリケーションです。 スナップミラー、ボリュームミラー、リモート・ミラーあるいはリモート・コピーなど、メーカーによって呼び方は様々ですが、基本的には時間的ズレのない同期型のものと、多少の時間的ズレを容認する非同期のものとに大別されます。 前者は銀行など災害などでのデータ損失を認めないような要件で使われ、拠点を跨ぐ場合、それなりの高価な設備（ネットワーク設備であったり拠点設備であったり）と共に使われます。後者はデータの多少の損失は容認するか、または別の方法（ログデータとかとの併用など）で補うかして、むしろ、より遠隔にデータを退避することを優先するなどの目的で使われます。広域災害などへの対策が多いですね。 考慮すべき事項に、特にレプリケーションは同じストレージ装置同士であると言う大前提があります。メーカーごとに使っている技術が異なるからです。 IBM の場合、Spectrum Virtualize ファミリーであれば相互接続が可能です。つまりオンプレミスのFlashSystem または SVC とパブリッククラウド上の SV4PC との接続が可能なのです。これが IBM ストレージがハイブリットクラウドに対応できると言う一つの根拠です。 もちろん前回触れた通り CSI（Container Storage Interface）にも対応していますので、コンテナ環境にも対応可能です。 接続方法について以前は、ストレージ機器同士の同期ということでより早く安全な FCP（Fibre Channel Protocol）に頼っていましたが、今日では非同期を前提に充分に IP 接続でも対応できるようになりました。 また、帯域以上のデータ転送を余儀無くされる初期同期が問題になりますが、前述のシン・プロビジョニング・ボリュームを対象とすることでボリューム全転送を必要とせず差分だけで可能となったり、データそのものも効率的な圧縮・重複排除の活用で小さくなったというのも大きいですね。 この記事に関するお問い合わせ 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以下のボタンよりお願いいたします。 お問い合わせ 関連ページ IBMストレージ製品 (製品情報) 全包囲網。。。最新 IBMストレージ 概要 (ブログ) OpenShiftに代表されるコンテナ環境へのIBMストレージの対応 (ブログ) 最新のデータライフサイクル管理とは？（前編）(ブログ) 最新のデータライフサイクル管理とは？（後編）(ブログ) AI導入はどこまで現実的？ 5大ハードルとその解決策を解説 (ホワイトペーパー) 普及が進む、機械学習による異常検知。導入の課題はここまで解決している (コラム) .btn_B{ height:25px; } .btn_B 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_B a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }
