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パナソニックのIoT家電を支えるクラウド基盤の進化~AWS・DevOps技術適用で構築スピード倍増~
Masahiro OhhoGeneral ManagerPanasonic
S e s s i o n I D
Kotaro HakodaStaff EngineerPanasonic
Supported by
Hideki NishimuraAtsushi Tanaka
Panasonic
© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.SUMMIT
Agenda
当社家電のIoT化への取組
大穂 雅博
クラウドファースト・マイクロサービス・DevOpsで構築スピード倍速化
箱田 航太郎
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自己紹介
当社家電のIoT化への取組
大穂 雅博
◆所属パナソニック株式会社 アプライアンス社 技術本部デジタルトランスフォーメーション開発センタークラウドApp基盤開発部 部長
◆ミッション当社家電を通じて
お客様のくらしアップデートを実現その為のクラウド・サービス基盤を推進
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変わらぬ想い
一人ひとりのくらしに寄り添い、家電により人々のくらしをほんの少しでも良くしたい
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家電の変革
家電 マイコン家電 スマート家電
単機能 多機能化
毎日の家事をすこしづつでも快適にするため、家電を継続的に変革しつづけてきました。
知能化
家電本体での進化
実際のお客様の使用状況・ご要望を把握することができなかった
お客様一人一人に合わせたカスタマイズ機能のご提供ができなかった
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家電の変革
IoT家電
クラウド連携により、お客様の利用状況の把握とそのお客様に応じた新たな機能の提供が可能となる。
NW接続
クラウド連携
家電 マイコン家電 スマート家電
単機能 多機能化 知能化
家電本体のみでの進化
お客様の使用状況・ご要望を把握可能
お客様の利用状況に応じた機能の提供が可能になる
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IoT家電の事例①:洗濯機洗濯機のIoT家電化により、スマホから洗濯機の遠隔操作と
液体洗剤・柔軟剤の自動計量・自動投入を実現
外出先からスマホで洗濯機の操作
洗濯物の種類や量に応じて最適な洗剤量を自動で計量し、自動投入
新しい洗剤・柔軟剤の発売時には、クラウド内のデータをアップデート
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IoT家電の事例②:エアコンPM2.5/花粉情報(Weather News様より)と住宅環境データを
利用し、クラウドで各部屋に最適な空気清浄運転を実現
エオリアAI
PM2.5/花粉予報※ 住宅環境データ
自宅の情報(センサー)
Weather Newsの地域情報
(※花粉予報は、’19年1月以降対応予定)
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IoT家電の事例②:エアコン各部屋の空気の状況を予測し、自動で空気清浄動作を行う。
エオリアAIによる日々の学習により、日々かしこくなります
(PM2.5濃度)
室内への侵入予測
OFF 空清ON OFF OFF
PM2.5/花粉予報
(24時間)
PM2.5/花粉当社独自の閾値
0:00 0:0012:00 18:006:00
運転スタート 運転スタート
空清ON
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家に帰ると
「快適な空気」を全身で感じる家に帰ると
「洗い立ての瞬間」を感じる家に帰ると
きょうも、「キレイな家」が待っている
人の暮らしに寄り添う
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当社ビジョン(100周年記念フォーラム)
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「くらしアップデート」とは一人ひとりの多様性・ライフサイクルの変化に寄り添い使えば使うほど理想のくらしに近づくこと(アップデート)
サトミさん
一人ひとりの多様性、個別要求に応える、機能・体験・サービスの提供が重要
ユミさん
ジョンさん
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IoT家電への道のりは険しかった・・・
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2012年 スマート家電サービス開始
2012年6月 サービス開始(NFCタッチ)
2013年7月 宅外操作エアコンONに対応
2012年10月 エアコン宅外操作サービス開始→電安法の規制によりOFFのみ
以降、家電機種の追加、サービス拡張を実施
新聞:12紙 テレビ:6局 13番組
白物家電10商品914機種 + AV家電14商品316機種
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目指した姿
Panasonic IoT基盤
協創パートナ
お客様宅
お客様情報
③サービス事業の協創
④マーケティング・CS革新
②賢くなる・連携する機器
①顧客基盤の統一
「顧客接点の強化」と、「他社サービス協創」によるお客様と繋がり続ける家電メーカーの実現
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スマート家電の市場導入までは良かった。
しかし、サービス利用者数が年々低迷…
認知(機会)
意欲(動機)
導入(利用開始)
継続(サービス価値)
進化しつづけることができなかった
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クラウドファースト
家電サービスと共通機能を分離個々に進化できる構造へ
自前に固執せず柔軟なリソースを獲得
アーキテクチャ変更
カスタマイズ
サービス
機能
マイクロサービス
次々にサービスを増やす(API化)
・・・
家電共通機能
家電サービス 家電サービス 家電サービス ・・・
・・・
考え方を変えた
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高速化のポイント
◆コンウェイの法則
システムを設計する組織は、その構造をそっくりまねた構造の設計を生み出してしまう」
⇒ ・組織視点の設計では、全体的に開発非効率が多い
・一方で、開発の効率化だけでは運用の高速化に繋がらない
開発(Dev) 運用(Ops)
全体的… 自前から脱却したパブリッククラウドの使いこなし
局所的… DevOps視点での開発・運用効率化
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IoTは継続進化しなければならない
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Agenda
当社家電のIoT化への取組
大穂 雅博
クラウドファースト・マイクロサービス・DevOpsで構築スピード倍速化
箱田 航太郎
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自己紹介
クラウドファースト・マイクロサービス・DevOpsで構築スピード倍速化
箱田 航太郎◆所属
パナソニック株式会社 アプライアンス社 技術本部デジタルトランスフォーメーション開発センタークラウドApp基盤開発部 第1課 主任技師
◆ミッションIoT家電を支えるクラウド基盤の
高速な進化をリードする
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常に進化し続けるには何が必要か?
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取り組み1:クラウドファースト
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(課題①)効率的なインフラ活用が困難
全サービスの精度高い利用予測が困難で
サーバ資源の効率性が悪い
インフラ追加・削除のスピード感なし
グローバルでの調達が困難
リソース量
時間
実態
予測
全サービス相乗り(オンプレ)
限りある資源へ詰め込みリソース拡張 = 遅い物理的な調達L/T・コスト
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目指すべき姿は何か?
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オンプレ脱却
利用の変動に振り回されず、必要分だけグローバルに調達 ただし、完璧な形は存在しない前提にたち、日々監視と改善
コスト・状態
AWS Cloud
アーキ、スケール
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でも、実際はそんなにうまくいきません!
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特に苦労した点
塩漬け5年のレガシー環境!OS・ミドル保守切れ
オンプレ中心の社内規定・プロセス(情報の暗号化)
(死ぬほど)大量に存在するデータの移行
AWSノウハウ、クラウド人材が不足
家電メーカー=ソフトウェア人材の9割以上が組み込み系!
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いろんな人に助けてもらいました(感謝)
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積極的な外部連携
自前主義や一部の職人技に頼る
だけでは持続性、発展性がない
学び方を改め、使えるモノは
活用し、自らを進化させるプロフェッショナルサービスとのWorkShop
アーキ・運用改善提案等、幅広いノウハウで頼れる存在
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インフラ費用
インフラ費用
オンプレ比75%削減!
オンプレ AWS活用後
効果
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課題はそれだけではありませんでした
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取り組み2:マイクロサービスアーキ
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(課題②)高速な進化に追従できない
洗濯機 掃除機 エアコン 冷蔵庫
運用メンバー
国内外に続々と増え続けるIoT家電
トイレ
デプロイ = 全家電へ影響全家電事業側と煩雑な調整が必要
一連托生モノリシックアーキ良きも悪きも事業サービス間で共有
責任・影響範囲が大きすぎる運用作業が多すぎる、遅すぎる
巨大戦艦
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各サービスが独立して、運用が行える事
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責任範囲を明確化する!
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家電サービスA 家電サービスB 家電サービスC 家電サービスD
共通サービス
洗濯機 掃除機 エアコン 冷蔵庫
UIUIUIUI
責任分解点
機器制御
認証 通知 ログ 分析機器接続
責任分解(マイクロサービス)アーキテクチャ
接続 接続 接続 接続
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独立したスケーラビリティの確保
一つのサービスの影響が他に影響しない
サービス単位でリリースが可能
マイクロサービスアーキのいいところ
製品サービス単位で改善、運用効率向上が狙える組織へと繋げられる
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ここからが本番です
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取り組み3:高速リリースと属人化解消
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(課題③)スピード感がない
大量の環境のメンテを全て手作業で = 遅い・ミス誘発
要件違えば、毎回、別手順書準備
手順書の記載が実態と合わなくなる
暗黙ルールが存在し、作業が属人化
全稼働マシンに個別ビルド
環境違いによる手戻り頻発
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移行の考え方
あらゆる定型作業の自動化を考える
CI/CDツールJenkinsを導入(ツール化による単純化)
コンテナを使う(イメージの使いまわしでミスを減らす)
マネジドサービスを可能な限り使い倒す
誰でもミスなく一定水準で運用作業が行える事!
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システム構成概要(CI/CD)
開発環境
開発用スタブなど
開発担当
検証環境 検証環境 検証環境 ステージング環境 本番環境
ソースリポジトリ
運用担当
各環境に対応したパラメータ
ビルドイメージ作成
デプロイ
デプロイ
各環境に対応したパラメータ
ECR
ECS
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開発パイプライン(開発が担当)
開発環境
開発用スタブなど
開発担当
検証環境 検証環境 検証環境 ステージング環境 本番環境
ソースリポジトリ
運用担当
各環境に対応したパラメータ
ビルドイメージ作成
デプロイ
デプロイ
各環境に対応したパラメータ
ECR
ECS
Jenkins処理の流れ
• ソースをチェックアウト
• プログラムビルド、ミドルウェアのセットアップ
• テスト済みコンテナイメージ生成
• ECR(レジストリ)にPush
• ECSにデプロイ
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運用パイプライン(運用が担当)
開発環境
開発用スタブなど
開発担当
検証環境 検証環境 検証環境 ステージング環境 本番環境
ソースリポジトリ
運用担当
各環境に対応したパラメータ
ビルドイメージ作成
デプロイ
デプロイ
各環境に対応したパラメータ
ECR
ECS
多数のサービス毎に、
同じイメージを使った
デプロイで、
S3から取
り込み上書き
外部からの取込方法
パイプライン実行時
にイメージをS3から
取得し、ビルドして
デプロイ
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運用パイプライン(運用が担当)
開発環境
開発用スタブなど
開発担当
検証環境 検証環境 検証環境 Pre本番環境 本番環境
ソースリポジトリ
運用担当
各環境に対応したパラメータ
ビルドイメージ作成
デプロイ
デプロイ
各環境に対応したパラメータ
ECR
ECS
Pre本番、本番環境
Blue-Greenデプロイ
壊さず、失敗しても切り戻す
(手作業を可能な限り排除する)
• セキュアに誰でも同じ品質で高速リリースを実現
• 秘密情報(特に本番環境)は、限定された作業者
からのみアクセス可能な場所に保存
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• ビルド• 回帰テスト• デプロイ• 手順書作成
効果
開発作業
デプロイ作業時間を91%削減
Before After
ビルド 回帰テスト デプロイ 手順書作成
22時間
開発作業
2時間
手順書の修正が不要に
Docker/Jenkinsで処理
手順を標準化(IaC)
手順の学習容易性が向上
属人化も解消へ
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使用サービス
Amazon EC2 Amazon EC2 Container
Registry
Amazon Elastic Container
ServiceElastic Load Balancing
(ELB)
AWS Lambda
Amazon DynamoDB Amazon ElastiCache Amazon CloudWatch AWS CloudFormation
Amazon API Gateway Amazon CloudFront Amazon Route 53 Amazon VPC AWS Identity and Access
Management (IAM)
Amazon Elastic Block
Store (EBS)Amazon Elastic File
System
Amazon Simple Notification Service
Amazon Athena Amazon Kinesis Amazon Simple Email
Service (SES)
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パフォーマンスがよい、常に進化する
サービス・組織へスタートできた
モノリシックアーキ
(一蓮托生)
マイクロサービスアーキ
(責任分解)
自動化プロセス
(CI/CD)
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家電の真のIoT化はまだ始まったばかり
グローバルに軽く・早くサービスを連打し
お客様に問いかけ続け、
社会、人のくらしのアップデートを目指します
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関西をもっと盛り上げて欲しい(イベント・ハンズオン)
利用者視点でのメンテナンス告知
(特にサーバレス系の猶予期間が短い…)
情報可視化ツール類のさらなる充実
セキュリティ設定の継続的なチェック機能
AWSに期待する事
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最後に
クラウドフリークな仲間と共に、新たな顧客価値に繋がる
技術創出と進化を日々考えてます
クラウドフリークな仲間達
ぜひ興味のある方は、お声かけください
社内勉強会の様子
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Thank you!Masahiro OhhoGeneral ManagerPanasonic
Kotaro Hakoda
Staff Engineer
Panasonic
Supported by
Hideki NishimuraAtsushi Tanaka
Panasonic