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CC BY-NC 3.0, シロッコ情報技術研究所 代表 谷口有近 人口推移から見る クラウド最適化の必然性と 変えるITの現場 若者が減ってるから PaaS の時代なの 2013, Arichika Taniguchi, 1

人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

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ITの話ですが、導入に人口論を敷いてます。この25年で、日本の生産年齢人口がイス1国分減少するなかで、ITの効率化は更なる努力を求められています。

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Page 1: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

シロッコ情報技術研究所代表 谷口有近

人口推移から見るクラウド最適化の必然性と

変えるITの現場

若者が減ってるから PaaS の時代なの

2013, Arichika Taniguchi, 1

Page 2: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

2013 アベノミクス / 太陽極大期 / あまちゃん / 半沢直樹2012 スカイツリー / 欧州債務危機2011 LINE / IPv4枯渇 / 3.11 / 福島原発 / 地デジ / 人口70億2010 iPad / ドバイ / 上海五輪 / はやぶさ / アラブの春

1989 昭和→平成 / ベルリンの壁 / 六四天安門1988 リクルート事件 / 青函トンネル / 日経平均3万円 / シーマ現象1987 マイケル・マドンナ来日 / 安田火災ひまわり53億落札 / 人口50億1986 12月 バブル景気 / ハレー彗星 / 男女雇用機会均等法 / ドラクエ1985 つくば万博 / Windows初代 / プラザ合意1984 グリコ森永事件 / Macintosh発売 / ナウシカ1983 TCP / IPがINETと定義され誕生 / ネズミーランド / ファミコン1982 笑っていいとも! / タモリ倶楽部 / テレカ / PC981981 トヨタソアラ現象 / テレ東 / ルビーの指輪1980 天然痘根絶 / 一億円取得事件 / ジョンレノン射殺1979 金八 / サッチャー / スリーマイル / 第二次オイルショック1978 成田開港 / 郵貯オンライン / キャンディーズ解散 / ベストテン1977 AppleⅡ / NY大停電 / 気象衛星ひまわり / 月刊アスキー1976 こち亀 / ロッキード / 徹子の部屋 / およげ!たいやきくん1975 3億円事件時効 / きのこの山 / スーパー戦隊 / アタック251974 宇宙戦艦ヤマト / アメダス / セブンイレブンが豊洲に / 人口40億1973 第一次オイルショック / 巨人V9 / トンネル効果1972 横井庄一 / 太陽にほえろ! / 沖縄返還 / 暴走族 / パンダ上野1971 マック銀座1号店 / ルパン三世 / 志賀直哉死去 / 新婚さんいらっしゃい1970 三島幸夫 / よど号ハイジャック / 大阪万博 / ビートルズ解散

2009 民主党政権 / 裁判員 / マイケル死亡 / 新型インフル2008 iPhone3GS / リーマンショック / Azure / 餃子問題 / 日経6994円記録2007 ミッドタウン / 中型自動車 / 郵政持ち株化 / iPS細胞2006 ライブドアショック / web 2.0 / iPhone / ワンセグ / 会社法 / MNP2005 郵政民営化解散 / 愛地球博 / 日本人口減少 / 構造計算書偽装2004 Facebook / mixi / GREE / 楽天球団 / SB球団 / 年金未納 / メトロ2003 日経7,603円 / フセイン拘束 / SARS / 六本木ヒルズ2002 AWS / ユーロ / ワールドカップ日韓 / ゆとり教育 / タマちゃん2001 Mac OS X / Windows XP / 省庁再編 / ネズミーシー / iPod2000 11月 ITバブル崩壊 / 日比谷脱線 / 神の国発言 / 雪印 / 二千円札1999 1月ITバブル景気 / iモード / 脳死臓器移植 / 2000年問題 / 宇多田1998 郵便番号7桁化 / テポドン / 兄弟横綱 / おじゃる丸 / 人口60億1997 山一證券破綻 / 北海道拓殖銀 / 失楽園 / もののけ姫 / 消費税5%1996 Google / 薬害エイズ安部逮捕 / ペルー大使館占拠 / 台湾李登輝1995 地下鉄サリン / 麻原逮捕 / Win951994 ジュリアナ閉店 / 関空 / プレステ / 家なき子 / セナ1993 55年体制終結 / 細川内閣 / mova / 初代ザウルス1992 電波少年開始 / 尾崎豊死亡1991 バブル崩壊 / 湾岸戦争勃発 / ジュリアナ開店 / カーボンナノチューブ1990 ドイツ統一 / センター試験 / 渡鬼 / 英メージャー

現状理解 #1この国のカタチ

2013, Arichika Taniguchi, 2

Page 3: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

日本国 人口 年齢階級 実勢推移

2013, Arichika Taniguchi, 3

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2010年生まれ 2009年生まれ 2008年生まれ 2007年生まれ 2006年生まれ 2005年生まれ 2004年生まれ 2003年生まれ 2002年生まれ 2001年生まれ 2000年生まれ 1999年生まれ

1998年生まれ 1997年生まれ 1996年生まれ 1995年生まれ 1994年生まれ 1993年生まれ 1992年生まれ 1991年生まれ 1990年生まれ 1989年生まれ 1988年生まれ 1987年生まれ

1986年生まれ 1985年生まれ 1984年生まれ 1983年生まれ 1982年生まれ 1981年生まれ 1980年生まれ 1979年生まれ 1978年生まれ 1977年生まれ 1976年生まれ 1975年生まれ

1974年生まれ 1973年生まれ 1972年生まれ 1971年生まれ 1970年生まれ 1969年生まれ 1968年生まれ 1967年生まれ 1966年生まれ 1965年生まれ 1964年生まれ 1963年生まれ

1962年生まれ 1961年生まれ 1960年生まれ 1959年生まれ 1958年生まれ 1957年生まれ 1956年生まれ 1955年生まれ 1954年生まれ 1953年生まれ 1952年生まれ 1951年生まれ

1950年生まれ 1949年生まれ 1948年生まれ 1947年生まれ 1946年生まれ 1945年生まれ 1944年生まれ 1943年生まれ 1942年生まれ 1941年生まれ 1940年生まれ 1939年生まれ

1938年生まれ 1937年生まれ 1936年生まれ 1935年生まれ 1934年生まれ 1933年生まれ 1932年生まれ 1931年生まれ 1930年生まれ 1929年生まれ 1928年生まれ 1927年生まれ

1926年生まれ 1925年生まれ 1924年生まれ 1923年生まれ 1922年生まれ 1921年生まれ 1920年生まれ 1919年生まれ 1918年生まれ 1917年生まれ 1916年生まれ 1915年生まれ

1914年生まれ 1913年生まれ 1912年生まれ 1911年生まれ 1910年生まれ 1909年生まれ 1908年生まれ 1907年生まれ 1906年生まれ 1905年生まれ 1904年生まれ 1903年生まれ

1902年生まれ 1901年生まれ 1900年生まれ 1899年生まれ 1898年生まれ 1897年生まれ 1896年生まれ 1895年生まれ 1894年生まれ 1893年生まれ 1892年生まれ 1891年生まれ

1890年生まれ 15歳未満 15~19歳 20~29歳 30~39歳 40~49歳 50~59歳 60~65歳 66歳以上~

出所:総務省統計 より作成

<- バブル景気 -> <- 金融危機 ->

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 4: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

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15歳未満 15~19歳 20~29歳 30~39歳 40~49歳 50~59歳 60~64歳 65歳以上~

日本国 人口 年齢階級 割合推移

2013, Arichika Taniguchi, 4

団塊の世代

団塊 Jr.

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14%

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13%

11%

14%

7,663万人 62% (61~65歳含む) 7,741万人 61% 7,552万人 59%

7,045万人 57% (61~65歳除外) 6,980万人 55% 6,528万人 51%

総人口 1.236億 1.269億 1.281億

(8%)(6%) (5%)

生産年齢 8,614万 8,638万 8,173万

(18%) (15%) (13%)

<- バブル景気 -> <- 金融危機 ->

現状理解

#1

/ 国のカタチ

出所:総務省統計 より作成

Page 5: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

この20年間に:生産年齢人口は?

• 総人口は 500万人増加したが…

20歳~60歳 に限定すれば、500万人の減少• 500万人都市:北海道、福岡県、兵庫県など

• 500万人国家:ノールウェー ( 499万人 ‘11 / GDP 4,562億ドル ’08 *)シンガポール ( 540万人 ’12 / GDP 1,819億ドル ’08 *)フィンランド ( 533万人 ’08 / GDP 2,739億ドル ’08 *)

• 日本のGDP(MER) ’12:59,843億ドル *

足許:生産年齢人口 7,896万人へ (‘13) **• ざっくり25年で、800万人(スイス・オーストリア 一国分)の減少

2013, Arichika Taniguchi, 5

* 出所:IMF Data and Statistics

** 出所:日経新聞電子版 http://www.nikkei.com/article/DGXNASFS2704B_Y3A820C1MM8000/

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 6: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

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15~24 25~34 35~44 45~54 55~64 65~

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15~24 25~34 35~44 45~54 55~64 65~

労働力人口 統計 (15歳以上)

2013, Arichika Taniguchi, 6出所:総務省統計局 労働力調査 長期時系列データ より作成

バブル景気 金融危機 バブル景気 金融危機

団塊の世代

団塊 Jr.

団塊の世代

団塊 Jr.

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 7: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

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15~24 25~34 35~44 45~54 55~64

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15~24 25~34 35~44 45~54 55~64

労働力人口 統計 (15歳以上~65歳未満)

2013, Arichika Taniguchi, 7出所:総務省統計局 労働力調査 長期時系列データ より作成

団塊の世代

団塊 Jr.

団塊の世代

団塊 Jr.

バブル景気 金融危機 バブル景気 金融危機

- 3.0 pt. (*-3.0)

- 2.1 pt. (*-2.8)

+ 4.5 pt. (*+4.8)

- 3.7 pt. (*-4.0)

+ 4.3 pt. (*+4.5)

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 8: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

生産・労働力人口とGDPの比較

2013, Arichika Taniguchi, 8

0

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0

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50,000

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70,000

80,000

90,000

100,000

10億円千人 生産人口推移・労働力人口推移 と GDP推移

生産年齢人口(15~64) 労働力人口(15~64) GDPデフレーター対前年度増加率 名目GDP(10億) 実質GDP(10億)

3.0%

0.0%

-3.0%

<- バブル景気 -> <- 金融危機 ->

出所:総務省統計局 労働力調査 長期時系列データ・内閣府 統計情報 より作成

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 9: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

この10年間に:労働力人口は?

• 総人口は 500万人増加したが…

15~64歳 に限定、対1993年比 300万人の減少• 対1980年比でも 150万人の減少

• 65歳以上を含めると、労働力人口は一定水準を維持

• → 定年後属託=業務環境が変わっていない≒変えられていない、とも

バランスが悪化し続ける(?)労働力の構成• バランス悪化+デフレ継続 → 名目GDPでゼロ成長、実質でプラス

• 生産性に直結する「低給料で仕事をする若年層」の圧倒的な減少

• → なんと言われようと、生産現場では継続的な効率化が図られている

• → バランス改善は見込めず、さらなる生産効率の向上が今後も必要

2013, Arichika Taniguchi, 9

現状理解

#1

/ 国のカタチ

Page 10: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

演者自己紹介ところで今更ですが

2013, Arichika Taniguchi, 10

Page 11: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

谷口 有近 / たにぐち ありちか

2000年:SNSベンチャー ホットリンク社入社• ベンチャー企業にて先進的SNSの開発に従事、サービスのUX開発に寄与

2001年:オンライン専業 カブドットコム証券 入社• インフラ基盤の改善、構築に従事・ウェブ取引システムの開発、運用も

• マイクロソフトMVP受賞 ~ Infrastructure Architect 部門~

2007年:同社課長、’09:エヴァンジェリスト、’11:社長付IT戦略担当• 運用面、基盤面を中心に管理職兼現場職に従事

• 開発と運用の垣根を越えた最適化や情報提供、広報活動に従事

• 部門を超えて、R&Dの側面でIT業界の動向を調査し、新規案件FSなど支援

2013年:独立、組織やチーム、個人のIT戦略をサポート• 複数社と契約し新規案件開拓から開発、教育まで支援・応援中

2013, Arichika Taniguchi, 11

演者自己紹介

Page 12: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

代表的な仕事・成果福岡~東京間での取引システムのリアルタイム複製N/W基盤 設計• ネットワーク側の設計・構築・運用を担当

移動営業所プロジェクトディレクション• 国内証券初のトラック型移動営業所のマネジメント設計・開発

取引システム64ビット化および分散方式の変更• 基盤設計から構築、一部関連モジュール開発

Windows 8 向け株価情報アプリケーション開発• 国内初 Windows 8 向け株価アプリケーションを提供

株価予測アプリの開発支援 (http://obt.hottolink.com/)• 国内初 Bloomberg向け株価短期予測アプリケーションの開発支援

社内若手向け “次世代IT戦略立案支援” のための教育プラン策定• 共に学び共に開発するスタイルで思考の技術を共有

2013, Arichika Taniguchi, 12

演者自己紹介

Page 13: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

現状理解 #2ITトレンドの背景を再確認

2013, Arichika Taniguchi, 13

Page 14: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 14

x1

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NK225

NASDAQ

APNIC Dist.

<‘88 メインフームPR/SM

MySpace

<eBay

DeNAモバオク

Kindle1

w95OSR2

CSS1CSS2

w7wVistaw2k wXP

| ’96 | ’97 | ’98 | ’99 | ’00 | ’01 | ’02 | ’03 | ’04 | ’05 | ’06 | ’07 | ’08 | ’09 | ’10 | ’11 | ’12 | ’13 |

IE6 IE7 IE8 IE9

N6 N7 N8

IE5

NC4.5 FF1 FF3 FF4-7

GC1 GC2-8- GC14

IE3

NN3

CSS2.1 勧告

Gecko

mixi

Salesforce

GOOG

twitter

Facebook

SaaS Cloud (US) クラウド(JP)

Android

欧)グリッドブーム

日)アルゴ話題 日)東証新シス

リーマンショックライブドアショック

米)NMS施行

- - - - - - - いざなみ景気(第14循環) - - - - - -- -

Mac OS X

Dynamic HTML Ajax(JS+XML)

jQuery

Hadoop

日)株式委託手数料自由化 日)金商法・PTS

HTML4.01

w98

IE4

米)インスティネット 米)代替市場ATS

<AMZN

米)NYSE Linux

GREE

DeNA

月アスキー廃刊

WP7

BlackBerry

BlackBerryJPiTunes

iPhone

LOVE LETTER

.NET1.0 .N2.0 .N3.0 .N3.5 .N4.0

<HotJava

ITバブル崩壊

Cloud Foundry

Heroku

Web2.0

G.AppEng.

MS独禁法NSDAQ急落

VMware WS VMware ESX VMware GSX Hyper-V

Cisco UCS

BigData

ePUB

マッシュアップ

w8IE10

FF18

GC24

CSS3

アベノミクス

WP8

HTML5勧告候補/5.1 Draft

民主党政権時代

ミセスワタナベ

IT革命/BB元年

Kindle iPad

iPad

Nexus 7

Surface

PaaS

ビッグデータ元年

LINE

iMac

米)アルゴ台頭

NEWS WEB24

AWS クロネコDC

Azure

HTML5 Draft

日)山一證券廃業

L2広域/SDN – Open Flow

9.11テロ クラウドファンディングソーシング

PayPal

楽天Suica

NimdaSQL Slammer/Blaster

Xen

Y!JP

sakura

i-mode

COP3

AMZN Coins

背景チャート出所:NASDAQ統計資料(www.nasdaq.com), APNIC統計資料(www.apnic.net) , 日経平均プロファイル統計資料(indexes.nikkei.co.jp) をもとに作成

現状理解

#2

/ I

Tトレンド再確認

Page 15: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 15

標準 < 独自拡張 標準化 志向WebAPI疎結合

UI → UXエンターテイメント

既存体験/業務のWeb化≒OA

新しい事をWebでコミュニケーションのネット化

Blog/CGM:発信

家族PC/会社PC

汎用機 → PCサーバ

パッケージ

IA仮想化

Grid

NW仮想化

IA分散 高度化

携帯

ノート/個人用PCスマホ

物理で仮想化

タブレット

TV融合

組織内UX標準化

Hosting

SaaS/ASP

IaaS 高度化

PaaS

O2O

SNS

音楽・書籍物理所在をネットで流通手配

音楽データのネット流通

書籍データのネット流通

貸し渋り金融不安

ルール変更自由化

US 金融引締アルゴ

JP 個人投資家台頭

競争力変化危機管理/スピード

安全・安心監督強化

BaaS

現状理解

#2

/ I

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Page 16: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 16

法人/家族 単位 個人 単位

計画して予定通り造る

+走りながら未知を創る

+外部環境次第で素早く変える

エコ

著作権 モノ→情報コスト/単価

要求規模

機械化の模索 個性の模索 柔軟性の模索

○ない権利

物流の革命 IT革命 モノから情報へ 権利の変化

デバイス単位+世界

数値を集める 統計を見る 相関を探る

リスク/セキュリティ 個々の力/マネタイズ

安心(=繁栄)のために変わらない・変えない

安心(=発展)のために変わる・変える

現状理解

#2

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Page 17: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

インターネット直近17年を振り返る

OA(業務自動化)からIT(情報技術)へ(未だ)変化中• 業界により進捗の差あり。金融、行政あたりで最後尾争い中

SIer 的 請負から脱却(OA的SIからIT的ビジネス開発へ)• 景気回復鈍く、IS部門/子会社はコストセンター化し自立を促される

開発手法の継続的な最適化(やはり銀の弾丸はない)• オブジェクト志向 → 関数型、ウォーターフォール → アジャイル

マーケティング手法の多様化(チャンネル横断UXの整備)• 既存メディアに変化を与える新メディアと情報経路の多様化

ネットも重厚長大から軽薄短小だが同時に深く世界規模にも• 早期、創造、測定、即断 が今後も 早創測即(そうそうそくそく)

2013, Arichika Taniguchi, 17

現状理解

#2

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Page 18: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

競合他社が同業他社では”無い”時代

海外:アマゾン、アップル、グーグル、マイクロソフト …• APPL vs. GOOG vs. MSFT vs. AMZN → デバイス&アプリ全方位対決

• Amazon vs. GOOG vs. MSFT の IaaS/PaaS 対決

• VMware vs. MS の仮想基盤+ミドルウェア対決

• HP vs. Cisco vs. VMware の IAサーバ(仮想化) + SDN 対決

• Amazon Coins vs. PayPal の流通+決済基盤 対決

例えば… 国内ネット証券も携帯業者も例に漏れず• 株式ベースネット上位5社の同業競争に、FX専業だった企業が世界

トップの売買高を背景に挑戦状を叩きつけ、現状Aクラスに

• ドコモの敵は KDDI/SBM だけではなく、LINEでもあり楽天でもあり

2013, Arichika Taniguchi, 18

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Page 19: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

日本初 Bloomberg® Pro 向けアプリ

開発したのは、SNSベンチャーの “ホットリンク社”と(半ば野良状態の)開発者2名• http://www.hottolink.co.jp/press/5132

• アルゴリズムは東工大研究室、ビッグデータ分析力のホットリンク社が旗振りし、シロッコ技術研究所が金融向け企画提案・開発力を提供

• PJメンバー4名、開発は2名2ヶ月

金融サービス、金融専門のSIer でないと無理?• そんなことはない。すでに変化

の胎動あり。

2013, Arichika Taniguchi, 19

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#2

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Page 20: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 20

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Page 21: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

技術領域・技術者も“クロスオーバー”化

流行の BigData :データサイエンティスト• 統計を使いこなしてプログラムも書けるし数字の意味がわかってる、

つまり業務の理解が出来てるからこそ仕事になる職種

SDN/OpenFlow はネットワークの仮想化だが…• サーバー仮想化からネットワーク仮想化の流れで、サーバー技術者と

ネットワーク技術者の垣根が曖昧に、あえて区別すると非効率

UI/UX は、業務理解とコーディング力、視覚特化のデザインセンスをアジャイルベースで纏め上げ• 優れたユーザー体験には、見た目の素晴らしさだけでなく、サービス

(=情報)を得る体験について、サーバーやクライアント領域双方で技術への理解が不可欠、しかもエンターテイメント感まで!

2013, Arichika Taniguchi, 21

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#2

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Page 22: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 22

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Page 23: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

次世代基盤への道程突然変異は外部からやってくる?

内部から変革を起こす?

2013, Arichika Taniguchi, 23

Page 24: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

設計思想の変遷 完全個→不完全多 へ

2013, Arichika Taniguchi, 24

クラウド 大変安価で壊れても直さないしジョブだけ再実行

xSQL・メモリ リアルタイム+個別バッチ SOA+ラック・ジオ分散 壊れても放置

オープンシステム 比較的安価で壊れたら切り替えて再実行

RDBMS・ディスク OLTP+全体バッチ スケールアウト 壊れたら保守

メインフレーム 高価だがシステムが壊れにくいし壊れても動き続ける

ファイル・テープ オンライン⇒全体バッチ スケールアップ 壊さないために保守

次世代基盤への道程

Page 25: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

処理量と処理時間、障害復旧時間の変化

2013, Arichika Taniguchi, 25

次世代基盤への道程

Page 26: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

「結果的に止まらない」を最重要視

例:バッチジョブの再実行ペナルティを減らす方向過去の銀行系システムトラブル、証券系トラブルの例• ジョブを再実行したら、二重実行が発生した• データを消して先頭から再実行するため二倍の時間が必要• 全ての整合性が確保された状態でのみ、サービスの解放が可能

→ 結果的に「障害に弱く」「止まってしまう」システム

Active Directory の例• マルチマスタ管理で Zookeeper が存在しない ≒SPOFが無い

Suica* の例• 自律分散型システム設計により、DCが2~3日停止しても動作可能

2013, Arichika Taniguchi, 26* 椎橋章夫氏の論文を CiNii 等で検索すれば、いくつかの論文にて詳細を確認する事が可能

次世代基盤への道程

Page 27: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

安いハードを大量に使うクラウド

壊れて当然 何故、毎回顛末書が必要なの?• クラウドシステムは、設計思想として壊れる事を前提に

構築されている。避けられない未来のリスクをどう軽減するか

• 想定したアイデアが上手く機能しない事が問題で、その原因を探って解決する。→ ポストモーテム の実践 / 技術の問題は技術で解決

• 障害報告書を受けいれ、社内外に転送するだけ。中身を検証せず、「二度と起こすな、起こしたら次の契約はない」では改善しない

仮想化の発想 ハードは何でもいい≒いつか壊れる• 以前はハードとOSが融合している故に、ハードを守る必要があった

• ハードとOSが分離したら、それぞれ別に守る基準を設けて良い

• 基準とソフトウェアの設計次第では、ハードは守らなくてもいい

2013, Arichika Taniguchi, 27

次世代基盤への道程

Page 28: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

例えば:何を守る?性能監視での例

例えばCPU負荷の考え方• 効率が良いプログラムはCPU負荷を消費する

• 無駄な処理なくCPU負荷100%で即座に終了するなら最良のプログラム

• それで処理が終わらないならCPU/台数を増やすべき

一方、我々の周辺では…• CPU負荷は 50% 未満を基準とし 70% を超えたら増強する事

• 性能監視といいながらハードリソースのみの監視、異常振る舞い(アノマリー)検知をせず、継続的な改善はベンダー・現場任せ

• 監視の目的が、監視をすることになってしまう

2013, Arichika Taniguchi, 28

次世代基盤への道程

Page 29: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

自動的に増強してくれるvs.

そもそも監視してない

「性能監視」の生産性勝負

2013, Arichika Taniguchi, 29

次世代基盤への道程

Page 30: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

例:金融とクラウド的観点の相性の悪さ

日本金融システム全般として “日本型クラウド” の成果• 大手 SIer / 大手証券が法律解釈とリファレンスシステムを構築

• もともとクラウド的、そして変化を望まない(景気循環で収益出る)

が、携帯 OTT と同じ構図、金融にも起こる可能性• 顧客層の変遷を待つはずで、国内では10年規模で先かも

• 複雑なシステムの設計変更には、それ以上の時間がかかる

• ウェブ系ベンチャーの未来(5年持たない特技)⇒収益源の一つとして、金融にシフトせざるを得ない

• 情報系が先行しつつ、限られた資産を奪い合う構図に

2013, Arichika Taniguchi, 30

次世代基盤への道程

Page 31: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 31

無駄な人手運用の撤廃・オーバースペックのシュリンク開発コスト削減・コスト管理の内製化

SNS⇒クローズドSNS との情報連携・決済連携お客様をより良く知る行為と自社サービスとが連携

消費税段階的引き上げ・無計画な政治主導法改正それを超える社会環境側の急激な変化

次世代基盤への道程

Page 32: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

発想転換の例:遅延との戦い体験談:

刻一刻と変化する株価を PaaS クラウドに転送する

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発想転換の例:遅延との戦い

Page 33: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

パブリッククラウトでオンプレ品質のN/Wは無理

例:海外なら 60~100ms の TCP 遅延• 一般的にオンプレならDC間でも関東圏 遅延3ms で (そっち

の人曰く遅いが) 帯域幅は出るし、まぁLANとも。

•海外パブリッククラウドは遠い。ひたすらに遠い。遅延の観点では絶望的な遠さ。

•でも IaaS 使って運用コスト変わらず(というか台数増えて運用負荷増加という仮想化の悪夢をトレースするのは、さすがに無い…)

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発想転換の例:遅延との戦い

Page 34: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

PaaS 海外クラウド実装の苦労話

オンプレ から クラウド への情報アップロード• パフォーマンス目標に達しない試験結果

• 国内では業務データ系ハイトランザクションへのチャレンジ例が無いので参考実装例も無い

• Entity Group Transactions (EGT) で ~500件のデータを一括アップロード• データを纏めてバイナリ化しネットを超えてキュー送信

• クラウド側で取り出し復元、EGT で 500entity を一括 Upsert

• 結果、CPU 負荷は激増したが性能目標は達成• 容易に低コストで増設が出来る環境では、CPU負荷上限を引き上げて増設する

運用も現実的な解決策

• 結果として、業務レベルでの電文インサート状況を見て処理遅延傾向がある場合にノード数を増加させる対応に

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発想転換の例:遅延との戦い

Page 35: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

ある意味で “宅配便” のアーキテクチャ

宅配便の大都市間配送の最適化と同じになった

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東京

/ オンプレ

大阪

/ クラウド

集配センター

倉庫

倉庫

集配センター

往復に時間がかかる東京~大阪間は、荷物を一定時間溜めてトレーラーで配送データが少なくてもトラックは定時で走る容量が足りなくなったらトラック台数を増やす選択肢もある ≒通信エンドポイントの増加

集配センター(キュー)ではひたすら荷物(メッセージ)を取り出して再整形してデータストアに戻す処理これを力の限り繰り返す≒CPU負荷よりも業務処理監視が必要

発想転換の例:遅延との戦い

Page 36: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 36

発想転換の例:遅延との戦い

Page 37: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

クラウドのデザインパターン

とにかく極力「非同期」でやんなさいよと• 昨日のOSは今日のOSと別モノだと思え

• OS起動したら初期化コマンド無しで動くべき

• コマンドを投げるノード間通信も、データのやりとりも、とにかくTableなりQueueなりで非同期化

• 通信(ソケット)も切れるもの だから REST

データ投入はとにかく並列化意識• データをオンプレミス側でバッファし、まとめて投入する仕組みでも

改善は出来るし、複数の Socket で同時に分散送信する手も

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発想転換の例:遅延との戦い

Page 38: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 38

発想転換の例:遅延との戦い

Page 39: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

非同期処理の監視の要点

電文処理のスループットで性能を監視• CPU負荷は突発的に上昇するし、むしろCPUアイドル時間が多い≒無

駄が多いはずで、ストレージI/OやネットワークI/Oに依存した処理が残ってる可能性があると判断出来る場合も

情報の整合性を監視• 処理要求数と処理結果数の突き合わせ処理は必須で、差分がある場合

に調査や復旧がしやすいログ構造・データ構造を設計しておくべき≒ リトライしやすいトランザクション管理

ミドル基盤のI/Oも監視対象に• PaaS ミドルの処理遅延が起こりうる

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発想転換の例:遅延との戦い

Page 40: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 40

発想転換の例:遅延との戦い

Page 41: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

今後の”情報技術”に期待される役割では、システム設計の理想解に近づくためには

2013, Arichika Taniguchi, 41

まとめ

Page 42: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

人口減少下で生産性を向上するには

リスクが激しく変化していく時代• 人口構成の急激な変化、安心感と利便性のバランス、デジタルネイ

ティブ層が現場で運営する時代

長期見通しが立たない時代• 20年で常識も変化 / イイクニ→イイハコ / アフリカ スマホ普及率

• スマホ・3D TV・電子書籍・長期計画なぞ当たらない

システムのどこに「柔軟性」を導入するかが “キモ” に• 実はこれ「決定の後回しの正当化」を実現することと同義

• 設備投資の柔軟性?システム開発の柔軟性?意思決定の柔軟性?

2013, Arichika Taniguchi, 42

まとめ

Page 43: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 43

まとめ

Page 44: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 44

まとめ

Page 45: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

変えられない PDCA に価値は無いよねブームから条件に、ISO/ISMS/Pマーク の認証ビジネス だが

すべからく継続的な改善アプローチが求められているはずなのだが…• お金がかかるので指摘された事だけ対応する• 自分達で決めたチェック基準を自分達で変えられない• 選任担当を配置したまま放置変化しない事を求めてはいないはずだが、運用の結果、変化しにくくなる現実

一方、“継続的” 実践フレームワークは現場で注目度↑• アジャイル / スクラム による開発の実践• DevOps の発想で、運用部門と開発部門の垣根が変化

部門や会社の壁を超えた「チーム」の判断が未来を切り開く継続的に考え、継続的に改良し、常に時代に合わせていく

2013, Arichika Taniguchi, 45

まとめ

Page 46: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0, 2013, Arichika Taniguchi, 46

まとめ

Page 47: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

Thank you. ^^/ご質問は @arichika あたりまで

2013, Arichika Taniguchi, 47

Page 48: 人口推移から見るクラウド最適化の必然性と変えるITの現場

CC BY-NC 3.0,

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2013, Arichika Taniguchi, 48