ITシステムのアーキテクチャ設計と ARCHITECTURAL スマー …「アーキテクチャ：コンポーネントを統合したシステムの基本的な編成，コンポ

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© 2015 IBM Corporation

2015年10月21日日本アイ・ビー・エム株式会社榊原彰 (http://about.me/akirasakakibara)

ITシステムのアーキテクチャ設計と　スマーターシティの構築、そしてコグニティブ

SPI Japan 2015

© 2015 IBM Corporation 2

ARCHITECTURAL THINKING 0


アーキテクチャとは何か

§ Architecture: the fundamental organization of a system embodied in its components, their relationships to each other and to the environment, and the principles guiding its design and evolution. 「アーキテクチャ：コンポーネントを統合したシステムの基本的な編成，コンポーネント相互およびコンポーネントと環境間の関係，そしてシステム設計と進化を導く原則」

IEEE Std.1471-2000 Recommended Practice for Architectural Description of Software Intensive Systems

§ キーワード： organization, components, principles

「分け方とつなぎ方」 → 「全体をどう切り分け，部分をどのように関係づけるか」

中国では「結構」（ものごとの構えとその結びつき）と表現される


IEEE Std. 1471-2000 アーキテクチャ記述の概念モデル

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要求のスコープを確実に理解し、インパクトを認識します。

§ 階層的なスコープ：ビジネス/システム/ソフトウェア/ハードウェア

環境: ステークホルダ，市場/ビジネス慣行，法規制 etc

ビジネス要求

ビジネス戦略/ ゴール

ビジネスプロセス

データビジネスルール

システム要求

ハードウェア要求

ソフトウェア要求

機能要求非機能要求将来要求

ビジネス

システム

ソフトウェア


BusinessGoal

BusinessPerformance

BusinessUnit Role

BusinessProcess

BusinessRule

BusinessEnvironment

Business

*

1

*

1 1

1..*

1..* 1..*

1

drives

is decomposed by

is influenced by

constraints

fulfills

1..*

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BusinessEvent

BusinessResource

BusinessPolicy

*

assembles

1

*

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performs

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belongs

achieves

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output

1

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consists of

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estimates evaluates

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ビジネス・アーキテクチャーの全容をカバーする方策が必要です。

IPA ITスキル標準センターアーキテクチャ・メタモデル解説書


アーキテクチャ・ガバナンス

全社経営戦略

全社

戦略

全社インフラストラクチャ・アーキテクチャ

ソリューションA

ソリューションB

ソリューションＣ

ソリューションＤ

エンタープライズ・アーキテクチャとソリューション・アーキテクチャ


ＥＡを定義するための成果物策定は、フレームワークや手順と流れの中で実施されます。この流れは６つの領域に構成されています

ビジネス戦略の策定

情報収集

収集した情報のリポジトリ

課題

仮説文書要約

インタビュー

ワークショップ

戦略的ギャップ分析

ビジネスアーキテクチャ策定

アーキテクチャガバナンス

アーキテクチャ移行計画策定

企業が保有すべき能力の分析

IT アーキテクチャ策定テクノロジースキャン

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インフラストラクチャ・アーキテクチャ

•  ネットワーク・アーキテクチャ

•  セキュリティ・アーキテクチャ

•  ハードウェア・ノード物理配置

•  …

配置（データサービス/アプリケーション）

•  データサービス・アーキテクチャ

•  コンポーネント配置

•  …

アプリケーション・アーキテクチャ

•  アプリケーション・コンポーネント

•  アプリケーション・フレームワーク

•  …

ビジネス・アーキテクチャ

•  ビジネス・プロセス/ルール

•  サービス・ゴール

•  …

ソリューション・アーキテクチャ

（全体として1つのアーキ

テクチャ）

ソリューション・アーキテクチャ


アーキテクチャ構成の基本原則

§ 機能要求のモデル化（コンポーネントベースでの分析・設計）

§ テクノロジー・セレクションのためのモデル化（インフラ設計の抽象化）

§ コンポーネントをどのようにノードに配置するか

§ 関心事の分離（Separation of Concerns）

機能実装稼働環境実装 ITシステム

コンポーネントノード

配置する

包含する


アーキテクチャの機能的側面の表現

§ 機能的側面– コンポーネントをベースに考える

– コンポーネント構造

– コンポーネント・インタラクション

– コンポーネント・インタフェース

–  ...

コンポーネントのデザインでは，いくつか重要な設計原則がある


アーキテクチャの稼動インフラ側面の表現

§ 稼動インフラの側面– インフラ設計の抽象化

– システム・トポロジー

• ノード

• コネクション

• ロケーション

• ゾーン

• ユーザー

• …

稼動インフラ側面のデザインでは，リファレンスアーキテクチャの活用が有効

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稼動インフラ・アーキテクチャを表現するモデル

§  オペレーショナル・モデル

システムのユーザーや関連する外部システムとシステムの構成要素（ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク）、及びその配置や相互の関係を表現した新システムの全体像を示すもの

§  オペレーショナル・モデルは、２種類の図を使用して表現

Ø 　ノード構成

l  システムの構成要素の静的な関係（配置）を示す図

Ø 　エンド・トゥ・エンドでのメッセージ検証

l  システムの構成要素の動的な関係（協調）を示す図

l  システムの動作を検証する為のもの

��

��

��

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NW 7

1 L6 A

L6 A3 9

��

7 NW 7

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C 27NW 7C 27

3 L5

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8 4L6 A

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(

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(

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ノード構成図の例検証の例

��

E1 5

A 3

5

UW

2: 2: 2:

N_

3

3

3

3

3

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��

E1 5

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UW

2: 2: 2:

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3

3

3

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ITシステムのアーキテクチャ

ファンクショナルオペレーショナル

コンポーネント

インタフェース

オペレーションシグネチャ

コラボレーション

インタラクション

ノード

コネクション

ロケーション

ゾーン

ユーザー







インタラクション

ノード

コネクション

ロケーション

ゾーン

ユーザー

ITアーキテクチャ設計の手順







ノード

コネクション

ロケーション

ゾーン

ユーザー

パフォーマンス

システム管理

セキュリティ概念モデル

詳細モデル

物理モデル

NFRの考慮


非機能要求（NFR）の特徴

§ 主観的

–  ヒトによって解釈と評価が異なる面を持つ

§ 相対的

–  重要な点は，対象システムの特性によって異なる

§ 相互干渉的

–  1つのNFRを達成しようとすると，他のNFRを「損じる」

このように扱いが難しいのに，システムの重要成功要因として大きな比重を占めている


NFR トレードオフの例

　 Availability Efficiency Flexibility Integrity Inter- operability

Maintain-ability Portability Reliability Reusability Robustness Usability

Availability 　　　　　　　＋　＋　

Efficiency 　　－　－－－－　－－

Flexibility 　－　－　＋＋＋　　　

Integrity 　－　　－　　　－　－

Inter- operability 　－＋－　　＋　　　　

Maintain- ability ＋－＋　　　　＋　　　

Portability 　－＋　＋－　　＋　－

Reliability ＋－＋　　＋　　　＋＋

Reusability 　－＋－＋＋＋－　　　

Robustness ＋－　　　　　＋　　＋

Usability 　－　　　　　　　＋　

Source: “Software Requirements”, Karl E. Wiegers

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Separation of Concerns

§ アーキテクチャは多様な側面から設計されるべき

–  建築の設計図面のアナロジー

–  立体を平面に表現しなければならない

§ IT設計においては以下が必要

–  要求の切り分け

–  上位概念（メタ）による分類

§ 全体をいかに「切り分け」て，いかに「組み合せ」るか


TODAY - CAMSS & Smarter Cities1

© 2015 IBM Corporation 19 19

世界で急速に進む都市化と諸課題

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10

20

30

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60

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1970 1990 2010 2030 2050

2007年

都市の人口

都市以外の人口

[億人]

[年]

世界の百万人都市の数（過去100年間）

16　450

交通渋滞

日本の渋滞 38億人時間、 12兆円、GDP 2.4% 相当

（出所: 2002年国土交通省）

2030年までに世界のエネルギー需要は55%増

エネルギー不足

安心・安全な街づくり

2011～15年度で 19兆円以上の

復興予算の使い途


IBM の考えるスマーター・シティーの 11 の事業分野

課題を予見し

発生前に解決

資源を最適化し

効率を向上

情報を活用し

最善策を決定

計画・管理

インフラストラクチャー

市民

行政の枠を超えた産官学の協業・連携による、数々の都市の問題の解決と、生活の質の向上（Quality of Life）

公共安全

医療

都市計画・開発

環境

エネルギー

通信

交通

教育

社会保障

中央行政・自治体運営・管理

水資源

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ビッグデータによる創薬ゲノム解析

変革がスマーター・シティー市場を牽引する

オープンデータ、オープンガバメント

促進

新交通システムによる自動運転実用化

2016電力自由化、電力小売市場激化

インフラ老朽化対策、 2020東京オリンピック

国内スマーター・シティー市場 2020年累計200兆円*

出所：　日経クリーンテック　「世界スマートシティ要覧2012」　データを元にIBM推計 © 2015 IBM Corporation 22

スマートな交通システムの事例


スマートなエネルギー管理の事例


スマートな予防保全の事例

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スマートな防災の事例


スマートな太陽光発電所の事例


ITシステムの周囲には関心の異なるステークホルダーが存在する

ソフトウェア

ITシステム

業務,ユーザー

Customer

FunctionalModel

Component･OperationalModel

BusinessModel

BusinessProcessModel

EconomicModel

要求

サービス

ユースケース

トランザクション

シグネチャー

取引

社会・環境

企業

EnvironmentalModel

ビジネス･イベント

株主顧客

CEOCIO

EARep

ﾋﾞｼﾞﾈｽ･ﾕｰｻﾞ

ｵﾍﾟﾚｰﾀ開発者

社員

ｻﾌﾟﾗｲﾔｰ

政府･行政地域法律・コンプライアンス

保守者ｼｽ管理者

ITシステムの周りには影響を及ぼす多種多様な環境が存在している

出典： IBM社内資料


プロジェクト・ファイナンス（多様なステークフォルダ）の事例

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すべてが「つながる」社会

Server TCU

センター通信

⾞⾞間通信

ECU

ECU


ITは記録のためのシステムから協働型のシステムへ

トランザクショントランザクション

Systems of Record (SoR) Systems of Engagement (SoE)

シフト（包括）


Events Incidents

Events Incidents

Events

Events

Incidents

様々なデータを　集め、活用す

る

データ

スマーターとは、データを瞬時に洞察に変えていくこと

洞察行動

データを分析し洞察を得る、　起こりうる問題を予測する

問題発生前に的確な解決策を実行す

る


ビッグ・データの４つの”V”

データの量データの速度データの信頼度データの形態

蓄積しているデータ

テラバイトからエクサバイト級のデータを処理

流動するデータ

ストリーミングデータをミリ秒から秒単位で処理

多様なデータ

構造化・非構造化データ、テキスト、マルチメディア

不確かなデータ

データの非一貫性・不完全性、曖昧性、レイテンシ、モデルの近似による生じる不確かなデータ

Volume Velocity Variety Veracity

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コンテクストを知る

DATA + ANALYSIS → INFORMATION

INFORMATION + CONTEXT → INSIGHT

INSIGHT + ACTION → PREDICTION & PREVENTION

データ分析情報

情報コンテクスト　知見　　

知見　　アクション　　　予測と予防　　　　

MODEL SIMULATION FEED BACK モデル　　シミュレーション　　フィードバック　　


自然災害および連鎖的な障害、サイバー攻撃による被害は、世界各地のビジネスが密接に関連していることを浮き彫りにしました

出典: Economist Intelligence Unit Survey

36 データの損失

人為的ミス

システム障害

サプライ・チェーンの混乱

ウイルス・ワームなどのITシステムへの攻撃

窃盗や詐欺などの従業員による不正行為

火事や洪水などの自然災害

オンラインシステムのダウン

テロ

停電

パンデミック

アプリケーション障害

争議行為（ストライキ）

35

31

29

28

25

22

22

16

13

13

12

8

タイ: 洪水, 2011年損失 40億ドル, 550人自動車・HDDに大きな影響

オーストラリア: 山火事, 2009年損失 40億ドル, 173人

全世界: クラウド・サービス停止, 2011年損失毎分5600ドル

アメリカ: サイバー攻撃, 2011年損失 1億7千万ドル個人情報の漏洩

日本: 東日本大震災・福島原発, 2011年損失 2千億ドル, 3万人サプライ・チェーンへの世界的な影響

アメリカ: 港湾ストライキ, 2002年損失 150億ドル流通, サプライ・チェーンに混乱

0 20000 40000 60000 80000

100000 120000

2005 2006 2007 2008 2009 2010

US-CERTに報告されたセキュリティ事件数

出典: US-CERT

2千億ドル

1900 2011

報告された自然災害による推定被害額

出典: EM-DAT

運用リスクの管理計画において重要な脅威とは (有効回答数における%)

中国: + 37ヶ国, SARS, 2002-2003年損失 150億ドル, 916人労働力に大きな混乱

アイスランド: 噴火, 2010年損失 17億ドル一千万人の旅客が影響受ける


レジリエントなプラットフォームが必要です

データ収集データ同化、モデルと予測分析意思決定支援

ソーシャルメディア

気象

交通

映像

交通シミュレーション

リスク分析、統計分析、データイニング、テキストマイニング

避難シミュレーション

金融リスク分析

アーカイブ

データ加工

降雨予測洪水予測

モデル作成（行動、イベント、因果関係、…)

Index, KPI, ...

ビッグ・データ

命令・制御

ダッシュボード可視化技術

警官、消防士、救護班、担当者、住民、…

通信ツール

Supply Chain Risk Analytics

サプライチェーンリスク分析

ハイ・パフォーマンス・コンピューティング、ストリーム処理、クラウド

質問応答技術

• 政策立案 • 緊急対応 • 災害対応 • 交通制御 • 都市計画 • ...

意見分析

エネルギー

通信


都市環境データの利用例（都市の複合的現象に対処）

予測システム

モデリング& シミュレーション

都市情報

ダッシュボード

アラート意思決定サポート

水

Ops Ctr

交通

Ops Ctr

公共安全

Ops Ctr

電力

Ops Ctr

報告 / 分析

地図・空間情報各ドメインを横断するサービス・バス

Data Integration

ビル

Ops Ctr

その他…

天気医療金融

イベント管理

リアル・タイムコラボレーション

ワーク・フロー管理

都市のイベント情報やアラート、各種状況データ

制御情報

GW GW GW GW GW

制御シス

制御シス

制御シス

制御シス

制御シス

水流・水力清浄度

交通量渋滞情報

事故・事件報告

電力照明 etc…

情報の可視化情報の分析 IBM Intelligent Operation Center

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Video (Rio de Janeiro)


気象予測


•  詳細な地形データや気象庁などが提供する気象データを元に、1km四方毎の天候や降雨量を48時間先まで予測。

•  過去の統計を元に天候によって変化する見物客の数や自動車の交通量など当日の交通需要を予測。

•  イベント当日の交通需要に基づき、交通規制や臨時バスの増発などさまざまな施策をシミュレーションし、その効果を検証。

•  数千万台規模の交通を再現できるエージェントベースの交通シミュレーターを使い、一台ごとに異なる行動特性を持たせた自動車を仮想上の道路で走らせ、渋滞の発生などを予測。

ビッグ・データを活用したスマートな交通施策

•  テキスト分析の技術を用いることで、市内のどのエリアにいる市民や観光客がソーシャルメディアで何をつぶやき、その感情はポジティブなものか、ネガティブなものか、リア

ルタイムに視覚化。 •  例えば、帰宅のためのバスがなかなか来ないなどの不満

を持つ人がどのエリアに多くいるか、という情報を交通施策に反映させることが可能。

•  非常に多くの交通施策の組み合わせについて、各施策のKPIを遺伝的アルゴリズムという手法を使って計算・評価。

•  最も優れた複数個の結果を当局担当者に提示することで、担当者は経験や直感に頼らず客観的な判断が可能。


Video (Traffic Planning)

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求められているのは“スピード”　サービスの立ち上げ　と　シミュレーションの確認・修正

競争戦略

コンセプト・価値仮説・成⻑仮説

データアイデア・要求・問題解決

アイデア・仮説修正・撤退

Pivot改善

サービスの作成開発&テスト計測

最適化

MVP

Beta

Version1.0

Version2.0

MVP：minimum viable product© 2015 IBM Corporation 42

DevOps

Ø  新しい体験を確実にかつ迅速にエンドユーザーに届ける考え⽅p  Agile開発p  Continuous Integrationp  Continuous Deliveryp  Continuous Testing

Ø  現在のIBM ソフトウェア開発での主流になりつつある

Continuous Customer

Feedback & Optimization

Collaborative Development

Continuous Release and Deployment

Continuous Monitoring

Continuous Business Planning

Continuous Testing

Operate Develop/ Test

Deploy

Steer

DevOps Continuous Feedback


アジャイル開発によって開発スピードを向上してもボトルネックが発生する

継続的インテグレーション*1のビルドがどんどん溜まっていく・・・

機能テスト

アクセプタンス・テスト

実展開オペレーター

セットアップ (数週間)

導入

・・・基盤運用管理チームに、開発側からの要求が増大し、十分対応できない


DevOpsの主要構成要素

開発技術運用技術

継続的インテグレーション

継続的デリバリー

ライフサイクル管理

自動化

Infrastructure as Code

動的資源配分

仮想化/クラウド

統合運用監視ツール

資源構成管理

Immutable Infrastructure

アジャイル開発

DevOps

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NEW ERA 2© 2015 IBM Corporation 46

時間

コン

ピュ

ータ

ーの

知能

バベッジの計算機(1820年頃)

ENIAC (1945年頃)

Deep Blue (1997)

Watson (2011)

「学習するシステム」

アンティキティラ島の天体運行計算機(紀元前87年頃)

そろばん(紀元前3500年頃)

ネイピアの骨(1600年頃)

新たなITのフロンティア

System 360 (1964)

「10年以内にデジタル・コンピューターはチェスの世界チャンピオンになるだろう」 1958, H. A. Simon and Allen Newell

考えるマシンの進化 – コグニティグ・コンピューティング


§ IBM 基礎研究部門が４年間をかけてコンピューター・システムWatsonを研究開発

§ 米国の人気クイズ番組 Jeopardy ! で歴代最強チャンピオン２人と対戦し勝利

IBMWatson(Jeopardy)“…aninforma+onseekingtoolthat’scapableofunderstandingyourques+ontomakesureyougetwhatyouwantandthendeliver’sthatcontent

throughanaturallyflowingdialog”--Dr.DavidFerrucci,Principal

Inves+gator,Watsonproject

アメリカで1964年から9000回以上続いているＴＶの長寿クイズ番組

ケン・ジェニングスさん連勝王（74連勝）ブラッド・ラターさん賞金王（約3億円）ワトソン初挑戦

IBM Watson – コグニティブ・コンピューティングへの挑戦


Video (Jeopardy!)

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質問応答システムWatsonとは？


正答率を高めるためのチューニング


コグニティブ・コンピューティングの他分野への展開


プログラム可能なシステムの時代

集計機の時代

コンピューターのインテリジェンス

時間

学習するシステムの時代（コグニティブ・システム）

新しいコンピューティングの時代に向けて

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SoR：記録のためのシステムSoE：協働型のシステム

SoI：洞察⼒を持つシステム

ITは人間に洞察を与えるシステムへ変わります


エンド・トゥ・エンドのプロセス　w/ コグニティブ技術

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© 2015 IBM Corporation

ご清聴ありがとうございました

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