Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤 (製造リファレンス・アーキテクチャ勉強会)

Azure
2020年7月
MPNパートナー様向け配布用
Tech Briefing:
製造リファレンス・アーキテクチャをベースとした
システム構築を行うための基盤技術トレーニング
福原毅 ( tfukuha )
日本マイクロソフト株式会社
パートナー事業本部パートナー技術統括本部第二アーキテクト本部
シニアクラウドソリューションアーキテクト ( Azure Data & AI )
～ Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤

製造リファレンス・アーキテクチャの技術要素のうち、
サーバーレスとシステム間連携基盤の概要を理解する
本セッションの目的

Part 0: 製造リファレンス・アーキテクチャについて
Part 0.5: 事例を中心としたユースケース
Part 1: IoT 基盤
Part 2: Data & AI 基盤
Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤
Part 4: Power Platform / Dynamics 365 概説
Part 5: “製品の変革” を支える基盤サービス
製造リファレンス・アーキテクチャをベースとした
システム構築を行うための基盤技術トレーニング (座学)

インテリジェントクラウド + インテリジェントエッジによる
デジタルフィードバックループ・フレームワーク
THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用
Power BI
Surface 他
各種スマートデバイス
業務デバイス
• 共通の
データモデル
• 構造化・非構造化
データ格納
• Azure AD による認
証・アクセス制御
機械学習モデル
開発・管理
Azure Machine Learning
業務アプリケーション
Power
Automate
Cognitive Services
• IoT データ収集
• デバイス管理・プ
ロビジョニング
• 通信規格対応
(HTTP, AMQP,
MQTT)
データ蓄積
(データレイク)
人
各種スマートデバイス
データ保護 - ID / Security
機器/
センサー GitHub
Azure Active Directory
ユーザー管理・認証・アクセス制御
データ収集・
連携
DB
Azure
IoT Hub
Azure
Data Factory
(Synapse Pipeline)
学習済み AI モデル
Microsoft Teams
Azure
Data Lake Storage
Gen2
PowerApps
外部データ
(非構造化)
Azure Security Center
脆弱性チェック、脅威検出・レポート
• ノンコーディングで
アプリ・ビジネスロジック・レポート作成
• デバイスをを問わないビジネスチャット、オンライン
会議、ファイル共有
• 現場や人に関連するデータ収集
Dynamics
365
Azure
Logic Apps
Azure
Functions
Azure
App Service
Azure
Kubernetes
Service
• Serverless とPaaS、コンテナーオーケストレーター
データ処理・
分析
Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB
Azure
DevOps
Bonsai
Azure Sphere
セキュア
MCU
セキュア
OS
10 年間
セキュリティ更新
組み込み
IoT デバイス
• OPC- UA 接続
• リアルタイム
データ処理
• 機械学習モデル
による推論実行
• 継続セキュリティ
保護
Azure
IoT Edge

サーバーレス基盤
• Azure Functions
• Azure Event Grid
• Azure Logic Apps
※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。
API管理基盤
• Azure API Management
アプリケーション開発の選択肢
• Power Platform
アジェンダ

サブシナリオ0: 工場の情報ユーティリティ (データ化・データ蓄積基盤 )
Factory of the Future
• Azure Functions
API管理基盤
• Power Platform
4 モバイルアプリ

リファレンスアーキテクチャ
Factory of the Future:
0. 工場の情報ユーティリティ
IoT Edge Runtime / Agent
Expectation for Partners
• Edge（❶）でのオンライン処理ソリューションの開発・インプリ
• 工場現場業務に沿ったアプリやデータ収集（❶❹）のアクセラレータ開発
• データ見える化ソリューション（❻）の開発・インプリ
【例】
• OPCなど通信機能を持った装置の場合
OPC UA仕様等に沿ったIoT Edge モジュールをEdge PCに組み込み、IoT Edgeライ
ンタイム上でデータ取得および送信を実現できる。同時に、OPC UA側のネットワーク
とAzure IoT側のネットワーク分離を行う。
• 視覚機器（監視カメラ）などの場合
画像処理の学習済モデルをエッジ側で行い、処理結果やイベント発生時の静止画
だけをBlob on EdgeとAzure Blob Storageの同期機能で送信することで、動画転
送による通信負荷を抑制できる。
Edge PC / Gateway Device1
各工場のIoT Edgeからのデータを集約し、クラウド上のData Lakeに格納する。また、IoT
Hubでは各IoT Edgeのデバイス管理を行う。
IoT Hub2
Power Appsにより現場作業員の業務実績をクラウド上に格納する。
モバイルアプリ3
IoT Hubやモバイルアプリによってクラウド上に送信されたデータをスケーラブルなData Lakeに
格納する。長期に渡って横断的に蓄積されたデータから、必要な量・必要なデータ構造で
Data Lakeから切り出して使用する。
Data Lake4
Data Lake のデータを構造化データとして切り出したデータマートについて、Power BIを使用
し、過去の製造履歴を見える化する。
Synapse Analytics / BIツール5
製造現場の各装置／センサからのデータを収集し、テレメトリとしてIoT Hubへ送信する。
カメラ治具（センサ）モバイル製造・組立装置
Azure Data Lake
Storage
Power BIPower Apps
業務実績
業務実績テレメトリ
テレメトリ
製造履歴
製造履歴
製造履歴
装置設定被写体使用実績入力
センサデータ
Azure Stream
Analytics
画像
画像
生技/保全品管
Azure Blob
Storage
IoT Hub
Azure ML
IoT Hub
Gateway
Device
動画
ストリーム
センサデータストリーム
センサデータ
ストリーム
業務実績製造履歴
1
2 3
4
5
Blob on Edge
IoT Hub
Gateway
Device
OPC
Twin & Proxy
OPC
Publisher
Azure
SQL DB
Azure Synapse
SQL
Azure Synapse
Pipeline
Azure Synapse
Pipeline
“Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り

サブシナリオ1: 文書生成・共有化 ( テンプレート適応 )
サブシナリオ6: 既存システムとの連携
• Azure Functions
API管理基盤
• Power Platform
1 モバイルアプリ
4 独自システム
5 実績反映
6 ダッシュボード

1. 文書生成・共有化 ( テンプレート適応 )
6. 既存システムとの連携
モバイル
Power BIPower Apps
業務実績
テレメトリ
製造履歴製造履歴
実績入力
工場長/生技etc..
センサデータ
Azure Data Lake
Storage
Azure Stream
Analytics
生技/保全工場長/品管etc..
IoT Hub
製造・組立装置
装置設定
1
5
Logic Apps
SharePointPower Apps
業務実績
Logic Apps
PC
Hololens
Office 365
Dynamics
365
独自
システム
テレメトリ
業務実績製造履歴
業務文書
6
ダッシュ
ボード
3
4
2
• 工場の業務に沿ったアプリやオフィス文書の連携テンプレート（❶❸）
• 既存システムやERP等と連携した業務ソリューション（❹）
• ダッシュボード、VR/MR/ARによる工場ソリューション（❻）
Edge から収集した製造記録と Power Apps から収集した業務実績を蓄積する。
それらを紐付けた製造実績データを保持する。
※紐付けについては No.2 以降で記載。
Data Lake2
Teams / SharePointで現場担当者の業務文書を管理する。
業務文書共有3
工場の既存独自システムは Dynamics 365で結び付けられ、Logic Apps や On-
premise data gateway を使用してクラウド側にデータを連携する。
独自システム4
Data Lake に保持している製造実績データを SharePoint 上の Office 文書や独
自システム連携用 DB に反映し、現場担当者の編集作業を不要にする。
実績反映5
製造実績は Power Apps や Power BI でダッシュボード化され、業務ロール毎に
必要な観点で情報が提供される。
ダッシュボード6
モバイルアプリ1
Power Apps で現場担当者の業務実績を取得する。
On-premise
data gateway
IoT Edge Runtime
OPC Twin & Proxy
OPC Publisher
Azure
SQL DB
Azure
SQL DB
Azure Synapse
Pipeline
Azure Synapse
SQL
Azure Synapse
SQL
Azure Synapse
Pipeline
製造履歴

サブシナリオ4: 最適値算出 / 分析自動化 ( アナリティクス、ML、AI )
サブシナリオ5: 処理の自動化 ( ワークフロー / アラート )
• Azure Functions
API管理基盤
• Power Platform
4 作業指示
5 通知

5. 処理の自動化 ( ワークフロー/アラート )
5-2. 自動アラート
• Edgeでのリアルタイム異常検知ソリューション（❶）
• MLやCognitiveによる工場特化型分析ソリューション（❷）
• ERPなど周辺システムと連携する生産最適化ソリューション（❹）
Edgeでの装置監視・アラート（Hot path）1
装置からのセンサデータストリームに対して、機械学習モデルで異常判定を行い、異
常時は警報イベントを発報する。異常判定時の静止画をAzure Blob on Edgeと
Azure Blob Storageの同期機能で送信することで、クラウド側での学習に使用で
きる。機械学習モデルについては、クラウド側で作成されたものをIoT Hubから配布
し、IoT Edge デバイスにデプロイすることで、多数のEdge PCに同時に適用できる。
分析モデルの開発者が Azure ML 上で、Data Lake や Synapse Analytics の蓄
積データを使用して分析モデルを作成する。
機械学習/AIのモデル作成（Cold path）2
Logic AppsのコネクタでERPから生産計画・調達計画を参照し、Azure Machine
Learningで作成したモデルが算出する最適値と比較を行う。比較および通知の
ワークフローを Logic App で自動実行して Teams への通知を行う。
作業指示4
Synapse SQL に格納された製造履歴を参照し、Machine Learning により機械
学習モデルを作成。モデルを Kubernetes へ展開し、品質予測や在庫最適値を
算出する。
予測・最適化3
Teamsやモバイルアプリから各担当のモバイル端末へ通知を行う。
Surface Hub をアンドンとして使用し、通知を表示する。
通知5
モバイル製造・組立装置
製造履歴
画像
Azure
Kubernetes Service
Azure
Data Lake
Storage
Azure Stream Analytics
Power Apps
IoT Hub
カメラ
動画センサデータ
メッセージ通知
4
5
Logic Apps
model
テレメトリ
Stream Analytics
on Edge
警報装置
発報
model
Model
deploy
ERP
Teams
予測値・最適値
通知
分析モデル
開発者
Azure Machine
Learning
Cognitive
Custom Vision
1
計画値・
実績値
32
画像
Azure Synapse Analytics
Azure Blob Storage
Blob
on Edge
Azure Container
Registry
ML Model (ONNX)

Intelligent Supply Chain
• Azure Functions
API管理基盤
• Power Platform
1 関連システムとのデータインタフェース（インターフェース）
4 ワークフロー実行 / スマートコントラクト

リファレンスアーキテクチャIntelligent Supply Chain:
Azure Machine
Learning
外
部
最
適
化
エ
ン
ジ
ン
生産計画
分析モデル開発者
Cognitive
Text Analytics
Cognitive
Text
Logic AppsAzure Machine
Learning
分析モデル
SQL
Azure Logic AppsAzure API Management
Azure Blockchain
Service
Azure
Security
Center
Azure
Active
Directory
設計情報
生産計画
システム
サプライヤーの
物流・調達
システム
調達
システム
Dynamics 365SharePoint
サプライヤ調達販売計画
1
2
3
4
5
Azure Data Lake
Storage
Azure
Synapse
Analytics
Azure Functions
• サプライチェーンプラットフォームを利用する各種サービスの開発（❶）
• サプライチェーンプラットフォームの開発・インプリ（❷）
• SCMにおける最適計画立案・最適化エンジンの開発（❸）
• ブロックチェーン等によるSCM技術の確立（❹）
各システムから収集した調達・出荷に関するデータをスケーラブルなデータベースに格納す
る。長期に渡って格納されたデータはサイズが肥大化するが、Synapse Analytics の
Apache Spark や Pipeline の組み合わせなどにより、高速な紐付けや整形を行うこと
でサプライチェーンデータとして構造化できる。
サプライチェーンデータの一元管理(データオーケストレーション)2
分析モデルの開発者が Azure ML 上で蓄積データを参照し、最適在庫量計算などの
元となる分析モデルを作成する。作成された分析モデルに基づいて Azure ML で定常
的かつ自動的にデータ分析を実行する。需要予測や在庫水準最適化など様々な分
析が考えられ、必要に応じて Logic Apps で外部の最適化エンジンと連携することで
実現する。
分析モデルの作成／最適計画立案（アナリティクス）3
一元管理されているサプライチェーンデータや最適化計画は既存システムへの反映の他、
必要に応じて権限管理しながら外部のサプライヤ等と連携するアプリや API を公開す
る。また、Blockchain 上のスマートコントラクトと組み合わせると厳密な契約／履歴管
理を行うことができる。
ワークフロー実行／スマートコントラクト4
これらのシステムをAzure上に構築することで、Azure Active Directory による社内外
のユーザアクセス権やシステム間連携の権限管理、Azure Security Center等による挙
動監視が可能となり、多要素認証へも対応したセキュアなプラットフォームを構築できる。
セキュリティ5
生産計画や調達など既存の関連システムからデータを収集する。また、最適計画の立
案結果などを各システムに配信する。 Function Appsや Logic Apps と Azure API
Management を活用し、柔軟なインタフェース構築が可能となる。業務上不適切な
発注を行うAPI呼び出しなどを検知するために、すべてのAPI Management を経由し
たAPI 呼び出しをストリームすることも可能。
関連システムとのデータインタフェース（インターフェース）1
Spark Pipeline
Azure Service Bus

1. Connected Sales
Product as a Service
• Azure Functions
API管理基盤
• Power Platform
2 営業支援・ナレッジシェアリング
4 顧客のモデル化と最適提案

Product as a Service:
1. Connected Sales
• 営業情報や製品利用状況を活用したマーケティングエンジン（❶❷❸）
• マーケティングオートメーションやSFA、最適レコメンデーションなどの既存ソリュー
ションとMSプラットフォームとの連携強化（❹❺）
コアとなる顧客情報は Dynamics 365 の DB で管理し、顧客との関係構築を行
いつつ営業情報を管理する。また、Workplace Analytics や Teams を組み合わ
せ、提案資料や製品設計情報などの関連資料の共有やチーム活動の加速を行う。
営業支援・ナレッジシェアリング2
顧客環境での製品稼働状況や営業情報、営業関連資料を収集すると共に、顧
客の外部情報をパブリックDMPなどから収集し、顧客を軸として集約・紐付けする
ことによって、顧客の購買・利用行動をデータ上で表現する。
顧客情報集約3
一元管理された多数の顧客行動データを Customer 360 によって分析することに
より、顧客のセグメンテーションやモデル化を行う。
外部システムと連携しつつ、製品リストと顧客モデルのマッチングやダイナミックプライ
シングを行うことで、顧客ごとの推薦商品、推薦時期を計算する。
顧客のモデル化と最適提案4
計算された推薦商品や時期などの提案計画を顧客へのアクションに結びつけるた
め、適切な関連システムへのインプットを行う。例えば、Dynamics 365 を経由して
営業担当の活動に結びつける、顧客に製品案内を送信する、などのアクションが
考えられる。
営業活動の計画自動化5
顧客に提供したコネクテッドプロダクトから稼働状況を収集・蓄積する。
製品からの稼働状況収集1
SharePoint
Power Platform
Office 365
Teams
SQL Server
Dynamics 365
IoT Hub
2
Azure Data
Lake Storage
Logic AppsAzure Machine
Learning
分析者
Customer 360
営業顧客設計営業
営業計画営業活動実績・製品情報製品稼働
状況
製品稼働
状況
パブリック
DMP
(顧客情報など)
外部システム
(ダイナミック
プライシングなど)
1
3
4
5
Azure
Synapse
Analytics Apache Spark PipelineSQL
Dynamics 365
Customer
Insights

パイロット・インプリメント（コネクテッド・フィールド・サービス）
ProductasaService
ソリューションシナリオ
2.Connected Field Service
ML予測値が30日未満の
時レコード作成
ML予測値が7日未満の
緊急時レコード作成
Dynamics 365
for Field Service
リソース管理、スケジュール管理、
契約管理、モバイル機能、地図連携…
Field Service 業務機能
デバイス
Blobs
Storage
IoT Central Stream
Analytics
Blobs
Storage
devicerules
Logic AppsService Bus
ML Web
Service
Azure
測定値
Power BI
IoT Central 用レポート
Dynamics 365 フォーム用レポート
データ
エクスポート
ストリーム
データ
閾値ストリームデータに
対するML予測値
ML予測値
が閾値を
超えたデータ
一定周期で
取得した
データ
1分間毎
の最大値
直近1時間分
のデータ
ストリームデータ
HoloLens
保守技術者
管理者
ディスパッチャー
顧客資産
Customer Asset
作業指示書
Work Order
サポート案件
Incident
IoT通知
IoT Notificationレコード作成
Event Hubs
Stream
Analytics
SQL Server View
ストリームデータ

コネクテッドフィールドサービス事例
都市景観をトランスフォーム
センサーデータの収集と有用なビジネスへ
の知見を示すシステムにより、リアクティブ
な保全から、プロアクティブな保全へ移行。
Click で事例詳細へ
ノイズからシグナルを抽出
分析により、燃料利用に関する対応可
能な示唆や、予兆保全により、予期せ
ぬ遅延を防ぐ。
工場の最適化
IoT、機械学習、人工知能、CRMを使
い、プロセスと計画を最適化し、予兆保
全によるスケジューリングで、ダウンタイムを
回避
“Part 0.5: 事例を中心としたユースケース” 振り返り

リファレンス・アーキテクチャ
https://aka.ms/MFG_RA_FoF_DL
Intelligent Supply Chain
https://aka.ms/MFG_RA_ISC_DL
Product as a Service
https://aka.ms/MFG_RA_PDaaS_DL
製造リファレンス・アーキテクチャのダウンロード URL
( Build more agile factories / production )
( Create more resilient supply chains )
( Engage customers in new ways +
Unlock innovation and deliver new services )

インフラの効率化から、アプリケーションのイノベーションへビジネス価値
時間
効率
イノベーション
PaaS
IaaS
サーバーレス
466% return on investment
$5.91M net present value
80% IT time saved
50% faster service deployment
Statistics based on five-year, risk-adjusted figures for a composite organization constructed from aggregated interviews with eight Microsoft Azure IaaS customers.
Source: “The Total Economic Impact Of Microsoft Azure PaaS,” a commissioned study conducted by Forrester Consulting, June 2016

Azure サーバーレスプラットフォームコンポーネント

Azure サーバーレスプラットフォームコンポーネント
ローカル開発
監視
IDEサポート
統合された
DevOps
ビジュアルデバッグ
履歴
</>

Azure Functions (サーバーレス) を利用して新しいアプリを構築

Functions の特徴: トリガーとバインディング
Blob ストレージ
Cosmos DB
Event Hub
HTTP
キュー
Service Bus
タイマ
Webhook
ファイル
テーブル
Excel
OneDrive
Email
Mobile app
Notification
その他…

/Docs について
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/azure-functions/functions-
triggers-bindings

クラウドのパワーで、Tailwindアプリを拡張

Challenge
• 機能別に複数システムを
構築した結果、営業担当者の
入力業務が煩雑化
• 「サイロ化」したシステムが
業務効率を悪化
Solution
• 既存業務に適合できる柔軟性を重
視し、18 年にわたって使い続けられ
てきた複数の営業基幹システムのモ
ダナイゼーションを Microsoft Azure
で実現
• 既存業務システムをそのまま活かし
つつ、PaaS 機能を積極的に活用し
た SoE と緩やかに連携
Benefits
•多様なサービスを提供している Azure で
柔軟な機能選択を実現。段階的なシス
テムの成長が可能に。
•既存システムをそのまま活かしつつ最新技
術を活用したシステムに再構成
•投資額やリスクを抑制しながら、営業担
当者の利便性を大幅に高めることに成功
既存システムに柔軟に機能を「ちょい足し」
開発期間 4 か月で今まで数時間かかっていた業務を
わずか数十分にまで短縮

アサヒビール様事例
既存システムを活かした
営業支援システムの
モダナイズ

Event Grid の位置づけ
Event Grid
• ビジネスロジック
• プッシュ、ポーリングなし
• ハンドラ
• 確実な配信

すべてのイベントを1つの場所で管理

アプリの信頼性とパフォーマンスを確保します

概念
イベント:
• 何が起こったか
イベント発行者:
• 発生場所
トピック:
• パブリッシャーがイベントを送信する場所
イベントサブスクリプション:
• イベントの受信方法
イベントハンドラ:
• イベントに対応するアプリまたは本件業務

/MS Learn について
jp/learn/modules/choose-a-
messaging-model-in-azure-to-
connect-your-services/
インタラクティブな演習を完了し、ビデ
オを視聴し、新しいスキルを学習して
定着させる。

繋げる＆オーケストレートする ( しかもコードレスで )
Azure Logic Apps
コネクターとしてのLogic Apps
• 将来のAPIを中心に疎結合された
システム間の連携を強く意識
• オンプレ、ハイブリッド、クラウドアプリ
間の連携を容易に実現可能にする

コネクター: 外部サービスへアクセスできるコンポーネント
関連するトリガーとアクションをコネクター内にパッケージング
トリガー
• 特定の条件が満たされたときに発生するイベント
• すべてのLogic Appは、トリガーによって開始
• トリガーは、ポーリングトリガーと、プッシュトリガーの2
種類
• 例: タイマーが期限切れになった、データが利用可能
になった、など
アクション
• タスクを実装する操作
• トリガーによってアクティブ化されたとき、または別のア
クションが完了したときに実行
例： Twitter コネクター
※Logic Apps のコネクター:
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/connectors/apis-list

Azure Logic Apps
豊富なコネクター
https://docs.microsoft.com/ja-jp/connectors/

カスタムコネクタの概要
https://docs.microsoft.com/ja-jp/connectors/custom-connectors/
Azure Logic Apps, Power Automate, Power Apps では、
Microsoft サービスとMicrosoft以外のサービスに対する325種類以
上のコネクタが用意されています。あらかじめ構築されたコネクタとし
て使用できないサービスと通信することが必要な場合があります。カ
スタムコネクタでは、独自のトリガーとアクションを備えたコネクタを作
成 (さらには共有) できるようにすることで、このシナリオに対応してい
ます。
カスタムコネクタは、Logic Apps、Power Automate、または
Power Apps が REST または SOAP API と対話できるようにする
REST API (Logic Apps では SOAP API もサポートされます) のラッ
パーです。

Power Automate と Azure Logic Apps の比較
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/functions-compare-logic-apps-ms-flow-
webjobs#compare-microsoft-flow-and-azure-logic-apps (一部加筆)
Power Automate は Logic Apps の上に構築。どちらも同じワークフローデザイナーと同じコネクタを共有
Power Automate Logic Apps
ユーザー
オフィスの従業員、ビジネスユーザー、SharePoint
管理者
インテグレーター、開発者、IT プロフェッショナル
シナリオセルフサービス高度な統合
デザインツールブラウザー上とモバイルアプリ、UI のみ
ブラウザー上のほか、Visual Studio、コードビューが
利用可能
アプリケーションライフサイクル
管理 (ALM)
非運用環境で設計とテストを行い、準備ができたら
運用環境に昇格します
Azure DevOps: Azure Resource Manager にお
けるソース管理、テスト、サポート、自動化、管理
管理者エクスペリエンス
Power Automate 環境とデータ損失防止 (DLP)
ポリシーの管理、ライセンスの追跡: Power
Automate 管理センター
リソースグループ、接続、アクセス管理、およびログ
記録の管理: Azure Portal
セキュリティ
Microsoft 365 セキュリティ/コンプライアンスの監査
ログ、DLP、機密データの保存時の暗号化
Azure によるセキュリティ保証:Azure セキュリティ、
Azure Security Center、監査ログ
RPA機能ありなし

Azure Functions と Azure Logic Apps の比較
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/functions-compare-logic-apps-ms-flow-webjobs#compare-azure-functions-and-azure-logic-apps
Durable Functions Logic Apps
開発コード第一 (命令型) デザイナー第一 (宣言型)
接続
ビルトインのバインド (約 10 種類)
およびカスタムバインド (コードを記述)
豊富なコネクタ、カスタムコネクタの構築、
Enterprise Integration Pack (B2B のシナリオ向け)
Actions
個々のアクティビティは Azure Functions
(アクティビティ関数のコードを記述する)
既製のアクションの豊富なコレクション
監視 Azure Application Insights Azure portal、Azure Monitor ログ
管理 REST API、Visual Studio
Azure Portal、REST API、PowerShell、
Visual Studio
実行コンテキストローカルまたはクラウドで実行できますクラウドでのみ動作します
• Azure Functions では、コードを記述したり、Durable Functionsを使用してオーケストレーションを開発
• Logic Appsでは、GUIか構成ファイルを編集することで、オーケストレーションを開発
• Logic AppsからFunction Appsを呼び出すことも、Function AppsからLogic Appsを呼び出すことも可能
• オーケストレーションをどう構築するかは、サービスの機能や個人の好み ( 主観 ) に基づいて選択

Logic Apps の利用を検討する前に
確認すべき事項
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/intro-
to-logic-apps/4-when-to-use-logic-apps

/MS Learn について
jp/learn/modules/route-and-process-
data-logic-apps/
インタラクティブな演習を完了し、ビデ
オを視聴し、新しいスキルを学習して
定着させる。

マイクロソフトのエンタープライズ統合サービス
• Azure と3rd パーティ製サー
ビスの接続をサポート
• 完全に管理されたイベント
ルーティングサービス
• イベントベースのアプリケー
ション開発を簡素化するパ
ブリッシュ / サブスクライブ
モデル

APIの上で、デジタルトランスフォーメーションが進行中
APIs

API Managementで、API関連の課題を解決
開発者
(APIを利用)
検索
学習
アクセス
試用
SDK とサンプル
ヘルプ
公開者
(API提供)
抽象化
セキュアに保護
ライフサイクル管理
監視と計測
開発者のオンボード
収益化
利用公開仲介

Azure API Management
オンプレミス APIs サードパーティAPIs
AZURE API MANAGEMENT
Azure 上のAPIs Azure の APIs
API 利用者

アプリケーション開発者
アプリケーション
API 公開者
あらゆる場所に
ホストされたAPIs
あらゆる技術で
開発されたAPIs
バックエンド
APIs
直接
もしくは
VPN経由
公開者用ポータル
API ゲートウェイ
開発者ポータル

ポータル上でスクラッチから定義
APIをインポート
Azure のサービスを参照
API の定義

Microsoft Confidential
Creating an API from Scratch
72

Creating an API from scratch
73

Creating an API from Scratch
74

Importing Open API
75
Specify Swagger URL
Upload file
Operations and samples are
derived from schema
Can be customized after

Importing a SOAP API
76

ポリシーについて
一般的なAPI管理機能のカプセル化
アクセス制御, プロテクト, 変換, キャッシュ, …
パイプラインを接続
要求コンテクストの変更、もしくはAPIの振る舞いの変更
インバウンドとアウトバウンドの方向の設定
エラー時のトリガー
様々なスコープに適用
http://aka.ms/apimpolicyexamples

API ゲートウェイ展開のパターン

Strangler pattern - gradually migrate a monolith
(締め出しパターン: 徐々に一枚岩のアプリを移行)

Azure上に展開されたAPI Management
Management
plane
Gateway Dev portal

セルフホステッド API Management ゲートウェイ
Management
plane
Gateway Dev portal

セルフホステッド API Management ゲートウェイ
オンプレミスまたは任意のクラウドでホスト可能
Docker コンテナーイメージとしてパッケージ化 (Linux のみ)
管理されたゲートウェイと機能的に同等
API Management サービスインスタンスとの
フェデレーション
ゲートウェイは、構成をプルし、テレメトリーをプッシュ
ゲートウェイは Azure への送信接続のみ必要
ホスティング環境は、Kubernetes を推奨
導入、拡張、更新、可用性を簡素化
他のコンテナオーケストレーターも動作
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/api-management/self-hosted-gateway-overview

Azure API Management DevOps Resource Kit
Production
API developers
Development
API publishers
Publisher repository Developer repository
https://aka.ms/apimdevops

お客様事例
エンタープライズAPIカタログ
顧客とパートナーの統合
モバイルエンゲージメントとIoT
ビジネスとしてのAPI
マイクロサービス用ゲートウェイ

クラウドネイティブ: エンタープライズビジネス API
我々のデジタル統合シナリオをホストする、堅牢でスケーラブルなプラットフォームは、Service
Fabricに依存している。デジタル統合シナリオでは、 Reliable Service内のステートフルとコンテ
ナー内のステートレスを、1つのプラットフォームに共存できる。
Kai Walter, Lead IT Solution Architect ZEISS Group
要件: 光学機械からのテレメトリーデータを取得し、使用状況を判断。メンテナンスと他のバッ
クオフィスシステムを統合
ソリューション: 既存のコードと新しいマイクロサービスを一緒に、Windows コンテナーで実行し、API
Management を使用して REST API を使用してビジネスアプリケーションを安全に公
開します。俊敏性の向上により、開発者は、ステートレス/ステートフルなワークロードに対
するマイクロサービスベースのプラットフォームを簡単に更新できます。
Azure API Management は、テレメトリを分析するためにバックオフィスシステムに統
合するために使用されます。
Carl Zeiss バックエンドシステムとフィールドデバイスを接続するすることによるスマートデバイス
https://customers.microsoft.com/ja-jp/story/zeiss-manufacturing-azure

Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture
API management
Transport, transformation and state
(optional) Business process orchestration
CRM B2CCRM B2BERPMail LicensingCompliance
Microsoft Ignite 2018: BRK2200 – Expose APIs with peace of mind when using API Management
https://youtu.be/BoZimCedfq8

Cloud first
PaaS first
but with a low public
endpoint exposure
and controlled /
secured connections
to back-ends
Application Gateway
API Layer
Public internet
Private virtual network
Transport, Transformation &
State Layer
Express Route
On premise
Back-end Layer
Wide Area Network
Local Area Networks
Virtual Networks
A platform that currently handles
40M API calls with 400G payload
7M SAP events/messages with 40G payload
a month
Microsoft Build 2019: BRK3047 – Build Mission Critical .NET microservices より抜粋

https://customers.microsoft.com/en-
us/story/zeiss-group-focuses-on-azure-service-
fabric-for-key-integration-platform より抜粋

Carl Zeiss capta astra
Accelerating Innovation in R&D
顕微鏡を使った研究開発の課題に対処する、リーンな新
しい顕微鏡用デジタルソリューションプラットフォーム
研究者が必要とする様々なアプリケーションを参加者が
自由に作成・登録し、コミュニティで共有することができる
また研究者は自分が必要なアプリを組み合わせてワーク
フローとして利用することができる
アプリ＆ワークフロー利用例：
• APIで顕微鏡をcapta astraへ接続
• 画像ファイルアップロード、画像変換
• オブジェクト検知
• 画像解析（目的別にオブジェクト集計、可視化）
• レポート送信

サーバーレス Web アプリケーションの参照アーキテクチャ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/reference-architectures/serverless/web-app

Microsoft App Development
Power AppsAzure Services

Microsoft Power Platform
Microsoft 365, Azure, Dynamics 365, およびスタンドアローンアプリケーションにまたがる、コーディングの少ないプラットフォーム
Power BI
ビジネス分析
Power Apps
アプリケーション開発
Power Automate
プロセスの自動化
Power Virtual Agents
インテリジェントな仮想エージェント
Common
Data Service
Data
connectors
AI BuilderPortals
Common
Data
Service

Power
Platform
Azure
services
Azure Data
Services
すべての
開発者
プロフェッショナルな
開発者
Azure
DevOps
SQL Azure Cosmos DB
AKS Cognitive
Services
API
management
Azure
Functions
プロフェッショナルな開発者 + Power Apps = 隔たりのない環境
Visual
Studio
VS
Code
Power Apps
Synapse
Analytics
これまでよりも迅速な開発
プロフェッショナルな
開発者Web Apps

Announcing: Azure Portal Integration:
https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/new-powerapps-and-azure-sql-database-integration-experience-in-azure-portal/

Announcing: PowerApps Build Tools
Azure DevOps との統合による、アプリケーションライフサイクル
Powered by Azure DevOps and Git
Create
Repo
Export
Unmanaged
Unpack
Solution
Check in
to source
Run Unit
Test
Run
PowerApps
Checker
Export
Solution
Unpack to
Repo
Run Unit
Test
Pack
Solution
Run
Solution
Checker
Run
Integration
Test
Import as
unmanaged
Increment
Version
Export
Managed
Automated Release Pipeline removes manual
steps. Weekly, daily or hourly releases becomes
the new standard
Build Pipeline Automates manual steps.
No more upload to Solution checker and manually
export solution, unpack and push to repo
Initial Build Pipeline instantiates pristine
Development Environment daily, exports
solutions and unpack to Source Control
Build and Test Automation
Build
Automated, Predictive, Repeatable
Release
Getting started, faster
Initiate
Provision
Environment
Deploy
Dependencies
Pack Source
Code from
Repo
Import
Solution

キャンバスアプリの Application Insights対応
https://powerapps.microsoft.com/ja-jp/blog/log-telemetry-for-your-apps-using-azure-application-insights/

RPA (Robotic Process Automation) の機能を搭載
UI Flowとして、Web処理の自動化、Windows Desktop上の
自動化をサポート
• オペレーションをレコーディングし、その情報をロボットが実行再生
• Power Automate の一部として動作するため、RPA＋他SaaS間連携がより容易に
Power Automate: RPA機能

Power Virtual Agents
• Chat Bot 作成ツール
• GUIを利用し、より柔軟に、
より高度なChat Botを簡単に作成
• 様々なチャネルに対応
• Web、Teams、Line 他
様々なチャネルに対応
• バックエンドシステム連携
• Chat Botとの会話の中で動的に
Power Automateを起動することが
できるため、他システムとの
連携が容易に実現可能

• すべてを共有ワークスペースにまとめる
• アプリ、データ、共有プロセスにすぐにアクセスできる
• 会話を通じてより迅速に行動を起こす
Power Platform
Teams with
Microsoft Teams + Power Platform で
Team
Hub for
teamwork
Power BI
Business
analytics
Power Apps
Application
development
Power Automate
Workflow
automation
• データをシームレスに接続して迅速かつ簡単に分析
• カスタムアプリを使用してインサイトをアクションにかえる
• タイムリーでインテリジェントなビジネスプロセスの自動化

Microsoft Platform
デジタルフィードバックループを支えるMicrosoft Platform
GitHub
Trust
and
security

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