Microsoft Hybrid Cloud Stories

1. ハイブリッドクラウド研究会

2. • 約25年前：オフコンの修理屋
• ITインフラの営業支援
• 技術トレーナー
• 日本マイクロソフト社員
• マイクロソフト歴 約17年
(エバンジェリスト 約11年半)

5. 業界的アプローチ
Industry 4.0
Fintech
IntelligentRetail
・・・
ワークロード別アプローチ
AI
IoT
Big Data
Container
File Server
Storage
Networking
HPC
IT Management
＆ Operation
Security
・・・
IT プラットフォーム的アプローチ
Azure Stack、Azure Stack HCI
AWS Outposts
Google Anthos
VMware
・・・
ビジネス的アプローチ
業界の動向
競合メッセージ
エコシステム
販売形態
・・・Azure Data Box Edge
GKE On-Prem

6. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-azure-stack-
hci-a-new-member-of-the-azure-stack-family/
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-data-box-
family-meets-customers-at-the-edge/

9. 常時[Consistency]
[Connect]
Azure Stack 型の
アプローチ
Azure Stack HCI 型の
アプローチ
[Containers]

10. “Azure” は場所を問わずお客様のワークロードを受け止めるプラットフォーム
Azure Stack HCI solutionsAzure StackAzure
Windows Admin Center

13. Productive + Hybrid + Intelligent + Trusted
Microsoft Azure

15. Microsoft Azure
パブリッククラウド
Microsoft Azure Stack
プライベートクラウド
15

16. 16
社内ネットワーク
VPN 機器 (HW & SW)
仮想ネットワーク (プライベート IP)
サブネット サブネット サブネット
サブネット サブネット
バックアップ・ログ保管等
運用管理サーバー（仮想マシン）
DB サーバー
（仮想マシン）
Web サーバー
（仮想マシン）
ドメインコントローラー
（仮想マシン）
App サーバー
（仮想マシン）
ロードバランサー
社内 IP
VPN
ゲートウェイ
インターナル
ロードバランサー
社内 IP
社内 IP
① 仮想ネットワーク ②サブネット ③仮想マシン ④ロードバランサー
⑤インターナル ロードバランサー ⑥VPN ゲートウェイ
＋ Azure AD によるアクセス制御やルート制御なども可能

18. *** Azure IoT Hub/Event Hub Private Preview , Stream Analytics Private Preview , GPU Model Planned ***
システム運用とアプリケーション開発の一貫性
Azure サービスの一貫性 (現時点でのサービスリスト)
買ったらすぐに使え、常に最新という一貫性 (統合システム)

20. OS仮想マシン 仮想マシンサービスサービス
プライベート
クラウド
(IaaS)
HCI
SDDC
プライベート
クラウド
(PaaS)
従来の
仮想化
物理
アプリ アプリOS
アプリ
IT 担当者主導
リソース集約型
利用者/開発者主導
ビジネスに近い IT 基盤へ
OS OS仮想マシンアプリ アプリ
Azure Stack HCI Hyper-V--- Microsoft Azure Stack ---
Microsoft
Azure
クラウド
Windows
Server

21. ハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI)
従来の "3 層" インフラストラクチャ
• 物理的な機器の削減
• 設計/運用管理がシンプル
• スケールアウトが容易
• (結果として) コスト最適化

27. Azure ポータルから申し込める月額課金の
マネージド ハードウェア サービス

28. Intel Arria 10 FPGA
シングルノード内での
可用性は担保

29. Device
configuration &
management
Containers

30. ※ Project Brainwave (FPGA を用いた高速なリアルタイムAI処理基盤) をエッジで活用可能

33. OFFLINE ONLINE

37. Azure IoT Hub
Azure Machine Learning
..
IoTEdge
FPGA
Azure Sphere
IoTMCU
Azure Machine Learning
Azure IoT Edge
Azure Data Box Edge
Azure IoT Hub
Azure IoT Device SDK
Azure Sphere
• AIライフサイクルをサポートするAI基盤
• IoTデータを受け付けるクラウド側の入り口
• クラウドサービスをエッジデバイスで運用
• リアルタイム推論を実現するFPGA提供
• 複数デバイス、多言語、複数 OS
• iOS、Android、Windows、Linux
• MCU デバイス向けのセキュリティ
• Azure または Azure IoT Edge で接続
データ送信
AIモデル
配置
AIモデル
配置

38. ※ Machine Learning 含む
コンテナーを動かす基盤をどう整備するかが重要

41. 企業には両方とも重要
Azure & Data Box Edge
Azure Stack HCI
Azure Stack
VS
インフラエンジニアには最新かつ幅広く/奥深い知識が必要に。
真のハイブリッドを考えるならマイクロソフト技術を参考にしてください。