This is slides for Azure Webinar Seminar: Modern EC solutions using Azure PaaS

1. Azure PaaSを活用したモダン
E コマースソリューションの
構築方法
Yoichi Kawasaki
Azure Technology Solution Professional
Asia Intelligent Cloud Global Black Belt
Microsoft Corporation
Slides for Azure Webinar: Modern EC Solutions

2. アジェンダ
• Azure PaaS Overview
• 事例解説 – Jet.com
• 事例解説 – ドミノピザ

4. 今日のお客様の高い顧客体験への期待
スピード
79%
遅いウェブサイトには戻
りたくない
パーソナライゼーション
38%
繰り返しの作業や何度も同じ情
報入力を求められたくない
一貫性
65%
デバイス体験の一貫性の
なさにフラストレーショ
ンを感じている（ スマホ、
オンライン、店舗）
• https://www.glassboxdigital.com/
• Accenture Global Consumer Pulse 2013
• https://blog.kissmetrics.com/speed-is-a-killer/

5. サイトの応答速度が与える購買活動への影響
5
Source(Kissmetric Blog: https://blog.kissmetrics.com/loading-time/?wide=1)
一般的にページロードが遅い
と離脱率は高くなる
ショッピングサイト
では47%が2秒以内の
ページロードを期待
79%が遅いショッピン
グサイトに不満を持っ
た場合に戻ってこない

6. 重くのしかかる運用コスト
災害対策（DR）、冗長化対策、高負荷対策、
CI/CD、セキュリティ対策
本当に必要なことに十分な時間がとれていますか？
例えば顧客体験の向上とか
ITトレンドの変化、人材不足

7. コンピュート ストレージ ネットワーキング
Azureが提供するプラットフォームサービス
セキュリティ&
マネジメント
ウェブ・モバイル
Web Apps
Mobile
Apps
API
Management
API
Apps
Logic
Apps
Notification
Hubs
メディア & CDN
Content Delivery
Network (CDN)
Media
Services
分析 & IoT
HDInsight Machine
Learning
Stream
Analytics
Data
Factory
Event
Hubs
Mobile
Engagement
Active
Directory
Multi-Factor
Authentication
Automation
Portal
Key Vault
インテグレーション/連携
Biztalk
Services
Hybrid
Connections
Service
Bus
Storage
Queues
Store /
Marketplace
ハイブリット
オペレーション
Backup
StorSimple
Site
Recovery
Import/Export
データ
SQL
Database
DocumentDB
Redis
Cache Search
Tables
SQL Data
Warehouse
Azure AD
Connect Health
AD Privileged
Identity
Management
Operational
Insights
コンピュート
Cloud
Services
Batch Remote App
Service
Fabric
開発者向けサービス
Visual Studio
Application
Insights
Azure SDK
Team Project
VM Image Gallery
& VM Depot
Infrastructure Services
Platform Services

8. 8
責任範囲の比較
ストレージ
サーバー
ネットワーク
ゲスト OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
ホスト OS
ユ
ー
ザ
ー
管
理 ベ
ン
ダ
ー
管
理
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理
ストレージ
サーバー
ネットワーク
ゲスト OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
ホスト OS
ストレージ
サーバー
ネットワーク
ゲスト OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
ホスト OS
アプリとデータ
に集中すること
ができる

9. Azure アプリケーションプラットフォーム

10. 多様なデータストアの選択肢
ストアタイプ 目的 Azureの選択肢
Relational store
Transactions, joins,
structured data, familiar
SQL query
SQL Database
SQL DW
NoSQL JSON
document store
Flexible schema, familiar
SQL query, low latency
Cosmos DB
(DocumentDB)
NoSQL key-value pair
store
Low-cost, fast, massive
scale
Tables
NoSQL wide-column
store
Open-source, integration
with Hadoop analytics
HBase on
HDInsight
Cache
Increasing speed of an
app
Redis Cache
Search service
Integrating search into
an app. Full text search
Azure Search
Graph
Store entities and
relationship between
entities
Cosmos DB
(Graph)
Key/value
OrdersCart Catalog &
Reviews
Document
Suggestions
Graph
E-Commerce platform
RDBMS

14. Application Insights リソース
を選択してカスタムメトリックに
ここでは：
最小1, 最大10, 規定2

15. Azure Search インデクサー
インデクサー設定の詳細
インデクサーを使用した Cosmos
DB と Azure Search の接続
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/search/search-howto-
index-documentdb

16. IndexWriter
Indexer REST API
インデクサーによる定期更新
• インデクサーの定期的実行による更新: 最小5分
• 変更、削除検知し差分実行
• データソースのフルクロール可
インデクシングAPIで直接更新
• POST: /indexes/<name>/docs/index
• アップロード 、マージ、削除など
• 1度のバッチ: 最大 1,000 ドキュメント
• リアルタイムに近いデータ更新

17. パーティション
• 全てのドキュメントはパー
ティションの数分に分割保存
（IO分散）
• 全パーティション合わせて１
つのインデックスを構成
レプリカ
• 全レプリカに同じものが複製
同期される
• クエリはいづれかのレプリカ
に処理が割り当てられる
par1 par2 par3 par4 par5
rep1
rep2
rep3
rep4
p1 p2 p3 p4 p5
p1 p2 p3 p4 p5
p1 p2 p3 p4 p5
p1 p2 p3 p4 p5

18. https://docs.microsoft.com/azure/architecture/refere
nce-architectures/app-service-web-app/scalable-
web-app
リファレンス アーキテクチャ
Web アプリケーション
ハイパフォーマンス＆
スケーラブル構成
• Azure Web Appフロント
• Web JobsとQueue Storageでバックグラウンド
タスク実行
• Redis CacheとCDNでコンテンツキャッシュ
• SQL DBと Cosmos DBにデータストア
• Azure Searchとの連携

20. Domino’s Pizza

21. これまで抱えていた問題
リージョン１
ストア
アプリ1
リージョン２
ストア
アプリ 2
リージョン３
ストア
アプリ 3
システムのスケールをリージョン
ごとに設定する必要があった
データの設定、メンテナンスも
リージョンごとに個別
オースト
ラリア
EU
日本

23. User#1
(Location: Australia)
User#2
(Location: Germany)
Traffic Manager
Traffic Manager
発信元の地理的な場所に基づいて
ユーザーを地理的に近いリージョ
ンに優先的にルーティング
Azure Web App
フロントエンドをトラフィックに
応じてオートスケール
Cosmos DB
グローバルに読み込み・書き込み
を低いレイテンシーで実現した
分散データベース

25. 全てのデータを自動的に世界中の Azure リージョンにレプリケート
することができる 読み取りリージョンで障害によるフェールオーバー
書き込みリージョンで障害によるフェールオーバー
• https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/distribute-data-globally
• https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/regional-failover

26. 読み取りリージョンのルーティングに関する注意
Cosmos DBのマルチリージョン分散パターンにおいて読み取りリージョンが
複数ある場合、読み取りリージョンは自動的に地理的条件に最適化された
リージョンにルーティング（アクセス元に最も地理的に近いリージョンへの
ルーティングなど）はされません。SDKにおいてPreferredLocationsで明
示的にリージョンを指定してルーティング先を設定する必要があります。
詳しくはこちらのブログを参照ください
Cosmos DBで読み取りリージョンへ明示的にルーティングする
https://k-miyake.github.io/blog/cosmos-db-preferred-locations/

27. https://docs.microsoft.com/azure/architecture/
reference-architectures/managed-web-app/
multi-region-web-app
リファレンス アーキテクチャ
Web アプリケーション
の複数リージョン構成
• Traffic Managerによるルーティング
• Azure Web Appフロント
• SQL Database と Cosmos DB の
Geo レプリケーション
• Azure Searchは各リージョンで個別
に立てる

28. Resources
› Azure eコマースソリューションページ:
https://azure.microsoft.com/ja-jp/solutions/ecommerce/
› Azureリファレンスアーキテクチャ - Web アプリ:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-
architectures/app-service-web-app/
› App Services Best Practices for Large Scale Applications:
https://www.youtube.com/watch?v=HxpgiYc-F_k
› Jet.com事例: https://www.microsoft.com/ja-
jp/casestudies/jetcom.aspx