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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
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ARCHITECTURAL THINKING 0
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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
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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
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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..*
1..*
BusinessEvent
BusinessResource
BusinessPolicy
*
assembles
1
*
is defined by
performs
*
1
belongs
achieves
1
1..* input
output
1
1..*
1..* includes
1..*
consists of
1..*
1..*
1 1
1
estimates evaluates
*1..*
1..*
1
1..* is driven by
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
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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
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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
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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
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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
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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
������
��
��
����
NW 7
1 L6 A
L6 A3 9
�� ��
7 NW 7
3 9
8
C 27NW 7C 27
3 L5
3 L
5
8 4L6 A
3 L5
(
)
������
��
��
����
NW 7
1 L6 A
L6 A3 9
�� ��
7 NW 7
3 9
8
3 9
8
C 27NW 7C 27
3 L5
3 L
5
8 4L6 A
3 L5
(
)
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
2
3
2
������ �������� ���� ��� ������ ������ ��
E1 5
A 3
5
UW
2: 2: 2:
N_
3
3
3
3
3
2
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
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
ITアーキテクチャ設計の手順
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
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
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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
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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
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TODAY - CAMSS & Smarter Cities1
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世界で急速に進む都市化と諸課題
0
10
20
30
40
50
60
70
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
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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
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スマートなエネルギー管理の事例
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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
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スマートな太陽光発電所の事例
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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
ビジネス・ユーザ
オペレータ開発者
社員
サプライヤー
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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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)
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気象予測
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• 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。
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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
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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
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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
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§ 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
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Video (Jeopardy!)
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質問応答システムWatsonとは?
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正答率を高めるためのチューニング
© 2015 IBM Corporation 51
コグニティブ・コンピューティングの他分野への展開
© 2015 IBM Corporation 52
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