15/11/05 SPI Japan 2015 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 ARCHITECTURAL THINKING 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) © 2015 IBM Corporation © 2015 IBM Corporation 0 2 IEEE Std. 1471-2000 アーキテクチャ記述の概念モデル 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 © 2015 IBM Corporation 3 © 2015 IBM Corporation 4 1 15/11/05 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。 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 BusinessEnvironment is influenced by assembles Business ビジネス ビジネス要求 ビジネス戦略 / ゴール ビジネス プロセス BusinessUnit is defined by achieves システム * システム要求 ソフトウェア ソフトウェア要求 機能要求 1 非機能要求 将来要求 ハードウェア 要求 1..* belongs 1 1..* Role output 1..* drives 1..* BusinessGoal 1..* 1 estimates 1 1 1 1 1..* 1..* consists of 1..* evaluates * BusinessProcess fulfills 1 1..* input * ビジネス ルール データ performs 1 1 BusinessResource 1..* 1..* BusinessEvent 1 1 includes BusinessPolicy is driven by 1..* is decomposed by * 1..* constraints BusinessPerformance 1..* BusinessRule 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 © 2015 IBM Corporation 5 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 © 2015 IBM Corporation 6 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 ソリューションＤ ソリューションB 企業が保有すべき 能力の分析 課題 ソリューションＣ ソリューションA アーキテクチャ 移行計画策定 仮説 ビジネスアーキテクチャ 策定 文書 要約 全 社 インタビュー ワーク ショップ 戦 略 戦略的ギャップ分析 IT アーキテクチャ策定 全 社 経 営 戦 略 全社インフラストラクチャ・アーキテクチャ 収集した情報の リポジトリ アーキテクチャガバナンス アーキテクチャ・ガバナンス © 2015 IBM Corporation テクノロジー スキャン 7 © 2015 IBM Corporation 8 2 15/11/05 アーキテクチャ構成の基本原則 ソリューション・アーキテクチャ ビジネス・アーキテクチャ § 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） • ビジネス・プロセス/ルール • サービス・ゴール • … 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 • … 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） 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 機能実装 • コンポーネント配置 稼働環境実装 ITシステム • … 包含する インフラストラクチャ・アーキテクチャ コンポーネント • ネットワーク・アーキテクチャ ノード • セキュリティ・アーキテクチャ 配置する • ハードウェア・ノード物理配置 • … © 2015 IBM Corporation 9 © 2015 IBM Corporation アーキテクチャの機能的側面の表現 アーキテクチャの稼動インフラ側面の表現 § 機能的側面 § 稼動インフラの側面 – 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 – ... – 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 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 © 2015 IBM Corporation 10 11 © 2015 IBM Corporation 12 3 15/11/05 ITアーキテクチャ設計の手順 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 ITシステムのアーキテクチャ ファンクショナル ITシステムのアーキテクチャ オペレーショナル ファンクショナル ITシステムのアーキテクチャ オペレーショナル § オペレーショナル・モデルは、２種類の図を使用して表現 ファンクショナル Ø ノード構成 l 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 システムの動作を検証する為のもの 7 NW 7 2: E1 NW 7 C 27 C 27 NW 1 3 2: 5 A 3 2: 2 5 U 7 W 3 L6 A 3 N_ L 3 5 3 L6 A 3 5 8 L L ) 3 9 8 2 3 3 9 3 5 物理モデル ノード インタフェース ノードコネクション コンポーネント パフォーマンス ロケーション オペレーション コネクション インタフェース ノード コンポーネント シグネチャ ゾーン 詳細モデル ロケーション オペレーション コネクション インタフェース コラボレーション シグネチャ ゾーン ユーザー オペレーション システム管理 インタラクションロケーション コラボレーション ユーザー シグネチャ ゾーン インタラクション コラボレーション ユーザー 概念モデル セキュリティ システムの構成要素の静的な関係（配置）を示す図 Ø l コンポーネントオペレーショナル NFRの考慮 3 ( 4L6 A ノード構成図の例 検証の例 © 2015 IBM Corporation © 2015 IBM Corporation 13 14 NFR トレードオフの例 非機能要求（NFR）の特徴 Integrity Interoperability ＋ ＋ － － － － － － － － － ＋ ＋ ＋ － － － － Interoperability － ＋ － ＋ Maintainability ＋ － ＋ ＋ Portability － ＋ ＋ － ＋ － Reliability ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ Reusability － ＋ － ＋ ＋ ＋ － Robustness ＋ － ＋ ＋ Usability － ＋ Availability Efficiency Availability Efficiency Flexibility Integrity Flexibility § 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 Maintainability Portability Reliability Reusability Robustness Usability Source: “Software Requirements”, Karl E. Wiegers © 2015 IBM Corporation 15 © 2015 IBM Corporation 16 4 15/11/05 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 1 – 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 TODAY CAMSS & Smarter Cities – 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 © 2015 IBM Corporation 17 © 2015 IBM Corporation 18 世界で急速に進む都市化と諸課題 70 50 中央行政・自治体 運営・管理 2030年までに世界の エネルギー需要は55%増 2007年 40 交通渋滞 30 公共安全 都市以外の人口 20 日本の渋滞 38億人時間、 12兆円、GDP 2.4% 相当 10 [年] 1970 1990 2010 2030 2050 16 450 世界の百万人都市の数（過去100年間） 19 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） 都市の人口 60 0 IBM の考えるスマーター・シティーの 11 の事業分野 エネルギー不足 [億人] © 2015 IBM Corporation 医療 計画・管理 環境 エネルギー 市民 （出所: 2002年 国土交通省） インフラ ストラクチャー 社会保障 安心・安全な街づくり 都市計画・開発 教育 水資源 課題を予見し 発生前に解決 情報を活用し 最善策を決定 通信 資源を最適化し 2011～15年度で 19兆円以上の 復興予算の使い途 交通 19 © 2015 IBM Corporation 効率を向上 20 5 15/11/05 変革がスマーター・シティー市場を牽引する スマートな交通システムの事例 2016電力自由化、 電力小売市場激化 ビッグデータによる創薬 ゲノム解析 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* 新交通システムによる 自動運転実用化 © 2015 IBM Corporation オープンデータ、 オープンガバメント 促進 21 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 22 スマートな予防保全の事例 スマートなエネルギー管理の事例 © 2015 IBM Corporation © 2015 IBM Corporation 23 © 2015 IBM Corporation 24 6 15/11/05 スマートな防災の事例 スマートな太陽光発電所の事例 © 2015 IBM Corporation 25 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 © 2015 IBM Corporation 26 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 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 社会・環境 政府･行政 法律・コンプライアンス 地域 Customer 取引 株主 顧客 企業 ｻﾌﾟﾗｲﾔｰ CIO CEO 要求 サ 開発者 ユースケース 業務,ユーザー ﾋﾞｼﾞﾈｽ･ﾕｰｻﾞ ITシステム 社員 ス ービ ビジネス･イベント トランザクション ソフトウェア FunctionalModel EARep Component･Operational Model 保守者 BusinessProcessModel シグネチャー ｵﾍﾟﾚｰﾀ ｼｽ管理者 BusinessModel EconomicModel EnvironmentalModel 出典： IBM社内資料 © 2015 IBM Corporation 27 © 2015 IBM Corporation 28 7 15/11/05 ITは記録のためのシステムから協働型のシステムへ すべてが「つながる」社会 シフト （包括） トランザクション トランザクション センター通信 ECU ⾞⾞間通信 ECU Server TCU Systems of Engagement (SoE) Systems of Record (SoR) © 2015 IBM Corporation 29 © 2015 IBM Corporation 30 スマーターとは、データを瞬時に洞察に変えていくこと ビッグ・データの４つの”V” Volume Velocity データの量 データの速度 蓄積しているデータ 流動するデータ Variety データの形態 Veracity データの信頼度 Events Incidents Incidents Events Events Events データ 様々なデータを 集め、活用す る © 2015 IBM Corporation 洞察 データを分析 し洞察を得る、 起こりうる 問題を予測する Incidents 行動 問題発生前 に的確な解 決策を実行す る テラバイトから エクサバイト級の データを処理 31 © 2015 IBM Corporation 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 32 8 15/11/05 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 コンテクストを知る DATA + ANALYSIS → INFORMATION データ 分析 情報 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: サイバー攻撃, 2011年 損失 1億7千万ドル 個人情報の漏洩 タイ: 洪水, 2011年 損失 40億ドル, 550人 自動車・HDDに大きな影響 全世界: クラウド・サービス 停止, 2011年 損失 毎分5600ドル データの損失 INFORMATION + CONTEXT → INSIGHT 情報 コンテクスト 36 人為的ミス 35 知見 31 サプライ・チェーンの混乱 100000 US-CERTに報告 されたセキュリテ ィ事件数 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 60000 40000 29 20000 ウイルス・ワームなどのITシステムへの攻撃 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 120000 80000 システム障害 28 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 出典: US-CERT 窃盗や詐欺などの従業員による不正行為 25 火事や洪水などの自然災害 22 オンラインシステムのダウン INSIGHT + ACTION → PREDICTION & PREVENTION 知見 予測と予防 アクション テロ 13 SIMULATION FEED BACK アプリケーション障害 12 フィードバック シミュレーション 争議行為（ストライキ） 8 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%) 33 ソーシャルメディア 気象 データ同化、モデルと予測分析 モデル作成 （行動、イ ベント、因 果関係、…) データ加工 金融 リスク分析 洪水予測 映像 アーカイブ サプライチ Supply ェーン Chain リスク分析 Risk Analytics モデリング& シミュレーション • 政策立案 • 緊急対応 • 災害対応 • 交通制御 • 都市計画 • ... 都市情報 アラート リアル・タイム コラボレーション 報告 / 分析 イベント管理 ワーク・フロー 管理 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 地図・空間情報 各ドメインを横断するサービス・バス 通信ツール 都市のイベント情報や アラート、 各種状況データ 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 エネルギー 警官、消 防士、救 護班、担 当者、 住民、… 命令・制御 © 2015 IBM Corporation ダッシュボード 意思決定 サポート 制御情報 質問応答 技術 ビッグ・データ 通信 情報の可視化 予測システム 交通シミュ レーション 避難シミュ レーション IBM Intelligent Operation Center 情報の分析 意見分析 Index, KPI, ... 交通 34 意思決定支援 ダッシュボード 可視化技術 降雨予測 2011 © 2015 IBM Corporation 都市環境データの利用例（都市の複合的現象に対処） 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 1900 出典: EM-DAT 出典: Economist Intelligence Unit Survey © 2015 IBM Corporation 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 停電 13 モデル 報告された自然災害 による推定被害額 16 パンデミック MODEL 2千億ドル 22 オーストラリア: 山火事, 2009年 損失 40億ドル, 173人 Ops Ctr Ops Ctr Ops Ctr Ops Ctr Ops Ctr 水 電力 ビル 交通 公共 安全 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 交通量 清浄度 渋滞情報 35 © 2015 IBM Corporation 事故・ 電力 事件報告 Data Integration その他… 天気 医療 金融 照明 etc… 36 9 15/11/05 気象予測 Video (Rio de Janeiro) © 2015 IBM Corporation 37 © 2015 IBM Corporation 38 ビッグ・データを活用したスマートな交通施策 • 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。 Video (Traffic Planning) • 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。 © 2015 IBM Corporation 39 © 2015 IBM Corporation 40 10 15/11/05 DevOps 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 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 競争戦略 p Version2.0 p サービス の作成 コンセプト ・価値仮説 ・成⻑仮説 p Version1.0 開発&テスト p 計測 Beta Ø 現在のIBM ソフトウェア開発での 主流になりつつある MVP アイデア ・仮説修正 ・撤退 Agile開発 Continuous Integration Continuous Delivery Continuous Testing アイデア ・要求 ・問題解決 Continuous Business Planning Continuous Customer Feedback & Optimization Operate データ Continuous Monitoring 改善 Pivot © 2015 IBM Corporation Steer DevOps Continuous Feedback Collaborative Development Develop/ Test Deploy Continuous Testing 最適化 Continuous Release and Deployment MVP：minimum viable product 41 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 © 2015 IBM Corporation 42 DevOpsの主要構成要素 機能テスト アクセプタ ンス・テスト 実展開 開発技術 運用技術 アジャイル開発 Infrastructure as Code オペレーター セットアップ (数週間) 動的資源配分 継続的インテグレーション 導入 DevOps 仮想化/クラウド 継続的デリバリー 統合運用監視ツール ・・・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 ライフサイクル管理 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・・・ © 2015 IBM Corporation 自動化 43 © 2015 IBM Corporation 資源構成管理 Immutable Infrastructure 44 11 15/11/05 考えるマシンの進化 – コグニティグ・コンピューティング コンピューターの知能 2 NEW ERA 新たなITのフロンティア 「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 「学習するシステム」 Watson (2011) Deep Blue (1997) そろばん (紀元前3500年頃) ネイピアの骨 (1600年頃) System 360 (1964) アンティキティラ島の 天体運行計算機 (紀元前87年頃) バベッジの計算機 (1820年頃) ENIAC (1945年頃) 時間 © 2015 IBM Corporation 45 © 2015 IBM Corporation 46 IBM Watson – コグニティブ・コンピューティングへの挑戦 IBMWatson(Jeopardy) “…aninforma+onseekingtoolthat’scapableof understandingyourques+ontomakesureyouget whatyouwantandthendeliver’sthatcontent throughanaturallyflowingdialog” --Dr.DavidFerrucci,Principal Inves+gator,Watsonproject Video (Jeopardy!) § 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 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 ブラッド・ラターさん ワトソン © 2015 IBM Corporation 連勝王（74連勝） 賞金王（約3億円） 初挑戦 47 © 2015 IBM Corporation 48 12 15/11/05 正答率を高めるためのチューニング 質問応答システムWatsonとは？ © 2015 IBM Corporation © 2015 IBM Corporation 49 50 新しいコンピューティングの時代に向けて コンピューターのインテリジェンス コグニティブ・コンピューティングの他分野への展開 学習するシステムの時代 （コグニティブ・システム） プログラム可能な システムの時代 集計機の時代 時間 © 2015 IBM Corporation 51 © 2015 IBM Corporation 52 13 15/11/05 ITは人間に洞察を与えるシステムへ変わります SoE：協働型のシステム エンド・トゥ・エンドのプロセス w/ コグニティブ技術 SoR：記録のためのシステム SoI：洞察⼒を持つシステム © 2015 IBM Corporation 53 54 © 2015 IBM Corporation 54 ご清聴ありがとうございました © 2015 IBM Corporation 14
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