Japanese

  • CNDT2021、ミクシィのSREによるEKS移行の概要を解説するセッションを紹介

    CloudNative Days Tokyo 2021から、株式会社ミクシィのセッションを紹介する。家族で写真動画を共有する「家族アルバム みてね」の運用担当エンジニアが、仮想マシンからコンテナへの移行、インフラストラクチャーアズコード（IaC）を実践するための改善点、オブザーバービリティ向上のためのNew Relic導入などを解説した。タイトルは「全世界のユーザーが快適に利用できるクラウドネイティブなシステムを目指して」、担当したのはミクシィのSREである清水勲氏だ。 ミクシィのSRE、清水勲氏がセッションを担当 サービスの紹介の後に、世界を対象にしたサービスを運用する際の課題を解説。ここでは東京にメインのサーバーが置かれている状況で世界中からのアクセスをどうやって高速化するのか、問題発生時の解決のための工夫などについて解説を行った。 SREとしての課題を解説 より安定したネットワークを実現するために、ミクシィが利用しているAWSの機能であるS3 Transfer Accelerationを使って、エッジである日本以外の国や地域からのアクセスを高速化したことを紹介。 S3 Transfer Accelerationを利用 これは海外から直接東京リージョンのS3にデータを送信するのではなく、エッジのロケーションのストレージで一旦受けてから東京リージョンのストレージに高速送信をすることで、ユーザー体験としての高速化を目指したものといえるだろう。 また通信状況や端末の環境によって起因するトラブルや遅延を検知するために、New Relicのオブザーバービリティプラットフォームを採用していることを解説した。 端末側でメトリクスを採取する仕組みを導入 ユーザーがアップロードするデータはS3に向けて送信され、メトリクスはNew Relicのクラウドサービスに向けて送信することで、サービスの運用担当者はNew Relicのダッシュボードからシステムの状態を確認することができる。…

  • Azureに対する史上最大級のDDoS攻撃が突き付けたメガクラウドの是非

    　MicrosoftのAzure Networkingチームは「Microsoft Azure」においてインターネット史上最大級のDDoS（分散型サービス拒否）攻撃を防いだ方法を公開した。 Azureの単一IPに対する過去最大の攻撃は2020年春の1Tbpsの攻撃だった。2021年8月の攻撃は2.4Tbpsで、2020年春の2倍以上だ。規模の点ではAzureでこれまでに検知された全ネットワーク攻撃を上回る。 Azure Networkingチームのアレテア・トー氏（プログラムマネジャー）とサイード・パシャ氏（プリンシパルネットワークエンジニア）は、攻撃トラフィックの発生源は約7万に上り、アジア太平洋地域（APAC）の複数の国と米国から仕掛けられていたという。 攻撃の詳細 　UDPリフレクション攻撃は10分以上続き、数秒間で急増する短期バーストを3回伴っていた。そのピークは1回目が2.4Tbps、2回目が0.55Tbps、3回目が1.7Tbpsだった。 「Azureの『DDoS Protection』はDDoS検知および緩和の分散型パイプラインに構築されており、数十Tbit規模のDDoS攻撃を吸収できる。この緩和能力を拡大してDDoSを吸収し、ユーザーに必要な保護を提供する」 今回の攻撃はAzureのDDoSコントロールプレーンによって適切に緩和された。リソースは攻撃の発生源に物理的に近い場所に動的に割り当てられた。これにより、悪意のあるトラフィックが顧客のリージョンに到達することはなかった。トラフィック量がベースラインから大きく逸脱していることが検知されるとこのロジックが起動し、数秒で巻き添え被害が緩和および防止される。 「クラウドでもオンプレミスでも、インターネットに接するワークロードはDDoS攻撃には脆弱（ぜいじゃく）だ。Azureのグローバル規模の吸収と高度な緩和ロジックにより、ユーザーは影響を受けることもダウンタイムが生じることもなかった」 ImmuniWebの創設者で、欧州刑事警察機構（Europol）の「Data Protection Experts Network」のメンバーでもあるイリア・コロチェンコ氏によると、今回の攻撃は大手パブリッククラウドプロバイダーの機能が大きなメリットになる可能性の優れた実例になるという。 コロチェンコ氏は英Computer Weeklyのインタビューに次のようにコメントしている。「クラウドベースのDDoS対策ソリューションによって保護されるとしても、オンプレミスに侵入する恐れをなくすわけではない。DDoS対策ベンダーがDDoS攻撃を受けたとき、他の顧客に悪影響を及ぼさないようにするために顧客の一部を見捨てた例を目の当たりにしたことがある」 「主要プロバイダーのパブリッククラウド、特に『Amazon Web Services』とAzureは恐らく最も包括的で効率的なDDoS保護をユーザーに提供している。プレミアムな機能は非常に高額だ。しかし他のソリューションよりも驚くほど高いコストパフォーマンスを実現する」 パブリッククラウドにデータを移行しない理由としてサイバーセキュリティとコンプライアンスを挙げる人は多い。だが正しく構成、強化されたクラウドインフラは自動化とインシデント対応機能の向上により、全ユーザーのセキュリティも強化するとコロチェンコ氏は補足する。…

  • NTTドコモが「BigQuery」を導入した訳と、その後も「Redshift」を使い続ける訳

    　NTTドコモはビッグデータ分析システム「IDAP」（Integrated Data Analytics Platform）を2014年から運用している。IDAPで扱うのは、同社が通信事業で収集した通信エラーログや通信速度などのネットワークデータと、スマートライフ事業の「dポイントクラブ」「dTV」といった各種サービスから収集した会員情報や決済履歴などのデータだ。運用開始から2021年現在までの累計で約2500人の従業員が利用し、1日当たり50TBのデータを処理する。保有データは年々増加しており、2021年時点でデータの保有量は5PBに達した。IDAPの稼働開始当初はオンプレミスインフラとAmazon Web Services（AWS）のクラウドサービス群を組み合わせて運用していたが、2020年10月からGoogleのクラウドデータウェアハウス（DWH）「BigQuery」を導入し、2021年7月に実運用を開始した。 NTTドコモはIDAPの稼働開始当初から現在も、AWSのクラウドDWH「Amazon Redshift」を利用している。NTTドコモでIDAPの開発と運用を担当する林 知範（とものり）氏によると、同社は2017年にIDAPのインフラを拡張した際に、BigQueryをはじめとするGoogleのクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）の利用を検討した。だが「当時は性能やセキュリティ機能の要件を満たしていなかったことから採用には至りませんでした」と林氏は明かす。 　従来のIDAPにおいて課題となっていたのが、同システムで扱うデータ量の急激な増加だ。NTTドコモはIDAPを大量のデータ分析に適したシステムに拡張するために、クラウドDWHの再検討を開始した。BigQuery導入の再検討に当たっては、クエリの並列処理機能で高速なデータ処理を実現できる点を評価した。IDAPにはデータ加工からロードまでのETL（抽出、返還、読み込み）処理といった運用面のワークロード（アプリケーション）と、IDAPユーザーの定期的または一時的なデータ分析ワークロードが存在する。「常時複数の処理プロセスが動いていることから、これらを同時に処理する能力が求められます」と林氏は説明する。地理空間分析機能「BigQuery GIS」、機械学習の実行機能「BigQuery ML」などの機能を備えている点も選定を後押しした。 膨大なデータを扱うIDAPの中には、社外に公開できない重要なデータが含まれている場合がある。そのためNTTドコモは、IDAPを構成する製品／サービスに厳格なセキュリティ要件を課している。BigQueryの場合、セキュリティ要件はネットワーク分離サービスの「VPC Service Controls」やアクセス制御サービスの「Identity and Access Management」（IAM）など、再検討時点で利用可能だったGCPのサービスで満たせたため、これらと併せてBigQueryの採用に至った。 「Google Cloud…

  • AWS、ロボットフリート管理アプリケーション構築を支援する「AWS IoT RoboRunner」発表

    　Amazon Web Services（AWS）が、Amazonのフルフィルメントセンターで利用してきたテクノロジーをベースに、クラウドサービスでロボットのフリート管理を拡充させようとしている。 AWSは現在開催中のイベント「AWS re:Invent」で、「AWS IoT RoboRunner」のパブリックプレビューを発表した。ロボットのフリートが相互にシームレスに活動できるよう支援するアプリケーションを企業が容易に開発、デプロイできるようにする新たなロボティクスサービスだ。 AWSは、ロボティクス開発者向けのクラウドベースのシミュレーションサービス「AWS RoboMaker」を提供している。AWS IoT RoboRunnerは同社の新たなロボティクス関連サービスとなる。 AWSによれば、AWS IoT RoboRunnerはロボットを作業管理システムに接続し、オペレーション全体の作業を単一のシステムビューで組織的に調整できるようにする。AWS Roboticsを担当する製品マネージャーのEric Anderson氏はインタビューで、ロボットフリートの規模拡大がさまざまな業界で課題となっていると指摘した。「スケーリングと多様性の両面で課題がある」とし、「さまざまなタイプのロボット、機器、部品、ペイロードが動き回る」と述べた。 また、企業は古いロボットを残したまま、次世代のロボットを追加で導入している。AWSは、さまざまな世代のロボットをうまく連携させるクラウドレイヤーを提供しようとしている。物流、製造、運輸、フルフィルメントなどの業界が対象となる。 「AWS Management Console」でファシリティを作成する。一元化されたリポジトリーを自動的に作成し、ファシリティ、ロボット、目的地、タスクデータなどを保存できる。ロボットはフリートとしてセットアップされ、個々のロボットはフリート内の「ロボット」としてAWS IoT RoboRunnerでセットアップされる。…

  • CNDT2021、パブリッククラウドを使ってゼロから勘定系を開発したみんなの銀行のセッションを紹介

    日本のクラウドネイティブなシステムに関わるエンジニアが集うオンラインカンファレンス、CloudNative Days Tokyo 2021が2021年11月4日と5日に開催された。今回はその中から「みんなの銀行」のシステムを解説するセッションを紹介する。地方銀行としては初めてオンライン＆スマートフォンに特化した銀行として創業されたのが、みんなの銀行だ。プレゼンテーションを行ったのは執行役員兼CIOの宮本昌明氏だ。宮本氏はコンサルティングファーム、EC企業などで経験を積んだのち、ジャパンネット銀行で基盤開発などを行った後にみんなの銀行に移ったという経歴の持ち主だ。 動画：クラウドネイティブが強み！イマドキの銀行システムの姿 みんなの銀行とIT開発を担当するゼロバンク・デザインファクトリーの関係を解説 自己紹介とみんなの銀行の紹介の後に説明されたのは、みんなの銀行とゼロバンク・デザインファクトリー（以下、ゼロバンク）の関係を示したスライドだ。このスライドでは銀行業としての免許を持っているのはみんなの銀行だが、システム開発を担当しているのはゼロバンクということになるが、所在地も代表も同じであるということから、ほぼ一体としてサービスとソフトウェア開発そして運用を行っていると理解しても良いだろう。 2社の役割を解説 ここでは銀行業を遂行する上での必須な部門とデザインやデータ分析などは、みんなの銀行側に、それ以外の開発と運用はゼロバンクにという切り分けが説明されている。 またソフトウェアの開発体制については、2社から必要な人材を拠出してユニットというグループの中で開発運用が行われていることを解説した。 みんなの銀行とゼロバンクが人材を出してユニットとして開発運用を担当 必要な人材を集めて開発から運用までを担当するという方法は、2019年にメルペイのSREである高木潤一郎氏が行ったプレゼンテーションでも解説されている方法論だ。 参考：CloudNative Days Tokyo 2019：メルペイのマイクロサービス化の目的とは？ ただ現状はエンジニアのリソースが足らないという状況であり、各ユニットでスクラムを回すことには辿り着いていないとして、今後の目指す姿として解説を行った。 ユニットを横断するプロダクト部門を作ることで世界観の統一を目指す 同時に、横断的にプロダクト／サービスの内容を管理する部門を作って、「世界観の統一」を図るという。このスライドにあるCPOはチーフプロダクトオフィサーの略だと思われるが、このグループに所属するエンジニアやアーキテクト、デザイナーがユニットの人材と兼任なのかどうかは言及されなかった。 みんなの銀行のIT資源はGoogle Cloudと各種SaaS このスライドではみんなの銀行のシステムを構成している要素、特にどの機能が何を使っているのを説明している。勘定系システムはGCP、APIはAPIgee、コールセンターはAWSとSalesforce、仮想デスクトップはAzureという具合に、さまざまなパブリッククラウド及びSaaSが利用されているのがわかる。…

  • AWSが新しいロボットフリート管理支援プログラム、ロボティクスアクセラレーターを開始

    AWSのフラッグシップカンファレンス「re:Invent」の開幕にあたり、クラウドコンピューティングの巨人である同社は米国時間11月29日、大規模なロボットフリートの共同作業を支援するアプリケーションを構築するための新サービス「AWS IoT RoboRunner（IoTロボランナー）」を発表した。この新サービスは、Amazon（アマゾン）が自社の倉庫で利用しているようなロボットフリートを運用するために必要な、作業およびフリート管理アプリケーションを構築するためのインフラを提供することを目指している。 また、同社は新しいロボティクスアクセラレータープログラムを発表した。 RoboRunnerは、さまざまなメーカーのロボットと統合するアプリケーションの構築や、アプリケーションのライフサイクルの管理を支援する。AWSは、現在、異なるベンダーのロボットを単一のシステムに統合することは困難であり、企業はロボットを管理するために多くのサイロを抱えていると論じている。 画像クレジット：AWS RoboRunnerは開発者に対して、フリート全体の集中的なデータリポジトリを提供するとともに、特定の施設内のすべての目的地をモデル化するためのレジストリや、これらのロボットが実行するすべてのタスクを記録するためのレジストリを提供する。 このサービスがターゲットとしているのは、無人搬送車、移動ロボット、ロボットアームなどのフリートを運用している大規模な産業企業だ。 [link ] RoboRunnerに加えて、AWSはMassRobotics（マスロボティクス）と共同で、新しいロボティクススタートアップ・アクセラレーター「AWS Robotics Startup Accelerator」を発表した。 AWSのCTOであるWerner Vogels（ワーナー・ヴォゲルス）氏は、29日の発表で次のように述べた。「今日、成功している商業用ロボット企業は数えるほどしかありませんが、これにはいくつかの大きな理由があります。第一に、実世界の環境はダイナミックで予測不可能であるため、適切なニッチ分野と適切な能力を組み合わせることが難しく、ロボット製品市場に適合する企業を見つけることがなかなかできません。第二に、高度な自律性と知能を備えたロボットを作るには、多分野にわたるスキルが必要であり、そのようなスキルを持った人材の確保は困難です。第三に、ロボティクスは資本集約的であり、センサーやアクチュエーター、機械的なハードウェアがすでに市販されている場合でも、多額の先行投資が必要となります」。 この新しいプログラムは、アーリーステージのスタートアップ企業（売上高1000万ドル / 約11億4000万円未満、調達額1億ドル / 約114億円未満）を対象としている。選ばれた企業は、ロボティクスのエキスパートによる専門的なトレーニングやメンターシップを受けられる他、最大1万ドル（約114万円）のAWSクレジットを獲得できる。 画像クレジット：Westend61…

  • AWSが変化するデータを自動で更新できるData Exchange for APIsを公開

    開発者は、他社のデータセットを利用して機械学習モデルを構築することがよくある。他社のデータセットを自分のモデルに追加するのだ。しかしデータは常に静的であるとは限らない。そのため、余分な作業ではあるが、何らかのパイプラインのようなものを構築して定期的にデータを集めることになる。 米国時間11月30日にラスベガスで開催されたAWS re:Inventで、AWSはAWS Data Exchange for APIsを発表した。これは変化する他社APIを自動で更新できる新しいツールで、更新の仕組みを構築する必要がなくなる。 AWSのAlex Casalboni（アレックス・カサルボニ）氏は同社プログの投稿で、APIを使うことによりデータサイエンティストはパイプラインがなくても株価のように頻繁に変化する情報をもとにして質問の答えを得られるようになると指摘している。APIが1つだけならこれでいいが、複数のAPIを使う場合はAPIに関する通信や認証、ガバナンスなど新たな問題が発生する。 AWS Data Exchange for APIsはこのような問題の解決に役立つ。カサルボニ氏はブログで「本日、AWS Data Exchange for APIsの公開を発表し、うれしく思っています。これはAWSのSDKを使って安定したアクセスで他社APIを見つけ、購読し、利用できる機能です。AWSネイティブの認証やガバナンスも一貫して利用できます」と述べている。 ここで重要なのは、今週発表された多くのツールと同様にこれもAWS独自のツールであるという点だ。アプリケーションやデータモデルをAWS上で構築しているなら、このツールでAWSのSDKにアクセスし、AWSの認証やガバナンスのツールを利用して、他社APIのアクセスと更新を自動化できる。 データプロバイダにもメリットがある。Data ExchangeのカタログにデータプロバイダのAPIが掲載されれば、多くの開発者の目に留まりデータソースを利用してもらえる。カサルボニ氏は「データプロバイダはOpenAPIの仕様でAWS Data…

  • スシロー、店舗データ分析基盤をSnowflakeに刷新、寿司皿データの処理時間を85%以上削減

    回転すしチェーン「スシロー」を運営しているFOOD & LIFE COMPANIES（大阪府吹田市）は、スシローの店舗データを分析するシステム基盤を刷新した。2021年10月に米SnowflakeのDWH（データウェアハウス）である「Snowflake」を稼働させた。導入効果として、食材データの処理時間を最大で70%以上、寿司皿データの処理時間を85%以上削減できた。スノーフレイクが2021年12月3日に発表した。 　回転すしチェーン「スシロー」は、店舗データの分析基盤を刷新し、DWHのSnowflakeを導入した。Snowflakeの導入効果についてFOOD & LIFE COMPANIESの情報システム部は、「食材データの処理時間を最大で従来の70%以上、寿司皿データの処理時間を85%以上削減できた。今後は、Snowflakeデータマーケットプレイス上にあるウェザーニューズの気象データと連携して販促や仕入れなどに活用していきたい」としている。 スシローでは、すし皿にICチップを取り付けて商品を単品管理するITシステム「回転すし総合管理システム」を運用している。レーンを一定距離流れた皿を自動で排除したり、売れた商品をリアルタイムで把握したりできる。回転すし総合管理システムでは日次レポートも作成しており、前日の販売情報（どのメニューがいつどれくらい売れたか）を翌朝に経営層に報告している。 しかし、昨今では、国内外で新店舗を増やしている関係で処理すべきデータ量が増えており、日次のデータ更新処理に時間がかかっていた。また、店舗のBI（ビジネスインテリジェンス）ツールからのアクセスが増えていることで、レスポンスの劣化も課題になっていた。こうした状況を改善するためにSnowflakeを導入した。

  • リモート接客中に顧客の音声をAIでリアルタイム感情分析─DNPの「遠隔接客支援サービス」

    大日本印刷（DNP）は2021年11月30日、「DNP遠隔接客支援サービス」を強化し、リモートで接客中の顧客の声から感情をリアルタイムに把握できるようにした。接客中のオペレーターに顧客の感情を伝えることで、効果的な接客・商談を支援する。価格（10%消費税込み）は、初期費用が30万円から、運用費用が月額5万円から。 　DNP遠隔接客支援サービスは、店頭のタブレット端末とコンタクトセンターをビデオ通話でつなぎ、店頭の販売員に代わってコンタクトセンターから商品の説明を行えるサービスである（図1）。映像・音声による説明に加え、商品・サービスの関連資料をタブレット端末に映し出せる。資料に書き込みもできる。顧客は、画面上で関心のある箇所を長押しして、関心のある箇所を伝えられる。 図1：リモートで接客中の顧客の声から、感情をリアルタイムに把握できるようにした（出典：大日本印刷）拡大画像表示 今回、DNP遠隔接客支援サービスを強化し、リモートで接客中の顧客の声から顧客の感情をリアルタイムに把握できるようにした。接客中のオペレータに顧客の感情を伝えることで、効果的な接客・商談を支援する。なお、同機能は、DNP遠隔接客支援サービスだけでなく、他社のリモート接客システムや機器に対しても、特別な仕様に変更することなく導入できるとしている。 今回実装した音声感情解析は、接客・商談の際に顧客が発した「声の波形の振幅や間隔」と「周波数」を解析して9つの感情に分類する（正直・本心、高い期待、興奮、恥じらい、確信が持てない・自信がない、ストレス、緊張、強い興奮、より高いストレス）。この感情を「顧客の発言の信憑性」や「現状の心境」として、接客中のオペレータ端末に表示する（画面1）。 画面1：顧客が発した「声の波形の振幅や間隔」と「周波数」を解析して9つの感情に分類する。この感情を「顧客の発言の信憑性」や「現状の心境」として、接客中のオペレータ端末に表示する（出典：大日本印刷）拡大画像表示 DNPは、今回開発したシステムを提供することに加えて、2021年12月からは同システムを利用してリモート接客を代行するサービスも提供する。さらに、リモート接客を行うスタッフの派遣や育成、接客に必要なコンテンツの作成や実店舗の陳列棚づくり、接客の効果分析などもトータルで提供する。 Original Post>

  • AWS、モノや環境のデジタルツインが簡単に作れる新サービス「IoT TwinMaker」を発表

    米国時間11月30日、AWSのre:Inventカンファレンスにおいて同社はAWS IoT TwinMakerを発表した。この新サービスを使うと、現実世界のシステムのデジタルツインの作成と利用が容易にできるようになる。 デジタルツインとは、例えば建物、工場、生産ライン、設備などを仮想的に表現したもので、実世界のデータを定期的に更新することで、表現したシステムの動作を模倣するものだ。 この新サービスにより、ユーザーはビデオフィードやアプリケーションなどのソースからデータを接続することで、単一のリポジトリにデータを移動させることなく、デジタルツインを作成することができると同社はいう。 「次のAWSサービスの内蔵データコネクタを使用できます。機器や時系列のセンサーデータ用のAWS IoT SiteWise、ビデオデータ用のAmazon Kinesis Video Streams、ビジュアルリソース（例えばCADファイル）やビジネスアプリケーションからのデータの保存用のAmazon Simple Storage Service（S3）です。また、AWS IoT TwinMakerは、他のデータソース（SnowflakeやSiemens MindSphereなど）と併用する独自のデータコネクタを作成するためのフレームワークも提供しています」と、AWSは新サービスに関するブログ記事で説明している。 同社は、デジタルツイングラフが作成されると、ユーザーは物理的環境のコンテキストでデータを可視化したいと考える可能性が高いと指摘している。これに対応するため、AWS IoT TwinMakerは、ユーザーの物理システムの仮想表現と接続されたデータソースの関係を組み合わせたデジタルツイングラフを作成する。これにより、ユーザーは実世界の環境を正確にモデル化することができる。また、ユーザーは既存の3Dモデルをインポートして、工場などの物理的空間の3Dシーンをアレンジすることができる。そこから、接続された機械学習サービスからのインサイトとともに、インタラクティブなビデオやセンサーデータのオーバーレイを追加することもできる。 AWSは、このサービスには、Grafana Labsが提供するオープンなダッシュボードおよび可視化プラットフォームのマネージドサービスである「Amazon…

  • UiPath、RPAソフト新版「UiPath 2021.10」をリリース

    UiPathは2021年12月1日、RPA（ロボットによる業務自動化）ソフトウェア「UiPath」の新版「UiPath 2021.10」を提供開始した。新版では、Windows以外の環境として、Linuxでもロボットを動作させられるようにした。今後、Macでも動作するようにする。外部クラウドサービスのAPIと連携したワークフローを実現する機能「Integration Service」も追加した。Kubernetes環境で動作するUiPathサーバー製品群「Automation Suite」も用意した。 　UiPathは、RPA（ロボットによる業務自動化）ソフトウェア製品群である。中核となるRPAロボットの開発・実行に加えて、人間とロボットが協働して処理を実行できるツール、自動化すべき業務を発見するタスクマイニング、サーバー側のログを分析して典型的な業務処理を抽出するプロセスマイニング、開発したシナリオの効果を計測するダッシュボード、ソフトウェアの機能テスト、AIモデルをRPAに組み込んで実行できる基盤、アプリケーション画面のローコード開発ツール、など、各種のツールを提供している。 今回の新バージョンでは、いつくかの機能や、新製品となるツールを追加した。ハイライトの1つは、RPAロボットの稼働環境を拡大するオプション「Cross-Platform Robot」である（図1）。これまでのWindowsに加えて、新たにLinux上でロボットを動作させられるようにした。今後は、Macでも動作するようにする予定である。 図1：200種類以上の外部クラウドサービスのAPIと連携したワークフローを実現する機能を追加した。また、これまでのWindowsに加えて、新たにLinux上でロボットを動作させられるようにした（出典：UiPath）拡大画像表示 新版ではまた、クラウド版のRPAサービスである「Automation Cloud」に、外部クラウドサービスのAPIと連携したワークフローを実現する機能「Integration Service」を追加した。200種類以上の外部クラウドサービスに対して、それぞれのクラウドサービスのAPIを介して接続できる。こうして接続したクラウドサービス側のイベントをトリガーに、自動化ワークフローを実行できる。 RPAのクラウドサービスとオンプレミスのRPAソフトウェアでできることを合わせる試みも実践している。今回、これまでオンプレミス版に限って利用できていたプロセスマイニングを、クラウドでも利用できるようにした。一方、タスクマイニングや、自動化の候補業務を共有するなどRPAのライフサイクルを管理する「Automation Hub」は、クラウドだけでなくオンプレミスでも利用できるようにした。 新版ではさらに、Kubernetes環境で動作するUiPathサーバー製品群「Automation Suite」を用意した。UiPathで提供しているすべてのサーバー製品をKubernetes環境にデプロイして動作させることができる。 Original Post>

  • Cloud Operator Days Tokyo 2021からNTT東日本とKDDIのインフラ監視に関するセッションを紹介

    Cloud Operator Days Tokyo 2021から、NTT東日本とKDDIがそれぞれインフラストラクチャー運用の自動化について解説したセッションを紹介する。タイトルはそれぞれ「新入社員が9ヶ月でクラウド運用の自動化システムを作ってみた」「KCPSの運用で直面した仮想化基盤拡大に伴う課題とその対策」で、脱力系とまじめ系という対極のセッションのように思えるが、実際にはどちらのセッションも管理しているインフラストラクチャーから上がってくるアラートやエラーメッセージをどうやって処理するのか？ に焦点を定めた内容となっている。 NTT東日本のセッション：新入社員が9ヶ月でクラウド運用の自動化システムを作ってみた KDDIのセッション：KCPSの運用で直面した仮想化基盤拡大に伴う課題とその対策 新入社員が9ヶ月でクラウド運用の自動化システムを作ってみた 最初に紹介するのはNTT東日本のエンジニア、坂齊史奈子氏のセッションだ。坂齊氏は2020年度の新卒入社で大学では機械工学を専攻しており、入社までプログラミングもクラウドも触ったことがなかったという経歴を持つ。タイトル通りに「新入社員がAWSを9ヶ月触った経験しかない」のに自動化システムを作ったという内容だ。AWSを使い始めたのが2020年6月で、今回の実装のインフラとなるAWSのサーバーレスサービスLambdaを触り始めたのが2020年7月という経験の少なさに驚くかもしれない。 坂齊氏のプロフィール 坂齊氏のプロフィールからわかることは、プログラミングやクラウドの知識も経験もなかった新入社員が、この1年間にAWSに関する4つの認定試験をクリアし、社内教育の講師役を担当しているということで、今回のシステムもすべてAWSに特化した内容となっている。 AWS上のシステムから発生するアラート対応を効率化するのが目的 このスライドでは、NTT東日本でAWS上のシステムを運用している際にアラートが頻繁に上がってくることで業務効率が落ちてしまっているという課題を解決するために、人手による処理を自動化することが解説された。 AWSのサーバーレス、Lambdaを選択 そのためにAWSのサーバーレスプラットフォームであるLambdaが選択されたわけだが、その理由として「サーバーのプロビジョニングや管理が不要であること」と「コードの複雑化を避けたかったこと」を挙げた。 Lambdaの中の処理方法を検討し、Step Functionsを選択 ここではアラートの処理のために複数のLambdaファンクションが必要となるが、その実行制御をどのように実装するのかという点について、SQSやEventBridge、Step Functionsを評価した結果、Step Functionsを選択したことが解説された。 Step…