クラウド・コンピューティングとit経営 - ipa 独立行政法人...

1Software Engineering Center

Information-technology Promotion Agency, Japan

SoftwareEngineeringCenter

Copyright © 2010 ＩＰＡ, All Rights ReservedET-WEST2010 SECセミナー

クラウド・コンピューティングとIT経営

2010年6月17日

独立行政法人情報処理推進機構

ソフトウェア・エンジニアリング・センター

所長松田晃一

Software Engineering Center 2Copyright © 2010 ＩＰＡ, All Rights ReservedET-WEST2010 SECセミナー

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）

ＩＰＡ

ソフトウェア開発事業部

財務部

戦略企画部

総務部

オープン・ソフトウェア・センター

セキュリティセンター

ソフトウェア・エンジニアリング・センター

情報処理技術者試験センター

産学連携推進センター

ＩＴスキル標準センター

ＩＴ人材育成本部


ソフトウェア・エンジニアリング・センター（SEC）

大学大学

研究機関・研究団体

研究機関・研究団体

連携の場

・ベスト・プラクティスの収集・普及

・現場課題に基づく共同研究

・開発手法・技術の開発と実証実験

ベンダ企業

ユーザ企業

業界団体

学界 SEC 産業界産業界

ソフトウェア開発力強化にむけて、技術と人材の開発のための産学官連携の拠点

情報システムの信頼性確保にむけたソフトウェア・エンジニアリングの推進


講演の内容

1．クラウド・コンピューティングとその背景

2．クラウド・コンピューティングの種類

3．クラウド・コンピューティングの技術

4．クラウド・コンピューティングの利点

5．クラウド・コンピューティングの懸念

6．クラウド・コンピューティングの活用

7．むすび


クラウド・コンピューティングとは？

コンピュータ（ハード・ソフト）をユーザが所有

ユーザは、サービスを必要な量だけ利用し、利用量に見合った料金を支払う

「持たずに、必要なだけ使う」コンピュータ

通信ネットワークを経由して、コンピュータ処理をサービスとして利用するコンピュータの利用形態


クラウド・コンピューティングのイメージ

産業革命の基盤である「電気」

電力会社の持つ発電プラントから、送電ネットワークを通して配給される電力を、コンセントから利用し、使っただけ料金を払う

発電機を買って、自社で発電

電

気

コンピュータ

自社でコンピュータを所有巨大で効率的な情報処理プラントが建設され通信ネットワークを使って利用し、使っただけ料金を払う

情報革命の基盤である「コンピュータ」


ユーティリティ・コンピューティング

1961年ジョン・マッカーシー MIT100周年記念式典

電話が公共設備となったようにコンピューティングが公共設備となる日が来るかもしれない…

コンピュータ・ユーティリティは新たな重要な産業基盤となるかもしれない

200４年 IBM Systems Journal「ユーティリティコンピューティング」特集

コンピューティング資源をユーティリティ（電気・ガス水道）のように、必要に応じて必要な分だけ利用するコンセプト


大型コンピュータの時代集中処理

ITの変遷 1 : プログラムやデータをどこに置くか？

1960年

大型計算機

ダム端末

専用線公衆電話回線

データ

1980年

インターネットLAN

PCの時代（ダウンサイジング）

垂直分散処理

サーバ

PC

プログラム

データ

プログラム

データ

2000年

インターネット

ｲﾝﾀｰﾈｯﾄとﾃﾞｰﾀｾﾝﾀの時代集約・水平分散処理

PC携帯/PDA

サーバ群プログラム

データ

ブラウザ

プログラム


インターネット／イントラネット

ITの変遷 2 : 何を所有し、何を利用するか？

アプリケーション

ＯＳ

コンピュータ

ホスティング・サービスホスティング・サービス

ＯＳ

コンピュータ



パソコン


ＯＳ

コンピュータ


ハウジング・サービスハウジング・サービス

パソコン


ＯＳ

コンピュータ


パソコン

ＡＳＰＡＳＰ

利用所有

パソコン


大型コンピュータの時代集中処理

1980年

ITの変遷 3

1960年 2000年

大型計算機

ダム端末

専用線公衆電話回線

インターネットＬＡＮ

PCの時代（ダウンサイジング）

垂直分散処理

サーバ

PC


ｲﾝﾀｰﾈｯﾄとﾃﾞｰﾀｾﾝﾀの時代集約・水平分散処理

PC携帯/PDA

サーバ群プログラム

データ

プログラム

データ

プログラム

データ

プログラム

データブラウザ

持てない時代持てる時代持たない時代


クラウド・コンピューティングの発祥

2006年エリック・シュミット氏（サーチエンジシトラテジー会議）

「今日、私たちはクラウドの中に住んでいる。

私たちは、クラウド・コンピューティングの時代に移行し

つつあり、情報とアプリケーションは、特定のプロセッサや

シリコンラックの上ではなく、サイバースペースという拡散

した大気の中にある。ネットワークこそがコンピュータと

なる」


クラウド・コンピューティングの定義

クラウド・コンピューティングとは、（利用者にとって）最小限の管

理労力あるいはサービス提供者とのやりとりで、迅速に利用開始

あるいは利用解除できる構成変更可能な計算機要素（例えば、

ネットワーク、サーバ、ストレージ、アプリケーション）からなる共有

資源に対して簡便かつ要求に即応できるネットワークアクセスを

可能とするモデルである（米国国立標準技術研究所〈NIST〉）

（バージョン15 2009年10月7日）

Definition of Cloud Computing:Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network accessto a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers,storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and releasedwith minimal management effort or service provider interaction.


クラウド・コンピューティングに不可欠な5つの特徴

On-demand self-service

利用者はサービス事業者との人的な接触なしで、必要に応じてコンピューティング能力を利用できる

Broad network access

様々な端末からネットワークを通して標準的な機構でアクセスできる

Resource pooling

コンピュータの演算能力が、複数の利用者に対して随時サービスを提供するため、プールされている

Rapid elasticity

迅速かつ柔軟、時には自動的に利用能力を拡大し、縮小できる

Measured Service

資源の利用状況は、監視、制御され、透明性を持ってサービス事業者と利用者の双方に通知される

（米国国立標準技術研究所〈NIST〉）


講演の内容







7．むすび


コンピュータ

ＯＳ

コンピュータ


ＯＳ


ベンダが所有

ユーザが所有凡例

ＸａａＳＸａａＳ（Ｘ（ＸａｓａｓａａＳｅｒｖｉｃｅ）Ｓｅｒｖｉｃｅ）ＨＨ :: ＨａｒｄｗａｒｅＨａｒｄｗａｒｅＩＩ :: ＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＰＰ :: ＰｌａｔｆｏｒｍＰｌａｔｆｏｒｍＳＳ :: ＳｏｆｔｗａｒｅＳｏｆｔｗａｒｅ

ＳａａＳＳａａＳ

クラウド・コンピューティングのサ－ビス形態

ＰａａＳＰａａＳＨａａＳＨａａＳ//ＩａａＳＩａａＳ


ＯＳ

コンピュータ


パブリック・クラウド対プライベート・クラウド

種別内容

パブリック・クラウド

オープンなサービスであって、インターネットにアクセス可能なユーザであれば、基本的に誰でも利用可能なサービス（個人利用、企業などの組織利用）

プライベート・クラウド（企業内クラウド）

パブリック・クラウドと同様の仕組みを、特定の組織が所有する設備の上に作り、組織内で運用し利用するもの特定の限られたユーザのみがアクセス可能


（パブリック・）クラウドサービスの例

企業

サービスの種類

SaaS PaaS IaaS

グーグルGmail

Google DocsApp Engine

マイクロソフトWindows Liveメール

MS Online

WindowsAzure

SQL Azure

セールスフォース・ドットコム

Salesforce CRMSalesforce Chatter

Force.com

アマゾンAmazon RDSAmazon SQS

Amazon EC2Amazon S3


SaaSの例

企業サービス名概要導入状況

SaaS＜Salesforce＞

SalesforceCRM （99）

顧客管理に係る業務サポート（販売、サービス・サポート、パートナー関係管理、営業、コンテンツ、アイデア、分析など）利用料は、サービス内容に応じて$5～250/月/ ユーザ

現在、67,900企業が利用政府機関や金融機関に加え、ITからメディアに至るまで、採用企業は多岐に渡る主な採用企業：Starbucks、みずほ銀行、Cisco、米国務省、Googleなど

＜Google＞

Google AppsPremierEdition （07/2）

Gmail、Google Calendar、GoogleDocsなど（オフィススイートに相当する、各種webサービス）利用料金は$50/年/ユーザ

現在数百万ビジネスが採用主な採用企業：GE、Capgemini、DC政府、Johnson Diversey、Salesforceなどに加え、多くの中小企業

＜Microsoft＞

MicrosoftOnlineServices （09/4）

オンライン版のExchange、SharePoint、Office Communications、Office LiveMeeting 及び Dynamics CRMなど利用料は、原則$15/月/ユーザ

主な採用企業：Scandic 、エジンバラネピア大学、Catalina Marketing、CA州カールズバッド市、ケンタッキー州教育省など

「クラウド・コンピューティング社会の基盤に関する研究会報告書」より


PaaSの例


PaaS＜Salesforce＞

Force.com

（08/1）

使用言語は、Apex （Java類似）、Visualforce （XML類似。HTML、AJAX、Flexをインターフェースに利用）価格はサービスの内容により、無料・$50・$75/月/ユーザ

主な採用企業：郵便局、Papa Murphy、KaiserPermanente、NJ TRANSIT、CODAなど

＜Google＞

Google AppEngine

（08/4）

PythonやJavaなどの言語をサポートあるレベルまでは無料であるが、更なるストレージ、帯域、CPUなどを利用する場合には費用が必要

主な採用企業：Giftag（BestBuy系）、Gigapan、BuddyPoke!、 Pixverse（SNSのHi5が買収した企業）など、ITベンチャーが多い模様

＜Microsoft＞

WindowsAzurePlatform

（09/11）

HTTP、REST、SOAP、XMLによるAPIを提供Fabric Controller （個々のシステムを保存し管理する機能）、WindowsAzure Storage Service （ストレージ）や、5つの個別サービスも含む

主な採用企業：Dot Net Solutions、West MonroePartners、Infosys TechnologiesEpicor Software Corporation、Pitney BowesなどIT企業が多い



IaaSの例


IaaS＜Amazon＞

ElasticComputeCloud （EC2）

（06/8）

顧客にコンピューティング能力を貸出すサービスXenの仮想化技術を利用また、Linux、 Open、SolarisやWindowsServer2003など各種のOSを搭載可能SLA（service level agreement）として、正式に99.95%の時間の利用可能をコミット

利用企業は、数万個人ユーザ、中小企業（Xignite、LivemochaなどのITベンチャーなど）に加え、NYT、Washington Post、Harvard Medical Schoolなど

＜Amazon＞

AmazonSimpleStorageService （S3）

（06/3）

オンデマンドでデータ保存領域）を提供するサービス基本は$0.15/GB/月であり、送受信に追加費用を要する。2008年11月には50TB以上の利用者に割引を発表S3ではデータの消失に関して保証は行っていない

利用数は、2007/10 100億件2008/1 140億件2008/10 290億件2009/3 520億件

ウェブや画像のホスティングやバックアップなどに利用されている



PaaS/IaaSの料金例

AmazonEC2

仮想マシン（右の構成）： 0.1ドル/時間

1GBのデータ転送量： 0.1ドル

・1G ～1.2GHz動作のAMDOpteron／Intel Xeon相当のCPU

・メモリ： 1.7GB・仮想ストレージ： 160GB・OS：Linux/Windows/Open Solalis

AmazonS3

ストレージ容量1GB当り： 0.15ドル/月データ転送量1GB当り： 0.1ドル

GoogleApp

Engine

CPU1コア当り： 0.10～0.12ドル/時間ストレージ容量1GB当り： 0.15～0.18ドル/月データ出力1GB当り： 0.11～0.13ドルデータ入力1GB当り： 0.09～0.11ドル

MS Azure

CPU ： 0.12ドル/時間ストレージ：1GB当り： 0.15ドル/月データ転送入力： 0.10ドル/GBデータ転送出力： 0.15ドル/GB


講演の内容







7．むすび


クラウド・コンピューティングの技術

コンピュータの物理的な所在や構成は、ユーザから見るとブラックボックス

さまざまな技術を組合わせて、無限に近いコンピュータ・パワーをコストパフォーマンス高く実現

高速通信ネットワーク＋

分散制御技術／仮想化技術＋

運用管理技術

クラウド・コンピューティング＝


高速通信ネットワーク

通信ネットワーク速度の推移コンピュータ内のデータ転送速度例

↓

１Ｍ

１０Ｍ

１００Ｍ

１Ｇ

１０Ｇ

１００Ｋ

ＡＤＳＬ

光FTTH

ＩＳＤＮ

CD-ROM（1.2M）

USB1.1（12M）

bps

(64K)

(512K)

(1G)

(100M)

(1.5M)

(47M)

USB2.0（480M）

USB3.0（5G）

1985 1990 1995 2000 2005


高速通信ネットワークのインパクト

通信ネットワークの速度は、コンピュータ内の記憶装置のアクセス速度に匹敵

1993年エリック・シュミット氏

「ネットワークがプロセッサ並みに高速になれば、コンピュータはネットワークに拡散する」

1995年オラクル社「ネットワーク・コンピュータ」

2009年12月8日日経産業新聞


クラウド・コンピューティングの技術

コンピュータの物理的な所在や構成は、ユーザから見るとブラックボックス

さまざまな技術を組合わせて、無限に近いコンピュータ・パワーをコストパフォーマンス高く実現

高速通信ネットワーク＋

分散制御技術／仮想化技術＋

運用管理技術

クラウド・コンピューティング＝


コンテナ格納施設には、1つが12メートル以上にもなるコンテナが45個備えられているそれぞれのコンテナには、最大1,160台のサーバが収納可能であり、52200台のサーバが稼働していることになる

運送用コンテナに積んだまま稼動するサーバ

Youtube : Google container data center tour

安価な汎用コンピュータを大量に使用し、それらを連携させることにより、無限に近いコンピュータパワーを実現する。スケールアウト

多数のコンピュータの分散制御技術


分散制御のイメージ

出力データ入力データジョブ

入力データ 1

・・・

入力データ 2

タスク中間データ

中間データ

中間データ

出力データ

出力データ

出力データ入力データｎ中間データ

中間データ

タスク

タスク

タスク

タスク

タスク

・・・

MAP（ジョブの分割・実行）

Reduce（結果の統合）

・・・・・・

・・・


仮想化技術

リアルマシン（ハード）

Linux

ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ

Solalis



Solalis


Linux



仮想化ソフト（ハイパーバイザ）

仮想マシン仮想マシン・・・

1台のコンピュータの上で、複数台の仮想的なコンピュータを動作させる

仮想化ソフト： Xen、VMware、KVMなど

ある調査によれば、サーバの平均利用率は、8～12％仮想化によって、サーバーの台数を37％削減可能との見積りが報告されている


Amazon EC2 （IaaS/PaaS）のイメージ

リアルマシン（ＣＰＵ、メモリ、Ｉ／Ｏデバイス、ネットワーク）

仮想化ソフト（ハイパーバイザ）

仮想マシン仮想マシン

管理ＯＳ（ホストＯＳ）

仮想マシン

ＩａａＳ

ＬｉｎｕｘＯｐｅｎ

Ｓｏｌａｌｉｓ

ＰａａＳ


講演の内容







7．むすび


クラウド・コンピューティングの利点 1

スピーディ、安価、手間要らず

・サービスをそのまま、または簡単なカスタマイズで利用

・従量課金インフラの初期投資コストが不要IT設備の非資産化固定費から変動費へ

・設置・運用の労力・・・・夜中にダウンしたら？セキュリティ対策は？停電が起きたら？

・設置スペース不要、省エネ（電源・空調）効果



資源の共用による分割損の回避、集約効果

項目中規模データセンターでのコスト（約1000ｻ-ﾊﾞ）

大規模データセンターでのコスト（約50000ｻ-ﾊﾞ）

比

ネットワーク$95Mbit/s/月当り

$13 7.1

ストレージ$2.20GByte/月

$0.40 5.7

管理約140サーバ/1管理者

約1000サーバ/1管理者

7.1

サーバー集約の効果出典：Above the Cloud （UCB Report）



企業活動の変動に対応して即座に伸縮可能（スケーラビリティ）

[米国アニモトの例]

複数の写真からプロ並みに凝ったスライドショー動画を自動生成するサービス

Facebookとの連携で、ユーザ急増（2.5万人→25万人）このため、Amazon EC2の仮想マシンを拡張

3日間で、サーバー50台分 → 4000台分に拡大1年後に8000台へ



臨時に発生する業務への即応性その1

[米国ニューヨークタイムズ]

過去100年分の新聞記事40万5千のイメージファイル（数TB）をPDFに変換するためにEC2／S3を利用仮想マシン100台を24時間使用使用料240ドル、データ転送料が1000ドル程度

[米国ワシントンポスト]

ヒラリー・クリントンの活動を新聞・雑誌の記事から分析するためにEC2を利用仮想マシン200台で、約1万8000ページの記事を分析費用は144ドル



臨時に発生する業務への即応性その2

[総務省・経産省・環境庁]

エコポイント管理システムにSalesForce.ComのSaaSを利用制度確定から約1カ月で稼働開始想定利用者は1500万人から2000万人

[甲府市]

定額給付金管理にSalesForce.ComのSaaSを利用利用料は、給付対象者1万人当たり月額7500円。6ヶ月の契約甲府市の対象者は約20万人サービス利用料の合計は約90万円



イノベーションの基盤：情報の共有・・・・ブラウザだけあれば、どこからでも使える

・知的共同作業（ex.１つの資料を皆で作成・更新）・ソフト開発基盤

- ソフト開発ツール・管理ツール類をSaaSとして共同利用型で提供

・安価に利用・トライアル利用・大学での教育用・企業での人材育成用の環境として

・ターゲット環境（デバッグ環境）整備の迅速化、効率化・擬似障害テスト環境の簡易な構築

- アジャイル・分散開発・オフショア開発などにおける情報共有基盤としての活用


講演の内容







7．むすび


クラウド・コンピューティングの懸念 1

重要な財産である「情報」が手元に無い・データの真正性保証・データの漏洩・喪失・改ざんなどのリスク・データがロックインされるリスク

情報管理は大丈夫か？・セキュリティ対策は？・データのバックアップは？・アクセスログの管理は？

データの保全・内部統制など自前でやるのと、どっちが確実か？？

例えば、 J-SOXに対応したシステムを自力で構築するのは大変。会計事務所お墨付きのＳａａＳがあれば、それを利用した方がずっと良い



サービスの信頼性

・「集中」による影響の大きさ

・2008年2月、7月Amazon S3が数時間ダウン

・2009年2月Gmailが2時間半ダウン

・2010年2月Google App Engine （GAE）が2時間ダウン

・信頼性に対する国民性の違い

・障害時の即時連絡、状況の逐次公開・回復処理のスピードアップ


システム障害の実績と認識（日米比較）

月間平均障害

稼働率備考

北米※1

14.7Ｈ／月

97.96％

北米の従業員2400人以上の企業のミッション・クリティカルシステム

・システムの停止が月間1時間以上の企業は約8割以上。・約9割は現状の障害時間が許容範囲内と考えている。

日本※2

1.3Ｈ／月

99.82％

日本の従業員1000人以上の企業の基幹系システム

・稼働率98％以上を目標とする企業が65％・稼働率98％以上の実績の企業が75％

出典 ※1 ガートナーリサーチ “Dataquest Insight: Unplanned Downtime Rising for Mission-Critical Applications”（2008年9月分析、10月3日発行ガートナーコンサルティング分析）

※2 「企業IT動向調査2008」（社団法人日本情報システム・ユーザー協会）



サービスの信頼性

・「集中」による影響の大きさ

・2008年2月、7月Amazon S3が数時間ダウン

・2009年2月Gmailが2時間半ダウン

・2010年2月Google App Engine （GAE）が2時間ダウン

・信頼性に対する国民性の違い

・障害時の即時連絡、状況の逐次公開・回復処理のスピードアップ

・サービスの事業継続性



サービス時間・・・グローバルサービス

・世界中のユーザにサービスしているために「深夜に保守」が通じない

・米国の深夜は日本のオフィスアワー

性能への心配・・・コンピュータ、ネットワーク、仮想化

・性能の隘路：コンピュータの容量からネットワークの容量へ

→ データ転送量に対する課金も


クラウド・コンピューティングへの懸念 4

サービスベンダーへのロックイン・データの移行性・相互運用性

異なるサービスベンダー間自社システムとの間

・プログラムの互換性・移行性

ソフトウェアライセンスの問題・現状の多くのソフトライセンスは、クラウド環境での

利用を想定していない

サービスベンダー選択のための手段


法制度の問題

情報は自由に国境を跨ぐが、法制度は国固有であることによる問題

Ex1. 日本と米国の著作権法の違いを縫って、日本でサービスされる情報検索のためのインデックス・サーバーは米国に置かれている

Ex2. EUデータ保護指令の第三国条項

Ex3. 米国愛国者法／英国捜査権限規制法など

例えば、米国におかれた日本企業の情報は日本の法律で規制できるか？

（Ex. 不正経理の証拠（メールの情報、財務の電子データ）を日本は差し押さえる事が出来るのか）

クラウド・コンピューティングへの懸念 5

→ 2009年の著作権法改正で解決


Ex1. 著作権法の日米の違い

ＰＣ

検索のための複製は・・・

適法性を担保する条文なし（著作権者の許諾なしでは認められない）

サーバ


フェアユースとして著作権者の許諾なしで認められる

検索のための複製は・・・

サーバ

情報は自由に国境をまたぐが、法は……

→ 2009年の著作権法改正で解決


EUのデータ保護指令の第25条には「個人データに関する十分なレベルの保護が行われていない第三国への個人データの移動を禁じる」といういわゆる「第三国条項」がある

この指令に準拠した法律をスウェーデンが施行した直後の1998年11月に、米アメリカン航空に対して、スウェーデン国内で収集した搭乗者の食事メニュー、健康状態を含む個人情報を米国内の予約センターに移転することを禁止するという事態が発生（日本経済新聞98年11月30日朝刊）

また、基準を満たさないと判断されると、例えば、EU諸国で観光客がクレジットカードで買い物をする際の信用照会すら不可能となる可能性もある

事態を重視した米国は、商務省が中心になって「セーフハーバー（安全港）原則」という仕組みを作り、EU指令で言うところの「適切な保護レベル」に米国企業があることをEUに認めさせた。

Ex2. EUデータ保護指令の第三国条項の例


インターネットの発達により、国民の個人情報などのデータ処理がアウトソースされるようになっ

たが、こうしたデータ処理プロバイダが米国企業であったり、データが米国に存在していたりする

場合、あるいはデータを取り扱う企業がカナダ国内のカナダ企業である場合でも米国に関連企

業が存在する場合は、愛国者法の対象として情報の開示を求められることになっている

実際、カナダ在住のカナダ人女性の納税情報や社会保障番号が何らかの形で国土安全保障省

に入手され、ある犯罪者の裁判における捜査情報の一部に含まれていたことが明らかになって

物議をかもしている。この女性は犯罪者を提訴した法律事務所で以前アシスタントをしていたが、

それ以外に犯罪者との接点はなく、米国政府がこの女性の個人情報を入手したという事実も、

たまたま裁判中に捜査記録を入手した犯罪者側から知らされたという

このような状況を受け、例えばカナダのブリティッシュコロンビア州政府では、政府職員組合が、

地域の健康保険プログラムに関するデータ処理を米国企業にアウトソースすることを停止するよ

う求めている

また、同州政府のプライバシー責任者も、カナダ国民の個人情報や公共関連のデータに関する

処理を米国企業にアウトソースすることを控えるよう奨励するレポートを発表している

Ex3. 米国愛国者法に対するカナダの事例

「愛国者法とプライバシー」 NTTデータデジタルガバメント事務局米国マンスリーニュース 2005年5月号より

http://e-public.nttdata.co.jp/f/repo/293_u0505/u0505.aspx


講演の内容







7．むすび


サービス品質保証（SLA）など正しい情報開示のルール化・何を規定すべきか → J-SaaSの例・正しい情報開示 → ASPの例・サービスレベルの監視と実績の開示・苦情受付、紛争仲裁などの機能

利用領域の見極め・使えるところ、使うべきところを使う、メリハリをつけた活用・自社システムとの使い分け、連携

コンサルティング・インストラクタ・「経営とＩＴの橋渡し」がますます重要

データ保護などの法整備

標準化

クラウドコンピューティングの活用ー懸念の解消にむけてー


SLAの例

サービス SLA 未達成時の対応

Amazon EC2

（2008年10月）

１年間の稼働率

99.95％

99.95％未満だった場合

利用料金の10％返金

Amazon S3

(200７年10月）

月間の稼働率

99.9％

99％以上 99.9％だった場合


99％未満だった場合


Google

Gmail

月間の稼働率

99.9％

99.0％～99.9％ 3日間無料サービス追加

95.0％～99.0％ 7日間無料サービス追加

95.0％未満 15日間無料サービス追加

J-SaaSで最低限満たすべきSLA

サービス時間 24時間365日（保守等計画停止を除く）

サービス稼働率（計画停止時間を除く） 99.6%

サポート時間受付時間：（電話） 9:00～17:00 土日祝日及び休業日を除く（ﾒｰﾙ） 24時間365日受付

平均仮復旧時間 6時間

システム監視基準 1時間毎の稼働確認（H/W、ネットワーク）

障害通知時間 3時間以内

オンライン応答時間平均応答時間3秒以内（データセンタ内）

バックアップの方法週次でフルバックアップ。日次で差分バックアップ

データ消去の要件サービス解約後1ヶ月以内にデータ及び外部保管媒体を破棄

セキュリティ要件（公的認証取得の要件） ISMS認証取得、プライバシーマーク取得

セキュリティ要件（アプリケーションに関する第三者評価）

年1回、サービスの脆弱性に関する評価を行い、指摘事項に対して対策を実施し、利用者に報告する

52


＊ IBM、Sun Microsystemsなど主要プロバイダ約240社で構成ただし、Amazon、Google、Microsoft､Salesforce.comの4社は入っていない

出所： IT Leaders 2009.09.25号 http://www.opencloudmanifesto.org

1. クラウドプロバイダは、オープンな協働と適切な標準を通じて、その促進のために協業すること

2. クラウドプロバイダは、カスタマを独自のプラットフォームにロックして、選択の自由を限定してはならない

3. クラウドプロバイダはできる限り標準仕様を使うこと

4. 新しい標準が必要な場合、むやみにそれを作らないこと、イノベーションを促進するものであること

5. オープンクラウドはカスタマのニーズによって推進されるべきであり、プロバイダのニーズであってはならないそれはカスタマの要件に対して検証されるべきである

6. クラウド・コンピューティングの標準組織、支援グループ、コミュニティは協同で作業すべきである

オープンクラウド・マニュフェスト※の6つの原則


「早い、安い、便利（伸縮自在）な」 IT

・経営のスピード化に対応できる強力で安価なツール

- 中小企業- スタートアップ企業、合併企業など- 既存大企業のノンコア業務

・メリット・デメリットを見極めた使分け、活用

クラウドコンピューティングの活用


出典：経済産業省「中小企業のIT活用に関する実態調査」（平成20年3月）

なかなかIT化が進まない中小企業

40.3

34.831.8

28.322.3

17.712.3

4.1

49.0

0

20

40

60(%)

中小企業におけるＩＴ導入・利活用上の課題

ソフトの価格が高い

自社内でIT人材確保育成が難しい

保守料金が高い

社員がITを使えない

ITの担当者・専任者がいない

ハードウェアの価格が高い

IT知識情報を得る機会が少ない

ITを社外で相談できる人物、組織がいない

その他

全体（1715） 49.0 40.3 34.8 31.8 28.3 22.3 17.7 12.3 4.1

20人未満（716） 45.3 30.2 25.4 28.8 29.1 19.7 21.2 14.7 6.0

49.7 43.1 35.6 33.9 31.3 24.7 19.3 13.2 2.9

51.6 48.1 41.5 32.4 27.2 20.9 13.6 10.8 3.1

100人以上（364） 53.6 51.6 47.3 35.2 25.0 26.4 12.6 8.0 2.2

20人～49人（348）

50人～99人（287）

ＩＴ導入・利活用上の課題は「価格（ソフト/保守/ハード）」と「ヒト（確保/育成/管理）」に集約－「ソフト価格の高さ」を課題に挙げている企業は約半数－次いで「自社内でのIT人材確保育成が困難」が約4割


○初期導入の費用負担が少ない。

○ＩＴ人材・ノウハウがなくても利用できる。

○必要なサービスを従量制等で購入できる。

○アップデート等の運用の負担が少ない。

ＳａａＳは中小・小規模企業のIT化のカギ

クラウドコンピューティングの活用


クラウド・コンピューティング活用の戦略

差別化にはつながらないが、

上手く稼動しないと企業経

営に大きな影響

他社との競合優位を保つために必須問題があると経営上重大な影響

経営にとって必要だが、

重要性が比較的低い

将来、競合優位をもたらす可能性テストマーケティング、試行実験など

差別化

リスク

（城田真琴著「クラウドの衝撃」より引用）

ミッション・クリティカル

非ミッション・クリティカル

非コア領域コア領域

SaaS

SaaS

自社開発

PaaS/IaaS


日本の企業におけるクラウドサービス導入例

会社サービス内容利用者数

損保ジャパン顧客管理システム

（セールスフォース・ドットコム）37万5000人

パナソニック情報共有システム

（IBM）28万人

郵便局会社お客様の声管理システム

（セールスフォース・ドットコム）2万４千事業所

JTB情報システムアルバム作成サービス（Windows Azure）

ユニチャームGメール、Google Doc.

（グーグル）3000人

東急ハンズGメール、スケジュール管理等

（グーグル）2000人

（新聞報道などより作成）


講演の内容







7．むすび


クラウド・コンピューティングのインパクト

ベンダにとって：

ITの「価格破壊」と「グローバル競争」の大波

・リソースの集約化による、経済効果を狙うものであるため、基本的に規模の拡大、寡占化の方向へ進む

・ITベンダは、ビジネスの転換を余儀なくされる

ー受託型開発が減少ーコンピュータが売れなくなるー「使えるサービス」だけが残るー国際競争にさらされる


クラウド・コンピューティングのインパクト

日本にとって：

技術力維持の観点、ナショナル・セキュリティの観点などから、日本企業のサービスベンダは無くてよいのか？

・省庁や地方自治体などの行政情報システムの統合・集約化を

図るためのクラウド型共通基盤整備を牽引力として技術蓄積

・プライベートクラウド（企業グループ内・コミュニティ内など）


SEC全般 https://sec.ipa.go.jp/

ご静聴ありがとうございました

ご質問は、 [email protected] まで

クラウド・コンピューティングとit経営 - ipa 独立行政法人...

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