【図解】コレ１枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]
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【図解】コレ１枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]
- 4. 【図解】コレ1枚でわかる最新のITトレンド Digital Disruption デジタルディスラプション 人間前提のビジネスプロセスから機械前提のビジネスプロセスへの転換 Digital Transformation デジタルトランスフォーメーション 既存常識や既得権益の破壊・新たな価値観や秩序の創造 「数割」から「数倍・数十倍」へ デジタルデータ／プロセスによる エコシステムの創出 人間と機械の役割についての再定義 デジタルツインの構築 現実世界のデジタルデータ化 IoT（モノのインターネット） ソーシャルメディア 最適解の発見 ヒトに寄り添う 自律化・自動化 未来の予測 変化への即応 ビジネススピードの加速 に対応したサービスの提供 DevOps人工知能（機械学習） ヒト・モノ クラウドコンピューティング 現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System サイバーフィジカルシステム 現実世界をデータで捉え、現実世界とITが一体となった社会変革を実現する取り組み ビッグデータ Big Data
- 5. 第1章 IoT
- 7. IoTの２つの意味 7 データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見／洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウドコンピューティング 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム 現実世界をデジタルデータに変換 モノそのものや、それを取り囲む環境の状態とその変化 広義のIoT＝CPS デジタルデータで現実世界を捉 え、アナログな現実世界を動か す仕組み 狭義のIoT 現実世界の出来事をデジタル データに変換し、ネットに送り 出す機器や仕組み
- 9. Device / Sensor Data Location Data Vital / Life Log Data ビッグデータ 災害時の避難誘導 災害に関わる警報や注意 エネルギー需給の調整 交通監視・管制 見守りや犯罪の抑止 など 生活・健康の改善指導 生活環境の監視・制御 予防診断 嗜好にあわせた情報提供 安全運転・自動運転 など 産業機械監視・制御 工場の自動操業 品質や精度の監視と自動調整 最適な物流統制 省エネのための機器制御 など IoTとアプリケーション 事業活動 産業活動 日常生活 人間行動 社会活動 公共活動 アナリティクス 業務アプリケーション クラウド基盤
- 11. 社会基盤のシフト 「モノ」の価値のシフト IoTがもたらす２つのパラダイムシフト 11 1. 現実世界のデジタルデータ化 2. ビッグデータを使ったシミュレーション 3. 現実世界へのフィードバック 1. 「ハード＋ソフト」がネットワーク接続 2. モノとクラウドサービスが一体化 3. システム全体で価値を生成 ハードウェア ソフトウェア ハードウェア モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ そしてサービスへとシフト アナリティクス 人工知能＋シミュレーション アプリケーション クラウドサービス ビッグデータ 現実世界のデジタルコピー 現実世界のデジタルデータ化 IoT CPS社会の実現 「モノ」のサービス化 インターネット クラウドサービス CPS：Cyber-Physical System
- 12. デジタルコピー／デジタルツイン 12 電脳世界 （Cyber World） 現実世界 （Physical World） Cyber-Physical System スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 さまざまなアクティビティ スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ シミュレーション データ 最適解 未来173
- 14. モノのサービス化（2） 14 コアビジネス 既存ビジネス 蓄積されたノウハウ 確実な顧客ベース 付加価値ビジネス 収益構造の多様化 既存ノウハウの活用 顧客ベースの囲い込み 新規ビジネス 顧客価値の拡大 ノウハウの創出 顧客ベースの拡大 製造・販売製造・販売製造・販売 走行距離に応じた 従量課金サービス Pay by Mile 出力×時間に応じた 従量課金サービス Pay by Power 工事施工 自動化サービス Smart Construction 建設機械 遠隔確認サービス KOMTRAX 安全・省エネ運転 コンサルティング 予防保守・交換 燃料費節約 コンサルティング 予防保守・交換
- 16. ガソリン自動車と電気自動車 16 エンジン部品点数 1〜3万点 モーター部品点数 30〜40点 機能・性能 ハード＞ソフト 機能・性能 ハード＜ソフト 専用設計・製造が必要 ハードウェアのコモディティ化は困難 汎用部品の適用範囲が広い ハードウェアのコモディティ化は比較的容易 競争力の源泉 ハードの開発や製造に必要な ノウハウの蓄積や資金力／規模 競争力の源泉 ソフトウェアの開発力 （車載OSの覇権・Google vs. Apple vs. Tesla） 供給力とノウハウの 垂直統合（系列）による囲い込み 供給力とノウハウの 水平分業によるオープンエコシステム ガソリン自動車 電気自動車 異業種・ベンチャーの参入障壁は高い トヨタ、日産、ホンダなどの自動車メーカー 異業種・ベンチャーの参入障壁は低い Google、Apple、Teslaなどの異業種企業
- 17. IoTの機能と役割の4段階 17 モニタリング Monitoring 制御 Control 最適化 Optimization 自律化 Autonomy センサーと外部データ ソフトウェア アナリティクス 人工知能（機械学習） 製品の状態 外部環境 製品の稼働、利用状況 製品機能の制御 パーソナライズ 製品機能・性能の向上 予防診断 サービス・修理 製品の自動運転 他製品やシステムとの自 動的連携 自己診断と修理・修復 製品の自動改良とパーソ ナライズ センサー、CPU、メモリーな どの小型化・低コスト化 ソフトウェアやクラウドの進 化とネットワークの低コスト 化 モデリングやシミュレーショ ンのアルゴリズムの進化と ビッグデータ 人工知能のアルゴリズムの進 化 製品への組み込み
- 19. クラウドから超分散へ 19 インターネット 専用ネットワーク インターネット 専用ネットワーク 専用ネットワーク テキスト テキスト+ 画像 マルチメディア マルチメディア + センサー すべてのデータ保管・処理は集中 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 高速な処理・応答・制御は超分散 集中コンピューティング 分散コンピューティング クラウドコンピューティング 超分散コンピューティング 通信経路上の エッジサーバー 分散サーバー 分散サーバー ローカル エッジサーバー 1960年代〜 1980年代〜 2000年代〜 2015年〜 組み込みコンピュータ
- 20. インダストリー4.0（1） 20 電力蒸気機関人力・自然力 大量生産注文生産 多品種化 カスタマイズ生産 個人生産 機械生産手作り コンピュータによる自動化 標準化・規格化個別仕様 個別仕様 コンピュータによる自律制御 工場・機器・人間の自律連携 産業革命以前 第1次産業革命 第2次産業革命 第4次産業革命第3次産業革命 水力 馬力 蒸気機関 鉄道 化学産業 科学的管理 コンピュータ インターネット IoT／ビッグデータ 人工知能／クラウド 第1次産業革命 第2次産業革命 第3次産業革命 米国での一般的理解 ドイツでの一般的理解 産業革命以前 18世紀中〜 20世紀初〜 2010年代〜1970年代〜 デジタルファブリケーション時代 農業社会から工業社会への転換 労働力の田園地帯から都市部への移動 資本家や企業の台頭、労働者との役割分離 内燃機関
- 21. インダストリー4.0（2） 21 インダストリー4.0 Industry 4.0 自ら考える工場 製造コストの極小化 個別仕様オーダーでも 量産品と同じコストで対応 カスタマイズ対応 お客様ごとに異なる 個別仕様のオーダーに対応 短納期対応 個別仕様オーダーでも 短納期で対応 IoT Internet of Things 工場内外の設備、機器、 部材からの情報を収集 IoP Internet of People 工場や関係事業所で働 く人々の情報を収集 IoS Internet of Service ECサイト、店舗、 サポート拠点な どからのサービ ス情報を収集 Cyber-Physical Systems 他工場 他工場 他工場 他工場 Internet 人工知能 ロボット
- 24. VR（仮想現実）とAR（拡張現実） 〇〇神社・大鳥居 歴史： XXXXXXXXXXXXXXXX XXXX コンピューターが描き出した仮想 世界の中に入り込み、自分がそこ にいるかのような感覚を体験 現実に見ている視覚空間にコン ピュータが作り出した情報を重ね 合わせて表示 AR（Augmented Reality：拡張現実）VR（Virtual Reality :仮想現実） VRゴーグル スマートフォン +アプリ ARゴーグル ARグラス 現実の風景 コンピュータ が描き出した 仮想世界
- 25. 第2章 人工知能とロボット
- 26. コレ1枚でわかる人工知能とロボット 26 人間にしかできなかったこと 人間にはできなかったこと 作業の効率化 能力の拡張 運転手 工場作業者 兵士 音声認識 文脈理解 検索代行 知識蓄積 関係付け・解釈 選択・判断 観察・監視 能力強化・補完 介助・補助 人工知能 Artificial Intelligence 人に代わって作業をおこなう コンピュータープログラム 人に代わって作業をおこなう 機械的駆動装置 ハードウェアロボット ソフトウェアロボット 知的作業
- 27. 人 工 知 能 の 冬 人 工 知 能 の 冬 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 1958年 パーセプトロン 脳の神経活動を数式モデル化し、コンピュータに処 理させる、初歩的なニューラルネットワーク 1960年代 記号処理方式 記号処理のためのルールや数式をプログラム化し、 思考や推論など人間の情報処理をおこなわせる 1980年代 専門家の知識やノウハウをルール化し、 コンピュータに処理をおこなわせる ルールベース アプローチ 2000年代 膨大なデータをベイズ理論に基づく統計的手法 で自らルールを生成し、情報処理する 2006年 脳科学的アプローチ 脳科学の研究成果を取り入れ、より忠実に脳の 神経活動を再現 人工知能研究の歴史 インターネット登場 ハードウェア性能向上 ビッグデータ・IoT PC登場メインフレーム登場 知 的 活 動 を 再 現 脳 の 活 動 を 再 現 統計・確率論的 アプローチ
- 28. 汎用目的技術（GPT：General Purpose Technology） 28 蒸気 電力 コンピュータ インターネット 人工知能 ブロックチェーン？ 社会・経済の 発展や変革 汎用目的技術 （GPT：General Purpose Technology） による技術革新と 適用範囲の拡がり
- 29. ルールベースと機械学習 29 人間の体験や伝聞によっ て得られた知識 答えを出すための ルールを人間が記述 If 〜 then 〜 else データ センサーや業務システム、Webサイトなどから アルゴリズム 答えを出すためのルールを データを解析して 見つけ出す 推論 ルールを使って矛盾のない答えを導き出す ルールベース 機械学習 人間は自分が知っている以上のことを知っている。 意識していない経験や知識が判断に影響を与える。 人間が意識する／しないにかかわらずデータを分析 することで、そこに内在する規則性を見つけ出す。
- 30. 人工知能とは／弱いAIと強いAI 人工知能（AI : Artificial Intelligence） 人間のような知的処理をコンピュータでおこなう技術 弱いAI Weak AI 強いAI Strong AI 知能を使ってすることを機 械にさせようとす取り組み 知能そのものをもつ機械を 作る取り組み 人間のような知的処理の実現 人間の脳でおこなう処理のしくみ にかかわらず、結果として人間の ような知的処理ができるようにな ることを目指す。 人間と同等の知能の実現 脳科学や神経科学の研究成果を取 り入れながら、人間の脳機能と同 等の汎用的な知的処理ができるよ うになることを目指す。
- 31. 人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 31 1950年代 1960年代 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 2010年代 人工知能 Artificial Intelligence 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning 人間の“知能”を機械で 人工的に再現したもの 人工知能の研究分野の1つ。 データを解析し、その結果から 判断や予測をおこなうための規 則性やルールを見つけ出す手法 脳科学の研究成果を基盤にデー タの分類や認識の基準を人間が 教えなくても、データを解析す ることで、自ら見つけ出すこと ができる機械学習の手法 データ アルゴリズム 規則性やルール 遺伝アルゴリズム、エキスパートシステム、音声認識、画像認識、感性処理、機械学習、 ゲーム、自然言語処理、情報検索、推論、探索知識表現、データマイニング、ニューラル ネット、ヒューマンインターフェース、プランニング、マルチエージェント、ロボット
- 32. 大きさ 直径 重さ 中空かどうか 底のあるなし ・・・ ・・・ ・・・ 〇〇cm以上〜〇〇cm未満 〇〇cm以上〜〇〇cm未満 〇〇g 以上〜〇〇g 未満 中空である 底がある ・・・ ・・・ ・・・ 人間が 観察と経験で 決める 機械が データ解析して 決める 機械が データ解析して 決める 機械が データ解析して 決める 機械学習 統計確率的 アプローチ 機械学習 ディープラーニング （深層学習） これまでの機械学習とディープラーニングの違い 特徴量 「コップであること」を決定 するための着眼点 最適値 「コップであること」を 決定するのに最適な値 推論モデル生成 コップを識別するために最適な 特徴量の値とその組み合わせパターン（=推論モデル）を決定する 推論モデル保存 特徴抽出 推論モデル適用 推論結果未知の データ 推論 学習 学習 データ
- 34. 機械学習の方法 34 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 入力と正解例の関係を示した データを学習データとして入 力し、その関係を再現するよ うに特徴を抽出、モデルを生 成する。 なんの説明もない学習データ を入力し、抽出した特徴のパ ターンから類似したグループ を見つけ出し、それぞれのモ デルを生成する。 クラスタリング 次元圧縮 分類 回帰 ＝イヌ 強化学習 推論結果に対して評価（報 酬）を与えることで、どのよ うな結果を出してほしいかを 示し、その結果をもうまく再 現できるモデルを生成する。 得点が高ければ＋評価 得点が低ければ − 評価 得点が高くなるように推論ルー ルやモデルを生成。 イヌに固有の特徴パターンを見 つけ出し、推論ルールやモデル を生成。 特徴パターンの違いを見つけ出 し、推論ルールや固有のモデル を生成。
- 35. 「自動化」から「自律化」への進化 35 データを蓄積263 Kw ○×電力 経験や知見 ビッグデータ アルゴリズム構築 データ分析 機械学習 確率・統計的アプローチ 脳科学的アプローチ ロジック ロジック ロジック パターン 自動化（Automation） 自律化（Autonomous） 人間が体験から仮説を立て検証し、 ルールを定義して実行させる仕組み 機械がデータから仮説を立て検証し、 ルールを定義して実行させる仕組み アプリケーション サービスやロボットなど
- 40. 産業発展の歴史から見る人工知能の位置付け 40 人手による 家内制手工業 動力による 大量生産 データに基づく 科学的管理手法 ビッグデータを活かした 人間能力の拡張 製作者の能力に 依存した 独自化 分業による 専門化 プロセス分解 による 標準化 自動化・自律化 による 個別化 製作者の能力 動力の進化 水力→蒸気力→電力 コンピュータ ＋プログラム 人工知能 需要の充足 効率化の追求 効率化の加速 最適化の追求 生産性の飛躍的向上生産性の停滞 生産性の維持 生産性 〜18世紀半ば 1800年代〜 1900年代〜 2010年代〜
- 44. 人間の知性の発達と人工知能研究の発展 44 if (条件) then (処理1) else (処理2) 論理的思考 感覚的思考 心身的反応 心による身体の制御 や身体の変化による 心の変化 パターンの認識や識 別、規則性やルール の発見 感覚として得られた ことについての論理 的な解釈 観察から意識 意欲から行動 特徴の抽出 概念の獲得 感覚についての 論理的理由づけ ルールベース 機械学習 ？？？ 人 工 知 能 研 究 の 発 展 人 間 の 知 性 の 発 達
- 47. 「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ 47 工場内・発電設備 設備の運用・管理・保守は自前 需要の変動に柔軟性なし 電力供給が不安定 自前で発電設備を所有 工場内・設備 電 力 電力会社・発電所 大規模な発電設備 低料金で安定供給を実現 設備の運用・管理・保守から解放 需要の変動に柔軟に対応 工場内・設備 送電網 データセンター 大規模なシステム資源 低料金で安定供給を実現 設備の運用・管理・保守から解放 需要の変動に柔軟に対応 システム・ユーザー デ ー タ インターネット
- 48. クラウドはシステム資源のECサイト 見積書 契約書 調達手配 導入作業 メーカー ベンダー サイジング 調 達 費 用 数週間から数ヶ月 数ヶ月から数年を想定 現物資産またはリース資産 従来の方法 セルフサービスポータル 調達・構成変更 サービスレベル設定 運用設定 ・・・ 数分から数十分 直近のみ・必要に応じて増減 経費・従量課金／定額課金 クラウド オンライン・リアルタイム
- 50. IT活用適用領域の拡大 難しさの隠蔽 システム資源 エコシステム クラウドが生みだすパラダイムシフト 50 クラウドコンピューティング IT利用のイノベーションを促進 ビジネスにおけるIT価値の変化・向上 新たな需要・潜在需要の喚起 モバイル・ウェアラブル ソーシャル 人工知能 ビッグデータ IT利用者の拡大 IoT ロボット 価格破壊 サービス化
- 53. クラウドの起源と定義 クラウドコンピューティングは コンピューティング資源を 必要なときに、必要なだけ、かんたんに 使える仕組み 配置モデル サービスモデル 5つの重要な特徴 米国国立標準技術研究所
- 54. クラウドの定義／サービスモデル （Service Model） アプリケーション ミドルウェア オペレーティング システム ハードウェア PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service Software as a Service SaaS Salesfoce.com Google Apps Microsoft Office 365 Microsoft Azure Force.com Google App Engine Amazon EC2 IIJ GIO Cloud Google Cloud Platform アプリケーション ミドルウェア&OS マシン プ ラ ッ ト フ ォ ー ム
- 55. ハイブリッドクラウド 複数企業共用 パブリッククラウド クラウドの定義／配置モデル (Deployment Model) プライベートクラウド 個別企業専用 個別･少数企業 不特定・複数企業／個人 LAN LAN インターネット 特定企業占有 ホステッドプライベートクラウド 固定割当て LAN 専用回線・VPN LAN
- 56. ハイブリッドクラウド モバイル連携 使い分け 災害対策 負荷調整 SaaS連携 ピーク対応 柔軟対応 PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivatePublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate パブリックで モバイルアプ リケーション と連携、 プライベート で基幹業務系 の処理 業務ごとに両 者を使い分け 通常時はプラ イベート、 災害時にはパ ブリックに切 り替え プライベート で負荷をまか ないきれない ときにパブ リックを追加、 リソースとし て使用 パブリックで SaaSを使用、 そのデータを プライベート の業務システ ムで処理する 通常はプライ ベートで処理 するが、ピー ク時はパブ リックにリ ソースを拡大 する 業務の状況に 応じて、業務 やデータを両 者で柔軟に使 い分ける （単一リソース） 業 務 Ａ 業 務 Ｂ 業 務 Ｃ 業 務 Ｄ 業務 業務 業務 業務 負荷調整 業務 SaaS 業務 業務 業 務 Ａ 業 務 Ｂ 業 務 Ｃ 業 務 Ｄ 対象とする業 務アプリケー ションへのア クセス方法 業務の配置と 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 ネットワーク 帯域の設定、 振り分けが自 動か手動で難 易度が変わる SaaS／API連 携の方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 構築の難易度 低 低 中 高 高 高+ 高+
- 57. マルチクラウド 57 クラウド管理プラットフォーム Prime Cloud Controller （SCSK）／RightScale (RightScale) ／vRealize Suite (Vmware) など オンプレミス（自社構内） データセンタ（自社設備） データセンタ（他社設備） コロケーション／ホスティング パブリッククラウド パブリッククラウド バーチャル プライベート クラウド ハイブリッドクラウド マルチクラウド インターネット／ＶＰＮ／専用線 (SDN : Software-Defined Network) 個別専用システム ハイブリッドクラウド マルチクラウド
- 59. 徹底した標準化 大量購入 負荷の平準化 APIの充実・整備 セルフサービス化 機能のメニュー化 クラウドコンピューティングのビジネスモデル 59 クラウドコンピューティング オンデマンド 従量課金 自動化・自律化 システム資源 の共同購買 サービス化 低コスト 俊敏性 スケーラビリティ SDI （Software Defined Infrastructure）
- 61. 日米の企業文化の違いとクラウドへの期待 ITエンジニア の人数 ユーザー 企業 ITベンダー企業 75% ユーザー企業 72% ITベンダー 企業 ITベンダー企業の生産性向上 + ベンダーがリスクを背負わされる ユーザー企業の生産性向上 + ユーザーが自らリスクを担保 エンジニアリングワークの生産性が劇的に向上 運用の自動化 ＋ 調達の自動化 ＝ エンジニアの調達・運用管理負担の軽減 約100万人 約300万人
- 64. 所有しているシステムをパブリックへ移行するための勘所 64 IaaS PaaS SaaS オンプレミスシステム 1. コスト 5年間のTCO 2. BCP 遠隔多重化構成など 3. バックアップ／アーカイブ 電子メール、業務データなど 4. ユーザーの利便性 応答時間、グローバル対応など 5. ガバナンス 見える化、管理機能など そのまま移行すれば オンプレミスよりもコストが嵩む 運用管理負担が増える 機能面で利用部門のニーズに応えられない サービスレベルが低下する セキュリティが担保できない 上記、組み合わせの最適解を考える クラウド前提のアーキテクチャに見直す 情報システム部門の役割を再構築する
- 65. 第4章 モバイルとウェアラブル
- 66. コレ1枚でわかるモバイルとウェアラブル PDA モバイルウェアラブル PCアプリケーション 自社ネットワーク Webブラウザー インターネット クラウド サーバー 2007年以前 2007年以降
- 68. パソコン 使うときに電源を入れる モバイルデバイス 常に電源が入っている 移動できない 移動できる 使うときにネットワークにつなぐ 常にネットワークにつながっている 使うにはある程度の知識が必要 直感的に操作できる クラウドは必須ではない クラウドとの連携が前提 パソコンとモバイルデバイスの違い
- 69. GPS（Global Positioning System） クラウド 地図データ 位置情報 モバイルデバイスが変えたIT利用シーン
- 70. ユーザーからの簡便な情報発信と共有 70 ビッグデータ クラウド UGM User Generated Media SNS Social Network Service
- 74. 接続 デバイス ノートパソコン PDA 電子手帳 第1世代 スマートフォン 入力 パソコンとの連携 メール・Web 有線 通信カード（低速） 有線 通信カード（低速） 携帯電話回線 （低速） キーボード 手書き文字認識 キーボード キーボード テンキー 可能 スケジュールなど 不可 可能 限定的 非常に限定的 携帯性 △ ○ ◎ モバイル・デバイスの歴史
- 77. PC/AT Mac Windows Linux MacOS クライアントごとに専用のプログラム (ネイティブアプリ) を用意する必要があり、開発効率が良くない クライアントプラットフォームの変遷 PC/AT Mac Windows Linux MacOS RIA/Ajax 1つのプログラムコードですべてのプラットフォームに対応、コストを最少化して売上を最大化できる
- 80. Mozilla Firefox Apple Safari Google Chrome Opera Software OPERA Microsoft Internet Explorer JavaScript実行速度の向上 Ajaxの操作性と快適さを向上 ブラウザーの進化とAjax
- 85. コレ1枚でわかるITインフラストラクチャと仮想化 85 WAN高速化装置 ファイヤウォールスイッチ ロードバランサ ルーター 組織・企業 組織・企業 組織・企業 ポリシーで機能や性能を管理 処理能力、対障害性能、セキュリティなど SDI（Software Defined Infrastructure） 「抽象化」とは、思考に おける手法のひとつで、 対象から注目すべき要素 を重点的に抜き出して他 は無視する方法である。 仮想化されたシステム資源 物理的なシステム資源 システム資源 機能や性能 抽象化 抽象化 仮装化されたシステム資源で構 成や運用を管理 物理的なシステム資源で構成や 運用を管理
- 86. 仮想 virtual 表面または名目上はそうでないが 事実上の／実質上の／実際の 本来の意味 「仮想化」の本当の意味 本来の意味 仮想化 Virtualization 物理的実態とは異なるが、 実質的機能を実現する仕組み 日本語での語感 虚像の〜 実態のない〜 It was a virtual promise. （約束ではないが）実際には約束も同然だった。 He was the virtual leader of the movement. 彼はその運動の事実上の指導者だった。
- 87. 物理資源・物理機械 サーバーの仮想化 ストレージの仮想化 Java仮想マシン データベースの仮想化 パーティショニング 分 割 アグリゲーション 集 約 エミュレーション 模 倣 仮想化 (Virtualization) 1つの物理資源を 複数の仮想資源に分割 複数の物理資源を 1つの仮想資源に分割 ある物理資源を 異なる資源に見せかける 仮想化の3つのタイプ
- 88. ソフトウェア化する世界 現実世界／Physical World 自社専用データセンター 自社専用倉庫 自分のための使用 ソフトウェアによる仮想化・個別化 個別最適／プライベート クラウドコンピューティング 3PL（third-party logistics） シェアリングエコノミー データセンター 計算能力・記憶容量 データ処理機能など 共同倉庫 貨物保管・管理・物流など 荷台の 空きスペース 自家用車 と運転手 宿泊スペース 個人資産 全体最適／シェア サイバー世界／Cyber World
- 89. ITインフラと利用形態の歴史的変遷 89 OS OS AP AP AP AP AP AP 3 2 1 OS AP AP AP OS OS VM VM VMOS AP AP AP OS OS OS AP AP AP OS OS VM VM VM OS AP 設定 AP 設定 AP 設定 コンテナ コンテナ コンテナ 1950年代〜／バッチ 1960年代〜／タイムシェアリング 1970年代〜／仮想化（仮想マシン） 1980年代〜／分散化 2000年代〜／仮想化（仮想マシン） 2015〜／コンテナ メインフレーム メインフレーム ミニコン メインフレーム ミニコン ミニコン PCサーバー PCサーバー クラウド (IaaS) PCサーバー クラウド (PaaS)
- 91. コンテナ型仮想化 91 OS ハードウェア ハイパーバイザー 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ ハイパーバイザー型仮想化 ハードウェア コンテナ管理ソフトウェア OS ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ コンテナ コンテナ コンテナ コンテナ型仮想化 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 カーネル カーネル カーネル カーネル ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 隔離されたアプリケーション実行環境を提供する 各仮想マシンに1つのゲストOSが必要 1つのOS上で複数のコンテナを稼働 処理のオーバーヘッドが少なくリソース効率が良い 起動・停止が早い デプロイサイズが小さく軽量 テストにおいて実行環境の差異を考慮する必要がない 開発環境下ではOSやDBのバリエ―ションが多くツールもさまざまなものが混在 テスト対象は多岐にわたり、それぞれに対応したテスト環境の準備に手間 各環境を準備するための知識を学ぶことが必要 Dockerによってそうした負担から解放され、テスト環境を簡便に構築できるようになり、 時間とコストを削減できる
- 92. サーバー仮想化による３つのメリット 92 仮想マシン Virtual Machine 物理マシンの集約 機械購入費用の抑制 電気代・CO2の削減 データセンター使用料の削減 ソフトウェア定義 調達・変更の迅速化 稼働中での構成変更 迅速で柔軟な構成変更 設定 障害時に正常に稼働して物理マシンに 仮想マシンを移動させサービスを継続 複雑なクラスタリング構成と 対応のためのソフトウェア ライブマイグレーション 保守時のサービス停止回避 障害時のサービス停止回避 物理マシンの負荷の分散
- 93. 仮想化とクラウド（IaaS）との違い 仮想化 運 用 管 理 調 達 インフラに関わるシステム資源を ソフトウェアの定義・設定により調達、構成変更 調達機能と 運用管理機能の 連携と自動化 個別対応 自動化／人的作業 個別対応 自動化／人的作業 システム資源の利用効率向上 人的作業の負担軽減 調達・変更の俊敏性と生産性向上 仮想化基盤 クラウド（IaaS）基盤
- 95. デスクトップ仮想化とアプリケーション仮想化 95 ネットワーク 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 メモリストレージ ハイパーバイザー PC用OS （Windows7など） プロセッサ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 仮想PC サーバー PC用OS （Windows7など） 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 仮想PC メモリストレージ OS プロセッサ サーバー ターミナルモニター 文書 作成 表 計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 デスクトップ仮想化 アプリケーション仮想化
- 96. シンクライアント 96 ネットワーク 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 メモリストレージ ハイパーバイザー PC用OS （Windows7など） プロセッサ PC用OS （Windows7など） PC用OS （Windows7など） 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 仮想PC 仮想PC 仮想PC サーバー ストレージ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 アプリケーション PC／Windows・Mac OS など 画面表示 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、PC内にて処理 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、サーバー内にて処理 シンクライアントは 画面表示と入出力操作
- 97. Chromebook 97 インターネット データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ ブラウ ザー 画面表示・入出力操作 通信 画面表示・入出力操作 通信 オフィスアプリ データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ オフィスアプリ クラウドサービス Google Apps for workなど ブラウザー 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ PC／Windows・Mac OS など Chromebook ／Chrome OS
- 99. ストレージ仮想化 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ ブロック仮想化 10TB 実データ 30TB ストレージ（ハードウェア） 8TB 7TB 5TB 未使用領域 20TB ボリュームの仮想化 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ シンプロビジョニング 10TB 実データ 30TB ストレージ（ハードウェア） 容量の仮想化 未使用領域 0TB 必要な時に 追加 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 8TB 7TB 5TB 仮想ストレージ 重複排除 ストレージ（ハードウェア） データ容量の削減 D A B C E F A B ファイル ２ ファイル１ D A B C E F重複データ を排除
- 100. コンバージド・システムとハイパーコンバージド・システム 100 Converged System (Integrated Infrastructure) Hyper-Converged System (Hyper-Converged Infrastructure) サーバー ネットワーク ストレージ（SAN/NAS） CPU NW 機能 CPU NW 機能 CPU NW 機能 追加 拡張 スケール アウト コンポーネントが多く管理が大変 スケールアップの限界 ストレージの複雑化 ハードや仮想化ソフトなどの複雑な設計 複雑な運用管理、管理者間の分散 性能拡張の限界 ネットワークのボトルネック ボリューム、LUN、ファイルシステム単位 サーバーはVMや仮想デスク単位で管理 独立サーバを 複数連結し 簡単・無制限に 拡張できる
- 101. SDN（Software Defined Networking） QoS・セキュリティ 機 能 制 御 パケットの種類に応じて設定 物理構成に依存 機器ごとに個別・手動制御 物理 ネットワーク A 物理 ネットワーク B 物理 ネットワーク C 従来のネットワーク アプリケーションに応じて設定 物理構成に関係なく、論理構成を設計可能 機器全体を集中制御・アプリケーション経由で制御可能 仮想化 仮想 ネットワーク A 仮想 ネットワーク B 仮想 ネットワーク C 物理 ネットワーク 集中制御 SDN（Software Defined Networking）
- 102. SD-WAN（Software-Defined Wide Area Network） 102 IP-VPN インターネットVPM （IPsec VPN） 4G LTE専用回線 ソフトウェアによって統合・一括管理された仮想的なWAN 負荷分散、セキュリティ管理、アプリケーションによるネットワークの振り分けなど 一括管理 コントロール オーケストレーション SD-WANソリューション 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 GUI
- 103. 通貨・代金決済・送金・本人証明・個人認証 不動産取引・株式取引など 取 引 ブロックチェーン 103 信頼・権限を持つ 機関や組織 政府・行政機関・中央銀行・銀行・信金 認証機関・カード会社・債券取引所など 正当性 評価 信用 価値 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 取 引 正当性 評価 信用 価値 保 証 取引を全ての台帳に記録し、暗号化・匿名化された データとして公開する。 保 証 台帳の多数あり、その変更に膨大な手間がかかるこ とで、結果として改竄できない。 インターネット 従来の方法（集中台帳） ブロックチェーン（分散台帳）
- 105. CSIRT（Computer Security Incident Response Team） 105 顧客 ユーザー 取引先 関連会社 セキュリティ サービス会社 セキュリティ 関連組織・団体 JPCERT/CC 他社CSIRT CSIRT Computer Security Incident Response Team POC Point of Contact 部門・部署 経営者 部門・部署 部門・部署 部門・部署 共 有 連 携 社内対応： セキュリティ情報の提供や指 示・命令系統の整備・管理 情報連携： 外部のセキュリティ組織や他社 のCSIRTと連携し、セキュリ ティに関する情報を共有 社外対応： 社外からの問い合わせやインシ デント情報についての統一した 対外窓口 CSIRT： 「必ず起きる」前提で構築され た情報セキュリティ対応の中核 を担う組織
- 106. 第6章 開発と運用
- 108. アジャイル開発ウォーターフォール開発 最初に要件をあらかじめ すべて決めてから開発 要件 設計 コーディング 単体テスト 結合テスト アジャイル開発（1） リリース ビジネス上の重要度で要件 の優先順位を決め、それに 従って必要機能を順次開発 反復（イテレーション）1 反復 2 反復 3 反復 4 リリース リリース リリース リリース Continuos Integration 品質の作り込み
- 109. アジャイル開発（2） ◎ 〇 △ ▢ 反復 １ ビジネス価値 ◎ 反復 ２ ビジネス価値 〇 反復 ３ ビジネス価値 △ 反復 ４ ビジネス価値 ▢ 「MVP（Minimum Viable Product：仮説を検証することができる最低限のプ ロダクト）」かつ、ビジネス価値の高い機能・プロセスを優先して開発する
- 110. 超高速開発ツール 110 自社所有システムによる インフラ・プラットフォーム構築 手組によるアプリケーション開発 クラウド 手組によるアプリケーション開発 クラウド 超高速開発 ツール 加速するビジネスニーズの変化に即応 新規アプリケーションの開発期間の短縮 日々改善に対応できる保守・改修の実現 業務プロセス可視化による属人性の排除 経営視点を持ち、ビジネスゴールを設定できる能力 業務を分析・整理して、業務プロセスを描ける能力 現場のニーズを引き出せるファシリテーション能力
- 111. DevOpsとは何か？ 111 情報システムに求められること システムによってビジネスの成功に貢献すること ビジネスの成功のための貢献を確実、迅速にユーザーに届けること ユーザーの求める貢献の変化に迅速・柔軟に対応すること 開発チーム（Development） システムに新しい機能を追加すること 運用チーム（Operation） システムを安定稼働させること 迅速にアプリケーションを開発・更新し すぐにユーザーに使ってもらいたい 確実に本番システムに安定させ 安心してユーザーに使ってもらいたい対立 アジャイル開発 SDI/IaaS（インフラのソフトウェア化） ツール と 組織文化 の融合 開発チーム（Development）と運用チーム（Operations）が、お互いに協調し合い 「情報システムに求められること」を実現する取り組み いますぐ変更を 反映したい！ 安定運用したい！
- 112. DevOpsとコンテナ管理ソフトウェア アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー （ハードウェア） コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー （ハードウェア） コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー （ハードウェア） コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 Build,Ship and Run Any App,Anywhere アプリケーション開発者は、OSやインフラの違いを意識することなくア プリケーションを開発し、どこでも実行できるようになる 開発し、テストが完了したアプリは すぐに本番環境で実行させることができる 開発環境テスト環境本番環境
- 113. Immutable Infrastructure と Infrastructure as Code 113 変更履歴 ① XXXXXXXXX ② XXXXXXXXX ③ XXXXXXXXX ・・・ イミュータブル・インフラこれまでのインフラ × × システム資源が物理的に固定さ れるので、インフラ構築はその 制約の下で行われる。 物理サーバーを構成変更しなが ら使い続ける。 システム資源が仮想化/コンテナ 化されるのでインフラ構築に物 理的な制約をうけることはない。 仮想マシン/コンテナの追加・ 破棄を頻繁に繰り返す。 変更履歴を管理 動作状態を管理 構成は不変 Immutable Infrastructure 構成は変化し続ける
- 114. マイクロサービス（Microservices） 114 ユーザーインターフェイス 顧客管理 注文管理 在庫管理 出荷管理 Web ブラウザー Web ブラウザー Web ブラウザー 共有データ 顧客管理 注文管理 在庫管理 出荷管理 Web ブラウザー Web ブラウザー Web ブラウザー 個別データ ユーザーインターフェイス 個別データ 個別データ個別データ モノシリックなアプリケーション マイクロサービス化されたアプリケーション マイクロ サービス 巨大な１枚岩のような 一連の注文処理は問題なく処理 注文が増えれば、インスタンスを増やすことで対応 機能変更が生じればアプリケーション全体を再構築 アプリケーション・インスタンス* 各マイクロサービスはインスタンスもデータも独立処理 各マイクロサービスは個別に変更や置き換えが可能 マイクロサービスごとに異なるチームで対応可能 インスタンス：メモリー上に展開して処理・実行できる状態となっているプログラムやデータ
- 115. イベントドリブンとコレオグラフィ オーケストレーション（Orchestration） コレオグラフィ（Choreography） オーケストレーションプログラム リ ク エ ス ト リ プ ラ イ サービス （アプリケーション機能） サービス （アプリケーション機能） 全体の処理の流れを制御する指揮者にあたるプログラム が存在し、指揮者からのリクエストによってサービスを 実行し、実行結果をレスポンスとして指揮者に返して処 理を継続させるプログラム実行方式。 全体の処理の流れやサービスの呼び出しを制御する指揮 者は存在せず、個々のサービスにあらかじめ与えられた 動作条件や次にどのサービスを起動させるかといった振 り付けに従って自律的に動作させるプログラム実行方式。 指揮者の指示に従う演奏方式 演劇や踊りなどの振り付け リクエスト・リプライ方式で実行されるのが一般的 利用するすべてのサービスは、指揮者であるプログラム が処理の順序や得られた結果に続く処理を制御。 各サービスは、そのサービスを制御する指揮者がおこ なっている同一の処理のためだけに利用され、ほかの指 揮者が制御する別の処理を引き受けて実行することはな い。 サブルーチンコールやメソッドインボケーション（呼び 出し）と同様の考え方。 イベントドリブン方式に向いている イベントの発生によって特定の業務処理サービスが駆動 される方式。 【 イベントの例】 新規に注文が入った 倉庫に商品が入庫した 新規顧客が登録された など 発生したイベントをほかのサービスに通知することで､ 必要な処理を継続的に実行させる。 FaaS：Function as a Service イベントドリブン方式でアプリケーションを実行させることがで きるクラウドサービス AWSのLambda、MicrosoftのAzure Functions、GoogleのCloud Functionsなど
- 116. ハードウェアハードウェア FaaS（Function as a Service） 116 ハードウェアハードウェア 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 自動運用機能 ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 自動運用機能 ミドルウェア 連携機能 アプリケーション OS OS OS OS 自社所有 IaaS コンテナ on IaaS PaaS FaaS ユ ー ザ ー 企 業 の が 管 理 ク ラ ウ ド サ ー ビ ス 事 業 者 が 管 理 AWS Lambda Google Cloud Functions Microsoft Azure Functions etc. AWS EC2 Container Service Google Container Engine Microsoft Azure Container Service etc.
- 117. APIエコノミー 117 サービス API サービス API サービス API サービス API サービス API サービス API連携 独自機能 サービス API連携 独自機能 サービス API連携 独自機能 Foursquare+Uber FoursquareからUberで車を手配 観光地での迅速な配車サービス 会計管理+地方銀行 リアルタイムの会計情報で与信 中小企業への迅速な融資 自動車会社+損害保険 運転の丁寧さで保険料率を変動 支払リスクの低減と事故の削減
- 119. 運用技術者からSREへ 119 ITの実務上の利用方法について問い合わせを受けて対応する 窓口業務 定められたオペレーションを繰り返し実施する定常業務 ITに関するトラブルに対応する障害対応業務 インフラ（ネットワークやOS・ハードなどの基盤部分）に関 する管理業務（構成管理やキャパシティ管理など） 積極的にソフトウェアで 置き換えていく クラウドサービス 自動化ツール ビジネスもアプリも要件がどんどん 変わっていくので、継続的に改善、 手作業をソフトウェアに置き換えて いく必要がある 変更への即応性や信頼性の高いシステム基盤を設計 運用管理の自動化／自律化の仕組みを設計・構築 開発者が利用しやすい標準化されたポリシーやルールの整備 運用技術者 Operator / Operation Engineer SRE Site Reliability Engineer 組織横断的なインフラ整備 作業者から ソフトウェアエンジニア への変身 http://japan.zdnet.com/article/35090649/ http://torumakabe.github.io/post/bookreview_site_reliability_engineering/ 参考になる記事：
- 123. プラットフォームの変遷 123 オペレーティング・システム ハードウェアを無駄なく・効率よく動かす アプリケーションからハードウェアをかんたんに 使う ハードウェア ハード ウェア アプリケーションで共通に使う機能 ミドルウェア ハードウェア ハード ウェア ハード ウェア 共通で使う機能 オペレーティングシステム ハードウェアを無駄なく・効率よく動かす アプリケーションからハードウェアをかんたんに 使う ハードウェアを 制御する機能 1950年代〜 1960年代〜 1970年代〜 アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション
- 125. インターネットとWebサイト 125 <title>ネットコマース株式会 社</title><link rel="shortcut icon" href="http://www.netcomme rce.co.jp/cms/wp- content/uploads/2013/08/fav icon1281.png" /><link rel="apple-touch-icon" sizes="144x144" http://netcommerce.co.jp / document.html Webサーバーの名称 文書の名前 Webサーバー ハイパーリンク インターネット ブラウザー 世界中のWebサーバー httpまたはhttps プロトコル HTMLファイルを送り届ける通信手順 URL uniform resource locator
- 126. 企業情報システム（エンタープライズアプリケーション） 生産 物流 販売 部品・材料サプライヤー／下請け会社 消費者／購入企業 会計・財務 在庫 生産計画・管理 販売 調達計画・管理 需要予測 人事・給与 顧客情報 取引履歴 ERP SCM CRM Enterprise Resource Planning Supply Chain Management Customer Relationship Management 経営資産を捉える モノの動きを 捉える 顧客を捉える
- 127. 統合データベース 個別業務システムとERPシステムの違い 販売 生産 ・・・ ・・・ 会計 人事 個別業務システム ERPシステム 販売 生産 ・・・ ・・・ 会計 人事
- 129. CRM（Customer Relationship Management） 129 潜在顧客 見込顧客 顧客 CRM：お客様との長期・継続的な信頼関係を築き、継続的な売上を維持するための考え方や手法 購買履歴の分析によるマーケティング情報の獲得 顧客の趣味嗜好に合わせた情報の提供 アップセル・クロスセルによる売上の拡大 お客様情報の共有・蓄積 営業活動の計画や商談進捗の管理 お客様ニーズの収集と把握 見込み顧客の発掘 お客様情報の収集と分類 広告宣伝やキャンペーンの実施 CRMシステム CRMの取り組みを 支える情報システム
- 130. 企業情報システム（エンタープライズアプリケーション） 生産 物流 販売 部品・材料サプライヤー／下請け会社 消費者／購入企業 SCM CRM ERP CAM Computer Aided Manufacturing CAD Computer Aided Design 保守 サポート 在庫 調達計画 管理 需要予測 会計・財務 生産計画 管理 販売 人事・給与 製造 設計 PLM Enterprise Resource Planning Supply Chain Management Customer Relationship Management Product Life-cycle Management モノのライフサイクル 捉える PDM Production Data Management CAE Computer Aided Engineering 解析・実験
- 132. ITの専門家ではないお客様に語る力を持つ 132 ITの専門家ではない経営者や事業部門の皆さんに、 ITの役割や価値、ITとの付き合い方を伝えたい！ ITに関わる仕事をしている人たちが、経営者や事業部門 の方と話すための言葉を手に入れて欲しい。 ITで変わる未来や新しい常識を､具体的な事例を通じて 知って欲しい！ 決済や融資、国際送金など、既存の金融機関が収益の柱としている事業を、わず かな手数料で、しかもスマートフォンから即座におこなえるようにする 航空機のジェットエンジンや建設機械、自動車のタイヤなどのメーカーが商品を サービスとして貸し出し、使用時間や利用内容に応じて課金する 特注品を標準品と変わらない金額と納期で提供する リモートワークで子育て世代の女性を労働力として活用したり、社員の労働生産 性を向上させたりする 個人の自家用車をタクシーや荷物の配送に使えるようにする 個人住宅を宿泊用に貸し出す 人工知能、IoT、FinTech（フィンテック）、シェアリング エコノミ― 、bot（ボット）、農業IT、マーケティングオー トメーション・・・ そんな先端事例から“あたらしい常識” の作り方が見えてくる。 本書内で全てのチャートは、ロイヤリティ・フリーの パワーポイント・データとして、ダウンロードできます。
- 134. ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー 134 「SI営業のためのセールスガイドと活動 チェックシート」を新たに掲載 SI営業で確実に受注するための仕事手順とノウハウを、詳細 なマニュアルと活動チェックシートと共に公開しました。 「最新トレンド」、「講演資料」、「研修資 料」の３つのカテゴリーでわかりやすく 1000ページを超えるプレゼンテーション、講義のための教科 書、セールスガイドやチェックシートなどにすぐにアクセス できるようになりました。 IoTや人工知能など最新トレンドの解説付きで プレゼンテーション充実 最近注目のIoTや人工知能最新の動向については、大幅に解説 付きのプレゼンテーションを拡充しました。 全プレゼンテーション・閲覧無料 定期的アップデートで最新資料を入手 会員（月額500円）でロイヤリティフリーの オリジナルをダウンロード 生ビール一杯分＼(^o^)／