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20
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Xiaomi
Snapchat
Airbnb
CloudFlare
Uber
Average Unicorns
Tesla
Cloudera
Facebook
Google
Typical Fortune 500
Years
Source: World Economic Forum
Time to reach $1B valuation or more
2007 $100,000
2019 $39
2007 $40,000
2018 $159
2007 $550,000
2018 $20,000
2000 $2.7bn
2007 $10m
2018 $500
1984 $30
2014 $0.16
2009 $30,000
2016 $80
DNA
Solar
Drones
3D Printing
Industrial Robots
The cost of key technologies has fallen rapidly
Sensor (3D)
Source: World Economic Forum
21. ハイブリッドクラウド市場の現状Azure Stack AWS Outposts GKE On-Prem
リリース状況 リリース済
(2017年9月)
プレビュー α リリース
IaaS 〇 〇 ×
PaaS
(Web App)
〇 × ×
Managed DB 〇 △
(対応予定) ×
Serverless 〇 △
(対応予定) ×
コンテナ 〇 △
(対応予定)
〇
IoT △
(対応予定) × ×
23. 他社 HCI Azure Stack HCI
仮想マシンを提供 仮想マシンを提供
ハードウェア
仮想化技術 ライセンス
HCI ソフトウェア
ライセンス
OS ライセンス
アプリケーション
ライセンス
ハードウェア
OS ライセンス
(HCI 技術込み)
アプリケーション
ライセンス
ハードウェア強化分
コスト
削減
Azure Stack HCI のポイント
• Windows Server 利用
企業が最初に検討すべき
選択肢
• 余った予算はイノベーションに
生かす
25. NEW IOPS RECORD
3 7 9 8 6 7 41 ,,
Monday, September 24, 2018 | Windows Server 2019 with Intel® Optane™ DC persistent memory
26. 某大手半導体メーカー様 – HPEと協調し、大規模HCIの検証開始
合計100台規模の仮想基盤を、MS Azure Stack HCIで実現
Challenge
• 国内各拠点に配置
されたオンプレミ
スサーバー&共有
ストレージの、運
用管理を効率化す
るために、HCIソ
リューションの導
入を検討。
Solution
• MS Windows用 HCIソ
リューションとして、
Microsoft Azure Stack
HCIを選択。
• 日本ヒューレット・
パッカードの技術支
援の下、HPE ProLiant
Gen10 上での検証作
業開始。
• 主に性能、および運
用性を実機で検証。
Benefits (Expected)
• 大小幅のある拠点シ
ステムを、単一アー
キテクチャで構成、
運用。一貫した品質、
性能でLoBに提供。
• 各拠点の仮想環境を
集中して運用管理。
• 費用対効果に優れた
仮想基盤を実現。
• 自社半導体製品を搭
載しての活用も予定。
集中管理
運用
29. • Office365、Salesforce.com、DropBox、Concur など、クラウド型 SaaS アプリ
へのシングル サインオン (SSO) を実現
ハイブリッド統合認証基盤 – Azure Active Directory
Azure
Active Directory
Windows Server
Active Directory
Azure
Active Directory
Connect
統合認証
基盤
SAML, WS-Fed, OpenID Connect, Oauth 2.0 に対応Windows 統合認証, LDAP, フォーム認証 等
認証と認可
32. Azure Sentinel
クラウド型の SIEM による脅威検出・分析
データ収集 対処の
自動化
検知 調査
• マイクロソフトの数十年間の経験やラーニングに基づく機械学習モデル
• 数百万ものシグナルを、相関し重要度づけされたインシデントにフィルタリング
• 比類のない脅威インテリジェンス – 1日6.5兆以上の多種のシグナルを分析
33. 6つの脅威検知の手法を提供
Cases ページにて検知アラートを全て表示脅威の検知
Cases ページによって
脅威の一覧表示
Microsoft 365 & Azure Security
Center セキュリティアラート
メール・デバイス・ID・アプリ・データの専用の脅威検知エンジンを活用した脅威検知
Analytics
Kusto クエリを活用し、しきい値・条件分岐をもとに作成した
カスタムの脅威検知
ビルトイン機械学習 (ML) モデル
デフォルトで提供される脅威検知エンジンによる検知
ML FUSION
複数の機械学習モデルを相関分析した検知
ユーザ分析
User Entity Behavior Analytics によりユーザの異常行動を検知
Coming Soon
カスタム機械学習モデル
Azure Machine Learning を活用した独自の機械学習モデルの
作成を用いた検知
Coming Soon
36. https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/trusted-cloud/
日本
金融情報システムセンター
安全対策基準
HIPAA /
HITECH
FedRAMP
JAB P-ATO
FIPS 140-2 FERPA DISA
レベル 2
ITAR-readyCJIS21 CFR
Part 11
IRS 1075 Section
508
VPAT
ISO 27001 PCI
DSS レベル 1
SOC 1
Type 2
SOC 2
Type 2
ISO 27018CSA クラウド
コントロール
マトリックス (CCM)
Content Delivery and
Security Association
Shared
Assessments
ISO 27017
EU モデル条項 英国
G-Cloud
シンガポール
MTCS
レベル 3
オーストラリア
電子通信局
(ASD)
中国
Multi Layer
Protection
Scheme
中国
CCCPPF
ニュージーランド
GCIO
中国
GB
18030
EU Safe
Harbor
ENISA
IAF
日本
CS ゴールドマーク
(ISO27017)
FISC
Azure は膨大な数のセキュリティ規格へ適合
国際標準規格、業界標準規格に加え、各国ごとのセキュリティ規格へも対応
44. Search & Intelligent Bot
Azure Search + Azure Bot Service
Azure Cognitive Services – Language Understanding