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Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤 (製造リファレンス・アーキテクチャ勉強会)
- 1. Azure 2020年7月 MPNパートナー様向け配布用 Tech Briefing: 製造リファレンス・アーキテクチャをベースとした システム構築を行うための基盤技術トレーニング 福原 毅 ( tfukuha ) 日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部 パートナー技術統括本部 第二アーキテクト本部 シニア クラウド ソリューション アーキテクト ( Azure Data & AI ) ～ Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤
- 2. 製造リファレンス・アーキテクチャの技術要素のうち、 サーバーレスとシステム間連携基盤の概要を理解する 本セッションの目的
- 3. Part 0: 製造リファレンス・アーキテクチャについて Part 0.5: 事例を中心としたユースケース Part 1: IoT 基盤 Part 2: Data & AI 基盤 Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤 Part 4: Power Platform / Dynamics 365 概説 Part 5: “製品の変革” を支える基盤サービス 製造リファレンス・アーキテクチャをベースとした システム構築を行うための基盤技術 トレーニング (座学)
- 4. インテリジェント クラウド + インテリジェント エッジ による デジタル フィードバック ループ・フレームワーク THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用 Power BI Surface 他 各種スマートデバイス 業務デバイス • 共通の データ モデル • 構造化・非構造化 データ格納 • Azure AD による認 証・アクセス制御 機械学習モデル 開発・管理 Azure Machine Learning 業務アプリケーション Power Automate Cognitive Services • IoT データ収集 • デバイス管理・プ ロビジョニング • 通信規格対応 (HTTP, AMQP, MQTT) データ蓄積 (データレイク) 人 各種スマート デバイス データ保護 - ID / Security 機器/ センサー GitHub Azure Active Directory ユーザー管理・認証・アクセス制御 データ収集・ 連携 DB Azure IoT Hub Azure Data Factory (Synapse Pipeline) 学習済み AI モデル Microsoft Teams Azure Data Lake Storage Gen2 PowerApps 外部データ (非構造化) Azure Security Center 脆弱性チェック、脅威検出・レポート • ノンコーディングで アプリ・ビジネス ロジック・レポート作成 • デバイスをを問わないビジネス チャット、オンライン 会議、ファイル共有 • 現場や人に関連するデータ収集 Dynamics 365 Azure Logic Apps Azure Functions Azure App Service Azure Kubernetes Service • Serverless とPaaS、コンテナー オーケストレーター データ処理・ 分析 Azure Synapse Analytics Azure Cosmos DB Azure DevOps Bonsai Azure Sphere セキュア MCU セキュア OS 10 年間 セキュリティ更新 組み込み IoT デバイス • OPC- UA 接続 • リアルタイム データ処理 • 機械学習モデル による推論実行 • 継続セキュリティ 保護 Azure IoT Edge
- 5. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 6. サブシナリオ0: 工場の情報ユーティリティ (データ化・データ蓄積基盤 ) Factory of the Future サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform 4 モバイル アプリ
- 7. リファレンスアーキテクチャ Factory of the Future: 0. 工場の情報ユーティリティ IoT Edge Runtime / Agent Expectation for Partners • Edge（❶）でのオンライン処理ソリューションの開発・インプリ • 工場現場業務に沿ったアプリやデータ収集（❶❹）のアクセラレータ開発 • データ見える化ソリューション（❻）の開発・インプリ 【例】 • OPCなど通信機能を持った装置の場合 OPC UA仕様等に沿ったIoT Edge モジュールをEdge PCに組み込み、IoT Edgeライ ンタイム上でデータ取得および送信を実現できる。同時に、OPC UA側のネットワーク とAzure IoT側のネットワーク分離を行う。 • 視覚機器（監視カメラ）などの場合 画像処理の学習済モデルをエッジ側で行い、処理結果やイベント発生時の静止画 だけをBlob on EdgeとAzure Blob Storageの同期機能で送信することで、動画転 送による通信負荷を抑制できる。 Edge PC / Gateway Device1 各工場のIoT Edgeからのデータを集約し、クラウド上のData Lakeに格納する。また、IoT Hubでは各IoT Edgeのデバイス管理を行う。 IoT Hub2 Power Appsにより現場作業員の業務実績をクラウド上に格納する。 モバイルアプリ3 IoT Hubやモバイルアプリによってクラウド上に送信されたデータをスケーラブルなData Lakeに 格納する。長期に渡って横断的に蓄積されたデータから、必要な量・必要なデータ構造で Data Lakeから切り出して使用する。 Data Lake4 Data Lake のデータを構造化データとして切り出したデータマートについて、Power BIを使用 し、過去の製造履歴を見える化する。 Synapse Analytics / BIツール5 製造現場の各装置／センサからのデータを収集し、テレメトリとしてIoT Hubへ送信する。 カメラ 治具（センサ） モバイル製造・組立装置 Azure Data Lake Storage Power BIPower Apps 業務実績 業務実績テレメトリ テレメトリ 製造履歴 製造履歴 製造履歴 装置設定 被写体 使用 実績入力 センサデータ Azure Stream Analytics 画像 画像 生技/保全 品管 Azure Blob Storage IoT Hub Azure ML IoT Hub Gateway Device 動画 ストリーム センサデータ ストリーム センサデータ ストリーム 業務実績 製造履歴 1 2 3 4 5 Blob on Edge IoT Hub Gateway Device IoT Edge Runtime / Agent OPC Twin & Proxy OPC Publisher Azure SQL DB Azure Synapse SQL Azure Synapse Pipeline Azure Synapse Pipeline “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 8. サブシナリオ1: 文書生成 ・ 共有化 ( テンプレート適応 ) サブシナリオ6: 既存システムとの連携 Factory of the Future サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform 1 モバイル アプリ 4 独自システム 5 実績反映 6 ダッシュボード
- 9. リファレンスアーキテクチャ Factory of the Future: 1. 文書生成 ・ 共有化 ( テンプレート適応 ) 6. 既存システムとの連携 モバイル Power BIPower Apps 業務実績 テレメトリ 製造履歴 製造履歴 実績入力 工場長/生技etc.. センサデータ Azure Data Lake Storage Azure Stream Analytics 生技/保全 工場長/品管etc.. IoT Hub 製造・組立装置 装置設定 1 5 Logic Apps SharePointPower Apps 業務実績 Logic Apps PC Hololens Office 365 Dynamics 365 独自 システム テレメトリ 業務実績 製造履歴 業務文書 6 ダッシュ ボード 3 4 2 Expectation for Partners • 工場の業務に沿ったアプリやオフィス文書の連携テンプレート（❶❸） • 既存システムやERP等と連携した業務ソリューション（❹） • ダッシュボード、VR/MR/ARによる工場ソリューション（❻） Edge から収集した製造記録と Power Apps から収集した業務実績を蓄積する。 それらを紐付けた製造実績データを保持する。 ※紐付けについては No.2 以降で記載。 Data Lake2 Teams / SharePointで現場担当者の業務文書を管理する。 業務文書共有3 工場の既存独自システムは Dynamics 365で結び付けられ、Logic Apps や On- premise data gateway を使用してクラウド側にデータを連携する。 独自システム4 Data Lake に保持している製造実績データを SharePoint 上の Office 文書や独 自システム連携用 DB に反映し、現場担当者の編集作業を不要にする。 実績反映5 製造実績は Power Apps や Power BI でダッシュボード化され、業務ロール毎に 必要な観点で情報が提供される。 ダッシュボード6 モバイルアプリ1 Power Apps で現場担当者の業務実績を取得する。 On-premise data gateway IoT Edge Runtime OPC Twin & Proxy OPC Publisher Azure SQL DB Azure SQL DB Azure Synapse Pipeline Azure Synapse SQL Azure Synapse SQL Azure Synapse Pipeline 製造履歴 “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 10. サブシナリオ4: 最適値算出 / 分析自動化 ( アナリティクス、ML、AI ) サブシナリオ5: 処理の自動化 ( ワークフロー / アラート ) Factory of the Future サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform 4 作業指示 5 通知
- 11. リファレンスアーキテクチャ Factory of the Future: 5. 処理の自動化 ( ワークフロー/アラート ) 5-2. 自動アラート Expectation for Partners • Edgeでのリアルタイム異常検知ソリューション（❶） • MLやCognitiveによる工場特化型分析ソリューション（❷） • ERPなど周辺システムと連携する生産最適化ソリューション（❹） Edgeでの装置監視・アラート（Hot path）1 装置からのセンサデータストリームに対して、機械学習モデルで異常判定を行い、異 常時は警報イベントを発報する。異常判定時の静止画をAzure Blob on Edgeと Azure Blob Storageの同期機能で送信することで、クラウド側での学習に使用で きる。機械学習モデルについては、クラウド側で作成されたものをIoT Hubから配布 し、IoT Edge デバイスにデプロイすることで、多数のEdge PCに同時に適用できる。 分析モデルの開発者が Azure ML 上で、Data Lake や Synapse Analytics の蓄 積データを使用して分析モデルを作成する。 機械学習/AIのモデル作成（Cold path）2 Logic AppsのコネクタでERPから生産計画・調達計画を参照し、Azure Machine Learningで作成したモデルが算出する最適値と比較を行う。比較および通知の ワークフローを Logic App で自動実行して Teams への通知を行う。 作業指示4 Synapse SQL に格納された製造履歴を参照し、Machine Learning により機械 学習モデルを作成。モデルを Kubernetes へ展開し、品質予測や在庫最適値を 算出する。 予測・最適化3 Teamsやモバイルアプリから各担当のモバイル端末へ通知を行う。 Surface Hub をアンドンとして使用し、通知を表示する。 通知5 モバイル製造・組立装置 製造履歴 画像 Azure Kubernetes Service Azure Data Lake Storage Azure Stream Analytics Power Apps IoT Hub カメラ 動画 センサデータ メッセージ 通知 4 5 Logic Apps model テレメトリ Stream Analytics on Edge 警報装置 発報 model Model deploy ERP Teams 予測値・最適値 通知 分析モデル 開発者 Azure Machine Learning Cognitive Custom Vision 1 計画値・ 実績値 32 画像 Azure Synapse Analytics Azure Blob Storage Blob on Edge Azure Container Registry IoT Edge Runtime / Agent ML Model (ONNX) “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 12. Intelligent Supply Chain サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform 1 関連システムとのデータインタフェース（インターフェース） 4 ワークフロー実行 / スマート コントラクト
- 13. リファレンスアーキテクチャIntelligent Supply Chain: Azure Machine Learning 外 部 最 適 化 エ ン ジ ン 生産計画 分析モデル開発者 Cognitive Text Analytics Cognitive Text Logic AppsAzure Machine Learning 分析モデル SQL Azure Logic AppsAzure API Management Azure Blockchain Service Azure Security Center Azure Active Directory 設計情報 生産計画 システム サプライヤーの 物流・調達 システム 調達 システム Dynamics 365SharePoint サプライヤ 調達 販売計画 1 2 3 4 5 Azure Data Lake Storage Azure Synapse Analytics Azure Functions Expectation for Partners • サプライチェーンプラットフォームを利用する各種サービスの開発（❶） • サプライチェーンプラットフォームの開発・インプリ（❷） • SCMにおける最適計画立案・最適化エンジンの開発（❸） • ブロックチェーン等によるSCM技術の確立（❹） 各システムから収集した調達・出荷に関するデータをスケーラブルなデータベースに格納す る。長期に渡って格納されたデータはサイズが肥大化するが、Synapse Analytics の Apache Spark や Pipeline の組み合わせなどにより、高速な紐付けや整形を行うこと でサプライチェーンデータとして構造化できる。 サプライチェーンデータの一元管理(データオーケストレーション)2 分析モデルの開発者が Azure ML 上で蓄積データを参照し、最適在庫量計算などの 元となる分析モデルを作成する。作成された分析モデルに基づいて Azure ML で定常 的かつ自動的にデータ分析を実行する。需要予測や在庫水準最適化など様々な分 析が考えられ、必要に応じて Logic Apps で外部の最適化エンジンと連携することで 実現する。 分析モデルの作成／最適計画立案（アナリティクス）3 一元管理されているサプライチェーンデータや最適化計画は既存システムへの反映の他、 必要に応じて権限管理しながら外部のサプライヤ等と連携するアプリや API を公開す る。また、Blockchain 上のスマートコントラクトと組み合わせると厳密な契約／履歴管 理を行うことができる。 ワークフロー実行／スマートコントラクト4 これらのシステムをAzure上に構築することで、Azure Active Directory による社内外 のユーザアクセス権やシステム間連携の権限管理、Azure Security Center等による挙 動監視が可能となり、多要素認証へも対応したセキュアなプラットフォームを構築できる。 セキュリティ5 生産計画や調達など既存の関連システムからデータを収集する。また、最適計画の立 案結果などを各システムに配信する。 Function Appsや Logic Apps と Azure API Management を活用し、柔軟なインタフェース構築が可能となる。業務上不適切な 発注を行うAPI呼び出しなどを検知するために、すべてのAPI Management を経由し たAPI 呼び出しをストリームすることも可能。 関連システムとのデータインタフェース（インターフェース）1 Spark Pipeline Azure Service Bus “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 14. 1. Connected Sales Product as a Service サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform 2 営業支援・ナレッジシェアリング 4 顧客のモデル化と最適提案
- 15. リファレンスアーキテクチャ Product as a Service: 1. Connected Sales Expectation for Partners • 営業情報や製品利用状況を活用したマーケティングエンジン（❶❷❸） • マーケティングオートメーションやSFA、最適レコメンデーションなどの既存ソリュー ションとMSプラットフォームとの連携強化（❹❺） コアとなる顧客情報は Dynamics 365 の DB で管理し、顧客との関係構築を行 いつつ営業情報を管理する。また、Workplace Analytics や Teams を組み合わ せ、提案資料や製品設計情報などの関連資料の共有やチーム活動の加速を行う。 営業支援・ナレッジシェアリング2 顧客環境での製品稼働状況や営業情報、営業関連資料を収集すると共に、顧 客の外部情報をパブリックDMPなどから収集し、顧客を軸として集約・紐付けする ことによって、顧客の購買・利用行動をデータ上で表現する。 顧客情報集約3 一元管理された多数の顧客行動データを Customer 360 によって分析することに より、顧客のセグメンテーションやモデル化を行う。 外部システムと連携しつつ、製品リストと顧客モデルのマッチングやダイナミックプライ シングを行うことで、顧客ごとの推薦商品、推薦時期を計算する。 顧客のモデル化と最適提案4 計算された推薦商品や時期などの提案計画を顧客へのアクションに結びつけるた め、適切な関連システムへのインプットを行う。例えば、Dynamics 365 を経由して 営業担当の活動に結びつける、顧客に製品案内を送信する、などのアクションが 考えられる。 営業活動の計画自動化5 顧客に提供したコネクテッドプロダクトから稼働状況を収集・蓄積する。 製品からの稼働状況収集1 SharePoint Power Platform Office 365 Teams SQL Server Dynamics 365 IoT Hub 2 Azure Data Lake Storage Logic AppsAzure Machine Learning 分析者 Customer 360 営業顧客 設計営業 営業計画 営業活動実績・製品情報製品稼働 状況 製品稼働 状況 パブリック DMP (顧客情報など) 外部システム (ダイナミック プライシングなど) 1 3 4 5 Azure Synapse Analytics Apache Spark PipelineSQL Dynamics 365 Customer Insights “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 16. パイロット・インプリメント（コネクテッド・フィールド・サービス） ProductasaService ソリューションシナリオ 2.Connected Field Service ML予測値が30日未満の 時レコード作成 ML予測値が7日未満の 緊急時レコード作成 Dynamics 365 for Field Service リソース管理、スケジュール管理、 契約管理、モバイル機能、地図連携… Field Service 業務機能 デバイス Blobs Storage IoT Central Stream Analytics Blobs Storage devicerules Logic AppsService Bus ML Web Service Azure 測定値 Power BI IoT Central 用レポート Dynamics 365 フォーム用レポート データ エクスポート ストリーム データ 閾値 ストリームデータに 対するML予測値 ML予測値 が閾値を 超えたデータ 一定周期で 取得した データ 1分間毎 の最大値 直近1時間分 のデータ ストリームデータ HoloLens 保守技術者 管理者 ディスパッチャー 顧客資産 Customer Asset 作業指示書 Work Order サポート案件 Incident IoT通知 IoT Notificationレコード作成 Event Hubs Stream Analytics SQL Server View ストリームデータ
- 17. コネクテッド フィールド サービス事例 都市景観をトランスフォーム センサーデータの収集と有用なビジネスへ の知見を示すシステムにより、リアクティブ な保全から、プロアクティブな保全へ移行。 Click で事例詳細へ ノイズからシグナルを抽出 分析により、燃料利用に関する対応可 能な示唆や、予兆保全により、予期せ ぬ遅延を防ぐ。 Click で事例詳細へ 工場の最適化 IoT、機械学習、人工知能、CRMを使 い、プロセスと計画を最適化し、予兆保 全によるスケジューリングで、ダウンタイムを 回避 Click で事例詳細へ “Part 0.5: 事例を中心としたユースケース” 振り返り
- 18. Factory of the Future リファレンス・アーキテクチャ https://aka.ms/MFG_RA_FoF_DL Intelligent Supply Chain リファレンス・アーキテクチャ https://aka.ms/MFG_RA_ISC_DL Product as a Service リファレンス・アーキテクチャ https://aka.ms/MFG_RA_PDaaS_DL 製造リファレンス・アーキテクチャのダウンロード URL “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り ( Build more agile factories / production ) ( Create more resilient supply chains ) ( Engage customers in new ways + Unlock innovation and deliver new services )
- 19. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 20. インフラの効率化から、アプリケーションのイノベーションへビジネス価値 時間 効率 イノベーション PaaS IaaS サーバーレス 466% return on investment $5.91M net present value 80% IT time saved 50% faster service deployment Statistics based on five-year, risk-adjusted figures for a composite organization constructed from aggregated interviews with eight Microsoft Azure IaaS customers. Source: “The Total Economic Impact Of Microsoft Azure PaaS,” a commissioned study conducted by Forrester Consulting, June 2016
- 21. サーバーレスとは $
- 22. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント
- 23. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント
- 24. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント
- 25. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント
- 26. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント ローカル開発 監視 IDEサポート 統合された DevOps ビジュアルデバッグ 履歴 </>
- 27. 機能概要
- 28. Azure Functions (サーバーレス) を利用して新しいアプリを構築
- 29. Functions の特徴: トリガーとバインディング Blob ストレージ Cosmos DB Event Hub HTTP キュー Service Bus タイマ Webhook ファイル テーブル Excel OneDrive Email Mobile app Notification その他…
- 30. /Docs について https://docs.microsoft.com/ja- jp/azure/azure-functions/functions- triggers-bindings
- 31. シナリオ
- 32. シナリオ r Cr
- 33. クラウドのパワーで、Tailwindアプリを拡張
- 34. Challenge • 機能別に複数システムを 構築した結果、営業担当者の 入力業務が煩雑化 • 「サイロ化」したシステムが 業務効率を悪化 Solution • 既存業務に適合できる柔軟性を重 視し、18 年にわたって使い続けられ てきた複数の営業基幹システムのモ ダナイゼーションを Microsoft Azure で実現 • 既存業務システムをそのまま活かし つつ、PaaS 機能を積極的に活用し た SoE と緩やかに連携 Benefits •多様なサービスを提供している Azure で 柔軟な機能選択を実現。段階的なシス テムの成長が可能に。 •既存システムをそのまま活かしつつ最新技 術を活用したシステムに再構成 •投資額やリスクを抑制しながら、営業担 当者の利便性を大幅に高めることに成功 既存システムに柔軟に機能を「ちょい足し」 開発期間 4 か月で今まで数時間かかっていた業務を わずか数十分にまで短縮
- 35. アサヒビール様事例 既存システムを活かした 営業支援システムの モダナイズ
- 36. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 37. Azure Event Grid
- 38. 利点
- 39. シナリオ
- 40. Event Grid の位置づけ
- 41. Event Grid の位置づけ
- 42. Event Grid の位置づけ Event Grid • ビジネス ロジック • プッシュ、ポーリングなし • ハンドラ • 確実な配信
- 43. すべてのイベントを1つの場所で管理
- 44. すべてのイベントを1つの場所で管理
- 45. アプリの信頼性とパフォーマンスを確保します
- 46. 概念 イベント: • 何が起こったか イベント発行者: • 発生場所 トピック: • パブリッシャーがイベントを送信する場所 イベントサブスクリプション: • イベントの受信方法 イベントハンドラ: • イベントに対応するアプリまたは本件業務
- 47. /MS Learn について https://docs.microsoft.com/ja- jp/learn/modules/choose-a- messaging-model-in-azure-to- connect-your-services/ インタラクティブな演習を完了し、ビデ オを視聴し、新しいスキルを学習して 定着させる。
- 48. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 49. 繋げる＆オーケストレートする ( しかもコードレスで ) Azure Logic Apps コネクターとしてのLogic Apps • 将来のAPIを中心に疎結合された システム間の連携を強く意識 • オンプレ、ハイブリッド、クラウドアプリ 間の連携を容易に実現可能にする
- 50. コネクター: 外部サービスへアクセスできるコンポーネント 関連するトリガーとアクションをコネクター内にパッケージング トリガー • 特定の条件が満たされたときに発生するイベント • すべてのLogic Appは、トリガーによって開始 • トリガーは、ポーリング トリガーと、プッシュ トリガーの2 種類 • 例: タイマーが期限切れになった、データが利用可能 になった、など アクション • タスクを実装する操作 • トリガーによってアクティブ化されたとき、または別のア クションが完了したときに実行 例： Twitter コネクター ※Logic Apps のコネクター: https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/connectors/apis-list
- 51. Azure Logic Apps 豊富なコネクター https://docs.microsoft.com/ja-jp/connectors/
- 52. カスタム コネクタ の概要 https://docs.microsoft.com/ja-jp/connectors/custom-connectors/ Azure Logic Apps, Power Automate, Power Apps では、 Microsoft サービスとMicrosoft以外のサービスに対する325種類以 上のコネクタが用意されています。あらかじめ構築されたコネクタとし て使用できないサービスと通信することが必要な場合があります。 カ スタム コネクタでは、独自のトリガーとアクションを備えたコネクタを作 成 (さらには共有) できるようにすることで、このシナリオに対応してい ます。 カスタム コネクタは、Logic Apps、Power Automate、または Power Apps が REST または SOAP API と対話できるようにする REST API (Logic Apps では SOAP API もサポートされます) のラッ パーです。
- 53. Power Automate と Azure Logic Apps の比較 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/functions-compare-logic-apps-ms-flow- webjobs#compare-microsoft-flow-and-azure-logic-apps (一部加筆) Power Automate は Logic Apps の上に構築。どちらも同じワークフロー デザイナーと同じコネクタを共有 Power Automate Logic Apps ユーザー オフィスの従業員、ビジネス ユーザー、SharePoint 管理者 インテグレーター、開発者、IT プロフェッショナル シナリオ セルフ サービス 高度な統合 デザイン ツール ブラウザー上とモバイル アプリ、UI のみ ブラウザー上のほか、Visual Studio、コード ビューが 利用可能 アプリケーション ライフサイクル 管理 (ALM) 非運用環境で設計とテストを行い、準備ができたら 運用環境に昇格します Azure DevOps: Azure Resource Manager にお けるソース管理、テスト、サポート、自動化、管理 管理者エクスペリエンス Power Automate 環境とデータ損失防止 (DLP) ポリシーの管理、ライセンスの追跡: Power Automate 管理センター リソース グループ、接続、アクセス管理、およびログ 記録の管理: Azure Portal セキュリティ Microsoft 365 セキュリティ/コンプライアンスの監査 ログ、DLP、機密データの保存時の暗号化 Azure によるセキュリティ保証:Azure セキュリティ、 Azure Security Center、監査ログ RPA機能 あり なし
- 54. Azure Functions と Azure Logic Apps の比較 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/functions-compare-logic-apps-ms-flow-webjobs#compare-azure-functions-and-azure-logic-apps Durable Functions Logic Apps 開発 コード第一 (命令型) デザイナー第一 (宣言型) 接続 ビルトインのバインド (約 10 種類) およびカスタム バインド (コードを記述) 豊富なコネクタ、カスタム コネクタの構築、 Enterprise Integration Pack (B2B のシナリオ向け) Actions 個々のアクティビティは Azure Functions (アクティビティ関数のコードを記述する) 既製のアクションの豊富なコレクション 監視 Azure Application Insights Azure portal、Azure Monitor ログ 管理 REST API、Visual Studio Azure Portal、REST API、PowerShell、 Visual Studio 実行コンテキスト ローカルまたはクラウドで実行できます クラウドでのみ動作します • Azure Functions では、コードを記述したり、Durable Functionsを使用してオーケストレーションを開発 • Logic Appsでは、GUIか構成ファイルを編集することで、オーケストレーションを開発 • Logic AppsからFunction Appsを呼び出すことも、Function AppsからLogic Appsを呼び出すことも可能 • オーケストレーションをどう構築するかは、サービスの機能や個人の好み ( 主観 ) に基づいて選択
- 55. Logic Apps の利用を検討する前に 確認すべき事項 https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/intro- to-logic-apps/4-when-to-use-logic-apps
- 56. パイロット・インプリメント（コネクテッド・フィールド・サービス） ProductasaService ソリューションシナリオ 2.Connected Field Service ML予測値が30日未満の 時レコード作成 ML予測値が7日未満の 緊急時レコード作成 Dynamics 365 for Field Service リソース管理、スケジュール管理、 契約管理、モバイル機能、地図連携… Field Service 業務機能 デバイス Blobs Storage IoT Central Stream Analytics Blobs Storage devicerules Logic AppsService Bus ML Web Service Azure 測定値 Power BI IoT Central 用レポート Dynamics 365 フォーム用レポート データ エクスポート ストリーム データ 閾値 ストリームデータに 対するML予測値 ML予測値 が閾値を 超えたデータ 一定周期で 取得した データ 1分間毎 の最大値 直近1時間分 のデータ ストリームデータ HoloLens 保守技術者 管理者 ディスパッチャー 顧客資産 Customer Asset 作業指示書 Work Order サポート案件 Incident IoT通知 IoT Notificationレコード作成 Event Hubs Stream Analytics SQL Server View ストリームデータ
- 57. /MS Learn について https://docs.microsoft.com/ja- jp/learn/modules/route-and-process- data-logic-apps/ インタラクティブな演習を完了し、ビデ オを視聴し、新しいスキルを学習して 定着させる。
- 58. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 59. マイクロソフトのエンタープライズ統合サービス • Azure と3rd パーティ製サー ビスの接続をサポート • 完全に管理されたイベント ルーティング サービス • イベントベースのアプリケー ション開発を簡素化するパ ブリッシュ / サブスクライブ モデル
- 60. APIの上で、デジタル トランスフォーメーションが進行中 APIs
- 61. API Managementで、API関連の課題を解決 開発者 (APIを利用) 検索 学習 アクセス 試用 SDK とサンプル ヘルプ 公開者 (API提供) 抽象化 セキュアに保護 ライフサイクル管理 監視と計測 開発者のオンボード 収益化 利用 公開仲介
- 62. Azure API Management オンプレミス APIs サードパーティAPIs AZURE API MANAGEMENT Azure 上のAPIs Azure の APIs API 利用者
- 63. アプリケーション開発者 アプリケーション API 公開者 あらゆる場所に ホストされたAPIs あらゆる技術で 開発されたAPIs バックエンド APIs 直接 もしくは VPN経由 公開者用ポータル API ゲートウェイ 開発者ポータル
- 64. ポータル上でスクラッチから定義 APIをインポート Azure のサービスを参照 API の定義
- 65. Microsoft Confidential Creating an API from Scratch 72
- 66. Microsoft Confidential Creating an API from scratch 73
- 67. Microsoft Confidential Creating an API from Scratch 74
- 68. Microsoft Confidential Importing Open API 75 Specify Swagger URL Upload file Operations and samples are derived from schema Can be customized after
- 69. Microsoft Confidential Importing a SOAP API 76
- 70. ポリシー について 一般的なAPI管理機能のカプセル化 アクセス制御, プロテクト, 変換, キャッシュ, … パイプラインを接続 要求コンテクストの変更、もしくはAPIの振る舞いの変更 インバウンドとアウトバウンドの方向の設定 エラー時のトリガー 様々なスコープに適用 http://aka.ms/apimpolicyexamples
- 71. API ゲートウェイ展開のパターン
- 72. Strangler pattern - gradually migrate a monolith (締め出しパターン: 徐々に一枚岩のアプリを移行)
- 73. Azure上に展開されたAPI Management Management plane Gateway Dev portal
- 74. セルフ ホステッド API Management ゲートウェイ Management plane Gateway Dev portal
- 75. セルフ ホステッド API Management ゲートウェイ オンプレミスまたは任意のクラウドでホスト可能 Docker コンテナー イメージとしてパッケージ化 (Linux のみ) 管理されたゲートウェイと機能的に同等 API Management サービス インスタンスとの フェデレーション ゲートウェイは、構成をプルし、テレメトリーをプッシュ ゲートウェイは Azure への送信接続のみ必要 ホスティング環境は、Kubernetes を推奨 導入、拡張、更新、可用性を簡素化 他のコンテナオーケストレーターも動作 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/api-management/self-hosted-gateway-overview
- 76. Azure API Management DevOps Resource Kit Production API developers Development API publishers Publisher repository Developer repository https://aka.ms/apimdevops
- 77. お客様事例 エンタープライズAPIカタログ 顧客とパートナーの統合 モバイルエンゲージメントとIoT ビジネスとしてのAPI マイクロサービス用ゲートウェイ
- 78. クラウド ネイティブ: エンタープライズ ビジネス API 我々のデジタル統合シナリオをホストする、堅牢でスケーラブルなプラットフォームは、Service Fabricに依存している。デジタル統合シナリオでは、 Reliable Service内のステートフルとコンテ ナー内のステートレスを、1つのプラットフォームに共存できる。 Kai Walter, Lead IT Solution Architect ZEISS Group 要件: 光学機械からのテレメトリー データを取得し、使用状況を判断。メンテナンスと他のバッ クオフィスシステムを統合 ソリューション: 既存のコードと新しいマイクロサービスを一緒に、Windows コンテナーで実行し、API Management を使用して REST API を使用してビジネス アプリケーションを安全に公 開します。 俊敏性の向上により、開発者は、ステートレス/ステートフルなワークロードに対 するマイクロサービス ベースのプラットフォームを簡単に更新できます。 Azure API Management は、テレメトリを分析するためにバックオフィス システムに統 合するために使用されます。 Carl Zeiss バックエンド システムとフィールド デバイスを接続するすることによるスマート デバイス https://customers.microsoft.com/ja-jp/story/zeiss-manufacturing-azure
- 79. Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture API management Transport, transformation and state (optional) Business process orchestration CRM B2CCRM B2BERPMail LicensingCompliance Microsoft Ignite 2018: BRK2200 – Expose APIs with peace of mind when using API Management https://youtu.be/BoZimCedfq8
- 80. Cloud first PaaS first but with a low public endpoint exposure and controlled / secured connections to back-ends Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture Application Gateway API Layer Public internet Private virtual network Transport, Transformation & State Layer Express Route On premise Back-end Layer Wide Area Network Local Area Networks Virtual Networks A platform that currently handles 40M API calls with 400G payload 7M SAP events/messages with 40G payload a month Microsoft Build 2019: BRK3047 – Build Mission Critical .NET microservices より抜粋
- 81. Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture https://customers.microsoft.com/en- us/story/zeiss-group-focuses-on-azure-service- fabric-for-key-integration-platform より抜粋
- 82. Carl Zeiss capta astra Accelerating Innovation in R&D 顕微鏡を使った研究開発の課題に対処する、リーンな新 しい顕微鏡用デジタルソリューションプラットフォーム 研究者が必要とする様々なアプリケーションを参加者が 自由に作成・登録し、コミュニティで共有することができる また研究者は自分が必要なアプリを組み合わせてワーク フローとして利用することができる アプリ＆ワークフロー利用例： • APIで顕微鏡をcapta astraへ接続 • 画像ファイルアップロード、画像変換 • オブジェクト検知 • 画像解析（目的別にオブジェクト集計、可視化） • レポート送信
- 83. Azure サーバーレス プラットフォーム コンポーネント ローカル開発 監視 IDEサポート 統合された DevOps ビジュアルデバッグ 履歴 </>
- 84. サーバーレス基盤 • Azure Functions • Azure Event Grid • Azure Logic Apps ※ 以上の項目は、https://aka.ms/MOD30Repo をベースにしています。 API管理基盤 • Azure API Management アプリケーション開発の選択肢 • Power Platform アジェンダ
- 85. API ゲートウェイ展開のパターン
- 86. サーバーレス Web アプリケーションの参照アーキテクチャ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/reference-architectures/serverless/web-app
- 87. Microsoft App Development Power AppsAzure Services
- 88. Microsoft Power Platform Microsoft 365, Azure, Dynamics 365, およびスタンドアローン アプリケーションにまたがる、コーディングの少ないプラットフォーム Power BI ビジネス分析 Power Apps アプリケーション開発 Power Automate プロセスの自動化 Power Virtual Agents インテリジェントな仮想エージェント Common Data Service Data connectors AI BuilderPortals Common Data Service
- 89. Power Platform Azure services Azure Data Services すべての 開発者 プロフェッショナルな 開発者 Azure DevOps SQL Azure Cosmos DB AKS Cognitive Services API management Azure Functions プロフェッショナルな開発者 + Power Apps = 隔たりのない環境 Visual Studio VS Code Power Apps Synapse Analytics これまでよりも迅速な開発 プロフェッショナルな 開発者Web Apps
- 90. Announcing: Azure Portal Integration: https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/new-powerapps-and-azure-sql-database-integration-experience-in-azure-portal/
- 91. Azure Portal Integration
- 92. Azure Portal Integration
- 93. Announcing: PowerApps Build Tools Azure DevOps との統合による、アプリケーション ライフサイクル Powered by Azure DevOps and Git Create Repo Export Unmanaged Unpack Solution Check in to source Run Unit Test Run PowerApps Checker Export Solution Unpack to Repo Run Unit Test Pack Solution Run Solution Checker Run Integration Test Import as unmanaged Increment Version Export Managed Automated Release Pipeline removes manual steps. Weekly, daily or hourly releases becomes the new standard Build Pipeline Automates manual steps. No more upload to Solution checker and manually export solution, unpack and push to repo Initial Build Pipeline instantiates pristine Development Environment daily, exports solutions and unpack to Source Control Build and Test Automation Build Automated, Predictive, Repeatable Release Getting started, faster Initiate Provision Environment Deploy Dependencies Pack Source Code from Repo Import Solution
- 94. キャンバス アプリの Application Insights対応 https://powerapps.microsoft.com/ja-jp/blog/log-telemetry-for-your-apps-using-azure-application-insights/
- 95. RPA (Robotic Process Automation) の機能を搭載 UI Flowとして、Web処理の自動化、Windows Desktop上の 自動化をサポート • オペレーションをレコーディングし、その情報をロボットが実行再生 • Power Automate の一部として動作するため、RPA＋他SaaS間連携がより容易に Power Automate: RPA機能
- 96. Power Virtual Agents • Chat Bot 作成ツール • GUIを利用し、より柔軟に、 より高度なChat Botを簡単に作成 • 様々なチャネルに対応 • Web、Teams、Line 他 様々なチャネルに対応 • バックエンドシステム連携 • Chat Botとの会話の中で動的に Power Automateを起動することが できるため、他システムとの 連携が容易に実現可能
- 97. • すべてを共有ワークスペースにまとめる • アプリ、データ、共有プロセスにすぐにアクセスできる • 会話を通じてより迅速に行動を起こす Power Platform Teams with Microsoft Teams + Power Platform で Team Hub for teamwork Power BI Business analytics Power Apps Application development Power Automate Workflow automation • データをシームレスに接続して迅速かつ簡単に分析 • カスタム アプリを使用してインサイトをアクションにかえる • タイムリーでインテリジェントなビジネスプロセスの自動化
- 98. インテリジェント クラウド + インテリジェント エッジ による デジタル フィードバック ループ・フレームワーク THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用 Power BI Surface 他 各種スマートデバイス 業務デバイス • 共通の データ モデル • 構造化・非構造化 データ格納 • Azure AD による認 証・アクセス制御 機械学習モデル 開発・管理 Azure Machine Learning 業務アプリケーション Power Automate Cognitive Services • IoT データ収集 • デバイス管理・プ ロビジョニング • 通信規格対応 (HTTP, AMQP, MQTT) データ蓄積 (データレイク) 人 各種スマート デバイス データ保護 - ID / Security 機器/ センサー GitHub Azure Active Directory ユーザー管理・認証・アクセス制御 データ収集・ 連携 DB Azure IoT Hub Azure Data Factory (Synapse Pipeline) 学習済み AI モデル Microsoft Teams Azure Data Lake Storage Gen2 PowerApps 外部データ (非構造化) Azure Security Center 脆弱性チェック、脅威検出・レポート • ノンコーディングで アプリ・ビジネス ロジック・レポート作成 • デバイスをを問わないビジネス チャット、オンライン 会議、ファイル共有 • 現場や人に関連するデータ収集 Dynamics 365 Azure Logic Apps Azure Functions Azure App Service Azure Kubernetes Service • Serverless とPaaS、コンテナー オーケストレーター データ処理・ 分析 Azure Synapse Analytics Azure Cosmos DB Azure DevOps Bonsai Azure Sphere セキュア MCU セキュア OS 10 年間 セキュリティ更新 組み込み IoT デバイス • OPC- UA 接続 • リアルタイム データ処理 • 機械学習モデル による推論実行 • 継続セキュリティ 保護 Azure IoT Edge
- 99. Microsoft Platform デジタル フィードバック ループを支えるMicrosoft Platform GitHub Trust and security “Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
- 100. © 2020 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION. Be future ready Build on your terms Operate hybrid seamlessly Trust your cloud
