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1 de 7
© 2015 IBM Corporation
May 19, 2016
HPC/GPU on SoftLayer User Case
© 2016 IBM Corporation
SoftLayer 事例数
Global
お客様数変遷
Japan
お客様数変遷
2013年6月
(SoftLayer買収前)
約21,000
2015年5月
約36,000
約50 約1,500
71% up
+30倍
株式会社リコー
ミラノEXPOメディア情報配信実行
委員会準備会
SoftLayer 国内事例 (2014年12月の東京データセンター開設後)
2
IBMの買収後、SoftLayerのお客様は飛躍的に増えております。
© 2016 IBM Corporation
専用線
営業活動における現状と今後目指すべき姿
顧客の求める場所で
顧客の求めるタイミングで
すぐに実行
ペーパーレスその場ですぐに
顧客接点
タイミング
次アクション
説明資料
現状 目指すべき姿
営業店中心
来店時
帰店後
紙で事前に準備
説明力のレベルアップ
どこでも、いつでも、顧客の求める情報を、
よりわかりやすく説明することが可能になります。
目指すべき姿を実現することで、以下の効果が見込まれる。
実現のため次世代の情報活用基盤の整備
営業時間の創出
これまで時間を要していた渉外前の顧客情報収集、
ご説明資料準備の効率化を図ることができます。
筑波銀行センター SoftLayer
プライベートクラウド
(サーバー統合基盤)
デスクトップクラウド
(シンクライアント基盤)
シンクライアント
デスクトップクラウド
(インターネット仮想化基盤)
外部メール
サービス
Web
フィルタリング
営業店/渉外先
タブレット
キャリア
閉域網
3G/LTE網
Internet
次世代情報活用基盤の全体像 オンプレミスクラウドと外部ベンダークラウド(IBMクラウド)を組み合わせ
たEnterprise向けのハイブリッド・クラウド
強固なセキュリティ
自行の要件に合っている
セキュリティー基準を満
たす
既存業務システム
との連携
業務システム(既存情報
資産)の有効活用
投資対効果
5年間の総コストで比較
しても安価に構築が可
能
VDI on SoftLayerの事例のご紹介 筑波銀行様 SoftLayer導入事例
筑波銀行様は、茨城県を地盤とする、関東つくば銀行と茨城銀行が合併し、誕生した銀行で、2000年より基幹システムの
開発・運用・管理についてIBMの戦略的アウトソーシングを利用しています。2014年6月には「基幹システムのオンライン
5,000日ノーダウン」を達成しました。同行は今後、この安定したシステムを礎に、クラウド、モバイル、ビッグデータ(アナリティク
ス)、セキュリティーなどの先進テクノロジーを活用した戦略的情報活用基盤を構築し、営業力を強化していく計画です。
3
© 2016 IBM Corporation
VDI on SoftLayerの事例のご紹介 大成建設様 SoftLayer採用事例
3D設計図をスマホ、タブレットで閲覧可能するとともに、デバイスにデータを残さないセキュアな閲覧環境を実現しました。
4
概要
 大成建設株式会社が開発した「T-BIM クラウドビューワ」のITインフラに、「IBM MobileFirst」のモバイル仮想化技術「IBM Mobile
Virtualization Services」と、高品質・高速ネットワークで高性能な画像処理プロセッサーを搭載できるIBMのクラウド・サービス
「SoftLayer」が採用されました。
 「T−BIM クラウドビューワ」は、設計情報(BIMデータ)をクラウド上で一元管理し、あらゆる端末で共有できるようにします。建設プロジェ
クトの推進にはプロジェクト関係者間で効率的な情報共有が必要不可欠ですが、従来は、データ量が膨大で操作に高性能なコンピュータ
などの端末が必要となり、さらに高い機密性が求められるなど柔軟な運用に課題がありましたが、IBMのクラウドを活用し解決しました。
https://www-03.ibm.com/press/jp/ja/pressrelease/49030.wss
高性能GPU搭載
クラウドサーバー
IBMクラウド(SoftLayer)
仮想化
画面転送
画面転送のため、デバイスに
データは保存されません
3D画像
新システム(仮想化+クラウド)
© 2016 IBM Corporation
Deep Learning on SoftLayerの事例のご紹介 Alpaca様 SoftLayer採用事例
スマートフォンのアプリ上で投資アルゴリズムを作成、検証、取引のタイミングをスマートフォンへの通知やメールで受け取れるサ
ービスです。キャピタリコは、クラウドサービスであるIBM SoftLayer上のCPU+GPUのクラスタ上で稼働しています。
5
お客様の現状
 従来はAWSのg2.2xlargeを用い、各人がスポットイ
ンスタンスを用いて開発。
 世界的に発生したディープラーニングブームによりg2イ
ンスタンスのスポットインスタンスの高騰(時間7ドル)
朝起きるとスポットインスタンスが死んでる。
 月額 約$1000 x 7
 GPU GRID K520 4GB Memory(およそ4GBが
一つのタスクに必要なので、同時に一つしかDLタスク
ができない)
IBM SoftLayer活用の理由とメリット
 進歩の激しいGPU業界で年間契約は厳しいが、SLではGPUサーバを
月額契約で利用可能
 7人でK80を利用して$1350(およそ$5500の削減)
 GPU K80 24GB Memory(同時に6個のDLタスクを実行可能)
 もしエンジニア数が増えても追加の$500でGPU K80を同一サーバに
最大4つまで追加可能
 ベンチャーにとってクイックにスケールする開発環境は重要。
ニュース記事 https://www.change-makers.jp/technology/10970
講演資料より作成 https://pages.change-makers.jp/rs/239-OUM-338/images/alpaca-docker-in-docker.pdf?_ga=1.201074286.1163857995.1463474895
© 2016 IBM Corporation
Deep Learning on SoftLayerの事例のご紹介 クエリーアイ様 SoftLayer採用事例
App Storeのランキングに掲載された1年間の全アプリの各種データ、Twitter、Webページなどから、1時間後のアプリのラン
キングを予測させるシステムをIBMのクラウド『SoftLayer』上に構築しました
6
概要
 クエリーアイは2010年からApp StoreのアプリランキングとTwitterやニュースサイトやBlogなどからApp Store上のアプリへの個別リンクが時
間とともに増減する様子を追跡、データベース化しています。これらからアプリの売れ行きが各種情報の増減と相関性があることの研究も進め
てまいりました。このデータの中から有用なデータを機械学習させることで、市場予測モデルを形成しました。このシステムは入力データとして過
去のアプリのランキング変動とアプリのダウンロードURLへのリンク増減変動を用い、予測として1時間後のランキングを出力します。今回の研
究では、この予測値と実際の市場の値との絶対平均誤差率が7.07%でした。
 クエリーアイと名古屋大学大学院の研究グループでは、「SoftLayer」で利用できる物理サーバー上にGPU(NVIDIA Tesla K80)を搭
載して機械学習にかかる大幅な時間の短縮を図りました。
https://www-03.ibm.com/press/jp/ja/pressrelease/49300.wss
・・・欲しかったのは、GPUが搭載された物理サーバーです.
欲しいタイミングとコストとスピードのバランスでも決まるスペックなど
こちらの条件に柔軟対応できるクラウドとなると
『SoftLayer』しかなかったんです.
ークエリーアイ株式会社 水野政司CEO
参考記事 https://www.change-makers.jp/special/10987
© 2016 IBM Corporation
2D/3D CAD on SoftLayerの事例のご紹介 NVidia様 SoftLayer採用事例
NVidia様のCADデモ環境にSoftLayerを採用していただきました。
7
 http://www.nvidia.co.jp/object/vmware-trygrid-jp.html
 上記サイトから登録すると、メールアドレスに2時間(最大48時間)有効なデモサイトログイン用アカウントが発行されます。
 試せるアプリケーション例:Autodesk AutoCAD, Dassault Systèmes SOLIDWORKS, EsriArcGIS Pro, Siemens NX
など
特徴:
• クライアントOSが利用できるGPU環
境はSoftLayerのみ
• サンフランシスコ、アムステルダム、シン
ガポールから選択できる。これらは
SoftLayer上に構築されています
• 日本DCにもComing Soon!
• 試すときは、レイテンシーをご確認の上
、デモしてください。

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SoftLayer最新事例〜HPC/GPU編〜

  • 1. © 2015 IBM Corporation May 19, 2016 HPC/GPU on SoftLayer User Case
  • 2. © 2016 IBM Corporation SoftLayer 事例数 Global お客様数変遷 Japan お客様数変遷 2013年6月 (SoftLayer買収前) 約21,000 2015年5月 約36,000 約50 約1,500 71% up +30倍 株式会社リコー ミラノEXPOメディア情報配信実行 委員会準備会 SoftLayer 国内事例 (2014年12月の東京データセンター開設後) 2 IBMの買収後、SoftLayerのお客様は飛躍的に増えております。
  • 3. © 2016 IBM Corporation 専用線 営業活動における現状と今後目指すべき姿 顧客の求める場所で 顧客の求めるタイミングで すぐに実行 ペーパーレスその場ですぐに 顧客接点 タイミング 次アクション 説明資料 現状 目指すべき姿 営業店中心 来店時 帰店後 紙で事前に準備 説明力のレベルアップ どこでも、いつでも、顧客の求める情報を、 よりわかりやすく説明することが可能になります。 目指すべき姿を実現することで、以下の効果が見込まれる。 実現のため次世代の情報活用基盤の整備 営業時間の創出 これまで時間を要していた渉外前の顧客情報収集、 ご説明資料準備の効率化を図ることができます。 筑波銀行センター SoftLayer プライベートクラウド (サーバー統合基盤) デスクトップクラウド (シンクライアント基盤) シンクライアント デスクトップクラウド (インターネット仮想化基盤) 外部メール サービス Web フィルタリング 営業店/渉外先 タブレット キャリア 閉域網 3G/LTE網 Internet 次世代情報活用基盤の全体像 オンプレミスクラウドと外部ベンダークラウド(IBMクラウド)を組み合わせ たEnterprise向けのハイブリッド・クラウド 強固なセキュリティ 自行の要件に合っている セキュリティー基準を満 たす 既存業務システム との連携 業務システム(既存情報 資産)の有効活用 投資対効果 5年間の総コストで比較 しても安価に構築が可 能 VDI on SoftLayerの事例のご紹介 筑波銀行様 SoftLayer導入事例 筑波銀行様は、茨城県を地盤とする、関東つくば銀行と茨城銀行が合併し、誕生した銀行で、2000年より基幹システムの 開発・運用・管理についてIBMの戦略的アウトソーシングを利用しています。2014年6月には「基幹システムのオンライン 5,000日ノーダウン」を達成しました。同行は今後、この安定したシステムを礎に、クラウド、モバイル、ビッグデータ(アナリティク ス)、セキュリティーなどの先進テクノロジーを活用した戦略的情報活用基盤を構築し、営業力を強化していく計画です。 3
  • 4. © 2016 IBM Corporation VDI on SoftLayerの事例のご紹介 大成建設様 SoftLayer採用事例 3D設計図をスマホ、タブレットで閲覧可能するとともに、デバイスにデータを残さないセキュアな閲覧環境を実現しました。 4 概要  大成建設株式会社が開発した「T-BIM クラウドビューワ」のITインフラに、「IBM MobileFirst」のモバイル仮想化技術「IBM Mobile Virtualization Services」と、高品質・高速ネットワークで高性能な画像処理プロセッサーを搭載できるIBMのクラウド・サービス 「SoftLayer」が採用されました。  「T−BIM クラウドビューワ」は、設計情報(BIMデータ)をクラウド上で一元管理し、あらゆる端末で共有できるようにします。建設プロジェ クトの推進にはプロジェクト関係者間で効率的な情報共有が必要不可欠ですが、従来は、データ量が膨大で操作に高性能なコンピュータ などの端末が必要となり、さらに高い機密性が求められるなど柔軟な運用に課題がありましたが、IBMのクラウドを活用し解決しました。 https://www-03.ibm.com/press/jp/ja/pressrelease/49030.wss 高性能GPU搭載 クラウドサーバー IBMクラウド(SoftLayer) 仮想化 画面転送 画面転送のため、デバイスに データは保存されません 3D画像 新システム(仮想化+クラウド)
  • 5. © 2016 IBM Corporation Deep Learning on SoftLayerの事例のご紹介 Alpaca様 SoftLayer採用事例 スマートフォンのアプリ上で投資アルゴリズムを作成、検証、取引のタイミングをスマートフォンへの通知やメールで受け取れるサ ービスです。キャピタリコは、クラウドサービスであるIBM SoftLayer上のCPU+GPUのクラスタ上で稼働しています。 5 お客様の現状  従来はAWSのg2.2xlargeを用い、各人がスポットイ ンスタンスを用いて開発。  世界的に発生したディープラーニングブームによりg2イ ンスタンスのスポットインスタンスの高騰(時間7ドル) 朝起きるとスポットインスタンスが死んでる。  月額 約$1000 x 7  GPU GRID K520 4GB Memory(およそ4GBが 一つのタスクに必要なので、同時に一つしかDLタスク ができない) IBM SoftLayer活用の理由とメリット  進歩の激しいGPU業界で年間契約は厳しいが、SLではGPUサーバを 月額契約で利用可能  7人でK80を利用して$1350(およそ$5500の削減)  GPU K80 24GB Memory(同時に6個のDLタスクを実行可能)  もしエンジニア数が増えても追加の$500でGPU K80を同一サーバに 最大4つまで追加可能  ベンチャーにとってクイックにスケールする開発環境は重要。 ニュース記事 https://www.change-makers.jp/technology/10970 講演資料より作成 https://pages.change-makers.jp/rs/239-OUM-338/images/alpaca-docker-in-docker.pdf?_ga=1.201074286.1163857995.1463474895
  • 6. © 2016 IBM Corporation Deep Learning on SoftLayerの事例のご紹介 クエリーアイ様 SoftLayer採用事例 App Storeのランキングに掲載された1年間の全アプリの各種データ、Twitter、Webページなどから、1時間後のアプリのラン キングを予測させるシステムをIBMのクラウド『SoftLayer』上に構築しました 6 概要  クエリーアイは2010年からApp StoreのアプリランキングとTwitterやニュースサイトやBlogなどからApp Store上のアプリへの個別リンクが時 間とともに増減する様子を追跡、データベース化しています。これらからアプリの売れ行きが各種情報の増減と相関性があることの研究も進め てまいりました。このデータの中から有用なデータを機械学習させることで、市場予測モデルを形成しました。このシステムは入力データとして過 去のアプリのランキング変動とアプリのダウンロードURLへのリンク増減変動を用い、予測として1時間後のランキングを出力します。今回の研 究では、この予測値と実際の市場の値との絶対平均誤差率が7.07%でした。  クエリーアイと名古屋大学大学院の研究グループでは、「SoftLayer」で利用できる物理サーバー上にGPU(NVIDIA Tesla K80)を搭 載して機械学習にかかる大幅な時間の短縮を図りました。 https://www-03.ibm.com/press/jp/ja/pressrelease/49300.wss ・・・欲しかったのは、GPUが搭載された物理サーバーです. 欲しいタイミングとコストとスピードのバランスでも決まるスペックなど こちらの条件に柔軟対応できるクラウドとなると 『SoftLayer』しかなかったんです. ークエリーアイ株式会社 水野政司CEO 参考記事 https://www.change-makers.jp/special/10987
  • 7. © 2016 IBM Corporation 2D/3D CAD on SoftLayerの事例のご紹介 NVidia様 SoftLayer採用事例 NVidia様のCADデモ環境にSoftLayerを採用していただきました。 7  http://www.nvidia.co.jp/object/vmware-trygrid-jp.html  上記サイトから登録すると、メールアドレスに2時間(最大48時間)有効なデモサイトログイン用アカウントが発行されます。  試せるアプリケーション例:Autodesk AutoCAD, Dassault Systèmes SOLIDWORKS, EsriArcGIS Pro, Siemens NX など 特徴: • クライアントOSが利用できるGPU環 境はSoftLayerのみ • サンフランシスコ、アムステルダム、シン ガポールから選択できる。これらは SoftLayer上に構築されています • 日本DCにもComing Soon! • 試すときは、レイテンシーをご確認の上 、デモしてください。