企業の生産性とクラウドの活用_202205.pptx

企業の生産性とクラウドの活用
オンプレとクラウドの選択基準
© 2022 NetApp, Inc. All rights reserved.
ネットアップ合同会社
ソリューション技術本部ソリューションアーキテクト部
井谷寛
2022年5月

v
目次
1. クラウド化やDXを推進する本当の目的とは？
2. クラウド活用の8つの判断軸
3. ネットアップによるハイブリッド・マルチクラ
ウドソリューション
4. Key takeaways
2

1. クラウド化やDXを推進する
本当の目的とは？
1.1. そのクラウド化、生産性はありますか？
1.2. 明確な目的(=収益向上)のないクラウド化は無
駄？
1.3. 何のためのDX？
3
日本人は「生産性」と「効率性」を混同していま
す。
例えば、誰も求めていない商品を「効率よく」作
ることは可能です。
しかし、売れない以上、「生産性」はゼロです。
生産性のないもののことを「無駄」と言うのです。
新・生産性立国論
デービッド・アトキンソン著
東洋経済新報社
(書籍より引用)

4
一般的に、お客様に付加価値の無い業務は組織の生産性
(ひいては日本のGDP)に貢献しません。
自社のサービスを作る際、開発の効率性や運用の効率性
を上げることは大事ですが、それによってビジネスが成
長できなければ生産性が高いとは言えません。
効率化で原価低減が出来ても、企業の体力(＝純利益)は
多少増えるかもしれませんが、直接的に未来の成長につ
ながるわけではありません。
クラウドを活用して誰も考えつかないような新しい仕組
みやサービスを提供し、もしくは画期的な仕組みで顧客
体験を向上させて売り上げが増えてはじめて生産性があ
ると言えます。
そのクラウド化、収益につながりますか？
逆にクラウド化することで、無駄な業務(クラウドの最
適化作業や継続的なセキュリティ対策)が増えていませ
んか？
1.1. そのクラウド化、生産性はあります
か？

5
目的と手段があいまいになりがちなクラウド活用
の例
• 出退勤システムや経費精算システムをSaaS化する
• メールサーバ、DNSサーバなどをSaaS化する
• 仮想基盤上のアプリをクラウドに最適化して移行す
る
これらは一般的に正しい判断だと考えられます。しかし、
本来の目的は何でしょうか。
生産性の無い作業から社員を解放し、新たなビジネスを
考えたり売り上げを上げることにリソースを投入するこ
とではないでしょうか。
しかし今の日本国内では、クラウド化でコスト削減する
ことが目的になっている企業が多いように感じます。
仮にIT支出が増えても、生産性が上がって企業が成長す
ることのほうが重要です。そしてそのために社員を無駄
な作業から開放する必要があります。
皆さんはクラウド活用によるコスト上昇の理由を正しく
経営層に説明できているでしょうか。
いま計画中のクラウド化、明確な目的がありますか？
1.2. 明確な目的(=収益向上)のない
クラウド化は無駄？

6
銀行業務がホストコンピュータ上のCOBOLで処理され
ていても、あるいはクラウド上でJAVAで処理されてい
ても、ユーザは全く興味がありません。
• 電子マネーにスマホで簡単にチャージ出来ることのほうが
重要です。
• 証券口座との連携の容易さや入出金の方法の多様性、手数
料の安さの方が重要です。
「技術負債」を解消するためのクラウド活用やDXの実
現は確かに重要です。あるいは、新しいビジネスの可能
性を探るためにとりあえずシステムをクラウドに移行し
てみる、ということも否定しません。
しかしビジネスは常に変化します。特定の領域はあえて
クラウドを使わないという選択肢も常に頭の片隅に残し
ておくことで、現場が白ける、もしくは押しつけのIT戦
略となることを防止できます。
貴社のDX戦略、本当の目的は何ですか？
生産性の議論をせず、効率性だけに焦点を当てていませ
んか？
1.3. 何のためのDX？

2. クラウド活用の8つの判断軸
2.1. その前に・・・
2.2. 企業の成長と共に変化する投資対象 (サービス or
資産)
2.3. クラウド移行戦略の6つのRを考える前に大
事なこと
2.4. どこから手を付けるか
2.5. クラウド活用の8つの判断軸
2.6. クラウドデシジョンフレームワーク
2.7. クラウドを活用する上で忘れがちな大事なポ
イント
2.8. ワークロードをクラウドに固定しない工夫が
必要
7

8
• 持ち家派 (戸建て)
• ペット(大型犬)を飼いたい
• 家族が多く子供も騒ぐので一戸建てのほうが良い
• 車のガレージがほしい
• 庭で畑作業をしたり、花を植えたい
• 親から相続した広い土地と家がある
• 賃貸派
• 転勤が多く、購入できない
• 独り身だからまだ不要
• 近所づきあいが苦手なので、賃貸マンションが楽
• 将来、家業を継ぐので地元に戻る
• 今後不動産価格は下落すると予測するので購入し
ない
みなさんはどちら派ですか？～個人の事情に即した住居の最適解～
2.1. その前に・・・・
正解は存在しない
しかし個人毎の最適解は存在する

9
オフィスコストとITコスト (※Work from home普及前)
2.2. 企業の成長と共に変化する投資対象 (サービス or 資産)
創業期
～10名程度
オフィスコス
ト
ITコスト
レンタルオフィス
・座席1席から契約可能
・会社登記もレンタルオフィス
例：WeWork、リージャス、他
財務・会計：
・ Excel管理
稼ぐITシステム：
・基本的に全てクラウド
社内IT：
・メール等はSaaS活用
・オンプレ機材は基本ゼロ
会社の状況急激な成長と現金の不足
銀行の与信枠が少ない場合、
キャッシュフローの改善や増
資が必要になる
成長期(1)
～100名程度
不動産賃貸オフィス
・経理や人事の固定席確保
・会議室や休憩スペース確保
→ 1人あたり8～10㎡の床面積
財務・会計：
・ SaaSサービスの活用
(弥生会計や勘定奉行シリーズ
など)
・自前のシステムが増えてくる
社内IT：
・メール等はSaaSを活用
・ SaaSでカバーできない部分で
オンプレミスのシステムが出現
与信枠の拡大によるキャッ
シュフロー改善
人の増員とオフィススペース
の拡張のいたちごっこ
成長期(2)
数百名以上
ビルの数フロアの賃借
・本社所在地の固定化
・増員によりオフィスがあちこち
に散在してしまう
財務・会計：
・ SAPなどを使った内製システム
の増加
・自社のビジネスに特化した独自
のシステムが必要になる
社内IT：
・メール等は引き続きSaaS
・独自システムが増え、オンプレ
増加
企業買収や合併などによるビ
ジネスの成長
新たな事業分野への参入によ
る投資の拡大
安定期
1000名以上
自社ビルの建設・取得
・ボリュームゾーンに自社ビル活
用
・人数の多少の増減は近隣の賃貸
ビルを活用
財務・会計：
・多種多様な業務に合わせた独自
システムの増大
・カスタマイズが増えていく
・クラウドからオンプレに戻すも
のが増加
社内IT：
・社内の要望に合わせて増加する
自前システム
地道な効率性の向上による利
益率の向上
既存ビジネスの変革(DX)に
よる業界内での生き残り

10
オフィスコストとITコスト (※Work from home普及前)
(続き) 2.2. 企業の成長と共に変化する投資対象 (サービス or 資産)
オフィスコス
ト
ITコスト
レンタルオフィス
・座席1席から契約可能
・会社登記もレンタルオフィス
例：WeWork、リージャス、他
財務・会計：
・ Excel管理
・基本的に全てクラウド
社内IT：
・メール等はSaaS活用
・オンプレ機材は基本ゼロ
不動産賃貸オフィス
・経理や人事の固定席確保
・会議室や休憩スペース確保
→ 1人あたり8～10㎡の床面積
財務・会計：
・ SaaSサービスの活用
(弥生会計や勘定奉行シリーズ
など)
・自前のシステムが増えてくる
社内IT：
・メール等はSaaSを活用
・ SaaSでカバーできない部分で
オンプレミスのシステムが出現
ビルの数フロアの賃借
・本社所在地の固定化
・増員によりオフィスがあちこち
に散在してしまう
財務・会計：
・ SAPなどを使った内製システム
の増加
・自社のビジネスに特化した独自
のシステムが必要になる
社内IT：
・メール等は引き続きSaaS
・独自システムが増え、オンプレ
増加
自社ビルの建設・取得
・ボリュームゾーンに自社ビル活
用
・人数の多少の増減は近隣の賃貸
ビルを活用
財務・会計：
・多種多様な業務に合わせた独自
システムの増大
・カスタマイズが増えていく
・クラウドからオンプレに戻すも
のが増加
社内IT：
・社内の要望に合わせて増加する
自前システム
会社の状況急激な成長と現金の不足
銀行の与信枠が少ない場合、
キャッシュフローの改善や増
資が必要になる
与信枠の拡大によるキャッ
シュフロー改善
人の増員とオフィススペース
の拡張のいたちごっこ
企業買収や合併などによるビ
ジネスの成長
新たな事業分野への参入によ
る投資の拡大
地道な効率性の向上による利
益率の向上
既存ビジネスの変革(DX)に
よる業界内での生き残り
自前で持たず、サービスを
利用
サービス利用は高価になっ
てしまうため、自前主義に
転換
企業の状況によって最適解が変化する
(成長期か安定期か、財務状況が健全か、etc)
創業期
～10名程度
成長期(1)
～100名程度
成長期(2)
数百名以上
安定期
1000名以上

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• 移行後の具体的な効果はどう測定するか？
• 想定外のクラウドコストや運用負荷が増えた場合の対処は？
• オンプレへの切り戻しの判断条件は？ (片道切符？切り戻し条件を事前に定義する？)
• ネガティブな状況に陥っても、クラウド化を強行するシステムはどれか？
• そもそも、何のためのクラウド移行？生産性は向上するか？
Rehost, Replatform, Repurchase, Refactor, Retire, Retain
2.3. クラウド移行戦略の6つのRを考える前に大事なこと

12
※ とある都市型小売企業の例
• ホストコンピュータ(技術負債？)を捨ててフルク
ラウド化
• 2008年にコンサルファームから転職してきた人がIT改革を推
進
• 2012年から段階的にクラウドに移行
• 2017年に全システム例外なしのフルクラウド化を完了
• 内製化の推進
• 社員にプログラミングを学習させ、内製化率を増やす
• IT部門も増員
• 2022年現在・・・
• 業績低迷により2021年12月、他社に買収されることが発
表された
• コロナ前から売り上げは振るわず、そしてその後の巣ごもり
需要を取り込むこともできなかった
• 長期的に低迷し、利益率が1%を切っていた時期もあった
というのも・・・
(続き) 2.3. クラウド移行戦略の6つのRを考える前に大事なこと
本来の目的である売り上げ向上に結びつけられなかった

13
• 収益につながる攻めの投資＝承認されやすい
• 既存のシステムに対する守りの投資＝コストダウンが求められる。
※ 守りの投資に関しては、そもそも「手を付けない」ことが正解な場合もある。手を付けることで人的リソースが取られるため。
(1) 企業体力をつけるために、効率化してコスト削減し、利益を出したい・・・守りの投資に人とお
金を投下
(2) 利益は十分出ているので、ビジネス変革や成長のための投資を考えたい・・・攻めの投資に人とお
金を投下
2.4. どこから手を付けるか
変革のための投資
(直接的な利益をすぐに生まない)
成長のための投資
(期待される利益を生みだす)
維持のための投資
(現状の利益を継続する)
変革
成長
維持
攻めの投
資
・自動運転、スマートシティ
・AIを使った創薬ビジネス
・量子コンピュータを使った新しいサー
ビス
・SNS広告・マーケティングへの投資
・農業の自動化・コンピュータ管理シス
テム開発
・IoTを実装したスマートマンションの開
発
・再配達を減らすための宅配便とLINEの
連携
・百貨店のオンライン接客のためのシス
テム開発
・電子メールシステム
・受発注・財務・会計システム
守りの投
資

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複数の視点から総合的に判断
(コストが上昇してもクラウドを活用するべき箇所はどこなのか、自社を分析することが大事)
2.5. クラウド活用の8つの判断軸
利用が一時的なもの
か
(計算リソース/
ストレージリソース)
生産性・売り上げへ
の
貢献があるか
作業効率性が
向上するか
原価低減や利益確保
が喫緊の課題か
キャッシュフローを
改善したいか
顧客価値に結び付く
か
(喜んでもらえるか)
そのビジネスの
成長が予測できるか
社員のモチベーショ
ン維持や優秀な人材
確保に
つながるか
「技術負債」を
解消したいか
 経営層に稟議を上げる際に、目的と判断
軸を明確化することで許可が下りやすく
なる。
 生産性に貢献しないものでも、必要なも
のは必要と理論武装する。
 プライオリティをつけて対象を絞り込ん
で立案する。

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判断軸・基準 Yes No
実証実験段階である。クラウドを活用オンプレミスを活用
短期間に大量のリソースが必要。
(災害対策システムや、新車を作るための衝突・構造解析の用途)
クラウドを活用オンプレミスを活用
長期間に大量のリソースが必要。
(自動走行の試験で集めた各種データを長期間保存しなければなら
ない)
オンプレミスを活用
※ DropboxのインフラがAWSからオンプレに戻っ
た例も。
クラウドを活用
サービスの継続性が読めない。
(オンラインゲームなどは半年でサービス終了することもある)
ビジネスの成長が読めない。
(PayPay祭りやポケモンGoで膨大な負荷が発生した時のよう
に・・・)
社内IT部門が利用者視点に欠け、スピード感がないクラウドを活用オンプレミスを活用
自社のビジネスの差別化を、既存のクラウドサービ
スで実現できない。
オンプレミスを活用クラウドを活用
運用が手間なわりに、それ自体が価値を生み出さな
い。
(メールサーバやDNSサーバ等)
※ SaaSサービスに移行
自社の財務基盤が安定し、IT固定資産を所有する余オンプレミスを活用クラウドを活用
これらの複数の軸で総合的に判断
2.6. クラウドデシジョンフレームワーク
判断の例なので、これが正解というわけではあ
りません。
もう少し具体的
に・・・
期間で判断
付加価値で
判断
自社の財務
状況で判断
俊敏性で
判断

16
クラウドを活用しても、直接的な新たな売り上げ増
につながらず、クラウドとオンプレで運用コストに
差が無い。
オンプレミスを継続
※ クラウド化する工数のほうが大きくなる場合も
あるため
クラウド移行時に、クラウドに合った最適化をする
ための工数を許容できない。
※ 単なるリフトアンドシフトはコストも運用工数
も増えるだけの結果となる。
クラウド化した後に、経営層が社員一人一人の役割
の変化をきちんと認識させられない。
※ 例えばデータベースのチューニング作業に生産
性は無い。Oracle Cloud Autonomous
Databaseを使うなどサービスを活用して社員
を生産性のある業務にシフトさせられないので
あればオンプレミスを継続。
クラウドサービス活用による生産性向上は期待でき
るが、クラウドコストが高くなりすぎて、利益が大
幅に削られてしまう。
※ 一度クラウドに移行しても、すぐに戻れるよう
にする。
※ ITベンダーに払ったコンサル費用や移行・検証
費用をサンクコストと捉えて、オンプレミスに
戻る
※ クラウドコストが高くならないように事前に対
策せずにクラウド化するのは単なる無謀
これらの複数の軸で総合的に判断
(続き) 2.6. クラウドデシジョンフレームワーク
工数対効果
で判断
社員の意識
改革の可否
で判断
単純コスト
で判断
りません。

17
• どこかでオンプレミスに戻したほうがTCOで鑑み
ても安価になるタイミングがある
• 逆に安価なオンプレミスのストレージを捨て、オ
ンラインストレージに大きなお金を払うほうが正
解の場合もある
例：
 トラブルが続き、なかなか安定しない
 メーカーサポートや社内情シスが頼りない
• クラウド化して終わりではない。
クラウド上のシステムは継続的な最適化が必要
 オンプレミスよりも工数のかかる作業が多い
a. 継続的なライトサイジングとセキュリティ対策
b. ゾンビインフラストラクチャの排除
c. 使用コミット割引または削減プランの活用
d. 電源オン/オフポリシーの作成と適用
e. スポットインスタンスやプリエンプティブルVMなどの低
コストの計算リソースオプションの活用
f. ブロックストレージのスナップショット開放
 放置すると課金が膨れ上がるため、オンプレより厄介。
 自動化なしのオンプレからの単純移行は自滅行為。
そのシステム、本当にクラウドに置きっぱなしでいいですか？？
2.7. クラウドを活用する上で忘れがちな大事なポイント
プラン価格（月、5年）
Business 180万円/月、
10800万円/5年
Business Plus 300万円/月
18000万円/5年
Enterprise 420万円/月
25200万/5年
1000人規模の企業で
某オンラインストレージを利用した例 (定価)
ちなみに、、、
NetAppで解決できま
す。(後述)

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実証実験段階である。クラウドを活用オンプレミスを活用
短期間に大量のリソースが必要。
(災害対策システムや、新車を作るための衝突・構造解析の用途)
長期間に大量のリソースが必要。
(自動走行の試験で集めた各種データを長期間保存しなければなら
ない)
※ DropboxのインフラがAWSからオンプレに戻っ
た例も。
サービスの継続性が読めない。
(オンラインゲームなどは半年でサービス終了することもある)
ビジネスの成長が読めない。
(PayPay祭りやポケモンGoで膨大な負荷が発生した時のよう
に・・・)
社内IT部門が利用者視点に欠け、スピード感がないクラウドを活用オンプレミスを活用
自社のビジネスの差別化を、既存のクラウドサービ
スで実現できない。
オンプレミスを活用クラウドを活用
運用が手間なわりに、それ自体が価値を生み出さな
い。
(メールサーバやDNSサーバ等)
※ SaaSサービスに移行
自社の財務基盤が安定し、IT固定資産を所有する余オンプレミスを活用クラウドを活用
オンプレミスに戻したほうが効率的になる時期・タイミングがある
(続き) 2.7. クラウドを活用する上で忘れがちな大事なポイント
• 仮に新車開発サイクル(フルモデルチェン
ジ)が6年サイクルだとしても、6車種、8車
種が存在していれば、継続的に大量の計算
リソースが必要になる。
• 開発プロジェクト単位の最適ではなく、全
社最適を考えるとオンプレミスのほうが安
い可能性が高い。
• モバイルアプリによる決済サービスでキャ
ンペーンを打つ回数が低下し、利用者数や
決済のトランザクション数が落ち着いてき
た場合は、オンプレミスに同等の仕組みを
作ったほうが良い場合も。
• 新しいSaaS/PaaSのサービスを使わなくて
も、最先端の技術を簡単にオンプレミスで
構成できるようになると、クラウドに置い
ておく必要性が薄れる。
りません。

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モチベーション(2) －課金面
• クラウドでAI/MLを実行していたが・・・
• オンプレにGPUを搭載したサーバを購入することでコスト効果
を向上
• 適所適材でオンプレとクラウドを使い分ける
事例
サイバーエージェントが、Kubernetesベースの「AI 学習基盤」
に NetApp AFF A800とTridentを採用しコストパフォーマンス
を4倍に
https://www.netapp.com/ja/pdf.html?item=/ja/media/28675-cs-cyber-agent.pdf
『サイバーエージェントでは、Google Cloud Platform（GCP）上にAI 学
習基盤を構築し、ここに学習用データを集約してAIモデルの開発を行って
きました。しかし、開発要求の高まりとともにクラウドコストの増大が
深刻な問題になりつつありました。』
『新しい「AI 学習基盤」は2020年12月に稼働を開始しました。 (中略)
NVIDIA A100はGCP上で利用しているGPUの2倍の性能を発揮します。
また、5年間の運用を見通したときのコストは半減できる見通しです。
新しいAI 学習基盤は、4倍のコストパフォーマンスを実現するのです』
『投資対効果やレイテンシを勘案しながら、目的に応じて最適なデータ配置
モチベーション(1) －システムの年齢・寿命面
開発期 - CLOUD
頻繁なシステム変更やリソース追加が必要になるの
で、クラウドを活用。
成長期 - CLOUD
継続的な拡張や機能追加があるので、クラウドを継
続。
成熟期 - On-Prem
システム変更が落ち着いてきて、クラウドリソース
の変動も少なくなってくるので、クラウド上に置く
必要性が薄れる場合がある。利益率を改善するため
にも、オンプレに戻せるものは戻す。
縮小期 - On-Prem
サービスの利用者が減ってきて、ワークロードは低
下し続ける。これによる継続的なクラウドインフラ
の最適化には工数がかかってしまうため、オンプレ
のままでサービス終了日まで使い続ける。
オンプレ回帰の2つのモチベーション
2.8. ワークロードをクラウドに固定しない工夫が必要
クラウ
ド
クラ
ウド
オンプ
レ
オンプ
レ

(1) 測定が重要
• 工場で生産ラインの機械に投資する場合
 数億円する機械を購入すると、その稼働率は測定している
はず。
(使わずに遊ばせているなら、機械購入以外の選択肢もあるため。)
• IT分野での投資の場合
 それがオンプレかクラウドかにかかわらず、稼働率やキャ
パシティサイジングが適切かチェックしないと無駄が膨れ
上がる。
 クラウドではチリツモで数百万円の無駄はすぐに発生する。
(2) ワークロードの再配置・最適化を行う
• 今期の業績が悪く、経費を削減して利益を出したい、
もしくは
オンプレミスの基盤にリソースの余裕がある
 本当にクラウドで動作しなければならないものだけを残し
て、それ以外はオンプレミスに戻すしてコストを効率化す
る。
20
継続的な測定により、最適なITインフラを模索
(続き) 2.8. ワークロードをクラウドに固定しない工夫が必要
稼働率の測定
稼働率の測定

3. ネットアップによる
ハイブリッド・マルチクラウドソ
リューション
3.1. ネットアップがお手伝いできる3つのこと
(1) データのアクセシビリティ向上
(2) IT環境のポータビリティ
(3) ITリソースの見える化とコスト最適化、セ
キュリティ対策
21

22
オンプレミスでもクラウドでも利用できるデータマネジメントソリューション
3.1. ネットアップがお手伝いできる3つのこと
ITリソースの見える化と
コスト最適化、セキュリティ
対策
• データの場所に依存しない透過的か
つ高速なデータアクセス (ストレージ
キャッシュ技術)
• 高速なストレージと低速なストレー
ジ(=オブジェクトストレージ)の透
過的な使い分け (データの自動階層化技術)
• 複数のクラウドから同時にアクセス
可能なストレージの利用
• オンプレ基盤の利用リソースの見え
る化
• クラウドコストの見える化と、
無駄なクラウドリソースの見える化
• クラウドコストの自動最適化 (IaaS領
域)
• クラウド環境のセキュリティ対策
• 仮想基盤をオンプレとクラウド間で
移行・複製するソリューション
NetApp SnapMirror, Cloud Volumes ONTAP,
Veeam Backup and Replication
• コンテナ化されたアプリケーション
を、クラウド間で引っ越し・複製す
るソリューション
• オンプレに存在する大容量のデータ
を簡単かつ低コストでクラウド上に
複製するソリューション
IT環境のポータビリティ
データのアクセシビリティ向
上

23
データのコピーや移動をしなくても、最適なパフォーマンスを実現 (プロトコル：NFS/SMB)
データの場所に依存しない透過的かつ高速なデータアクセス (ストレージキャッシュ技術)
Data center
NetApp Cloud Volumes ONTAP
cache
NetApp FlexCache
• WANの帯域不足やネットワーク
遅延への対処
• ファイル単位ではなく、必要な
ブロック単位のキャッシング
NetApp FlexCache
• オンデマンドで利用できるクラウ
ド計算リソースを活用したデータ
分析・計算
• ピーク時や繁忙期のみクラウドを
利用
• データはオンプレミスから移動し
ない
• 必要なデータはONTAP間で自動
的にキャッシングされる
Cloud Tiering
自動階層化機能
ホットデータ
コールドデータは単価の安い
オブジェクトストレージに自
動で移動させ、ストレージ容
量を節約
Branch office
Public cloud
上

24
(1) 世界中のクリエータによる
CG制作
• 24時間、365日、どこかの国で作業が
行われている
• データソースは1か所に配置しておき
たい
• レンダリングなど時間のかかる作業は
ローカルで高速に行いたい
• 編集・修正が終わって利用頻度の下
がったデータは自動的に大容量低速ス
トレージに階層化し、普段使うスト
レージに空きを自動で作りたい。
ソリューションの構成：
ONTAP、FlexCache、Cloud Tiering
(2) CADによる3D図面の作成作
業
• 日本各地や海外に事業所が存在し、
データ量の大きな3D図面を扱う
• 変更や修正などを様々な拠点・工場か
ら行う
• データの移動が煩雑なので、1か所に
最新データを保持したい
(複数のデータソースを扱うのは煩雑)
ONTAP、FlexCache、 Cloud
Tiering
(3) クラウド上でCAEなどの解析
処理
• オンプレミスの計算リソースでは足り
ないので一時的にクラウドの計算リ
ソースを使いたい
• データを選別して必要なデータだけを
クラウドに移動するのは手間
• オンプレミスにあるデータをクラウド
上から高速にアクセスさせたい
• オンプレミスのストレージの物理コス
ト、運用コストも削減したい
(データが増えてもストレージの拡張作
業はできるだけ行いたくない)
Cloud Volumes ONTAP、FlexCache、
Cloud Tiering
3つの活用シーン
FlexCache / Cloud Tieringの活用例データのアクセシビリティ向
上

NPS = NetApp Private Storage
複数のクラウドから同時アクセス可能なストレージの利用
Equinix Fabric TM
AWS Azure GCP
・Why NPS with Equinix?
NPS認定コロケーション設備
・Advantage
1. マルチクラウド接続環境の提供
AWS/Azure/GCP/IBM Cloud etc.
2. 低遅延かつ広帯域な接続環境
3. Worldwideのコロケーション提供
IBM
25
上

26
私たちのハイブリッドマルチクラウド環境に導入されている Data Fabric の最も重要な価値は、
プライベートクラウドからパブリッククラウドへのワークロードの移動に際し、利用者であるサ
イエンティストが「データがどこでも常に利用可能である」ことを知っている環境を実現した
ことです。
アストラゼネカ社グローバルインフラストラクチャ担当ディレクター, スコットハンター氏
先進事例: 創薬におけるデータ活用ハイブリッドマルチクラウド AZ Cloud
ハイブリッドマルチクラウド: AZ Cloud
自社
設備
生体
分子
薬物
情報
抗原
解析
基礎
研究
治験
情報
臨床
試験
Data Fabric（データ活用プラットフォーム）
創薬に携わる各分野の科学者
計算処理ワークロードがどんな環境にあってもデータは常に利用可能に

27
3.1. ネットアップがハイブリッド・マルチクラウド環境でお手伝いできること
対策
る化
域)
上

28
NetApp SnapMirror and/or Veeam Backup and Replication
仮想基盤をオンプレとクラウド間で移行・複製するソリューション (1) IT環境のポータビリティ
仮想基盤の移行先／災害対策先（従量課金）
Customer VPC
Subnet Private Service Access
Shared VPC
Subnet
...
Cloud
Build
Cloud
SQL
VMware Engine
Private Cloud
ESXi
VMware Engine
ESXi
VMware Engine
ESXi
VMware Engine
NSX
Segment
オンプレミス環境
Subnet
Private Connection
(VPC Peering)
Cloud Interconnect
Cloud VPN
Firewall
Table
Google Cloud VMware Engine Service
SDDC Management
Resources
オンプレ仮想基
盤ストレージ
オンデマンドで
1-2時間程度で利用可能
ストレージ機能レプリ
ケーション
(SnapMirror)
※ Veeamソリューションなど
で複製することも可能
NFSデータストア
(vmdk, vmxファイル
等)
Data
(VMDK)
OS
(VMDK)
Data
(VMDK)
OS
(VMDK)
外部データストアのNFSマウント
※ 技術的にはiSCSIマウントも可能だが、
iSCSIは検証用途に限る。(2021年7月時点)

• NetApp SnapMirrorでの複製に
インターネットVPNを利用可能
(回線コストを安くできる)
• Transit Gatewayは必須ではな
い。(構成によっては必要な場合
も。)
29
AWSもデータストア用途でAmazon FSx for NetApp ONTAPを利用できるようになります。
(2022年2月現在、Private Preview)
仮想基盤をオンプレとクラウド間で移行・複製するソリューション (2) IT環境のポータビリティ
AWS Cloud
Availability Zone 1
Customer Subnet 1
Elastic Network
Interface
Availability Zone 2
Customer VPC
Customer AWS Account
Managed by
AWS
Corporate
data center
On-prem
Storage
VMware Cloud on AWS VPC
Private subnet
VMware Cloud on AWS Account
(Managed by VMware)
AWS Direct Connect
AWS Site-to-Site VPN
FSx for ONTAP
Node2
Customer Subnet 2
ESXi
ESXi
ESXi
Elastic Network
Interface
FSx for ONTAP
Node1
データ同
期
VMware Managed
Transit Gateway

30
• VMware Cloud on AWS: New Region, External Storage and Purchasing Options
https://blogs.vmware.com/cloud/2021/12/01/vmware-cloud-on-aws-going-big-reinvent2021/
• Azure NetApp Files Datastores for Azure VMware Solution is coming soon
https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/azure-netapp-files-datastores-for-azure-vmware-solution-is-coming-soon/
• Google Cloud VMware Engine with NetApp Cloud Volumes Service
https://www.netapp.com/google-cloud/google-cloud-vmware-engine-registration/
vSAN以外の選択肢 - NFSの外部データストアへの対応
VMware as a service (VMC/AVS/GCVE)のデータストア用途にNetAppを活用
各クラウドでプライベートプレビューを募
集しています。
詳細はお問い合わせください。

31
Astra Control Service (2022年2月時点で、Google Cloud <-> Microsoft Azure間で利用可能)
Kubernetes環境をクラウド間で引っ越し・複製するソリューション IT環境のポータビリティ
On-Premises
NetApp Data Fabric
A A A A
Google Cloudの
Big Queryを使いたい！
Kubernetes CSI driver
(Astra Trident)
アニメーション有
り

32
NetApp Data Fabric
A A A
Google Cloudの
り

33
NetApp Data Fabric
A A A
Google Cloudの
り

34
NetApp Data Fabric
A A A
Google Cloudの
セットで移行ーコンテナ環境・構成とユーザデータ
永続ボリュームのバックアップ・リストアツールとしても
利用可能
り

35
• 3つのテクノロジー
• NetApp SnapMirror：ネットアップのストレージOSの機能
• NetApp Cloud Sync： SaaSサービス (高機能・高速かつ低コストで、異なるタイプ(CIFS <-> S3など)のストレージ間の相互
データ複製も可能)
（Cloud Syncのデモ動画が、スライド後半の「関連セッション」に記載されているのでご覧くだ
さい)
• NetApp XCP ：ホストインストール型のデータ移行ソフトウェア。NFS/CIFSに対応。
(NetAppにコピーする際は無償だが、無償ライセンスキーが必要)
• オンプレミスのデータを各社クラウドに簡単に複製 (AWS/Azure/Google Cloud/その他)
• クラウドからのコピーバックも差分転送
SnapMirror:
ブロック差分転送
Cloud Sync, XCP:
ファイル・オブジェクト単位の差分転送
Cloud Syncの機能比較、価格比較
https://cloud.netapp.com/cloud-sync-comparison
オンプレの大容量データを簡単かつ低コストでクラウド上に複製する技術 IT環境のポータビリティ

36
• 移行ツールの特性を調べるため、オンプレ to オンプレでコピーを行っています。
• 読み取り元のDISK構成をSAS/SSDなど変更してテストしています。(グラフのSAS/SSD表記は移行元ストレージタイプを表していま
す。)
• 並列度などの各種条件を変えてどこまで性能を出せるか、少し複雑なテストをしています。
• ディレクトリ数やファイル数の多いスモールファイルのテスト結果もあります。robocopyとの比較もあるので、お問い
合わせください。
移行ツールの性能特性－テスト条件等の詳細はBLOGに記載 https://www.storage-channel.jp/blog/nfs-large-file.html
参考: NFSデータ移行性能比較 (rsync vs Cloud Sync, XCP) IT環境のポータビリティ
4.7倍 5倍

37
• オンプレストレージをEquinixデータセンターに持ち込み、Direct Connectを経由してCVOにデータ移行
を実施
• CVOのインスタンスサイズやEBSのタイプを変えて、ボトルネックを解消しながら順々にテスト実施
• 移行ツールはXCPとCloud Syncを利用。(ラージファイルで性能差が少なかったため、XCPの結果のみ記
載)
Cloud Sync/XCPを利用。移行元はFASストレージ、移行先はAWS上のCVO（Cloud Volumes ONTAP）
https://qiita.com/kan_itani/items/1898ddd3b05e8d0fae50
参考: オンプレ to クラウドのデータ移行性能の測定 (1 or 10GbpsでAWSと接続)
No. インスタンス回線速度
EBS構成
(gp2 or st1)
転送レート
(Mbytes/s)
CPU使用率
(CVO)
備考
(1) m5.xlarge 1Gbps gp2 500GB x1 120 MB/s 50-70%
1Gbps回線ネック。gp2のバーストクレジットが無くなるとさらに半分程度ま
で性能が落ちる
(2) m5.xlarge 10Gbps st1 1TB x2 250-300 MB/s 60-70%
EBSネック。st1のバーストクレジットが無くなるとそのボリュームサイズ本来
の速度になる
(3) m5.xlarge 10Gbps gp2 1TB x4 未テスト未テスト CVOのCPUネックになる可能性大
(4) r5.2xlarge 10Gbps gp2 8TB x1 260 MB/s 30-45% EBSネック
(5) r5.2xlarge 10Gbps gp2 1TB x4 580 MB/S 65-75%
r5.2xlargeインスタンスのEBS 帯域幅ネック。AWSのマニュアルでは最大
4,750Mbps(≒593MB/s)と記載有
(6) r5.2xlarge 10Gbps st1 1TB x4 250-300 MB/s 30-45% st1を4つ束ねても性能向上しない。平均250 MB/s程度。
(7) r5.12xlarge 10Gbps gp2 2TB x2 530 MB/s 10-14% CPU負荷は低く、EBSネック
(8) r5.12xlarge 10Gbps gp2 1TB x4 680-720 MB/s 16-17%
EBSネック。r5.12xlargeのEBS帯域幅は9,500Mbpsのため、gp2 1TB x8に
すれば1187MB/s(≒9500Mbps)まで出る可能性があり、10Gbpsを使い切れる
と想定

38
対策
る化
域)
上

39
• オンプレにあるITインフラの規模と空き状況を把握したい
• CPU、メモリ、DISKなどのリソースがどのくらい余力があるのか、あるいは不足
しているのか、タイムリーかつ簡単に確認したい
• 保守切れリプレース時のコスト感を把握したい
• 次のリプレースで買い替える際に、どれくらいの規模の投資が必要か検討する元
データが欲しい
• リプレースせずクラウドに移行した場合に、クラウド側のコストを試算するため
の元データが欲しい
• 現在の基盤における課題を把握したい (主に性能面)
オンプレ基盤の利用リソースの見える化
Cloud Insights (SaaS, 有償)
 自動で蓄積される統計情報をもとに、主観を排除した判断が瞬時に行える。
 各ベンダー（サーバ・ストレージ・ハイパーバイザー等）に依存せず、横串しで過去の利用状況をグラフ化。
 クラウド化を検討しているシステムがあれば、そのクラウドサイジングのための元情報にも利用可能
(CPUコア数、メモリ数、ストレージ容量、必要なIOPSとスループットなどを洗い出せる。実環境の実績データからサイジングできる)
Cloud Insightsを活用
 SaaSサービスで利用開始・停止が容
易。
 設定も超簡単。
対策
【課題】

40
どの基盤にどれくらいのリソースがアサインされているか
利用されているリソースの比率はどのくらいか、負荷は高いか、etc
Cloud Insights - 仮想基盤の利用状況をWeb UIで参照
• 複数の基盤が存在すれば、基盤単
位で表示可能。(まとめた表示も
可能)
• 数分単位で最新情報が反映される
対策

41
比率ではなく、利用している(＝割り当て済み)リソースの量でも抽出可能
Cloud Insights - 仮想基盤の利用状況をWeb UIで参照
割り当てリソース量
(817 vCPU) 閾値を自分で自由に決められ、
値を超えるとオレンジ or 赤に色が
変わる
対策

42
• クラウドを使い始めたが、想定外の課金が重くのしかかって
いる。
• 現場が新しいことにチャレンジしているので水を差したくな
い。
• しかしクラウドを使い続けるだけのメリットがあるのか疑問
を持ち始めた。
• 費用対効果をすぐに求めるつもりはないが、何にどれくらい
のコストがかかっていて、削減余地があるのかを知りたい。
クラウドコストの見える化、無駄なクラウドリソースの見える化
Cloud Insights (SaaS, 有償)
 過去の性能情報やリソース使用状況をグラフ化 (リソース使用量・使用率で算出)
CPU,メモリなどのオーバーサイジングを抽出／無駄なクラウド利用を抽出(DISKなど) ／ゾンビインフラスト
ラクチャを特定
Spot Cloud Analyzer, Ocean Insights (共にSaaS, 無償)
 クラウドコストの分析／コストの削減余地の可視化 (金額ベースでの算出)
 使用コミット割引または削減プランを活用をした際のコスト比較を表示 (スポットインスタンスやプリエンプティブVMなど低コスト計
算リソース活用による削減も試算)
 既存のKubernetes環境に接続して、オーバープロビジョニングの発見やどれくらいコスト節約できるかを確認
Cloud Insights,
Spot Cloud Analyzer,
Spot Ocean Insights を活
用
対策
【課題】

43
m5.4xlarge全体のうち、CPU負荷の少ないインスタンスのvCPU 240個は、コア数削減の検討が必要
(※ピーク時のためにCPUを遊ばせておくのは無駄なため、Load Balancerと連携したオートスケール機能などを活用する実装に変更する
必要がある。)
Cloud InsightsでCPU負荷の低いインスタンスを抽出
m5.4xlargeは16
vCPUs
vCPUの削減余地あり。
半分にすれば
年間数百万のコストダウ
ン。
青い “m5.2xlarge” もかなりの数を占めているので、削減の余地あ
り。
※ そもそもidle timeの多いインスタンスをクラウド上に放置しているのが無駄。
※ 動的にスケールアウトする仕組みがないアプリケーションはクラウドに持っ
てこないのが得策。
※ 既存アプリを改変してスケールアウトに対応させること自体は否定しないが、
それが工数対効果があるのか、生産性に結び付くのかも検討が必要。
CPU負荷20%以下を抽出
ここに注
目
対策

44
オンプレ仮想基盤もクラウドも横断的に一覧形式で抽出
Cloud InsightsでCPU負荷の低いインスタンスを抽出 ITリソースの見える化と
対策

45
クラウドを触わったことがない経理部門でも操作できる簡単なUI
ー無駄を記録・見える化
Cloud InsightsでCPU負荷の低いインスタンスを抽出 ITリソースの見える化と
対策
1週間前からCPU使ってないですね？
もっと最適化の必要ありますよね？
※ オンプレなら問題にならないことも、クラウドでは
お金に直結

46
※ Spot Cloud Analyzerは「関連セッション」に記載されたセッションをご覧ください。
Spot Ocean Insightsを使ったKubernetes環境のコスト分析 ITリソースの見える化と
対策

• Cloud Analyzer等でコストを分析した後、具体的にアクションを
起こしたい
• 手動でのコスト最適化は非現実的
• クラウドの利用規模が大きく構成変更が日常的に行われているため
• コンピュートリソースの利用状況に応じて、自動でコストダウンで
きないか
47
コスト削減できなければ無料のソリューション
クラウドコストの自動最適化 (IaaS領域)
Spot Eco,
Spot Elastigroup,
Spot Ocean を活用
Spot Eco
 リザーブドインスタンスを自動で買い付け・売却して自社環境に当てはめるファイナンスソリューション。
 オンデマンドインスタンスとして稼働している仮想サーバに、自動買い付けしたリザーブドインスタンス使用権を割り
当てることで、課金を削減。
Spot Elastigroup
 負荷状況に応じてインスタンスを自動的にスケールアウト・スケールインするソリューション。ロードバランサーサー
ビスなどと連動する。
 事前に定義したポリシーに基づいて、インスタンスの比率(オンデマンド vs リザーブド vs スポット)を自動調整し、コ
ストを最大90%削減。
対策
【課題】

48
後半に記載の関連セッションに加えて、以下のサイトからも確認できます。
https://www.storage-channel.jp/netapp-tech-community
Spot製品群についての紹介動画 ITリソースの見える化と
対策

49
• DevOpsチームとセキュリティチームの摩擦を回避したい
• 高速なアプリケーションの展開 vs 慎重なセキュリティ対策
• クラウド活用のメリットであるTime to marketが失われている現状
の改善
• クラウドのセキュリティ対策も自動化したい (DevSecOps化)
• セキュリティ脅威の検出、分析、優先順位付けの自動化
• クラウドの設定変更が環境全体に与える影響を監視および分析
• 専任のクラウドセキュリティエンジニアを配置せずとも効率的な管理
クラウド環境のセキュリティ対策が正しいか、ベストプラクティスに則っているかのチェックと可視化・およ
び修正
クラウド環境のセキュリティ対策
Spot Securityを活用
対策
Spot Security (SaaS, Private Previewは終了し、2022年6月時点で利用可能)
 ベストプラクティスに準拠しているかの自動チェックとアラート通知
 過去の対策履歴の記録
 対策の進捗を確認できる件数のグラフ化
https://spot.io/blog/announcing-spot-security/
【課題】

50
https://spot.io/products/spot-security/
Spot Securityが対応するクラウドサービス
Amazon Simple
Queue Service
Amazon EC2
AWS Lambda
Amazon Simple
Email Service
Amazon RDS
AWS CloudTrail
AWS
CloudFormation Amazon Route53
Amazon VPC
Application load
balancer
(Elastic Load Balancing)
AWS Identity &
Access Management
Amazon Redshift
対策

51
優先順位別のリスク表示
クラウド環境のセキュリティ対策－ Spot Security
パスワードポリシーの
警告
疑わしいプロセスの警
告
DISK暗号化の警告
データベースサービス
の問題
対策

52
IAMの問題、EC2の問題、RDSの問題、CloudTrailの問題、etc…
クラウド環境のセキュリティ対策－ Spot Security ITリソースの見える化と
対策

53
3種類の修復手順の提示 - AWS CLI, AWS Console, Python
対策

54
ネットワークView (通信許可設定の可視化)
クラウド環境のセキュリティ対策－ Spot Security
外部への通信許可
内向きの通信許可
対策

55
ポリシーView
－現時点だけでなく過去の設定も記録しており、時系列でのポリシーの変更履歴を遡及できる
対策

56
マネジメント層への報告用に過去の履歴を記録
セキュリティリスクの対処状況－ Spot Security ITリソースの見える化と
対策

57
57
対策
る化
域)
上

58
クラウド活用に正解は存在しない
• 正解はないが、企業ごとの個別の最適解は存在する
• その企業の財務状況や業績によって、最適解が変化する
• 「やっぱりやめた」も大事。
(無駄に突き進まない、退路を断たない。クラウド活用は手段であり目的ではない。)
クラウド活用やDX推進の本来の目的を忘れない
• 何のためにどのシステムに手を入れるのか
• 生産性の向上や顧客価値の向上が無いのであれば、アプリのコンテ
ナ化やKubernetesの活用は無駄な作業となることも
(現在の環境に手を入れないことが正解の場合もある)
• 盲目的なクラウド活用は避ける
適所適材のハイブリッド・マルチクラウド化
• 両者の良いところどりをするための、ハイブリッドソリューション
• 本業に集中するために、ネットアップのクラウド最適化ソリュー
ションは必須
• オンプレもクラウドも測定することで最適化を目指す
• クラウド化のタイミングだけでなく、クラウドから戻すタイミング
も計画する
4. Key takeaways
クラウド化で無駄な作業を減らし、現場に出よう。業務
改革しよう。
「ANAの社内DX - 3つの成功事例」
https://www.sbbit.jp/article/bitsp2/73441
※ NetAppの事例ではありませんが、非常に参考になる内容です。

59
クラウド活用の検討状況
クラウド活用(移行)の検討理由/期
待
移行の失敗ケース失敗理由
ITを取り巻く事情
コスト削減
新たな技術/トレンドへの対応
ワークロードのオフロード
ビジネスアジリティへの対応
市場需要に対応するスケーラビリ
ティ
グローバル対応
テレワークへの対応
IT-BCP/DR
既存設備のサポート切れへの対応
重要なビジネスイベント
M&A
二酸化炭素排出量削減
データセンタの閉鎖
グローバル事業への対応
政権政策への対応
コスト削減できなかった
想定外のコストの発生(移行・運
用)
通信
ストレージ
仮想マシン
アプリケーション開発/改修
ソリューション追加導入(セキュ
リティ等)
運用負荷増大
新たな管理・監視
トラブル対応
DevOpsへの対応の負担
社員研修の増加
アップグレードへの対応
実現したかったことが出来ない
カスタマイズへの対応
パフォーマンス悪化
現状把握とクラウド移行評価が不足
システム特性の理解不足
システム・利用者デマンドの確認不足
事前アセスメントが適切ではない
コスト評価が適切でない
移行前後での運用コストの検討不足
正しい資産の棚卸しがされていない
クラウド移行対象の見誤り
通信パターンの想定不足
標準化が不十分
データ保護/セキュリティ対策検討不
足
不要なリソース稼働(管理/ガバナン
ス)
クラウド活用の目標が不透明
クラウド対応自体が目標になっている
利用者視点不足でクラウド活用が進ま
ない
『敵を知り己を知れば百戦危うからず』
客観的に現状を把握し、クラウド活用を計画をし
PSアーキテクト奮闘中！コンサルティング実
践記①
「クラウド活用を考える」ヒントはストレージ
にあり

60
ネットアッププロフェッショナルサービスプリセールスコンサルティング
お客様のDX/ITトランスフォーメーションを支援
60
ビジネスインペラティブ
ワークショップ
• お客様の事業検討、計画、
要求事項を整理
• 事業で活用したい様々なテ
クノロジの棚卸し
• IT/クラウド/データ活用を
妨げる要素の洗い出し
• 事業実現、実装に向けたマ
イルストンを整理
データ活用
コンサルティング
• データをオンプレミス・ク
ラウド問わず様々な環境で
活用(データファブリック)
しDXを促進
• 複数の関係者を含むワーク
ショップで理解と意識を統
一
• データファブリックを実現
する技術の検討とリコメン
ド・提案
ディスカバリ & 分析
ワークショップ
• 現在のストレージの活用状
況や負荷などのデータを収
集
• データを分析し、パフォー
マンスや容量や運用面の現
状と課題を抽出
• ワークショップ形式で課題
解決の推奨事項を提示
ハイブリッドクラウド
アドバイザリサービス
• 現在のVMやストレージ稼働
状況のデータを収集
• データを分析し、パフォー
マンスや容量等の現状とビ
ジネス課題とのギャップを
抽出
• ワークショップ形式でハイ
ブリッドクラウドを実現す
るためのリコメンドを提示
アーキテクチャ戦略 &
デザインワークショップ
• ビジネスを実現するシステ
ム戦略の策定を支援
• システムのアーキテクチャ
をワークショップ形式で策
定
• 複数の利害関係者による
ワークショップで懸念事項
を抽出し対応を検討
• お客様と共同で最適なアー
キテクチャと展開計画を策
定
クラウドデザインワークショップ
•現在のVMやストレージ稼働状況のデータを収集
•データを分析し、パフォーマンスや容量等の現状とビジネス要求事項とのギャップ
を抽出
•コスト分析の実施
•事業の要求に対応できるストレージ構成のリコメンドと、ストレージのサービスカ
タログをワークショップ形式で提示
お客様の状況＆日本の市場の慣習に併せて日本で独自にカスタマイズして実施
ビジネ
ス
/計画
システ
ム
/技術
ビジネスインペラティブ
(必要事項)の整理
データ活用に向けた整理と
体制構築のコンサルティング
現用ストレージ環境の情報収集
と分析による課題抽出
現状分析を元にハイブリッド
クラウド化のステップを提示
事業を実現するインフラの
アーキテクチャ策定を支援
インフラの分析とビジネス上の課題の整理から現状の
可視化とクラウド活用に向けたリコメンドの提示
PSアーキテクト奮闘中！コンサルティング実践
記②
「DX事始め」データファブリックどう始める
の？

61
関連性の高いもの
1706 EDAにネットアップってオワコン？いやいや、まだまだこれからっ
しょ！
1707 サスティナブルなCADデータモビリティの実現はNetApp!
1708 こんな使い方が！製造業向けビジネスワークロードに最適なNetAppソ
リューション
1730 データ増加とパフォーマンス維持の課題を“Wasabi 漬け”で解決！
オブジェクトストレージ活用術
1636 グローバルデータ共有基盤をハイブリッドクラウドで実現する方法を考
えてみた！！
1634 お悩み解決！NetApp Private Storage on Platform Equinix が実現
する
金融機関のクラウド利用！
関連セッションのご紹介
上

62
1732 再考！Google Cloud で実現するマルチクラウド時代のインフラストラ
クチャ更改
1653 お得情報！ NetAppでオンプレと同じ仮想環境をGoogle Cloud上で簡
単に利用できるらしい！
1740 NetApp Astraを利用したKubernetes環境のデータポータビリティの
実現
(※ 関連ブログ：”NetApp Astraとは” https://qiita.com/star76/items/86c1df804fc762b22d8e)
1689 クラウド知っ得シリーズ NetApp Astra
1602 金融DXを支えるNetAppのコンテナソリューション
1724 ファイルサーバ移行サービスのご紹介
(※ Cloud Syncのデモがあります。)
1699 今あるDR対策を一歩前に
1693 ONTAPの最新バージョンで追加された新たなデータ移行方法SVM Migrateって？
1697 みんな大好きSnapMirror！でも最新情報、ご存じですか？
1700 【知った瞬間凄い態度！詳しく知ってマウンティング！】超解説ONTAP : SnapMirror編

63
1674 大切な、クラウドとお金の話～ FinOps ことはじめ
1680 K8S基盤を激安にする魔法！Spot Oceanをシロウト営業が試してみた
1677 クラウド知っ得シリーズ Cloud Insights
1681 インフラ運用管理者のためのKubernetesオブザーバビリティ
(※ Cloud Insightsを使ったKubernetes環境の監視)
1679 クラウド知っ得シリーズ SPOT 概要
1678 クラウド知っ得シリーズ SPOT ECO + Elastigroup + Ocean
1603 良いものを一早く世に送り出す！製造業の持続可能なソフトウェア開発
基盤の王道
対策
る化
域)
ランサムウェア対策系
1662 ちょっとちょっとー！データの持ち出したのだれー？ Cloud Insightsでできるセキュリティ対策
1735 アンチランサムウェア＆Cloud Secure徹底検証！（デモ付き）
1738 実際に触ってみた！ONTAPとCloud Secureのランサムウェア保護機能ってどう違うの？
1673 お悩み一発解決！これさえあればよく寝れる！Cloud Insightsのご紹介
1669 ONTAPでランサムウェアを自動検知！アンチランサムウェア機能を徹底解説
1667 ネットアップで実現するセキュリティ対策
1668 政府情報システムにふさわしいセキュアなデータ基盤の作り方

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