Azure vm usacase and value.1.0.20.0618
- 1. Ayumu Inaba Cloud Solution Architect Microsoft Japan Azure 仮想マシンの利用価値 1
- 6. 6
- 7. クラウドコンピューティングの特性 On-demand Self-Service いつでも利用したいときに利用できる Broad network access ネットワークを介して利用する Resource pooling リソースは事前に用意されている Rapid elasticity 迅速な拡張、縮退を行える Measured Service 計量/計数による提供と請求 7 NISTによるクラウドコンピューティングの 定義（抜粋） https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf
- 13. 13 On-demand Self-Service Broad network access Resource pooling Rapid elasticity Measured Service
- 14. 計算需要と供給のミスマッチ 14
- 16. コンピュートの料金シミュレーション 16 ｖCPU の仮想マシンを１日（２４時間） ＝ 16 ｖCPU の仮想マシンを業務中（８時間）に3日間 = 64 ｖCPU の仮想マシンを6時間 ＝ 2 vCPU の仮想マシンを 8台並べて1日 同じ料金でも利用方式は様々 16
- 20. LAN に配置されたワークステーション VPN などのネットワーク環境が整って いるならば VM は作るだけ 20 インター ネット
- 21. 21
- 22. Resource Manager API Azure の機能は全て API として提供されている 要件に合わせて管理・運用がしやすいソリューションを独自に実装することもできる 22 Azure Resource Manager API 仮想マシン ディスク ネットワーク Etc… Azure PowerShell Azure CLI SDK C#, Node, Python, etc OSS, 3rd Party ユーザーインタラクティブ
- 23. さらに効率的に仮想マシンを活用するために 特定の課題に特化して仮想マシンを効率的に管理・運用する ための付加的なサービスも提供されている DevTest Labｓ Windows Virtual Desktop Azure Batch Azure Machine Learning Service Azure Cycle Cloud Azure Kubernetes Service Avere vFXT for Azure 23 コスト最適化 スケーラビリティ プロビジョニング オンデマンド
- 24. Windows Virtual Desktop 構築・保守・運用に最 も手間がかかる管理 プレーンをマネージド サービスで提供 実体は通常の仮想マ シンなので、Azure 上 の各種サービスへのア クセスが容易 24 Web access Management Diagnostics Monitoring & Alerting Licensing Gateway Scaling Broker Azure Active Directory マイクロソフトが提供する管理プレーン (WVD 管理機能) お客様所有の Azure サブスクリプションで仮想マシンを稼働 Windows 7 Enterprise RemoteAppWindows 10 Enterprise Windows Server 2012 R2 and up Windows 10 Enterprise multi-session https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/virtual-desktop/
- 25. Azure DevTest Labs ソフトウェアの開発・テスト環境として Azure を活用すること でガバナンスと開発生産性を両立 管理者は開発者に適用するポリシーを構成 開発者は必要なときに必要なスペックの仮想マシンをセルフサービスで入手・利用 25 コスト制御 セキュリティ 標準化 カスタマイズ 開発・テスト実施 オンデマンド構築 https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/devtest-lab
- 26. Azure Batch 27 大規模バッチや HPC ワークロードを オンデマンドでクラウドにバースト https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/batch/ アプリと入力データをストレージに プールを作成してジョブを投入 各ノードは転送されたアプリとデータを実行 出力データをストレージに書き戻し InifiniBand や GPU を搭載した クラスターがオンデマンドに利用可能
- 27. Azure Batch for R RStudio の並列 R シミュレーションを Azure Batch にオフ ロード 28 RStudio closingPrices_p <- foreach(i = 1:100, .combine='c', .options.azure = opt) %dopar% { replicate(100000, getClosingPrice()) } https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/batch/tutorial-r-doazureparallel doAzureParallelパッケージ
- 28. Azure Machine Learning マネージドサービスで機械学習のライフサイクルを実現 29 Blob Storage Azure Key Vault Virtual Machine Azure Kubernetes Service Container Registry Azure Machine Learning モデル学習 モデル検証 デプロイパッケージ化 モニタリング https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/machine-learning/
- 29. Azure CｙcleCloud 多数のジョブスケジューラとソフトウェアスタックを使用した HPC クラスター環境を自動構築・管理・運用・最適化 Slurm, Grid Engine, HPC Pack, HTCondor, LSF, PBS Pro, Symphonyなど様々な ジョブスケジューラーを選択可能 30 https://azure.microsoft.com/ja- jp/features/azure-cyclecloud/ $ qsub go.sh
- 30. Azure Kubernetes Service Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ によるマネージドサービスとしての Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ マスターノード エージェントノードは指定したサブネット内の ＶＭ ＳｃａｌeSet として動作する 31
- 31. Avere vFXT for Azure データ集約型 HPC タスク向けのキャッシュによるファイルシ ステムソリューション 32 Cache 低レイテンシ Cache https://azure.microsoft.com/ja- jp/services/storage/avere-vfxt/
- 32. 33
- 33. クラウドならではのメリット 34
- 34. 発想の転換も必要 35 従来の考え方 クラウドの特性 クラウド的な考え方 事前に時間をかけて準備する On-demand Self-Service 必要なときに自分で利用する 自社のネットワークに閉じた環境 Broad network access 公衆インターネットも有効に活用 資産を所有する Resource pooling サービスを利用する、借りる、止める 事前に計画して維持する Rapid elasticity 需要に合わせて調整する 一括購入して償却する Measured Service 従量課金で使った分だけ支払う
- 36. 37
- 37. Infrastructure as a Service クラウドコンピューティングにおけるコア要素がサービスとして 提供されるため、汎用性が極めて高い オンプレミス環境で稼働するワークロードとの互換性も高く、移行も比較的容易 https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/what-is-iaas/ 38 サービス提供範囲ユーザー構築範囲
- 38. サブネット 仮想マシンの構成要素 基本的に Azure 仮想マシンは以下の要素で構成される 仮想マシン OS ディスク ネットワークインタフェース 仮想ネットワーク 39 ネットワーク インタフェース 仮想ネットワーク Public IP Address OSディスク データディスク ネットワーク セキュリティ グループ オプション ネットワークセキュリティグループ パブリック IP アドレス データディスク
- 39. 仮想マシンシリーズ Av2 B Dv2Dv3 DSv2 Esv3 Fv2 M 汎用 コンピューティング最適化 メモリの最適化 ストレージの最適化 Lsv2 Dsv3 Dasv4Dav4 Easv4 Ev3 Eav4 Mv2Fsv2 NVIDIA GPU Tesla M60 可視化 NVv2A D DS G GSF Fs Ls 旧世代
- 40. NC NVIDIA GPU Tesla K80 HPC, DL 4x FDR InfiniBand搭載 （NC24r） ND NVIDIA GPU Tesla P40 Deep Learning 4x FDR InfiniBand 搭載 (ND24rs) NVIDIA GPU Tesla P100 HPC, DL 4x FDR InfiniBand 搭載 （NC24rs_v2） NCv2 NVIDIA GPU Tesla V100 HPC, DL 4x FDR InfiniBand 搭載 （NC24rs_v3） NCv3 NVIDIA GPU Tesla M60 可視化 NV NVIDIA GPU Tesla M60 可視化 メモリ増強 Hyper Threading NVv3NDv2 NVIDIA GPU Tesla V100 x 8 NVlink Deep Learning 4x EDR InfiniBand 搭載 (ND40rs_V2) AMD GPU Radeon Instinct MI25 可視化 NVv4 仮想マシンシリーズ Intel Haswell CPU 4x FDR InfiniBand 搭載 (H16r) H HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング) GPUコンピューティング (Public Preview) AMD EPYC CPU 4x EDR InfiniBand 搭載 (HB60rs) HB Intel Skylake CPU 4x EDR InfiniBand 搭載 (HC44rs) HC (Public Preview) AMD EPYC Roma CPU 4x HDR InfiniBand 搭載 (HB120rs) HBv2 (Public Preview)
- 42. 仮想マシンのディスク 仮想マシンに接続するディスクは以下の３つ OS ディスク ：Windows / Linux 等の OS に加えて MW やアプリを格納することが多い（必須） データディスク ：ファイルや DB などデータを格納するために必要に応じて接続する（追加） 一時ディスク ：仮想マシンの物理ホスト上のローカルストレージを使用するため揮発性（標準） 43 Hyper-V ホスト ストレージ 仮想マシン インスタンス 作業用ディスク ※ Hyper-V ホストロー カルの 動的拡張 VHD キャッシュ OS ディスク データ ディスク 1 ディスクあたり最 大 ４０９６ GB 1 VMあたり 最大 64 本VHD
- 43. 管理ディスクの種類 OS Disk として１つ、 Data Diskは複数接続が可能 44 Standard HDD 管理ディスク Standard SSD 管理ディスク Premium SSD 管理ディスク Ultra SSD ディスク遅延 2桁ミリ秒 1桁ミリ秒 キャッシュなし読出し: ~4ms キャッシュなし書込み: ~1ms <1ms 最大ディスク サイズ 4TB -> 32TB 4TB -> 32TB 4TB -> 32TB 4TB -> 64TB 最大ディスク IOPS 500 IOPS -> 2,000 500 IOPS -> 6,000 7,500 IOPS -> 20,000 160,000 最大ディスク 帯域幅 60 MBps -> 500 Mbps 60 MBps -> 750 Mbps 250 MBps -> 900 Mbps 16Gbps - 2 GB/s
- 44. 共有ストレージのマウント 複数の仮想マシンからマウントして使用する共有ストレージも 利用可能 Azure Files SMB 3.0 および CIFS プロトコルを介してアクセス可能なファイル共有サービス クラウドまたはオンプレの Windows / Linux / macOS で同時アクセス可能 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/storage/files/ Azure NetApp Files NFS および SMB プロトコルを介してアクセス可能なエンタープライズ向けストレージサービス https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/netapp/ Blobfuse 通常は REST API として利用する Azure Blob Storage を Linux ファイルシステムとしてマウント Microsoft 製の仮想ファイルシステムドライバ(OSS) として実装されている https://docs.Microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/storage-how-to-mount-container- linux https://github.com/Azure/azure-storage-fuse 45
- 45. 仮想ネットワーク（VNET） 仮想マシンは仮想 NIC を介して仮想ネットワークに接続 サブネットに割り当てられたアドレスレンジから DHCP で IP アドレスの割り当てを受ける RFC1918に準拠して衝突しないネットワーク設計をする 46 仮想ネットワーク (VNET) 10.2.3.4 web01 web02 サブネット1 サブネット2 10.2.3.5 10.5.3.10 10.5.3.11 ap01 ap02
- 46. オンプレミスと仮想ネットワークの接続 オンプレミス環境との接続方式は大きく 3 つ Point to Site VPN, Site to Site VPN, ExpressRoute （閉域網接続） VNET に設置した VPN Gateway とオンプレミス側のルーターをピアリングして構成する （VNET と オンプレミスのアドレスレンジの衝突に注意） 47 インターネットインターネット
- 47. Azure 仮想マシンの中身 仮想マシンは IaaS なので OS より上位の スタックはユーザーの自由に構成して良い ただし現実問題としては Azure VM として動作可能な要件を満た す必要があるため、一定のレギュレーションは存在する １つ１つの要件を満たすのは煩雑であるため、構成ずみの“イメー ジ”をベースにカスタマイズした方が早い 多数の動作確認済みのイメージが Azure Marketplace で提供されている OS のみのものだけでなく、ミドルウェアやアプリケーションまでセッ トアップ済みのものもある Microsoft だけでなく 3rd Party から提供されているものもある 48 ストレージ サーバー ネットワーク OS ミドルウエア ハイパバイザ ランタイム アプリケーション データ
- 49. ゴールデンイメージ方式による VM の展開 同じような仮想マシンを多数配備する時にはカスタムイメージ を作成すると良い OS 上でプロビジョニング解除の手順を実施（ Windows と Linux で若干手順が異なる ） Azure に対して Image リソースの作成（Capture）を指示 50 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/windows/capture-image-resource https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/linux/capture-image
- 50. Azure 上でクライアント OS を利用するには クライアント OS を利用する場合にはライセンスにも 注意が必要（仮想マシン料金には含まれない） 開発・テスト用途に限り、アクティブな Visual Studio サブスクライバーであれ ば、Windows 7,8,10 が利用可能 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/ virtual-machines/windows/client-images ユーザー利用向けであれば Windows Virtual Desktop 環境を構築することで、Windows 7,10 が利用可能に https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/ virtual-desktop/ 51
- 51. Microsoft Confidential n 本資料は情報提供のみを目的としており、本資料に記載されている情報は、本資料作成時点でのマイクロソフトの見解を示したものです。状況等の変化により、内容は変更される場合があります。本資料 に特別条件等が提示されている場合、かかる条件等は、貴社との有効な契約を通じて決定されます。それまでは、正式に確定するものではありません。従って、本資料の記載内容とは異なる場合がありま す。また、本資料に記載されている価格はいずれも、別段の表記がない限り、参考価格となります。貴社の最終的な購入価格は、貴社のリセラー様により決定されます。マイクロソフトは、本資料の情報に対 して明示的、黙示的または法的な、いかなる保証も行いません。 © 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。 その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です。 52