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Oracle Management Cloud
IT運用高度化のための統合プラットフォームとサービス群
日本オラクル株式会社
Ver. 4.4
Last Update: August 17, 2017
以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また
、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできませ
ん。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメント(確約)する
ものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品
に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量によ
り決定されます。
Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 2
IT管理の高度化に対するチャレンジ
• クラウドの導入に伴い、従来
の管理製品で対応できない範
囲が増加
• 新しい開発技術や、ビッグ
データ技術などへの追随が困
難
• 従来のHW監視、OS監視だけ
では対応できない範囲が増加
– サービスレベルの可視化・改善
– 障害対応の高速化
– リソース使用の最適化
– セキュリティ脅威への対処
• 左のような課題に対応しようと
して、課題ごとに様々なツール
が乱立
• 管理ツール自体の管理にかか
るコストの増加
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クラウド化・テクノロジーの多様化 高度な分析力の不足 ツールの乱立
IT管理の高度化に対するチャレンジ
• 従来型オンプレミス
IT管理製品
– プロセス監視
– ログ監視
– SNMP監視
– ジョブ
– Etc.
• PaaS/IaaSベンダー管理
ツール
• 特化型IT管理サービス
– APM
– ログ分析
– SaaS型インフラ監視
– ITオペレーション分析
– セキュリティ監視&分析
– Etc.
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オンプレミスが主な対象
インフラ監視が中心
定型作業が中心
自社クラウドのみが対象
特化型分析機能を提供
クラウド対応
ツール乱立の可能性・イン
テグレーションの必要性
Oracle Management Cloud
モニタリング
診断
パフォーマンス管理
オーケストレーション
スケジュール
構成管理
レポーティング
通知
ログ
分析・解析
リソース管理
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Oracle Management Cloud
モニタリング
診断
パフォーマンス管理
オーケストレーション
スケジュール
構成管理
レポーティング
通知
ログ
分析・解析
リソース管理
6Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
「分析」に主眼をおいた「情報システム部門向けSaaS」
• IT運用高度化のためのIT運用データ分析
• セキュリティ脅威の発見
• 障害の未然防止、早期解決
• ITリソース使用の予測と最適化
• 統合プラットフォームがもたらす新たな知見
• あらゆる運用データ(構造・非構造)を集約
• 運用データをまたがりシームレスに分析
• 機械学習と統合された分析機能
• クラウド型提供による分析スピードの向上
• サーバーレスですぐ使い始められる
• ヘテロジニアス環境・マルチクラウドに対応
• 本番環境にアクセスせず分析
Oracle Management Cloudのサービス
アプリケーション性能とユーザー
体験を可視化し、満足度を向上
あらゆるログを収集・可視化し、
新しい知見を抽出
ITリソース状況を横断的に集約・
分析し、投資判断を支援
Application
Performance Monitoring
Log
Analytics
IT
Analytics
7Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
Infrastructure
Monitoring
Configuration and
Compliance
Orchestration
Security Monitoring
and Analytics
クラウドやオンプレミスをまたが
りITコンポーネントを監視
継続的アセスによりITシステム
の脆弱性を発見・スコア化
クラウドスケールのタスクスケ
ジューリングと自動実行
あらゆる運用データをもとにセ
キュリティの脅威を発見、対処
統合されたデータモデルによるシームレスな分析
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Application
Performance
Monitoring
Infrastructure
Monitoring /
IT AnalyticsLog Analytics
ダッシュボード
エラー発生時の
詳細と原因は?
レスポンス低下時の
インフラのリソース状況は?
エラーとインフラ負荷との
関連性は?
マシンラーニング(統計的分析機能)の活用
異常値(アノマリー)検知
過去のデータを基に「通常時の値の
範囲」を算出し、そこから外れたもの
(anomaly)を異常として検知
(レスポンス時間等)
パターン認識と相関分析
似たようなログエントリを自動集計す
ることで例外的なログを素早く発見。
出現パターンが似ているログを自動
検知して関連性を素早く発見
トレンド&フォーキャスト
過去のデータを基にトレンドを発見し、
将来の値を予測
(リソース使用量等)
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クラウド提供による分析スピードの向上
サーバーレスですぐ使い始められる
エージェントを入れたその日から
IT運用データのビッグデータ分析を
始めることができます
サーバーのサイジングや構築・メン
テナンス工数の心配はありません
ヘテロジニアス環境・マルチクラウド
に対応
オンプレミスでもクラウドでも、オラク
ル以外のテクノロジーでも、IT運用で
発生するさまざまなビッグデータを
Oracle Cloudに集約できます
本番環境にアクセスせず分析
トラブルが発生したのに分析データ
にアクセスできませんか?
Oracle Cloudにアクセスし、いつでも
あなたのアプリケーションの様子を
確認することができます
10Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
マルチ・ハイブリッドクラウド、ヘテロジニアス環境に対応
Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 11
ログ 、
運用データ等
Oracle Cloud
他社クラウド
オンプレミス他社製品
オンプレミス
オラクル製品
マルチ・ハイブリッドクラウド、ヘテロジニアス環境に対応
Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 12
ログ 、
運用データ等
Oracle Cloud
他社クラウド
オンプレミス他社製品
オンプレミス
オラクル製品
IT運用で発生するさまざまなビッグデータを
一元的に集約・連携し、
Operational Insight (実用的な知見)を得られる
Oracle Management Cloud
ユースケース1
ユーザー体験の可視化とサービスレベル改善
• 某業務システム担当Aさんの悩み
– 最近よくユーザーから「遅い」「使えな
い」というクレームがあるようだ
– 重要な業務・サービスに影響が出ている
なら解決しなければならない
– しかし、本当に遅かったのか?その拠
点からだけだったのか?どの部分が遅
かったのか?手がかりがない・・
– CPUなどリソース監視には特にアラート
は出ていないので気づくこともできない
13Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
ユースケース1
エンドユーザー性能分析
ブラウザパフォーマンス
• すべてのページ(Ajax含)に対する実際のエ
ンドユーザー体感性能を可視化・分析
• セッション分析により特定のユーザー体験
を追跡
• リソース使用量には表面化しないパフォー
マンス上の問題を、ユーザーの観点で監
視・検出・分析
• 対象サービス
• Application Performance Monitoring
• 関連サービス
• Log Analytics
• IT Analytics
14
Oracle
Management
Cloud
APM Agent<html>…</html>
<script>
APMスクリプト
</script>
ブラウザ
パフォーマンス
データ
サーバー・
パフォーマンス
データ
エンドユーザー
体感性能を記録
9時6分48秒にtakout.jspに
アクセスし、ページ表示に
0.20秒かかった。
Ajax(“cart”)を1回コールした
APサーバー
アプリケーションのHTMLに
APMスクリプトが自動的に挿入される
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ユースケース2
ログを活用した障害対応の高速化
• 某システム管理・運用担当Bさんの
悩み
– オープンシステムの障害対応はもう少し
スマートにできないものだろうか
– 製品ごとにログがバラバラに出てきて、
フォーマットも全部違う。時間帯で絞ると
か、そうした横ぐし分析がとても大変だ
– おまけにほとんどのログは障害には関
係ない。それをスクロールするだけで無
駄な時間が過ぎていく
– だいたいオペレーターにログの抽出を頼
んでから出てくるまで数日かかるなんて、
いくらログをためててもこれではなぁ・・
15Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
ユースケース2
ログを活用した障害対応の高速化
Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Confidential - Internal 16
特定の人しかアク
セスできない、使
いこなせない
ログの送付を依頼
してから入手まで
時間がかかる
ログを横断した分
析ができない(時
間で絞込、など)
正常処理のログが
大量にあり、異常
値を見つけるのが
大変
Webサーバー
ログ量が多すぎて
メモ帳やExcelがハ
ングする
APサーバー
ログが散らばっていて、
収集・集計が大変
ログを整形するだ
けで数日かかって
いる
ログはトラブルが起きて初めて
見ている。もっとプロアクティブ
に分析したい・・・
DBサーバー
アクセスログ
syslog
アプリケーションログ
ミドルウェア各種ログ
ログ分析ツール
運用オペレーター
障害分析担当
ユースケース2
ログを活用した障害対応の高速化
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Webサーバー
APサーバー
DBサーバー
アクセスログ
syslog
アプリケーションログ
ミドルウェア各種ログ
ログ分析ツール
障害分析担当
♪
• GUIベースでインタラクティブにログ分析
• すべてのログを横断した検索&ビジュアル化
• 機械学習を活用した大量ログの高速分析
• スケーラブルなビッグデータ基盤
• クラウドベースでどこからでもすぐ分析
Log Analytics
Cloud Service
ユースケース3
SoE/DevOpsにおける運用モダナイゼーション
18Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
• 開発・運用担当Cさんの悩み
– 当社では競合他社との競争を優位にす
るために、サービスの迅速な展開ができ
るよう開発の高速化をすすめています
– それは良いのですが、本番運用に入っ
てしまうと開発者がアクセスできないの
で、サービスのどこに問題があり次の開
発をどうすればよいのか手がかりがない
のです
– これでは、せっかくの開発の高速化もサ
イクルが遅くなってしまいます・・
Plan
Code
Build
Test
Release
Deploy
Operate
Monitor
ユースケース3
SoE/DevOpsにおける運用モダナイゼーション
• DevOps実現のサイクルとOps
– 本番環境デプロイ後のエラーや性能を開
発者が安全かつ素早く監視できること
– 頻繁な構成変更に対応するため、設定不
要(最少)で監視をスタートできること
• Application Performance Monitoring
– クラウドベースのため、監視サーバーの構
築不要で、すぐに監視を始められる
– DevもOpsも全員が共有できるダッシュ
ボード
– アプリケーショントポロジの自動検出
– 機械学習による動的なしきい値設定とア
ラート
• 関連サービス
– Log Analytics, Infrastructure Monitoring
19
ユースケース4
次世代型セキュリティ分析
• セキュリティ担当Dさんの悩み
– 最近はゼロデイ攻撃だったり、高速拡散
型マルウェアだったりで、完全にブロック
できる保証がなくなってしまった
– 万が一やられた時の説明責任のため、
もちろんログは収集・保存しているのだ
が、いざというとき本当にこれを分析で
きるのだろうか?
– 標的型攻撃とやらは、目立たないように
ゆっくり情報窃取するらしい
– 膨大なログからこうしたわずかな違いを
検疫できる気がしない・・・
20Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
21
SOCのためのソリューションフレームワーク
クラウドセキュリティ ユーザーセキュリティ フォレンジクス(検疫)
セキュリティに関する準備態勢
アプリケーション・データ・ユーザーの挙動に関する分析、外部の脅威情報の利用、等
ワンストップ・セキュリティ・ダッシュボード
インシデントへの自動レスポンス&対処
Security Monitoring & Analytics (SIEM/UEBA)+ Compliance Cloud Services
CASB Cloud Service Identity Cloud Service Log Analytics
(セキュリティオペレーションセンター)
ユースケース5
ITリソース最適化
22Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
• インフラ部門Eさんの悩み
– VMベンダー、OSベンダーと包括契約ま
でして作ったプライベートクラウドだが、
本当に使われているのだろうか?
– 確かに環境作成のリクエストは多い。し
かし大量にCPU/メモリをリクエストして
おいてあまり使ってないケースもあるよ
うだし、今後の投資計画に影響がある
なぁ
– それに、そこで動いているDBやミドル
ウェアが最適化されてないとそれもリ
ソース無駄遣いの一因になってしまう
ユースケース5
ITリソース最適化
• 多数のITコンポーネントのリ
ソース状況、パフォーマンス状
況を効果的にビジュアライズ
• 投資計画に必要なリソース分
析や、既存投資の最適化に必
要なパフォーマンス分析を中長
期的な視点で支援
• 対象サービス
– IT Analytics
• 関連サービス
– Infrastructure Monitoring
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リソースがひっ迫している
サーバー・VM
リソースが余っている
サーバー・VM
リソース使用のフォーキャスト
ユースケース6
クラウドネイティブ監視
• 某業務システム担当Fさんの悩み
– 今度の新規開発案件はすべてクラウド
に乗せることにしました
– 当然監視システムが必要なのですが、
これだけオンプレミスのツールを使うの
も変なので、クラウドで完結したいです
– IaaSに自分でツールを入れてもいいの
ですが、何かサービスとして使えるもの
はないでしょうか?
24Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
ユースケース6
クラウドネイティブなマルチクラウド監視フレームワーク
Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Confidential - Internal 25
ゲートウェイ
Infrastructure Monitoring
関連サービス
Application Performance Monitoring
IT Analytics
REST API
管理者
REST API
経由で
アップロード
オンプレミス・IaaS PaaS・SaaS
= エージェント
包括的な監視フレームワーク
Host (OS)
Oracle Database / MySQL
Microsoft SQL Server
Apache Tomcat
Oracle WebLogic Server
Docker Engine / Container
Cisco Ethernet (Catalyst) Switch
Etc.
• オンプレミスやIaaS上のターゲット監視(エージェント経由)
• クラウドサービスの監視(REST API経由)
• 監視対象の拡張
• しきい値設定とアラート通知
パフォーマンス異常の
自動検知
• ベースラインを自動的に算出し
「通常」の動きを決定
• アノマリー=範囲を超えたメト
リック値
事前定義済みの
監視ターゲットと監視項目
• ヘテロジニアス環境に対応
• ターゲットタイプごとに事前定
義済み監視項目を提供
構成について
エージェント、ゲートウェイ、コネクターについて
APサーバー
APM Agent
Enterprise Manager
Cloud Control
ゲートウェイ
(Optional)
データベース等
Cloud Agent データコレクター
(Optional)
HTTP/HTTPS
プロキシ
(Optional)
オンプレミス/クラウド
OMC画面の使用
REST APIの使用
Cloud Agent
26Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
REST APIを使用した
メトリック取得
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(APM)
27Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
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Oracle Management Cloudのご紹介

Editor's Notes

  1. 【ポイント】 ・競合は多数あるが、基本的に何かしらに特化している。 * オンプレミスのインフラ監視に特化 * クラウドに特化 - Amazon、Azureは各クラウドサービスに閉じた世界しか監視できない。 * 単一ソリューションに特化(第3の勢力) - 比較的尖ったソリューションをクラウドで。Sprankはマシンデータに特化など。 - 他のツールとのIntegrationが必須
  2. 統計的分析テクノロジー(機械学習、マシンラーニング、あるいはAIとも)は、それだけでは役には立たない。 分析したい目的に応じて、適切なデータと適切な分析モデルを組み合わせ、アウトプットを出すための「アプリケーション」が必要。 具体的には、「碁をプレイするアプリケーション」「商品をリコメンドするアプリケーション」といった具合。 Watsonも、適用目的に応じてアプリケーション開発する部分が主だったビジネスとなっているはず。 では統計的分析テクノロジーを使ったIT部門向けアプリケーション(監視、トラブルシューティング、キャパシティプランニング等)があるかというと無い。 ユーザーは運用ツールと、統計分析テクノロジーを自分で組み合わせるべく開発しないといけない。 Oracle Management Cloudは、各機能に必要な統計分析テクノロジーをあらかじめ組み込んで提供されている。
  3. 統計的分析テクノロジー(機械学習、マシンラーニング、あるいはAIとも)は、それだけでは役には立たない。 分析したい目的に応じて、適切なデータと適切な分析モデルを組み合わせ、アウトプットを出すための「アプリケーション」が必要。 具体的には、「碁をプレイするアプリケーション」「商品をリコメンドするアプリケーション」といった具合。 Watsonも、適用目的に応じてアプリケーション開発する部分が主だったビジネスとなっているはず。 では統計的分析テクノロジーを使ったIT部門向けアプリケーション(監視、トラブルシューティング、キャパシティプランニング等)があるかというと無い。 ユーザーは運用ツールと、統計分析テクノロジーを自分で組み合わせるべく開発しないといけない。 Oracle Management Cloudは、各機能に必要な統計分析テクノロジーをあらかじめ組み込んで提供されている。
  4. 11
  5. 12
  6. 【ポイント】 ・ユーザセッションからアプリログまでシームレスに連携することで、ユーザ満足度の向上につながる。 【ポイント】 ・サーバ側だけでなく、ユーザ側の体感スピードも記録できる。  画面毎に応答時間の見える化が可能。 ・一定の閾値を設けておくことでアラートを上げる。 【画面】 ・ある特定のページに対する応答時間(平均、最大、最小)、アクセス回数、エラー回数を表示 【ポイント】 ・Response Contentの中にJavaScriptを埋め込み自動的に応答時間を検出する。 ・デバックトレースを常にOnにしておくイメージ。実際はバイトコードインスツルメントという機構でデバックトレースを使わず詳細情報を取得している。
  7. We will start with the PLAN step. This is the step where you are going to plan your development and what you are going to need are capabilities like Issue tracking Adopt an Agile Project Management approach b/s allows you to deliver software more quickly You want to improve communication across your team using Wiki’s for collaboration Developer Cloud Service gives you all of those things built right in and out of the box as a single service
  8. So how do we enable this Identity SOC? With the following solutions Oracle Security Monitoring and Analytics Cloud Service will provide x, y, and z. Oracle Cloud Security Service will give x, y, and z Oracle Identity Cloud Service examine the users, that includes things and apps, Network Packet inspection Model a network – when you no longer own it.
  9. 【ポイント】 ・さまざまな環境、プラットフォームに対応していること。 ・REST API経由でアップロード出来ること。
  10. 【ポイント】 ・CPUのオーバーヘッドとしては数%程度。 ・各エージェントについて APM Agent : CLASSパスに指定してJVMを起動。対象は.Net / JBOSS / Tomcat / WLSほか Cloud Agent : OSのプロセス。(RHL / OL / Solaris / AIX) EM Agent : EMのメタデータ(ターゲットのデータ)をログ検索等で利用するために必要(2016/7現在) ・Log Analyticsはターゲットを絞り込めることが強みの一つだが、このターゲットという概念を利用するためにEMのメタデータを利用する必要がある。 (他社製品だとサーバ名等をいちいち検索していく必要がある。)