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・アーキテクチャ勉強会)

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 5: “製品の変革” を支える基盤サービス

製造リファレンス・アーキテクチャの技術要素のうち、
“製品の変革” を支える HPC や CAD / CAE などを
稼働させるための基盤技術の概要を把握する。
本セッションの目的

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
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)

マイクロソフトが提供可能な
基盤技術
従業員の働き方支援 | お客様とのつながり強化 | オペレーションの最適化 | 製品の変革
製造業におけるマイクロソフトの注力領域
よりよい未来の創造Intelligent Energy and Manufacturing
コネクテッド製品/
製品イノベーション
コネクテッド
フィールドサービス
コネクテッド販売
およびサービス
未来の工場/
オペレーション
インテリジェント
サプライチェーン
サステナビリティ働き方改革
CONNECTED PRODUCT/
PRODUCT INNOVATION
CONNECTED FIELD
SERVICE
CONNECTED SALES
AND SERVICE
FACTORY/
OPERATIONS OF THE FUTURE
INTELLIGENT
SUPPLY CHAIN
SUSTAINABILITYWORKFORCE
TRANSFORMATION
IoT & エッジ
AI
ハイブリッドクラウド
ハイパフォーマンス
コンピューティング
複合現実
ブロックチェーン量子コンピューティング
高度なデータ解析
ID | セキュリティ | コンプライアンス | DevOps

COVID-19 の影響
Microsoft Analysis: May 2020
リモートでのコラボレーションと生産性を強化
プライバシーとセキュリティを強化してリモートワークをサポート
インテリジェントなロボットプロセスオートメーションとローコード技術の展開を加速
AI主導の予測と処方的な分析とデジタルツイン
今後の製品・プロセス開発が加速する

製造業におけるマイクロソフトの注力領域の再整理
Respond (喫緊の状況に対処) | Recover (現状回復と復活の計画立案) | Reimagine (ニューノーマルの形成)
Transform
your workforce
Engage customers
in new ways
Build more agile
factories / production
Create more
resilient supply chains
Unlock innovation
and deliver new services
Formerly Connected Field Service Formerly Factory of the Future Formerly Intelligent Supply Chain Formerly Connected Product InnovationFormerly Workforce Transformation

製造業のデジタルトランスフォーメーションを支えるMicrosoft Platform
Azure
ニーズに合わせたアプリケーションが社内で構築されていても、パートナーからの提供でも、Microsoft からの提供でも、
Azure は、迅速かつ効率的なスケールアップを可能にする、本番環境のデジタルプラットフォームです。
Transform
your
workforce
Engage
customers
in new ways
Build
more agile
factories
Create
more resilient
supply chains
Unlock innovation
and deliver
new services
Formerly
Connected Field Service
Formerly
Factory of the Future
Formerly
Intelligent Supply Chain
Formerly Connected Product
Innovation
Formerly Workforce
Transformation

製品ライフサイクル管理(PLM)

Microsoft Platformによる製品ライフサイクル管理(PLM)の変革
Advanced analytics
BI and data
Compute
Hybrid Cloud
Storage
IoT and edge
Artificial Intelligence
Digital twins
Simulation HPC
HoloLens Mixed
Reality
SQL Database
アイデア
製品設計
製造
販売とサービス
廃棄

製品ライフサイクルにおける Digital Thread
RESULTS
Connected product Smart production Digital twin
80%
Fan
0.0
90%
RENDERING DESIGN
Cloud rendering
Ideate
Design
SEATING VARIANT
Cloud workstation
Create
HPC simulation and analysis
Simulate
Testing
Deep learning and AI training
SIMULATION STATUS
60%
Train
Validate
Feedback

MicrosoftによるDigital Thread
IoT
MR

アジェンダ
Mixed Reality
Digital Twins
COVID-19影響下での
製品開発におけるリモートワーク化のステップ
Microsoft Platformによる
製品ライフサイクル管理の変革
Big Compute インフラストラクチャ
• Compute: 最適化されたコンピュータ
• Storage: 高いパフォーマンスのストレージ
• Networking: 高速でセキュアなネットワーク
• Orchestration: ワークロードのオーケストレーション
• Platform Ecosystem
• Offline Data Transfer: Azure Data Box Family
• Thin Client: Windows Virtual Desktop

Microsoft + PTC
accelerating industrial
digital transformation
together

Intelligent solutions require deep domain expertise
on top of technology capabilities
Infrastructure and tools that
power intelligent solutions
Domain Expertise needed
for intelligent solutions
Intelligent Solutions
Azure provides the platform
that can support intelligent
solutions:
• Machine Learning
• Cognitive Services
• Spatial Anchors
• Bot Service
• Remote rendering
• Hyper-scale
• Security
PTC provides the deep industry
knowledge needed to create next-
generation industrial solutions:
• Remote monitoring
• Predictive maintenance
• Plant safety and security
• Mixed Reality
• Computer Aided Design (CAD)
• Product Lifecycle Management
(PLM)
Tools and
Infrastructure
Domain
Expertise

ANSYS Confidential
ANSYS社との協業
ANSYS CloudとFluent 拡張性
課題
計算流体力学
（CFD）シミュレーショ
ンを含む複雑なマルチ
フィジックス解析を迅速
に実行したい
戦略
Microsoft Azure
Big Computeで
ANSYS CFDソフトウェ
アの実証実験のため
のシミュレーションを実
行しました。
結果
大規模なコンピューティングジョブ
に高いレベルのスケーラビリティと
パフォーマンスを提供可能に
実証実験は成功しました。モデルデータはANSYS CFD（Microsoft Azure上）で
最大1024コアで優れた拡張性を示しました。
ANSYSのエンタープライズソリューション担当バイスプレジデント、Ray Milhem氏

製造業へ提供可能なソリューション全体像
ISV パートナー様
(例: 自動化関連企業)
SI パートナー様
D365 Supply Chain Management
(Asset Management, Connected Manufacturing)
D365 Service (Field Service)
Power Apps & Power BI
Teams for Firstline Workers
Devices for Firstline
Knowledge Management, Learning
M365 Security & Compliance
産業向け優先シナリオ
Engage
customers
in new ways
Build more agile
factories
Create more
resilient supply
chains
Unlock innovation
and deliver
new services
Transform
your
workforce
SI Partnerの皆様による
マイクロソフトソリューションの拡張
ISVソリューションを
マイクロソフトと共同販売Common Data Model & Exchange Platform
CDM Data Share Governance
Azure Platform
Intelligent Edge Intelligent Cloud
Manufacturing Industry Accelerators
Regulatory Compliance
Digital Asset Mgmt. Digital Supplier Mgmt. Workforce Transformation
Power Platform
RoboticsIndustrial KPIs
AI & Deep
Reinforcement Learning
Simulation Mixed Reality
Open Manufacturing Platform
Synapse
Digital Twins
Industry Digital Twin Models
Common Use Cases

Big Compute のシナリオ
レンダリング深層学習/AIHPC/シミュレーションビジュアライゼーション
• 有限要素解析(FEA)
• 流体解析(CFD)
• マルチボディ (MBD)
• 最適化・DOE
• 自動車・製造系デザイ
ンエンジニアリング
• デジタルコンセプト作成
• ゲーム・メディア系レンダ
リングワークロード
• CAD VDI
• プリポスト処理
• トポロジー最適化
• 自動運転(AD)
• 画像検知・不具合検知
• Advanced Driver
Assistance Systems
(ADAS)

マーケティング
/コンセプト
設計開発試作/検証生産販売
設計・開発領域でのBig Compute ソリューション
PLM
Big Compute (CAD/レンダリング/CAE/AI)
Big Data IoT
ERP/SCM
CRM
MES

設計・開発領域でのBig Computeソリューション
PLM
Big Compute (CAD/レンダリング/CAE/AI)
Big Data IoT
ERP/SCM
CRM
MES

ハードウェアの絶対的な優位性
• InfiniBandが利用できるオンプレミスと同様のハードウェア
• 使用量を予約することなく従量課金で利用
• 世界中にあるInfiniBand / GPUリソース
HPC/CAE、ハイブリッド環境への投資
• 新規アプリケーションの導入への柔軟性
• Azure CycleCloudなど管理環境
• Azure HPC Cache ( Avere vFXT ), NetAppなどオンプレミスストレージ環境との連携
• Crayなどスパコンとの連携
革新的なデバイス・サービス
• HoloLensやデバイス
• AI、DevOpsなどクラウドベースのサービスコラボレーション
セキュリティ・統合化
• Windows Server Active Directory、Azure Active Directory などとのユーザ認証連携
• Azure Stack Hub (ファットエッジ)、Azure IoT Edge(ライトエッジ)
Microsoft の設計・開発ソリューション

製造/マーケティング
Expectation for Partners
• デジタルエンジニアリングツールの仮想環境テンプレート。（❶❸）
• ハイブリッドクラウド環境やストレージのインテグレーション。（❸❹）
• エンジニアリング業務向けオンライン会議ソリューション。（❺）
エンジニアリングで使用する大規模なデータをスケーラブルなストレージに格納。製品稼
働データの分析や大規模シミュレーションでも、膨大なデータをクラウド上で高速アクセス
が可能となる。
スケーラブルストレージでの設計情報管理2
CycleCloudを使用し、CAEソルバや3Dレンダリングなどの重いバッチ処理でも、一時的
にハイスペックなマシンリソースを割り当てて高速に実行できる。また、オンプレミスと組み
合わせ、オンプレミスで処理しきれないジョブをクラウド側へ割り当てるハイブリッド実行も
可能。
ハイブリッドクラウドを活用した高速バッチ演算3
オンプレミスの作業環境のAzure FXT Edge Filer や、Azure Stack Edge / Azure
Data Box Gatewayなどで、クラウドと階層化ストレージを構成し、ローカルの仮想デスク
トップでクラウド上の大容量データへ高速にアクセス可能。
クラウドへの簡単かつ迅速なデータ転送4
ストレージに格納されているバッチ処理結果をオンラインで共有し、仮想的な大部屋でオ
ンライン会議できる。。Azure Remote Rendering と HoloLensを組み合わせれば、
遠く離れた関係者が同じ場所にいるかのように3Dレンダリング結果を確認することも可
能。
コミュニケーションプラットフォーム5
従業員の物理デバイスをThin Client PCにし、OS環境をクラウド上に仮想化することで
デバイスの盗難・紛失などによるデータ流出リスクを最小限に抑える。また、仮想デスク
トップ上でCAEのプリポストプロセスや3D CADモデリングを行うことで、必要な時に必要
なスペックのマシンリソースを割り当てられ、低コストに快適なエンジニアリング環境を利
用できる。
Thin Clientと仮想デスクトップによる
セキュアで低コストなエンジニアリング業務
1
顧客
Azure File
Storage
Windows
Virtual Desktop
Virtual Machine
Scale Sets
Teams
Azure Remote
Rendering
Azure
CycleCloud オンプレミスサーバ
3D CAD
3D CAD
(Modeling)
CAE
(pre/post)
CAE
(solver)
3D CAD
(Rendering)
PCPC(Thin Client) PC Surface
Hub
HoloLens
設計設計
IoT Hub
1 3
4 5
2
：本リファレンスアーキテクチャの主な範囲
Azure
NetApp Files
Azure
HPC Cache
Azure
Stack Edge
Azure
Data Box
Gateway
Owned
NAS Storage
Azure FXT
Edge Filer
Azure Blob
Storage
Azure Data Lake
Storage
Product as a Service:
3. Innovative Product
リファレンスアーキテクチャ

＜例＞3D CADによる設計と共有
複数のCADデータについて
レンダリング処理のジョブを
投入
レンダリング結果をオンライン
ストレージに書き戻して、
実行環境を自動的に終了
モデリング結果をオンライン
ストレージに格納。
Azure内での高速な書き込
みでストレスなく作業を完了
海外スタッフとTeams上で
オンライン会議を行いながら、
HoloLensでレンダリング結果
を確認
一時的に3D CAD作業用の
仮想デスクトップを起動。
快適な環境で3Dモデリング
作業を実施。
Thin Client PCで安全に
社内環境にアクセス
多数のレンダリング用環境を
一時的にレプリケートして
並列にジョブを実行。

HPCの計算リソースの需要と供給

HPC市場の最新システムで構成した同程度の規模のHPCシ
ステムのピークパフォーマンスは、年々向上します。クラウドを利
用することにより、新しいインスタンスに乗換、常に最新のHPC
システムを利用可能になります。
HPC向けハードウェアの陳腐化

Azure上でのHPCリソースのスタック
最適化されたコンピュータ
高いパフォーマンスのストレージ
ワークロードオーケストレーション
Transformative Services
高速でセキュアなネットワーク

最適化された
コンピュータ

HPC、AIおよび
ビジュアライゼーション
用のAzure Compute
D/E/F L/M
A/B Series VMs
Burstable VMs
A/B
H-Series
CPU-based VMs
H—High memory
HB—Memory bandwidth
HC—Compute-bound
InfiniBand
H N
Cray in Azure
Managed, custom bare-metal
Large to extreme-scale HPC
Azure Network integration
Storage
>80,000 IOPs
Premium Storage
Low latency, high
throughput apps
N-Series
GPU & FPGA VMs
NV—Graphics applications
NC—GP-GPU compute
ND—Deep Learning
NP—Programmable FPGA
General Purpose VMs
General Purpose VMs
D—Standard workloads
E—Higher Memory
F—Compute-bound
High Memory VMs
General Purpose VMs
M—Extreme memory
L—High SSD & IOPS

あらゆる
HPCとAIの
ワークロードに
あらゆるスケール
で対応
General Purpose VMs
D—Standard workloads
E—Higher Memory
F—Compute-bound
D/E/F
Specialized VMs
H – High Memory
HB—Memory bandwidth
HC—Compute-bound
NC—GP-GPU compute
ND—Deep Learning
NV—Graphics applications
NP—Programmable FPGA
H/N
Small scale
(handful of cores)
Extreme scale MPI
(100k+ cores)
Cray in Azure
Managed custom bare metal
Large to extreme-scale HPC
Azure Network integration

HPC向け、Azure Hシリーズ仮想マシン
Powered by AMD EPYC and Intel Xeon Platinum
HBv2
Workload Optimized Memory Bandwidth Memory Bandwidth Dense Compute Large-Memory HPC
CPU
AMD EPYC
2nd Gen
“Rome”
AMD EPYC 1st Gen
“Naples”
Intel Xeon
Platinum 1st Gen
“Skylake”
Intel Xeon E5 v3
“Haswell”
Cores/VM 120 60 44 16
TeraFLOPS/VM (FP64) 4 TF 0.9 TF 2.6 TF 0.7 TF
Memory Bandwidth 353 GB/s 263 GB/sec 191 GB/sec 82 GB/s
Memory 4 GB/core, 480 total 4 GB/core, 240 total 8 GB/core, 352 GB 14 GB/core, 224 GB
Local Disk 900 GB NVMe 700 GB NVMe 2 TB SATA
InfiniBand 200 Gb HDR 100 Gb EDR 56 Gb FDR
Network 32 GbE 32 GbE 16 GbE
*All cores, non-AVX, peak Boost/Turbo frequencies
HBv2 HB HC H

GPU コンピューティング
NV
ワークロード指向のPCとワークステーション
コンテンツのリソース消費傾向に合わせて
GPUワークステーションの構成を変更
インタラクティブなコラボレーションのための
モダンなワークスペース
あらゆるMPIスタック上のマルチモードHPCおよびMLワークロードで、
InfiniBandを利用したスケールアウト
高速なNVLINKインターコネクトを使用したマルチGPU 仮想マシンのスケールアップにより、
高密度のシングルボックス・トレーニングやHPCワークロードを実現
NC ND

GPUs for Compute (NC) & Visualization (NV)
Cores 6, 12, 24 6, 12, 24 6, 12, 24
GPU K80 P100 V100
Memory 56/112/224 GB 112/224/448 GB 112/224/448 GB
Local Disk ~380/~680/~1.5 TB SSD ~700/~1.4/~3 TB SSD ~700/~1.4/~3 TB SSD
Network Azure Network + InfiniBand (largest size only)
NC NCv2 NCv3
Cores 6, 12, 24 6, 12, 24 12, 24, 48 (24, 32 HT) 4, 8, 16 Partial, 32 Full
GPU K80 P100 M60 Radeon Mi25
Memory 56/112/224 GB 112/224/448 GB 112/224/448 GB 14/28/56/112 GB
Local Disk ~380/~680/~1.5 TB SSD ~700/~1.4/~3 TB SSD ~.700/~1.4/~3 TB SSD ~88/~176/~352/~700 GB
Network Azure Network + InfiniBand (largest size only)
NV NVv2 NVv3 NVv4

• NVIDIA Tesla M60 GPUを搭載したビジュアライゼーショ
ンに最適化されたGPUインスタンスを使用して、グラフィッ
クを多用する2Dおよび3Dアプリケーションでより高速な結
果を得ることができます。
• 前世代からメモリが2倍 ( 最大448GB )
• Premium ストレージのサポート (SSD backed)
• 2倍の threads/sizeでハイパースレッド可能
• 各GPUインスタンスに含まれるグリッドライセンス
• GPU（vPC/VAppsライセンス）あたりの仮想デスクトップ
の同時使用ユーザー数は25人
• スペック:
• 2048 NVIDIA CUDA cores per GPU
• 36 H.264 1080p30 streams
• GPU Memory 8 GB/GPU
※ 東日本リージョンに展開済み
ビジュアライゼーションプラットフォーム: NV v3
NV12s_v3 NV24s_v3 NV48s_v3
Cores 12 HT 24 HT 48 HT
GPU 1 x M60 2 x M60 4 x M60
Memory 112 GB 224 GB 448 GB
Local Disk ~700 GB SSD ~1.4 TB SSD ~3 TB SSD
Network
Azure
Network
Azure Network Azure Network
GRID Licenses 1 2 4

• ワークステーション・クラスのグラフィックス体験を提供するAMD Radeon Instinct MI25 GPU
を搭載したAzure GPUインスタンスの柔軟性により、GPUアクセラレーション・ソリューションを
適切なサイズで提供
• GPUパーティショニングにより、ローカルの計算能力とGPUアクセラレーションのバランスをとる幅広いVMサイズを実現 -
もはやGPU全体のサイズに縛られることのないVMサイズ
• VMサイズは4つのHTコアと2GBのHBM2 GPUメモリから、AMD Radeon Instinct MI25 GPUを搭載した16GBの
HBM2 GPUメモリを搭載した32つのHTコアまで
• Azureストレージオプションのフルアレイをサポート (Standard SSD/Premium/Ultra)
• 最大50GbeのAzure Accelerated Networkingとの統合
• スペック:
• 32 HT cores (16 physical cores) per each GPU
• 64 Next-Gen AMD GPU Compute Units
(NCU – 4096 Stream Processors)
• 12.3 TFLOPS GPU Peak Single Precision ompute (FP32)
• 24.6 TFLOPS GPU Peak Half Precision Compute (FP16)
• Single GPU Memory of 16 GB HBM2 with 494 GB/s GPU
Memory Bandwidth
※ 東日本リージョンに展開済み
GPU VDI プラットフォーム: NV v4
Partial GPU VM Full GPU VM
Cores 4 HT 8 HT 16 HT 32 HT
GPU
1/8 x GPU
(2 GB of
HBM2)
1/4 x GPU
(4 GB of
HBM2)
1/2 x GPU
(8 GB of
HBM2)
1 x GPU
(16 GB of
HBM2)
Memory 14 GB 28 GB 56 GB 112 GB
Local SSD
Disk
~88 GB SSD ~176 GB SSD ~352 GB SSD ~700 GB SSD
Network Azure Accelerated Networking (up to 50 Gbe)

Windows Virtual Desktop (WVD)
The best virtual desktop experience, delivered on Azure
Windows 10 マルチセッションを
提供する唯一のサービス
プロファイルの最適化
( FSlogix )
シンプルな展開とスケーリング
( クラウドベース )
Windows 10
+
Office 365
Windows
Server

WVDに必要なライセンス
Windows 10* multi-session, Windows 10*,
Windows 7 のいずれかを稼働する場合
- Microsoft 365 F1, E3, E5, A3, A5, Business
- Windows 10 Enterprise E3, E5
- Windows 10 Education A3, A5
- Windows 10 VDA per user
Windows Server* 2012 R2, 2016, 2019 を
稼働する場合
- ソフトウェアアシュアランス付きの
RDS クライアントアクセスライセンス (CAL)
* FSLogix 関連機能 (Office container, profile containers, app masking 等)を利
用する場合, Windows E3+, Microsoft 365 E3+, または SA 付 RDS CAL ライセンス
が必要

Default Values (Microsoft Guidance) for WVD Cost Estimation
User Type Profiles Light Medium Heavy Heavy Graphics
Description
Ideal for lightweight
use cases with such
as data entry and
call center apps.
Ideal for basic Microsoft
Office apps such as Word
and Excel, as well as
database apps.
Ideal for more
intensive workloads
such as development
or engineering.
Ideal for graphics
intensive apps such
as 3D CAD and
Adobe Photoshop.
VM Instance (Default) Multi-session D8s v3 D8s v3 D8s v3 NV6
VM Instance (Default) Single-session D2s v3 D2s v3 D2s v3 NV6
# users/vCPU (only valid for multi-session)
(Default)
6 4 3 1
OS Disk size (GB) required (Default) 127 127 127 127
# OS Disk per VM (Default) 1 1 1 1
OS Disk Tier (Default) Premium Premium Premium Premium
Profile Data Disk size (GB) required (Default) 2,000 2,000 2,000 2,000
Storage GB/user (Default) 20 20 20 20
Storage Option (Default) Azure NetApp Files Azure NetApp Files Azure NetApp Files Azure NetApp Files
Storage Tier (Default) Standard Standard Standard Standard
Profile Data Disk Tier (Default) Premium Premium Premium Premium
Network egress (Default kbps per user) 75 150 500 1,000

Windows Virtual Desktop パートナーエコシステム
ISVs or WVD value-
added partners
SI and GSIs
WVD hardware
partners
Infrastructure
partners

• https://docs.microsoft.com/ja
-jp/azure/batch/batch-
rendering-service
-jp/azure/virtual-
machines/sizes-gpu
-jp/azure/virtual-desktop/
/Docs について

GPUs for Deep Learning (ND Series)
Cores 6, 12, 24 40 8, 16 (IPUs)
GPU 1, 2, or 4 P40 GPU 8 V100 SXM 32 GB GPU 8 x Graphcore C2
Memory 112/224/448 GB 672 GB 672 DDR4
Local Disk ~700/~1.4/~3 TB SSD ~3 TB SSD 6 TB NVMe Flash
Network Azure Network + InfiniBand
Azure Network + InfiniBand
EDR+ NVLink GPU
interconnect
Azure Network + InfiniBand
NDv1 NDv2 NDv3

FPGAランタイム付 Azure NP シリーズ
Xilinx Alveo U250 FPGA-Accelerated 仮想マシンを、間もなく提供
HPC アプリケーションワークロード:
• ゲノムとライフサイエンス
• 計算機化学
• 物理シミュレーション
• トランスコーディングと後処理
• 分析とデータベース
• モンテカルロとリスク分析
ホストVM仕様 NP10 NP20 NP40
物理コア (Intel Skylake) 10 20 40
NVMe SSD ストレージ 0.7 TB 1.4 TB 2.8 TB
メモリ 168 GB 336 GB 672 GB
アクセラレーター (U250s) 1 2 4
Xilinx Vitis AI

Cray in Azure とは？
エンジニアリング、気候、エネルギー、科学研究における
最も要求の厳しいワークロードに対応するスケーラブルで強力なインフラストラクチャ
アプリケーション、データ、ホスティング環境に対する完
全な制御およびセキュリティを備えた、専用のシングル
テナントのスーパーコンピューティングリソース
データリソースを集中化し、追加のデータリポジトリの起
動が不要な、統合されたハイパフォーマンスストレージ
ClusterStor™
カスタムの仕様に基づいて構築されるため、特定のアプ
リケーション要件、コンプライアンス要件、または規制要
件を犠牲にすることなく、パブリッククラウドのスケールを
利用可能
それぞれの長所を生かすために Azure サポートリソース
と統合された、Cray の専門家によるフルマネージドの
サービスおよびサポート

Cray in Azureの種類
Compute + Storage
Medium Scale
• CS Super Computer (Air cooled)
• Customizable standard configurations
• Managed Service from Azure by Cray
experts
• XC/Shasta Super Computer
• Customizable standard configurations
• Managed Service from Azure by Cray
experts
Compute + Storage
Large Scale
Storage Only All
Scale
• ClusterStor high performance
Lustre file system
• Available in small, medium, and
large capacity models
➢ Available in US, EU, and APAC regions
➢ 16-25 weeks provisioning time based on customization
➢ Sold on Azure EA monetary commitment as first-party Azure service
➢ Three (3) year reserved instance commitment
For all offers:

CPU 仮想マシンの
トリアージ
適切な仮想マシン検討のステップ
1. Determine if 1 job for the HPC
application runs on less than 1 machine
or uses MPI across multiple machines
2. Determine the job’s RAM per core usage
(e.g. 6GB of RAM per core), and
benchmark the instances that fit
3. If the workload requires Physical Cores,
use the VM families in Purple
4. Check on availability of preferred
machines
5. Cray is applicable for any workloads:
a) Where a workable VM type isn’t regionally
available
b) Which are high utilization, servers are used 80+%
c) Where we have no working VM configuration
Single VM Job Multiple VM Job
2
|
4
|
8
|
16
|
32
|
64
|
2
|
4
|
8
|
16
|
32
|
64
|
Job RAM
Per Core
Physical Cores
Hyper-threaded

GPU 仮想マシンの
トリアージ
NV_v3 M60
NV M60
Large Dataset (CFD / FEA):
Conventional CAD / Modeling:
Workload Fit: VM / GPU Solution:
Visualization?
AI / ML?
Inference
HPC &
Analytics
Rendering
Inference
or Training
Training
V100
NC_v3 V100 PCIe
ND P40
NC_v2 P100
NC K80
Large Model:
Large Batch Size:
General Purpose:
Simple Models:P100
M60
NC_v2 P100
ND P40
General Purpose:
Large Textures & High Resolution:
Cost-effective development VM:
Cost-effective deployment:
Multi-GPU optimized (6-8 GPUs):
Large jobs (8-500 GPUs):
Exploration & Education:
NC_v2 P100
NC_v3 V100 PCIe
ND_v2 V100 SXM + NVlink
NCr_v3 V100 PCIe + FDR
NC K80
V100V100
SXM
P100
P100 P40
(+Infiniband)
P40
K80
K80

• https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/sizes-
hpc
jp/azure/architecture/topics/hig
h-performance-computing
/Docs について

高いパフォーマンスの
ストレージ

製造/マーケティング
Expectation for Partners
• デジタルエンジニアリングツールの仮想環境テンプレート。（❶❸）
• ハイブリッドクラウド環境やストレージのインテグレーション。（❸❹）
• エンジニアリング業務向けオンライン会議ソリューション。（❺）
エンジニアリングで使用する大規模なデータをスケーラブルなストレージに格納。製品稼
働データの分析や大規模シミュレーションでも、膨大なデータをクラウド上で高速アクセス
が可能となる。
スケーラブルストレージでの設計情報管理2
CycleCloudを使用し、CAEソルバや3Dレンダリングなどの重いバッチ処理でも、一時的
にハイスペックなマシンリソースを割り当てて高速に実行できる。また、オンプレミスと組み
合わせ、オンプレミスで処理しきれないジョブをクラウド側へ割り当てるハイブリッド実行も
可能。
ハイブリッドクラウドを活用した高速バッチ演算3
オンプレミスの作業環境のAzure FXT Edge Filer や、Azure Stack Edge / Azure
Data Box Gatewayなどで、クラウドと階層化ストレージを構成し、ローカルの仮想デスク
トップでクラウド上の大容量データへ高速にアクセス可能。
クラウドへの簡単かつ迅速なデータ転送4
ストレージに格納されているバッチ処理結果をオンラインで共有し、仮想的な大部屋でオ
ンライン会議できる。Azure Remote Rendering と HoloLensを組み合わせれば、遠
く離れた関係者が同じ場所にいるかのように3Dレンダリング結果を確認することも可能。
コミュニケーションプラットフォーム5
従業員の物理デバイスをThin Client PCにし、OS環境をクラウド上に仮想化することで
デバイスの盗難・紛失などによるデータ流出リスクを最小限に抑える。また、仮想デスク
トップ上でCAEのプリポストプロセスや3D CADモデリングを行うことで、必要な時に必要
なスペックのマシンリソースを割り当てられ、低コストに快適なエンジニアリング環境を利
用できる。
Thin Clientと仮想デスクトップによる
セキュアで低コストなエンジニアリング業務
1
顧客
Azure File
Storage
Windows
Virtual Desktop
Virtual Machine
Scale Sets
Teams
Azure Remote
Rendering
Azure
CycleCloud オンプレミスサーバ
3D CAD
3D CAD
(Modeling)
CAE
(pre/post)
CAE
(solver)
3D CAD
(Rendering)
PCPC(Thin Client) PC Surface
Hub
HoloLens
設計設計
IoT Hub
1 3
4 5
2
：本リファレンスアーキテクチャの主な範囲
Azure
NetApp Files
Azure
HPC Cache
Azure
Stack Edge
Azure
Data Box
Gateway
Owned
NAS Storage
Azure FXT
Edge Filer
Azure Blob
Storage
Azure Data Lake
Storage
リファレンスアーキテクチャ

Azure HPC Cache 概要
さまざまなコンピューティングワークロードに対応する柔軟なファイルシステムキャッシュ
柔軟
クラウドワークロードに
継続的継続性を提供
大規模
あらゆる規模のコンピューティング
ワークロードを容易に利用
高いパフォーマンス
高いスループット
低遅延
スケールアウトによるパフォーマンス
シンプル
アプリケーションへ
ファイルデータをバースト
柔軟なアクセス
オンプレミスの NAS データ、
クラウドベースのデータ、またはその
両方を単一の名前空間で使用
3つのパフォーマンス
SKUから選択
共有ファイルデータの、
ホットキャッシュを作成
高可用性の
分散スケール
数十/数万のクライアント/コアを
サポート
統合が容易
数分で開始
Azure API またはポータルを使用

Azure HPC Cache アーキテクチャ
Virtual Network
NFS
Mountpoint(s)
Compute Cluster
Customer Datacenter
/export1
Network-
Attached
Storage
HPC Cache
Instance
Azure Service
Control
Create and Manage service instances from
the Azure portal/API/ ARM
Blob-as-
POSIX
Customer Storage
Account
Azure Blob
Container
Azure
subscription

ハイブリッドHPC環境でのより高速でアクセス
可能なデータソリューション
HPCアプリケーション用の高性能ファイルアクセス
パフォーマンス：要求の厳しいワークロードに必要なホットデータの自動識別とキャッシングにより、
大量の読み取り環境でストレージのレイテンシを最小限に抑えます。
アクセス：ファイルベースのアプリケーションは、オンプレミスネットワーク接続ストレージ（NFS /
SMB）またはAzure Blob（REST）のいずれかからAzureコンピューティングリソースにアクセス
できます。
柔軟性：重要な作業負荷をサポートするために、Azureのスケールをあなたの指先で柔軟に
利用できます。
Avere vFXT for Azure
メディア＆エンターテイメント| ライフサイエンス | 金融 | 製造業 | 石油＆化学 | 政府・研究所
Azure Marketplace

実証済みのAvere SystemsのテクノロジーをAzureへ
実績のあるAvere FXT Edge Filer からAzure FXT Edge Filerへ
Azure FXT Edge Filers (現在)
• Azure Blob をサポート
• より多くのDRAMで、より大きなデータに高速にアクセス
• より大容量のSSD キャッシュサイズで、「ヒット」率が向上し、
コアとなるストレージへの遅延をより効果的に隠蔽
• マイクロソフトのセキュリティ基準に準拠
• ソフトウェアサブスクリプションにはサポートを含む
• Dell EMCが製造したハードウェア
• 信頼できるマイクロソフトパートナーが出荷およびインストール
Avere Systems (以前)
• 世界中のNAS環境で実績のあるキャッシュ
• 1,000 ノードを越える実績
• メディアやエンターテインメント、ライフサイエンス、石油・ガス、
金融サービス、テクノロジー、政府など、主要産業で採用
• ゲートウェイとして、クラウドアーカイブへのアクセスを
サポート
• 2018年1月、Microsoft が買収
※ 価格は、https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/fxt-edge-filer/ より抜粋 ( 2020年3月4日現在 )

Azure FXT Edge Filer は、オンプレミスのストレージパフォーマンスを最適化する 3 ノードクラスターで販売される物理アプライアン
スです。NetAppおよびDell EMC Isilon環境の前に「高速ティア」を提供し、遅延を抑え、ストレージの耐用年数を延長します。
Azure FXT Edge Filerは、“ゲートウェイ” 機能も提供し、Azure Blob に格納されているデータのキャッシュにアクセスし、遅延を最
小にして計算できます。
Azure FXT Edge Filer 製品概要
以下の2モデルを提供中:
製品イメージ
機能利点
最大25.6 TB NVMe SSD ビッグデータのワークロードをサポートする大容量キャッシュ
最大1536 GB DRAM 高速なデータアクセスのためのハイスペック
1つのマウントポイント異なるストレージ全体で、管理を簡素化
マルチプロトコル: NFSv3, SMBv2 既存のアプリケーションの変更は不要
マルチベンダーストレージ: NetApp, Dell
EMC Isilon, Azure Blob, S3
レガシーインフラストラクチャをサポートし、スムーズにクラウドへ
移行
24 ノードまでスケールアウトスケールアウトで簡単に容量とパフォーマンスを追加
6x 25/10GbE ネットワークポート高いスループットで、接続数の増加に対応
モデル DRAM NVMe SSD ネットワークポート
FXT 6600 1536 GB 25.6 TB 6x25/10Gb + 2x1Gb
FXT 6400 768 GB 12.8 TB 6x25/10Gb + 2x1Gb

Avere vFxT Edge Filer
ハイブリッドクラウドでのユースケース
NAS 最適化
ファイベースのHPCアプリケーション向けの高いパフォーマン
スのファイルアクセス
- 既存のNASインフラへ追加
- 1万コア以上のコンピューターファームで必要とされるようなスケー
ルアウトパフォーマンス
- 異なるストレージを集約し、1つのマウントポイントにするシンプル
なアーキテクチャ
- クライアントやアプリからは、標準の NFSv3/SMB2 でファイル
アクセス
- アーカイブ用に、Azure BlobへPOSIXでアクセス
ExpressRoute
Azure
subscription
ExpressRoute
Gateway
Azure Blob
Container
お客様のデータセンター
/data/nas/eng
“分断された” Network
Attached Storage
オンプレミスの
コンピューターファーム
ゲートウェイ
<- NFSv3/SMB2 ->
NAS 1
NAS 2
NAS 3
/data/blob/archive
Azure FXT
Edge Filer
Azure Blob へのアクティブなアーカイブ
ペタバイトからエクサバイトまでのセキュアでコスト効率の
高い非構造化データストレージ
- 遺伝情報
- 金融マーケットの履歴
- 映画のアーカイブ
- 地震データ
- 集積回路や製品の設計
- 衛星画像
/data/nas/raw
/data/nas/out /eng
/out
/raw
WAN キャッシング
リモートオフィスのユーザーに応答性の高いファイ
ルアクセスを提供
• リモートのアーティスト、エンジニア、その他パワーユー
ザー、もしくはコンピューターファームをサポート
• 自動キャッシュを使用して中央で管理されたストレー
ジへの遅延を隠蔽
• 中央のデータセンターでファイルストレージを統合
• データ管理と保護を簡素化
•
リモートオフィス
Compute Farm
Engineer
Artist
Azure FXT
Edge Filer

Microsoft Azure のエッジキャッシュのポートフォリオ
Azure FXT Edge Filer と、Azure Stack Edge / Data Box Gatewayの比較
Azure FXT Edge Filer
用途
Azure Blob もしくは、オンプレミス
の大規模なNASが展開されたファ
イルベースのHPCワークロード
ネットワークオンラインアプライアンス
サポート
プロトコル
NFSv3, SMBv2
ラック
1ノード当たり1U筐体;
最小は3ノードクラスター
価値ファイルアクセスの高速化
Azure Stack Edge (旧Data Box Edge)
用途
Azureとのデータ入出力をAIを
使ったエッジアプライアンスで行い
たい、企業向けのITワークロード。
サポート
プロトコル
SMB, NFS, Blob
ラック 1U 筐体
価値 AIが使えるデータ転送
Azure Data Box Gateway
用途
仮想アプライアンスで、Azureとの
データ入出力を行いたい企業向け
ワークロード
サポート
プロトコル
SMB, NFS, Blob
ラックなし (ソフトウェアでの提供)
価値
VMware もしくは、Hyper-V経由
での Blob アクセス

Azure Stack Edge / Data Box Gatewayは、Azure Portalから発注

Azure Data Box ファミリー

Data Box – 仕様
Azure Data Box のシステム要件
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/databox/data-box-system-requirements

jp/azure/hpc-cache/
jp/azure/fxt-edge-filer/
jp/azure/databox/
jp/azure/databox-online/
/Docs について

Full Managedなファイルサービス
• ネイティブ Azure 統合 (ポータル/REST/CLI、請求、監視、
セキュリティ)
• 従量課金制のファイルストレージ（Azure MC、Web
Direct など）
• サポートもマイクロソフトが窓口となる
特徴
• 高い可用性と様々なプロトコルをサポート
• データ保護、データ管理 (スナップショット、クローン)、パフォー
マンス
ハイブリッド
• データ移行とレプリケーション機能
安全
• 保存データの暗号化、RBAC
Azure NetApp Files 概要

Azure NetApp Files
• パブリッククラウド上で、広範囲なファイルプロトコルの選択肢 (NFSv3, NFSv4.1, SMB3)
• 複数の階層 (Ultra, Premium, Standard) を提供し、オンプレミスクラスのパフォーマンス
• Azure と一貫性のあるエクスペリエンスとサポート、および課金
ワークロード
エンタープライズのファイルワークロード
データベース
コンテナーアプリケーション
HPC
VDI
業種と業態
半導体 EDA
エネルギー (石油・ガス)
小売りとeコマース
NetApp ONTAP をフルマネージドの Azure サービスで！

専用の委任されたサブネット
サブネット内のAzure NIC
ボリュームとマウント
完全Managedなベアメタル
Azureネットワークへの統合
専用テナントとデータ保護
Azure NetApp Files アーキテクチャ
Azure NetApp Files
Delegated
Subnet
Microsoft.NetApp/volumes
10.193.2.0/24
Service Infrastructure
AFF
A700s
AFF
A700s
AFF
A700s
Catalyst 4948-10GE
PS1
PS2
FAN
STATUS MGT
X2-2
45 46 47 4843 4441 4239 4037 3835 3633 3431 3229 3027 2825 2623 2421 2219 2017 1815 1613 1411 129 107 85 63 41 2
CON
X2-1
Catalyst 4948-10GE
PS1
PS2
FAN
STATUS MGT
X2-2
45 46 47 4843 4441 4239 4037 3835 3633 3431 3229 3027 2825 2623 2421 2219 2017 1815 1613 1411 129 107 85 63 41 2
CON
X2-1
Dedicated Secure Tenancy
SDN Integration
Vnet Injection
Virtual Network
10.193.0.0/20
Azure VM Azure VM
ANF NIC
10.193.2.1
ANF Volume
Export Policy
nfs://10.193.2.1/ignite-netapp-demo-
volume-1

Azure NetApp Filesは、3つのサービスレベルを提供
パフォーマンスの SLA は、ボリュームのクオータに対して設定
⇒ ボリュームのクオータが大きいほど、パフォーマンスの上限も増加
Standard Premium Ultra
ストレージ HDD SSD フラッシュストレージ
パフォーマンス
最大 1,000 IOPS/TiB Quota
(16K)
最大 16MiB/s per TiB Quota
(16K)
最大 64MB/s per TiB Quota
(16K)
最大 128MB/s per TiB Quota
適したワークロード
静的 Web コンテンツ、ファイル
共有、データベースバックアップ
データベース、エンタープライズア
プリケーション、分析ワークロード、
メッセージキュー
高パフォーマンス/高スループットを
必要とするアプリケーション
Azure NetApp Files のサービスレベル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-netapp-files/azure-netapp-files-service-levels

NFSの位置づけ
Azure Blobs NFS Azure Files NFS Azure NetApp Files
ユースケース
Blobは、データを一度取り込み、その後の変更を最小限に抑
えることができる大規模な読み取り負荷の高いシーケンシャル
アクセスのワークロードに最適です。例えば、大規模な分析デー
タ、バックアップやアーカイブ、メディアレンダリング用のNFSアプ
リ、ゲノムシークエンシングなどです。総所有コストを最小限に
抑えることができます。
Filesは、インプレースデータ更新を伴うランダムアクセスワーク
ロード用に最適化されています。POSIXファイルシステムのフル
サポートを提供します。Azure Filesは、Azure Blobsプレミアム
ティアと同じハードウェア上に構築されており、ソフトウェアの違い
により、NFS4.1のフルサポートとランダムアクセスワークロードのた
めの高いパフォーマンスを提供します。
Azure NetApp Filesは、Azureに統合されたハードウェアシス
テム上で実行されているONTAPを搭載した完全に管理された
Microsoftサービスです。統合されたデータ管理機能により、
オンプレミスと同等以上のパフォーマンスを提供します。
主要機能
• 幅広い地域での可用性と冗長性のオプション
• ライフサイクル、不変性、レプリケーション、フェイルオー
バー、メタデータインデックスを含む統合管理
• 複数のパフォーマンス層
• 幅広い地域での可用性と冗長性のオプション
• POSIX に完全対応
• ロックをサポート
• Premium パフォーマンス層
• 東/西日本リージョンを含む、一部のAzureリージョンで
利用可能
• クラウドでの豊富なNetApp ONTAP管理機能
• 3つのパフォーマンス層
プロトコル NFS 3.0 NFS 4.1 NFS 3.0, NFS 4.1
パフォーマンス
(ボリューム単位)
最大 20K IOPS
最大スループット 100 Gibps
1桁ミリ秒の低遅延
最大 100K IOPS
最大スループット 80 Gibps
1桁ミリ秒の低遅延
最大 300K IOPS
最大スループット36 Gibps
サブミリ秒の低遅延
スケール
• シングルボリュームで最大 2 PB
• 1ファイル最大~4.75 TiB
• 最小容量の要件なし
• シングルボリュームで最大 100 TB
• 1ファイル最大1 TiB
• 最小展開容量100 GB
• シングルボリュームで最大Up to 100 TiB
• 1ファイル最大16 TiB
• 最小展開容量4 TiB
Cost of
Ownership
$
Pricing Page
$$
Pricing Page
$$$
Pricing Page

Azure Storage のアーキテクチャ
インテリジェントクラウド
Azure Data Box ファミリー
データのインポートとエクスポート
Azure APIs on the edge
Azure Backup
Azure Site Recovery
Azure File Sync
Azure とデータセンターの統合
ハイブリッドストレージ
バックアップと災害対策
長期アーカイブ
ストレージパートナーエコシステム
インテリジェントエッジ
Azure Stack ファミリー
Azure IoT Edge
Azure IoT Sphere
単一のストレージアーキテクチャ
耐久性、保管時の暗号化、強い一貫性のあるレプリケーション、耐障害性、自動ロードバランシングアーキテクチャ―
ADLS Gen 2
(File Namespace)
ストレージサービス Azure Blob Storage Azure Disk Storage Azure File Storage
Object REST HDFS SMBBlock NFS
Temperature tiers
Ultra / Premium から Archive までのストレージ階層
Azure HPC Cache
データのワークロード
Backup
& Archive
Application
& User
Analytics HPC, IoT, AI
NFS

Azure Storage のワークロード
Applications
High Scale Web &
Mobile
CDN – Web & Video
Interactive (low-
latency)
Analytics
Spark (Databricks) &
Hive
Hadoop Ecosystem
(HDFS)
Machine Learning
Data Warehouse
HPC
Autonomous Driving
Oil & Gas
Genomics
EDA
Cloud Burst
Media transcoding
Finserv & Insurance
Cold
Backup & DR
Logs
Media Archives
Medical Imaging

Azure Data Lake Storage Gen2
Preview Coming Soon: Public Cloud Object storage access through NFS v3 is an industry first
Object Tiering と
Lifecycle Policy Management
AAD 統合, RBAC,
ストレージアカウントセキュリティ
ZRS と RA-GRS による
HA/DR サポート
Common Blob Storage Foundation
Blob API NFS v3
サーバーバックアップ,
アーカイブストレージ,
半構造化データ
非構造化
オブジェクトデータ
HPC データ、規模の大きいシーケンシャル
リードデータセットをNFS v3で利用する
アプリケーション
ファイル
データ
Hadoop ファイルシステム,
ファイルとフォルダーの階層,
粒度の高い POSIX準拠のACL,
ファイルトランザクション
分析データ
Gen2 API

BlobFuse – 一般提供済
Linux向け、Azure Blob Storage用仮想ファイルシステムドライバー
Linux ファイルシステムとして Blobストレージをマウント
• Library built over libFUSE 上にライブラリーをビルド
• Blob REST API の活用
シナリオ例
• 機械学習のトレーニング
• 読み出し重視の大容量データ処理
主要な機能
• 以下のような基本的なPOSIXコマンドをサポート:
• mkdir, opendir, rmdir, open, read, create, write, close 他..
• ローカルキャッシュによるアクセス時間の短縮
• 大規模な BLOB に高速にアクセスするための並列ダウンロードとアップロード機能
• 読み取り専用のシナリオで、複数のノードが同じコンテナをマウント可能
VM with GPU
BlobFUSE
libFUSE
FUSE
Storage
Account
Blob Blob
Blob

Lustre on Azure
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azurecat/lustre-on-
azure/ba-p/1052536
Azure上の Parallel Virtual File Systems
Azure CycleCloudを利用した、Azure VM Lsv2
( NVMeディスク搭載) 上へのLustreの展開
Lustre、GlusterFS、および BeeGFS の
パフォーマンステスト
• Azure でのパフォーマンステスト結果を文書化し、Lustre、
GlusterFS、および BeeGFS のスケーラビリティを確認。
• これらの結果を、I/O パフォーマンス要件を満たすために必要な
サーバーとストレージ構成のサイジングのベースラインおよびガイドとし
て使用。
• ebook ダウンロードURL
https://azure.microsoft.com/en-us/resources/parallel-virtual-file-
systems-on-microsoft-azure/
• 関連 Tech Community 記事
• Microsoft AzureのParallel Virtual File Systems
– パート 1: 概要
https://techcommunity.microsoft.com/t5/
azurecat/parallel-virtual-file-systems-on-
microsoft-azure-part-1-overview/ba-p/306487
• Microsoft AzureのParallel Virtual File Systems
– パート 2: Azure上のLustre
https://techcommunity.microsoft.com/t5/
azurecat/parallel-virtual-file-systems-on-
microsoft-azure-part-2-lustre/ba-p/306524

Azure Disk Storage のポートフォリオSinglediskmaxvalue
Low-cost storage
Consistent
performance
High performance
32 TiB 32 TiB 32 TiB
2,000 6,000 20,000
500 MBps 750 MBps 900 MBps
Standard HDD Standard SSD Premium SSD
Sub-millisecond
latency
64 TiB
160,000
2,000 MBps
Ultra Disk
SAP HANA, SAN, Tier-1
workloads
Databases, enterprise
production, container
volumes
Big Data, entry-level
Web Servers
Backups, low end
file server, test & dev

https://docs.microsoft.com/
ja-jp/azure/storage/
/Docs について

Azure HPC ストレージの選択
Shared or
Local/Stageable?
Persistent
or
Scratch?
Object/HDFS or
File?
Managed or
Orchestrated?
File/NAS
Ephemeral
Disks
Shared Persistent
Scratch
Latency
or Cost-
sensitive?
Cost-Sensitive
Latency-sensitive
Orchestrated
Managed
Write-many (unique); write once, read once; home dirs;
enterprise apps
Local/Stageable
Object
Parallel FS
NFS
Write-heavy Balanced Read-heavy
MB/sec –> Low Single-digit GB/sec throughput
Single-digit GB/sec –> Double-digit GB/sec throughput
Double-digit GB/sec throughput
Baremetal HPC
NFS or Parallel FS?
+
START
Which do I use?
Premium
SSD
Azure
NetApp Files
Ultra SSD
Azure HPC
Cache
Blob
Lustre/BeeG
FS
ADLS Gen2
Cray
Clusterstor
Roll-your-
own NFS
Server

高速でセキュアな
ネットワーク

高いパフォーマンスのネットワークサービス
最も要求の厳しいワークロードをAzureで実行
InfiniBand
ExpressRoute
• マイクロソフトのすべてのクラウドサービスの統一された接続性
• 予測可能なパフォーマンス、高帯域幅
• エンタープライズグレードの回復力と可用性のためのSLA
• グローバルのExpressRouteパートナーエコシステム
• Linux RDMA対応インスタンスへの接続性を提供
• MPI アプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスを向上
• 科学技術と研究の他プリケーションのための俊敏性
• パートナーが、多額の先行投資なしで新しいサービスを提供可能

HPCとクラウドMPIのリーダー
2017
500 ranks (Fluent)
500 ranks (Star-CCM+)
2018
4,000 ranks (Fluent)
2019
2,800 ranks (OpenFOAM)
4,100 ranks (Caliber)
13,000 ranks (Fluent)
15,000 ranks (Star-CCM+)
22,528 ranks (CP2K)
28,000 ranks (Seismic)

Azure HBv2 VMでの、ワールドクラスの記録
• 3rd largest Star-
CCM+ run ever
• 100% scaling @
128 VMs
• 99% scaling @ 384
VMs
• 85% efficiency @
640 VMs
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 64 128 192 256 320 384 448 512 576 640
Nodes
Linear Scaling
75% Linear Scaling
v14.06, HBv2, PPN=112, HPCX 2.5.0
v14.06, HBv2, PPN=116, HPCX 2.5.0
57,600 MPI RanksStar-CCM+
Ver 14.06, HPC-X 2.50, Azure HPC CentOS 7.7
Le Mans 1002m cell model
Azure HBv2 VMでSiemens Simcenter STAR-CCM+を大規模に実行するためのガイド:
https://azure.microsoft.com/mediahandler/files/resourcefiles/run-star-ccm-plus-azure-hpc-cluster/Run-Star-CCM-plus-in-Azure-HPC-Cluster.pdf

ExpressRouteが多用途なHPCを強化
高速で信頼性の高い、高帯域幅でMicrosoftサービスへ接続
• Supportingbandwidthsupto
100Gbps
• Excellentresource forresilient
storageandbusinesscontinuity
services
• Costeffectiveoptionfor
transferringlarge datasets
• Addcomputeresources toyour
existingdatacenter
• Publiccloudscale&economics
withoutcompromisingnetwork
performance
• Feelslike a naturalextensionofyour
currentfootprint
仮想プライベートクラウド低遅延、高スループット
• Predictable,reliableconnections
• Spanonpremisesinfrastructureand
thepubliccloudwithout
compromisingprivacyor performance
• Avoidroutingtrafficthroughthe
publicInternet
ハイブリッドアプリケーション

ハードウェア
Connect-X 6 Adapter
 (HBv2 VM)
 HDR 200Gb/s InfiniBand
 Up to 215M messages/second
 PCI Gen4
Adaptive Routing on Reliable Transport | Enhanced vSwitch / vRouter Offloads
Connect-X 5 Adapter
Powering HB/HC series VMs)
EDR 100Gb/s InfiniBand
Up to 200M messages/second

ワークロードの
オーケストレーション

HPC ワークロード管理サービス
Azure Batch
• HPC-as-a-Service モデル
• すべての HPC リソースがクラウドベース
クラウド-ネイティブのジョブスケジューリング
• 3rd パーティスケジューラーをサポート
• 従来の HPC スケジューリングの方法を、Azure で利用
Azure CycleCloud
従来のクラスタスケジューラのオーケストレーション
HPC アプリ, ヘッドノードと、
オンプレミスのコンピュータ
仮想マシンの
リソースプール
Azure
CycleCloud
クライアント
ワークステーション上の
HPC アプリケーション
仮想マシンの
Azure
CycleCloud
ヘッド
ノード
ハイブリッド / クラウドバーストモデルクラウドネイティブモデル
クライアント
ワークステーション上の
HPCアプリケーション
仮想マシンの
Azure
Batch

Azure Batch
特徴 & 機能
VM の選択
• Windows または Linux
• 標準/カスタムイメージ
• Windows プールで AHUB を使用可能
• 優先度の低い VM を使用
監視
• VM の監視および自動回復
• ポータルや API を介してメトリックおよびログを利用可能
API、CLI、および UI を介したアクセス
• .NET、Java、Node.js、Python、REST
• PowerShell、クロスプラットフォームの Azure CLI
• Azure Portal、Batch Labs の
クロスプラットフォームのクライアント UI
ジョブのスケジュール設定
• 驚異的並列の MPI ジョブと
密結合の MPI ジョブの両方をサポート
• 各ノードで複数のタスクを並列実行
• 失敗したタスクを検出して再試行
• ジョブおよびタスクに対して
最長の実行時間を設定可能
• タスクの依存関係
• ジョブの準備およびクリーンアップタスク
豊富なアプリ管理
• Blob、Batch のアプリパッケージ、パッケージマネージャー、
カスタム VM イメージからアプリを取得
• Docker コンテナーイメージ

Azure Batchは、大規模な並列コンピューティングやHPCアプリケーションを
クラウドで効率的に実行するためのプラットフォームサービス(PaaS)
Azure Batch
インフラの構築や管理を意識することなく、
InfiniBandで接続された大規模なクラスターシステムや
GPUクラスターで計算を実行することが可能

Azure Batch Rendering
Queue
Upload assets
Submit job
Return outputs
Pay-per-minute
licensing
Windows and Linux VMs
Autodesk Maya
Plug-in
Batch Labs
x-plat client
Azure CLI /
PowerShell
APIs
Monitor job
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/batch/batch-rendering-service

レンダリングエコシステム

レンダリングは、 “高価な” ワークロード
• ソフトウェア・パッケージは、ユーザー1人あたり年間で非常に高額になる可能性があり、
遊休ライセンスは予算の労費。
• ワークステーションの価格は通常9,000ドル以上。
レンダリングの実行時間は数時間に及ぶこともあり、ディレクターは
複数のデザインを比較対照したいと考えています。
• Azureはジョブを並行して実行できるため、市場投入までの時間を短縮可能。
Azure での2つのオプション:
• クラウド上のNVインスタンスへのワークステーションのリフト&シフト
• Azureのバッチからバッチへのプロセスレンダリングジョブの活用
クラウドレンダリング: Design as OPEX
クラウド上でのレンダリングオンプレミス
NV NV
NV
NV NV
Tablet
Zero client
Client
Azure の差別化ポイント:
ハイエンドのレンダリングワークステーションをクラウドにリフト&シフトし、
使う分だけ支払う。
Azure の差別化ポイント:
バッチで、VMを取得して管理し、タスクをキューに入、スケールアップ/
スケールダウンし、レンダリングジョブを並列実行可能

ユーザーのエンパワーメント
• 既存のワークフローやスケジューラをクラウド化
• リソースへの即時アクセスが可能
• 自動スケーリング、エラー処理を提供
IT 管理
• 内部と外部クラウドのワークフローをリンク
• 認証と認可にActive Directoryを使用
• 安全で一貫性のあるアクセスを提供
予算管理
• 利用量と支出をリンク
• コスト管理ツールを提供
Azure CycleCloud

Azure CycleCloudのシナリオ
戦略的なHPCアプリケーション環境のAzure移行を支援
H
NC
D/F
オンプレミスクラスタークローンクラスター
データ
サイエンティスト
LOBマネージャー
IT管理者
オンプレミス環境をミラーリングするためのテンプレートを使用して、
CycleCloudは同じ環境を用意し、アプリケーションを書き換える
ことなくロードすることができます。
CycleCloudは、アクセス、権限、コスト管理、コンプライア
ンス監査報告のためのポリシーベースのシステムを提供する
ことで、ガバナンスの問題を解決します。

クラウド上でのアプリケーションベースのクラスタ利用
Azure CycleCloud
• CAEクラスタの展開・管理
• リソースの自動調整
• アップロード・ダウンロード
• レポートの作成
• 監視と分析
• 予算管理アラートの作成
• テンプレートクラスタ
アプリケーション・インフラストラクチャーテンプレートAzure CycleCloud機能
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cyclecloud/download-cluster-templates

ジョブスケジューラーのサポート
Symphony

AzureでのHPCプラットフォームとフレームワークのサポート
CAE-
Structural
LSDYNA
RADIOSS
OPTISTRUCT
ABAQUS-SIMULIA
ANSYS
MECHANICAL
PAMCRASH
MSC-NASTRAN
AI
Frameworks
CNTK
TENSORFLOW
CAFEE
TORCH
CHAINER
CAE-CFD
STAR-CCM+
ANSYS-FLUENT
ACUSOLV
EXA-
POWERFLOW
CONVERGE
Schedulers
PBS-PRO
LSF
SLURM
BRIGHT
COMPUTING
HPC-PACK
OS & MPI
Support
INTEL MPI
PLATFORM MPI
MS-MPI
CENT OS 6.5,7.1,7.3
SLES 12 SP1, SP3
WINDOWS SERVER
2012 R2
WINDOWS SERVER
2016
Open
Source
OPENFOAM
VASP
NAMD

Azure のパートナーエコシステム

Azure を使用することで、当社は HPC をメインストリーム化し、世界中のすべてのエンジニアおよび
科学者がオンデマンドでスーパーコンピューティング機能を利用して、複雑な工学的問題を解決でき
るようになります。
Sam Mahalingam 氏
Altair Engineering のクラウドコンピューティングおよび HPC 戦略担当最高技術責任者
「」

アルテアエンジニアリング社 PBS Works
• HPC業界ジョブスケジューラートップシェア
• ジョブ実行時にVMの起動、終了時に停止
• これまでの運用・利用方法を変えることなくパブリッククラウドを利用可能
• ジョブピーク時のバースティング
• オンプレミスの環境を変えることなくバースティング機能を追加
Altair PBS Works
$ qsub go.sh

Rescale社 ScaleX
• SaaS型HPC計算サービス
• マルチクラウド、インフラは完全に抽象化
• 300+のアプリケーションソフトウェアを利用可能
• シンプルで効果的なユーザインタフェイス
Rescale ScaleX

サンプルアーキテクチャ: CFD (計算流体力学) & FEA (有限要素解析)
アプリケーションコンピューターストレージの選択肢
オンプレミス
Azure
CAD エンジニアの
ワークステーション
HPC クラスター
スケジューラ―:
PBS, SLURM,
LSF, HPC Pack
Express Route
(1Gbps以上)
FlexLM
Server
BeeGFS, Lustre,
Isilon, NetApp
PLM
Server
クラウド上の
CAD
ワークステーションスケジューラ―:
PBS, SLURM,
LSF, HPC Pack
CycleCloud Cluster & FS
ジョブのルーティング
Virtual Network
要
件
の
厳
し
さ
詳細は、ファイルシステムトリアージスライド参照:
Stage Blob to & from
Local Disk (BlobFUSE)
Cray ClusterStor: Managed,
Bare-metal HPC storage
NFS on Lsv2 or local SSD,
Premium/Ultra Disk
Parallel FS for writes
Avere HPC Cache for reads
+
Azure NetApp Files for writes
Avere HPC Cache for reads
ハイブリッドシナリオ
+
Azure FXT
Edge Filer
HPC Cache
HPC Cache
仮想ネットワーク

HPC導入パートナー
アンシス・ジャパン株式会社
ANSYS Cloud
ANSYS Cloudを利用することで、ANSYSの主要
製品からクラウドHPCに即座にアクセスでき、これ
により開発チームは大規模で複雑なモデルを迅
速かつ容易に解析が可能。
https://aka.ms/ansys_jp
アルテアエンジニアリング株式会社
Altair PBS Works
AltairのハイエンドCAEソルバーとPBS Worksを使
用してプロセスを管理することにより、Microsoft
Azureでのシミュレーション実行時間の短縮と設
計サイクルの短縮を実現。
https://aka.ms/altair_jp
Rescale Japan 株式会社
ScaleX
ScaleXにより、ユーザーは計算が複雑なシミュレー
ションと分析を即座にスケールアウト可能。学際
的な調査、最適化、実験計画などを含む、あら
ゆるタイプのワークフローをサポートします。
https://aka.ms/rescale_jp
SCSK株式会社
SCSK CAE Cloud
大規模並列、多数同時ジョブ実行等、SCSK取
り扱い解析プロダクトが迅速に利用でき、パブ
リッククラウドとのハイブリッド利用も可能。
https://aka.ms/scsk_caecloud
株式会社HPCソリューションズ
HPCクラスタシステム
計算リソースの速度が遅くなってきた、共有で使
用している計算リソースを占有したい、急に計算
リソースが必要になるなどのお困りごとにHPCクラ
スタシステムならクラスタ環境がクラウド上で簡単
に使用できます。
https://aka.ms/hpcsol_jp
株式会社ネクストスケープ
NS-Render
お客様が所有するオートデスクMaya および 3ds
Max ユーザー向けサブスクリプション特典のクラウ
ド利用権をBYOL方式にてご活用いただくと、ユー
ザーインターフェイスを用いないバッチを実行できま
す。
https://aka.ms/nextscape_ns-render
株式会社電通国際情報サービス
Ondemand CAE/HPC
Application
ScaleXをはじめとしたCAE/HPCソリューションを提供
します。ISIDは、日本市場におけるクラウドCAEサー
ビス提供で先駆的な役割を担い、これまで数多くの
製造業のクラウドCAE環境構築を支援してきました。
単なるアプリケーション導入だけでなく、クラウドHPC
導入における相談役としてお使いいただければ幸甚
です。
https://aka.ms/isid_hpc レンダリング
CAE

物理世界とデジタル世界の融合: Mixed Reality
テクノロジを使用せずに人間の感覚で
捉えた、実際に存在するモノの状態。
視覚、触覚、聴覚、嗅覚が含んだ、
人間、環境、オブジェクトからなる人工的に
創造された感覚的体験。
物理世界デジタル世界

複合現実 (Mixed Reality)
物理世界とデジタル世界の融合

2 つの世界が融合
複合現実 (Mixed Reality)

Microsoft Mixed Reality の全体像
すぐに使いたい！開発がしたい！

Mixed Reality サービス
高品質でインタラクティブな3Dコンテンツをレンダ
リングし、リアルタイムでデバイスにストリーミング
現実世界のスケールで3Dコンテンツをマッピング、
共有、永続化できるアプリを構築
AZURE SPATIAL ANCHORSAZURE REMOTE RENDERING

Azure Remote Rendering
HoloLens 2上で実行するために、
25万ポリゴンモデルに間引き
1,600万ポリゴンモデル

Azure Remote Rendering のパフォーマンス
～ 25万ポリゴン
HoloLens 2 Standard
2,000万ポリゴン
(8 Tera FLOPS)
Premium
数億ポリゴン
(42 Tera FLOPS)

モデルをAzureへ
アップロード
FBX もしくは GLTF モデルを
Blob ストレージへアップロード
ランタイムフォーマットへモデルを
変換
サーバーを
起動
サーバーへ、リモートレンダリング
を要求
サーバーへ接続し、レンダリング
するためのモデルをロード
サーバーから画像を
アプリケーションへ送信
サーバーから、左目、右目、深
度バッファを持つビデオストリー
ムを、アプリケーションへ送信。
Ray-castや他のクエリー結果
は、別のストリームとしてアプリ
ケーションへ送信。
アプリケーションは
画像を形成
ローカルでレンダリングされた
ホログラムは、リモートで
レンダリングされたホログラムと
合成され、最終的なシーンを
形成。
Azure Remote Rendering のワークフロー

Azure Remote Renderingはどこで利用可能？
• Public Preview: West US2, East US, West Europe and Southeast Asia
• 一般提供に向けて、より多くの地域に拡大
Azure Remote Renderingがサポートするデバイスは？
• HoloLens 2と、デスクトップのWindows
どのようなネットワークが必要か？
• 下り: 最小50 Mbps、推奨100 Mbps
• 上り: 最小10 Mbps、推奨20 Mbps
• 遅延: 最大80 ms、推奨50 ms以下
利用可能リージョンと要件

Azure Digital Twins のユースケース
EDGEは、革新的で健全で持続
可能な新世代の建築物を創造し
ます。
EDGEソフトウェアプラットフォームは、
シンプルなユーザーインターフェースで
高度なデータ分析を提供します。
Wizataプラットフォームは、製造業
のデジタルトランスフォーメーションを
促進します。
デジタルツイン、データエクスプロー
ラー、AIソリューションビルダーの機
能を統合しています。
ボッシュは商業ビル向けにスマート
ソリューションとサービスを提供しま
す。
Digital Twinsサービスでセマン
ティックモデルを適用することで、
Boschは様々なタイプの建物に対
して、ドメインを超えた強力な洞察
を得ることができます。
WillowTwinTMは、インフラストラク
チャの所有者や運営者がより効率
的に管理できるようにします。
大規模な運用改善を促進し、ビル
の居住者やユーザーに強化された体
験を提供します。

フィジカルとデジタルを反映したConnected Environment
Data
integration
-
Model
integration
Azure
Digital Twins
(integration)
※ オンラインイベントMicrosoft Build 2020 (https://mybuild.microsoft.com/ ) セッションスライドより抜粋 (抄訳)

Connected Environmentでカギとなる技術
Azure
Maps
Azure
Digital Twins
Azure
Time Series Insights
Azure
Spatial Anchors
Digital Twins
Definition Language
Azure
IoT Services

Azure Maps CreatorsPublic Preview
既存データのコピーとして Azure Maps Creator を利用し、プライベートな地図データを安全に拡張
屋内地図データ所有者とスマートビル
アプリケーションをサポートするAPIとSDK
Mapping as a Service:
CADを自動処理、複数レベルの詳細、
組込みのマップスタイル、
およびIoT用の動的なスタイルオプション
Map Services:
レンダリング、空間クエリAPI 他
SDK: 多階層と屋内外のエクスペリエンスを屋内に統合

Azure Digital Twins
あらゆる環境をモデル化し、センサーとビジネスシステムをモデルに接続し、現在を制御し、
過去を追跡し、未来を予測します
• モデルは、“Digital Twins Definition Language” (DTDL) を利用して定義
• 業界標準の JSON-LD を利用
• Digital Twin は、以下の用語 (Term) を記述
• Telemetry
• Properties
• Commands
• Relationships
• Components
• Digital Twins は継承を利用して他のツインを表現
• Digital Twins Definition Language は、以下と連携。
• IoT Plug and Play
• Time Series Insights データモデル
{
"@id": “dtmi:example:Station;1",
"@type": "Interface",
"extends": “dtmi:example:Room;1",
"contents": [
{
"@type": "Property",
"name": “isOccupied",
"schema": "boolean“
},
{
"@type": “Property",
"name": “hasAVSystem",
"schema": “boolean“
},
{
"@type": "Property",
"name": “capacity",
"schema": “integer“
}
],
"@context": "dtmi:dtdl:context;2"
}
Open Modeling
Language
Live Execution
Environment
IoTと業務システム
から入力
Time Series Insights、
ストレージ、および分析へ出力
Azure Digital Twins の Docs サイト - https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/digital-twins/

Azure Digital Twins
あらゆる環境をモデル化し、センサーとビジネスシステムをモデルに接続し、現在を制御し、
過去を追跡し、未来を予測します
• イベントルートを使用して、Event Hub、Event Grid、ま
たはService Bus を介して下流のサービスにデータを送信
• Azure Data Lakeにデータを保存し、Azure Synapseや
その他のMicrosoftデータツールでデータを分析して分析を
行い、Logic Appsとワークフローを統合
• Azure Digital TwinsをTime Series Insightsに接続し
て、各ノードの時系列履歴を追跡
• Azure Time Series Insights の時系列モデルを、
Azure Digital Twins からマスターしたモデルと連携
Open Modeling
Language
Live Execution
Environment
IoTと業務システム
から入力
Time Series Insights、
ストレージ、および分析へ出力
Azure Data
Lake
Time Series
Insights
Logic Apps
Synapse
Analytics
Azure Digital Twins Graph
Zone 1
Track 1 Track 2 Track 3
Station 1
Region 1
Train 1
Switch 1
Access
Gate 1
Access
Gate 2
REST
API
Azure Digital Twins
Azure Digital Twins の Docs サイト - https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/digital-twins/

Azure Digital Twins
パートナー様のユースケース
Twin Builder: Physics-Based
Digital Twins
Ansys は Azure Digital Twins
を使用して物理ベースの Digital
Twin モデルの導入をより簡単にし、
物理資産と機器の予測と保守を
強化しました。
iTwin: Infrastructure Digital
Twins
Microsoft Azure Digital Twins
の恩恵を受けたBentleyのiTwin
ユーザーは、膨大な量のセンサー
データを迅速に処理して理解し、
重要な洞察を生み出し、迅速な
意思決定能力を得ることができる
ようになりました。

iTwin: Infrastructure
Digital Twins
幅広い Azure のマイクロサービスを含む Microsoft Azure
Digital Twins および Azure IoT Hub の恩恵を受け、
Bentley の iTwin ユーザーは、膨大な量のセンサーデータを
迅速に処理して理解し、重要な洞察を生み出し、迅速な
意思決定能力をを得ることができるようになりました。
エネルギー効率、カーボンフットプリント、安全性、災害対応など、重要なインフラ
ストラクチャのあらゆる側面を可視化、シミュレーション、最適化
パフォーマンスを追跡し、将来の消耗を予測し、メンテナンスコストを削減
エネルギー消費量、空気の質、空間占有率、温度の監視
職場での事件や異常気象の影響をシミュレート

The IoT Show: Bentley iTwin and iModel.js Integration with Azure Digital Twins より抜粋

ANSYS
Azure Digital Twin builder:
Physics-based Digital Twins
AnsysはAzure Digital TwinsとIoT Hubを使
用して Ansys Twin Builder を強化し、物理ベー
スのDigital Twinモデルの導入をさらに容易にし
て、物理資産や機器の予知保全と予防保全を
強化しました。
• 物理ベースのDigital Twinモデルを迅速かつ容易に構築し、
展開することができます。
• 現在の製品行動を分析し、実生活のシナリオにおける変
化の影響を予測する
• プロセスをリアルタイムで監視し、最適化する
• 社員教育の充実
• メンテナンスコストの削減と予測保全プログラムの精度向上

IoT センサーデータ
シミュレーションベースの
デジタルツインデータ
エンジニアリングデータ
Ansys Digital Twins による IoT 戦略の強化・拡張
※※※ ANSYS 様のプレゼンテーション資料より抜粋 ※※※

デジタルツインアーキテクチャ
IoT Devices
Telemetry &
IoT Events
1
Azure IoT Hub
Telemetry &
IoT Events
2
Azure Digital Twins
3 Telemetry
Event Handlers
(i.e: Event Grid,
Functions, etc.)
Telemetry4
Ansys Twin Builder Runtime
Simulation
Results
5
Simulation
Results
6
7
Telemetry &
Simulation Results
Digital
Twin Application
7
Telemetry &
Simulation Results
Azure Time
Series Insights
8
Telemetry &
Simulation Results
Power
BI

デジタルツインとは、稼働中の物理的な資産を仮想的に複製
したものです。資産に取り付けられたセンサーがデータを収集し、
シミュレートされたモデル（デジタル・ツイン）に中継することで、
その製品の実世界での体験を鏡に映し出します。
デジタルツインとは ?
“構造的な変化が起こります。もう後戻りはできません… デジ
タルツインを持っている人は誰でも… 自動化やシミュレーショ
ンができるようになります。これは製造業に携わる全ての人に
とって非常に大きなことです。”
Satya Nadella, CEO Microsoft
2020年4月30日
https://aka.ms/iotshow/AnsysTwinBuilder
The IoT Show: Ansys Twin Builder Integration with Azure Digital Twins より抜粋 (抄訳)

デジタルツインコンソーシアム
https://www.digitaltwinconsortium.org/press-room/05-18-20.htm
創設メンバー
Air Force Research Lab (US)
Bentley Systems
Executive Development
Gafcon
Geminus.AI
Idun Real Estate Solutions AB
imec
IOTA Foundation
IoTIFY
Luno UAB
New South Wales Government
Ricardo
Willow Technology
WSC Technology

-jp/azure/digital-twins/
-jp/azure/spatial-anchors/
• https://azure.microsoft.com/j
a-jp/services/remote-
rendering/
/Docs について

製品開発におけるリモートワーク

製品開発におけるリモートワーク
✓ 情報漏洩を起こさない
セキュリティ
✓ 社内システムへの安定
アクセス
✓ 情報漏洩を起こさないセキュリティ
✓ 社内システムへの安定アクセス
✓ CAD操作環境のストレスない実現
✓ 設計作業のためのモニター確保
✓ CAE利用環境の実現
✓ 部門内、部門間のコミュニケーション
を行うための環境
✓ 紙で出力できな
いことによる、PC
での確認作業を
するための工夫
✓ レビュー時の3D検証ツール利用に対
するハードルの高さ
✓ リモートミーティング時の操作と会
話の間にズレが発生する場合あり
✓ レビュー関連資料の共有を含むレ
ビュー関連部門間でのコミュニケー
ションのための環境
✓ CAE利用環境の実現
✓ 技術評価レビューを行うためのコミュ
ニケーション環境
✓ 出図指示を行うデジタルサイン
✓ 図面アップをスムーズに行うための高
速大容量通信環境
✓ 現地・現物による確認の代替
方法の検討
✓ 再検証のためのCAE利用環境
の実現
✓ レビュー関連資料の共有を含む
レビュー関連部門間でのコミュニ
ケーションのための環境

① BCP対策
設計者がリモートで
働く環境を整備する
② 生産性向上-1
設計システムをスムー
ズに利用してオンサイ
トと変わらない生産
性を実現する
③ 生産性向上-2
社内外の関係者との
設計開発コラボレー
ションを実現する
⑤ デジタルサイン
承認プロセスのデジタ
ル化
⑥ デジタルツイン
試作・生産現場と設
計を連携させた検証
環境を実現
⑦ コネクテッド製品
製品のIoT情報を
使ってどのように使わ
れているかを理解
④ 生産性向上-3
設計ツールのクラウド
化を通じた生産性向
上試作

① BCP対策
設計者がリモートで
働く環境を整備する
② 生産性向上-1
設計システムをスムー
ズに利用してオンサイ
トと変わらない生産
性を実現する
③ 生産性向上-2
社内外の関係者との
設計開発コラボレー
ションを実現する
⑤ デジタルサイン
承認プロセスのデジタ
ル化
⑥ デジタルツイン
試作・生産現場と設
計を連携させた検証
環境を実現
⑦ コネクテッド製品
製品のIoT情報を
使ってどのように使わ
れているかを理解
④ 生産性向上-3
設計ツールのクラウド
化を通じた生産性向
上試作
設計者の環境が
とりあえずリモート
で動くものを用意
インターネットの壁
境界型セキュリティを前提とし、社内シ
ステムのアクセスはVPN前提のため、
COVIDでシステムアクセスに課題表出
社内ルール変更
や業務領域の変
更などが発生
社内外と
の連携の
ため、人、
デバイス、
アプリ等の
権限管理
が必要に
DXの壁
インターネットとクラウド利用の
環境により製品・開発の時間
は短縮。DXへのチャレンジ
クラウドIDをベースとした
ゼロトラスト型ネットワークに基づくセキュ
リティモデルを採用し、クラウド上の機能
を最大限活用できるようにする
クラウド活用により
作業時間短縮やプロセスの見直しが
進み、業務生産性が格段によくなる

No リモートワークでのニーズご提案可能な解決方法
1 ⚫ BCP対策でリモートワークを行うための環境の整備
⚫VDIベースでのCADの活用
⚫VPN接続環境の増強
2
⚫ 情報漏洩を起こさないためのセキュリティの確保
⚫ リモートで社内システムへのアクセスが安定化
⚫VPN接続によるセキュリティの確保
⚫VPN接続環境の増強
⚫ゼロトラストネットワークを前提としたセキュリティ環境構築
3
⚫ ミーティングを行うWebミーティング、個々人のコミュニケーション
環境の整備（レビュー情報共有、コメント保存、3Dデータを
活用する前提でのネットワーク応答等）
⚫社内SNSをベースにした情報共有とWeb会議システム
 双方向での書込みを許可する会議ノートなど
⚫簡単なやり取りを行うチャット環境
⚫3Dデータのクラウド上でのレンダリング
4
⚫ 設計系アプリケーションのクラウド利用による業務の効率化
ー在宅環境で設計ができるようなモニターが必要
⚫設計系アプリケーションのクラウド利用
 CAD/CAEのクラウドでの利用
 PLMのクラウド上での利用
⚫SaaS型でのアプリケーションサービスの利用
5 ⚫ ハンコに代わる承認プロセス ⚫電子サインとワークフロー
6 ⚫ 試作・製造現場と連携した検証環境を可能とする
⚫IoTデータによるデジタルツイン
⚫AR/MRを利用した遠隔情報共有

Azure Virtual WAN
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/virtual-wan/
Hubへ接続するだけで、
• 拠点 – Azure 間、
• 拠点 – 拠点間を接続
スケーラビリティと高いスループット
パートナーエコシステム

Microsoft 365 ID ベースのゼロトラスト
データ
ID デバイス
デバイスの識別
コンプライアンス準拠
ID 認証
多要素認証
ID なりすましリスク
アプリケーション
デバイス侵害リスク
アクセス制御、実行制限
多要素拒否許可
IDaaS (Azure Active Directory)
信頼性を評価
(トラストアンカー)
デバイスインベントリ
自動分類ポリシーファイルポリシー
ID は強力な認証によって
保護され、その ID に準拠した
アクセスを適用する
データは保存場所に依存せず
分類、ラベル付け、暗号化し
これらの属性に基づき保護する
デバイス正常性とコンプライアンスを
監視および適用して安全な
アクセスを実現する
Shadow IT の検出、異常な
動作の監視、ユーザーアクションの
制御を行う
組織のポリシーを適用
- ID 保護ポリシー
- デバイス管理ポリシー
- アプリ管理ポリシー
- データ保護ポリシー
脅威の検出と対処
- ID 侵害
- デバイス侵入
- アプリの不正利用
- メールによる侵害
制限
情報の分類と暗号化セッションポリシー
DLP アクティビティポリシー

Microsoft Platformの活用イメージ with COVID-19
設備CADデータ
デザインデータ添付データセキュリティ管理
CADソフト-M365の連携
Teams・リポジトリ連携
Teams連携
Teams
VDIサービス
レンダリングサービス
HoloLens向けレンダリングサービス
(Hololens2)
Windows Virtual Desktop
Azure CycleCloud
工場/
サプライヤ
デザイン部門
CADソフト-M365の連携
データ利活用
Microsoft
365
Microsoft Information
Protection
Azure Batch Rendering
(Hololens2)
Azure CycleCloud
Microsoft Information
Protection
VDIサービス
HoloLens向けレンダリングサービス
VDIサービス
VDIサービス
CAEとの連携
CAD部門 CAE部門/会社
CAD利用
デザインデータ添付データセキュリティ管理
Azure
PLM連携(PDM/SPDM)

製品開発における Microsoft Platform の活用
データ連携
デザインモデリング CAE / AI基盤 CAE/AIアプリ+SaaS 組み込み/PLM
任意の
設計開発拠点
工場
データ収集
Key Vault
Log AnalyticsMonitorAAD
FilesExpress Route
RBAC
CycleCloud
Azure Batch ML/AIVDIVDI RBAC
Global WAN
VMSS
HPC Cache 運用/ID
データ連携 GPU VDI デザイン/モデリング/プリポスト CAE PLM
データ物理送受信

想定されるCustomer Journey
CAD/PLM シミュレーション EDA
マイクロソフトのパートナー
HPC によりハイブリッド/バースト機能
を実現
IoT により製品デザイナーにデジタル
フィードバックループを実現
Azure 上での中央の PLM ホス
ティングによりクロスコラボレー
ションを向上
複合現実による対話およびデジタルツイン
によりコラボレーションを強化
「Frame と新しい Azure N シリーズインスタンスを組み合わせること
で、現在クラウドで提供されているものとしては最高レベルのグラフィッ
クスプラットフォームをお客様に提供できます」
— Nikola Bozinovic 氏、最高経営責任者、Frame
(現在は Nutanix)
「Azure を使用することで、当社は HPC をメインストリーム化し、世界
中のすべてのエンジニアおよび科学者がオンデマンドでスーパーコン
ピューティング機能を利用して、複雑な工学的問題を解決できるよう
になります」
— Sam Mahalingam 氏、クラウドコンピューティングおよび HPC 戦
略担当 CTO、Altair
顧客の声

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