Red Hat Integrationの提案のしどころ

Red Hat Integrationの提案のしどころ

・Red Hatのミドルウェア製品を提案するメリット

・データには価値がある、 一度データを溜め出したら抜け出せない、 データパイプラインを Red Hat ポートフォリオで抑える方法

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Taku Sugimoto

May 19, 2020
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  1. CONFIDENTIAL Designator 1 レッドハット株式会社 テクニカルセールス本部 Red Hat Integration 提案のしどころ 2020/05

  2. アジェンダ 2 • Red Hatのミドルウェア製品を提案するメリット • データには価値がある、 一度データを溜め出したら抜け出せない、 データパイプラインを Red

    Hat ポートフォリオで抑える方法
  3. CONFIDENTIAL Designator Red Hatのミドルウェア製品を提案するメリット 3

  4. 単品ではなく、RED HAT MIDDLEWAREバンドルでより提案の幅が広がります AMQ BROKER AMQ BROKER SSO * Red

    Hat Integration/Process AutomationのMWバンドルにはRed Hat Runtimesも含まれます
  5. MW製品の全部入りのMIDDLEWARE PORTFOLIO 5 1つのSKUにRed Hat Middlewareの全製品が含まれ、 Process Automationバンドルと同価格 • Red

    Hat Middleware Portfolioのサ ブスクリプションには Red Hat Runtimes, Red Hat Integration, and Red Hat Process Automationのす べての製品が含まれます。 • MWバンドルの複数の機能を利用す るような規模の大きなデプロイメント の場合にコアを自由に割り当てがで き便利 • パイロットシステムやスモールスター トでの初期導入にも利用可能 • Portfolioと他のMWバンドルとの組 み合わせも可能 必要な機能を網羅 DATA GRID 既存システムをAPI化し、分散した マイクロサービスを組み合わせて 連携させる製品群 ビジネスプロセスの自動化と最 適化 アプリケーションを開発する上で コアとなる開発ツール AMQ BROKER
  6. 新しくポジショニング より簡単なセールスプロセス: SKUは4つ デプロイメントの柔軟性 RED HAT MIDDLEWAREバンドルを提案する6つの利点 Runtimes + OCPであればクラウドへの移行もスムーズ

    クロスセル/アップセルのオポチュニティの増加 OCPの採用とMW製品のアタッチレートの増加 n cores n cores AMQ BROKER JBoss EAP Red Hat Runtimes
  7. 7 Red Hat Managed Integration (RHMI) : クラウドネイティブなアプリ ケーション連携とデータ連 携を実現するために

    Red Hatが Hostsingし、Manage するプラットフォーム Red Hat Managed Integration (RHMI) NEW PRODUCT!!
  8. 8 RHMI RED HAT MANAGED INTEGRATION クラウドネイティブなインテグレーションを実現するためのプラットフォーム OpenShift Dedicated フロントエンドの統

    合Web app インストール済みで 事前に設定された Hosted環境 SOLUTION EXPLORER SSO - solution pattern framework Managed by Red Hat API 設計 / 管理 開発者向けツール Single Sign-on エンタープライズ 連携パターン メッセージング コネクタ モバイル アプリケーション 実行環境 SOLUTION EXPLORER 統合Web appのUI お客様ごとの テナント お客様の アプリケーション
  9. 9 RHMI RED HAT MANAGED INTEGRATIONのメリット すぐに利用可能 開発ツールとプラットフォー ムがすぐに 利用可能となり、

    Time-to-Marketを短縮 ZERO FOOTPRINT OPS クラウドネイティブな開発 完全にHostedかつ Managedな環境のため、 運用やIT部門の負荷を軽減 APIファーストとマイクロサービ スをベースとしたアプリケー ション開発をオープンソースで 実現
  10. CONFIDENTIAL Designator データには価値がある、 一度データを溜め出したら抜け出せない、 データパイプラインを Red Hat ポートフォリオで抑える 方法 10

  11. データに関連するよくある課題 11 1. 大量データをビジネスへ結びつけることが困難 2. 業務と関係ないロジックが大量に入り込む 3. DB が巨大すぎてマイクロサービス化が困難

  12. 大量データをビジネスへ結びつけることが困難 12 • アジャイルな開発スタイルへの移行が困難 ◦ 経営層からは AI/ML の実施を命じられているが具体的な方法が不明 ◦ 試しては機能改善といったアジャイルスタイルの

    開発の知見がない ◦ レガシーアプリケショーンとのデータ統合が不可欠 だが、俊敏性を伴った機能改善が不可能 • 容量に応じてコストもリニアにアップ ◦ スケールアウトするにはアプライアンス、スケールアップするにはコントローラ の交換、ディスクシェルフの追加購入が必要なため非常に高コスト ◦ リビルドでアプライアンスの CPU が高負荷になりストレージが不安定 デ ー タ センサー・機器 ログ・行 動 アプリケーション デ ー タ 
 Legacy データレイク ?

  13. 業務と関係ないロジックが大量に入り込む 13 • 複数データソースへの反映 ◦ Cloud Native 化に伴い目的別のデータソースを複数所持 ◦ それに伴い一つのアプリケーションが複数のデータソースを反映

    ◦ ビジネスロジックと関係ないコードが大量に入り込む ◦ 異常系のテスト実施が非常に困難 アプリケーション DB DB File File どこかで書き込みが 失敗したら? BI用 Query 用 データ サイエンティスト用 バッチ1用 バッチ2用
  14. DB が巨大すぎてマイクロサービス化が困難 14 • アーキテクチャの問題 ◦ 既存の DB が巨大すぎ、マイクロサービス化が困難 ◦

    既存の DB に多数のアプリケーションが接続しており、DB への変更が広範囲に影響 ◦ マイクロサービスの運用が複雑 • 人・組織・文化の問題 ◦ マイクロサービスを切り出す粒度が不明 ◦ マイクロサービス間のデータ連携の仕組みが不明 ◦ マイクロサービス開発に最適なアジャイル開発の知識が不足 Monolith DB アプリケーション
  15. Red Hat OpenShift Container Platform + Red Hat Integration による課題の解決

  16. 大量データを扱うアプリケーション 〜3scale + Kafka + Ceph で大量イベントへ対応〜 Red Hat Cloud

    Native Data Integration アプリケーション センサー・機器 開発者ポータル Topic API Manger Data Lake (Object Storage) API Gateway 課金管理 Backend APIs API 利用者 Topic Topic Kafka Streams データサイエンティスト
  17. 業務と関係ないロジックが大量に入り込む 〜CDC によってマルチプルライトを避ける〜 Red Hat Cloud Native Data Integration Topic

    DB Connector DB Connector DB Command Infinispan Connector Elastic Search Connector Query データ サイエンティスト レポート作成者 アプリケーション 書き込み先は1つ 書き込みイベントを CDC で伝播 CDC で複数のデータ ソースを反映 用途ごとにデータを隔 離 NoSQL で高速に 読み込み DB
  18. DB が巨大すぎてマイクロサービス化が困難 〜 Data Virutalization + Fuse でデータ統合〜 Red Hat

    Cloud Native Data Integration Monolith DB 仮想 DB Legacy 仮想 DB マイクロサービスを呼び出す アプリケーション 開発者ポータル API Gateway 課金管理 Monolith プリケーションを Fuse で API 化 Monolith DB を仮想 DB で分解し、マ イクロサービス化 API Manger マイクロサービス マイクロサービス API API
  19. DB が巨大すぎてマイクロサービス化が困難 〜巨大データベースの解体 CQRS + ES 〜 Red Hat Cloud

    Native Data Integration Topic Command Event Store Event Handler Event Replay 用 分散 NoSQL のため、ス ケールアウトが可能 Kafka は分散システムで スケールアウト可能 Query に適した形でデー タの用意 Query アプリケーション Event Store 用 Event Replay イベントを取得してQuery 用の Data Grid を反映