Microsoft Azureとは丨特徴・主なサービス・活用事例を紹介｜トラムシステム

Microsoft Azureは、世界最先端の技術と圧倒的な導入事例に裏付けされた高い信頼性を有するクラウドサービスです。自社で有効活用ができるよう、Microsoft Azureの特徴と他のサービスとの違いや注意点について詳しく解説します。

Microsoft Azureとは

Microsoft Azureとは、米Microsoftが企業向けに提供しているクラウドサービスです。

2008年にMicrosoft社の開発者向けのイベントで発表され、2010年に正式にWindows Azureとしてはじまりました。リリース当初はWebロールやSQLなどのPaaSのみの提供でしたが、2013年には仮想マシンや仮想ネットワークなどのIaaSが提供され、2014年にMicrosoft Azureに名称変更しています。

クラウドサービスの仕組み

クラウドサービスとは、ネットワークやサーバ、ストレージ、アプリケーションなど、利用者が必要な機能をいつでも利用でき、その使った利用量に応じて課金される仕組みのことです。

これまで何かサービスを始める場合、自社もしくは他業者が管理しているデータセンター内にサーバなどを設置して一から構築する必要がありました。そのため、サービスを始めるまでに多額の初期費用と長い構築時間が必要でした。

クラウドサービスはこのような欠点を補う形で、短期間でかつ少ない初期費用で利用ができるようにしたサービスであり、その使い勝手の良さから現在多くの企業で利用されています。

Microsoft Azureが提供するサービス

Microsoft Azureが提供するサービスは大きくIaaSとPaaSに分類されます。

IaaS（Infrastructure as a Service）とは、システムを稼働させるために必要なサーバ、ネットワークなどのインフラをサービスとして利用者に提供するものです。利用者はインターネットを経由して必要なスペックのインフラを自由に選択して利用することができます。

PaaS（Platform as a Service）とは、アプリケーションを稼働させるために必要なハードウェア、OSなどのプラットフォームをインターネット上でサービスとして提供するものです。利用者は提供されたプラットフォーム上でアプリケーションの開発を行います。

Microsoft AzureではこのIaaSとPaaSを世界中に展開しており、2019年現在では54のリージョン、140か国で利用が可能になっており、Fortune 500企業の50%以上に利用されています。

Microsoft Azureの主なサービス

Microsoft AzureはIaaSとPaaSを提供するサービスですが、サービス内容はIaaS、PaaSごとに多岐にわたります。ここでは、Microsoft Azureが提供する主なサービスについて具体的に解説していきます。

Azure AI

Azure AIとは、AI（人工知能）を活用して画像解析や音声認識、自然な対話、各種データを使った未来予測などを行うものです。

Azure AIでは最先端の機械学習機能を利用することで、機械学習モデルの構築や各種トレーニング、デプロイを簡単に行なえます。PythonをベースにしたAzure Machine Learning、Azure Machine Learningを組み込んだApache Sparkベースといったビックデータサービスもあります。

ナレッジマイニングでは、様々なコンテンツから情報を引き出せる検索サービスであるAzure Searchを活用し、ドキュメントや画像などの情報を簡単に見つけることができます。

また、AIアプリを活用することで様々なサービスから構築したAIモデルにアプローチができ、各サービスがAI機能を活用して様々な用途に展開していくことを可能にしています。

DevOps

DevOpsを利用することで、簡潔かつ簡単にクラウドアプリやモバイルアプリのビルド、リリース、テスト、監視などが行えます。
自社に合わせて多様な開発が行えるのがDevOpsの特徴であり、幅広い製品がラインナップされています。

例えば、共同でコードを管理しながら作業をしてソフトウェアをリリースするのであればAzure DevOps、iOSやAndroid、Windows、macOSのアプリのビルド、テスト、監視やデプロイまですべて一貫して行えるVisual Studio App Centerなどがあります。

ID管理とアクセス管理 (IAM)

Microsoft Azureではリスクベースのアクセス権の制御やユーザIDの保護、それを支える認証機能など、悪意のある攻撃からID管理とアクセス管理の守る機能が提供されています。

例えば、クラウドとハイブリッド環境にID、アクセス管理を提供するのであれば、Azure Active Directoryが適しています。ドメインコントローラーをデプロイしないで、ドメインにAzureのか損環境を結びつけるAzure Active Directory Domain Servicesなどがあります。

データベース

Microsoft Azureのデータベースは世界中に多重分散管理されていることから、いつでもどこからでも必要なデータを引き出すことができます。

フルマネージドサービスであり、また高い可用性を有していることからダウンタイムなどに苛まれることなく安定的に利用ができるため、本業のビジネスに集中してサービス利用が可能です。

例えば、堅牢なセキュリティとフルマネージドサービスが組み合わされたSQL Data Warehouse、高速でスケーラビリティの高い検索サービスであるAzure Data Explorer、短期間で高可用性のデータベースがビルドできるAzure Cosmos DBなどがあります。

コンピューティング

コンピューティングでは、アプリを利用するために必要となるインフラを必要に応じて、必要なリソースを手に入れることができます。WindowsとLinuxの仮想マシンをデプロイして移行させる、ハイブリッド環境を利用するなど、幅広い用途に対応しています。

例えば、フルマネージドなプラットフォームでWebとモバイルのクラウドサービスを構築するApp Service、可用性で高い汎用性があるAPIを作成するCloud Services、WindowsとLinuxの仮想マシンを一瞬で構築するVirtual Machinesなどがあります。

AWS・Google Cloud Platformとの違い

Microsoft Azureと似たようなクラウドサービスは多数提供されており、なかでもよく比較検討されるのがAWS、Google Cloud Platformです。ここではこの3つのサービスについてその違いについて解説していきます。

パフォーマンス

どのサービスもクラウドサービスの特徴を活かしており、高度なパフォーマンスを提供していますが各サービスで違いが見られます。

仮想マシンの起動速度という観点では、Microsoft Azureは2分30秒以上、AWSは1分前後、Google Cloud Platformは40秒以内と、Google Cloud Platformが圧倒的な速さを誇っています。
また、Microsoft　AzureやAWSが事前に用意されたマシンの中から選択するのに対し、Google Cloud Platformでは自由にカスタマイズできるという点も特徴です。

必要なコスト

Microsoft　AzureやAWSが時間単位でコストが計算されるのに対し、Google Cloud Platformは分単位とより実績に近い数字を勘案してコストが算出されています。当然、短いコスト計算の方がコストメリットは大きくなります。

ディスカウトという観点では、どのクラウドサービスも事前の契約有無の違いはあるにせよ、長期契約割引が用意されています。加えて、Microsoft　Azureはエンタープライズ向けの割引やGoogle Cloud Platformは仮想環境に対する割引など、特徴的な割引も用意されています。

拡張性、柔軟性

データベースの拡張性という観点では、Google Cloud PlatformがMySQLのみに対応しているのに対し、Microsoft　AzureやAWSはOracleに対応しているため、データベースの選択肢の広さではMicrosoft　AzureやAWSに軍配が上がります。商用ライセンスを利用する場合はGoogle Cloud Platformは対象外となりますので注意しておきましょう。

また、ビッグデータ分析ではMicrosoft AzureがSQL Dataware House、AWSがRedshift、Google Cloud PlatformがBigQueryと各社が提供するサービスを利用できます。

Microsoft Azureのセキュリティについて

Microsoft Azureでは、データセンターからAzureでの運用に至るまで多層構造のセキュリティ対策が施されています。Azure自体にはセキュリティに関するコントロールとサービスが組み込まれており、Azure Security Centerから送られる詳細な分析情報を元に高いセキュリティ保護を実現しています。

また、世界中で合計3,500人以上のサイバーセキュリティの専門家がAzureのセキュリティ保護のために日夜活動しています。

さらに、1,800億件のBing Webページや4,000億件のメールなどから得られた情報を元に、大量のデータ分析を行い、セキュリティを脅かす脅威の発見を行っています。

このように強固なセキュリティ基盤と卓越したテクノロジーを活用して顧客のビジネス資産とデータを守っています。

Azure利用時の注意点

Azure自体、強固なセキュリティで守られていますが、正しく初期設定を行うことでセキュリティをさらに高めることが可能です。

（1）スマートフォンなどによる二要素認証
セキュリティを高める手段の一つとして、二要素認証を利用することが推奨されています。ログイン後、認証用に発行されたランダムな番号を打ち込んだり、生成されたQRコードをカメラで読み取ることで認証させることでセキュリティを高めます。

（2）アクセス制限
AzureにはIAM（Identity and Access Management）と呼ばれるグループで使用する際のアクセス制御を設定できます。複数人で利用する場合は設定しておきましょう。

また、Azureではサブスクリプションでユーザーのアクセス制御が行えるため、ユーザーのアクセス制御もしっかりと設定しておきます。

（3）WAFやセキュリティセンターの設定
AzureにはWAF設定があるため、Webサイトへの不正アクセスに対しても対策が施せます。通常のセキュリティに加えてWAFの設定を行うことで安心してコンテンツを提供することが可能になります。

Azureのセキュリティソリューションであるセキュリティセンターを利用することで、リソースなどの状況を分析することができます。不正なプログラムの診断や検知、駆除といった対策につなげていく大きな手助けとなるでしょう。

Microsoft Azure活用事例

（1）ブラザー工業
プリンターの大手メーカーであるブラザー工業では、競合企業に打ち勝つために、あらゆる情報を集約化したデータプラットフォームの構築を検討していました。当時、様々な部門でデータを管理していたため、1つのプラットフォームに集めるためにはあらゆるデータ形式に対応できる仕組みが求められていました。

Microsoft Azureにより、わずか3ヶ月で様々な部門が抱えるデータのマイグレーションを行うことができました。Azure Data Lake Analyticsを採用することで学習コストを抑えながらSQLサーバの仕組みであるSSIS (SQL Server Integration Services) の移植と日々のバッチ処理の向上による時間の大幅削減に成功しています。

（2）Orchard & Technology
国内外で数多くの農業技術指導実績、経営実績を誇っているOrchard & Technologyでは、日本の農業の産業構造の欠点から、AIによる栽培農家のノウハウの標準化を目指しました。その際に重要視したのが、意思決定のためのスピードです。この意思決定のスピードを上げるために採用されたのがMicrosfoft Azureとその機能であるAzure Machine Leaning Studioです。

Azure Machine Leaning Studioでは、コードレスにアルゴリズムを構築することができるため、GUIベースで機械学習モデルの構築が可能であり、わずか1週間で構築できました。また、Web API機能も搭載しており、機械モデル構築後すぐにサービス化させることにも成功しています。

（3）竹中工務店
日本を代表する建物を数多く手掛けてきた竹中工務店は、政府が掲げる働き方改革と業界が抱える人手不足を解消すべく、現行の技術にAI機能を搭載させることによる作業の自動化、簡略化を検討していました。

その一つが、鉄筋工事、コンクリート工事などの際に作業の進捗状況、検査状況をカメラで撮影、報告書を作成する施工管理の写真関連業務が挙げられます。撮影時間や写真の加工・整理、作業内容などを細かく記入する必要があり、作業者の大きな負担になっていました。

Azure Machine Learning Workbenchを活用することで異なる学習モデルのライフサイクルを容易に管理ができるようになりました。また、成績の良いモデルの特定と深堀り分析まででき、特定のモデル簡単にデプロイすることができ、質の高いモデルを早いサイクルでリリースができるようになっています。

この早いサイクルによる検証により、わずか半年で開発から大規模建設現場での試験運用開始までに発展させることに成功しています。

（4）福岡フィナンシャルグループ
福岡銀行のオフィシャルアプリとして提供されているWallet+は、金融機関のオフィシャルサービスとして30万ダウンロードを超え、異例の成長を遂げています。

その背景には、他の金融機関が提供しているような残高照会、収支管理に加えて、貯蓄の目的となるライフステージの変化による非日常消費をユーザーに換気する情報ポータルを実装していることになります。ユーザーはWallet+を利用することで貯蓄目的を明確にし、それを叶える過程でユーザーとのつながりを強化している点にあります。

ライフステージの変化を察知するためには、ユーザーのニーズを日々的確に捉えるデータ分析基盤が重要でした。また、金融機関に特徴である堅牢なセキュリティ担保を実現するためへの厳格なセキュリティ管理、国内法への対応などが不可欠であり、どちらも満たせているのがAzureでした。

Azureを導入することで分析作業の迅速化、新たな分析手法の確立など、事業戦略に向けた重要な気づきを得られることができたことも大きな収穫です。

まとめ

Microsoft Azureは、他のサービスと比べても高いサービス品質と多くのサービスが提供されており、ビジネスを安定的に稼働させるためのクラウドサービスの一つとして検討すべきサービスの一つとなるでしょう。その特徴をしっかりと理解して利用の検討を進めてみてはいかがでしょうか。