2024年版 Colorkrew 自社サービスのインフラ業務の現状
こんにちは。Azure Cloud Solution Architect 兼 DevOps Engineer の秋山です。 自社サービスのインフラリードを担当しています。 前回書いたブログが2年前になってしまいましたので、ここで最近のインフラの状況についてまとめてみます。 自社サービス Mamoru Biz で AKS 導入1周年で振り返る プロダクト開発チームの増加に伴う効率化 最も大きい変化はこれです。 2年前は自社サービスイコール Mamoru Biz(現在の Colorkrew Biz) でしたが、現在は「Colorkrew ID」「Colorkrew Intra」「AI Chatシステム」や開発中のプロダクトなど多岐にわたります。 いずれの製品もクラウドインフラを活用しているため、新しいシステムのインフラ構築を効率的に行う必要があります。 自社サービスのインフラチームは私を含めて現在4人、全員受託案件など他の業務と兼任しています。 直近の1,2年ではおおまかに以下の内容を進めることで、インフラ業務が滞らない状況を作り上げてきました。 プロダクト開発チームからの依頼テンプレート化 インフラ・デプロイコードのモジュール化 最新技術のトライアンドエラーとフィードバック 本エントリではこれらを順に説明します。 プロダクト開発チームからの依頼テンプレート化 弊社ではソースコード管理に GitHub を利用しています。 新しいプロダクトの開発が始まるタイミングや既存プロダクトで新たなクラウドインフラが必要になったときに、GitHub Issue に内容をインフラチームが自身でまとめるようにしました。 そしてそれが大体パターン化されてきたため、 Issue テンプレートを用意して、プロダクト開発チームに記載してもらうようにしました。 ref: リポジトリ用に Issue テンプレートを設定する 内容は以下です 必要なクラウドインフラリソース(DB, Storage, …etc) Kubernetes リソース(Pod, CronJob, …etc) デプロイフロー 環境別の期日(Debug は ASAP, Prod は2か月後, …etc) チャットのラリーで必要な情報を埋めていくのは非効率なため、一度で大半の情報を網羅できるのは効率的です。 また、プロダクト開発チームは別のプロダクトのインフラ依頼内容を参考にすることで、サイロ化を防ぎ横のつながりや理解にもわずかながらつながるという副次的な効果も見えています。...ChatGPT とコーポレートエンジニアの付き合い方
こんにちは。Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 お客様案件の業務の時間を少し減らし、今年の1月から少しずつコーポレートエンジニアとしての活動を始めています。 Chat GPT の話 最近は触れざるをえない ChatGPT の話です。 さまざまな企業が話題の ChatGPT を企業活動に取り入れ始めています。 Colorkrew でも ChatGPT を使いたい、という人はじわじわと増えてきました。 大きく2種類のタイプがいます。 いわゆる Open AI 社の ChatGPT をただ使いたい人 開発者として API をいじりたい人 コーポレートエンジニアとしては、以下の2軸を天秤にかけながら活動する必要があります。 情報統制によって組織防衛したいが、 従業員の生産性を高めたい Colorkrew での Chat GPT の導入について 私たちが直近で進めたことは以下の3点でした。 ChatGPT(やそれに類するサービス)の利用ポリシーを定めて周知する ChatGPT の API を触れるよう、開発者用アカウントを用意する 社内で気軽に利用できる環境を整備する まずポリシーについて、社内の機密情報を AI 学習に使われることには避ける必要があります。情報管理の観点からそのあたりの周知のために整備しました。 その後、つい今週 Chat GPT の Data Control の設定が追加されたため、これに合わせてポリシーも改訂しています。 ref: How do I turn off chat history and model training?...今更聞けないシリーズ#4 Azure Cognitive Services ~視覚分野編~
以前の記事では、Azure Cognitive Services全般の内容を取り上げました。 今回はその中で視覚分野サービスについて、そのサービスの内容と気になる課金体系について紹介したいと思います。 試してみたいサービスが以下のURLから試すことができるので、是非アクセスしてみてください。 Hands on with AI Azure Cognitive Services 視覚分野とは 以前紹介した通り、視覚分野では、主に画像を理解（解析）することができます。 例えば次のようなことができます。 - 画像に写っているのは犬か猫かの判定 - レシート画像から何をいくらで買ったのかを検出 - 画像に写っている自社ログの検出 視覚分野のサービス 視覚分野のサービスは３つあります。 Computer Vision Computer Vision では画像や動画の中から、文字や人、モノなど画像に何が写っているのかを自動判定することができます。 例えば、会議で利用したホワイトボードの画像を入力してボード上の文字を認識したり、オフィスの画像を入力してテーブルや椅子の位置、ラップトップコンピュータの位置や人の位置など画像内の人・モノを検出することができます。 Computer Vision の公式HPはこちら 課金体系 Computer Vision の課金体系は、使った分だけの従量課金と事前予約です。 １つの画像からの検出を１トランザクションと定義し、トランザクション数に応じて課金されます。 従量課金の場合は、1000トランザクションごとに課金が発生します。 事前予約の場合は、最低500,000トランザクションまで定額で、その後1,000トランザクションごとに追加料金が発生します。利用規模に応じて定額で利用できる枠を増やすことができます。 Custom Vision Custom Vision は特定のモノが画像にあるないか、あるならどこにあるかを検出することができます。 Computer Vision と似ているのですが、大きな違いはCustom Vision では独自に検出したいモノを学習することができます。Computer Vision はMicrosoftが用意した検出用モデルを利用するのに対して、Custom Visionはユーザが独自に画像を学習させて検出用モデルを作り、利用することができます。 例えば、自社のロゴや製品を事前に登録して、画像から登録したロゴや製品を検出する用途に利用できます。また、製品を複数登録することで、画像に含まれている製品は何かの判別に利用することもできます。 加えて、Custom Visionでは、作成した検出モデルをダウンロードしてオフラインで利用することもできます。 Custom Visionの公式HPはこちら...今更聞けないシリーズ#3 Azure Cognitive Services ~言語分野編~
以前の記事では、Azure Cognitive Services全般の内容を取り上げました。 今回はその中で言語分野サービスについて、そのサービスの内容と気になる課金体系について紹介したいと思います。 Azure Congnitive Services 言語分野とは 以前紹介した通り、言語分野では、主に文章の内容を理解（解析）する機能をサービスに取り入れることができます 言語分野ではその書き起こした文章の意味を理解し、次の行動につなげることができます。 以下のようなことができます。 チャットボットにおいてユーザの入力したメッセージを理解して会話を続ける ある文章を入力してその中で重要な単語をピックアップする 大量のドキュメントの翻訳 言語分野の公式HPはこちら 言語分野のサービス 音声分野のサービスは５つあります。 Entity recognition（エンティティの認識） Entity recognitionは文章から日付や製品に関する特定の情報といったキーワードを抽出できます。 例えば、日付を表す単語 ”明日”や”明後日”、”８月９日”、“8/9” など様々な言い方で表現される日付を文章から見つけることができます。 この機能を使って、例えばチャットのやりとりの中で会議召集を自動で作成したり、チャットを用いた予約システムで予約日を抽出することができます。 また、Entity recognitionはインターネットへの接続がない環境でも利用することができます（別途申請が必要）。 課金体系 Entity recognition の課金体系は、使った分だけの従量課金と事前予約です。 １文章（最大1000文字）を１テキストレコードを定義し、１テキストレコードあたりで課金されます。 従量課金の場合は、1000テキストレコードごとに課金が発生します。 事前予約の場合は、最低100万テキストレコードまで定額で、その後100テキストレコードごとに追加料金が発生します。利用規模に応じて定額で利用できる枠を増やすことができます。 Sentiment analysis（評判分析） Sentiment analysisは文章から意見や感情を評価分析できるサービスです。 ソーシャルメディア（SNS）に投稿される自社製品や自社ブランドの評判やECサイトに投稿されるカスタマーレビューを分析し、その製品や自社に対して肯定的なのか否定的なのかを自動判断できます。 肯定的または否定的の指標は数字で表されるので、特に肯定的な意見や否定的な意見などを効率的に収集し次に活かすことができます。 先ほどのEntity recognitionと組み合わせることで、肯定的な中でも評判が良い機能をリストアップすることができます。 また、Sentiment analysisはインターネットへの接続がない環境でも利用することができます（別途申請が必要）。 課金体系 Sentiment analysis の課金体系は、使った分だけの従量課金と事前予約です。 １文章（最大1000文字）を１テキストレコードを定義し、１テキストレコードあたりで課金されます。 従量課金の場合は、1000テキストレコードごとに課金が発生します。 事前予約の場合は、最低100万テキストレコードまで定額で、その後100テキストレコードごとに追加料金が発生します。利用規模に応じて定額で利用できる枠を増やすことができます。...今更聞けないシリーズ#2 Azure Cognitive Services ~音声分野編~
前回の記事では、Azure Cognitive Services全般の内容を取り上げました。 今回はその中で音声分野サービスについて、そのサービスの内容と気になる課金体系について紹介したいと思います。 Azure Cognitive Services 音声分野とは 以前紹介した通り、音声分野では、主に”話す・聞く”といった機能をサービスに取り入れることができます。 用意したテキストを音声に変換して読みあげたり、ユーザーの音声をテキストファイルに書き起こすことができます。 例えば、音声分野を用いることで、プレゼンテーションにおいてプレゼンターが話した内容をそのままテキストデータに書き起こしたり、逆に用意した原稿をコンピュータに読みあげさせたりできます。 音声分野の公式HPはこちら 音声分野のサービス 音声分野のサービスは４つあります。 Speech to Text Speech to Text は音声をテキストに変換します。いわゆる文字起こし・ディクテーションと呼ばれる機能です。 Speech to Text に音声データを入力すると、テキストデータが出力されます。音声データをクラウドにあげることはできないニーズにも対応できるオプションもあります。 また、工事現場や工場など環境音が大きいユースケースに対するチューニングもできます。 例えば、会議の発言ログの自動生成で利用できます。 Speech to Text の公式HPはこちら 課金体系 Speech to Text の課金体系は、使った分だけの従量課金です。 テキストに変換する音声データの時間に対して、１時間ごとに課金が発生します。 Text to Speech Text to Speech はテキストを音声に変換します。いわゆるコンピュータによる読み上げ機能です。 Text to Speech にテキストデータを入力すると、音声データが出力されます。 音声はサービス側でプリセットが用意されていますが、独自に読み上げスピードや抑揚を調整することでより滑らかで自然な表現もできます。 例えば、音声チャットサービスの受け答えや受付の音声案内、動画のナレーションに利用できます。...今更聞けないシリーズ#1 Azure Cognitive Servicesとは
近年、世の中でDXが注目される中で、ColorkrewでもDXに関するお問い合わせを数多くいただいております。 その中でもお問い合わせの多いAzure Cognitive Servicesについて、どんなサービスなのか、どんな課金形態なのかをシリーズを通してご紹介したいと思います。 第一回目は、そもそもAzure Cognitive Servicesってなんなんだ？をテーマにお届けします。 Azure Cognitive Servicesとは Azure Cognitive Servicesとは、AIの民主化を掲げるMicrosoft 社が提供するAIパーツのサービス群です。 機械学習で課題となる”データの蓄積”や”学習”のプロセスをなるべく簡略化し、サービスに対して簡単にアプリにAI機能を取り入れることができます。 Azure Cognitive Servicesの公式HPはこちら Azure Cognitive Servicesってどんなことができるの？ Azure Cognitive Servicesは主に４つの分野に分かれています ・ 音声 ・ 言語 ・ 視覚 ・ 判断 音声分野 技術例：音声分析、音声生成 音声分野では、主に”話す・聞く”といった機能をサービスに取り入れることができます。 用意したテキストを音声に変換して読みあげたり、ユーザーの音声をテキストファイルに書き起こすことができます。 例えば、音声分野を用いることで、プレゼンテーションにおいてプレゼンターが話した内容をそのままテキストデータに書き起こしたり、逆に用意した原稿をコンピュータに読みあげさせたりできます。 言語分野 技術例：テキスト解析、自然言語処理、形態素解析 言語分野では、主に文章の内容を理解（解析）することができます。 音声分野では、単に音声を文字として書き起こすだけだったのに対して、言語分野ではその書き起こした文章の意味を理解し、次の行動につなげることができます。 例えば、言語分野を用いることで、社内のヘルプデスク窓口のチャットで質疑応答の自動化ができます。 視覚分野 技術例：画像解析、画像分析、物体検出、OCR 視覚分野では、主に画像を理解（解析）することができます。 画像に写っているのは猫か犬かの判定や、レシートの画像から何を買ったかなど画像の内容を理解（解析）することができます。 例えば、視覚分野を用いることで、画像に写っている自社のロゴを検出などに利用できます。 判断分野 技術例：異常検知、文章検出 判断分野では、主に監視や問題の早期検出をすることができます。 製品の異常を早期に発見したり、自社サイトの異常なアクセスの検出など、日々変化するデータを理解（解析）することができます。 例えば、判断分野を用いることで、特定の投稿に対して、不快または好ましくない文章を検出することができます。...自社サービス Mamoru Biz で AKS 導入1周年で振り返る
こんにちは。Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 今回の記事では自社サービスで AKS 導入を始めて1年が経ち、どうやってきたか、何が変化したのかについて書きます。 1年前に書いた Azure Kubenetes Service(以下 AKS) 移行の記事は以下です。 Vol.1 App Service から AKS へ移行の決断 Vol.2 AKS(k8s) 移行の下準備 Vol.3 AKS(k8s) 移行 AKS クラスターバージョンの更新管理 AKS では最新バージョンから２世代前までのマイナーバージョンをサポート対象としているため、 4-5カ月周期でリリースされるマイナーバージョンをキャッチアップする必要があります。 参考:AKS Kubernetes リリース予定表 Mamoru Biz では AKS クラスターをインプレースアップグレードと呼ばれる手法で更新しています。 システムが利用中のクラスターのバージョンをアップグレードし、ノードを順にアップグレードする方法です。 参考:Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターのアップグレード もう一つ Blue/Green デプロイメントと呼ばれる手法も検討しましたが、利用していません。 下の図のように、現行クラスターに加えて新バージョンのクラスターを用意し、Front Door や Traffic Manager などで切り替える方法です。...データ基盤向けPaaS『Azure Databricks』の費用を知ろう
こんにちは、Azure担当の原です。 今日は、最近お勧めする機会の増えたデータ基盤向けPaaS『Azure Databricks』の料金体系をご案内します。 Azure Databricksは機能面、性能面とも優れたお勧めのサービスです。 料金体系を把握することで、安心してより積極的にご活用頂けるのではないでしょうか。 ※文中に掲載した価格は2022年3月～4月時点のものです。 Azure Databricksそのものについては公式ドキュメントをご覧下さい Azure Databricks とは | Microsoft Docs Azure Databricks利用料金の全体像 Azure Databricksの利用料金は、大きく分けて①Azureリソース利用料、②Databricksソフトウェア利用料、の二つで構成されます。 Azureリソース利用料について Azure Databricksを利用する際には、下図のようなリソースがAzure上に展開されます。 図の左側「データレイク」は、Azure Databricks固有のリソースではなく、利用者が保有するデータを蓄えるストレージアカウントを指します。 右側の「Databricksワークスペース」の枠内が、Azure Databricks利用時に生成されるリソースです。 「利用者のSubscription」が利用者から見える場所に生成されるリソースです。 Azure Databricksによって自動で生成・削除されますが、リソースそのものは通常の仮想マシンやディスク、ストレージなどで、Azureの価格表に沿った金額が課金されます。 「Microsoft管理Subscription」に存在するリソースは利用者から見えず、明示的な課金対象にもなりません。 出典： 仮想ネットワークを管理する - Azure Databricks | Microsoft Docs Azure Databricksソフトウェア利用料について Azureリソースの他に、Databricksソフトウェアの料金が発生します。 単位は「Databricks Units(DBU)」で、1DBUのノードを1時間動かした場合の価格は以下のようになっています。 実際の課金は秒単位で計算されます。 クラスター料金を計算してみる それでは料金を計算してみましょう。 Azure Databricksのデータ処理はクラスターで行います。 クラスターにもいくつかのタイプがありますが、ここではSQL Compute用途のクラスターを用います。 SQL Computeクラスターはサイズとワーカーノード数の組み合わせが下表のようにプリセットされています。...Microsoft Japan Digital Days 開催中！
こんにちは。 Azure Cloud Solution Architect の原です。 ただいま絶賛開催中のオンラインイベント『Microsoft Japan Digital Days』にて、2つのセッションで登壇させて頂きました。 Microsoft Japan Digital Days https://www.microsoft.com/ja-jp/events/top/digital-days ブレイクアウトセッション： ”世界のシゴトをたのしくする” をビジョンにクラウド事業を手掛ける Colorkrew が D365 Business Central の導入で実現したこと 2021年10月13日(水) 14:35 - 15:00のBusiness Applicationsトラックにて、弊社のDynamics 365 Business Central導入事例について、株式会社パシフィックビジネスコンサルティングの吉島さん＆スペシャルゲストでお話しさせていただきました。 もともと販売管理システムの老朽化をきっかけに始まった弊社内のリニューアルプロジェクトがD365BCと出会ってどうなったか、そして「ノンカスタマイズ」での導入をどうやって実現したか、Power Platformとどのように連携したのか、と言ったことをご紹介いたしました。 プロジェクト中には何度か「これはちょっと厳しいかな？」という局面もありましたが、関係者で知恵と技術を持ち寄ってクリアできた経験は、いま振り返ると「チームColorkrew」にとっても大きな財産になったと感じています。 弊社も100名ちょっとの所帯で、当初は「ERP導入なんて理念先行過ぎて過剰投資になっていないだろうか？」と悩む時期もありましたが、進めて良かったと思えるプロジェクトになりました。導入プロジェクトを支えていただき、また事例発表という形で振り返りの機会を頂いた株式会社パシフィックビジネスコンサルティング様、ありがとうございました。改めてお礼申し上げます。 国内/海外へのERP導入をサポート | 株式会社パシフィックビジネスコンサルティング https://www.pbc.co.jp/ 特別編集版を後日イベントサイトにて配信しますので、詳しいことが分かりましたら改めてご案内いたします。 パートナーセッション： DX実現の礎～クラウドで実現するデータ基盤構築事例のご紹介 一方、パートナーセッション会場の『Industry Innovation ～インダストリー DX～』にて、弊社くらまね『データ分析基盤構築支援』の事例をご紹介しております。 データ分析基盤構築支援 | くらまね https://kuramane....CI/CD の推進について ～ Azure Data Factory ～
こんにちは。 Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 今回は推進している CI/CD の取り組みについて、 Azure Data Factory(以下、ADF) を取り上げて紹介します。 ADF そのものの紹介については今回は触れません。少し古いですが以前ハンズオンしたときの記事がありますので、参考にしてください。 Azure Data Factory 入門ハンズオンの資料を公開します なぜ CI/CD を推進しているのか みなさんは時間を持て余してますか？ 私はいつももっと欲しいと思うことが多いです。 もし時間が袋詰めで売ってたら買いたいくらいです。 そんな有限で平等なリソースである時間を有効活用するためにも、 CI/CD の推進は重要です。 開発/検証/本番環境の3環境があるプロジェクトにおいて、開発環境より後述の環境に対しては、開発環境と同じ成果物を自動的にデプロイしたい、というニーズがあります。 その背景は、開発環境で修正したバグが検証/本番環境で発生してしまうといったつまらない問題を回避したい、というものです。 もしも人が3環境を手動でデプロイしていると、こういったつまらない問題がかなりの頻度で発生してしまいます。 人はミスをする生き物なので、避けがたい問題に時間を費やすのではなく、価値を生み出すことに時間を割きたいものです。 Azure Data Factory の CI/CD 構築例 構成イメージとしては以下のとおりです。 開発者は開発環境の ADF の開発ポータルを操作して開発します 開発者は開発の区切りで publish を行います publish を行うと、 ARM Template が Azure Repos に Commit されます Commit によって Azure Pipelines がトリガーされると、ARM Template を使って検証/本番環境の ADF にリソースをデプロイします 開発者は環境差異を ARM Template Parameter で管理して適宜更新します 参考: https://docs....自社サービスで Azure App Service から Azure Kubernetes Service に移行した話 vol.3
こんにちは。 Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 今回は前回に引き続き弊社の Mamoru Biz で k8s に移行した話について書きます。 Vol.1 App Service から AKS へ移行の決断 Vol.2 AKS(k8s) 移行の下準備 Vol.3 AKS(k8s) 移行 <- 本記事 移行をどのように進めたかについて書きます。 まずは移行のスコープの検討です。 移行の進め方 今回の移行では Azure インフラの置き換えが主であり、例えばアプリケーションが動作している Docker コンテナについてはこれまでのものをそのまま k8s 上で動かすことにしました。 (Mamoru Biz では Docker イメージを管理しているのは基本的にアプリケーションエンジニアです。) これは、できる限りインフラエンジニアがコントロール可能な範囲で移行を進めるための措置です。 (実際には k8s 上で動くようになった後に App Service 向けにカスタマイズしていた Docker コンテナを修正する、ということも追って対応しました。)...自社サービスで Azure App Service から Azure Kubernetes Service に移行した話 vol.2
こんにちは。 Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 今回は前回に引き続き弊社の Mamoru Biz で k8s に移行した話について書きます。 Vol.1 App Service から AKS へ移行の決断 Vol.2 AKS(k8s) 移行の下準備 <- 本記事 Vol.3 AKS(k8s) 移行 Vol.2 AKS(k8s) 移行の下準備 前回の記事 で移行することは決めました。 次のステップは移行を始めるためのリソースの確保とチームへの説明です。 リソース確保 前回の記事に書いたとおり、インフラエンジニアは兼任です。 Azure のレイヤーは自分でどうにかするとして、 k8s, DevOps レイヤーを実装できるメンバが必要でした。 このプロジェクトでは、 DevOps 領域で仕事をしている ジェホ さんとともに取り組むことにしました。 AKS(k8s) 移行のようなプロジェクトでは DevOps 環境の整備はマストです。 自社の SaaS ビジネスとはいえ受託ビジネスのくらまねとやることは大差ありません。 参考: サーバーレス/コンテナ導入支援 | くらまね...自社サービスで Azure App Service から Azure Kubernetes Service に移行した話 vol.1
こんにちは。 Azure Cloud Solution Architect の秋山です。 今回は弊社の Mamoru Biz で k8s に移行した話について書きます。 思ったよりも長くなりそうなので以下のように記事を分けます。 Vol.1 App Service から AKS へ移行の決断 <- 本記事 Vol.2 AKS(k8s) 移行の下準備 Vol.3 AKS(k8s) 移行 App Service 移行した話の前に、 Mamoru Biz チームと App Service の関係について書きます。 Microsoft の App Service は簡単に Web アプリを公開できる、スタートアップに適したサービスです。 Mamoru Biz を始めた頃はまさにスタートアップで、私が受託ビジネス くらまね の片手間に短時間でインフラ構築をする必要があり、経験のある App Service を導入しました。...Azure Data Factory 入門ハンズオンの資料を公開します
クラウドエンジニアの秋山です。 Tech Summit 2018 Day3(11/7) に Azure Data Factory の入門ハンズオンを行いました。 データ可視化のインフラ インテグレーション ～ 50 分でわかる Azure Data Factory 入門 試したい方へ Tech Summit 2018 Azure Data Factory 入門ハンズオン from 康平 秋山 上記ハンズオン資料はあらかじめ Azure Blob Storage と SQL Database が作成されている前提で進みます。 ポータル上で作成するか、 terraform がわかる方は以下の tfファイルを参考にしてください。 Blob Storage 上の emp.txt ファイルは以下の内容です。 所感 ご参加いただいた方はありがとうございました。 個別に質問いただいた点についてもここに記載しておきます。...