【レポート】SAP Intelligent Enterpriseを実現するためのAWSサービス活用 #AWSSummit

当エントリでは、2019 年 6 月 27 日に行われた「SAP Intelligent Enterpriseを実現するためのAWSサービス活用」に関する内容をレポートしたいと思います。

• AWS Summit Osaka 2019 | 2019 年 6 月 27 日 (木) グランフロント大阪で開催

セッション概要

当セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。

セッションレポート

SAPのイメージ

• ERPベンダのイメージ
• 現在は、ERPにAI、ML、IOTを加え、よりデジタルにシフトしている

AWSとSAPの関係

• AWSのサービス開始は2006年、SAPとは2008年から取引を開始
  • きっかけはSAPの社内課題を解決するため
• ２０１１年にERPを始めとしたSAPをお使いのお客様にクラウドのテクノロジーを提供開始
  • SAPパートナーシップ
    • AWSが世界初のSAP認定クラウド
  • SAP HANA認定(2012年)
    • AWSが世界初
  • SAP S/4HANA認定(2015年)
    • S/4HANAリリースと同時に認定
• AWS上でSAPの様々なサービスが稼働している
• 古くから最先端の領域でやってきた

AWSの認定

• EC2で取得
  • SAP S/4HANAを支える基盤として重要
  • 2018年秋 EC2 High Memory インスタンスが登場
    • 6TB、9TB、12TBのメモリを提供
    • 既にこの規模で利用しているお客様がいる
  • 2019年秋に18TBと24TBを提供予定
• SAP本稼働認定 Amazon EC2インスタンス
  • 汎用
  • メモリ最適化
  • コンピューティング最適化
  • High Memory
  • S/4HANAのアプリケーションサーバとしても利用できる
  • お客様のワークロードに合わせてインスタンスタイプを柔軟に変えることができる
• SAP HANA本番稼働認定 EC2インスタンス(OLTP)
  • 244GiB~12TBメモリの範囲をサーバ一台でスケールアップできる
  • 今日時点で12TB以上が欲しい場合はスケールアウト構成する
  • スケールアウト構成の認定はAWSが世界初かつ現在世界唯一
  • これまでは5年間使い切りで買わなくてはいけない、データが増えたらその分買わなくてはならなかったが、EC2で柔軟に対応することができる
  • BW/4HANAといった分析基盤で利用可能。4TBのインスタンスを25台、最大100TBのスケールアウト構成を採用可能
• SAP HANA Servicesにおけるリーダー評価
  • ISGのリサーチ会社プロバイダーレンズの比較表、AWSはIBM、MSに勝るグローバルリーダーの評価を得ている

SAPビジョン：Intelligent Enterpriseの実現

• インテリジェントスイート
  • 部分で最適なものをつなぎ合わせて使う
• インテリジェントテクノロジー
  • ML、AI、アナリティクス、IOT
• デジタルプラットフォーム
  • クラウド・プラットフォーム
  • データ管理
• SAP Intteligent Enterpriseの実現に向けて
  • 現行のSAP S/4HANAをクラウドにリフトする
  • AWSクイックスタート
    • S/4HANAをインストールする時、オンプレ時代は数週間〜数ヶ月掛かっていた
    • リファレンスアーキテクチャとデプロイメントガイド、AWS CFnテンプレートをセットで提供
    • ボタン一つで自動展開
    • 数週間ではなく分単位での実行
    • 一度の構築、一貫した展開
    • 本番稼働環境に向けた設計
    • カスタマイズが可能
    • 幅広いお客様用途に対応
  • SAP on AWSクイックスタート
    • 現在4つある
      • SAP S/4HANA
      • SAP HANA
      • SAP NetWeaver
      • SAP Business One, version for SAP HANA
    • SAP Data Hub
      • サイレントリリース
      • GitHubにテンプレートがある

デモ：SAP S/4HANA環境の自動構築

• デプロイメントガイド
• CFnリージョン指定
• CFnパラメータを入力
  • VPC
  • データベースサーバに対する情報
  • SAP ABAPの設定
  • オプションで追加のアプリサーバもデプロイ可
  • 管理サーバにアクセスするための踏み台サーバの展開
• 1時間半〜2時間半くらいで自動構築される
• オンプレミスだったらベーシスエンジニアをアサインしたり、数週間〜数ヶ月掛かったものが数時間で作成できる
• 必要な時に必要な環境をすぐに用意できる

SAP 4HANAを拡張する

• 7リージョン対応のSAP Cloud Platform on AWS
  • 日本（東京）
  • オーストラリア（シドニー）
  • ブラジル（サンパウロ）
  • カナダ（モントリオール）
  • ヨーロッパ（フランクフルト）
  • ヨーロッパ（オランダ）
  • シンガポール
  • アメリカ中央
  • アメリカ東海岸
• AWS Service Brokerの統合
  • SAP Cloud Platform上のService Brokerを通じてAWS上でサービスが構成され、SAP Cloud PlatformからAWSサービスを利用できる
• AWSサービスの展開と管理を一元化
  • 現在18のAWSサービスをSAP Cloud Platformから利用可能
    • Amazon Simple Queue Service
    • Amazon Simple Notification Service
    • Amazon Route 53
    • AWS Key Management Service
    • Amazon Simple Storage Service
    • Amazon RDS(MySQL,PostgreSQL,MariaDB)
    • Amazon DynamoDB
    • Amazon ElastiCache
    • Amazon EMR
    • Amazon RedShift
    • Amazon Athena
    • Amazon Kinesis
    • Amazon Lex
    • Amazon Polly
    • Amazon Rekognition
    • Amazon Translate

デモ：Amazon S3の展開

• サービスマーケットプレイス
• S3の展開
  • S3の概要
  • インスタンス
  • 新規インスタンス作成
• SAP Cloud PlatformからAWS上にサービスが作成・展開される
• データを格納するバケットとログを格納するバケットの2つが作成される
• SAPのアプリエンジニアがAWSのことをよく分からなくても、AWSサービスを組み込んで用意にアプリケーションを開発できる

Amazon S3を中心としたデータレイク

• リレーショナルと非リレーショナルデータ
• エクサバイト規模
• さまざまな分析ツールからアクセス
• 高い費用対応効果
  • Amazon S3:1GB/月あたり2.3セントでデータを格納
  • Amazon Athena:1GBクエリースキャンあたり0.5セント
  • Amazon RedShift:1TB/年あたり1,000ドルから
• 誰でもアクセス可能
  • Amazon QuickSight:30分の使用で0.3ドル
• S3にあるデータに対してHANAからクエリを投げられる、RedShiftとの連携も可能

S3を含む18サービスを利用可能

• SQS
  • アプリケーションの疎結合化、スケーリングを容易にするために利用
• SNS
  • Pub/Subメッセージングおよびプッシュ通知サービス
  • SQSと連携しアプリケーション間を疎結合化
• データベースサービス
  • データストアの特性に応じて使い分け
    • NoSQL
      • Amazon ElastiCache
        • 低レイテインシー
        • インメモリ
      • Amazon DynamoDB
        • 3拠点間でのレプリケーション
        • SSDに永続化
    • SQL
      • Amazon RDS
        • トランザクション処理
        • 汎用用途
      • Amazon Redshift
        • 集計/分析処理
        • 大容量データ
        • DWH
• 機械学習サービススタック
  • AIサービス
    • Amazon Lex
    • Amazon Polly
    • Amazon Rekognition
    • Amazon Translate
    • SAP Cloud Platformからapiを呼び出すだけで機械学習のサービスを利用可能
  • MLサービス
  • MLフレームワーク＆インフラストラクチャ
• SAP S/4HANAとAWSサービスの直接接続
  • SAP OGatewayをAPI Gatewayでwrapすることで18のAWSサービスだけではなく、165ものAWSサービスと連携可能

お客様独自の機械学習モデルを活用した例

• 学習データをS3バケットから取得
• SageMakerを用いて学習モデルを生成
• 学習モデルのエンドポイントを作成
• 商品画像を投稿するとオブジェクトを認識しSAPから製品情報を取得
• WEBアプリケーションから学習モデルのエンドポイントに投げて推論
• API Gatewayを通じてSAP Cloud Platformと連携

デモ

• 物の写真を取る
• 推論のエンドポイントに投げて解析
• ハンマーを認識し、SAPのデータマスターから自動的に製品情報を引き当てる
• いちいちトランザクションしなくて良い

まとめ

• SAP Cloud Platform on AWSを利用することで簡単かつ短期間で強固なプラットフォームに
• SAP Cloud PlatformのService Brokerを使ってAWSとシームレスに統合可能
• Service Brokerで対応できなくともAPI Gatewayを利用して様々なAWSサービスをインテグレーションして利用可能
• ERP+最先端のテクノロジによりSAP Intelligent Enterpriseを実現
• AWSは基盤とイノベーションの両方の面で利用可能