巨大なITインフラの断捨離により、 数億円規模の投資対効果を実現
ソフトバンク株式会社様

「情報革命で人々を幸せに」を経営理念に据え、ソフトバンクグループの中心的役割を担う企業として、移動通信サービスや固定通信サービス、インターネット接続サービスの提供や携帯端末の販売などを手掛けているソフトバンク株式会社。グループ各社との事業シナジーを追求しながら、長年培ってきた通信ネットワークのノウハウを基盤に、AI・IoT・ロボットなどの最先端技術を融合。通信事業のビジネスモデルを超え、幅広い産業分野において革新的なサービスを提供し、さらなる成長を目指しています。
同社では、ERP など基幹システムをはじめ、日々活用する各種業務システムや携帯ショップなどの業務に使われる店舗システムなどを中心に、およそ1 万台の物理サーバーが社内のIT 基盤として活用されています。ネットワークに至っては3 万台を超えるネットワーク機器が稼働する大規模なインフラを運用しています。業務システムを中心としたエンタープライズ領域はPCI-DSS 等を含む個人情報の取り扱いに高いセキュリティ要件を求められています。
「最先端の技術を使いながら、同時に高いセキュリティ要件を実装する事が求められており、それゆえにセキュリティルールが複雑になっている」とインフラ作りの考え方について語るのは、IT 本部IT インフラ統括部IT 基盤技術研究室R＆D課 課長 初代 TechnicalMeister 小島 一憲 氏です。
この大規模なインフラを運用管理する過程で新たに取り組んだのが、ネットワークの利用状況を可視化することで行うセキュリティ監査への対応でした。「個人情報を扱うサーバーに対するアクセス状況を可視化し、個人情報が適切に取り扱われているかログから調査分析を行います。その際にサーバーのログはもちろん、主にファイアウォールのログなどを利用することになりますが、実はファイアウォールのデータ処理だけでも1 日に10 億レコード処理に達してしまうほど。この膨大なログをもとに利用状況を可視化し、分析していくことが求められたのです」と小島氏は当時の状況を振り返ります。

「Waha! Transformer」の導入により、当初の目的だった1 日10 億レコードの処理によるセキュリティ監査を実現し、さらにセキュリティ強化に向けたポリシー確認のためのログ分析をはじめ、各種サーバー利用の棚卸といった、さまざまな用途に活用しています。そのなかでも大きな効果を生んでいるのが、データセンターのライフサイクル問題への対応です。一般的なデータセンターには、数十年前に設置されたものの管理者不在で利用状況があいまいな老朽化した設備が残っており、撤去できずに放置されているケースも少なくありません。そこで、この老朽化した機器の利用状況調査から廃棄に至るライフサイクル管理に「Waha! Transformer」を活用しています。30 年以上前に作成されたラック図やフロア図、資産管理台帳の情報は、当然ながら欠落していたり、後から配置された機器の情報が追加されていなかったりします。これら全ての情報をかき集めてクレンジングしたうえで突合し、ラック図を「Waha! Transformer」にて自動生成。足りない情報は以前担当していた人の記憶を頼りに情報を補完しています。
最終的に整理されたデータをもとに現地の状況を確認していきながら、ログから古い機器へのアクセス履歴を拾い上げ、その管理者に対して使用状況の確認や廃棄可否の決断を促しています。定期的に使用停止を促すメールも「Waha! Transformer」にて自動化することで、結果として老朽化した機器を廃止することに成功しました。「データセンター内の設備の断捨離をするためには、結局ログを見るしかありません。ETLがないと片付けようというモチベーションにもつながらない。やる気にさせてくれたという意味で、とても大きな効果を生んでいます」と小島氏は評価します。「古い機器が壊れて障害が発生した時に、どう対処すべきか慌ててしまうケースはよく見られます。障害復旧までの時間も長くなり、機会損失も含めて数千万円規模の被害になってしまう恐れも。そんな事業リスクが軽減できたのは大きい」と小島氏は力説します。

今後、AI を活用してログ自体を新たな価値に代えることにも取り組む予定です。現状では通信上の例外処理が非常に多く発生しており、セキュリティ上リスクとなる可能性があり、それぞれの処理や使い方がポリシー的に問題ないかの判定を自動化する際にも活用できると考えています。全てif 文で記述できればいいのですが、例外処理が大量にあるため、AI が有効活用できると考えています。ログから機器の故障などの予兆検知もAIとログを組み合わせることで実現できる可能性があり、今後の活用に期待を寄せています。インプットとアウトプットの処理要件さえしっかり設定できれば、実はETL で何でも自動化できると考えています。また、ビッグデータに関連したインフラのデータレイクを構築する際に、収集したデータを加工、変換したうえで格納する処理の部分にも「Waha! Transformer」の活用を検討しています。

「われわれだけでなく、例えばIoT を手掛けている部署でもデータレイクを構築していますが、不要なデータを削除したり時系列で情報を加えたりといった処理が必ず出てきます。他部署も含めた啓蒙活動を通じて、さまざまな用途に『Waha! Transformer』を役立てていきたい」と小島氏に、今後について語っていただきました。