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Azureの提案活動にChatGPTを活用してみた

2023/11/22に公開
AI
Azure
OpenAI
ChatGPT
Azure OpenAI
idea

最近の仕事では、マイクロソフトのテクニカルドキュメントよりも、ChatGPTを使用してAzureの構成を検討しています。

WEB上には参考になるアーキテクチャがありますが、常に最新情報が反映されているわけではなく、多くのものは更新が必要です。
実際にChatGPTを活用して、提案構成を作成しましたのでTips共有いたします。

DALL·E 2023-11-22 01.03.54 - A technical diagram depicting an IoT architecture using Azure services. The diagram shows IoT devices at the left, transmitting data to Azure IoT Hubこちらのサンプルを使用します。
IoTのユースケース

まずはサンプルの画像をアップロードします。コピペでOKです。
構成に関して説明してください。 とフォロー文を入れています。

画像から読み取った構成に関して

アップロードされた画像は、MicrosoftのクラウドプラットフォームであるAzureを使用したシステムアーキテクチャのフローダイアグラムを示しています。各アイコンはAzureの異なるサービスやコンポーネントを表しており、データがどのように異なるサービス間で移動するかを視覚的に説明しています。

  1. Azure IoT Hub: IoTデバイスからのデータを集約し、他のサービスへの中継点として機能します。
  2. Azure Databricks Spark: ビッグデータ分析と処理のための統合されたワークスペースで、ここでデータは処理されます。
  3. Azure Cosmos DB: グローバル分散型データベースサービスで、スケーラブルなマルチモデルデータベースであり、TTL（Time to Live）が90日と設定されています。
  4. Azure APIアプリ: カスタムアプリケーションやサービスを構築し、展開するためのプラットフォームです。
  5. Azure Storage: データを保存するためのクラウドストレージサービスです。
  6. Azure SQL Data Warehouse (SQL DW): 大量のデータを保存し、高速なクエリパフォーマンスを提供するエンタープライズレベルのデータウェアハウスサービスです。
  7. Power BIダッシュボード: ビジネスインテリジェンスツールで、データからインサイトを得て可視化するために使用されます。

このダイアグラムは、データがIoTデバイスから収集され、Azure IoT Hubを経由してDatabricks Sparkに送られ、処理された後にCosmos DBに保存されるフローを示しています。その後、APIアプリを通じてアクセスされるか、Azure StorageまたはSQL Data Warehouseに保存されます。最終的にはPower BIダッシュボードを通じてビジュアル化されます。

データフローは矢印で表され、各コンポーネント間のデータの流れを指し示しています。これにより、組織はデータを収集、処理、分析し、最終的にビジネス意思決定のためのインサイトを提供する一連のステップを視覚化できます。

通常の画像ですが、サービス名を読み取って、そのサービスの機能を説明してくれています。このように、ChatGPTを活用することで、構成例を簡単に解析することが出来ます。

次はデータ分析について聞いてみます。

データ分析に関してDatabricksに慣れていない方もいると思いますので、代替案について聞いてみます。

ストリーム処理でDatabricksを使用したことがないので他のサービスに代替できますか？
出来れば簡単なソリューションで提案してください。代替できる場合Databricksのストリームの処理を比較してメリットを教えてください。

Databricksの代替案

Azure Databricksの代わりに使用できるストリーム処理サービスとしては、Azure Stream Analyticsがあります。 Azure Stream Analyticsは、リアルタイムのデータストリーム処理を簡単に設定できる完全に管理されたサービスです。IoTデバイスやセンサー、ソーシャルメディアのフィード、アプリケーションログなど、さまざまなデータストリームをリアルタイムで分析するために利用できます。

Azure Stream Analyticsのメリット:

  • 簡単なセットアップ: クエリ言語がSQLに基づいているため、ほとんどの開発者が簡単に使い始めることができます。
  • 統合性: Azure IoT HubやAzure Event Hubsとの強い統合があります。
  • 拡張性: 必要に応じてスケーリングを調整することができます。
  • 低運用コスト: サーバーレスであり、インフラの管理が不要です。
  • リアルタイム分析: ストリーミングデータに対してほぼリアルタイムでクエリを実行できます。

Azure Databricksのメリット:

  • 高度な分析: 機械学習やAIモデルの統合が可能です。
  • 柔軟性: Apache Sparkに基づいており、複雑なデータ処理や分析ワークフローに対応しています。
  • コラボレーション: データサイエンティストやエンジニアが協力して作業するためのノートブック環境を提供します。
  • 最適化されたパフォーマンス: Delta Lakeとの統合により、高速なデータ処理が可能です。

選択するサービスは、実際のユースケースと必要とする機能に大きく依存します。Azure Stream Analyticsは、リアルタイムのデータストリーム処理を手軽に行いたい場合に最適ですが、複雑な分析や機械学習の統合が必要な場合は、Azure Databricksの方が適しているかもしれません。

どのような選択肢があるのか、サービスの使い分けまで説明してくれます。

次にデータストアについて聞いてみます。

Azure Stream Analyticsが良いことは分かりました。使用したいと思います。
Cosmos DBを使用するメリットはなんですか？他のデータベース例えばSQLServerとどう違いますか？TTL=90日とはどういう意味ですか？

Cosmos DBのメリット

Azure Cosmos DBの使用にはいくつかのメリットがあり、それらは以下の通りです：

  • グローバル分散: Azure Cosmos DBは、世界中の任意の数のリージョンにデータを自動的に複製することができます。これにより、グローバルユーザーに低遅延でデータを提供できます。
  • マルチモデルサポート: Cosmos DBは、ドキュメント、キーバリュー、グラフ、カラムファミリーといった複数のデータモデルをサポートしており、さまざまな種類のアプリケーションニーズに対応できます。
  • スループットとストレージの自動スケーリング: リクエストユニット(RUs)を使用して、スループットとストレージを自動的にスケーリングすることができます。これにより、需要の変動に応じてリソースを効率的に管理できます。
  • 複数の一貫性レベル: Cosmos DBは、強い一貫性からイベントの一貫性まで、異なるレベルのデータ一貫性を提供します。これにより、アプリケーションのニーズに最適なバランスを選択できます。
  • 低遅延の保証: Cosmos DBは、読み取りおよび書き込み操作に対してミリ秒単位の低遅延を保証します。

一方で、SQL Serverは従来のリレーショナルデータベースシステムで、以下の特徴を持っています：

  • リレーショナルデータストレージ: データは表形式であり、行と列によって構成されます。
  • トランザクションの一貫性: SQL ServerはACIDトランザクションをサポートしており、データの整合性を保つための厳格な一貫性を提供します。
  • スケーリング: 垂直スケーリング（サーバーのアップグレード）に依存しがちで、水平スケーリング（データの分散）は、Cosmos DBほど柔軟ではありません。

**TTL（Time-To-Live）**は、データがデータベースに保存される時間を指定する設定です。TTLが90日に設定されている場合、データは作成または最後に更新されてから90日間Cosmos DBに保持された後、自動的に削除されます。これは、データの保持ポリシーを管理し、古いデータを自動的にクリーンアップする効率的な方法です。

マルチモーダルに関しては今回関係ないですが、、、No SQLのCosmos DBに関して一般的なメリットを説明してくれます。

別視点でセキュリティに関していくつか聞いてみます。

IoT Hubから来たデータをStream analyticsで処理してCosmos DBに保存しようと思います。セキュリティなど考慮する事項を教えてください。

一般的なセキュリティに関して

IoT HubからのデータをStream Analyticsで処理してCosmos DBに保存する際に考慮すべきセキュリティ対策は以下の通りです：

  • 認証と承認: IoT Hub、Stream Analytics、Cosmos DBにアクセスするすべてのエンティティ（デバイス、サービス、ユーザー）について、適切な認証と承認のポリシーを設定します。Azure Active Directory (AAD) の統合を利用して、セキュリティトークンに基づくアクセス管理を行いましょう。
  • データの暗号化: データは伝送中（In-Transit）と保存中（At-Rest）の両方で暗号化する必要があります。Azureはデフォルトでこれらの暗号化を提供していますが、特に機密情報を扱う場合は、さらに強固な暗号化オプションを検討しましょう。
  • ネットワークセキュリティ: Azure Virtual Networkを使用して、サービス間の通信をセキュアなネットワーク内で行い、不要なインターネット公開を避けます。また、Network Security Groups (NSG) やAzure Firewallを設定して、トラフィックを制御します。
  • データのマスキングとリダクション: 必要のない個人情報は保存しない、またはデータマスキングを用いて特定の情報を非表示にすることで、万が一のデータ漏洩時のリスクを軽減します。
  • アクセスログと監視: Azure MonitorやAzure Security Centerを使用して、異常なアクセスパターンや潜在的なセキュリティ脅威を監視します。アクセスログを有効にし、監査とトラブルシューティングに役立てます。
  • パッチ管理とアップデート: ソフトウェアとファームウェアは常に最新の状態を保ち、セキュリティパッチを適用することで、既知の脆弱性から保護します。
  • データのバックアップと復旧: データ損失や災害から復旧するために、定期的なバックアップと復旧プロセスを計画します。
  • 物理的なセキュリティ: IoTデバイス自体のセキュリティも重要です。不正アクセスや物理的な改ざんからデバイスを守るための適切な措置を講じます。

これらのセキュリティ対策を適切に設計し、実施することで、IoTソリューションの全体的なセキュリティ姿勢を向上させることができます。また、Azureの各サービスのセキュリティドキュメントやベストプラクティスガイドを確認して、特定の要件に合わせたセキュリティ対策を行ってください。

少し説明が足りないので、よく聞かれるネットワークセキュリティに関してもう少し詳しく聞いてみます。

ネットワークセキュリティに関してどのようなことが考えられますか？実装の難易度も含めて教えてください。

ネットワークセキュリティに関して

ネットワークセキュリティは、IoTソリューションにおいて重要な要素の一つです。Azureを使用する際に考慮すべきネットワークセキュリティの側面には以下のようなものがあります：

ネットワーク隔離とセグメンテーション:

  • Azure Virtual Network (VNet): セキュアなネットワーク環境を構築して、Azureサービス間の通信をプライベートに保ちます。VNetは実装が比較的簡単で、Azureポータル、PowerShell、またはAzure CLIを通じてセットアップできます。
  • サブネット: VNet内でサブネットを使用して、サービスごとにネットワークをさらに細分化し、セキュリティを強化します。これもGUIやコマンドラインから設定可能です。

アクセス制御:

  • Network Security Groups (NSG): ネットワークレベルでのアクセス制御リスト（ACL）を設定して、特定のポートやプロトコルに対するトラフィックのフィルタリングを行います。NSGは比較的設定が簡単で、細かいルールを設定することでセキュリティレベルを向上させます。
  • アプリケーションセキュリティグループ: アプリケーションやワークロードごとにトラフィックを制御するために使用します。これにより、よりきめ細やかなセキュリティポリシーを実装できます。

トラフィックの監視とログ:

  • Azure Monitor と Network Watcher: ネットワークトラフィックの監視とログの収集を行います。この情報は、異常な活動の検出や分析に重要です。セットアップは簡単ですが、適切な監視ルールを設定するためには、ネットワークトラフィックに関する深い理解が必要です。

エンドポイント保護:

  • Azure Firewall: ハイレベルなセキュリティを提供するクラウドベースのファイアウォールサービスです。ファイアウォールルールの設定と管理には専門知識が必要になる場合があります。

プライベート接続:

  • Azure ExpressRoute: Azureデータセンターとオンプレミスネットワーク間でプライベートな接続を確立します。これは、高度な設定が必要で、コストもかかるため、大規模かつセキュリティに敏感なアプリケーションに適しています。

DDoS保護:

  • Azure DDoS Protection: 分散型サービス拒否（DDoS）攻撃から保護するためのサービスです。基本的な保護はAzureにデフォルトで含まれていますが、拡張された保護機能を利用するには追加の設定が必要です。

これらのセキュリティ対策の多くは、Azureの管理ポータルやコマンドラインツールを使用して実装できますが、最適なセ

他に漏れがないか聞いてみます。

セキュリティ以外で他に検討事項ありますか？

その他検討事項

セキュリティ以外で、IoT HubからのデータをStream Analyticsで処理しCosmos DBに保存するシステム設計において検討すべき事項は以下の通りです：

パフォーマンスとスケーラビリティ:

  • データ量やトランザクションの増加に伴い、サービスがスケールアップやスケールアウトできるように、適切なリソース割り当てと自動スケーリングオプションを検討します。

データ処理の効率:

  • Stream Analyticsのクエリは、リアルタイムでのデータ処理が求められるIoTアプリケーションの要件を満たすように最適化します。

コスト管理:

  • サービスのコスト効率を考慮し、リソース使用量とコストを監視するための適切なメトリクスと予算を設定します。

データ整合性と品質:

  • データが正確で信頼性があり、分析や意思決定に適していることを保証するためのデータクレンジングや検証プロセスを導入します。

データの保持ポリシー:

  • 法的要件やビジネスのニーズに応じたデータの保持ポリシーを定義し、Cosmos DBのTTL（Time-to-Live）設定を適切に設定します。

データのバックアップと復旧:

  • データの損失に備えて、Cosmos DBのデータを定期的にバックアップし、緊急時には迅速に復旧できるプロセスを確立します。

インフラストラクチャの管理:

  • システムの監視、アラート、自動化された応答を通じて、インフラストラクチャの健全性を継続的に管理します。

コンプライアンスと規制:

  • GDPR、HIPAAなどの適用される規制に準拠していることを確認し、データ保護とプライバシーを保守します。

データ統合と相互運用性:

  • 他のシステムやサービスとの統合を考慮し、APIやデータフォーマットを通じて相互運用性を確保します。

ユーザーエクスペリエンス:

  • 最終的なデータ消費者（例えば、ビジネスアナリストやエンドユーザー）にとって使いやすいデータアクセスと分析ツールを提供します。

これらの事項は、システム設計の初期段階で慎重に検討し、計画に組み込むことが重要です。それにより、将来的な拡張性、運用の効率性、そしてコスト効果の高いソリューションの実現につながります。

GDPR等、後々検討する内容に関して漏れが無いように教えてくれます。

最後にダイアグラムで表示出来るか聞いてみます。切り替えないでDALL・Eが使用できるのは良いところですね！

IoT とAzure Stream analyticsとCosmos DBを使用したいと考えていますが。ダイアグラムで表示できますか？


上記の画像は、IoTデバイス、Azure IoT Hub、Azure Stream Analytics、そしてAzure Cosmos DBを使用したIoTアーキテクチャのダイアグラムを表しています。このダイアグラムは、IoTデバイスからのデータがどのようにIoT Hubを経由してStream Analyticsでリアルタイムに処理され、最終的にCosmos DBに保存されるかを視覚的に示しています。各コンポーネント間のデータの流れは矢印で表現されています。

期待したようなダイアグラムは表示出来ませんでした。。。説明文はあっていますが、、
やはりダイアグラムは専用のツールで作成する必要があります。

以下のような専用のダイアグラムツールがありますので、好きなツールを選びます。

  • 有名なやつです。
    draw.io

  • 最新のアイコンなどあるのでAzureではこちらの方がおすすめです。
    Azure Diagrams

Azureの構成に関してChatGPTを使用することで、構成例を簡単に解析することが出来ます。
他の検討事項に関しても壁打ちしてブラッシュアップ出来ます。

今後、他のTips共有していきたいと思います。

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