National Instruments 導入事例

1976 年創業の National Instruments (NI) は、最も困難な問題の解決に向けて協働するエンジニアや科学者に対し、医療技術からモバイルコンピューティング、宇宙開発といった幅広い分野における生産性を向上し、革新を加速させる、先端技術のソリューションを提供しています。同社の 35,000 を超える顧客は、これまでに多くの技術的障害を打ち破り、何十万もの製品を市場に送り出してきました。同社はテキサス州オースティンに本社を置き、世界約 50 か国で、およそ 7,400 人の従業員を抱えています。2015 年の年間収益は 12 億 3 千万 USD で、そのうちの 16% が研究開発費にあてられています。

National Instruments が顧客に提供する技術に、カスタムアプリケーション構築のためのソフトウェア開発環境、LabVIEW があります。LabVIEW FPGA モジュールによって LabVIEW を拡張すると、エンジニアは現場でプログラミング可能な高度なゲートアレイ (FPGA) 技術 (再プログラミング可能なシリコンチップ) をアプリケーションに構築できます。FPGA 設計ではデプロイの前にコンパイルする必要があります。そのため、エンジニアは膨大なハードウェアリソースと必要なソフトウェアパッケージが設定されたマシンで、リソースを大量に消費し、時間のかかるコンパイル処理を実行する必要があります。

従来、同社の開発チームはこのような製品の新機能のテストをオンプレミスで行ってきましたが、会社の成長に伴い、必要なインフラストラクチャは増加していきました。さらに、FPGA の設計はますます複雑になり、より大きなコンピューティング能力が必要となっていきました。コストを下げ、開発期間を短縮するため、同社の LabVIEW チームはクラウドコンピューティングについて調べることにしました。同社のプリンシパルクラウドアーキテクトである Joe Gardner 氏は、次のように話しています。「トランジスタはますます小型化しており、当社にはプログラミング可能なゲートが多数あります。つまり、より規模が大きく複雑な設計が必要であり、これには、コンパイルの実行のために大きな処理能力が必要なのです」

さまざまなオプションを検討した結果、FPGA チームは 2010 年に Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) オンデマンドインスタンスでホストする FPGA コンパイルサービスによって、モジュールを拡張しました。FPGA チームでは、社内の開発とテストに AWS も使用しています。AWS 採用の決め手は、AWS の Auto Scaling 機能、開発者の裁量が大きいことと、Amazon EC2 スポットインスタンスでした。これらは同社が製品の新機能をテストする際のコンピューティングコストを大幅に引き下げることができます。

AWS Auto Scaling によって、同社は顧客のワークロードが増加した際にも AWS EC2 のリソースを迅速に拡張できるようになりました。「以前は自社製のスケーリングプロセスがありましたが、ワークロードの増加に合わせて拡張するのに 5 分から 30 分はかかっていました」と Gardner 氏は言います。「AWS を使えば 5 分もかかりません。顧客を待たせなくて済むので、これは大きなメリットです」

FPGA チームが AWS を選んだもう 1 つの理由は、開発者にとっての使いやすさです。Gardner 氏は次のように話します。「AWS は他のクラウド環境に比べてシンプルかつ、開発者の裁量が大きくなっています。一方で、互換性を損なう更新が強制的に適用されることもありません。使用も簡単で、製品を開発するうえで Hadoop や IoT のエキスパートなどを採用する必要がありません。代わりに社内の人材を活用できるのです」

おそらく最も重要なのは、FPGA チームが開発とテストに Amazon EC2 スポットインスタンスを活用することで、大幅なコスト削減を実現できることです。Amazon EC2 スポットインスタンスでは、ユーザーが予備のAmazon EC2 コンピューティング能力に入札でき、これによって需要と供給のバランスを保たれます。「コスト削減の効果は素晴らしいものでした」と Gardner 氏は話します。「たとえば、スポットインスタンスを使って製品の 1 つをテストすると、コストはおよそ 500 USD です。オンデマンド処理なら、コストはその 10 倍、5,000 USD もかかっていたでしょう」

2014 年、同社は LabVIEW ソフトウェア開発チームでも AWS を使用するようになりました。同チームは現在 Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、オンプレミスのインフラストラクチャが容量に達した際に、オーバーフローテストのワークロードを処理しています。「テストの数は増え続けており、LabVIEW 開発チームにはそれをすべて処理できるだけのコンピューティングリソースがありませんでした」Gardner 氏はこのように話します。「私たちにクラウドの経験があることを知り相談にきたのです。それから 1 週間もたたないうちに、LabVIEW 開発チームもクラウドでオーバーフローテストを実施するようになりました」

同社では、Amazon EC2 スポットインスタンスのほか、高いスケーラビリティを備えたオブジェクトストレージ用に Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を、リレーショナルデータベースとして Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) を、高速で柔軟な NoSQL データベースとして Amazon DynamoDBを、スケーラブルなクラウドのドメインネームシステムウェブサービスの Amazon Route 53 など、さまざまな AWS のサービスを採用しています。さらに、関連する AWS リソースを開発者が簡単に作成して管理できる AWS CloudFormation や、AWS API コールを記録してログファイルの履歴を送信する AWS CloudTrail も利用しています。

Amazon のスポットインスタンスの料金モデルでは、オンデマンド処理の数分の 1 のコストで社内ワークロードを実行できるため、新機能のテストの際に数万ドルもの費用削減につながります。「Amazon EC2 スポットインスタンスにより、85～90% のコスト削減を簡単に実現できます」と Gardner 氏は話します。「そのため、これまでより低リスクでテストを行うことができ、その結果、お客様のためにより高品質な製品を開発できるのです」

NI では、より大きなオンプレミスのインフラストラクチャを構築するコストも削減しました。たとえば LabVIEW チームは、毎月サーバー時間で 30,000 時間以上かかるテストビルドを、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して実行しています。それだけの量の作業をオンプレミスで処理するには、チームの内部インフラストラクチャの 2 倍のサイズが必要になり、ハードウェアとメンテナンスの費用は 100 万 USD にものぼります。AWS を使用することで、同社はリアルタイムの需要を満たすために迅速に拡張し、オンプレミスインフラストラクチャの拡張に伴う増員や調達の遅れを回避できました。

AWS で開発とテストのワークロードを実行することにより、同社の俊敏性も高まりました。テストのワークロードはソフトウェア開発のライフサイクルによって異なるため、必要なテストが少ない場合には、アイドル状態のサーバーに関連するコストの発生を防ぐことができます。同様に、必要なテストが増えた場合にはコンピューティング能力を取得してすばやく拡張できるため、新機能を迅速に分析して顧客にリリースできます。たとえば、FPGA チームが 1 つの機能を開発する際は、900 を超えるコンパイルを含む包括的なテスト処理を実行する必要がありました。オンプレミスで 1 つのサーバーを使用してこれらのコンパイルを実行すると、3 週間以上かかることになります。Amazon EC2 スポットインスタンスと並列化を使用すれば、これらのテストを 10 時間未満で完了できます。1 回のテスト実行にかかるコストは 50 USD 未満です。Gardner 氏は次のように話します。「AWS を使えば、開発サイクルを何か月も短縮できます。追加のサーバーが必要な場合は、非常にシンプルにアクセスできるのです」

同社はこの俊敏性を、顧客のために活用しています。完全に AWS 上で FPGA コンパイルクラウドサービスを使用すると、エンジニアはハードウェアに何千ドルも費やすことなく、必要に応じてサービスを利用できます。「以前なら、当社のお客様はコンパイルサーバーに 5,000 USD から10,000 USD も投資した一方で、数か月間もアイドル状態が続くといったことがありました」Gardner 氏はこのように話します。「コンパイルは、実行すると多くのリソースを消費する一方で、実行しない場合はまったくリソースを消費しないというプロセスなので、AWS は当社にとって最適と言えます」

同社は成長と共に AWS の使用を他の開発環境にも広げる計画です。さらに、顧客に提供する新しい製品の開発に向けて、AWS IoT や Amazon QuickSight などの他の AWS のサービスの利用も検討しています。「AWS のおかげで、より多くのテストを実行できるようになりました」と Gardner 氏は言います。「多数のツールを利用できるようになり、新製品の開発とデプロイの時間の短縮につながっています。これは当社を成功に導く鍵となります」