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Vertex Macro|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 10: Nasdaq:グローバル金融サービス向けのレジリエントなインフラストラクチャを構築する (HMC327)

スピーカー: AWS re:Invent 2025

セッション: 10

セッション
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 アーキテクチャを Steering として記述し、AI Agent を導く
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness こそ真のエンジニアリングの堀
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 平易な言葉で可観測性データを尋ねる
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 Bedrock AgentCore で Serverless AR ゲームを構築する
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上のマルチ Agent クオンツ・バックテスト
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 3 分でブログをスライドにする——Kiro で
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 TerraformによるAWSコンプライアンス
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 初心者からビルダーへ――素晴らしいクラウドの旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 LaravelとBrefによるチームファーストのサーバーレスエンジニアリング
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 イベント開会式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 AWS 上で相互運用可能な AI を構築する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 別のテレメトリデータを AI エージェントで活用し、改善を加速する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 Kiro による仕様駆動開発
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 MCP と AI エージェントを活用した自動テスト
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 機械学習を活用したアプローチ
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 RAGとMCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 TAKとAWSを活用した災害・緊急対応
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 テストの観点からサーバーレスアプリケーションのワークフローを再考する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 クラウド成功のための実践的なAWS FinOps
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 リスク調整後資産リターンの革新
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 Modern Trade Lifecycle: Trading to Settlement
FSI Recap
02 Goldman Sachs: Fast Track your applications onto Cloud - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group: Building an Effective Log Management Solution on AWS
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 Q4 - Brex Database Disaster Recovery
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - A Graviton Migration Success Story
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel Modern Data Platform
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - Financial Transaction Data Reconciler PayPal
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - Scaling Resilience
FSI Recap
09 Maximizing AI Inference Cost Efficiency: Strategic Adoption of AWS GPU Instances
FSI Recap
10 Advanced Agentic AI Design Patterns
FSI Recap
11 Build New Modern Apps on AWS
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent の要約 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 AI と AWS を活用した未来の取引プラットフォームの構築
AWS re:Invent 2025
03 トレーディングイノベーション: Amazon Bedrock (IND3315) の Jefferies AI アシスタント
AWS re:Invent 2025
04 FSI がエージェント型 AI で HFT 分析に革命をもたらした方法 (GBL302)
AWS re:Invent 2025
05 Nasdaq をフィーチャーした Amazon Time Sync による分散システムの改善
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA および DR グローバル復元力のための設計パターン (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 エージェントの構築 AI: Amazon Nova Act および Strands エージェントの実践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 Amazon Aurora とそのイノベーションの詳細 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 Amazon S3 の詳細解説 (STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:グローバル金融サービス向けのレジリエントなインフラストラクチャを構築する (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda の新機能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 Kiro によるスペック駆動開発 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon の FinOps: 世界的な E コマース大手から学ぶクラウドコストの教訓 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上のティック・トゥ・トレード低レイテンシ取引プラットフォーム
AWS re:Invent 2025
Government data
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
Government data
02 On-Device Multimodal AI and Smart-City Practice
Government data
03 Large-Model Capability Evaluation and a Method for Landing AI Projects
Government data
04 Controlled End-to-End Automation of Government Development with Cloud Agents
Government data
05 A New Software Ecosystem for the Agent Era, Seen Through Multi-Agent Systems
Government data
06 AI-Driven Macro Quantitative Research and Smart Governance
Government data
07 Authorized Operation of Public Data and Smart-Government Practice
Government data
08 Putting Data Assetization into Practice: Rights, Compliance, Engineering Governance, and Digital-Government Cases
Government data
09 AI for Mental-Health Public Welfare: Governance, Architecture, and Practice of a Trustworthy Platform
Government data
Amarathon 2025 振り返り
01 エージェント向けアーキテクチャ設計への開発者ロードマップ
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock Data Automation
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上のマルチエージェント
Tan Xin
04 Nova Act と Strands Agents を実践で活用したエージェント型 AI の構築
Haowen Huang
04 仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速
Sanchit Dilip Jain
06 「マッチング」から「理解」へ: AgentCore Memory が実現するパーソナライズド AI 検索の実践
Liu Cao
07 観測から最適化へ – LLM オブザーバビリティから AIOps へ、リアルタイムの洞察をインテリジェントな自動化に変える
Jimmy Soh
08 TEAM の導入と最高のエンジニアリングチームの構築
Yuji Oshima
09 いわゆるサーバーレスデータベースの5年間から得た5つの厳しい教訓
Renato Losio
14 AI が私の仕事をしたらどうなるか Q Developer CLI と Kiro が私の日常業務をどう変えたか
Miguel Angel Muñoz
16 警戒を保ちながら迅速に:Amazon Bedrock エージェント開発に不可欠なセキュリティ
Brian Tarbox
26 1 台の H100 で OSS LLM をよりスマートに、低コストで、高速に実行
Adit Modi Adit Modi
28 最新の統合メタデータアーキテクチャ:データサイロを解消する新たなアプローチ
Shaofeng Shi
29 サーバーレス MediaOps:Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化
Luis Valdivia
30 大規模パフォーマンステストによる効率性と信頼性を重視したアーキテクチャ設計
Luis Guirigay
31 オープンソースで世界をつなぐ: テクノロジー、コミュニティ、グローバルな開発者関係をめぐる実践の旅
Richard Lin
33 リアルタイム物流分析のためのストリーミング Iceberg テーブルの構築
Fahad Shah
34 大規模ロボット戦略トレーニングの高速化: Kiro、Trainium、EKS に基づく自動クローズドループアーキテクチャ
Junjie Tang
35 仕様駆動開発で「Vibe」から実用レベルへ
Ricardo Sueiras
36 クラウドコスト分析をよりスマートに: StrandsとAgentCoreによるFinOpsインテリジェントエージェントの構築
Xiaofei Li
37 CNCF Kagent、K8sGPT、Nova Sonicを使用したK8s向け対話型エージェントAIOpsの変革
Shaoyi Li

NASDAQ のクラウドジャーニーとレジリエントなシステムアーキテクチャ

● 金融サービス向けに、レジリエントで高性能なシステムを構築。

● NASDAQ のクラウドジャーニー、ディザスタリカバリ戦略、ハイブリッドインフラストラクチャソリューション、アーキテクチャ上の考慮事項、今後の展望を概説。

● NASDAQ の背景:

● 電子取引所のパイオニアであり、世界で 30 を超える取引所を運営。

● 取引、清算、リスク管理、金融犯罪対策ソリューションを含むソフトウェアを 130 を超える市場へ提供。

● 従来型のマネージドソフトウェア、マネージドサービス、SaaS としてソリューションを提供。

● クラウドジャーニー:

● 15 年前に開始し、マッチングエンジンや市場システムなどの重要システムを段階的に移行。

● T+1 バックアップから、超低レイテンシートランザクションを処理するハードリアルタイムシステムへ進化。

● 重要度の低いシステムから、国家経済にとってシステム上重要なシステムへ移行。

● 課題:

● マイクロ秒およびナノ秒単位で測定される超低レイテンシートランザクション。

● 近接性とレイテンシーを考慮した、特定の物理ロケーション要件。

ディザスタリカバリ戦略とハイブリッドインフラストラクチャ

レジリエンシーと規制要件

● 顧客が 100% の稼働時間を期待する、高いレジリエンシー目標。

● 世界の複数の法域にまたがる規制監督。

● ディザスタリカバリの選択肢:

● バックアップと復元から、マルチサイト、アクティブ-アクティブ、マルチリージョンシステムまで多岐にわたる。

● RPO と RTO の目標について認識を合わせ、災害時のシステム応答を理解することが重要。

● 重要システムへの注力:

● 常時稼働し、停止が許されないシステムが中心。

● Outposts によるハイブリッドコンピューティング、障害ドメイン、静的安定性、切断時運用。

● Outposts によるハイブリッドコンピューティング:

● EC2 API と Amazon インフラストラクチャで管理しながら、Outposts を使用してデータセンターにワークロードを配置。

● リージョンとデータセンター間の接続に Direct Connect 回線を使用。

● データセンターのラック内で EC2 サーバーを使用し、サービスとして管理。

● 市場システム向けに超低レイテンシーのネットワークインターフェイスカードを追加。

● 物理的に完全分離されたデータプレーンのために、ベアメタルサーバーとネットワークを実装。

● ベアメタルサーバー

● ハイパーバイザー経由でハードウェアを共有する仮想サーバーとは異なり、すべてのハードウェアリソースへ直接かつ排他的にアクセスできる物理的なシングルテナントサーバー。この構成は、最高のパフォーマンス、一貫した I/O、ソフトウェアスタックの完全な制御を提供するため、ハイパフォーマンスコンピューティング、ゲームや AI/ML などの要求の厳しいアプリケーション、物理的な分離や特定のハードウェア構成を必要とするワークロードに最適。

障害ドメインと静的安定性

障害ドメイン

● システムコンポーネント間で運命を共有する範囲を理解するための障害ドメインという概念。

● 冗長性を確保するため、ソフトウェアを実行する複数の EC2 サーバーインスタンスとホットスペア(事前プロビジョニング済み EC2 インスタンス)を使用。

● すべてのソフトウェアコンポーネントを AB ペアにし、バックアップコンポーネントが同じインスタンスに併置されないようにする。

● ラックレベルの障害ドメイン:

● ラックレベルで起こり得る障害(例:電源喪失)を考慮。

● ラックレベルの障害:電源喪失、冷却障害、ネットワークスイッチ障害、物理的損傷によりサーバーラック全体がオフラインになり、ラック内のすべてのサーバーに影響すること。

● 複数のラックを使用し、ソフトウェアコンポーネントの AB ペアを異なるラックに分散して、両方のコンポーネントが同時に失われることを回避。

● サイトレベルの障害ドメイン:

● レジリエンシーを確保するため、データセンターに複数の物理サイトを使用。

● 米国市場向けのプライマリサイトは New Jersey、セカンダリサイトは Chicago。

● 静的安定性:

● バックアップリソースを即時に利用できるよう、ホットスペア(事前プロビジョニング済み EC2 インスタンス)を使用。

● 障害発生時にもシステムの完全性を維持するため、ソフトウェアコンポーネントの AB ペアをラックとサイトに分散。

● ホットスペア:

● AWS 上の事前プロビジョニング済み EC2 インスタンスは、主に EC2 Auto Scaling のウォームプール機能によって実装される。この機能により、アプリケーションのスケールアウトが必要になったとき、すぐに稼働させられるインスタンスのプールを維持できる。

● ディザスタリカバリ (DR) 戦略:ウォームプールは「ウォームスタンバイ」または「パイロットライト」ディザスタリカバリ戦略の重要な要素

● 高速なスケーリング:ウォームプール内のインスタンスは初期化済みであり、時間のかかるアプリケーションの起動および設定プロセスはすでに実行されている。

静的安定性と切断時運用

静的安定性

● 障害発生中のシステムレジリエンシーを確保するための静的安定性という概念。

● 障害時に EC2 コントロールプレーンへ依存しないよう、ホットスペア(事前プロビジョニング済み DC2 インスタンス)を使用。

● 事前設定済みリソースを利用し、障害発生中に変更を加えずシステム機能を維持することを目指す。

● 切断時運用:

● AWS サービスへの接続が切断される可能性があるシナリオ(例:光ケーブルの損傷)に備える。

● このような事象の間も、市場システムが外部サービスに依存せず運用を継続できるようにする。

● 切断されたシナリオでも機能を維持するため、ホットスペアと事前設定済みリソースを使用。

● 運用ランブック:

● 各レベルの障害ドメインに対して、明確に定義された運用ランブックを用意することが重要。

● サーバー、ラック、サイトレベルの障害への対応手順を綿密に調整し、運用担当者が熟知している必要がある。

● 実際の災害時の想定外を最小限に抑えるため、予測可能で十分に訓練された対応を実現することが目標。

切断時運用とテスト

切断時運用

● AWS サービスへの接続が失われるシナリオ(例:ネットワーク回線の切断)に備える。

● 外部サービスに依存せずシステムをローカルで管理するため、緊急アクセス用に Local Gateway を使用。

● 外部接続が必要となる可能性がある内部依存関係と運用を把握し、それらに対応するか回避する。

● 障害モードのテスト:

● Outposts を長時間切断し、システムの挙動を観察する徹底的なテストを実施。

● 停止中に失敗する可能性がある処理(例:SSL チェック、IAM とのやり取り)を特定して対処。

● リージョンやサービスリンクに問題がある場合でも Local Gateway にアクセスできるようにする。

● 戦略のまとめ:

● ハイブリッドコンピューティングのためにデータセンター内で Outposts を使用。

● コンポーネント間の相互依存性と運命を共有する範囲を理解するため、障害ドメインを分析。

● 障害発生中に変更を加えずシステム機能を維持するため、静的安定性を考慮して設計およびテスト。

● AWS サービスから切断された場合でもシステムをローカルで継続稼働できるよう、切断時運用に注力。

● レジリエンシーを実現し、災害時の想定外を避けるため、慎重な計画、明確に定義された運用ランブック、広範なテストを重視。

● 緊急アクセス

● 緊急アクセスは、権限を持つ担当者が通常のアクセス制御を迂回し、重要なシステム、データ、機能へ緊急にアクセスできるようにするセキュリティ対策。「break glass」という用語は、火災報知器などの緊急設備を使用するためにガラスを割るという概念に由来する。セキュリティ侵害、システム障害、パスワードのロックアウトなどにより標準的な方法が機能しない場合に使用されるフェイルセーフプロトコル。緊急アクセス用アカウントには高い権限が事前設定されているが、緊急事態が発生するまで安全かつ休眠状態に保ち、その使用を厳格に監視・記録する必要がある。

● 緊急アクセス:危機が発生し、標準のアクセス方法が利用できない場合。

● 制御の迂回:これらのアカウントは、通常のアイデンティティおよびアクセス管理 (IAM) を迂回するよう設計されている。

● 高レベルの権限:アカウントには昇格された権限が事前設定されている。

● 厳格な管理:不正使用を防ぐため、緊急アクセス認証情報は細心の注意を払って管理される。

今後の方向性と機能強化

動的デプロイ

● ルールベースのセットアップによる、より動的なデプロイを計画。

● パフォーマンスとレジリエンシーのバランスを取るため、アフィニティとアンチアフィニティのパターンを使用。

● アンチアフィニティパターンとは、特定のワークロード(VM、Pod)が同じ物理ホストまたは同じ障害ドメイン上で一緒に実行されることを防ぐ、クラウド/仮想化環境(Kubernetes、VMware、OpenStack など)のルール。パフォーマンス向上のために対象を同じ場所へ配置しようとするアフィニティとは対照的に、対象を分散することで高可用性、耐障害性、負荷分散を確保する。

● 市場がパブリッククラウドへ移行する中、ダウンタイムなしでシステムをスケールすることが目標。

● 高度なハードウェアの実験:

● Graviton 4 で良好な成果を得ており、次世代 CPU に向けて Amazon と協力。

● Graviton 向けの超低レイテンシーネットワークカードやその他の進歩をテスト。

● リアルタイムのリスク分析に向け、FPGA と GPU によるアクセラレーテッドコンピューティングを調査。

● FPGA (Field-Programmable Gate Array) は、製造後にプログラミングして幅広いデジタル論理機能を実行できる、再構成可能な集積回路。

● Outposts の機能拡張:

● より高度なコンポーネント(カスタムシリコン、FPGA、GPU)を Outposts に導入することに関心。

● システムを第三者へ販売し、より多くの機能とサービスを提供することを目指す。

● 慎重なサービス統合:

● Outposts へさらに多くのサービスを追加する際は慎重なアプローチを取り、サービスチームと詳細な分析を実施。

● 障害モードを理解し、サービスの高可用性と機能性を確保することに注力。

● まとめ:

● システムのレジリエンシー、パフォーマンス、可用性を高める取り組みを継続。

● 将来の目標達成に向け、綿密な計画、テスト、AWS との協力を重視。

● 聴講者の参加に感謝し、詳細情報を得るためフォームへの記入を案内。

超低レイテンシーの取引運用を支えるため、Nasdaq のデータセンター内に配置された AWS Outposts。主な

コンポーネントとその機能は次のとおり

● AWS Cloud と Region:分離された複数の Availability Zone (AZ) にわたってサービスを提供する標準的な AWS 環境。

● AWS Direct Connect:Nasdaq データセンターをメインの AWS Region に接続する専用プライベートネットワーク接続。Outposts を管理するためのコントロールプレーンとサービスリンク接続に使用。

● Nasdaq Data Center (オンプレミス):AWS Outposts を設置する物理ロケーション。低レイテンシーと規制遵守のため、ワークロードをローカルで実行可能。

● AWS Outposts:Nasdaq データセンター内に配置され、AWS のインフラストラクチャ、サービス、API をオンプレミス環境へ拡張する、フルマネージドの AWS コンピューティングおよびストレージキャパシティ。

● Nitro および ULL NIC を備えた Amazon EC2 Instances:取引アプリケーションを実行するコンピューティングインスタンス。パフォーマンスとセキュリティを強化する AWS Nitro System を活用し、金融取引の厳しいレイテンシー要件を満たすため Ultra-Low Latency (ULL) Network Interface Card (NIC) を使用。

● Local Gateway:Outpost のこのコンポーネントは、オンプレミスネットワークを Outpost の VPC サブネット内のインスタンスへ接続し、既存の Nasdaq インフラストラクチャとの通信を可能にする。

Nasdaq のネットワーク

● ULL Trading Network:超低レイテンシー向けに設計された物理的に独立したネットワーク。EC2 インスタンスの ULL NIC と直接接続し、トランザクションを高速処理。