急速に台頭するクラウドデータアーキテクチャ

クラウド データ アーキテクチャの人気の高まりは、次のようなテーマを示唆しています。オンプレミス データ センター 施設の固有の利点により、今後数年間で、ますます多くの企業がデータ センターの運用をクラウド プラットフォームに完全に移行します。デジタル時代のビジネスは、クラウドへの移行と同義になっています。

企業が手頃な価格で無制限のデータ ストレージと優れたコンピューティング能力を求める場合、エンタープライズ データ管理にクラウド データ アーキテクチャを採用します。

データをより細かく制御したい企業は、カスタマイズされたオンプレミスのプライベート クラウド サービスを作成できます。プライベート クラウドとパブリック クラウドはどちらも複雑な分散システムであり、処理とデータを個別のコンポーネントに分割するアプリケーション アーキテクチャに適しています。

クラウド データ アーキテクチャ向けの手頃な価格のデータ アクセス

クラウド データ プラットフォームは、サーバー、ストレージ、アプリケーション、サービスなど、サービス プロバイダーとのやり取りなしに迅速に展開して使用できる、さまざまなデータ管理リソースへのアクセスを提供します。

クラウド コンピューティング データ アーキテクチャには、企業または組織に代わってクラウド コンピューティング環境でデータを収集、保存、分析、管理するためのルール、ポリシー、モデルが含まれます。さらに、最新のクラウド アーキテクチャでは、コンピューティング層が実際のハードウェアから分離されているため、エンド ユーザーはフロントエンドを通じてクラウド コンピューティング環境と対話できます。

クラウド コンピューティングのストレージ コンポーネントは、クラウド内でデータを保存および管理する機能を提供します。 AWS の S3 ストレージ、Microsoft Azure、Google Cloud Storage などのサードパーティのクラウド ストレージ プロバイダーは、データの管理と保守を行い、リモート バックアップ サービスを提供できます。

仮想化ソフトウェアは、クラウド内のデータ ストレージ層とコンピューティング層をハードウェア層から分離し、ユーザーはグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を通じてクラウド コンピューティング インフラストラクチャと対話します。仮想化により、クラウド内のハードウェア層とソフトウェア層が分離され、クラウド コンピューティング プロバイダーは、アプリケーション ソフトウェアやストレージ システムなど、あらゆる種類のソフトウェアを効率的に管理できるようになります。

クラウド コンピューティング環境では、自動応答生成を通じてデータ セキュリティ インシデントも効果的に処理します。クラウド コンピューティング サービスを使用し、推奨されるプラクティスに従ってデータを処理および管理すると、データ セキュリティが向上します。

クラウドデータアーキテクチャの利点と課題

クラウド データ アーキテクチャの最大の利点は、あらゆる複雑なビッグ データ プロジェクトに無制限のデータ ストレージと強力なコンピューティング能力を提供することです。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform などの有名なクラウド プロバイダーは、あらゆる形態や規模の企業に革新的なビッグ データ管理機能を提供しています。

クラウド データ アーキテクチャに投資したグローバル企業の大多数によると、移行中の技術的な課題により、獲得した利点は多少薄れてしまったとのことです。データ アーキテクトは、クラウド データ アーキテクチャ環境の展開中に課題に直面することがよくあります。これらの技術的な課題には、データの重力、データ セキュリティの懸念、既存の投資、データの品質とコンプライアンスの要件、不完全なデータ移行などがあります。例えば：

• データ重力の問題は、マルチクラウド環境ではデータの取り込み、変換、分析の各フェーズで発生します。独立したデータ ストア、イベント駆動型アーキテクチャ、エッジ コンピューティング、バッチ処理によって、多くの場合、これらの課題を軽減できます。
• 強力なデータ セキュリティとデータ ガバナンス戦略を使用することで、クラウド データ アーキテクチャは、データの制御、分類、ライフサイクルに関するデータ セキュリティの課題に対処できます。
• 既存の投資は常に新しいクラウド データ アーキテクチャの取り組みと競合します。この課題を軽減する最善の方法は、詳細な費用対効果分析を示す現実的なビジネス ケースを使用して、クラウド データ アーキテクチャの有用性を検証することです。
• データ品質と規制要件はクラウド データ環境に深刻な脅威をもたらす可能性がありますが、クラウド データ アーキテクチャがすでに十分な責任保護を提供していることを証明する使用事例は十分にあります。
• 不完全なデータ移行は課題であり、多くの企業は何らかの理由でデータ移行プロジェクトを完了していません。

成功するクラウド データ アーキテクチャを構築するための秘訣

クラウド データ アーキテクチャの構築に関する技術的な説明はこの記事の範囲外ですが、データ アーキテクトは計画を立てる際に次の点に留意する必要があります。

• 堅実な提案やビジネス ケースは、クラウド アーキテクチャ プランの開始点として役立ちます。特定のユースケースを念頭に置いていれば、効果的なアーキテクチャ計画を簡単に作成できます。ビジネスユースケースを入手すれば、エンタープライズチームはユースケースのニーズをクラウド データ アーキテクチャの選択されたコンポーネントと一致させることができます。実際のビジネス アプリケーションによって推進されるイニシアチブは、上級管理職から承認される可能性が高くなります。
• クラウド アーキテクチャのパラダイムは幅広くオープンであるため、多数の組み合わせ、利用可能なテクノロジ オプションの無限さ、ハードウェアおよびソフトウェア プラットフォームの幅広い選択肢が、困難な場合があります。期待どおりの結果が得られない可能性のある不確実でコストのかかる環境に入る前に、いくつかのシナリオをパイロットテストする方が、確かにより実用的でコスト効率が高くなります。
• 非構造化データの管理は、企業が直面する深刻な課題として常に存在してきました。クラウド データ アーキテクチャ環境では、非構造化データを試すことができます。従来のデータベース環境では不可能だったことが可能になりました。
• データ管理のテクニックやツールよりも、データ ワークフローの合理化の方が重要なので、これに重点を置く必要があります。長期的には、このアプローチはデータ分析アプリケーションにメリットをもたらすでしょう。
• コストとパフォーマンスのメトリックから始めると、最終的には運用コストを大幅に削減でき、クラウド コンピューティングでは簡単に大きな効果が得られます。データ管理は階層的に行う必要があり、高価なリソースは少数のプロセスにのみ予約される必要があります。

クラウドサービス配信オプション: データに与える影響

Platform as a Service (PaaS) モデルでは、クラウド プロバイダーがオペレーティング システム、ミドルウェア、ランタイムに加えて、ハードウェア レイヤー (サーバー、ネットワーク ハードウェア、仮想化機能、データ レイヤー、ソフトウェア レイヤー) も提供します。

Infrastructure as a Service (IaaS) モデルでは、ユーザーの役割にはアプリケーション、ミドルウェア、オペレーティング システムの管理が含まれ、クラウド サービス プロバイダーはサーバー、ハード ドライブ、データ ストレージなどのハードウェアを担当します。

SaaS (Software as a Service) サービス モデルでは、クラウド コンピューティング プロバイダーがクラウド プラットフォーム上にソフトウェアをインストールして保守し、ユーザーがインターネット経由でデスクトップからソフトウェアにアクセスできるようになります。

パブリック クラウド プロバイダーは「マルチテナント」モデルを使用します。これは基本的に、顧客あたりのコストを削減するために、ストレージおよびコンピューティング サービス用に同じサーバー スペースを複数の顧客にレンタルすることを意味します。このシナリオでは、同じサーバーを使用して複数の顧客にサービスを提供します。

プライベート クラウドの展開では、企業は通常、データ ストレージとコンピューティングのニーズを満たすために専用サーバーを使用します。通常、トランザクション量が多く、専用のプライベート クラウドの導入によってメリットが得られます。クラウド内かオンプレミス内かを問わずアプリケーションを統合し、中断することなくアプリケーション間でデータを流すことができます。顧客は、クラウドでホストされているデータにアクセスし、同じ環境に展開されている他のデータやアプリケーションとデータを統合する際に大きな柔軟性を得ることができます。