2023年のクラウドコンピューティングデータ管理の予測

将来のクラウド データ管理戦略に関しては、精度が焦点となる用語です。 Komprise の COO、社長、共同創設者である Krishna Subramanian 氏が、今日のクラウド コンピューティングの成長を分析し、クラウド データ管理企業が何に注意を払い、成長戦略に組み込む必要があるかについての予測を共有します。

クラウドコンピューティングの無駄が蔓延しています。クラウド内の非構造化データとストレージ アーキテクチャの特性を詳細に理解していなければ、すべてをデータ センターに保存したほうがよいでしょう。望ましい ROI を得るには、機器や管理のコスト削減だけでなく、クラウド内の新しい強力なデータ サービスを活用して、ゲームのあらゆる段階で分析を適用する必要があります。ここでは、クラウド コンピューティングの次のステップを評価し、長期的な価値のためにファイルとオブジェクト データを保存および管理する新しい方法をいくつか紹介します。

クラウドNASではよりインテリジェントなデータ移行が必要になる

Komprise 2022 非構造化データ管理レポートによると、クラウド ファイル ストレージは、企業のストレージ支出における最優先事項です。ファイル ストレージは、オブジェクト ストレージよりもパフォーマンスが優れ、レイテンシが低いことと、ファイルベースのエンタープライズ アプリケーションの数が多いことから、企業に人気の選択肢となっています。しかし、企業がクラウド コンピューティングで成熟し、全体的な支出を管理しようとするにつれて、データ ライフサイクル管理戦略はより注目されるようになるでしょう。

組織は、すべてのデータをクラウド ファイル ストレージ (最も高価な層) に移行するのではなく、クラウド ストレージ カテゴリの多様性を活用してコストを大幅に削減する方法でデータを移行する必要があります。 1 つのアプローチは、よりアクティブなデータをクラウド NAS に移行する前に、ほとんどアクセスされないファイルやコールド ファイルを特定して、AWS Glacier Instant Retrieval や Azure Blob Cool などの低コストのオブジェクト クラスに階層化することです。さらに、組織は、ファイルとオブジェクトの二重性を使用してデータを移行することを検討する必要があります。これにより、ユーザーは、分析、インデックス作成、検索、およびデータ ワークフロー用のオブジェクトを操作するクラウド データ サービスの完全なカタログを活用できると同時に、移行されたデータにファイルとして引き続きアクセスできるようになり、既存のアプリケーションを書き換えたり、ユーザーの動作を変更したりする必要がなくなります。

スキルギャップが続く中、よりシンプルなクラウドデータ管理ツールが求められるようになる

クラウド インフラストラクチャでは、IT プロフェッショナルは物理的なハードウェアではなく、引き続きテクノロジを管理します。クラウド プロバイダーは提供内容を絶えず改善しているため、学習曲線は急峻になる可能性があります。同時に、クラウドはどれも同じではなく、ハイブリッド、マルチクラウド展開の時代では、複雑さは増大し続けています。

クラウド管理ツールは、パフォーマンスの監視、構成、プロビジョニング、ポリシーの適用、支出分析、最適化、レポート作成などの主要なプロセスを自動化することで役立ちます。 IT ゼネラリストにとって、これらのツールはますます利用しやすくなり、データ、ネットワーク、インフラストラクチャのフットプリントを自動的に評価し、次のアクションを推奨できるようになります。

クラウド分析は非構造化データ管理の中核コンポーネントとなる

ガートナーによると、世界の AI ソフトウェア市場は 2025 年までに 1,350 億ドルに達すると予想されており、ソフトウェア市場全体よりも速いペースで成長しています。 Technavio は、クラウド AI 市場が 2022 年までに 20% 以上成長すると予測しています。これらの新しいツールに対する企業の需要が加速するにつれて、データ管理戦略もそれに追いつく必要があります。生成される全データの少なくとも 80% を占める非構造化データは、最新の機械学習エンジンを駆動するために必要な燃料です。 Komprise の調査では、組織の大多数 (65%) が、非構造化データをビッグ データ分析プラットフォームに提供することを計画しているか、すでに提供していると回答しました。

この傾向は、データ管理がストレージのコスト効率を高めることから、企業がエンタープライズ データ資産から新たな価値を発見できるように支援するというより広範な使命へと進化していることを示しています。こうした新たな需要に応えるには、IT 組織はデータを効果的にセグメント化および分類し、メタデータのタグ付けによって強化し、適切なデータ セットを検出してクラウド データ レイクや分析ツールに移動するための自動化されたワークフローを促進する必要があります。

非構造化データ管理から得られるデータインサイトが優先されるようになる

Komprise の調査によると、高度な分析とレポート機能は、非構造化データ管理ソリューションにおいて最も重要な機能になります (53%)。データ分析は、データをどこに配置するか、いつ別の場所に移動するかについて最適な決定を下すために重要です。データの量はどれくらいでどこに保存されているか、ファイルのサイズはどれくらいで種類は何か、データはどれくらい古いか、さまざまな場所にデータを保存するコストはいくらか、最後にアクセスしたのは誰か、どのデータが「アクティブ」でどのデータが「コールド」か、といった質問に答えることができます。

非構造化データ管理ソフトウェアのその他の重要な要件には、重要なイベント (容量の枯渇、データ サービスの応答不能、異常なアクティビティなど) の監視とプロアクティブなアラート、および自動データ タグ付けとグローバル検索が含まれます。

非構造化データ管理のユースケースはコスト削減を超えて拡大する

IT 組織は、分析と自動化を通じてストレージとバックアップのコストを削減するために、非構造化データ管理ソリューションの使用を開始することがよくあります。 Komprise の調査によると、コスト削減に加えて、企業の 63% が最も関心を持っているのは、安全なオフサイト バックアップ (クラウド内の不変オブジェクト ロック ストレージなど) によるデータ保護です。また、非構造化データの検索と分析の実行 (41%)、M&A 取引用のデータの準備 (36%)、データ削除ポリシーの管理 (35%) を好むこともわかりました。

進歩的なデータ管理戦略には、次の 3 つの柱が含まれる必要があります。高価な Tier 1 ストレージから古いデータを透過的に移動することで戦略的にコストを削減すること。規制を遵守すること。特定のデータ セットを簡単にタグ付け、検索し、クラウド分析プラットフォームに移動してローカル アクセスできるようにすることで、長期的な価値を生み出します。