インフラ近代化の3つの課題を克服する

今日の組織にとって、インフラストラクチャの近代化は必須です。テクノロジーリーダーは、ビジネス価値を高めるには、インフラストラクチャをより効率的、柔軟、かつコスト効率の高いものに進化させる必要があることを認識しています。

サーバーレス コンピューティングやクラウド プラットフォーム上のコンテナ化などの最新テクノロジーは、これらの目標を達成するための魅力的な手段と、さまざまな潜在的なパスを提供します。何をすべきかは明らかです。どうやってやるの？

IT 部門は、自信を持って移行および最新化するために、リフト アンド シフト以上の取り組みを行う必要があります。この記事では、IT チームが新しい環境に移行するときに直面する 3 つの主要な課題と、さらに重要なこととして、それらの課題に対処する方法について説明します。

近代化の課題その1: クラウド移行の複雑さへの対処

クラウド コンピューティングは将来のオペレーティング システムになりました。セキュリティと信頼性に関する懸念は、クラウドがイノベーションを可能にし、容易に適応し、適切に実行すればコストを制御できるという能力に対する評価に変わりました。クラウド コンピューティング サービスの急増により、オンデマンド インフラストラクチャ オプションの範囲が広がり、組織は最新のアプリケーションを配信するための無数の手段を利用できるようになりました。しかし、選択には複雑さが伴います。さらに、AWS から Azure、IBM から GCP や Oracle Cloud Infrastructure に至るまで、プロバイダーとサービスの組み合わせは困難です。

この状況により、IT 部門は非常に困難な立場に置かれています。 1 つのベンダーを選択し、標準的なリフト アンド シフトに全面的に移行した場合、プラットフォーム サービスを最適化して完全に活用する能力が失われます。最適化を行わないと、そもそもクラウドへの移行を推進したメリットを実現することは困難です。しかし、すべての潜在的な移行の可能性を分析することは、時間とリソースの面で困難です。すべてのオプションのマトリックスを構築すると、数百または数千の組み合わせが生成されます。正しい組み合わせを選択することはほぼ不可能です。

どちらのオプションでも、IT が最高のパフォーマンスを発揮することが難しくなります。リスクとパフォーマンスの問題からプロビジョニング不足は避けたいですが、プロビジョニング過剰はお金の無駄になります。言うまでもなく、クラウド サービスは常に変化しています。移行では、ビジネス ニーズと新しいサービスの可用性を考慮する必要があります。現在および将来のワークロードを視覚化し、予測し、最適化する能力がなければ、IT はクラウドの可能性を十分に実現できません。

近代化の課題 2: コンテナの適正サイズ化とコンテナ環境の最適化

Kubernetes のようなコンテナ環境は、クラウドと同様の利点と課題をもたらします。コンテナを使用すると、IT チームは効率、柔軟性、速度を向上させ、アプリケーション ライフサイクル管理を改善し、既存のアプリケーションの最新化をより迅速かつ容易に行うことができます。ただし、クラウドと同様に、コストを削減し、パフォーマンスを最適化する機能を実現するには、コンテナを最適化する必要があります。

コンテナを効果的にオーケストレーションするには、IT 部門がコンテナの配布方法を理解する必要があります。クラウド プロビジョニングと同様に、コンテナ リソースの割り当てが不足するとサービス保証の問題が発生する可能性がありますが、割り当てが多すぎると無駄な支出につながる可能性があります。特に、個々のアプリケーション チームは安全に必要とされる量よりも多くのリソースを要求する傾向があるためです。コンテナ環境を適切にサイズ設定することは、変動するビジネス需要が IT システムに与える影響を管理するためにコンテナを使用する場合に特に重要です。コンテナ環境を現在の状態に合わせて最適化することは重要ですが、何が起こるかを理解して、それに応じてリソースを割り当てることも重要です。

近代化の課題 3: ビジネス ドライバーと IT システム要件の関連付け

コンテナとクラウドは、IT チームが変化するビジネス ニーズを予測して計画する必要がある唯一のシステムではありません。 IT インフラストラクチャを最新化するには、内部および外部の要因の変動がすべてのシステムにどのような影響を与えるかを明確に理解する必要があります。それがなければ、ビジネスに深刻な結果をもたらす可能性があります。

今日の環境の複雑さにより、この関連性はこれまで以上に困難になっています。適切な人材、専門知識、リソースが揃っていても、キャパシティ プランニング チームは今日の市場のスピードと予測不可能性に対応することはできず、基盤となるテクノロジー インフラストラクチャとリソースへの影響も理解できません。既知または計画されているイベントや潜在的なビジネス シナリオを what-if 計画を通じて考慮することは、リスクを積極的に評価および管理するために重要です。これにより、サービスの中断やパフォーマンスの低下を防ぐためのプロアクティブなアクションが可能になります。

インフラストラクチャを近代化する際に注目すべき主な機能

これら 3 つの課題に対処するには、次の機能が必要です。

• クラウド サービス プロバイダーを選択する前に、組織固有のインフラストラクチャと使用状況に基づいてコストとリソース要件を比較し、ワークロードの移行を評価して規模を決定します。
• 広範な監視可能性を実現するために、サードパーティ ソリューションのメトリック、イベント、トポロジを統合します。
• 包括的なサービス トポロジ ビューを実現する動的サービス モデリングにより、サービス中心の監視が可能になり、ビジネス サービスのステータスを継続的に可視化できます。
• インテリジェントな自動化と分析により、自動化された修正アクションの機会を特定し、ベースラインに違反する前に傾向、パターン、異常を検出します。
• AI と機械学習を活用したイベント相関、状況管理、根本原因の分離により、平均修復時間 (MTTR) を短縮します。
• 複数のデータ ソースにわたってログ分析と拡充を実行し、潜在的な問題を早期に診断してサービスの中断を回避します。
• さまざまなビジネス ドライバーの影響を確認し、Kubernetes を適切なサイズに設定してコンテナ環境を最適化するための「What-if」シミュレーションにより、リソースが適切にプロビジョニングおよび割り当てられていることを確認します。

クラウドへの移行にかかる時間、複雑さ、コストを削減

IT リーダーは、環境がどれほど動的、複雑、または多様であっても、現在および将来のサービス保証に必要な技術リソースを確保する必要があります。オンプレミスからパブリック クラウドに移行する場合でも、あるクラウドから別のクラウドに移行する場合でも、マルチクラウド環境のクラウド間で移行する場合でも、AIOps、機械学習、高度な分析、インテリジェントな自動化による予測分析により、リスク、効率、IT 支出のバランスを取りながらパフォーマンスと可用性を最適化するために必要な洞察が得られます。

オリジナルリンク: https://thenewstack.io/overcoming-the-top-3-challenges-of-infrastructure-modernization/​