クラウドへの移行を成功させるための手順

調査によると、現在進行中の COVID-19 パンデミック中に、エンタープライズ クラウド コンピューティングの導入が劇的に増加し、例外ではなく今では規則になりつつあります。実際、O'Reilly が最近発表した調査レポートによると、現在 10 社中 9 社が何らかの形でクラウド コンピューティング サービスを利用しています。

多くの業界の組織でデジタル変革の取り組みが順調に進んでいましたが、世界的なパンデミックによって 2 つの新たな要因が生じ、ほぼすべての企業が業務をオンラインに移行せざるを得なくなりました。まず、それは彼らにとって顧客とコミュニケーションをとり、つながるための主な手段です。渡航禁止と実店舗の閉鎖により、顧客は買い物、サポートの取得、パーソナライズされた体験、企業とのやり取りをほぼ完全にデジタル サービスに頼らざるを得なくなりました。

2 つ目は、リモート ワークへの完全な移行により、オンプレミスのハードウェアとコンピューティング リソースを引き続き使用することが現実的ではなくなったことです。リモートチームが効果的に連携できるようにするには、多くの企業にとってクラウドへの移行が唯一の選択肢です。現在の導入統計はこの点で民間部門の成功を示していますが、ほとんどの企業はクラウド コンピューティングの導入においていくつかの障害に遭遇しています。

クラウド導入の障壁

現在、さまざまな種類のクラウド プラットフォームと複数のクラウド サービス モデルが存在します。簡単に言えば、クラウド コンピューティング リソースは、バックエンドとフロントエンドの 2 つのコンポーネントで考えられます。バックエンドはインフラストラクチャ層です。インフラストラクチャ層には、各クラウド コンピューティング プロバイダーに含まれる物理サーバーとデータ センターのほか、データ アクセスとセキュリティ、データ ストレージ システム、コンピューティング リソース、可用性、サービス レベル契約など、情報アーキテクチャに関連するすべてのものが含まれます。フロントエンドは、エンドユーザー プロファイル、認証、承認、ユースケース、ユーザー エクスペリエンス、開発者エクスペリエンス、ワークフローなどを含むプレゼンテーション層またはアプリケーション インターフェイスです。

業界の専門家が企業顧客と仕事をしてきた経験によれば、つい最近まで、企業はクラウド プラットフォームへの移行を長いフェーズに分けて行うのが一般的で、バックエンドの設計と実装に多くの時間を費やし、次にフロントエンドでも同じ作業を行っていました。 COVID-19パンデミックによって状況は一変した。以前は段階的なプロセスだったものが、今では厳しいタイムラインでの迅速な取り組みとなり、フロントエンド システムとバックエンド システムが同時に実装されることが多くなり、エンド ユーザーがより頻繁な反復に参加できるよう早期に導入されるようになりました。

さらに、COVID-19 パンデミックにより、これらのフロントエンド システムとバックエンド システムの構築、保守、運用に関連するコストについても考慮する必要が生じました。企業は可能な限りのコスト削減を求めており、クラウドへの移行は長期的には総所有コストを削減できますが、先行投資が必要です。潜在的な労働力と資金の制約に直面している企業にとって、コストは考慮すべき重要な要素です。

厳しいスケジュールとコストの考慮は、それ自体は障害にはなりませんが、クラウド コンピューティングの導入時に課題を生み出す可能性があります。では、クラウド統合を成功させる上でのその他の障壁は何でしょうか?

（１）「リフト＆シフト」アーキテクチャを試す

クラウド移行の期限に間に合わせようとする場合、企業は、大幅なメンテナンスやパフォーマンスのオーバーヘッドを相殺できるクラウドネイティブ サービスを考慮せずに、クラウド リソースをオンプレミスの設定の正確なレプリカとして構成する傾向があります。クラウドネイティブ サービスの使用方法やワークフローのさまざまなコンポーネントの再設計を考慮せずに、企業はすべての非効率性をクラウドに持ち込むことになります。代わりに、企業はクラウドへの移行を、コストを節約し、パフォーマンスを向上させ、エンドユーザーに優れたエクスペリエンスを提供するためのより優れたアーキテクチャを検討する機会と見なす必要があります。

（２）ユーザーのニーズよりもインフラに重点を置く

データリーダーが業務をクラウドに移行することを決定すると、データ サイエンティストやデータ エンジニアのワークフローを考慮せずに、さまざまなクラウド サービスの機能や性能に重点を置くことがよくあります。データ リーダーは、開発者の生産性と迅速な反復を最適化するのではなく、堅牢でスケーラブルなバックエンド システムの開発に重点を置くことがよくあります。さらに、データ プロフェッショナルは、ユーザーをクラウド コンピューティング環境に導入する前に、クラウド アーキテクチャをさらに完璧なものにしたいと考えています。しかし、クラウド コンピューティング環境がエンド ユーザーによってテストされない期間が長くなればなるほど、エンド ユーザーにとっての有用性は低下します。最初のクラウド環境に最小限のデータ、開発環境、自動化ツールを導入し、その後ユーザーを導入して、ニーズに基づいて反復することをお勧めします。

（３）クラウド上で生産データにアクセスできない

データ プロフェッショナルは通常、さまざまなクラウド ネイティブ サービスを有効にして、ユーザーが分散コンピューティングを実行したり、コンテナー イメージを構築および保存したり、データ パイプラインを作成したりできるようにします。ただし、企業の生産データの一部またはすべてがクラウド コンピューティング環境で利用できるようになるまでは、すぐには役に立ちません。ビジネス リーダーは、データ エンジニアやデータ サイエンス チームと協力して、クラウドでアクセスするのに適したデータのサブセットを決定し、そのデータを移行して、クラウド サービスのメリットを直接体験できるようにする必要があります。そうしないと、ビジネス リーダーは、データの重力により、ほぼすべての本番ワークロードがオンプレミスのままになることに気付く可能性があります。

よりスムーズなクラウド移行

障害があるにもかかわらず、データリーダーはクラウドの導入が可能な限りスムーズに進むように、さまざまな手順を踏むことができます。さらに、次の手順を実行すると、クラウド導入の長期的な ROI を最大化するのに役立ちます。

（１）新たなデータとコンピューティングリソースを一元管理する

多くの組織では、コンピューティング リソースとデータ分析リソースが多すぎたり少なすぎたりするため、最終的には断片化され、文書化が不十分なソリューションが生まれてしまいます。その結果、企業での導入が遅くなり、ユーザーはほとんどの作業をサイロ内またはラップトップで実行し、新しいデータ エンジニアやデータ サイエンティストのオンボーディングは混乱したプロセスになる可能性があります。ビジネス リーダーは、最も一般的なユース ケースとワークフローのコア データ セットとコンピューティングのニーズに重点を置き、ソリューションを一元化することで、これを回避できます。リソースをプールしてもすべての問題が解決されるわけではありませんが、企業は最も重要な課題とボトルネックに集中し、最も多くの人々にサポートを提供できるようになります。

（２）できるだけ早くユーザーを巻き込む

通常、クラウド コンピューティング環境が使用可能になったことをユーザーに通知するまでに、インフラストラクチャの管理と展開に数か月、場合によっては数年かかります。残念ながら、この結果、クラウド コンピューティング環境が十分に活用されないケースが多くあります。このリソースの無駄を克服するために、データ リーダーはエンド ユーザー エクスペリエンス、ワークフロー、ユース ケースを考慮して設計する必要があります。プロセスのできるだけ早い段階でエンドユーザーをオンボードします。そして、最大の課題に対する解決策を優先しながら、繰り返し作業を進めていきます。完璧なアーキテクチャや理想的なワークフローを設計するという名目で使用を遅らせることは避けるべきです。代わりに、ビジネス リーダーは、早い段階で主要な利害関係者や代表的なユーザーを関与させ、改善すべき点に関する実際のフィードバックを得ることができます。

（３）まずはワークフローに焦点を当てる

組織は、最初の反復で完全に堅牢でスケーラブルな冗長システムを構築するのではなく、コア データ セット (またはサブセット) と、データ エンジニアとデータ サイエンティストが作業の 80% を実行できるようにする最小限の実行可能なツールセットを特定する必要があります。その後、徐々にフィードバックを収集し、次の一連のソリューションを決定して、各反復でフィードバック ループを可能な限り効率的に短縮することができます。企業が本番データセットやワークロードを扱う場合、セキュリティ、パフォーマンス、スケーラビリティ、その他の機能の許容可能な標準レベルに関しては、近道はすべきではありません。データ リーダーは、既製のソリューションを購入したり、他の企業と提携して機能のギャップを埋めるソリューションを提供したりできます。

後戻りはできない

クラウドコンピューティング技術は、かつては差別化された技術でしたが、現在では主流の技術となっています。企業が競争上の優位性を獲得する唯一の方法は、データ チームに業務をより効率的に遂行するために必要なツールを提供することです。最も高価で、安全かつスケーラブルなソリューションであっても、エンドユーザーに真に提供されない限りは使用されることはありません。