クラウドコンピューティングのデータ管理アーキテクチャを選択する際に考慮すべきこと

ガートナーの副社長兼著名なアナリストであるドナルド・フェインバーグ氏が、データ管理のためのさまざまな種類のクラウド コンピューティング アーキテクチャについて説明し、データ分析リーダーがそれぞれのリスクとメリットのバランスを取る必要がある理由について説明します。

顧客データとビジネスデータの両方に対するデータの必要性と使用は、今日の企業にとってますます有益になっています。インテリジェンスを通じて企業の競争力を維持し、より迅速かつスマートな意思決定を可能にします。

ただし、データ主導の戦略は、特にこれらの追加要求を管理するための適切なツールとソリューションが導入されていない場合、組織にとって過度の負担になる可能性があることを認識することが重要です。

したがって、クラウド コンピューティング データ管理アーキテクチャなどのソリューションが重要になります。ただし、データ分析リーダーは、オンプレミスからマルチクラウド、クロスクラウドまで、さまざまなアーキテクチャ オプションを理解する必要があります。多様で分散した展開環境でデータを管理することのリスクと利点を理解する必要があります。

ここでは、さまざまなクラウド データ管理アーキテクチャと、データ分析リーダーが認識しておく必要のある考慮事項について説明します。

1. オンプレミスからクラウドプラットフォームへの展開

オンプレミスからクラウドへのモデルでは、アプリケーション アーキテクチャのさまざまなコンポーネントがオンプレミスまたはクラウドに存在する場合があります。データベース管理システム (DBMS) はオンプレミスに存在し、それに接続するアプリケーションはクラウドに存在する場合があります。たとえば、ビジネス インテリジェンス (BI) ダッシュボード アプリケーションなどです。

オンプレミスからクラウドへのアーキテクチャには 2 つのバリエーションがあります。

• イベント（旧称「クロスアーキテクチャ ハイブリッド クラウド」）
• オンデマンド（旧称「ユースケース固有のハイブリッドクラウド」）

名前が示すように、アクティブ アプローチは 2 つの環境間のアクティブなデータ管理を扱います。これには、同じデータベースの一部のレプリカ、パーティション、またはシャードをオンプレミスに、一部をクラウドに配置できるデータベース管理システム (DBMS) など、データがクラウドとオンプレミスの両方に存在するアーキテクチャが含まれる場合があります。

この機能には、年齢、アクセス頻度、地域によるデータのセグメント化など、多くのアプリケーションの使用例があります。一貫性がなく急増するリソース需要に対応するための動的な容量割り当て。オンプレミス インフラストラクチャのデータに関する規制要件を管理します。

アクティブなオンプレミスからクラウドへのモデルでは、データ フローの特性 (データがクラウドに流入しているかクラウドから流出しているか、予想されるデータ量など) を理解することが重要です。レイテンシー（オンプレミスの施設とクラウド間でデータを移動するのに要する時間）が問題になる場合があります。さらに、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーによって課されるデータ送信料金による財務的な影響が生じる可能性もあります。複数の環境にわたる統合、メタデータ、ガバナンスの実践も考慮する必要があります。企業はサービス レベル契約 (SLA) を定義し、テストする必要があります。その結果、オンプレミスとクラウド コンポーネント間の特別な通信リンクが必要になり、コストがさらに増大する可能性があります。

オンデマンド アプローチでは、コンポーネントは独立したままです。企業は、災害復旧計画や開発ライフサイクル機能などのビジネス活動をサポートするために必要な場合にのみ、環境間でデータを移動します。たとえば、データベース管理システム (DBMS) の開発、テスト、品質保証 (QA)、災害復旧 (DR)、または運用インスタンスは、オンプレミスまたはクラウドに存在する可能性があります。財務とレイテンシーの考慮は依然として重要ですが、この場合、互換性が主な懸念事項となります。多くの企業は、クラウド環境とオンプレミス環境間のコード互換性が 100% 未満であることに不満を抱いており、クラウド サービス プロバイダー (CSP) の選択肢がこれらの厳しい要件を満たすものに限定されています。

オンプレミスからクラウドへの展開における重要な考慮事項には、データ移動の量と方向が含まれます。環境間のコンポーネントの互換性（必要に応じて）。

2. 曇り

マルチクラウド モデルには、複数のクラウド コンピューティング プロバイダーの複数のサービスのうちの 1 つが含まれます (オプションでオンプレミスまたはハイブリッド アーキテクチャを含めることもできます)。この場合の違いは、複数のクラウド コンピューティング プロバイダーのサービスが使用されることです。データベース管理システム (DBMS) 製品とそれに依存するアプリケーションは、オンプレミスまたは 1 つ以上のクラウドに展開できます。

したがって、ハイブリッド クラウドに関するすべての考慮事項は、複数のクラウド コンピューティング環境にソフトウェアを展開する場合の追加の考慮事項とともに適用される可能性があります。これらの製品は、これまでオンプレミス プロバイダーではなく独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) に限定されてきました。これは、ISV の方が、自社のソフトウェアができるだけ多くの環境で実行されるようにすることに強い関心を持っているためです。ただし、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーは、マルチクラウドやクロスクラウドのシナリオにますます関与するようになっています。

マルチクラウド シナリオは、クラウド ベンダーのロックインを懸念し、アプリケーションを別のクラウド ベンダーに簡単に移行したいエンド ユーザーにとって魅力的であることが多いです。複数のクラウドとオンプレミスで実行される、意味的に互換性のある同じ製品を提供するマルチクラウド対応データベース管理システム (DBMS) では、主な焦点がアプリケーションの書き換えではなくデータの移行にあるため、移行がより容易になります (それでも簡単ではありません)。

マルチクラウド展開の場合、データ分析リーダーにとって最も重要なのは、環境間のコンポーネントの互換性と、構成、管理、ガバナンスのためのさまざまなクラウド コンピューティング機能を考慮することです。

3. インターネットクラウド

クロスクラウドとは、複数のクラウド プラットフォームにわたってデータを積極的に管理することを意味します。インタークラウド モデルでは、アプリケーション アーキテクチャのさまざまなコンポーネントが異なるクラウド プラットフォーム上に存在し、データを交換できます。たとえば、Microsoft Corp. の Power BI は、Azure クラウド インフラストラクチャの外部にある Salesforce データベースに接続する場合があります。

現在、相互接続されたクラウド モデルはあまり一般的に使用されていません。同時に、より有利な価格モデル、他の CSP では提供されていない特定のツール、複数の CSP の使用によるリスク軽減、データの場所の多様化によるデータ主権要件の遵守を求める人々からの関心も高まっています。たとえば、規制要件により、データが国境外に保存されることが禁止される場合があります。

クロスクラウド展開の場合、データ分析リーダーは、量と方向の両方の観点からデータの移動に特別な注意を払う必要があります。