クラウドで自動化を適用する 5 つの方法

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クラウド コンピューティング リソースを手動で構成および保守するという面倒な作業を回避し、コストを削減するにはどうすればよいでしょうか。組織では自動化テクノロジーを導入する必要があります。

インフラストラクチャ自動化とそのサブカテゴリであるクラウド内のアプリケーション自動化には多くの重複があります。これは理にかなっています。クラウド内の自動化の原則やアプローチの多くは、オンプレミスのインフラストラクチャと変わらないからです。

「ハイブリッド クラウド インフラストラクチャに実装される自動化の多くは、組織がオンプレミス インフラストラクチャに必要とするものと類似しているか、まったく同じものになるでしょう」と、Red Hat の CTO である Gordon Haff 氏は述べています。 「たとえば、インフラストラクチャがどこに存在するかに関係なく、CI/CD パイプラインを継続的にテストおよびスキャンすることが重要です。」

同様に、コンテナ、オーケストレーション、マイクロサービス アーキテクチャ、自動ビルド パイプライン (CI/CD) など、インフラストラクチャ自動化の主要概念の多くは、クラウド自動化について話すときにも依然として大いに当てはまります。 「インフラストラクチャを自動化する方法」というタイトルの記事では、これらの概念について詳しく説明しています。

クラウドで自動化する5つの方法

組織はクラウド コンピューティングの自動化アプローチを採用できます。では、クラウド コンピューティング リソースを手動で構成および保守するという面倒な作業を回避するにはどうすればよいでしょうか?ハイブリッド クラウドやマルチクラウド環境では、このような問題を解決することがさらに重要になります。

（１）クラウドコンピューティング自動化の基盤として完全な可視性を確保する

目に見えないものは、少なくとも良い結果をもたらすような方法では自動化できません。

「まず必要なのは、すべての環境にわたる可視性です」と、Snow Software のチーフ アーキテクト、Jesse Stockall 氏は述べています。 「クラウド管理プラットフォームの検出機能により、すべてのリソースのインベントリを 1 つの画面で提供できます。」

同氏は、主要なクラウド プラットフォームには組み込みの検出機能と可視性機能があり、単一のクラウド プロバイダーによるクラウド環境を持つ組織のニーズを満たす可能性があると述べました。

「しかし、ハイブリッド クラウド、マルチクラウド、さらには複数のサブスクリプション/アカウント環境では、ネイティブ ツールではすべてのデータを 1 つのビューに集約することはできません」と Stockall 氏は述べています。

つまり、組織はすべてを 1 か所に自動的に統合するのではなく、さまざまなツールを使用して手動でこの需要を管理する必要があります。より複雑で多様な環境では、自動化がより適切なアプローチとなります。クラウド管理または監視プラットフォームは、Stockall 氏が「単一のガラス」と表現するものを提供できます。これは、基本的に必要なすべてのデータを 1 か所に自動的に統合し、長期的には運用を簡素化します。

たとえば、Kubernetes または Red Hat の OpenShift エンタープライズ Kubernetes プラットフォームを使用している場合、監視用の Prometheus、分散トレース用の可観測性ツール、コンソールを作成するための Jaeger や Grafana など、統合プロセスに組み込んだりアドオンとして追加したりできるクラウド プラットフォームに組み込まれたツールが多数あります。

（２）可能な限り自動拡張を使用する

ハイブリッドクラウドまたはマルチクラウドの利点の 1 つは、負荷の急増や過剰な容量に対応するためにオンプレミスのインフラストラクチャを構築して運用する必要がなく、迅速に拡張できることです。実際、ハイブリッド クラウドの初期の定義は、必要に応じてオンプレミスのインフラストラクチャからパブリック クラウドに「バースト」できるという前提に基づいていました。これは今日の潜在的なユースケースをカバーするには範囲が狭すぎますが、ハイブリッド クラウド戦略にとって重要な機能であることに変わりはありません。

ただし、組織が依然として必要に応じてクラウド リソースを手動で追加している場合、クラウド自動化の基本原則である自動スケーリングを見逃していることになります。 Mission のクラウド オペレーション担当副社長である Felipe Gimenez 氏は、可能な限りこれを使用することを推奨しています。

「アプリケーションを起動しようとしたときに『容量不足』エラーに遭遇したことがあるなら、インスタンスが足りないと生産性が低下し、フラストレーションが溜まる可能性があることをすでにご存知でしょう」とギメネス氏は語った。 「しかし、アプリケーションを使用する顧客や、ミッションクリティカルなソフトウェアに依存している従業員には、インスタンス タイプが増えるのを待つ時間はありません。自動化ツールを活用することで、需要とサーバー負荷に合わせてクラウド リソースを瞬時に拡張できます。」

これは Kubernetes の最大の魅力の 1 つであり、リソースを自動的にスケーリングする複数の方法を提供します。主要なクラウド プラットフォームではネイティブ ツールも提供されています。

ヒメネス氏は、組織が単一のクラウド プラットフォームを使用している場合でも、ハイブリッドまたはマルチクラウド環境を使用している場合でも、自動スケーリングは、実際に必要なときにのみリソースを追加することでクラウド コストの管理にも役立つと付け加えました。関連する戦略的決定の一部は、組織が使用するプラットフォームやツール、自動スケーリングの目標などの変数によって異なる場合があります。

Gimenez 氏は、「コストは高くても問題をより早く処理したいですか、それとも問題をより遅く処理してコストを削減したいですか? このような変数は、ビジネスに最適な自動スケーリング戦略を定義する方法の参考になります」と質問しました。

（３）コスト監視・最適化計画の策定

コスト支出の削減も、自動化が重要な役割を果たすことができるもう 1 つの領域です。ここで、パブリック クラウドの考慮事項はオンプレミス環境とは大きく異なります。

「パブリッククラウドがオンプレミスのデータセンターと根本的に異なる点の1つは、従量課金モデルであることです。このため、1つまたは複数のパブリッククラウドのコストを綿密に追跡することが必須となります」とハフ氏は述べた。しかし、組織にとって万能のソリューションは実際には存在せず、特にハイブリッドおよびマルチクラウドの設定では、ツールと戦略を組み合わせて使用​​する可能性が高くなります。

パブリック クラウドに関連するさまざまなコストを理解し、将来の支出を最適化するには、追加の専門知識が必要です。ただし、経験豊富な管理者は、大規模な自動化ポリシーとアラートを組み合わせて、ユーザーを適切なリソース タイプに誘導し、非アクティブなリソースをシャットダウンし、何らかの理由で使用量が急増した場合にユーザーに通知します。 ”

クラウド コンピューティング プロバイダーは、さまざまなレポートおよび計画ツールを提供しており、サードパーティのオプションもあります。基本的な考え方は次のとおりです。組織がクラウドの支出を手動またはアドホックな方法で管理すると、支出が過剰になったり、スタッフの時間が無駄になったりするリスクがあります。

「特に複数のクラウドが関係する場合、パブリッククラウドのコスト管理を自動化する統合ツールは存在しない」とハフ氏は言う。 「したがって、コストが制御不能になる前に、利用可能なオプションをよく理解して使用し、コストを制御することが重要です。」

（4）リソースタグを使用して自動化する

Stockall 氏は、クラウド最適化の目標や戦略の多く (支出、リソースの利用、ワークロードのマッチングなど) には、分類と所有権を管理する何らかの方法が必要であると指摘しました。リソースのタグ付けは、この目標を達成するための重要な方法の 1 つであり、特にハイブリッド環境やマルチクラウド環境での自動化の鍵となります。

「誰が資源を所有しているかを知らずに、資源の最適化、廃止、コスト配分について十分な情報に基づいた決定を下すことは不可能だ」とストックオール氏は語った。

リソース タグ自体は自動化の実現に役立ちますが、組織の実際のリソース タグも自動化によって最適に機能する場合があります。

（５）自動化された繰り返し可能なパイプラインを確立する

自動スケーリングによってユーザーの需要に対してより動的かつ効率的に応答できるようになるのと同様に、同じ原則をソフトウェア パイプライン全体に適用できます。つまり、インフラストラクチャとアプリケーションのプロビジョニングを可能な限り自動化し、繰り返し可能にします。

「これは、カタログからのセルフサービス展開や、自動化された DevOps パイプラインになる可能性があります」と Stockall 氏は述べています。 「自動構成により、標準とベストプラクティスが遵守され、エラーが発生しやすい手動タスクが回避されます。」

インフラストラクチャの自動化と同様に、ここでの考え方は、運用だけでなくパイプラインのすべての段階で、可能な限り標準化と自動化を行うことです。組織は、スタッフの時間と注意を奪うことが多い無駄な展開を排除したいと考えています。

最後に、ほとんどの IT 自動化と同様に、クラウド自動化は一度で完了するものではないことを覚えておくことが重要です。

「継続的な最適化と自動廃止を含む完全なライフサイクル管理は、組織のワークロードが継続的に最適化されることを保証する最後の要素です」とストックオール氏は語った。