マルチクラウドデータストレージのベストプラクティス

複雑なマルチクラウド展開におけるデータストレージのベストプラクティスは何ですか?マルチクラウドのニーズに適したデータ ストレージ インフラストラクチャはどれですか?

[[377149]]

マルチクラウドの展開は、多くの組織のデータ ストレージ戦略に多くの課題をもたらします。大量のデータを消費するアプリケーションを AWS、Google Cloud、Azure などのパブリック クラウド プロバイダーに保存すると、組織のストレージ インフラストラクチャと全体的なストレージ管理がより複雑になります。しかし、組織はこの新たな複雑さを受け入れなければなりません。マルチクラウドは、組織の IT の基盤であるクラウド コンピューティングに対するデフォルトのアプローチとして急速に普及しつつあります。

Pure Storage と副社長兼チーフアーキテクトの Robert Lee が、以下の質問について議論します。

• オンプレミスのデータセンターや単一のクラウド プラットフォームと比較して、マルチクラウド展開では組織にどのようなデータ ストレージの課題が生じますか?
• マルチクラウドの要求に最もよく応えるために、組織にはどのようなタイプのデータ ストレージ インフラストラクチャが必要ですか?
• データストレージとマルチクラウドに関するベストプラクティスは何ですか?

クラウドにおける移植性、一貫性、コスト

Lee: まず、顧客や組織がオンプレミス データ センター、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウド、マルチクラウドの間でバランスを取ろうとしている理由を探ることが重要だと思います。率直に言って、ほとんどの顧客はオンプレミスのデータセンターから始めるので、最初のステップはパブリッククラウドを導入することであり、これはハイブリッドクラウドタイプの展開です。ハイブリッド クラウドとマルチクラウドには、多くの類似した課題があることがわかりました。

現在、人々の注目を集めている 3 つの質問は次のとおりです。組織は、特定の場所や特定のクラウド プラットフォームに縛られることをどのように回避するか。 2 番目の質問は、ある程度の一貫性をどのように達成するかということです。ランブック セットやソフトウェア スタック、チームなしで、それらの役職を相互に交換可能にするにはどうすればよいでしょうか。

3番目の問題はコスト管理です。組織は、予測できないコストが急増する状況に陥るのをどのように回避できるでしょうか。

2種類の移住

Lee: ポータビリティは 2 つの独立した部分に分けることができます。 「アプリケーション環境と機械学習データセットが 1 つのクラウド プラットフォームにあります。それを別のクラウド プラットフォームに移行できますか?」と疑問に思う人もいるかもしれません。移行は完全に可能だと思いますが、データ、コスト、ネットワークなどの面でのいくつかの課題があるため、この目的での「クラウドジャンプ」はそれほど多くありません。

一方、クラウド コンピューティングの選択肢は現実的です。したがって、顧客は、ワークロード環境の一部を 1 つのクラウド プラットフォームに展開し、ワークロードの別の部分を別のクラウド プラットフォームに展開することを選択できるようにしたいと考えており、この柔軟性を望んでいます。

たとえば、Pure Storage の顧客には多くの SaaS プロバイダーが含まれており、これらの SaaS プロバイダーが顧客のワークロードをホストしています。たとえば、AWS に組み込まれている場合もあれば、競争上の理由から顧客が AWS にデータを保存することを拒否する場合もあります。

したがって、これらの SaaS プロバイダーは、ビジネス プロセスである顧客にサービスを提供するために、複数のクラウド プラットフォーム環境でサービスを実行できる必要があります。さて、一貫性の話に戻りますが、SaaS プロバイダーの場合、そのオプション性が必要な場合、どのようにそれを実現するのでしょうか? 2 つまたは 3 つの異なるソフトウェア スタックと複数の異なる R&D チームなしで、それをどのように実現するのでしょうか?したがって、クラウドへの移行はあまり起こっていないと思いますが、誰もがクラウド コンピューティング プラットフォームが持つ選択肢を望んでいると思います。

急速に進化するテクノロジー環境において、これらの製品を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?どのようにしてそのバランスを取り、一貫性と移植性を実現するのでしょうか?

Lee: 組織が実装できるベストプラクティスがいくつかあると思います。したがって、組織がオープンソースの力を適切に活用できるようにするテクノロジー スタックを選択することが重要です。 Google が本当に強力な AI 機械学習プラットフォームを立ち上げれば、オープンソース コミュニティはすぐにそのプラットフォームを採用して、アプリケーション、API、またはインターフェースを構築するでしょう。

したがって、組織が検討すべきことは、オープンソースの力を活用して、基盤となるクラウド環境をより有効に活用する方法です。オープンソーステクノロジーを簡単に導入するにはどうすればよいでしょうか?

Lee: 通常、これらのソフトウェアとマイクロサービス (必要な場合) は、クラウド ネイティブ スタック、コンテナ ベースのテクノロジーを通じて提供されます。実際には、組織がテクノロジーをどのように選択するかによって、最適な製品を活用するための最大限の柔軟性が実現されます。さらに、組織がこれらの選択を事前に行う場合、テクノロジーだけでなくプロセスも構築するため、すべてを正しく行うことに可能な限り重点を置くことが重要です。結局、人間はそれほど偉大ではないようです。

クラウド ネイティブ: オブジェクト ストレージ vs. ブロック ストレージ vs. ファイル ストレージ

Lee: 指摘されているように、オブジェクト ストレージとクラウド ネイティブ アプリケーション スタックまたはアーキテクチャは、実際には密接に関連しています。

オブジェクト ストレージは、現代のアプリケーションにおいて重要な役割を果たします。これは、オブジェクトが最新のアプリケーション環境、特にデータ集約型アプリケーションに非常に適しているという事実に起因します。これは実際にはさまざまなタイプのストレージ用に設計されていると思います。

組織がブロック ストレージの使用を検討している場合、ブロック ストレージは単一または少数のアプリケーションに対する高パフォーマンスのデータ アクセスに非常に役立ちます。ファイルストレージについて考えると、いくつかのアプリケーション間でデータを共有するのに最適です。ファイル環境があり、いくつかのアプリケーションを実行してデータを処理し、それらのアプリケーション間でデータを共有したい場合、ファイルはまさにそれに最適です。

オブジェクト ストレージについて考えると、それは実際には、多数のコンピューティングとさまざまな種類のアプリケーションにわたって大規模にデータを共有するように設計されています。そのため、クラウド コンピューティング インフラストラクチャだけでなく、データを要求する最新のソフトウェアのニーズにも最適です。

したがって、オブジェクト ストレージの重要性と採用は高まっていると思います。これは新しい形式のプライマリストレージになります。これは非常に重要なことです。

回復力とセキュリティが確保され、組織では一貫性があり、どこでも利用できることが求められます。したがって、クラウド プラットフォームだけでなく、組織のオンプレミス データ センターでも利用できます。

最大の課題が待ち受ける

Lee: 多くの組織がクラウド コンピューティングとマルチクラウドの利点を認識していますが、固有の課題にも直面し始めています。

しかし、クラウド コンピューティング業界は十分な速さで発展していないと思います。これらのベストプラクティスをサポートするために必要なテクノロジーが本当に確立されるまでには、しばらく時間がかかるでしょう。

一方、データストレージは顧客にとって最大の課題となることが多いため、顧客がこの問題に実際に取り組むには時間がかかると思います。