クラウドでワークロードを実行すると、組織は無制限のリソースにアクセスできるようになります。これは良いことですが、IT チームが適切な容量管理プラクティスを採用している場合に限ります。 クラウド コンピューティング モデルの最大の利点の 1 つは、非常に柔軟で動的なリソースの使用をサポートしていることです。クラウド コンピューティング ユーザーは、必要な数のリソースを使用でき、需要の変化に応じて消費量を自由に調整できます。
これは、クラウド プラットフォームがリソース割り当てを自動的に最適化できることを意味するものではありません。ほとんどの種類のクラウド コンピューティング サービスでは、クラウド コンピューティングのワークロードが特定の時点で必要とするリソースの数を決定するのはユーザー次第です。 AWS Aurora は、ワークロードの需要に基づいてリソースを自動的に割り当てることでこの問題を解決しようとする試みです。 クラウド容量管理は、効果的な IT 戦略にとって重要です。開発者、IT チーム、DevOps エンジニアに、ワークロードに必要なリソースがあることを確認するために必要な洞察を提供します。同時に、予算を無駄にし、不必要な管理オーバーヘッドを追加するようなワークロードの過剰プロビジョニングのリスクも軽減されます。 クラウドコンピューティングにキャパシティ管理が必要な理由 複数の Web アプリケーションをホストするには、クラウド コンピューティング サーバーの使用を検討してください。適切な容量管理により、アプリケーションをサポートするために十分な CPU、メモリ、ストレージ リソースを備え、アイドル状態になっているリソースがあまりない仮想サーバー インスタンス上でサーバーが実行されるようになります。 容量管理のもう 1 つの側面は、アプリケーションのホスティングの責任を共有するクラスター内で使用するサーバーの数を決定することです。この場合、IT チームは、アプリケーションの負荷を処理するために十分な数のサーバーを用意し、一部のサーバーがクラッシュした場合でもアプリケーションが引き続き使用できるように適切なバックアップ システムを維持する必要があります。 このバランスを取ることが容量管理の鍵となります。組織は、ワークロードを完全に実行および割り当てることができない状況や、必要のないリソースを割り当てる状況を回避したいと考えています。
容量管理はこれまでも常に IT ワークフローの一部でしたが、クラウド コンピューティングの登場以来、さらに重要になっています。これは、スケーラビリティが、組織がクラウド プラットフォームに移行するかどうかを決定する上で重要な要素となるためです。スケーラビリティを最大限に活用するには、IT チームがリソースの使用率を効果的かつ継続的に管理する必要があります。それができない場合は、クラウド コンピューティング アーキテクチャの主要な利点の 1 つを逃すことになります。このような組織は、オンプレミスのアーキテクチャに固執する可能性があります。 クラウドコンピューティングの容量を管理する手順 クラウド コンピューティングのアーキテクチャとサービスの性質は多岐にわたるため、クラウド コンピューティングの容量にアプローチする単一の方法や簡単な方法はありません。ただし、一般的に、効果的なクラウド容量管理戦略には、いくつかの重要なステップが含まれます。 (1)ベースライン容量要件を評価する まず、チームが適切なパフォーマンスを維持するために必要なクラウド コンピューティング サーバー、アプリケーション インスタンス、データベースなどの数を決定します。組織は、各ワークロードに必要な CPU、メモリ、およびストレージ リソースの量を把握する必要があります。これらは、組織の基本的な容量要件です。特にワークロードの需要が頻繁に変動する場合は、組織がこのベンチマークを使用してリソースを割り当てるべきではないことを覚えておくことが重要です。ただし、ベースラインを理解することは、キャパシティ プランニングの出発点となります。 (2)スケーラビリティ要件を評価する クラウドで実行される各ワークロードのベースライン要件を理解したら、それらに必要なスケーラビリティを検討する必要があります。時間帯、曜日、季節によって作業負荷の要求がどの程度変化するかを評価します。組織のクラウド ワークロードの中には、他のワークロードよりも高いスケーラビリティ要件を持つものがあります。たとえば、ユーザー ベースが世界中に分散している Web サイトでは、特定の地理的な場所のユーザーをターゲットとする Web サイトほど大きな変動は発生しない可能性があります。その場合、その地域の日中の時間帯に最も需要が高まる可能性があります。同様に、食品配達サービスを提供する Web サイトでは、食事の時間帯に他の時間帯よりも負荷が高くなる可能性があります。 (3)初期リソース割り当てを実行する クラウドでまだ実行されていないワークロードの場合、組織は起動する前に初期リソース割り当てを設定する必要があります。ベースライン要件で規定されているよりも 20% 多くのリソースを各ワークロードに割り当てるように計画します。これにより、突然の急激な需要増加の際に適切なバッファーが提供されますが、環境の過剰プロビジョニングにはつながりません。 (4)自動拡張ポリシーを設定する 主要なパブリック クラウド プロバイダーは、組織がいわゆる自動スケーリング ポリシーを作成できるようにしています。これらのポリシーを導入すると、クラウド プラットフォームは、組織がポリシーで構成したトラフィックしきい値に基づいて、ワークロードに割り当てられたリソースを自動的に増減します。組織は、仮想マシン インスタンス、データベース、コンテナ、サーバーレス関数など、ほとんどの種類のクラウド ワークロードに自動スケーリング ポリシーを適用できます。ただし、IoT デバイスなどの特定のニッチなクラウド ワークロードは、自動スケーリングでは管理できないことがよくあります。 (5)容量データの収集と分析 組織がワークロードの自動スケーリングを構成するかどうかに関係なく、割り当てられた作業の健全性を継続的に評価し、それに応じて調整することが重要です。組織は次の指標と要素を考慮する必要があります。 • 組織の自動スケーリング ポリシーはどのくらいの頻度でトリガーされますか?組織のワークロードが自動スケーリングの最小しきい値に達しないためにほとんど適用されない場合は、それらのワークロードが過剰にプロビジョニングされている可能性があります。今こそ、しきい値を再設定する時期かもしれません。
長期的なクラウドコンピューティング容量の変更を計画する 上記の戦略は、組織がクラウド コンピューティングの容量を日常的に管理するのに役立ちます。さらに、IT インフラストラクチャが時間の経過とともに適切に進化し、変化するワークロードの需要に対応できるように、長期的な容量要件を計画する必要があります。 従来、長期的な容量管理は、新しいサーバー、ストレージ メディア、およびその他の内部データ センター インフラストラクチャの購入と展開のプロセスに重点を置いていました。これは、サービスプロバイダーが巨額の投資を行い、顧客のニーズに応じたインフラストラクチャを提供するクラウドコンピューティングとはまったく関係ありません。 代わりに、クラウド コンピューティングの長期的な容量管理では、時間の経過とともに変化する容量ニーズにどのように適応するかに重点を置く必要があります。たとえば、現在 1 つのクラウドのみを使用している場合は、組織の長期的なワークロードの予想を評価し、将来の容量ニーズを満たすためにマルチクラウド戦略を採用することが合理的かどうかを検討する必要があります。あるいは、組織は、アプリケーションをリファクタリングしてコンテナ内でマイクロサービスとして実行することで、長期的な容量効率を向上させることを決定する場合があります。 クラウド容量管理ツール クラウド容量管理は複雑で多面的なプロセスであり、組織の容量計画のニーズをすべて満たす万能ツールは存在しません。このプロセスでは、次のようなツールが組織に役立ちます。
容量管理はあらゆる IT 環境において重要ですが、組織がクラウド コンピューティング環境を最大限に活用したい場合には特に重要です。クラウド容量計画には万能のアプローチはありませんが、さまざまな手法と戦略を組み合わせることで、クラウド インフラストラクチャ上で実行される急速に変化するワークロードであっても、組織は容量のニーズを正確に評価できるようになります。 |
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