主要産業がマルチクラウドの導入を推進する方法

パンデミックが拡大するにつれ、あらゆる業界の組織が、従業員にリモートワークをさせてコストを削減するという大きなプレッシャーなど、より多くの課題に直面していますが、多くの組織は、より迅速なイノベーションとデータの俊敏性をすぐには実現できないようです。データ分析、人工知能、機械学習に取り組んでいる業界のリーダーたちは、適切な計画とインフラストラクチャがあれば、組織は課題を克服できると述べています。

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画像処理、データ分析、人工知能などのデータ集約型アプリケーションの使用は、急速に増加する企業データに依存しています。この成長に伴い、アーキテクチャ上の考慮事項も生じます。データ セットが大きくなるにつれて、ネットワークの遅延により、アプリケーションはそのデータにますます近づく必要があります。環境にアプリケーションが追加されるにつれて、多大なコストや中断なしにこのデータを他の場所に移動し、より速い速度でデータを生成するようになり、クラウド移行の実装がほぼ不可能になります。これは、クラウド プロバイダーのロックインと将来のビジネス リスクを生み出すデータ重力のパラドックスです。収集するデータが増えるほど、その処理方法を変更するのが難しくなります。

では、企業は単一のクラウド プラットフォームに依存せずにイノベーションの力をどのように発揮できるのでしょうか?業界ごとに成功と課題があります。ここでは、マルチクラウドによってイノベーションを促進し、データの俊敏性を高め、コストを削減できる業界の例をいくつか紹介します。

メディアとエンターテイメント

今日のメディアおよびエンターテインメント業界は、Netflix や Hulu などの大企業の増大するコンテンツ制作ニーズに応える、比較的小規模な専門スタジオで構成されるケースが増えています。大ヒット映画や受賞歴のあるテレビ番組を制作するには、地理的に分散したスタジオがアニメーション、色補正、特殊効果、編集に関して効果的に連携する必要があります。マルチクラウド ソリューションにより、これらのチームは同じプロジェクトで連携し、さまざまなパブリック クラウド プラットフォームから好みの制作ツールにアクセスし、大規模なメディア ファイルをあるサイトから別のサイトに移動する際の遅延なしに承認プロセスを合理化できます。高スループット、低レイテンシのデータプーリングにより、ネットワークの遅延によって生産性が低下するという懸念がなくなります。さらに、複数のクラウド プラットフォームに接続された中央ストレージ ソリューションにより、パブリック クラウドから大容量のビデオ ファイルを移動する際に通常発生する大幅な送信料金も削減されます。

コラボレーションの必要性に加えて、メディアおよびエンターテインメント業界におけるデータとマルチクラウドの成長を推進する要因が他にもあります。カメラ デバイスの解像度が高くなったため、ビデオ ファイルのサイズはこれまで以上に大きくなり、分散型データ センターではオンプレミスで実現できるよりも多くの帯域幅が必要になります。ストリーミング サービスは、データ分析を利用してプログラム的にコンテンツの人気度を把握し、どのような新しいコンテンツを作成すべきか、また何を棚上げにすべきかを判断します。これらのワークフローに関連する多くのプロセスでは、さまざまな種類の分析を処理するために補完的なデータ セットとユース ケース固有のツールが利用できるため、パブリック クラウド プラットフォームを活用するケースが増えています。

交通・自動運転産業

コネクテッドカーや自律走行車は、さまざまなセンサーを通じて大量のデータを生成できます。たとえば、テスラのオートパイロットは、8 台のカメラ、12 個の超音波センサー、1 台のレーダーを使用して車の周囲を解釈し、ルートや潜在的な障害物を回避する方法を決定します。この分野の研究者は、アルゴリズムの再トレーニングに使用される、ビデオや静止画像によって生成される 100PB のデータに対応しようとしています。これらはまだ自動運転車（AV）の初期技術です。車の移動速度が飛躍的に速くなるにつれ、より多くの変動性（特定の道路や駐車場を走行する）に対応する必要があり、より多くのディープラーニングが必要になります。 2030 年までに、自動運転車は 1ZB のデータを生成すると予想されています。

自動車メーカー、公共交通機関、レンタカー会社はすべて、マルチクラウド イノベーションの勢いを活用するでしょう。マルチクラウド イノベーションは、高額なエグレス料金や低速転送のリスクなしに複数のクラウド プラットフォーム間でデータ アクセスを融合し、プロジェクトごとに最適なパブリック クラウド サービスを自由に活用できるようにします。

エネルギー産業

エネルギー業界では、マルチクラウドを導入することで、エネルギー企業は石油やガスの資源の発見や掘削に関連する多大なコストを削減できます。たとえば、石油およびガスのサービス会社には、石油の技術分析や地震処理のために、長年にわたり蓄積されたデータ (海底ソナースキャン、地理空間写真、土地調査など) が 4PB 以上あります。同社のエンジニアとデータ サイエンティストは、機械学習 (ML) 分析を使用して、石油の探査にさらにリソースを投入する価値がある場所を特定し、新しいプロジェクトの環境リスクを評価し、安全性を向上させます。

複数のクラウド プラットフォームにわたるサービスと処理能力を活用することで、同社は効率性を高め、数百万ドルのコストを節約しています。同時に、特定のクラウド プラットフォームの GPU の数が限られているため、複数のクラウドにわたってスポット インスタンスを同時に活用して、より低コストでより高速な結果を得ることができます。オンプレミスのデータレイクを同時に複製し、そのデータを複数のクラウド サービスで利用できるようにすることで、同社は幅広いアプリケーションとワークロードをサポートしています。これは、この石油・ガス会社が、多くの時間を無駄にすることなくペタバイト単位のデータを拡張し、クラウドベースのリカバリを可能にすることで新たなレベルの回復力を提供する方法を示しています。

ヘルスケアとライフサイエンス

ヘルスケアは、マルチクラウド テクノロジーの導入にあまり積極的ではない業界の 1 つです。これは、使用意欲の欠如によるものではなく、むしろデータ保護において直面する多くの課題によるものです。医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) の規制とデジタル広告連合 (DAA) のガイドラインを理解する必要性、およびデータがどこにあるのか、誰がアクセスできるのか、誰がアクセスできるのかを理解する必要性は、この分野に特有の課題をもたらします。

こうした注意点があるにもかかわらず、マルチクラウドはヘルスケアとライフサイエンスがイノベーションの力を発揮するのに役立ちます。これはゲノム解析の分野では明らかであり、特に膨大なデータセットの解析が患者の生活の改善や救済に役立つ場合には顕著です。 FASTQ ファイルには生のゲノムの配列データが含まれています。それらはジグソーパズルのように組み立てられる必要のある何百万もの DNA 断片で構成されています。これらのファイルにより、研究者は変異分析を実行し、個々のゲノム間の違いを特定することができます。ストレージの観点から見ると、集中的なゲノム解析プロセスは大量のスペースを占有します。たとえば、特定の治療を受けた 150 人の癌患者のゲノムを研究し、その後、治療にあまり反応しなかった患者と一般集団の何千もの変異体との間の DNA の違いを分析することが必要になるかもしれません。クラウド プラットフォーム全体でスポット インスタンスを拡張および活用し、データセットへのアクセスを世界中の研究者と共有する機能は、これらのワークフローを実行可能かつアクセス可能にするために不可欠です。

クラウドコンピューティング戦略でイノベーションを促進

マルチクラウド ソリューションでは、同じデータのコピーが複数のクラウド プラットフォームで利用できるため、ユーザーは各クラウド プラットフォームのサービス (現在 500 を超えるクラウド サービスが利用可能) を活用できます。マルチクラウド ストレージは、データの柔軟性を高め、ベンダー ロックインなしでデータの近接性を提供し、コンピューティングとストレージを相互に独立してオンデマンドで拡張できます。組織が 10 TB のデータを持っている場合でも、100 PB のデータを持っている場合でも、マルチクラウドによりコストを節約し、運用上の多くの複雑さを排除できます。

今日マルチクラウド戦略を採用すると、組織は新しいクラウド プラットフォームにコピーまたは移行する必要なく、新しいワークロードを採用して将来に備えることができます。一部の組織では、現時点では一部のユースケースが必要ないかもしれませんが、効果的なマルチクラウド戦略により、将来必要になったときにそれらを利用できるようになります。