AIでクラウド移行が簡単に

クラウド移行の旅にまだ着手していない組織にとって、1 つ明らかなことは、傍観者でいる時間は終わったということです。

どのアプリケーションをクラウドに移行し、どのアプリケーションをオンプレミスに残すかを決定するのは難しい場合があります。クラウドネイティブ テクノロジーを使用してこれらのアプリケーションをリファクタリングする方法、またはデータとアプリケーションを継続的に活用できるハイブリッド クラウド セットアップを作成する方法は、多くの DevOps チームが直面しているもう 1 つの潜在的な課題です。これは複雑なプロセスです。

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ただし、レガシー アプリケーションをクラウド用に再構築するための投資を行わない場合のデメリットとしては、技術的負債、俊敏性と柔軟性における競争上の不利、ユーザー エクスペリエンスの悪さによる顧客の不満などが挙げられます。私たちには前進し、クラウド テクノロジーとプロセスを採用する以外に選択肢はありません。

クラウド ネイティブへの取り組みは組織ごとに異なりますが、どの企業でも実行する必要がある手順があります。

1. 企業がクラウド ネイティブを実現するには、次の 3 つのステップを実行する必要があります。

1. クラウド ポリシー システムのビジョンを定義する必要があります。顧客のニーズは何ですか?製品やサービスをどのように提供する予定ですか?クラウド設定は DevOps と配信パイプラインにおいてどのような役割を果たすのでしょうか?信頼性の高いシステム パフォーマンスと全体的に堅牢なエンド ユーザー エクスペリエンスをどのように確保しますか?選択するクラウド プラットフォームはパブリックですか、それともプライベートですか?単一クラウド、マルチクラウド、それともハイブリッド?これらの質問は単純に思えるかもしれませんが、その答えがクラウドネイティブの構成要素を形成します。

2. 既存のレガシーシステムに関する包括的な理解。アプリケーションをプロファイルしてその動作を理解し、パフォーマンスをベンチマークして、後でクラウドでのパフォーマンスと比較し、より適切に実行されるようにします。基準値からどの程度、どこで下回っているかを把握することも重要です。監視は、テクノロジー スタック全体のトポロジ マップの作成から、システム間の相互依存関係のマッピング、パフォーマンス ベースラインの自動化、ストレス テストの完了まで、この分析フェーズで重要な役割を果たします。これらは、既存のシステム アーキテクチャ、サービス プロセス、およびパフォーマンスを包括的に理解するために必要な要素です。

3. 移行戦略自体を定義します。どのアプリケーションを保持または廃止するか、どのアプリケーションを保持するか、どのアプリケーションをクラウドに移行するか、プラットフォームを変更するか、またはリファクタリングするかを計画します。それぞれの方法には長所と短所があります。アプリケーションのリフトアンドシフトは、コードの変更が不要なため、最も高速です。この欠点は、オンプレミスのアーキテクチャが大部分保持されるため、アプリケーションが新しいクラウド環境を最大限に活用できないことです。一方、リファクタリングは、アプリケーションのアーキテクチャを最初から再構築する必要があるため、最も多くのリソースを消費します。通常、これは、数百万行のコードを含むモノリシック アプリケーションを、保守と拡張が容易な複数のより動的なマイクロサービスに分割することを伴います。ただし、このプロセスではクラウド専用に構築されたアプリケーションが生成されるため、リフトアンドシフトよりも長期的な運用とコストの面で優位性があり、ROIも最大限に高まります。

2. 答えは自動化とソフトウェアインテリジェンスにあります

クラウド移行のビジョンを策定し、レガシー アプリケーションを分析し、移行戦略を定義した後、実際の移行自体の具体的な作業が始まります。これは、次のような技術的な課題と重大な組織的変化を伴うプロセスです。

• 組織を、高度に専門化されたストーブパイプとウォーターフォール手法から、アジャイルなDevOpsチームとプロセス自動化へと再構築する
• 継続的インテグレーションと継続的デリバリーシステムの確立
• レガシーコンポーネントとクラウドネイティブコンポーネントの統合
• 移行期限や目標に間に合わないリスク（ブラック フライデーや世界的なイベントなど、実際の状況でのシステム パフォーマンスを含む）

ここで人工知能と自動化が役立ちます。

企業はあらゆるものを自動化する必要があります。クラウド移行の成功は、自動化された継続的なビルド、統合、配信（すべての段階でのテストを含む）に依存します。自動化された操作、パフォーマンス監視、および監視機器に関するもの。根本原因分析から始まる改善されたアプローチについて。パフォーマンスのベースライン設定と構成を自動化します。

この「すべてを自動化する」アプローチは人工知能を活用しています。最新の Web スケールのクラウド アプリケーションは、人間だけで操作するには複雑すぎます。ソフトウェア インテリジェンスは強力な人工知能に基づいて構築されており、システム全体の健全性を端から端まで監視します。インテリジェントな異常検出、リアルタイムの根本原因分析、ビジネス影響評価は、AI によってもたらされるサポートの主要な柱です。

これはクラウド移行とクラウドネイティブ変革にとって何を意味するのでしょうか?まず、ソフトウェア インテリジェンスと自動化により、可視性と実用的な洞察が作成されます。これにより、ソフトウェア エンジニアは、最初のコーディングから最終製品の展開まで、バリュー チェーン全体の完全な所有権を持つことになります。強力で俊敏な DevOps 文化の創造を推進します。この文化では、エンジニアは「自分で構築し、自分で実行する」という姿勢を真に実現できます。

AI は、移行期限に間に合うように CI/CD パイプラインをさらに改善し、優れたソフトウェア品質を確保するためにも使用できます。ソフトウェア インテリジェンスは、意思決定ゲートでの手動承認手順やビルド検証など、既存の自動化ギャップを埋めるのに役立ちます。また、本番環境のシナリオに対して新しいビルドをテストするためのパフォーマンス フィンガープリントも提供します。

***、ソフトウェア インテリジェンスは、優れた顧客体験を提供するための運用の鍵となります。 AIOps により、パフォーマンスの問題とその根本原因がリアルタイムで検出され、自動的に修正できるようになります。

3. 準備はできていますか?

クラウド戦略に着手するには、大幅な組織変更が必要です。 AI と自動化は、この旅を可能な限りナビゲートしやすくシームレスにするためのツールを提供します。 AI は、パフォーマンス監視、修復、CI/CD パイプライン、根本原因分析、ストレス テスト、システム構成などの手順を自動化することで、面倒な手作業や地道な作業を大幅に削減し、それに伴うコストや悩みを軽減します。さらに重要なのは、AI と自動化が DevOps と AIOps の文化を導入するための基盤を築くのに役立つことです。最終的には、AI と自動化を活用した、完全に形成されたアジャイル DevOps 文化が、クラウド変革の取り組みを成功させる鍵となります。