マルチクラウドの世界における3つの厳しい現実

過去 5 年間で、ソフトウェア定義ストレージ、ハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI)、クラウド コンピューティングのイノベーションにより、IT がビジネスの成長を加速する時代が到来しました。ガートナーの調査によると、クラウド コンピューティングと産業化サービスの成長、および従来のデータ センターのアウトソーシングの減少は、企業がハイブリッド インフラストラクチャ サービスへと大きくシフトしていることを示しています。その市場規模は2021年までに917億4,000万米ドルに達すると推定されています。

しかし、インフラストラクチャと IT 運用が将来を見据えると、多くの新たな課題に直面することになります。さまざまな統合ポイントとシャドー テクノロジーが導入されているため、企業はすべてのアプリケーションをシームレスに制御できなくなり、クラウド イノベーションを真に推進するために必要なエンドツーエンドのソリューションが不足しています。

[[221124]]

差し迫った危機と、管理およびコストの複雑さの増大に直面する中、クラウド コンピューティング業界は、これらの厳しい現実に対処するために、新たなイノベーションで進化する必要があります。

1. 複数のクラウドの管理は複雑

現在、ハイブリッドまたはマルチクラウド管理は開発の初期段階にあり、時間の経過とともに複雑さが増し続けることが予想されます。 IDG Research Services は最近、何らかのパブリック クラウド プランを持つ組織の約 40% が、主にセキュリティとコスト上の理由から、ワークロードの一部をオンプレミスに戻していることを発見しました。現在、企業が大規模なコンピューティング負荷をクラウド コンピューティングに賢く移行する傾向が高まっています。

ハイブリッド クラウド管理戦略を定義しようとする組織は、ワークロードの状況を理解していないことがよくあります。効果的な戦略では、エンドユーザーとのやり取り方法、データの管理方法、ネットワーク、セキュリティ、管理、パフォーマンスなどの処理方法など、アプリケーションの機能に対処する必要があります。

この複雑さに対処するために、IT 部門には、どのアプリケーションをクラウドに移行するか、またはオンプレミスに残すかを簡単に決定し、スタック全体にわたって完全な可視性と管理を提供する意思決定ツールが必要です。

2. プライベートクラウドとパブリッククラウドには複雑な相互運用性が欠けている

マルチクラウド環境が直面する 2 番目の厳しい現実は相互運用性です。プライベート クラウドとパブリック クラウドはどちらも独自のネイティブ API とリソースを備えており、ストレージ、ネットワーク、構成、セキュリティを異なる方法で管理します。顧客は、プライベート クラウドとパブリック クラウドそれぞれのネイティブ インターフェイスを学習する必要があります。しかし、高度な API がなければ、アプリケーションはシームレスに接続できません。複雑なワークロードには、接続性だけでなく、環境ごとに進化し学習できるインテリジェントな API が必要です。

人工知能技術の発展により、データセンターにさらに高度な技術が導入されるにつれて、マルチクラウドの世界をサポートするために相互運用性をできるだけ早く解決する必要があります。

3. データの移動は制限される

3 番目の課題は、クラウドへのデータの出し入れであり、企業にとってトラフィック、コスト、ライセンス モデルの絡み合いという悪夢を生み出します。現在、クラウドとオンプレミスのインフラストラクチャ間でユーザー インターフェイスが異なるため、ワークロードを移動することが困難です。企業は、どのワークロードがどの場所に属するかを事前に決定する必要がありますが、後になってワークロードが理想的とは言えない場所にあるか、完全にサイロ化されていることが判明することになります。さらに悪いことに、そのライセンスモデルはわかりにくいです。 VM 上で仮想マシンを実行する場合の価格は低くなる可能性がありますが、ユーザーは最終的にライセンス料金をより多く支払うことになる可能性があります。

マルチクラウドの世界で成功するには、IT 部門は、場所、コスト、ライセンス モデルに関する適切な決定をサポートするために、ベンダーからの透明性とツールをさらに必要とします。クラウド プラットフォーム間のデータ移動を高速化するには、より高度な統合と、適切なパフォーマンスとコストを実現する場所にアプリケーションが配置されていることを確認するための分析が必要です。

自律型クラウドコンピューティングの未来を見据えて

今日の IT リーダーは、Google Cloud Platform、OpenStack プライベート クラウド、Amazon Web Services のパフォーマンスを監視する方法を検討する必要があります。各プラットフォームをシンプルかつ効果的に最大限に活用するには、企業は各プラットフォームのニュアンスをユーザー固有のパフォーマンス期待に変換する単一の管理システムを必要とします。この管理システムでは、非クリティカルなアプリケーションとミッションクリティカルなアプリケーションを配置する場所を決定し、事前に定義されたサービス レベル アグリーメント (SLA) 要件を満たす最もコストとパフォーマンスが最適化されたソリューションにするために必要なアクションを実行する必要があります。

クラウド コンピューティングの将来は、サービス品質 (QoS)、SLA、およびセキュリティの目標を達成するためにプライベートまたはパブリック クラウド リソースの構成を自動化するクラウド リソース オーケストレーションであると考えられています。これには、ポリシーと要件が体系的に理解および解釈され、アプリケーションが事前構成された制限を超えた場合に、ツールと同様に新しい制限が自動的に確立され、割り当てられ、リアルタイムで報告されるように、動的な構成が必要です。

クラウド コンピューティング業界は、ソフトウェア スタックを通じて自動化、人工知能、機械学習を使用し、プライベート クラウドとパブリック クラウド内のすべてのアプリケーションとデータを管理する、真にインテリジェントで自律的なクラウド管理の瀬戸際にあります。現在のマルチクラウドの世界には多くの厳しい現実があるにもかかわらず、クラウド自動化および最適化ソリューションの革新は今後も生まれ続け、企業をクラウド コンピューティングの新しい時代へと押し進めていくでしょう。