クラウドアナリティクスを活用する企業の7つの必須条件

多くのクラウド（製品）ベンダーがさまざまな選択肢や価格モデルを提供している中で、自社のニーズに合ったクラウドベンダーを選ぶのは容易ではありません。多くのクラウドテクノロジーが急速に市場に登場しており、特に「クラウド・ネイティブ」なベンダーに対する期待が特に高まっています。

クラウドが企業のIT アプローチにとって戦略的な投資であることは確かです。しかし、分析インフラストラクチャの設計には、万能のソリューション（解決策）はありません。企業のニーズに最適なソリューションを評価する際には、次の基準でクラウドベンダーを評価することをお勧めします。

1. 本当にコストを節約できるか

多くのクラウドベンダーがアピールする主なメリットは、初期費用の安さと導入時間の速さです。しかし、クラウド・ネイティブなソリューションは、特に企業規模のワークロードにおいては、どの企業にとっても安価とは限りません。クラウドベンダーは、パフォーマンスや同時処理性などの問題を解決するために、より大きなクラスターや複数のクラスターという形でハードウェアを拡張しますが、このプロセスは非効率的でコストが高くなります。

消費価格モデルを採用しているソリューションであれば、先行投資が不要で、従量課金制で支払うことができます。使用するデータのストレージと処理に対してのみ料金を支払うことになります。つまり、何ヶ月も何年も拘束されるような長期契約は必要ないということです。利用率や容量の大きさ、制限を心配する必要もありません。また、使用状況を透明化させることで、部門ごとにコストを割り当てたり、しきい値アラートを設定したりすることも可能です。

2. 柔軟な導入選択肢を提供しているか

2016年にテラデータが顧客を対象に行った調査では、回答者の90%が「2020年までに オンプレミスとクラウドの両方 を導入したい」と答えています。この予測は正確であることが証明されています。さまざまな選択肢において分析ワークロードを実行したり移行したりする柔軟性を備えているため、非常に高い運用上の俊敏性を提供しています。また、ビジネスの発展に合わせて、ワークロードの実行方法や場所を調整できるため、ユーザーのアーキテクチャ上の判断においてリスクを軽減します。また、柔軟性と携帯性は、いつでも移動できるため、ユーザーに機動性をもたらします。

3. コンピューティングとストレージを分離しているか

クラウド企業が、ストレージとコンピューティング・ソリューションを同時に拡張するソリューションを提供している場合、問題が発生する可能性があります。企業は、大量のデータを管理するために、コストを削減しながらパフォーマンスを最大化できると考えて、この方法を選択することがあります。

しかし、これらの機能を個別に拡張できることが重要です。データが急速に流れ込んできた場合、データの価値が分からないのにストレージと同じレベルでコンピューティング・ノードを拡張しなければならないと、コストが増大する可能性があります。また、保存されたデータ量が変わらなくても、需要に応じてビジネスユーザーのニーズに基づいてコンピューティングを拡張する必要性が出てくるかもしれません。

4. 柔軟で費用対効果の高いデータストレージを提供しているか

以前、 より安価で柔軟性のある選択肢があることを期待してHadoop 上にデータを保存する企業が出てきました。しかし、その中の多くの企業は、Hadoopが実は全く逆のことを提供していることに気づき始めています。Hadoopでは、オンプレミスでのデータ処理に限界があります。また、Hadoopでは、企業のシステムにデータを転送するのは簡単ですが、必要なときにそのデータを取り出すのは困難です。

コストや手間をかけずにすべてのデータを活用することができるネイティブ・オブジェクト・ストレージをベンダーは提供する必要があります。無制限の拡張性を持ち、ネイティブに保存されたオブジェクト・ ストレージを使えば、管理が容易になり、パフォーマンスが向上します。

5. 十分に弾力性のあるスケーリングの選択肢を提供しているか

クラウドベンダーは、弾力的にスケーリングする能力を売りにしていますが、幅広いスケーリングの選択肢が用意されているかどうかを確認しましょう。たとえば以下のような要件です。

• スケールアップとダウン– データの再配布を必要とせずに再起動するだけで、インスタンスサイズを変更することができます。たとえば、小規模インスタンスから中規模または大規模インスタンスに変更します。
• スケールアウトとイン– ストレージに影響を与えることなく、またデータの再配布を必要とせずに、コンピューティング・インスタンスの量を調整することができます。
• 停止と開始- コンピューティング・インスタンスをオフにして、コア操作を一定期間停止し、コストを最適化した後、必要に応じて再起動します。

6. 中核となる分析処理能力を持っているか

企業ーによっては、新製品のテストや開発にのみ使用するクラウド・ソリューションをすぐに設計できる場合もあります。しかし、中核となる分析処理能力がなければ、完全なイノベーションを実現するために必要な基盤を欠くことになります。徹底したセキュリティと、実績のある成熟した分析処理技術の基盤を提供する中核機能を探しましょう。

7. プロバイダやツールを効果的に統合しているか

今日のイノベーションのペースに追いつくためには、企業は多様なデータタイプ、ツール、さらにはクラウドプラットフォームをサポートする必要があります。様々なアプローチを調和的に統合することで、ソリューションはより強力なものとなります。

データレイク、データウェアハウス、アナリティクスを効果的に統合したソリューションを探しましょう。企業やオープンソースのエコシステムのユーザーが、APIを介してプラットフォームに簡単に接続できるようにします。ユーザーは、信頼できる単一のデータソースにアクセスし、このプラットフォームを活用して、ダウンストリームのアプリケーションに提供できる強力な分析を実行できる必要があります。

また、複数のクラウドをサポートする必要があります。クラウドサービスとのネイティブな統合により、企業は、Amazon S3やAzure Blobなどの他のソースからデータを取り込み、結合する単一の環境から高度な分析を実行することができます。

柔軟でコスト効率の高い企業規模の分析ソリューションを提供する競争が始まっています。ですが、クラウド・ネイティブまたはクラウド・オンリーのプラットフォームに限定する必要はありません。企業が将来的に何を必要とし、何を実現したいのかをより広く考える必要があります。その上で、妥協せずに適切なソリューションを見つけてください。

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