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クラウドに移行するときに知っておくべきいくつかのこと

クラウドに移行するときに知っておくべきいくつかのこと
数年ごとに、分析業界を揺るがす何かがやって来ます。このサイクルの現在のトピックは「クラウド」であり、それが私たち全員の救世主になるというのが大方の予想でした。残念ながら、時は進み、特効薬がないことに改めて気付くでしょう。  

クラウドの私のお気に入りの定義の1つは、「それは他の誰かのコンピューターです」です。私はすべてのクラウドの提供を過度に単純化していることを知っていますが、すべてのユーモアのように、ことわざには一粒の真実があるので面白いです。本質的に、クラウドは基本的に、コンピューティングとストレージのホスト全体を備えた他の誰かのデータセンターです。彼らはシステム統合を管理し、あなたがあなた自身のビジネスに集中できるようにたくさんのベネフィットを提供します。クラウドに移行することで、企業リソースをデータセンターから、顧客向けアプリケーションやより詳細な分析サービスなどのより価値のある取り組みにシフトすることもできます。  

クラウドはいくつかの非常に優れた特性を提供しますが、欠けているものがたくさんあります。スマートな使い方は、目を大きく開いてクラウドに移行し、ギャップに気を配ることを忘れずに良いものを活用することです。

クラウドが提供する良いもの

おそらく、クラウド製品の最も顕著な利点は、コンピューティングとストレージのニーズの迅速なプロビジョニングと弾力性です。

以前は、すべてのプラットフォームが企業のデータセンターに隠されていたとき、より多くのコンピューティングリソースとストレージリソースを取得するのは面倒でした。システムを注文して納品する必要があり、床にスペースを見つける必要があり、機器を設置してテストする必要がありました。要するに、ピーク需要を満たすのに十分なコンピューティングを持つことと、必要になる前に容量を買い過ぎないことによってコストを最小限に抑えようとすることとの間の絶え間ない闘争でした。その結果、通常は容量が多すぎるか、十分でないことが多く、ワークロードを遅らせるか、優先順位を付けるか、落胆させる必要がありました。

今日、クラウドサービスでは、過去の苦痛がなくなった場合。必要に応じて新しいコンピューティングまたはストレージをプロビジョニングでき、ピークが過ぎたらスケールダウンすることもできます。使用した分だけ支払う請求オプションはたくさんあり(ただし、予期しないコストが発生する可能性があるため、注意が必要です)、データセンター管理の問題はすべてクラウドプロバイダーにオフロードされています。

クラウドはまた、クラウドアーキテクチャにあるアプリケーションとサービスの分野に多くの利点をもたらします。

•より多くのオブジェクトストレージ(S3、Blob) 
•ストリーミングおよびETLツール(Glue、Data Factory、Pub / Sub)
•BIまたはレポート(Quicksight、Power BI、Looker)
•AIまたは高度なデータサイエンス(SageMaker、Databricks)
•その他のシステム管理、接続、セキュリティオプション

このブログ投稿の範囲を超える独自の長所と短所がありますが、クラウドプロバイダーは慈善団体ではなくビジネスであることを忘れないでください。企業をクラウドに導入する背後にある目標は、プラットフォームサービスを提供するだけでなく、これらの他のサービスで「支出を拡大」することです。つまり、企業がこれらのアプリケーションやサービスを活用する場合は、既存のプロセスを移行するか、最初から作成する必要があります。これは私たちの次のポイントに私たちをもたらします… 

クラウドが提供しない良いもの(そしてあなたはまだ必要です)

しかし、クラウドは依然としてプラットフォームであり、ソリューションではありません。データ管理、データ統合、最適化されたアプリケーション開発、システム全体とワークロードのガバナンスなど、退屈なことすべてについて心配する必要があります。

これらは技術的な問題だけでなく、より多くのプロセスと人の問題です。クラウドはこれらのアドレス項目に対して何もしません。

多くの人が「最新の分析アーキテクチャ」の一部としてクラウドに移行しています。そして多くをカバーしていますが、最も重要な部分、すなわち分析能力についてはどうでしょうか?エンタープライズ分析を推進するには、堅牢なデータモデル、単一クエリ内の複雑で統合された操作、パス、セッション化、時系列、予測モデリングなどの高度な機能を可能にする強力な分析エンジンが必要です。また、多様なワークロードとの同時実行性を高めるために、データの再利用性を処理する必要があります。すべてのユーザーが同じ回答を必要とするわけではなく、戦略を決定して推進するために、1秒未満の運用要求から1時間の長いクエリまで、サービスの期待には大きな違いがあります。  

クラウド自体はそれを実行しません。分析を提供するオンプレミスシステムがすでにある場合、そのエンジンを使用してクラウドに移行できるようになりますか、それとも新しい分析エンジンを使用してゼロから開始しますか?これは、特に既存のビジネスプロセスと分析を維持する必要がある場合に、多くの悪影響と、場合によっては何年にもわたる移行作業を伴う決定です。

優れた分析エンジンを使用しても、ビジネスの成功につながる他の多くの考慮事項とアクションがあります。それが、分析エコシステムを持つことであり、ビジネスをより良く推進することです。堅固な分析エコシステムには、プラットフォームだけでなく、次のものも必要です

•   データデータリーダーシップ(なぜそれが重要なのか)

•    データガバナンス(重要なこと)
•    データアーキテクチャ(それを達成する方法)

他のブログをチェックしてくださいこれらのトピックのそれぞれについて説明しています。データの再利用性を見てみましょう。企業全体でデータを再利用することで、ビジネスの全体像を把握し(理由)、環境のコストと複雑さを最小限に抑えることができます(重要なこと)。それを達成する「方法」は重要です。サイロを作成し、同じデータを多くの場所で絶えず伝播して、データのドリフトと混乱を招きますか、それとも、個別のコンピューティングとストレージを使用してコストを最適化すると同時に、クロスプラットフォーム分析を透過的に実行できるアーキテクチャを使用しますか?クラウドは実行に役立ちますが、それでもこれらすべての決定を行うか管理する必要があります。

Vantage –クラウドへの低リスクの高速パス

全体的なモダナイゼーション戦略の一部としてのクラウドの利用は、ビジネスにもたらす価値に基づいて十分に検討し、推進する必要があります。その価値が、クラウドツールセットによって提供される機能の向上、クラウドコンピューティングとストレージの弾力性によって提供されるビジネスの俊敏性の向上、または大量の低コストのオブジェクトストレージリソースを利用することによって提供されるコスト削減であるかどうかを明確に理解します。期待するメリットと、そのメリットの実際のコストが重要です。

クラウドはテクノロジーツールボックスの1つのツール/機能であり、適切に使用すればビジネスに大きな価値をもたらすことができますが、戦略や明確で測定可能な目標なしで展開すると、コストと複雑さの観点から非常に簡単に制御不能になる可能性があります。

テラデータのお客様は、クラウドを簡単に掘り下げて、リスクをほとんど伴わずにVantageを介していくつかの新機能のテストを開始できます。オンプレミスのVantageはクラウドのVantageと同じ製品であるため、移行作業はほとんどまたはまったくありません。期待される値が実現されない場合は、オンプレミス環境に簡単に戻すこともできます。また、QueryGridとNative Objet Store(NOS)を介したデータ統合機能により、移行することなく、クラウドベースのオブジェクトストアを利用できるようになります。  

Teradata Vantageは、リスクが低く、クラウドへの高速パスです。テラデータは、ビジネスとエコシステムのコンサルティングを行って、ビジネスに最適な価値を提供します。
Portrait of Rob Armstrong

(Author):
Rob Armstrong

Starting with Teradata in 1987, Rob Armstrong has contributed in virtually every aspect of the data warehouse and analytical processing arenas. Rob’s work in the computer industry has been dedicated to data-driven business improvement and more effective business decisions and execution.  Roles have encompassed the design, justification, implementation and evolution of enterprise data warehouses.

In his current role, Rob continues the Teradata tradition of integrating data and enabling end-user access for true self-driven analysis and data-driven actions. Increasingly, he incorporates the world of non-traditional “big data” into the analytical process.  He also has expanded the technology environment beyond the on-premises data center to include the world of public and private clouds to create a total analytic ecosystem.

Rob earned a B.A. degree in Management Science with an emphasis in mathematics and relational theory at the University of California, San Diego. He resides and works from San Diego.

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