マルチ・クラウドからオンプレミスまでの統合データ・アクセス

クラウド ・コンピューティングの出現により、デジタル環境に大きな変化が起こりました。この新しいテクノロジーの出現により、より柔軟で回復力があり、拡張性の高い新しいコンピューティング アーキテクチャが可能になりました。

COVID-19 の到来以前からクラウドへの移行は順調に進んでいましたが、パンデミックによって移行が加速し、クラウド コンピューティングが不可欠なものとなりました。クラウド アーキテクチャの柔軟性により、組織はコンピューティング・プロセスとデータ ストレージをさまざまな環境に分散し、コンピューティング要件に最適なプラットフォームを組み合わせて使用できます。これには、オンプレミス リソースとパブリック・クラウド リソースにまたがるアーキテクチャ、つまりハイブリッド クラウドや、マルチ・クラウド構成で複数のパブリック クラウド間でコンピューティング ジョブとデータのバランスをとる設計が含まれます。現在、組織の 80% がハイブリッド クラウド アプローチを導入しており、89% がマルチ・クラウドを使用しています。

クラウド コンピューティングの全面的な導入により、考え方が変わりました。アーキテクチャは、ユニバーサルな接続性と瞬時のスケーラビリティという独自の機能を活用するように設計されています。アプリケーションは、単一のマシンで実行されるモノリシック プログラムとして構築する必要がなくなり、さまざまなサーバーやクラウドで独立して実行され、所定の結果を達成するコードのコレクションとして構築されるようになりました。コンピューティングに対するこのよりきめ細かなアプローチにより、はるかに動的な環境が生まれ、イノベーションの新たな機会が生まれています。

戦略的なハイブリッド・マルチ・クラウドの理由

ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略でマルチ・クラウド、ハイブリッド クラウド、またはその両方を採用すると、データ管理を最適化する機会など、多くのメリットが得られます。ハイブリッド・マルチ・クラウドは、組織がリスクとコストを削減しながら、パフォーマンスと規制コンプライアンスを向上させるのに役立ちます。

レジリエンスの向上によるリスクの軽減

あらゆるシステムにとって最も重大なリスクの 1 つは、システムがダウンする可能性です。顧客や関係者に適切なサービスを提供するには、システムの復元力が極めて重要です。ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略では、コンピューティング ジョブをシフトし、データベースの冗長コピーを維持して冗長性を高めるためのオプションがさらに増えます。1 つのクラウドまたはサーバーに問題が発生した場合でも、常に新しいプラットフォームが準備されています。

データ主権によるコンプライアンス・リスクの軽減

データ主権により、各国は自国内で収集されるデータに関するルールを設定する権利を有します。独自のルールを持つ複数の国にまたがるデータを管理しながら、これらの規制に準拠し続けることは困難です。一部の国では、自国内で収集されたデータを自国内のサーバーに保存することを義務付けています。ハイブリッド・マルチ・クラウド アーキテクチャにより、組織はデータを国内に留めながら、世界中のアプリケーションからアクセスできるようにすることができます。

柔軟性はリスクを軽減する

ワークロードをクラウド ベンダー間で迅速に移行できるため、1 つのプロバイダーがデータやアプリケーションに対して過度の影響力を持つことがなくなります。オンプレミスからクラウドへ、またはプロバイダー間でデータやコンピューティング ジョブを簡単に移動できる柔軟性により、組織はプロセスを最適化し、各プラットフォームの長所を活用できます。たとえば、レガシー アプリケーションの一部をリファクタリングしてクラウドで実行し、レガシー データをオンプレミスに保持しながらクラウド機能を活用できます。

パフォーマンス

多くのアプリケーションでは、最適なビジネス成果を確実に得るためにスピードが重要です。たとえば、ウォール ストリートの金融データや高度なセキュリティ アプリケーション、最先端のカスタマー エクスペリエンスなどです。データのニーズを予測し、需要の高いデータをコンピューティング ジョブを実行しているサーバーの近くに配置することで、アプリのレイテンシが短縮されます。ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略では、データをコンピューティング エンジンやエンド ユーザーに近づけるために、データをステージングする方法と場所の選択肢が広がります。アプリケーションは、必要なときに毎回ネットワークの中心からデータを取得する必要はありません。ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略では、新しいリソースにアクセスしたり、アプリケーションをスケーリングしたりする際の柔軟性が高まります。データをユーザーの近くに移動することで、データへのアクセス性も向上します。

ハイブリッド・マルチ・クラウドの課題

ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略により、アプリケーションの設計とアーキテクチャは大幅に変化しました。標準化された Docker コンテナと Kubernetes などのオーケストレーターにより、アプリケーション コードをインフラストラクチャから独立して実行できる抽象化レイヤーが標準化されました。このテクノロジにより、アプリケーションのどの部分でも任意のクラウド環境で実行できます。データははるかに複雑で絶えず変化しているため、このタイプのアプローチははるかに複雑になっています。

データは常に変化しており、移動性ははるかに低くなります。データは複製およびミラーリングできますが、存在するデータのコピーの数が増えるほど、一貫性を維持し、どのデータセットが最も有効であるかを把握することが難しくなります。この課題は、クラウドの無秩序な拡大によってさらに深刻化します。

クラウド・スプロール

新しいクラウドまたは SaaS アプリケーションのプロビジョニングが容易になったことで、クラウドの無秩序な拡大が起こりました。シャドー IT により、承認されていない SaaS アプリケーションでチェックされていないデータ ストアが増加し、接続されていないサイロ化されたデータベースが生まれました。この傾向により複雑さが増し、組織全体でのデータの分析が困難になっています。

クラウドによって実現される効率性とコスト削減は、クラウドの無秩序な拡大によって打ち消されています。適切なガバナンスなしで新しいアプリやクラウドをプロビジョニングすることの容易さは、冗長性、非効率性、未使用のリソースにつながっています。ハイブリッド・マルチ・クラウド戦略は、組織のクラウド資産全体を確認して管理する能力を制限し、コスト超過につながります。

断片化されたガバナンス

マルチ・クラウド戦略全体で統一されたガバナンスが欠如していることは、セキュリティとアクセスにも影響を及ぼします。ハイブリッド・マルチ・クラウド全体でアクセスを管理するには、固有のアクセス ルールとポリシーを維持する必要があります。各クラウドには独自の微妙な制御があるため、これは複雑です。情報技術の専門家は、適切なセキュリティとガバナンスを維持するために、各クラウドの違いを理解する必要があります。統一されたガバナンスが欠如していると、承認されたユーザーが必要とするデータ アクセスをサポートするのに十分な粒度のアクセス ルールを管理することが難しくなります。IT 部門は、この課題を簡素化するために、より広範で制限の厳しいアクセス ルールに頼っています。

アプリケーションの近代化の課題

クラウドの効率性は、レガシー アプリケーションを最新化する際に必ずしも期待に応えられるとは限りません。レガシー データベースをクラウドに移行することは、クラウド アーキテクチャと互換性がないことが多く、アプリケーション全体をクラウドに移行する機能が制限され、最新化が妨げられます。一部のデータがクラウドにあり、他のデータがオンプレミスに残っている場合、これらのデータに同時に効率的にアクセスすることは簡単ではなく、個別の API 呼び出しが必要になります。業界の多くは、レガシー データとアプリケーションの一部はクラウドに移行せず、オンプレミスに永久に残る可能性があることを認識しています。この事実により、これらの古いアプリケーションとデータベースをハイブリッド・マルチ・クラウド戦略に組み込むための新しい戦略が必要になります。

クラウドの無秩序な拡大によりデータがクラウド全体に分散し、データがレガシー アプリやデータベースに取り残されているため、ハイブリッド・マルチ・クラウド アーキテクチャ上のデータへのアクセスは必ずしも最適ではありません。フェデレーション クエリと仮想化アクセス レイヤーは、これらの課題の一部を克服するのに役立ちます。

ソリューション - フェデレーテッド・クエリとデータ製品

フェデレーション クエリを使用すると、単一のクエリで複数のデータベースからデータを取得できます。これにより、複数の複雑なクエリを記述して結果をマージして単一のデータセットを作成する必要がなくなります。単一の SQL クエリを記述するだけで、複数のデータベースからデータを単一のデータベースであるかのように抽出できます。クラウドの拡散によってさまざまなクラウド データ ストアや SaaS プラットフォームに取り残されたデータは、これらのデータ サイロ全体にアクセスして結合できるため、組織全体でデータ アクセスとビジネス インサイトが向上します。

フェデレーション クエリが実行されると、データは仮想データベースに取り込まれます。この仮想化レイヤーは、コンピューティング レイヤーとデータベース構造の複雑さを実際のデータから切り離します。このレイヤーは、ガバナンス ルールとアクセス プロトコルの統合セットを実装できる単一のアクセス ポイントとして機能し、オンプレミスまたは複数のクラウドに保存されているデータの可視性と管理を強化します。複雑さが軽減されるため、きめ細かいアクセス ルールを適用できます。このレイヤーは、さまざまなクラウド プロトコルとコントロールからデータを抽象化することで、異なるクラウド間でのデータ管理を簡素化します。万能のアクセス ルールとガバナンスに頼るのではなく、データを中心にしてアクセスを管理できます。システム ポリシーの制限によって、ユーザーがアクセスできるデータとアクセスできないデータが定義されることはなくなります。

このフェデレーション データ レイヤーは、データ製品の基盤も提供します。データ製品プロデューサーとドメイン マネージャーに優れた制御を提供する追加の制御レイヤーを実装する、新しい、より優れたモデルです。

ハイブリッド・マルチ・クラウド全体でクエリを最適化する

フェデレーション クエリにより、データ アクセスとクラウド データ アーキテクチャを最適化する複数の機会が生まれます。アプリが簡単にアクセスできるようにデータを 1 か所に保存する必要がなくなったら、データの保存場所を決定する際に他の要素を考慮することができます。クラウドのコストと無駄が制御不能になる中、この柔軟性は財務運用戦略にとって重要な資産となります。

たとえば、クラウドと互換性がない可能性があるデータベースや、機密性が高くクラウドに保存できないデータベースを備えたレガシー アプリケーションがある場合、一部のアプリケーション データをクラウドに保存し、その他のデータをオンプレミスに残すハイブリッド データベース戦略を展開できます。フェデレーション クエリを使用すると、各データベースに単一の SQL クエリで 1 つのデータベースのようにアクセスできます。これにより、ストレージと帯域幅のコストを最適化できます。

データベースを並行して実行することは、機密データをクラウドに移行するときにも役立ちます。レガシー アプリケーションの移行には多くの利点がありますが、プロセスにはリスクが伴う可能性があります。古いアプリケーションが新しいプラットフォームで正しく動作しない可能性や、データが侵害される可能性は常にあります。多くの組織では、データ損失のリスクを軽減するために、クラウドとオンプレミスで同じデータベースを並行して実行します。クラウドのデータに問題が発生した場合、フェデレーション クエリによって、中断することなく冗長オンプレミス データベースからデータを取得できます。

クエリ・パフォーマンスの最適化

フェデレーション クエリ エンジンは、プレミアム コネクタを通じて自動的にパフォーマンスを向上させ、リソース使用率を最適化できます。データベースを仮想化レイヤーに接続する適切に構築されたコネクタは、プロセスを整理し、最も適切なプラットフォームで実行できます。述語プッシュ ダウンと呼ばれるコネクタは、データベースのコンピューティング リソースで一定量のデータ ラングリングを実行するように指示できます。データセットが仮想化レイヤーにプルされる前に、フィルタリング、集計、並べ替え、列のプルーニングなどの操作を実行できます。このプロセスでは、データベースからペア ダウンされたデータ セットのみが抽出されるため、帯域幅のコストを削減できます。また、クエリ時間が短縮され、下流の計算プロセスが回避されます。

コンテナとしてのデータ製品

前述のように、Docker と Kubernetes により、アプリケーション コードをパッケージ化してクラウド内のどこからでも使用できるようになりました。これらのクラウド ネイティブ アーキテクチャは、簡単に変更できるため、はるかに効率的で、回復力があり、価値があります。データの世界では、仮想化とフェデレーション クエリによってサポートされるデータ製品が、データの同様の抽象化レイヤーとして登場しています。データ製品は、さまざまな BI ツールやモデリング プラットフォーム間で交換できるように事前にパッケージ化され、設計されています。データ製品は絶えず改善されており、アプリケーション開発者と同様に、データ製品の作成者はフィードバックを収集して取り入れ、製品を改善しています。

ハイブリッド・マルチ・クラウド アーキテクチャの出現は、アプリケーション開発とコンピューティング ジョブの実行方法と場所に大きな影響を与えています。データの性質と機密性は絶えず変化するため、この傾向はデータ管理に同じレベルの影響を及ぼしていません。フェデレーション クエリ、仮想化、データ中心のガバナンス、データ製品の採用が進むにつれて、データ管理にこの柔軟性がもたらされ、データの俊敏性とアクセス性が向上します。この進化により、イノベーションが促進され、意思決定に対する洞察が深まります。