クラウド分析を使用してレイテンシーとセキュリティーの課題に対処する

概要

  • 企業には、クラウド・インフラストラクチャーとオンプレミス・インフラストラクチャーのバランスを取り、最適化するハイブリッド・クラウド戦略が必要です。

  • ハイブリッド・モデルなら、パブリック・クラウドまたはプライベート・クラウドのみの場合よりも、一貫性、セキュリティー、俊敏性を向上できます。

  • 高度並列ワークロードをサポートするハイパフォーマンスの業界標準 CPU と革新的な関連テクノロジーへとインフラストラクチャーをアップグレードすることが不可欠です。

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Forrester の最新ホワイトペーパー (英語) によると、高度な分析はほとんどの企業にとって優先度の高い項目とされ、調査回答者のうち 98% が、分析テクノロジーをビジネスの優先事項の推進にとって、少なくとも「やや重要」であると評価しています。1 この分析テクノロジーはさまざまな形を取ることが可能です。この調査では、IoT テクノロジー、予測分析、AI、自動化ソフトウェアなどが関心のある分野であることが分かりました。

セキュリティーとレイテンシーの懸念から、ほとんどの分析ワークロードはオンプレミスでの実行を想定するのが当然と思われるかもしれません。しかし、Forrester の調査によると、特定のデータベース、ワークロード、アプリケーションは従来のオンプレミス・インフラストラクチャーでの運用のほうが適している一方で、多くの新しい分析ワークロードがクラウドに移行しつつあります。企業はプライベート・クラウドかパブリック・クラウドのどちらか一方を選択する必要はありません。ハイブリッド・クラウド戦略によって、クラウド・インフラストラクチャーとオンプレミス・インフラストラクチャーのバランスを取り、最適化することができます。特にビジネス・インテリジェンス (BI) ツールやセキュリティー・ツールの最近の進歩により、ハイブリッド・クラウドは、効果的な分析プログラムに不可欠なコンポーネントとなっています。

両方のいいとこ取りが可能に

Forrester によると、企業が改善しようとしているデータ / 分析インフラストラクチャーの上位 3 項目は、パフォーマンス、セキュリティー、コストです。クラウドなら、この 3 つをすべて実現できる上、従来のオンプレミス・インフラストラクチャーでは対応できない方法で素早く拡張することもできます。一方で、重要なアプリケーションやデータはオンプレミスに維持するほうが妥当な場合もあります。ガバナンスや規制の要件によって、企業がデータをオフプレミスに転送できないケースなどがその例です。

ワークロードを最適なインフラストラクチャーにインテリジェントに配置し、プライベート・クラウドからパブリック・クラウドにワークロードをシームレスに移動したり戻したりできることが、包括的なハイブリッド・クラウド戦略の素晴らしいところです。この数年間、分析の意思決定者に最も共通した目標は、クラウドベースのビッグデータ・サービスの利用を増やすことでした。2 クラウドは、拡張性の高いリソースを提供して増え続けるデータや分析ワークロードを処理することができます。また、柔軟性に優れているため、絶えず変化するビジネスニーズに対応することも可能です。

ハイブリッド・クラウド分析を実現する新しいテクノロジー

先に述べた上位 3 つの優先事項 (パフォーマンス、セキュリティー、コスト) は、革新的なインテル® テクノロジーの要です。インテルが開発しているパワフルなツールは、プライベート・クラウドとパブリック・クラウド間をシームレスに統合します。このツールによって、クラウドベースの分析アプリケーションは極めて低いレイテンシーでオンプレミスのデータベースにアクセスできます。

高度な分析アプリケーションは、その性質上、高度並列の複雑な行列演算を伴います。そのようなアプリケーションは、ディープラーニング・アルゴリズムも含め、この種の演算を処理できる高性能の業界標準 CPU 上で実行しない限り、現実的ではありません。パワフルなインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーを、インテル® Optane™ Solid-State Drive (SSD) およびインテルのワンランク上の高速接続製品と組み合わせることで、演算速度、データキャッシュ、データ転送速度を向上できます。また、シリコン上からエッジまで、あらゆる領域で高速に暗号化を行うセキュリティー機能によって、セキュリティーに対する懸念に対処できます。さらに、強力なハイブリッド機能と統合機能を提供する新しい BI ツールも開発中です。

IoT デバイスに加えその他のソースから入ってくるデータストリームが増えるにつれ、IT インフラストラクチャーに求められる要件も増え続けます。そのようなデータをすべて保存し解析する必要があるからです。しかも、ほとんどの場合、ほぼリアルタイムで行う必要があります。データ・サイエンティストが結果を待つ時間が長いほど、その結果に基づいた意思決定にも時間がかかります。ハイブリッド・クラウドが提供する高速で豊富なコンピューティング / ストレージ / ネットワーク・リソースなら、高度な分析を高速化でき、企業はデジタル環境で競合他社の一歩先を進み続けることができます。

将来を視野に入れた企業が、パブリック・クラウドまたはプライベート・クラウドのみの場合と比べて、より優れた一貫性、セキュリティー、俊敏性の獲得にどのようにハイブリッド・クラウドを使用しているかについての詳細は、ホワイトペーパー (英語) 「Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud (ハイブリッド・クラウドで分析の目標を達成する) 」をお読みください。

免責事項

1

「Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud (ハイブリッド・クラウドで分析の目標を達成)」、 2018年11月にインテルの委託で Forrester Consulting によって行われた調査 (https://plan.seek.intel.com/apj-en_Reaching_Analytics_Goals?trackSrc=AEM_Cloud_LP_JP この記事における後続の統計は特に記載がない場合でも、すべて同じ文書から引用されています。

2

「Move Your Big Data into the Public Cloud (パブリッククラウドへのビッグデータの移行)」、Forrester Research, Inc.、 2017年6月20日。