2019年10月18日

インテリジェンスですべてが変わる

データはビジネスのすべての面で核となります。企業を変革したいのなら、データをよりスマートにする必要があります。ここではその意味と、それが重要な理由、またあなたの企業が次に何をする必要があるかを説明します。
インテリジェントではないデータの時代は終わりました。企業はもはや、データについてこれまで同様に考えることはできません。ビジネスの利点を最大限に引き出し、増加の一途をたどり止まることを知らないデータの洪水に対応できるインテリジェントなデータプラットフォームが必要です。
私は、Wazeを使い始めたときにインテリジェントなデータの価値を痛感しました。Wazeは自動的に交通情報を通知し、事故について教えてくれ、運転ルートを最適化してくれます。Wazeのおかげで時間を節約し、トラブルを避けることができます。Wazeは、1日の毎秒変化する膨大な交通データを活用しています。大量のセンサーを基盤として構築され、バックエンドで人工知能 (AI) を使用しています。これは、データにインテリジェンスを適用することですべてが変わるということを雄弁に語る例です。
インテリジェンスをこのように使用することですべてが変わるのは、消費者に対してだけではありません。ビジネスも変わります。


インテリジェンス時代の到来

長い間、ストレージの進歩はスピードと俊敏性に焦点が当てられていました。フラッシュ時代にはフラッシュのスピードがストレージで利用できるようになり、アプリケーションの速度が向上しました。そして、多くの利点をもたらしました。しかし、そのような革新的なスピードの利点は再び得られそうにありません。なぜなら、NVMe準拠またはストレージクラスのメモリを使用する現在は、利点は徐々にしか増大しない時代であるためです。
クラウドの時代によって、新しいレベルの俊敏性が利用できるようになりました。このために、誰もがあらゆるものに対してサービスとしての○○の体験が進んでいくと考えています。
現代の真のゲームチェンジャーはAIによる体験です。AIを使用することで、問題を予測して発生する前に事前に解決することができます。また、データに隠されたインサイトを発見してより優れた顧客体験を提供し、新しい収益源を見つけ、ビジネスモデルを改善できます。
AIをストレージに適用することは、ほとんど想像できない量のデータを保存および使用する必要がある時代において特に重要です。IDCによれば、2050年までに175ゼタバイトデータが発生することになります (これがどのくらいの量かというと、1ゼタバイトは1兆ギガバイトになります)。この増加のほとんどはIoTによるものと考えられます。
それでは、どうやってこのデータをすべて保存すればよいでしょうか? より重要なことに、どのようにデータから隠れたインサイトを発見し、ビジネスを変革して競争上の優位性を発展させればよいでしょうか? データが常時稼働していて、常に高速で、開発者がパブリッククラウドからのみ得ることができると考えるような自動化された、オンデマンドでセルフサービスの体験を提供するインテリジェントなデータ戦略が必要です。これにより、計画的なハイブリッドクラウドが可能となり、グローバルなインテリジェンスがもたらされます。

 

インテリジェンスが鍵

高速で、俊敏で、イノベーションのために構築されたインテリジェントエンタープライズについては誰もが耳にしたことがあります。そのビジョンを達成したい企業にとっては、インテリジェンスを適用することが不可欠です。
第一に、インテリジェンスはストレージとインフラストラクチャの管理の鍵です。信頼性が高く高速なストレージは便利ですが、それではインフラストラクチャの問題の一部しか解決できません。ITリーダーに対して実施された最近のIDCの調査では、アプリケーションのワークロードを中断したり、パフォーマンスの変動を引き起こす問題の90パーセントが、ストレージよりも上のレイヤーで起こっています。これらの問題は、数十万、もしくは数百万回のシミュレーションを相互に関連付ける必要がある数百個の変数の複雑な組み合わせによって起こっています。これは、人間が解決するにはあまりにも複雑な問題です。
インテリジェンスは複雑なハイブリッド環境からの脱却にも鍵となります。 賢明なCIOは、ハイブリッドクラウドを構築する必要性に気付いています。しかし、ハイブリッドクラウドは多くの問題を解決できますが、ハイブリッドクラウド独自の問題もあります。オンプレミスインフラストラクチャもすでに複雑ですが、ハイブリッドインフラストラクチャを導入すると、その複雑性が飛躍的に倍増します。どのようにワークロードの配置場所を決めればよいでしょうか? ハイブリッドクラウドで使用する複数のインフラストラクチャのいずれかにある既存のワークロードと、新しいワークロードがどのように相互作用するかを知るにはどうすればよいでしょうか? こうした問題が、数百のワークロード、数百のシステム、複数のクラウドで大規模に発生することを想像してみてください。
インテリジェンスは、データ管理の鍵でもあります。データのライフサイクルは断片的です。データはプライマリストレージからセカンダリストレージ、バックアップ、アーカイブへと連続的に移動します。データは、サイロ化された様々なシステムやツールに保存されます。さらに、開発テストやデータ分析のために作成されたデータのコピーもあります。ライフサイクルの各段階でデータをどこに保存するかを判断し、最適化するにはどうすればよいでしょうか? バックアップ内に、またはデータ共有のためにいくつのコピーがあるかを知るにはどうすればよいでしょうか?
最後に、インテリジェンスはデータから価値を抽出するための鍵となります。主にIoTによって生成される、巨大なデータの嵐がやってこようとしています。エッジデバイスでデータを生成および収集することで、すべての企業が効果的にIoT企業となることができます。どのようにデータを保存するかも大切ですが、より重要なことに、どのようにデータに隠されたインサイトを発見して競争上の優位性を促進し、ビジネスを前に進めますか?
簡単に言えば、データはビジネスのすべての面で核となり、アプリケーションを推進する原動力となります。上述したすべての問題を解決できるインテリジェントなデータ戦略が必要です。

 

インテリジェントなデータプラットフォームの要件

インテリジェントなデータが必要であると認識することは、スタート地点にすぎません。次は、インテリジェントなデータプラットフォームを構築する必要があります。プラットフォームには、ミッションクリティカル、汎用、セカンダリ、ビッグデータ/AIのワークロードにまで対応する、ワークロードに最適化された構成可能なシステムが必要です。これらすべてを双方向性のデータモビリティで接続し、データがデータのライフサイクル全体でシームレスに流れるようにする必要があります。また、データモビリティだけでなくワークロードモビリティも必要です。この構造は、データのライフサイクル管理や、パブリッククラウドで開発して本番アプリケーションをオンプレミスに展開するハイブリッドな開発およびテストなど、最大数のユースケースを可能にします。これにより、ハイブリッドストレージとディザスタリカバリの力を解放し、データ保護をモダナイズできます。つまり、オンプレミスの素早い復旧力と、パブリッククラウドのコスト効率の高いデータ保持を両方利用できます。
インテリジェントなデータプラットフォームは十分なインテリジェンスを備え、問題を予測して発生する前に解決できる必要があります。また、各ワークロードの固有の特徴を認識するワークロードフィンガープリントを作成し、各ワークロードをどのように処理するかについての推奨事項を提供できる必要があります。例えば、インテリジェントなデータプラットフォームは仮想マシン (VM) 管理者に、どのVMはアイドル状態であるもののテラバイト単位の容量を消費しているか、または特定のVMがいつノードのパフォーマンスをスナップするか、また別のノードに移行することでVMファーム全体のパフォーマンスをどのように向上できるかなど、VMファームに関するインテリジェンスを提供する必要があります。
すべての人に価値を届ける
データ、アプリケーション、インフラストラクチャに取り組む人にとって、インテリジェントなデータプラットフォームはどのように役立つでしょうか? 事業部門のオーナーは、アプリケーションのワークロードを加速できます。VMおよびクラウド管理者は、簡単にVMファームを展開および拡張し、ハイブリッドクラウドを取り入れることができます。開発者はコンテナーまたはVMに継続的インテグレーションおよび継続的デリバリ (CI/CD) パイプラインを展開し、並行ビルドを加速できます。データサイエンティストは、インサイトを提供するまでの時間を数か月から数分に短縮できます。インフラストラクチャ管理者は簡単な管理ツールを獲得できるため、時間を管理ではなくイノベーションに使うことができます。
インテリジェンスの時代がやってきます。重要なのはもはやスピードとフィードではありません。インテリジェンスこそがゲームチェンジャーです。まだ用意していない場合、インテリジェントなデータ戦略が不可欠です。最後に、ストレージインフラストラクチャの購入を精査し、貴重なお金をAI駆動の体験とインテリジェンスが可能なインフラストラクチャに投資していることを確認してください。
インテリジェントなデータプラットフォーム: リーダーへの教訓

  • エッジデバイスで生成および収集される大量のデータによって、すべてのビジネスがIoT企業になります。 

  • AIをそのデータの激流に適用してより効果的に管理し、その断片化されたライフサイクルを処理し、データからビジネスのインサイトを収集する必要があります。

  • インテリジェントなデータプラットフォームは問題を予測して発生する前に事前に解決し、特定のワークロードの処理方法について推奨事項を提供できる必要があります。
     

この記事/コンテンツは、記載されている個人の著者が執筆したものであり、必ずしもヒューレット・パッカード エンタープライズの見解を反映しているわけではありません。

enterprise.nxt

ITプロフェッショナルの皆様へ価値あるインサイトをご提供する Enterprise.nxt へようこそ。

ハイブリッド IT、エッジコンピューティング、データセンター変革、新しいコンピューティングパラダイムに関する分析、リサーチ、実践的アドバイスを業界の第一人者からご提供します。