企業向けクラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングとは

クラウドコンピューティングが企業のセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスに与える影響

クラウドコンピューティングは、スケーラビリティ、俊敏性、コスト削減によってテクノロジー業界を変革してきました。しかし、この移行により、クラウドコンピューティングサービス、コンプライアンス、ガバナンスにおいて企業がセキュリティを処理する方法が変わります。組織がセキュリティスタック全体を所有していた従来のソリューションとは異なり、クラウドでは、共有責任、規制の複雑さ、ガバナンスの問題が加わります。

1. 共有責任モデル: 企業にとって明瞭

• クラウドコンピューティングにおけるクラウドセキュリティは、クラウドサービスプロバイダー (CSP) と顧客の間で責任を分割する共有責任モデルです。
• CSPは、クラウドの物理インフラストラクチャ、グローバルネットワーク、仮想化レイヤー、そしてマネージドサービスを保護します。セキュリティには、データセンター、ハイパーバイザー、クラウドネイティブサービスの耐障害性が含まれます。
• クラウドコンピューティングにおけるセキュリティ (企業の役割): 組織はそれぞれのワークロード、アプリケーション、データを保護する必要があります。これには、暗号化、アクセス制御、セキュアコーディング、パッチ適用、ネットワーク構成が含まれます。
• 責任はサービスモデルによって異なります。
  • IaaS: 企業はオペレーティングシステム、アプリケーション、IAM、暗号化を管理します。
  • PaaS: 責任はデータ、アプリケーションコード、アイデンティティの管理に移行します。
  • SaaS: データ保護、ユーザーアクセス、コンプライアンス構成に焦点が絞られます。

B2B企業にとって、これは厳格なデータ分類、IAMの適用、脆弱性管理、構成の監視、インシデント対応を意味します。侵害は、ここでのミスによって生じたセキュリティホールを悪用します。

2. 規制遵守: 共同の取り組み

クラウドの導入により、規制要件が緩和されるのではなく、変更されます。

• CSPの役割: 主要なプロバイダーは、ISO 27001、SOC 2、PCI DSS準拠のツールキットに暗号化、ログ機能、監査対応サービスを含めています。
• 企業の役割: ITチームは、GDPR、HIPAA、PCI DSSに準拠するようにワークロードを構成し、運用する必要があります。ログと監視を通じて、データの収集、保持、削除、監査可能性に関するポリシーを適用する必要があります。

企業は、Infrastructure as Code (IaC) にPolicy as Codeを組み込むことで、コンプライアンスチェックを自動化し、マルチクラウド環境間のドリフトを削減しています。

3. グローバルなデータ主権およびレジデンシーの課題

• クラウドコンピューティングにおけるデータの場所とセキュリティは、世界中の企業にとって非常に重要です。
• データレジデンシー: 多くの国では、機密データを国内に留めておくことを義務付けています。
• 主権: 米国クラウド法により、外国政府は海外でホストされているデータにアクセスできるようになります。
• これに対処するために、企業は以下を活用します。
  • 地域固有の展開: 準拠している地域のデータセンターを選択します。
  • ソブリンクラウド: ローカルで管理されるインフラストラクチャ。
  • 顧客管理の暗号化キー (CMEK): キーがCSPの管理下にないことを確認します。
  • セグメンテーションと最小化: 法的要件をローカライズし、機密性が低いジョブを一元化します。

違反すると、罰金、訴訟、顧客の不信感につながる可能性があります。

4. 企業のクラウドセキュリティに関するベストプラクティス

マルチクラウド/ハイブリッド資産を保護する企業は、階層型防御を採用しています。

• アイデンティティおよびアクセス管理 (IAM): 最小権限、MFA、一元的なIAM、特権アクセス監視を適用します。
• ネットワークセキュリティ: DDoS保護、仮想ファイアウォール、VPN、マイクロセグメンテーションを使用します。
• データ保護: あらゆる場所で暗号化し、DLPを使用し、キーを保護し、定期的にバックアップとリカバリを行います。
• クラウドコンピューティングにおけるセキュリティ体制管理: CSPMとCWPPを使用して構成、ランタイム、コンプライアンスを監視します。
• インシデント対応: テスト済みのプレイブックを保持し、よくある対応を自動化し、フォレンジックを準備します。
• 従業員の意識: 継続的なトレーニングが最初の防御策となります。

クラウドコンピューティングにより、企業は大規模なイノベーションを実現できますが、それには新たなガバナンスが必要です。クラウドコンピューティング、コンプライアンス、データ主権におけるセキュリティは、バックオフィスのITタスクではなく、信頼、評判、ビジネス継続性に不可欠なものとなっています。共有責任モデルを導入し、強力なコンプライアンスフレームワークを確立し、階層化されたセキュリティのベストプラクティスを活用する企業は、最も貴重な資産であるデータを保護しながら、安全にクラウドを使用できます。

クラウドコンピューティングサービスは単なる実現手段ではなく、企業全体で人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグデータの導入を加速するバックボーンです。クラウドコンピューティングのスケーラビリティ、柔軟性、充実したサービスエコシステムを通じて、データをインテリジェンスに変えて、イノベーションと成長を促進するために必要なインフラストラクチャとツールを企業に提供します。

データレイクおよび分析プラットフォーム: スケーラブルなエンタープライズインサイト

多様なデータセットを効果的に管理することが、AI/MLやビッグデータへの第一歩です。クラウドプラットフォームは、次の機能によってこれを実現します。

• クラウドコンピューティングおよびストレージの大規模なスケーラビリティ: 構造化データ、半構造化データ、非構造化データの拡張により、インフラストラクチャに投資することなく指数関数的なデータ拡張が可能になります。
• 柔軟なコンピューティング性能: クラウドサービスは、データを効率的に処理するために拡張できます。
  • フレームワークを使用したバッチ処理: マネージドのApache Sparkなど。
  • リアルタイムストリーム処理: IoTフィード、トランザクション、またはクリックストリーム向け。
  • 統合分析プラットフォーム: 分析により、クラウドエコシステムにおけるデータの取り込み、変換、ウェアハウジング、ガバナンス、可視化が効率化されます。
  • コスト効率: 従量制課金モデルでは、資本支出が削減され、低コストで実験できるため、データ探索がローリスク、ハイリターンになります。

これらの機能により、企業は顧客行動、市場の動向、運用効率、リスク管理に関する有意義なインサイトを得ることができます。

AI/MLモデルのトレーニングと展開におけるインテリジェントなアプリケーションのサポート

高度なAI/MLソリューションを開発するには、コンピューティング能力と効率的な展開環境が必要です。クラウドプラットフォームでは、あらゆる規模の組織が次のような機能を利用できます。

• オンデマンドコンピューティングのためのクラウドコンピューティングにおけるスケーラビリティ: ディープラーニング向けのGPUとTPUにより、高価な専用機器が不要になります。トレーニングクラスターは、コストを節約するために迅速にセットアップおよびスケールダウンできます。
• マネージドMLサービス: MLプラットフォームは、事前構築済みアルゴリズム、AutoML、統合実験追跡によって開発を容易にし、再現性を確保します。
• 柔軟な展開オプション: モデルは、リアルタイム予測ではAPI、オフラインワークロードではバッチ推論、または低レイテンシのユースケースではサーバーレスおよびエッジ環境を介して展開できます。
• 専門的なAIサービス: ビジョン、自然言語、音声認識の事前トレーニング済みサービスにより、チャットボット、不正検出、品質保証において特定のビジネスに特化したAIの導入が加速します。

ビジネスに与える影響の例

• 予測メンテナンス (製造): クラウドで分析されるセンサーデータによって機器の故障を予測し、ダウンタイムとコストを削減します。
• 小売客のパーソナライゼーション: MLモデルが行動データを活用して高度にパーソナライズされた提案を行い、顧客ロイヤルティを高めます。
• 物流サプライチェーンの最適化: AI主導の需要予測とルート最適化によって効率が向上します。
• 金融詐欺の検出: クラウドベースのリアルタイム異常検知によって大口取引を保護します。
• 創薬と診断 (医療): AIモデルによってゲノム研究と医用画像分析が加速します。

AI、ML、ビッグデータは、クラウドコンピューティングによって現実的なビジネスソリューションになります。組織は、クラウドコンピューティングの柔軟なインフラストラクチャ、高度なサービス、コスト効率に優れた拡張性により、イノベーションを加速して変化に適応し、データインテリジェンスを獲得することで、デジタルファーストの世界で高い競争力を得ることができます。

今日のアプリケーション開発とDevOpsにおけるクラウドコンピューティングの役割

新しいDevOpsと企業のアプリケーション開発は、クラウドコンピューティングサービスに依存しています。アジャイルなインフラストラクチャと自動化優先の環境により、組織は迅速にイノベーションを実現し、市場の変化に適応し、これまで以上に迅速に高品質のアプリケーションを提供できるようになります。

1. アジャイルで耐障害性のあるクラウドネイティブ開発の確立

クラウドネイティブ開発で重要なのは、クラウドモデルを最大限に活用するアプリケーションを設計することです。最新のアーキテクチャーパターンを採用して、速度、規模、耐障害性を優先させます。

• マイクロサービス
  • メリット: 個別のビジネス機能に対応する、緩く接続されたサービスにアプリケーションを分離します。
  • 企業への影響: 並行した人員配置により、サービスデリバリが迅速化されます。障害は切り離されたままとなり、耐障害性が向上します。異なるサービスに合わせて異なるテクノロジーを利用できる柔軟性により、チームが常に業務に最適なツールを使用できます。
• Kubernetesコンテナおよびオーケストレーション
  • メリット: コンテナは、アプリケーションとすべての依存関係をバンドルして環境の一貫性を維持します。コンテナ化ワークロードの拡張、展開、管理がKubernetesによって自動化されます。
  • 企業への影響:

a. オンプレミスとハイブリッドクラウドにわたって開発から本番環境までの一貫性が維持されます。

b. 柔軟な展開によってコストとリソースが最適化されます。

c. 軽量の環境では、リリースとロールバックが迅速に行えます。

• サーバーレスアーキテクチャー
  • メリット: クラウドプロバイダーがインフラストラクチャ、拡張、実行を担当するため、開発者はコードに集中できます。
  • 企業への影響:

a. 運用上のオーバーヘッドを削減して市場投入までの時間を短縮できます。

b. コスト効率に優れた、実行単位の課金。

c. イベント駆動型アプリケーションおよびサービス展開のアジリティ。

2. DevOpsおよびCI/CDパイプライン: ソフトウェアデリバリの合理化

DevOpsでは開発と運用が統合されており、リリースサイクルが短縮され、高品質な製品の提供が保証されます。これらの手法は、クラウドプラットフォーム上で実装および拡張するのが最適です。

• クラウドネイティブ自動化ツール
  • バージョン管理、自動ビルド、テスト、および展開サービスの統合。
  • Infrastructure as Code (IaC) ツールにより、インフラストラクチャに一貫性があり、バージョン管理されており、容易に反復できることが保証されます。
• 柔軟なオンデマンド環境
  • チームはテスト環境を即座にセットアップおよび解体できるため、コストと時間を節約できます。
  • クラウドビルドサーバーは、企業のコードベースに合わせて適切に拡張できます。
• 監視と観測可能性
  • 組み込みの監視、ログ収集、トレースサービスにより、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスがリアルタイムで表示されます。
  • プロアクティブな問題解決と最適化が可能になります。
• 協力とコミュニケーション
  • クラウドベースのDevOpsツールにより、サイロを解体してグローバルなチームワークと責任を促進します。
• 市場投入までの時間の短縮
  • 自動化によって手動のオーバーヘッドが削減され、迅速なフィードバックループが構築されます。
  • 企業は、機能をより迅速にテスト、変更、リリースできるようになり、継続的に顧客価値を提供できます。

クラウドネイティブ開発とエンタープライズDevOpsでは、柔軟で自動化された、サービスが豊富なクラウド コンピューティングを使用します。組織は、最新のアーキテクチャーと効果的なCI/CD手法を組み合わせることで、イノベーションをより迅速に実現し、運用上の摩擦を最小限に抑え、信頼性の高いアプリケーションを大規模に提供して、ITをビジネスのバリュードライバーに変えることができます。