読了時間: 4分21秒 | 公開日: 2025年2月19日
クラウドの伸縮自在性 クラウドの伸縮自在性とは
クラウドコンピューティングシステムにおいてコンピューティングリソースをリアルタイムの需要に基づくスケーリングをもたらすのがクラウドの伸縮自在性です。ワークロードの変動に合わせてリソースが動的にプロビジョニングまたはデプロビジョニングされるため、コストとパフォーマンスが最適化されます。クラウドサービスは、特にWebアプリケーション、大規模データ処理、オンラインサービスにおいて伸縮自在性を提供します。
- クラウドの伸縮自在性が重要な理由とは
- クラウドの伸縮自在性の仕組み
- クラウドの伸縮自在性における課題とは
- クラウドの伸縮自在性でHPEがお客様を支援する方法とは
クラウドの伸縮自在性が重要な理由とは
- 事業継続性と信頼性: すべての市場で障害やダウンタイムなしに業務を円滑に実行できるようにして、均一のカスタマー・エクスペリエンスを提供します。
- パフォーマンスの最適化: リソースを動的にスケールして高いトラフィック負荷を処理し、応答時間短縮とサービス円滑化を可能にします。
- コスト管理と効率性: リソースの使用を自動調整してオーバープロビジョニングを回避し、クラウドコストを低減、効率を最大化します。
- グローバルな伸縮自在性とスケーラビリティ: 各企業ではワークロードを複数の地域にわたって処理し、市場ニーズに応じて速く業務拡大できます。
- オペレーションと自動化のアジリティ: 手動によるリソース割り当てを削減することで、各組織の調整が速くなり、効率性が上がり、競争力を維持できます。
クラウドの伸縮自在性の仕組み
クラウドの伸縮自在性とはコンピューティングリソースをリアルタイムの需要に合わせて調整することを指します。自動化、モニタリング、スケーラビリティによってリソースが効率的に割り当てられます。その仕組みは次のとおりです。
- モニタリングと需要分析: クラウドシステムがCPU、メモリ、ネットワークトラフィック、アプリケーションの負荷をモニタリングして、需要の変化を検出します。
- 自動スケーリングトリガー: 事前定義された基準 (ユーザーアクティビティの増加など) に達すると、システムがリソースを自動的にスケールします。
- リソースのプロビジョニングとデプロビジョニング: コストを最適化するため、需要が上がると新しい仮想マシン、コンテナ、ストレージユニットが割り当てられ、需要が下がると割り当てが解除されます。
- 負荷分散: クラウドがリソース間でトラフィックを効果的に分散してボトルネックを回避し、パフォーマンスを最適化します。
- コストとパフォーマンスの最適化: クラウドの伸縮自在性によってリソースが動的に調整され、各組織が払う経費は従量課金制のため、コスト効率とパフォーマンスが最大化されます。
このアプローチで変化するワークロードに対応できるため、予測できないトラフィックパターンを持つアプリケーションにとっては最適なクラウド環境が構築されます。
クラウドの伸縮自在性における課題とは
クラウドの伸縮自在性には多くのメリットがありますが、そのデメリットも各企業は克服すべきです。主な課題:
- 複雑な実装と管理: 自動化されたスケーリング戦略、しきい値のモニタリング、リソース割り当てには、スキルと準備を要する。
- レイテンシとパフォーマンスの変動: 急速なスケーリングすると、リソースのプロビジョニングおよびデプロビジョニングが遅れ、需要急増時のパフォーマンスに影響しかねない。
- 誤った構成によるコスト超過: 自動スケーリングポリシーの設定が不適切だと、リソースが浪費され、クラウド価格が上がりかねない。
- セキュリティとコンプライアンスのリスク: 動的なリソースのスケーリングで機密データが漏洩する可能性があるため、規制準拠には強固なセキュリティを要する。
- 互換性と依存関係の管理: レガシープログラムでは伸縮自在のスケーリングをうまく処理できない可能性があり、パフォーマンスを最大化するにはアーキテクチャーの変更を要する。
こうした難点に対応するには、慎重な計画、クラウド管理、定期的なモニタリングでコスト、パフォーマンス、セキュリティのバランスをとる必要があります。
クラウドの伸縮自在性でHPEがお客様を支援する方法とは
HPEとクラウドの伸縮自在性
HPEクラウドソリューションは各組織のリソースをリアルタイムの需要に基づく動的スケーリングを支援します。HPEは、ハイブリッドクラウドサービス、AIドリブン型の自動化、スケーラブルなインフラストラクチャを活用して、パフォーマンスの強化とコストの最小化を可能にします。HPE GreenLakeクラウド、Morpheus、OpsRampを組み込んだHPEの包括ポートフォリオが真のクラウドの伸縮自在性と堅牢なハイブリッドクラウドオーケストレーションを実現します。
- HPE GreenLakeクラウド – ハイブリッドクラウドの伸縮自在性
HPE GreenLakeの従量課金制モデルは事前購入を確約するリスクがなく、コンピューティング、ストレージ、ネットワークリソースを柔軟に提供します。そのスケーラブルなアーキテクチャーのおかげで、各企業は変動するワークロードに応じてシームレスにリソースを割り当てることができるうえに、需要ピーク時には最適なパフォーマンスを保証、オフピーク時にはコストを節減できます。
- Morpheus – 伸縮自在性を高める統合クラウドオーケストレーション
Morpheusは統合されたクラウドオーケストレーションを複数の環境にわたって実行するため、クラウドの伸縮自在性を実現するうえで重要な役割を果たします。自動化されたリソースプロビジョニング、ポリシーベースの管理、リアルタイム分析を備えたMorpheusを活用すると、各組織は変化する市場状況に速く適応できます。クラウドの自動化がこのように合理化されると、リソースの使用率が最適化されるだけでなく、全体的なハイブリッドクラウドガバナンスが強化されます。
- OpsRamp – クラウドアジリティと伸縮自在性
HPE GreenLakeクラウドとMorpheusに加え、HPEのOpsRampを導入するとデジタルオペレーションの管理が強化され、クラウドの伸縮自在性はさらに上がります。OpsRampはリアルタイムのモニタリングと自動化されたインシデント管理を提供、ハイブリッドクラウドインフラストラクチャの伸縮自在性とアジリティを保証します。この統合アプローチにより、各組織は高いパフォーマンスと堅牢なセキュリティを維持しながら、リソースをビジネスニーズの増加に合わせて動的にスケーリングできます。
- Zerto – クラウドの伸縮自在性を高める内蔵型レジリエンス
Zertoは評価の高い障害回復機能に加え、ハイブリッドクラウド環境全体でのシームレスなワークロードモビリティと高速データレプリケーションを実現することで、クラウドの伸縮自在性を強化します。Zertoの継続的なデータ保護とニアゼロのRPOでリアルタイムのデータ可用性と高速フェイルオーバーが保証され、各組織が変動する需要に応じてリソースを動的にスケーリングできます。このアジャイルなアプローチにより、予期しない障害が発生してもダウンタイムが最小限に抑えられ、レジリエンスが強化され、パフォーマンスが最適化されます。Zertoの自動化されたフェイルオーバーおよびフェイルバックプロセスにより、高いオペレーション効率と堅牢なセキュリティをサポートします。この結果、急速に進化するデジタル環境においてクラウドインフラストラクチャの適応性とコスト効率を維持できるようになります。
- 伸縮自在のクラウド環境におけるセキュリティとコンプライアンス:
HPEは組み込みのセキュリティおよびコンプライアンスフレームワークを使用して、動的なリソーススケーリングにおけるセキュリティ脅威を軽減します。変化するワークロードに対応し、機密データを保持しながら、プライベートクラウドとパブリッククラウドを保護します。
クラウドの伸縮自在性とクラウドのスケーラビリティの違いとは
| 特長 | クラウドの伸縮自在性 | クラウドのスケーラビリティ |
|---|---|---|
| 定義 | リアルタイムの需要に基づいてリソースを自動的に調整 (スケールアップまたはスケールダウン) する能力。 | インフラストラクチャの容量を増やす (スケールアップまたはスケールアウト) ことで長期的な成長に対応する能力。 |
| 目的 | 需要変動に応じてリソースを動的に管理することで効率性を保証。 | 増加するワークロードにリソース追加で対応して事業成長をサポート。 |
| タイムフレーム | 短期的なリアルタイム調整。 | 長期的なキャパシティプランニング。 |
| スケーリング方法 | 自動スケーリング (水平方向または垂直方向)。 | 手動スケーリングまたは事前計画済みのスケーリング (水平方向または垂直方向)。 |
| ユースケース | e-コマースWebサイト、ストリーミングプラットフォーム、SaaSアプリケーションのトラフィック急増に対応。 | 経時的に増加するユーザー、データ、サービスをサポートするために企業のITインフラストラクチャを拡張。 |
| 例 | クラウドベースのストリーミングサービスがピーク時にサーバー容量を自動的に増やし、需要が減少するとサーバー容量を減らす。 | 成長過程にある企業がもっと大規模な顧客ベースに対応するため、クラウドストレージとコンピューティング性能をアップグレード。 |