クラウドコンピューティングの容量管理の重要性とその実装方法

クラウドでワークロードを実行すると、組織は無制限のリソースにアクセスできるようになります。これは良いことですが、IT チームが適切な容量管理プラクティスを採用している場合に限ります。

クラウドコンピューティングモデルの最大の利点の 1 つは、非常に柔軟で動的なリソースの使用をサポートしていることです。クラウドコンピューティングユーザーは、必要な数のリソースを使用でき、需要の変化に応じて消費量を自由に調整できます。

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これは、クラウドプラットフォームがリソース割り当てを自動的に最適化できることを意味するものではありません。ほとんどの種類のクラウドコンピューティングサービスでは、クラウドコンピューティングのワークロードが特定の時点で必要とするリソースの数を決定するのはユーザー次第です。 AWS Aurora は、ワークロードの需要に基づいてリソースを自動的に割り当てることでこの問題を解決しようとする試みです。

クラウド容量管理は、効果的な IT 戦略にとって重要です。開発者、IT チーム、DevOps エンジニアに、ワークロードに必要なリソースがあることを確認するために必要な洞察を提供します。同時に、予算を無駄にし、不必要な管理オーバーヘッドを追加するようなワークロードの過剰プロビジョニングのリスクも軽減されます。

クラウドコンピューティングにキャパシティ管理が必要な理由

複数の Web アプリケーションをホストするには、クラウドコンピューティングサーバーの使用を検討してください。適切な容量管理により、アプリケーションをサポートするために十分な CPU、メモリ、ストレージリソースを備え、アイドル状態になっているリソースがあまりない仮想サーバーインスタンス上でサーバーが実行されるようになります。

容量管理のもう 1 つの側面は、アプリケーションのホスティングの責任を共有するクラスター内で使用するサーバーの数を決定することです。この場合、IT チームは、アプリケーションの負荷を処理するために十分な数のサーバーを用意し、一部のサーバーがクラッシュした場合でもアプリケーションが引き続き使用できるように適切なバックアップシステムを維持する必要があります。

このバランスを取ることが容量管理の鍵となります。組織は、ワークロードを完全に実行および割り当てることができない状況や、必要のないリソースを割り当てる状況を回避したいと考えています。

Azure は、ユーザーにクラウドコンピューティングのコスト管理ツールを提供します。ただし、効果的な容量管理は、パフォーマンスとコストを最適化するだけの方法ではありません。以下のことに役立ちます:
長期的な IT 計画についての洞察を得ます。たとえば、容量管理は、どのワークロードをクラウドに移動するべきかを決定するのに役立ちます。急速に変化する可能性のあるワークロードは、リソース割り当てを簡単にスケールアップおよびスケールダウンできるクラウドプラットフォームに最適です。
組織のニーズを満たすインフラストラクチャとアプリケーションアーキテクチャを決定します。たとえば、組織の仮想サーバーの容量ニーズが頻繁に変動する場合、サーバーレス関数がワークロードをホストするためのより適切な方法であることが分かるかもしれません。サーバーレス機能により、組織は仮想サーバーよりもコスト効率が高く管理しやすい方法で、短期間で大量のリソースを割り当てることができます。
適切な人材とツールを配置します。これは、組織がワークロードに割り当てる必要があるリソースの数を理解するための最初のステップです。組織がこれらのリソースを割り当てるために必要なリソースを持っているかどうかを判断することが重要です。組織には必要な構成を実行するスタッフが必要であり、これらのスタッフは組織がリソース割り当てを管理するために使用するツールを使用するのに必要なスキルを持っている必要があります。
ユーザーの混乱を回避します。アプリケーションのワークロードが特定の問題に対して準備され、組織のワークロード容量が適切に管理されている場合、アプリケーションまたはサーバーの障害のリスクを最小限に抑えることができます。

容量管理はこれまでも常に IT ワークフローの一部でしたが、クラウドコンピューティングの登場以来、さらに重要になっています。これは、スケーラビリティが、組織がクラウドプラットフォームに移行するかどうかを決定する上で重要な要素となるためです。スケーラビリティを最大限に活用するには、IT チームがリソースの使用率を効果的かつ継続的に管理する必要があります。それができない場合は、クラウドコンピューティングアーキテクチャの主要な利点の 1 つを逃すことになります。このような組織は、オンプレミスのアーキテクチャに固執する可能性があります。

クラウドコンピューティングの容量を管理する手順

クラウドコンピューティングのアーキテクチャとサービスの性質は多岐にわたるため、クラウドコンピューティングの容量にアプローチする単一の方法や簡単な方法はありません。ただし、一般的に、効果的なクラウド容量管理戦略には、いくつかの重要なステップが含まれます。

（１）ベースライン容量要件を評価する

まず、チームが適切なパフォーマンスを維持するために必要なクラウドコンピューティングサーバー、アプリケーションインスタンス、データベースなどの数を決定します。組織は、各ワークロードに必要な CPU、メモリ、およびストレージリソースの量を把握する必要があります。これらは、組織の基本的な容量要件です。特にワークロードの需要が頻繁に変動する場合は、組織がこのベンチマークを使用してリソースを割り当てるべきではないことを覚えておくことが重要です。ただし、ベースラインを理解することは、キャパシティプランニングの出発点となります。

（２）スケーラビリティ要件を評価する

クラウドで実行される各ワークロードのベースライン要件を理解したら、それらに必要なスケーラビリティを検討する必要があります。時間帯、曜日、季節によって作業負荷の要求がどの程度変化するかを評価します。組織のクラウドワークロードの中には、他のワークロードよりも高いスケーラビリティ要件を持つものがあります。たとえば、ユーザーベースが世界中に分散している Web サイトでは、特定の地理的な場所のユーザーをターゲットとする Web サイトほど大きな変動は発生しない可能性があります。その場合、その地域の日中の時間帯に最も需要が高まる可能性があります。同様に、食品配達サービスを提供する Web サイトでは、食事の時間帯に他の時間帯よりも負荷が高くなる可能性があります。

（３）初期リソース割り当てを実行する

クラウドでまだ実行されていないワークロードの場合、組織は起動する前に初期リソース割り当てを設定する必要があります。ベースライン要件で規定されているよりも 20% 多くのリソースを各ワークロードに割り当てるように計画します。これにより、突然の急激な需要増加の際に適切なバッファーが提供されますが、環境の過剰プロビジョニングにはつながりません。

（4）自動拡張ポリシーを設定する

主要なパブリッククラウドプロバイダーは、組織がいわゆる自動スケーリングポリシーを作成できるようにしています。これらのポリシーを導入すると、クラウドプラットフォームは、組織がポリシーで構成したトラフィックしきい値に基づいて、ワークロードに割り当てられたリソースを自動的に増減します。組織は、仮想マシンインスタンス、データベース、コンテナ、サーバーレス関数など、ほとんどの種類のクラウドワークロードに自動スケーリングポリシーを適用できます。ただし、IoT デバイスなどの特定のニッチなクラウドワークロードは、自動スケーリングでは管理できないことがよくあります。

（５）容量データの収集と分析

組織がワークロードの自動スケーリングを構成するかどうかに関係なく、割り当てられた作業の健全性を継続的に評価し、それに応じて調整することが重要です。組織は次の指標と要素を考慮する必要があります。

• 組織の自動スケーリングポリシーはどのくらいの頻度でトリガーされますか?組織のワークロードが自動スケーリングの最小しきい値に達しないためにほとんど適用されない場合は、それらのワークロードが過剰にプロビジョニングされている可能性があります。今こそ、しきい値を再設定する時期かもしれません。

実際のクラウドコストは、毎月の請求書に反映される予想コストと比べてどうですか?コストの予想を上回ることは、組織が容量を適切に管理していることを示しています。組織は、クラウドの支出が高すぎると感じた場合、容量管理をより適切に行うようになる可能性があります。
組織では、容量やリソースの割り当てに関連する停止やダウンタイムがどのくらいの頻度で発生しますか?
チームが容量の問題を修正するために手動で介入する頻度はどれくらいですか?より集中的な自動スケーリングによって手動による変更の必要性を減らしたり、ワークロードをサーバーレスなどの他のタイプのアーキテクチャに移行したりできます。
組織が各ワークロードに対して決定したベースラインワークロード要件と予想されるスケーラビリティのニーズは、実際のパフォーマンスと一致していますか?

長期的なクラウドコンピューティング容量の変更を計画する

上記の戦略は、組織がクラウドコンピューティングの容量を日常的に管理するのに役立ちます。さらに、IT インフラストラクチャが時間の経過とともに適切に進化し、変化するワークロードの需要に対応できるように、長期的な容量要件を計画する必要があります。

従来、長期的な容量管理は、新しいサーバー、ストレージメディア、およびその他の内部データセンターインフラストラクチャの購入と展開のプロセスに重点を置いていました。これは、サービスプロバイダーが巨額の投資を行い、顧客のニーズに応じたインフラストラクチャを提供するクラウドコンピューティングとはまったく関係ありません。

代わりに、クラウドコンピューティングの長期的な容量管理では、時間の経過とともに変化する容量ニーズにどのように適応するかに重点を置く必要があります。たとえば、現在 1 つのクラウドのみを使用している場合は、組織の長期的なワークロードの予想を評価し、将来の容量ニーズを満たすためにマルチクラウド戦略を採用することが合理的かどうかを検討する必要があります。あるいは、組織は、アプリケーションをリファクタリングしてコンテナ内でマイクロサービスとして実行することで、長期的な容量効率を向上させることを決定する場合があります。

クラウド容量管理ツール

クラウド容量管理は複雑で多面的なプロセスであり、組織の容量計画のニーズをすべて満たす万能ツールは存在しません。このプロセスでは、次のようなツールが組織に役立ちます。

監視とログ管理。 AWS CloudWatch、Azure Monitor、サードパーティの監視プラットフォームなどの監視およびログ記録ツールを通じて収集されたデータは、組織がパフォーマンスの傾向を追跡し、変化する容量のニーズを警告するのに役立ちます。
コードとしてのインフラストラクチャ。 Infrastructure as Code ツールはインフラストラクチャのセットアップとリソースの割り当てを自動化するため、容量の変更に基づいて割り当てを再構成することがより簡単かつ迅速になります。
コスト計算機。キャパシティプランニングの財務面を管理するには、クラウドプロバイダーが提供するコスト予測ツールが非常に役立ちます。さまざまなリソース割り当てやワークロードの種類に関連するコストを評価するのに役立ちます。
サイズ設定とコスト管理。クラウドコンピューティングプロバイダーは、容量のニーズを予測するのに役立つように設計されたツールを提供しています。 AWS と Microsoft Azure はどちらもコスト管理ツールを提供しています。一部のサードパーティ製アプリケーションパフォーマンス管理 (APM) ツールもサイズ設定機能を提供します。

容量管理はあらゆる IT 環境において重要ですが、組織がクラウドコンピューティング環境を最大限に活用したい場合には特に重要です。クラウド容量計画には万能のアプローチはありませんが、さまざまな手法と戦略を組み合わせることで、クラウドインフラストラクチャ上で実行される急速に変化するワークロードであっても、組織は容量のニーズを正確に評価できるようになります。

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