クラウド移行における一般的な課題の克服

クラウド移行は、デジタル トランスフォーメーションやクラウド モダナイゼーションとも呼ばれ、組織が IT インフラストラクチャを強化するために実施する重要なプロセスです。従来のデータ センターからパブリック クラウドに移行する場合 (「リフト アンド シフト」) でも、パブリック クラウド VM から PaaS サービスに移行する場合 (「リファクタリング」) でも、クラウド移行にはプロジェクトの成功に影響を与える可能性のある一連の共通の課題が伴います。

このブログでは、移行の準備、実行、移行後の 3 つの主要な移行フェーズにおけるこれらの課題を検討し、それらを克服するための戦略について説明します。

1. クラウド移行の準備：情報収集

クラウド移行において最も時間がかかり、エラーが発生しやすい側面の 1 つは、情報収集プロセスです。このフェーズは、インフラストラクチャ コンポーネント間のすべての重要な関係と依存関係を明らかにして文書化するために不可欠です。これらの依存関係を理解し​​ないと、ユーザー エクスペリエンスとビジネス継続性に予期しない影響が生じる可能性があります。

例： あなたはグローバルな小売企業で働いており、コアとなる e コマース プラットフォームをクラウドに移行する準備をしています。準備段階では、IT チームは、Web サーバー、支払いゲートウェイ、在庫管理システムなど、プラットフォームのさまざまなコンポーネント間の依存関係を文書化する任務を負っています。アーキテクチャが複雑なため、支払いゲートウェイと注文処理システム間の重要な依存関係が見落とされています。この見落としにより、移行中に大幅なダウンタイムが発生し、取引が正しく処理されず、収益の損失や顧客の不満が生じます。

克服方法: LogicMonitorのような自動化ツールを活用する アクティブディスカバリー ウェブ サーバー サービス、データベース サービス、およびサーバーと VM で実行されているその他の重要なソフトウェアを自動的に検出します。また、Active Discovery は、リソースに関する膨大な「メタデータ」セットと他のリソースとの論理的な関係 (論理トポロジ) も収集します。収集された情報はすべて、準備プロセスの重要なステップである「インベントリ レポート」の作成に使用されます。このプログラムによるアプローチを使用すると、このプロセスで人為的エラーが発生する可能性が減り、完了に必要な作業時間も短縮されます。 追加のヒント： インフラストラクチャリソースをグループ化してフィルタリングするには、 リソースエクスプローラー 移行に必要なデータをより適切に整理します。

2. 実行フェーズ: 移行期間の管理

移行プロセスが開始されると、チームは多くの場合、特定のメンテナンス期間内に移行プロセスを完了し、その成功を検証しなければならないというプレッシャーに直面します。この期間中に予期しない問題が発生すると、移行が一時停止またはロールバックされ、プロジェクトの遅延につながる可能性があります。移行チームがライブ移行中に計画外のイベントを迅速にトリアージして解決できるようにすることは、計画されたプロジェクト タイムラインを維持するために不可欠です。

例： あなたは金融サービス会社で働いており、顧客データ分析プラットフォームをクラウドに移行しています。移行は、中断を最小限に抑えるために週末のメンテナンス期間にスケジュールされています。しかし、移行の途中で、チームは予期せぬ問題に遭遇しました。すぐには診断できないデータ転送エラーの予期せぬ急増です。チームは、さらなる中断を避けるために移行をロールバックせざるを得なくなり、貴重な時間を無駄にし、プロジェクトを数週間遅らせました。ロールバックにより、予定外の残業コストが発生し、新しい顧客機能のリリースが遅れることになります。

克服方法: すぐに使える アラートしきい値, LMサービスインサイト, LMログ 問題が発生したときに積極的に特定して対処します。これらのツールは、問題を迅速にトリアージするのに役立ち、チームが計画されたプロジェクトのタイムラインを維持できるようにします。

• すぐに使用できるアラートしきい値により、移行中に問題が発生した場合にプロアクティブに通知されます。
• LM Service Insight を使用すると、「OOB」アラートしきい値 (上記) によって生成されたアラートによって影響を受けるビジネス サービスがどれであるかをすぐに把握できます。
• LM Logs のログ異常検出により、アラート状態の根本原因に関する手がかりが提供され、計画された移行メンテナンス期間中に問題に対処する機会が得られます。

3. 移行後: ワークロードのパフォーマンス検証

移行後、ワークロードのパフォーマンスを検証することは複雑で時間のかかる作業です。複数のソースからパフォーマンス メトリックを収集する必要があり、データの不一致によりアプリケーションのパフォーマンスに検出されない悪影響が生じる可能性があります。

例： あなたは、電子医療記録 (EHR) システムをクラウドに移行したばかりの医療提供者に勤務しています。移行は成功したように見えましたが、数週間後、医師や看護師から、特にピーク時にシステムが遅くなるという報告が寄せられ始めました。患者記録の読み込みに時間がかかるようになったため、患者のケアに影響が及び、スタッフの不満も高まっています。調査の結果、チームは、移行後のパフォーマンス検証が不完全だったため、データベース クエリで検出されなかった問題がボトルネックを引き起こしていることに気づきました。
克服方法: LogicMonitor のハイブリッド オブザーバビリティを活用して、ワークロード パフォーマンスの比較専用のダッシュボードを作成し、パフォーマンス検証を効率化します。これにより、パフォーマンスの低下を迅速に特定して解決できるようになります。

4. 移行後: ク​​ラウドコストの最適化

組織がシステムをクラウドに正常に移行した後、クラウド コストの最適化が重要な焦点になります。クラウド コストを管理することは、期待される投資収益率 (ROI) を獲得するために不可欠です。ただし、コストの観点からクラウド環境を最適化することは、非常に複雑です。このプロセスでは、ワークロード メトリックの徹底的な分析と正確な予測が必要であり、クラウド インフラストラクチャがコスト効率に合うように調整されていることを確認する必要があります。

例： あなたは、最近生産管理システムとサプライ チェーン システムをクラウドに移行した製造会社で働いています。この移行により、クラウドのスケーラビリティを活用して業務を効率化し、IT コストを削減できると期待されていました。しかし、数か月後、クラウド費用が当初の見積もりをはるかに超えていることに気付きました。データ ストレージ、IoT センサー データ処理、リアルタイム分析のコストを含むクラウド請求の複雑さにより、支出超過がどこで発生しているかを正確に判断することが困難になっています。さまざまなワークロードがクラウド請求にどのように影響しているかを明確に把握できないため、会社が支出を最適化する能力が妨げられています。その結果、財務上の負担が、新しい機械やプロセスの改善に投資する会社の能力に影響を及ぼし始めます。

克服方法: 組織はLogicMonitorの コスト最適化 この課題に対処するための機能があります。これらのツールは、課金と使用パターンに関する詳細な情報を提供することで、クラウド コストの分析と管理のプロセスを簡素化します。課金分析ビューを使用すると、チームはクラウド費用を分類し、コスト要因と節約の機会を特定できます。さらに、推奨事項ビューでは、インスタンスの適切なサイズ設定やストレージ オプションの調整など、クラウド リソースの使用を最適化するための実用的な提案が提供され、クラウド環境のコスト効率が維持されます。

包み込む

クラウド移行は、競争力を維持したい現代の組織にとって複雑ですが不可欠なプロセスです。準備、実行、移行後の検証、コスト最適化の各フェーズで共通の課題に対処することで、移行が成功する可能性を大幅に高めることができます。LogicMonitor の LM Active Discovery、LM Service Insight、LM Logs、LM Cost Optimization などのツールは、これらの課題を効率的に乗り越える上で非常に役立ちます。