「脱オンプレミス」するほどコストが減らない“予想外の理由”とは：ハイブリッドクラウドストレージの何が駄目？【後編】

オンプレミスとクラウドサービスの“いいとこ取り”をしてクラウドストレージを利用する企業の中には、ある理由からクラウドストレージの利用を継続できなくなる企業がある。何が問題となっているのか。

[Cliff Saran，TechTarget]

　クラウドサービスの利用が広がる中でも、オンプレミスにデータやシステムを残す需要が根強くあることから、台頭してきたのが「ハイブリッドクラウドストレージ」のようなオンプレミスとクラウドサービスの混合型となる利用形態だ。オンプレミスとクラウドサービスを両方とも生かす便利な方法ではあるが、この利用形態がどのような場合でも最適なわけではない。幾つかの問題に直面して、クラウドストレージの利用をやめたり、より厳密なコストコントロールの必要に迫られたりする企業がある。

「脱オンプレミス」に失敗する企業の言い分

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　監査法人のKPMGでクラウドトランスフォーメーション担当のリーダーを務めるエイドリアン・ブラッドリー氏によれば、クラウドストレージの利用に失敗する企業の特徴は幾つかある。以下の通りだ。

• ビジネスの計画が十分にできていない段階でクラウドストレージの利用を開始する
• クラウドストレージを利用開始する段階で、リソースの消費量を見積もれていない

　クラウドストレージを使う企業にとって明らかに重要なことは、利用料金が高くなり過ぎないように、厳密に利用状況を管理することだ。「コストが理由でクラウドストレージの利用をやめて、リソース専有型のインフラに移行した企業は珍しくない」とブラッドリー氏は語る。そうした企業は、クラウドストレージから十分な価値を引き出すことができず、コストやリソースの最適化に苦労したのだ。

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　ハイブリッドクラウドストレージではシステムの構成が複雑になり、それが“見積もりにくさ”につながることがある。そうした事態に陥らないためには、“シンプルさ”の追求が一つの手段になる。ただしIT専門家のジュネード・アリ氏が「シンプルさの追求は人間の本質とは異なる」と指摘する通り、要件を満たすシステムを継続的に構築しながらも、将来にわたってシンプルさを保ち続けるのは容易なことではない。

　「IT部門の役割とは究極のところ、適切なコストでサービスを提供し、それによってビジネスにプラスの影響を与えることだ」とブラッドリー氏は語る。端的に言えば、IT部門には当初計画したコストで必要なサービスを提供し続けることが求められる。ハイブリッドクラウドストレージの利用についてこの点を考慮すると、クラウドストレージにどれだけのコストを投じて、どういった価値を得るのかを考えなければならない。

　企業はストレージを選定する際、ビジネスの要件を満たすことの他には、コストを重視し、可能な限り低コストの製品やサービスを探す傾向にある。低コストを追求する選択肢として上がるのがクラウドストレージだが、ブラッドリー氏は「クラウドストレージは必ずしもコスト面で“論理的な選択”にはならない」と警鐘を鳴らす。特に注意すべきは以下の2点だという。

• クラウドサービスではエグレス料金（クラウドストレージからデータを転送する際の料金）が発生する
• 運用コストを削るためにオンプレミスストレージを減らすほど、結果的にコスト増加につながることがある

　オンプレミスにおけるストレージの運用やメンテナンスのコストを削減するために、できる限りクラウドストレージに移行することは一見すると理にかなっている。ただしブラッドリー氏は「クラウドストレージへの移動度合いが高まるほど発生するコストが読み切れなくなり、当初の予算を超過する恐れがある」と語る。

クラウドコスト削減の方法

　小売業者Ocado Groupの関連会社Ocado TechnologyのCTO（最高技術責任者）であるジェームズ・ドンキン氏は、エンドポイント（端末）の近くでデータを処理して必要なデータだけをクラウドストレージに転送する「エッジ処理」によって、オンプレミスに保存するデータ量を減らせると考えている。全てのデータをクラウドストレージに送信するのはその分のコストが掛かるし、オンプレミスストレージに保存してもほとんどアクセスしないのであれば、そのインフラは無駄になる。

　ドンキン氏は一例として「保存する動画の量を減らすための仕組みが必要だ」と語る。ロボットの動画データを取得する場合、ロボットの動きを全て把握する必要はない。例えば異常を検知するのであれば通常とは異なる動きのみを確認できるようにすればよい。要は、何が有用なのかを見極めることが重要だ。

　エッジ処理によって必要なデータを見極めることで、オンプレミスストレージで保管するデータ量を減らすと同時に、クラウドストレージに転送するデータ量を減らすことができる。その運用に役立つのは、例えば機械学習によって削除するデータと有用なデータを見極められるようにすることだ。

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