コンピュート管理
コンピュート管理とは
コンピュート管理とは、組織にあるコンピュートリソースを監視し、メンテナンスすることです。コンピュートリソースを多様な環境で利用するニーズが増え続けているため、コンピュート管理はこれまで以上に不可欠なものになっています。
コンピュート管理を利用する理由
デジタルトランスフォーメーションが急速に進み、セキュリティリスクが日々進化する中、組織のデータインフラストラクチャ内で拡張性があり効率的なコンピューターの管理に対する需要が非常に高まっています。問題はあらゆるビジネスで発生しており、複雑なサーバー管理により、ITリソースが使い果たされるだけではなく、イノベーションが妨げられ、ビジネスオペレーションの収益性と持続可能性が影響を受けています。
コンピュート管理はエッジやクラウドで効率を大幅に高め、データを利用可能にして、データマネージャーが最も必要とする簡単なアクセシビリティを実現します。サーバーやデータはさまざまな場所に置かれており、管理ツールや管理構造は、それぞれの場所において機能を実行する必要があります。そのため、現代のマーケット需要に対応しようとする組織にとって、クラウドコンピュートは欠かせないものとなっています。
コンピュート管理は、発生した問題に迅速に対応し、グローバルデータ環境をリアルタイムで維持するために不可欠です。コンピュート管理により、問題解決時の対応時間が短縮され、ダウンタイムが削減されるとともに、管理チームの効率が向上し、データインフラストラクチャの全体的なシームレス機能が強化されます。
コンピュート管理がクラウドに移行している理由
分散環境全体で手動の管理を始めると、作業が複雑になり時間がかかりがちです。エラーも起こりやすく、時間の効率的な使い方ではありません。コンピュートをクラウドに移行すると、全体環境の運用が簡素化され、統一されます。結果として整合性があり、セキュリティが確保あれたクラウドエクスペリエンスが実現されます。現在のデータアーキテクチャーに対して、クラウドネイティブでコスト効率が高く、リアルタイムでアクセス可能であることへの需要が高まっています。
クラウド型コンピュート管理のメリットは、次の3種類の主要カテゴリに分類できます。
クラウド運用のセキュリティ強化
クラウドコンピュート管理を導入すると、エンタープライズ インフラストラクチャにセキュリティとコンプライアンスがもたらされます。ゼロトラストアプローチ (セキュリティ証明書と多要素認証を含む) により、組織はクラウドデータが保護された状態であることという安心感を得ることができます。
コンピュート管理の一元化
柔軟性の向上は、コンピュート管理をクラウドに移行する大きなメリットです。セキュリティを確保したクラウドエクスペリエンスを弾力的にスケーリングできるため、管理操作がさらに統一されることと合わせて、組織にはメリットがもたらされます。
管理の簡素化と自動化
サーバーと更新をクラウドに展開すると、エッジからクラウドまで即座にスケーリングできる機能を通じて、効率性がさらに向上します。組織は、コンプライアンス要件を効果的に規定して満足できるようになり、さらにマネージャーの監督時間が短縮されます。
ITインフラストラクチャでの効率的なコンピュート管理の重要性
効率的なコンピュート管理は、次に示すいくつかの理由で、ITインフラストラクチャにおいて最も重要なものです。
- 費用の最適化: 効率的なコンピュート管理では、コンピュートリソースの効果的な利用が確実になることにより、組織がITインフラストラクチャの費用を最適化できます。コンピュートリソースのオーバープロビジョニングや使用率が低い状態が回避されることにより、不要な支出を最小限に抑えられます。
- パフォーマンスとスケーラビリティ: リソース割り当てをモニターして調整することにより、ITチームは最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保でき、ボトルネックを解消して、使用率がピークの期間でも円滑な運用を確実に行えます。
- リソース割り当てと共有: コンピュートリソースを効果的に管理することにより、IT管理者はリソースの競合問題を回避し、使用率を最適化し、整合性と信頼性に優れたコンピューティング エクスペリエンスを実現できます。
- エネルギー効率: ITインフラストラクチャは膨大なエネルギーを消費します。効率的なコンピュート管理により、電力消費を削減できます。これを可能にするのは、ワークロードの統合、リソース割り当ての最適化、動的な周波数スケーリングやサーバーの統合といった電力管理手法の実装です。
- キャパシティプランニング: 効果的なコンピュート管理を通じて、組織はリソースの拡張、ハードウェアアップグレード、インフラストラクチャへの変更を正確に実行でき、高まる需要に対応して、予期しない容量の上限到達を回避できます。
- フォールトトレランスおよび高可用性: 効率的なコンピュート管理においては、高可用性とフォールトトレランスを保証する冗長性を備えたフェイルオーバーメカニズムが実装されます。複数のサーバー/仮想マシンにまたがってワークロードを分散することにより、組織はハードウェア障害の影響を最小限に抑え、システムの信頼性を高め、ユーザーに中断のないサービスを提供できます。
- セキュリティおよびコンプライアンス: アクセス制御、システムの監視とログ作成、セキュリティ対策をコンピュートレベルで実装することにより、組織は機密データを保護し、未許可アクセスや悪意のある攻撃を防ぐことができます。また、データ保護規制と業界標準のコンプライアンスにも容易に対応します。
コンピュート管理における主要な課題
コンピュート管理には、以下の主要な課題があります。
- リソースのオーバープロビジョニング: 必要以上にコンピュートリソースを割り当ると、無駄が発生し、費用の増加につながります。
- リソースの低使用率: コンピュートリソースの使用効率が低いと、結果として十分なパフォーマンスが得られず、投資の使用効率も下がります。
- リソース競合: リソースが限られているときに複数のワークロードが競合すると、競合問題が発生し、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスに影響を及ぼします。
- スケーラビリティの制約: 増大する需要に合うようにコンピュートリソースを拡張することには課題が伴い、慎重なプランニングとインフラストラクチャの変更が必要になる場合があります。
- リソース割り当ての複雑さ: 複数のアプリケーション、ユーザー、環境にまたがってリソース割り当てを管理することは複雑な作業となり、高度なスケジュール設定と割り当てのメカニズムが必要になります。
- ワークロードの動的な変動: ワークロードが変動すると、変化する需要に効果的に対応するためにリソース割り当てをリアルタイムで適応させる際に課題が発生します。
- キャパシティプランニングおよび将来に対する保証: 将来のコンピューティングニーズを正確に予測し、過剰投資またはアンダープロビジョニングなしでスケーラビリティを保証することには課題が生じがちです。
- セキュリティおよびコンプライアンス: アクセス制御、データ保護、規制のコンプライアンスなどコンピュート管理で確実にコンプライアンスとセキュリティを確保すると、課題が次々と現れます。
- ベンダー/テクノロジーロックイン: 異なるベンダーからのさまざまなハードウェア、ソフトウェアおよびクラウドサービスを管理し、ロックインを回避するためには、慎重なプランニングと統合が必要です。
- スキルセット要件: 効果的なコンピュート管理には、複雑なITインフラストラクチャとテクノロジーを管理する専門技術とスキルを備えたプロフェッショナルな人材が必要です。
- コスト管理: コンピュートリソース、ライセンス、メンテナンスおよびインフラストラクチャ アップグレードに関連する費用の最適化では、継続的な監視と分析が必要です。
これらの課題に対応するには、自動化、監視ツール、キャパシティプランニング、ワークロード最適化、セキュリティ対策、リソース使用とコスト管理に対するプロアクティブアプローチを活用する、確固としたコンピュート管理ストラテジが必要です。
コンピュートリソースプロビジョニング
A. キャパシティプランニングおよびリソース割り当て
B. 仮想マシン (VM) およびコンテナプロビジョニング
C. 自動スケーリングおよび動的リソース割り当て
コンピュートリソース プロビジョニングとは、アプリケーションやワークロードの要件を満たすための、CPU、メモリ、ストレージおよびネットワークなどコンピュートリソースの割り当ておよび管理プロセスを指します。これには次のようなさまざまな活動が含まれます。
• キャパシティプランニングおよびリソース割り当て: ワークロードの需要の分析、将来のリソースニーズの予測、適切なコンピュートリソースの割り当てにより、最適なパフォーマンスと可用性を確保します。
• 仮想マシン (VM)およびコンテナプロビジョニング: 各アプリケーションやワークロードをホストする仮想マシンまたはコンテナを作成し、展開することにより、分離された環境を作成し、リソースの効率的な使用を実現します。
• 自動スケールおよび動的リソース割り当て: ワークロードの需要に基づいてリソース割り当てを動的に調整する、自動化メカニズムを実装します。これには事前定義済みしきい値、ワークロードパターン、またはユーザー定義ポリシーに基づいた、リソースのスケールアップ/ダウンが含まれます。
コンピュートリソースプロビジョニングを効率的に管理することで、組織はリソースの使用率を最適化し、スケーラビリティを向上し、費用を最小限に抑え、変化するワークロードの需要に対応できるため、リソースの効率的な割り当てを確保できます。
コンピュートワークロード管理
A. ジョブスケジュール設定およびワークロード分散
B. リソース予約と優先度判定
C. ロードバランシングおよびワークロード最適化
コンピュートワークロード管理とは、コンピューティングインフラストラクチャ全体に対してワークロードを効率的に管理してバランスをとるときの、プロセスとテクニックを指します。これには、次のようなさまざまなアクティビティが関係しています。
- ジョブスケジュール設定およびワークロード分散: 複数のコンピュートリソースにまたがって実行するタスクやジョブの順序やタイミングを決定します。これには、リソースを最大限利用し、待機時間を最小限に抑え、システムパフォーマンス全体を最適化するための、ワークロードの効率的な分散が含まれます。
- リソース予約および優先度判定: 優先度レベルまたは事前定義済みの基準に基づき、特定のワークロードやアプリケーションに対してコンピュートリソースを事前に確保します。これにより、クリティカルなワークロードや優先度の高いワークロードに、要件を満たすために必要なリソースが必ず割り当てられます。
- ロードバランシングおよびワークロード最適化: リソースのボトルネックを回避し、最適なパフォーマンスを保証するため、利用可能なコンピュートリソースの間でワークロードを均等に分散します。ロードバランシング手法では、リソース使用率の監視およびリソースの動的な割り当てが行われ、ワークロード分散のバランスをとるためにワークロードが移動されます。
コンピュート監視およびパフォーマンス管理
A. コンピュートリソースおよび使用状況の監視
B. パフォーマンス測定基準およびインジケーター
C. パフォーマンスチューニングおよび最適化
コンピュート監視およびパフォーマンス管理では、ITインフラストラクチャでコンピュートリソースを効率的に使用し、最適なパフォーマンスを確実に達成するための活動が行われます。このソリューションには、次の特徴があります。
- コンピュートリソースの使用のトラッキング: CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどコンピュートリソースの消費量と健全性を定期的に監視します。これには、リソースの使用状況の分析、ボトルネックや使用率の低いリソースの検出、全体的なシステムパフォーマンスに関する有益な情報の取得が含まれます。
- パフォーマンス測定基準およびインジケーター: コンピュートリソースパフォーマンスを測定し、改善する領域を特定するためにパフォーマンス測定基準とインジケーターを収集および評価します。応答時間、スループット、CPUおよびメモリ使用量、ネットワークレイテンシなどのメトリックがこれに含まれます。これには応答時間、スループット、CPU使用率、メモリ使用量、ネットワークレイテンシなどのメトリックが含まれます。
- パフォーマンスチューニングおよび最適化: パフォーマンス向上のために、コンピュートリソースの構成と設定を最適化します。これには、パラメーターの微調整、リソース割り当ての調整、ソフトウェア設定の最適化、あるいは効率性と応答性を向上するためのパフォーマンス強化手法の実装が含まれます。
コンピュートの健全性および障害管理
A. システム健全性モニターおよび診断
B. 障害検出およびフォールトトレランス
C. 自動エラーリカバリおよびシステム再起動
コンピュートの健全性および障害管理には、フォールトトレランスおよびシステム信頼性を確保するための、コンピュートシステムの健全性の監視、障害の検出、対応策の実施を目的とする活動が含まれます。次のコンポーネントが含まれます。
- システム健全性モニターおよび診断: コンピュートシステムの健全性とパフォーマンスを継続して監視します。各種診断ツールおよびテクニックは、システム健全性の問題の根本原因を特定し、トラブルシューティングを行うときに役に立ちます。
- 障害検出およびフォールトトレランス: コンピュートシステムの障害を検出し、特定するためのメカニズムを実装します。フォールトトレランスストラテジは、障害が発生したときでも処理を継続できる、つまりフォールバックメカニズムを提供するシステムを設計するために使用されます。これには冗長性、フェイルオーバーメカニズム、クラスタリング、ロードバランシング手法が含まれます。
- 自動エラーリカバリおよびシステム再起動: エラーや障害からリカバリして、システム機能をリストアする自動プロセスを実装します。これには、自動エラー検出、エラー処理およびシステム再起動、サービス再起動、安定な状態へのロールバックなどリカバリメカニズムが含まれます。
コンピュートのライフサイクル管理
A. コンピュートリソースのプロビジョニングおよび廃止
B. 構成管理およびソフトウェア更新
C. リソースの廃棄および処分 (企業側のアクション)
コンピュートライフサイクル管理とは、ITインフラストラクチャ内の製品寿命全体を通じた、コンピュートリソースのエンドツーエンド管理を指します。これには次のようなさまざまな活動が含まれます。
- コンピュートリソースのプロビジョニングおよび廃止: 組織のニーズに基づいて、サーバー、仮想マシンまたはコンテナなどコンピュートリソースの取得および展開のプロセスを管理します。これには、リソース割り当てと展開、最終的には、不要になったリソースの廃止または解体までが含まれます。
- 構成管理およびソフトウェア更新: コンピュートリソースが正しく構成され、その製品寿命の終わりまで確実にメンテナンスされるようにします。これに含まれるのは、構成設定を管理すること、パッチ、更新およびセキュリティ修正を適用すること、さらにはコンピュートリソースで動作するソフトウェアおよびシステムを必ず最新状態にすることです。
- リソース廃棄および処分: 有効な寿命が終了した、または不要になったコンピュートリソースの廃止および廃棄を管理します。これに含まれるのは、セキュリティを確保したリソースの廃止、機密データの削除、ハードウェアの処分、または適切なリサイクルや処分チャンネルへの移行です。
コンピュートライフサイクル管理で目指すのは、コンピュートリソースの使用を最適化し、適切な構成とメンテナンスの実施を保証して、リソースの廃止または廃棄を効果的に管理することです。
HPEとコンピュート管理
HPE GreenLake for Compute Ops Managementでコンピュート管理を簡素化します。企業が直面するセキュリティおよびトランスフォーメーションに関する課題がますます困難になる中で、効率的な管理が不可欠になっています。HPE GreenLake for Compute Ops Managementにより、企業のデジタルトランスフォーメーション、セキュリティリスク対応、運用面での効率向上が促進されます。
データアーキテクチャー内での複雑さを軽減し、最終的には解消することで、トランスフォーメーションが実現します。as a serviceのエクスペリエンスとして提供されるため、企業の組織は、簡素化したプロビジョニング、自動化ライフサイクルタスク、およびエッジからクラウドまで簡素化された運用というメリットを享受できます。これに含まれるのは環境全体を管理するためのツールセットで、プロセスをさらに簡素化し、ITスタッフをよりクリティカルで直感に訴える問題から解放します。
HPEのコンピュートセキュリティでデータアーキテクチャーを保護します。現在および潜在的なセキュリティ脅威をあらゆる角度から捉えます。さらにHPE OneViewと連携して、企業は統合型ITインフラストラクチャ管理ソフトウェアを利用し、ストレージ、コンピュート、およびネットワーキングにわたってライフサイクル管理を簡素化できます。