特集

NTT のグローバルビジネスの取り組み

クラウド

ション
アプリケー

データ分析

コンピューティングモデルの世界をナビゲートする
コンピューティングモデルの世界は変化しており，企業はますます自前のコンピュータを保有することを止め，同時にハイパースケール事業者のクラウドが成長しています．企業は， ４ 種類のコンピューティング
アーキテクチャと複数のクラウド利用サービスを包含する「ハイブリッ
ドコンピューティング環境」を利用しています．本稿では，コンピュー
ティングモデルの世界の変化と，企業が現在利用している ４ 種類のコ
ンピューティングアーキテクチャについて，NTT Ltd.の Group CTO
Officeが最近行った調査の結果を述べます．さらに，お客さまがさまざ
まなコンピューティングモデルを利用する際の意思決定を支援する
NTT Ltd.の取り組み，およびハイブリッドコンピューティング環境を支援するための高付加価値サービスについて紹介します．

変化する市場力学
市場では ICT に関するいくつかの遷移が進

NadeemNTT Ltd.

Ahmad

Group Senior Vice President

４ 種類のコンピューティングモデルが企業のアプリケーション利用の姿を変えている

んでおり，企業がクラウドコンピューティン

市場では新しいコンピューティングアーキ

グモデルを検討し，採用する気運が高まってテクチャが次々と誕生しており，企業はどのいます．データセンタやトラディショナルな

モデル，どのアーキテクチャを使うべきか悩

データセンタインフラストラクチャ（サーバ，

まされています． ４ 種類の異なるコンピューストレージ，データセンタネットワーキング）

ティングモデルとして，物理サーバ，仮想サーにおける新しい潮流は，ハイブリッドコン

バ，コンテナ型コンピューティング，および

ピューティングモデル，または，古典的なベサーバレスコンピューティングがあり，これアメタルのサーバやインフラストラクチャからは同時に進化しています．その結果，企業らなる自社コンピューティングリソース，（自はハイブリッドコンピューティング環境をサ社または他社の）プライベートクラウドプラッ

ポートする必要があり，構成要素が多様なほ

トフォーム，パブリッククラウドプラット

どオペレーションやサービス継続が複雑になフォームを組み合わせて使うか，またはそのり，費用がかさむという悩みをかかえていますべてを使うことです．中でもハイブリッドす（図 1 ）．

コンピューティングモデルが急速に台頭しています．

世界で仮想化されている物理サーバは2019
年には50% 以下でしたが，現在は，コンテ
ナ型アーキテクチャやサーバーレスコンピュー
ティングモデルが増加しています．各モデル

20

2020.10

特集

はそれぞれふさわしい適用分野があるため，ンも多く，最新のクラウドプラットフォーム

企業はこれらすべてのアーキテクチャを検討，の多くはこれらのアーキテクチャから生まれ

計画，投資しなければなりません．どのコンており，成長を続けています．次の変革を起

ピューティングモデルまたはコンピューティ

こすのはコンテナ型アーキテクチャです．大ングアーキテクチャを採用すべきかは，個々半のアプリケーションは，コンテナ型アーキのアプリケーションに依存します．

テクチャの恩恵を十分に受けるには，書き換

アプリケーションの中には仮想マシンアー

えが必要になるでしょう．

キテクチャに対応することができないものも同時に，別のコンピューティングアーキテあるため，今後もベアメタルの専用インフラ

クチャも広がりを見せています．それはサーストラクチャのままで残るでしょう．なぜなバレスコンピューティングです．サーバレス

ら最新のアーキテクチャへ移行するには企業

コンピューティングでは，値をクラウド上ののコアビジネスアプリケーションを書き換え機能に渡し，その機能が実行し，値を送信元る必要がありますが，多くの場合，そこまでに返します．企業がサーバレスコンピュー

投資しても割に合わないからです．一方で仮ティングを採用するには，コンピューティン

想マシンアーキテクチャ上で実行できるよう

グアーキテクチャをさらに調整する必要があにプラットフォームを変更したアプリケーショ

ります．特に，データプラットフォームとデー

企業顧客は
4 種の
アーキテクチャモデルすべてをサポートする
必要がある

アーキテクチャマルチクラウドサービス• 物理サーバ

パブリック

プライベート

laaS

laaS

PaaS

PaaS

SaaS

SaaS

アーキテクチャ• 仮想化• コンテナ化

企業顧客は
これら
クラウド
サービスを
組み合わせて使用する• サーバレス
コンピューティング

図1

ハイブリッドコンピューティング環境

2020.1021

特集

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タアブストラクションの調整が必要であり，Stanley は予測しています（1）．一方，超大規

従来とは全く異なるアプリケーションアーキ

模クラウドサービス事業者の収益が 1 ドル増

テクチャにせざるを得なくなります．すべて

加すると，レガシーの非クラウドインフラスのアプリケーションがサーバレスに向いていトラクチャ技術に頼る事業者は約 3 ドルの収るわけではなく，各アプリケーションにより，益を失っています．他の業界アナリストの最適なコンピューティングモデルやアーキテ

データおよび市場関係者の見解もこうした傾クチャは異なります．結果的に，企業が技術向を裏付けています．明らかに以下の ３ つの進歩の恩恵を受けるには，すべてのモデルや面で市場変化が起きています．

アーキテクチャに投資しなければならないケー・ IT 支出はデジタルトランスフォーメー

スも出てきます．

ションに向かっている．

本稿では，①物理・専用インフラストラク

・ 企業のワークロードがどの環境で処理さチャモデルなどのコンピューティングモデル，れているかの割合をみると，非クラウド② IaaS（Infrastructure as a Ser­vice）

でのワークロードが減少している．

などのクラウド型モデル，③専用サーバ，仮・ ソフトウェアデファインドインフラスト

想マシン（VM），コンテナ型，サーバレスアー
キテクチャなどの各コンピューティングアー

IaaS と PaaS（Platform as a Ser­

キテクチャを区別して紹介します．ハイブvice）のハイパースケール市場のリーダは

リッド化は，コンピューティングモデルでもAmazon，Microsoft，Google の ３ 社です．

コンピューティングアーキテクチャでも起こ①

Amazon のサービスのイノベーショ

るので，多くの企業にとって複雑なサービス

ンと拡大の速度は大きく，その成功要因選択に悩む事態となります．この複雑さを回の一端は，必要ならばカミソリのような避するため，多くの企業は SaaS（Software

薄利で競争してきたことですが，これはas a Service）のアプリケーションを選ぼ

市場が成熟し，競争圧力が増すにつれてうとしています．そうすれば，使用されてい危険なものになります．

るインフラストラクチャの複雑さに悩むこと② Microsoft がほぼ全ビジネス分野でこも，アプリケーションを書き換えることも回

れ ま で 力 を 入 れ て き た の は IaaS と避できます．しかし，それがいつも可能であPaaS で 勝 利 す る こ と と， 同 社 のるわけではなく，複雑なハイブリッドが増加

SaaS， 特 に Office 365 を 活 用 し てしているのが現実です．

Azure の利用と豊富なパートナーエコシ

ワークロード（とお金）はどこに行くのか22

ラクチャが急速に成長している．

ステムを育て，それらの採用と利用を広げることでした．注目すべきは，これらクラウドが担うコンピューティングワーク

３ 者の中で Microsoft は，パートナー

ロードは2018年には21％でしたが，2021年末

エコシステムや大量に存在する企業内シ

ま で に は 44 ％ に 増 加 す る と Morgan

ステムとクラウドを連携させるようなハ2020.10

特集

速くて効率的あるという観点から，ハイパー

もっとも高いことです．

スケールクラウド事業者を利用する動きが増③

イブリッドクラウドを拡大する意欲がGoogle がこの市場に入ったのは比較しています．

的遅く，企業へ大きく投資しており，全クラウドアプリケーションはインスタント

世界での容量が大きく，また，成長著し

スケーリング，最新の DevOps の利用，ツー

いデータ，AI，機械学習分野で強みがあ

ルチェイン，コンテナを活用するように設計

り，この市場で勝利したいという意欲をされており，企業のデータセンタを全く使用持っています．

せず，ワークロードをすべてパブリッククラ

ハイパースケールクラウド事業者は非常にウドで処理するものが多くあります．

大きく成長しましたが，さらに，顧客の要求

企業がこれを利用することは，特定のクラを満たすためにサービスの数，種類，規模をウド事業者に過度に依存してしまう危険もあ増やし続けています．

りますが，ソリューションのスピードと豊富

例えば，Amazon のクラウドサービスでさは非常に魅力的です．多くの PaaS 部品

ある AWS のサービス数は2006年には １ つでは，個々のクラウド事業者独自のものであり，したが，2018年には140以上に増えています．

その事業者のエコシステムやパートナーの部

これは，レガシーアプリケーションについて品とはスムーズに動くように設計されている

伝統的なサーバ利用をやめ，新しい戦略にので，ハイパースケールクラウド事業者 1 社

移っていることを示しています．アプリケーに縛り付けられてしまう危険は高くなります．

ションや規模の動向をみると，クラウドへの移行に対する Amazon（および他のハイパー
スケールクラウド事業者）のサポートは拡大

企業価値を維持するための苦闘：
プログラマビリティの登場し続けています．より大規模な移行や専用のコンピューティングモデル，コンピューティ

構成を従来と同等のプログラマビリティを提ングアーキテクチャ，それに，コネクティビ

供しながらサポートしており，その結果，

ティ，最新のオフィス環境，多様なビジネス

AWS の収益は増加しています．

モデル等の周辺インフラストラクチャの複雑

今日，企業は社内に改善課題を抱える一さが増し，規模が拡大していることを考える

方，外部との競争にさらされています．さらと，これらの複雑な環境を運用・維持し，かに，そのビジネスを妨げたり完全に奪ったり

つ特に技術が急速に変化する中，業界内でのしようとする新規参入者もいます．そのため，企業の存在価値を保ち続けることは大きな挑

ビジネス部門や技術部門のリーダにとって最戦であることはいうまでもありません．

大の関心事はいかにデジタルトランスフォー

この業界は，これらの環境を維持する運用

メーションとイノベーションのスピードを上サービスを実施できる熟練した人材を十分にげるかです．IaaS と PaaS の間の境界はま輩出していません．この問題には 2 つの側面

すます不明瞭になり，どちらかを使うことががあります． 1 つは熟練人材の不足，もう 12020.1023

特集

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つは，人の手ではもはや複雑で動的になったに移行する者が繁栄し，市場で好まれ，成長環境を効果的，効率的に運用することができを加速するであろうことはいうまでもありまなくなったことです．現在，すべての運用モ

せん．一方，迅速に移行しない者はマーケッ

デルは大幅な自動化で支えられています．そトシェアを失い，市場で苦しむことになります．

のためには，これらのインフラストラクチャ

ICT 事業者が顧客に対して技術・サービス

やアーキテクチャプラットフォームが完全にのリーディングカンパニーとなるためには，

プログラマブルでなければなりません．

完全にプログラマブルな API ファースト技術

多くのインフラストラクチャベンダは自社を提供するベンダを選ぶ必要があります．同の製品をプログラマブルにするよう再開発中

時に，ICT 事業者やその顧客にとって非プロです．その際には，既存製品のライフサイク

グラマブルなインフラストラクチャに適した

ル，既存の複数プラットフォームやオペレー

ビジネスモデルはもはや存在しないので，

ティングシステムや製品ファミリー等の扱い，

ICT 事業者は先を見越して，自社製品のうち最新ソフトウェアアーキテクチャの欠如を考非プログラマブルな製品を取り除く必要があ慮しなければなりません．すべてのベンダ製ります．

品を「API（Application Programming
Interface）ファースト」にする要求が高まっています．すなわち，製品は何よりもプログ

広範なアプリケーション分野で企業 SaaS

ラマブルでなければならず，コンソールやコが生まれ，大量に採用され続けています．従マンドラインによる設定は，もし要求された

来，アプリケーションは，企業内にサーバととしても，二次的なものです．

記憶装置を必要としていましたが，今はサー真の「API ファースト」モデルを持つ会社
は，大抵，同じ API を介してコンソールアク
セスも提供するでしょう．一方，「コンソービスとして使用されています．主要分野でのSaaS は以下のとおりです．
①

生 産 性：Office 365，Google G

ルやコマンドラインファースト」から「APISuite，Atlassian Confluence，

ファースト」に切り替えなければならない会

JIRA

社は，複雑な段階を踏まなければなりません．

②

フ ァ イ ル ス ト ア：OneDrive for

よくあるのは，必ずしもすべての設定項目をBusiness，Dropbox，Box，Google

API 経由では行えない，複雑なハイブリッド

Drive

モデルです．これは，古いスキルと新しいス③

コ ラ ボ レ ー シ ョ ン：WebEx，

キルの両方を必要とし，運用モデルが必要と

Z o o m，H i g h F i v e，S l a c k，M S

する自動化をサポートできず，結果として費Teams，Yammer

用がかかり変化へ対応しにくくなります．
現在の市場と主要技術ベンダを考えると，API ファーストと真のプログラマブルモデル

24

SaaS の成熟と拡大は続く

2020.10④

E R P：S A P H a n a & c l o u dvariants，Oracle，Dynamics 365，
Intacct，Intuit，NetSuite特集⑤

人材，給与支払い：Workday，ADP

Amaury Sports Organization（A.S.O.）⑥

サ ー ビ ス・ 販 売・CRM：Ser­とツール・ド・フランスのプロジェクトにつviceNow，Salesforce.com，Siebel

いて聞いたことがある人は多いと思います．

Platform as a Service（PaaS）とサー

ツール・ド・フランスは21日以上の期間，

バレスは，企業顧客がサーバ，記憶装置，ネッ

フランスを自転車で回るレースで，競技者はトワークインフラストラクチャを購入する必毎日200 km ほどを走破します．区間はだん

要性を減らすので，普及していくでしょう．

だん長くなり，このレースのサポートチーム

もちろん，それらの設計，構築，運用のためは，大量の荷物を積んだサポート用車両とイのコンサルティングや専門技術サービスも拡

ンフラストラクチャ車両を使うため，「トラ大します．

ベリングサーカス」と呼ばれています．

現場のハイブリッドコンピューティング
環境
4 種類のコンピューティングアーキテク
チャの概念は単なる理論とか学術的演習では

NTT Ltd. がツール・ド・フランスの運営組織である A.S.O. と最初に手を組んだときには，多くの遠隔地のコースに十分なコネク
ティビティと電力等の供給があるかが大きな懸念でした．

ありません．NTT Ltd. には各種アーキテクその対策として最初に試みたのは「トラベチャのハイブリッドを実装した実践的なユー

リングデータセンター」となる巨大トラック

スケースがあります．ただし，顧客のためのでした．トラックは日夜を問わず毎日数100

意思決定に際して必ずしも技術的に優れてい

km も移動します．トラックはレースのサポーるかどうかのみを優先しているわけではあり

ト用に設計されており，自身のデータ，自転ません．多くの場合，アーキテクチャの組合

車からのデータ，競技者からのデータを集め，せを選択する際に考慮すべき要因は，運用上さまざまに分析し，分析結果とその要約を放の問題，財務規律，リスク許容度です．顧客

送局に提供しました．NTT Ltd. のトラックの要求条件を満たすために私たちが採用した

は放送局のトラックに文字どおり横付けし，マルチアーキテクチャを実践例の 1 つとしてトラック間をケーブルで接続しました．ト

以下に紹介します．

ラックには物理インフラストラクチャと物理

ツール ・ ド ・ フランスでの 4 種類のコンピューティングアーキテクチャの実装
NTT Ltd. の Advanced Technology
Group が着目したのはスポーツを NTT 内のサーバが設置されていました．これらは結果的に正常に機能しましたが，すべてが問題なく機能するように技術スタッフ全員がレースについていく必要があり，苦労が伴うプロジェ
クトでした．

技術インキュベータとして活用することで2016年のレースには Mont Ventoux といす．これは，NTT が顧客と実施している戦う山にあるステージが含まれていました．こ

略 的 イ ノ ベ ー シ ョ ン プ ロ ジ ェ ク ト で す．

の山は大きな嵐があることで知られており，

2020.1025

特集

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実際にステージの最中に 1 日嵐に遭遇しましり，その後，2018年までずっと仮想環境を使た．風が余りにも強かったので，山頂のスキー用してきました．

リゾートに当初予定していたゴールを，山の過去 8 カ月ほど，私たちはまさに基本的な中腹に変更しなければなりませんでした．

アーキテクチャ変更を行ってきました．それ

この変更は運用上特に問題がないと思えるは，これまで述べてきた方向に沿うもので，かもしれませんが，実際には，山頂のスキー

４ 種類のコンピューティングモデルを使用しリゾートにある大駐車場に駐車するはずだっています．

たトラックを，山麓の村に散らばる学校，畑，

図 ₂ にこのソリューションの核となるデー

スーパーマーケットの駐車場に分散駐車する

タ構造を示します．おおまかにいうと，左側

必要がありました．そのため私たちのトラッの多様なソースからデータを受け取り，中央クを放送局のトラックに横付けすることがで部分でデータ処理と分析を行い，右側の各種

きず，互いに2.5 km も離れたところに駐車

消費者にデータを公開します．実時間データすることとなりました．そのため，私たちは分析プラットフォームは ４ つのエリアにグルー

午前 2 時ごろに，物理サーバ上で動いてるもプ分けされます．それは，これらが本質的にのをすべて NTT クラウド上の VM に移行す

異なるプラットフォームとして構築されておることにしました．お陰で，翌日には無事，

り，各エリアには異なるドライバーがあるか

必要機能を提供することができました．レー

らです．

スの残りのステージでもこの VM を利用した

例えば，堅固に管理された API が必要でモデルを使うことに成功しました．その結果，す．しかし，私たちが以前構築した API を詳

お客さまをはじめ誰もが仮想環境を利用してしく調べてみると，誰もが自分で API をつく機能を実現できることに確信を持つようにな

りたいと考えるものですが，自分でつくってデータプラットフォーム
実況中継データストリーム

実時間分析プラットフォーム

短遅延

実況中継TV</>

レースセンターのWebサイト補強された中継データ

参照データ

アプリ

公式結果と
タイムデータ

データストア
参照データ
過去データ
結果データ
予測データ

アプリ

長遅延

可観測性

天気データ

ログ，監視，警報，ダッシュボード

補強データ

図2

2₆

2020.10

データプラットフォーム

VIPスクリーン
モバイル用アプリ

特集

みても，他者がつくった API となんら変わらら，技術面だけでなく，コストモデルについないものになることに気付きました．自分でても意思決定をする必要があるからです．

つくっても特段の恩恵も生まれないばかりか，以前の私たちの進め方は，適切と思われる

コストが増え，複雑性が増し，プラットフォー

技術をまず見つけ，次いで概念実証を行うもムとソリューションの管理が必要になるだけのでした．これだと，望む機能をサポートしです．

ている技術を選ぶことはできましたが，大量

そこで，結局 PaaS サービスを利用するこ

データを扱うことを考慮した価格モデルを使とにしました．サードパーティの API を使用

用していなかったので，結局，大きな経費がすることの利点は，基本的に，実現したい機

かかることになりました．今はハイパースケー

能のインフラストラクチャや API の機能構成

ルクラウド事業者が多くの分野で複数の互いを意識する必要がなくなり，機能・必要な変に重複するオプションを提供していることが更，処理したい構造化データをプラグインす多いので，それらを利用している場合には，るだけで，良いのです．

機能的には今までと同様に効果的で，価格面その結果，この作業に払う注意，作業負荷でずっと好ましい別のオプションに切り替えが大幅に減少しました．さらに，サポートのることができます．ハイパースケールクラウ

必要性も大きく減り，サーバその他を意識すド事業者の特に最高級なソリューションの採る必要もなくなりました．以前は，100万ユー

用を検討している場合には，この点を十分考

ザまでサポートすることができる API を使っ慮すべきです．

ていたため，インフラストラクチャの規模は

これまでは，物理アーキテクチャから仮想

かなり大きくなり，その維持作業も膨大でしアーキテクチャに移行する目的は運用上の課

た．サードパーティの API を使用することに題を解決することでした．その後，財務面のより，これらを回避することができました．

考慮から，ハイパースケールクラウド事業者

この API を使用した前回のレースでは，すべが提供するサーバレスや「as a Service」てが順調に動いたので，保守要員は何もするが必要となりました．お客さまの環境にふさことがありませんでした．結局のところ，こわしいコンピューティングモデルを決める際

れが顧客側，事業者側双方の IT 運用サポーに決め手となるのは，必ずしも技術ではなくト要員すべてが望む結果なのです．

なりました．

ここでのポイントは，自分たちが使いたい

主に SQL サーバであるデータストアがあ

ハイパースケールクラウド事業者の特定のソります（図 2 ）．これは大量のデータを記憶

リューションの特徴をしっかりと理解したこするもので，VM ベースのソリューションをとです．その詳細をみてみると，最良の方法使うことにしました．その理由は，他の選択は概念実証（Proof of Concept）を実施し，肢がなかったからでも，それが最良のソリュー技術を徹底的に検証することです．なぜな

ションであったからでもありません．その理

2020.10

27

特集

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NTT のグローバルビジネスの取り組み

由は，2020年のレースで他の部分のソリュー開が容易なことです．それは，VM，OS，ションを変更しているので，データストアのその他を導入する必要がないためです．コンアーキテクチャまでも変更したくはなかった

テナを導入するだけなので，設置面積もリソーからです．このような点も，組織が注意を払スも少なくて済みます．要件はコードで記述

うべきことです．それは，どこまでリスクをします．例えば，コンテナの大きさ，形，内取るかです．私たちの場合，他の個所でリス容などを簡単にコードで記述できます．すな

クのある技術を採用したので，現実に正常にわちコードを記述するだけでコンテナを展開動いている VM によるデータストアは敢えてできるのです．

変更しないことにしました．PaaS ソリュー

インフラストラクチャのためのコードは，

ションにはいくつか利点があるので，来年はアプリケーションのコードと同じように管理

VM から PaaS に変更するかもしれませんが，でき，アプリケーションと同じように実行で今年は特に変更の必要はないと思っていまきます．実際，コンテナとその他をまとめてす．現在，API にはサーバレス機能を，デー

1 つのパッケージにすることができ， 1 日にタストアには VM と 2 種類のコンピューティ

何回でも導入できます．それは，迅速に変更

ングモデルを使っています．

をテストすることができ，導入・展開時に望図 ２ で残された個所は実時間分析プラット

まれる迅速性を確保できることを意味します．

フォームです．ここが NTT Ltd. がもっとも

上記から実装した 3 つのコンピューティン

そのノウハウを A.S.O. と放送局に提供したグモデルについて，導入経緯と得失を理解す個所です．このプラットフォームでは，自転ることができたと思います．私たちは完全に車からセンサデータを集め，自転車の速度，

物理的なインフラストラクチャから VM，サー

場所情報を補強し，機械学習を適用して少な

バレスコンピューティング，コンテナ型アプ

いデータポイントから50以上のデータポイン

リケーションへと移行してきました．

トをつくり出し，さまざまな利用シーンをサ

3 種類のアーキテクチャを使うことによる

ポートします．このように，前述したサード

複雑化について一言触れます．図 2 の一番下

パーティ API を使用する代わりに，自前のに「可観測性（Observability）」というボッ

データ分析プラットフォームをつくることにクスがあります．このようなハイブリッドアー

合理性がありました．

キテクチャソリューションを使用すると，多しかし，自前で実時間分析プラットフォー

くの複雑性の問題が生じます．問題は，パズムをつくるのは複雑です．それに，私たちはルの中の １ ピースを変更すると，別の個所の今後もソリューションを変更し，迅速に進化

ピースがおかしくなり，誤動作が起こることさせられるようにしたいと思っていました．

です．全体が複雑になりすぎて，システムがそのため，コンテナ化を採用しました．このどのように故障するか全貌を理解することはソリューションはさまざまな Docker コンテ

できなくなります．対策として適宜アラート

ナを使って構築します．その利点は導入・展を配置する案が考えられますが，故障個所が2020.10

特集

丁度アラートを配置した個所であることは滅多にありません．そのため，私たちが採用した解決案はソリューション全体に対する可観

まとめと今後に向けて（高付加価値サービスの必要性）

測性プラットフォームを設けることでした．

物理コンピューティングと異なり，仮想お

このプラットフォームは全レイヤの出力を監よびコンテナ型コンピューティングでは，ア

視し，各レイヤの全機能を可視化します．こプリケーションがコンピューティングインフ

れにより，出力を監視し，可視化情報を見てラストラクチャと切り離されているので，ア

どの機能が正常に動作しているか，していな

プリケーションの移行が容易です．これらのいかを把握することができます．私たちのソモデルが有利なユースケースは明らかになっリューションでの重要な問題は複雑性でしたてきており，その採用は増加しています．現ので，それを解決するのが可観測性プラット

在では，アプリケーション移行の自由度が増フォームです．

し，費用削減が計れるサーバレスコンピュー

ここまでの記述で明らかなように，私たちティングが有望です．それはアプリケーショが提供したツール・ド・フランスのプラット

ンをサーバで実行する必要がなく，代わりに，

フォームは，今後各種コンピューティングアー

クラウド事業者のプラットフォームがその機

キテクチャを組み合わせたハイブリッドコン

能を実行し，出力を返し，その後すぐに関連

ピューティングを実装する際に参考にできるするリソースを解放するからです．

好例であり，さまざまな考慮点を示唆してく

物理サーバ，仮想サーバ，コンテナ型，おれています．まず伝統的な物理インフラスト

よびサーバレスコンピューティングという 4

ラクチャから始めました．次に，運用上の問

種類のコンピューティングモデルが同時に進題を解決するために VM へ移行しました．次化しています．そのため，組織は以下のように，財務面の利点を考慮し，サーバレスコン

な大きな疑問に直面しています．

ピューティングを採用し，さらに，運用性，移植性，効率を考慮してコンテナ型アーキテ
クチャへと移行しました．
ここで学べることは，必ずしも最良の技術

・ アプリケーションにはどのモデルを使うべきか．
・ どの作業をクラウドへ移すべきか．
・ 社内には何を残すべきか．

が良いわけではなく，技術そのものだけでな・ アプリケーションを VM で実行できるよく，ビジネス面を考慮してもっともふさわし

うにプラットフォームを変更することがい技術を選ぶべきであるということです．上できるか．

記の例では，運用性，財務，セキュリティ，リスク許容性を考慮しました．

・ 他のアプリケーションをコンテナまたは
サーバレス用に書き換えることができるか．
・ もっとも重要なことは，これらの変更を完了し，新モデルの恩恵を受けられるよ

2020.1029

特集

NTT のグローバルビジネスの取り組み

うになるまでにどのくらいの期間がかか

フォーメーションを支援するための複数

るのか．

のサービスを包含しています．お客さま

どのコンピューティングアーキテクチャをが望んでいることが，老朽化したインフ採用するかは，各アプリケーションの将来に

ラストラクチャの解消，複雑性の管理，直接影響します．実際，各アプリケーション

インフラストラクチャのセキュリティのの将来を決定付けることもあり得ます．

向上，マルチクラウド環境への移行，ユー

本稿では，4 種類のコンピューティングアー

ザ・エクスペリエンスの改善のいずれに

キテクチャを選択するにあたっての意思決定

しろ，お客さまのコストを最適化しつつ，

要因，考慮点について考察しました．考慮し現在の運用状態の評価，インフラストラ

た要因は，運用性，財務面，移植性，効率，

クチャの変更または性能の向上を支援しリスク許容度があります．ハイブリッドおよます．​

びハイパースケールクラウド事業者の利用がクラウドコンサルティングサービス：

急速に増加している中で，NTT Ltd. を含め

このサービスでは，顧客のインフラスト

ICT サービス事業者は，その市場開拓およびラクチャとアプリケーションの現状を解パートナー戦略を新しいモデルに適合させよ

析してハイブリッドへの移行を評価し，うとしています．ハイパースケールクラウド

ハイブリッドクラウド上のマネージドサー

事業者が提供するサービスは非常に多岐にわ

ビスへのロードマップを作成します．もたるため，複数クラウドの利用状態を最新にう 1 つ含まれているサービスはクラウド

保つことは複雑であり，企業顧客は大きな投移行サービスです．これはクラウド移行

資をする必要があります．この点に関して，に適しているか見極めるためのワーク

ICT サービス事業者は，お客さまに対し真のロードの監査から始まり，最適な場所へ

価値と指針を提供することができます．

の移行の計画，次いで，日々の運用やビ

もう 1 つ明らかなことは，ICT 事業者は，

ジネスを中断させることなく所要の作業

企業顧客の将来戦略に指針を与え，支援する負荷をクラウドに移行するまでをカバーために，高付加価値サービスの提供を強化すするエンド・ツー・エンドのサービスです．

る必要があることです．現在 NTT Ltd. が40

30

②

③

マネージド・ハイブリッド・インフラ

以上の高付加価値サービスの構築，販売に力

ストラクチャー・サービス：このサービを入れているのはそのためです．この分野にスは，運用の迅速性を改善し，リスクを関連する NTT Ltd. のサービスは以下のとお低減し，クラウドおよび技術インフラス

りです．

トラクチャへの投資を最適化するために，①

インフラストラクチャコンサルティン

社内，クラウド，ハイブリッド IT イン

グサービス：このサービスは顧客がトラフラストラクチャを総合的に管理，監視ンスフォーメーションのどの段階にいる

し ま す．NTT Ltd. は 顧 客 の マ ル チ プ

場合でも，それを最適化し，トランス

ラットフォームや複数個所に点在する2020.10

特集

IT インフラストラクチャの日々の運用

ンスフォーメーション，仕事場，データセンを管理するために必要な，高度に訓練さ

タ，ネットワーキング，セキュリティに関し

れ，ベンダにより認定されたスタッフ，てお客さまを支援するいくつかの高付加価値

プロセス，ツールを有しています．これサービスを提供しています．

らの資源を用いて，お客さまの IT イン

企業顧客は 4 種類のアーキテクチャモデル

フラストラクチャの復元力と性能を確保を維持する必要があり，同時にパブリックク

します．その結果，ビジネス目標達成にラウドとプライベートクラウドを組み合わせ

専念することができます．

て使用するので，コンピューティング世界のマネージド・アプリケーション・サー

変革はまさに迫っています．これらの組合せ

ビス：このサービスは，顧客の社内，クが多様になればなるほど，その運用とサービ

ラウド，ハイブリッド IT 運用環境にあス継続は複雑で費用がかかるものになりま

る ERP および CRM アプリケーション

す．NTT Ltd. は，これらの高付加価値サーの実装と管理を支援するものであり，一ビスを通して，企業顧客がハイブリッド環境

貫性のあるガバナンス，セキュリティ，の利用に乗り出そうとするときに，その意思

管理プラクティスが得られるように支援決定と検討項目の考察を支援することができ

します．

ます．

④

⑤

ハイブリッドおよびマルチクラウド・サービス：このサービスは，各ワークロー■参考文献（1） https://www.morganstanley.com/ideas/it-hardware-2018

ドに対して最良のプラットフォームを使用することを可能にし，またハイブリッ
ド IT 環境の管理の難しさを軽減します．
お客さまのシステムが複数の環境に散らばっている場合， 1 つのインタフェース
からすべてを管理する手段を必要とします．弊社の「Solution Insight」クラ
ウド管理プラットフォームの可視化機能
により，顧客システムのすべてがどのよ
うに相互動作しているかを把握できます．これにより，どのアプリケーション
をクラウドに移すべきか，どのアプリケー

Nadeem Ahmad

ションを既存環境にとどめるべきかを判断することができます．
上記は NTT Ltd. が提供するサービスのす
べてではなく，他にも，顧客のデジタルトラ◆問い合わせ先NTT Ltd.
E-mailnadeem.ahmad

global.ntt

2020.1031