お客様サービスとサプライチェーンでの自動化の利点と応用が広く認識されている一方、自動化はバックエンドインフラストラクチャー、特にクラウドコンピューティングとデータストレージの分野で重要な役割を果たしています。
クラウドコンピューティングの自動化はなぜ重要か
クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業内でのサービス提供、自動構成、スケーリング調整、および監視などのプロセスを自動化することは非常に重要です。これにより、人力労力を最小限に抑え、精度を向上し、エラーを修正することができます。
これには、コンテンツタグ付け、クラスタリング、負荷分散、パフォーマンス管理、およびセキュリティ対策の最適化などが含まれます。セキュリティ対策の自動化と障害の最小化は、可用性を向上させるために不可欠です。
自動化と調整は、組織が管理基準と規制を遵守するのをサポートします。現在のビジネス環境は変動的で不安定なため、クラウドコンピューティングの使用を効果的に調整することは非常に重要であり、自動化はこれを容易にします。
クラウド上の自動化は、特にパンデミック中の作業量が増加している開発者にとって救いの手です。これにより、DevOpsやCI/CD（継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー/デプロイメント）などの一般的なソフトウェア開発手法で、迅速なデプロイメント、スケーリング、およびテストが可能になります。
クラウド自動化市場の規模
Verified Market Researchの予測によると、2021年にこの市場の価値は約53兆ドルに達し、2030年には414兆ドルを超える見通しで、この期間の年間成長率は26％以上になると予想されています。
クラウド自動化の重要性と規模は、2022年にBroadcomがVMwareを買収し、Amazonが100億ドルのクラウド契約を締結するなどの注目すべき出来事を通じて証明されました。
会話型AI（Conversational AI）の普及は、クラウドベースの自動化に大きく依存しており、機械学習オペレーション（ML Ops）としても知られる、クラウド上の計算とストレージの柔軟性と能力が、会話型AIタスクのサイクルをより迅速かつ容易にする重要な要因であることをDeloitteの調査が強調しています。
クラウド自動化は、銀行やInsurTechスタートアップ企業、シンガポール、マレーシア、ベトナム、フィリピンなどのアジア地域の企業におけるデジタル変革のアイデアを推進しました。これは、パンデミックと2022年の状況の中で行われました。
EYの報告書によると、組織内部からのPaaS（Platform as a Service）ソリューションの次の波を推進するのは自動化であり、クラウド自動化やサーバーレスコンピューティングなどのPaaSサービスの普及は、遠隔作業のトレンドによって促進されると予想されています。これらのPaaSサービスの普及は、インドにおける自動化と生産性向上ツールの開発に依存しています。
クラウドコンピューティング分野での自動化の適用にはどのような課題がありますか
クラウド自動化のための多くのツールやプラットフォームが存在していますが、多くの組織にとってスキルの不足は依然として課題です。
ガートナーの報告書によると、2025年までに、ほぼ半数の組織がハイブリッドおよびマルチクラウドインフラプロジェクトでスキルに関する問題に直面することになるとされています。
ツールや技術への投資が行われているにもかかわらず、開発者、アーキテクト、およびソリューションビルダーなどの対応するリソースが不足していることがあります。これは、スキルと人材の不足につながっています。
IAC（Infrastructure as Code）を使用した自動化と展開の他に、適切なネットワークセキュリティ原則の実施も重要です。
McKinseyは、Security as Code（SaC）の重要性を論じる記事で、それが適切なアーキテクチャと自動化能力に基づいていると評価しています。これは、プライバシー権限、規制遵守、および管理の基準がますます厳格化しているため、より重要になっています。
クラウドおよびデータ保存における自動化：影響とトレンド
IDCのレポートによると、2020年には、世界中で生成および複製されたデータの量が64ゼッタバイトを超えました。予測によれば、このデータ量は2020年から2025年までの年間成長率（CAGR）が23％で、これまでのオンラインストレージサービスから生成されたデータ量の2倍以上になると予想されています。
これに対して、世界のデータ保存容量は2020年にはわずか6.7ゼッタバイトに達し、データの生成および複製速度よりも遅い増加が予想されています。
この予測からわかるように、CIOや企業のリーダーは、データ保存に必要なリソースが増加し続けることが、データ分析や災害復旧能力、新製品やサービスの立ち上げ、従業員や顧客、サプライチェーンの監視、および企業の評判を評価するための必要な情報を提供するためにますます必要とされることを理解する必要があります。
さらに、クラウドコンピューティング技術は、データの保存と利用においてますます重要な役割を果たしており、これにはエッジコンピューティング、ソーシャルメディア、およびIoTデバイスも含まれています。
さまざまなソースからのデータの急速な増加、データセンター、クラウド、アプリケーション、オンプレミスインフラストラクチャ、IoT、エッジコンピューティング、ソーシャルメディアなど、効果的にメモリを管理、監視、および利用するために組織が取り組む必要があります。
自動化は、構造化および非構造化データ、および保存に関連する退屈な手作業タスクを削減し、保存容量の提供と割り当てを最適化し、費用を削減するのに役立ちます。
自動化をストレージデバイスに展開することで、高速かつ効率的なストレージが確保され、データの保存に関する包括的な視点が提供され、表示、制御、総合的な情報提供が可能になり、費用が削減されます。
クラウド自動化と同様に、データ保存の自動化と調整は、プロセス、タスク、およびリソースの効率を確保し、速度、パフォーマンス、使用率、および費用をバランスさせます。
これには、容量の提供、容量の管理、ワークフローのプロセス、データの移動、アクセスニーズに基づくリソースの最適化、データ保護ポリシーの実行、および災害復旧が含まれます。
自動化は、関連する容量および帯域幅の予測、構成管理、およびソフトウェアの自動更新およびアップグレードも支援し、企業に多くの利点をもたらします。
