クラウド投資のビジネス成果とデータ運用コスト管理の関連性
せっかく導入したクラウド環境から期待したビジネス成果、すなわちROI（投資対効果）が得られないリスクは、組織全体の適切なITコスト管理、特にデータ運用コストの管理ができていないことに起因する可能性があります。クラウド環境におけるコストは、単にサーバー費用だけでなく、データの転送、ストレージの種類、データ処理量、データアクセス頻度など、データ関連の様々な要因によって変動します。したがって、組織全体でデータに基づいたコスト管理の体制を構築し、データ運用コストを継続的に把握・最適化することが、クラウド投資の成功に不可欠となります。
AWSを初めて利用したり、導入を開始したばかりの段階では、「現状のAWS利用料が、データ活用のビジネス価値に対して妥当なのか」、「無駄遣いしているデータ処理リソースやデータストレージはないのか」といった現状を正確なデータに基づいて把握することが難しいケースが多く見られます。これは、クラウドの複雑な料金体系に加え、初期段階での利用状況データやコストデータの収集、そしてそれらを分析するための体制が十分に整っていないことに起因します。その結果、「想定していた予算よりも大きく利用料が増加してしまった」という状況に陥ることも少なくありません。これは、事前のデータ利用予測の甘さや、リアルタイムなコストデータおよび利用状況データのモニタリングができていないことに起因します。コスト増加の原因を特定し、対策を講じるためには、詳細な料金内訳データとサービス利用データを収集・分析することが不可欠となります。
コスト可視化・削減のためのデータ分析テクニック
全体的なAWS利用コストを正確に把握・評価するためには、請求合計額だけを確認するのではなく、サービスの利用割合データや特定のデータサービス（例：S3、EC2、RDS）の利用量、あるいは特定のタグ（例：部門名、プロジェクト名）に関連付けられたコストなど、具体的な内訳を詳細にデータ分析することが重要です。これにより、どのデータワークロードやどの部門がコストを多く消費しているかをデータから特定できます。クラウド提供ベンダーが提供するレポートだけでなく、異なる観点から自組織のデータ利用パターンとコストの妥当性をデータに基づいて検証すること（外部の専門家によるセカンドオピニオンなど）は、より客観的な視点からコスト最適化の機会を発見する上で価値があります。
利用コスト最適化の前提となるのは、AWSの複雑な課金体系をデータコンサルタントの視点から正しく理解し、AWS利用料の現状把握・分析をデータに基づいて行う方法を習得することです。AWS Cost ExplorerやAWS Budgetsといったコスト管理ツールが提供するデータ活用機能（利用状況データのエクスポート、グラフ表示、予測機能など）を効果的に活用することで、コストデータを詳細に分析し、最適化のボトルネックを特定できます。
コスト削減の方法としては、リザーブドインスタンスやSavings Plansといった割引オプションの活用が有効ですが、その効果を最大化するためには、組織のデータ利用計画や将来のデータ処理需要をデータに基づいて予測することが重要です。例えば、定常的に利用するデータストレージ量やデータ処理リソースを正確に予測することで、適切な割引オプションを選択し、コストを最適化できます。また、コスト管理まで手が回らない組織に向けては、AWS利用料のデータ分析、無駄なデータリソース（アイドル状態のVM、使用されていないストレージなど）の特定、割引オプションの適用推奨といったコスト管理支援サービスが提供されています。これは、外部のデータコンサルタントや専門サービスが、組織内のデータ分析リソースや専門知識を補完し、コスト最適化を代行する役割を果たします。
クラウドサービスの導入背景：業務効率化とデータ連携
近年、リモートワークやハイブリッドワークの普及、そしてDX（デジタル変革）の進展に伴い、より効率的なコラボレーションとデータ共有が求められることから、Microsoft 365やBoxといったクラウドツールの導入が加速しています。これらのサービスは、タスク管理、チャット、ファイル共有といった業務プロセスを統合し、データの連携と一元化を可能にすることで、従業員の業務効率化や生産性向上をデータフローの観点から支援しています。特に、これらのサービスが扱うビジネス文書、コミュニケーションデータ、プロジェクトデータといったビジネスデータは、組織の重要な資産となり、その効率的な管理と活用が求められています。
クラウドサービスのセキュリティ脅威とデータ保護
しかし、クラウドサービスを導入する際には、オンプレミス環境とは異なる特有のセキュリティ脅威に注意しなければなりません。これは、クラウドに移行し一元管理されるようになったデータ資産に対する不正アクセス、データ漏洩、あるいはコンプライアンス違反といったデータ保護に関するリスクを指します。これらのリスクに対処するためには、クラウドプロバイダーが提供するセキュリティ機能（アクセス制御、暗号化、監査ログなど）を適切に設定・運用するとともに、組織自身のデータセキュリティポリシーをクラウド環境に合わせて見直し、適用することが不可欠です。データコンサルタントは、これらのデータ保護に関するリスク評価と対策策定において重要な役割を果たします。
クラウド固有のセキュリティ脅威とデータリスクへの対応
オンプレミス環境とは異なる「クラウド固有のセキュリティ脅威」への対策は、データコンサルタントの視点から見て、企業の重要なデータ資産を保護するために必要不可欠です。例えば、クラウド環境での誤設定や不適切なアクセス権限の付与は、意図しない機密データの外部漏洩に直結する極めて高いリスクを伴います。また、ID/パスワードなどのユーザーアカウントの認証情報が窃盗されると、攻撃者が正規のユーザーとしてシステムにアクセスし、データアクセス権限を悪用して機密情報を不正に入手したり、データを改ざんしたりするリスクが発生します。こうしたセキュリティインシデントは後を絶たず、多くの場合、データ侵害という形で顕在化します。
多くのクラウドサービスでは、サービスのデータ利用状況の正確な把握、およびシステム動作ログやデータアクセスログの適切な収集・分析が、オンプレミス環境と比べて複雑になる場合があります。これは、異なるサービスや機能が異なるログフォーマットでデータを出力したり、ログ収集設定がサービスごとに異なったりすることに起因します。さらに、クラウド経由のデータアクセスについては、「多要素認証（MFA）」の実装や、最小限のアクセス権限（最小権限の原則）に基づいた厳重なデータアクセス管理が、データ資産を不正アクセスから保護するための基本的なセキュリティ対策として強く推奨されます。
オンプレミス時代の運用方法（例：ネットワーク境界防御に重点を置き、データアクセスログの監視が限定的であるなど）をそのままクラウド環境に適用すると、分散されたデータ資産や多様なデータアクセス経路に対応できず、データセキュリティインシデントが発生する可能性が高くなってしまいます。企業や組織の運用担当者は、よりクラウド環境におけるデータセキュリティ対策の特性を理解し、データ保護の観点からセキュリティ設定や運用プロセスを再検討する必要があります。
マルチクラウドにおけるデータセキュリティ向上と運用効率化
今後、クラウド技術の進化によって、企業システムがオンプレミスからクラウドに移行し、複数のクラウドサービスやオンプレミス環境を組み合わせたマルチクラウド／ハイブリッドクラウド環境を運用することが主流になってきます。データコンサルタントの視点から見ると、このような環境では、異なるクラウド間、オンプレミス環境、さらにはMicrosoft 365やBoxといったSaaSに分散したデータ資産に対する一貫したデータセキュリティ運用をどのように進めていくかが重要な課題となります。複雑化する環境下でのデータアクセス管理の一元化、データの暗号化の徹底、そしてデータ監査証跡の収集・分析といったセキュリティ運用を効率的に行うための戦略が必要です。
複雑化するマルチクラウド環境のセキュリティ運用に悩む情報システム部門やシステム／セキュリティ運用部門は少なくありません。実際にM365やBoxなどのコラボレーションツールを活用するユーザー企業で起こったトラブル事例を見ると、意外と知られていない原因の多くが、データ管理やアクセス制御の設定ミス、あるいはログデータや監査ログの監視不足に関連しています。これらの事例を分析し、原因と今すぐできる対策を理解することは、同様のリスクを回避する上で非常に役立ちます。
クラウドのセキュリティ対策ソリューションの中には、データ運用上の落とし穴にはまらないための具体的な機能を提供するものがあります。これらのソリューションは、データアクセスログの自動収集・分析、異常なデータアクセスの検知、多要素認証の一元管理、データセキュリティポリシーの適用自動化といった、データ関連のセキュリティ機能を強化します。これらの機能が、複雑な環境におけるデータセキュリティ運用を効率化し、リスクを低減する上でどのように役立つかをデモなどを通じて確認することは、ツール選定において有益です。
AWS利用拡大に伴うセキュリティリスクへの懸念とデータ保護の必要性
企業や組織が新規ITプロジェクトやシステム導入において、クラウドベースのソリューションを優先する「クラウド・ファースト」戦略は、もはや当たり前のものとなりました。特に多くの企業が採用しているAWSは、提供する様々なサービス・機能群が、基幹システムや情報系システムなど幅広いアプリケーションやデータ資産の基盤として活用されています。
一方で、高度化・多様化するサイバー攻撃といったセキュリティリスクも高まる中で、AWS利用に関するデータセキュリティへの不安も増しています。AWSの利用を開始したばかりであったり、日々の運用業務が多忙であったりすることで、データセキュリティ対策（例：データアクセスログの継続的な監視、セキュリティ設定の定期的な見直し）まで十分に手が回らない現場があるのが現状です。しかし、データ侵害リスクは事業継続にも影響を与えかねない重大なリスクであり、もはや見て見ぬ振りはできません。こうしたデータセキュリティに関する課題や不安は、データコンサルタントや専門家と連携し、早急に解消するための対策を講じる必要があります。リスクを評価し、データ保護のための優先順位付けを行うことが、データ駆動型ビジネスを安全に進める上で不可欠となります。
SaaS利用によるデータ移行加速とデータへの柔軟なアクセス
SaaSアプリケーションの利用拡大は、企業のデータ資産をクラウド環境へ移行させる動きを加速させています。これにより、組織は場所や時間にとらわれず、データへの柔軟なアクセスと活用が可能になり、データ駆動型の意思決定やリモートワークを含む効率的な業務プロセスを支援しています。業務に必要な情報がクラウド上で一元管理されることで、データ連携も容易になり、組織全体の生産性向上に寄与します。
高まる重要データ損失リスクとその要因
しかしながら、SaaSアプリケーションの利用が拡大し、より多くの重要データがクラウド上で管理されるようになる中で、データ損失リスクも同時に増加しています。クラウドでのデータ一元管理は利便性が高い一方で、データ保護の観点からはいくつかの特有のリスクが存在し、完全に安全とは言えません。クラウド上のデータは、SaaSベンダーのインフラストラクチャによって物理的に保護されていても、それだけでは不十分です。
リスク要因としては、ユーザーのヒューマンエラーや誤操作（誤ったデータの削除や改変）、内部不正（従業員によるデータの不正持ち出しや意図的なデータ破壊）、増加するサイバー攻撃（ランサムウェアによるデータの暗号化、不正アクセスによるデータの削除など）が挙げられます。これらのリスクは、従来のオンプレミス環境でも存在しましたが、クラウド環境においては、データへのアクセス経路が多様化し、管理責任の境界が曖昧になることで、リスクが顕在化しやすくなる側面があります。さらに、SaaSベンダー側のインフラ障害やサービス停止によるデータへのアクセス不能やデータ損失のリスクも考慮する必要があります。
多くのSaaSベンダーの利用規約では、サービスの可用性に関する責任は負うものの、利用者側の過失や外部からの攻撃に起因するデータ損失に対する直接的な責任を限定していることが一般的です。したがって、データ保護の最終的な責任が利用者側にあることが明確にされています。こうしたリスクを回避し、組織のデータ資産の可用性と回復性を確保するためには、利用者自身が、これらのリスクシナリオを想定した適切なデータバックアップ戦略を講じる必要があります。特に近年、営業データ、重要な契約書、顧客サポートデータといった機密情報や個人情報を含む重要データがSaaSで管理されるケースが増えているため、これらのデータの損失が事業継続性、コンプライアンス、顧客信頼に与える影響は計り知れません。内部および外部のデータ関連リスクに備えたデータ保護対策は一層重要になっています。
SaaS時代のバックアップ戦略：ランサムウェア攻撃や誤操作への備え
SaaS時代のバックアップ戦略は、従来のインフラバックアップとは異なり、ランサムウェア攻撃によるデータの暗号化や、ユーザーの誤操作によるデータの削除・改変といったSaaS環境に特有の具体的なリスクシナリオに備える必要があります。
SaaSバックアップソリューションは、SaaS環境での重要データ損失リスクを低減するための有効な手段であり、データ保護のベストプラクティスを実装しています。このようなソリューションは、Microsoft 365やGoogle Workspaceをはじめとする企業が利用するSaaSデータを、安全かつポリシーに基づいた期間でバックアップし、必要に応じて迅速な復旧を可能にする信頼性の高い機能を提供します。
具体的には、これらのソリューションは、マルウェア感染などが影響していない、クリーンな状態のデータスナップショットを定期的に取得・保有する機能を提供します。これにより、ランサムウェア感染後でも感染前のクリーンな状態のデータを復旧できます。また、過去の特定の時点のデータ状態に復旧できる「ポイントインタイムリカバリ」のような、きめ細かな復旧機能を備えていることが重要です（データバージョニング機能もこれに含まれます）。これらの機能により、万が一SaaS側のシステム障害によるデータへのアクセス不能やデータ損失が発生した場合でも、事業継続性を維持し、重要なデータ資産を保護することが可能になります。
Microsoft 365、Google Workspace、Slack、HubSpot、Salesforce、BoxなどのSaaSサービスを利用しており、データ損失に対して不安を感じているシステム担当者や、データ保護責任者、またSaaS側の障害による事業継続性の確保を検討している組織に、このようなSaaSバックアップソリューションの導入は強く推奨されます。データコンサルタントとして、これらの組織が適切なSaaSバックアップ戦略を策定し、実行できるよう支援を行います。
移行段階におけるデータ可視性の重要性
ワークロードを完全にAzureでホストされる環境に移行する場合でも、オンプレミス環境とクラウドを組み合わせたハイブリッドソリューションを維持する場合でも、移行のすべての段階において、アーキテクチャ全体の継続的なデータ可視性を確保することが極めて重要です。統合モニタリングツールを活用することで、サービスがオンプレミスとクラウドのどこで稼働しているかに関わらず、統一されたデータビューでシステムの状態をリアルタイムに確認できるようになります。これは、移行プロセス中に発生する可能性のある予期せぬ問題（データ処理の遅延、リソースボトルネックなど）を早期に検知し、迅速に対応するために不可欠です。
移行計画におけるデータ活用：リソース最適化と依存関係分析
移行計画を作成する際に、どのワークロードをクラウドに移行するのが最も効果的かを、データに基づいて判断できる能力は、移行の成功確率を高めます。例えば、オンプレミスサーバーのリソース使用状況データ（CPU、メモリ、I/O、ネットワーク帯域など）を詳細に監視・分析することで、十分に活用されていないサーバーや、特定の時間帯にのみ負荷が高いデータ処理リソースなどを特定できます。これらのデータに基づいて、そのサーバー上で稼働するワークロードを、適切な規模のAzure VM（または他のクラウドサービス）に移行する候補として評価することが可能です。これは、クラウド移行におけるコスト最適化とリソース効率化を実現するための重要なデータ分析プロセスです。
また、サービス間の依存関係データを分析し、エンドポイント間のトラフィックデータ（データフロー）を把握できることは、アプリケーションの他の部分に予期せぬ影響（データ処理の停止や遅延など）を及ぼすことなく安全に移行する方法を判断するために不可欠です。複雑なシステムにおいては、データフローやサービス間のデータ連携に関する隠れた依存関係が存在することが多いため、これらのデータを可視化することがリスク低減に繋がります。
サービス間依存関係データのマッピングと分析
不要なダウンタイムを発生させることなくワークロードを移行するためには、サービス間の依存関係データを深く理解することが不可欠です。統合モニタリングツールの「サービスマップ」のような機能は、アプリケーションのアーキテクチャ、特にデータフローやサービス間のデータ連携に関する隠れた依存関係データを自動的に視覚化し、一緒に移行する必要があるデータ処理コンポーネントやデータストアを特定するのに役立ちます。これにより、中断を発生させずに安全にクラウドへデータを移行する方法や、移行後のデータ連携アーキテクチャを効率的に設計することが可能になります。
サービスマップによる依存関係データ分析は、移行計画におけるリスク評価にも有用です。データ関連の依存関係が少なくリスクが低いワークロード（例：独立したデータ処理バッチ）を優先的に移行する判断や、依存関係が複雑なため綿密な計画とデータ移行方法の検討が必要なデータワークロードを特定する場合にも役立ちます。
移行中のサービスヘルスデータ追跡の重要性
移行のすべての段階において、サービス（特にデータ処理サービス、データベース、メッセージキューなど）のヘルスデータ（エラー率、稼働状況、リソース使用率、データ処理キューの長さなど）を継続的に追跡することは、移行プロセス中のデータ処理の異常やパフォーマンス低下を早期に検知するために非常に重要です。リアルタイムでヘルスデータを監視することで、問題発生時に迅速な原因特定と対応が可能となり、移行に伴うデータサービスの停止や劣化のリスクを最小限に抑えることができます。
移行後アプリケーションのパフォーマンスデータ測定と分析
移行したアプリケーションのパフォーマンスデータ（リクエストのレイテンシー、スループット、エラー率、データ処理時間など）を継続的に測定し、そのデータを分析することは、クラウド環境におけるデータ処理効率やエンドユーザーのデータ利用体験を評価するために不可欠です。これらのパフォーマンスデータを分析することで、期待通りのデータ処理能力が実現できているか、あるいはさらなる最適化（例：データパイプラインのボトルネック解消、リソースのスケーリング）が必要かをデータに基づいて判断できます。この分析結果は、継続的な近代化の取り組み（例：データアーキテクチャの見直し、新しいデータサービスへの移行）に反映されます。
サービスマップなどの機能を通じて、各サービスのスループット、レイテンシー、エラーなどの主要なパフォーマンスメトリクスデータを簡単に確認できることは、クラウド移行後、サービスが適切に稼働しており、ユーザーが期待するレベルのデータ処理性能を提供できているかを確認するために重要です。これらのメトリクスデータを継続的に監視・分析することで、データ処理の異常や劣化を早期に検知し、データ利用体験への影響を最小限に抑えることができます。
アプリケーションの近代化とデータ保護・運用コスト削減
クラウドを導入することで、組織はEOL（ライフサイクル終了）間近のレガシーアプリケーションが抱える潜在的なデータセキュリティリスクやデータ可用性の課題に対処し、アプリケーションを近代化する機会を得られます。最新の完全マネージドサービスを活用することで、データのバックアップ、リカバリ、暗号化、アクセス制御といったデータ保護機能を強化し、これらのデータ運用にかかる間接費（データ運用コスト）を削減することが期待できます。これにより、データ資産の安全性を高めつつ、運用効率を向上させることが可能です。
イノベーションへの注力とデータ関連リソースのシフト
ワークロードをクラウドに移行し、サーバーメンテナンスといった定型的なインフラ管理業務に費やす時間を削減することで、チームはより戦略的な活動、特にデータ分析、データモデル開発、あるいはデータ駆動型アプリケーションの開発といったデータ関連のイノベーションに注力できる時間を増やすことが可能になります。これにより、データから新しい洞察を獲得したり、データ活用を通じてビジネス価値を創出したりするための取り組みを加速させることができます。
クラウド移行におけるデータ関連の課題
Azureは、コンテナオーケストレーションからPaaSまで、レガシーアプリケーションの近代化を支援する多くのソリューションを提供しています。しかし、利用可能なすべての選択肢を、自社のデータ処理ワークロードの特性やデータアーキテクチャの将来像に照らして評価し、ワークロードを移行する最適なプロセスを決定することは容易ではありません。一部のアプリケーションはアーキテクチャを変更せずにクラウドに移行できます（リフトアンドシフト方式）。しかし、このアプローチでは、オンプレミス環境で生じていたデータのサイロ化や非効率なデータ処理といった課題が解消されない可能性があります。一方、全面的に再設計するアプローチは、データモデルの最適化や分散データ処理アーキテクチャの導入といったデータ関連のメリットを大きく得られる可能性がありますが、より多くの時間とリソースを必要とします。
もう一つの重要な課題は、移行の各段階でアプリケーションのデータ可用性を維持し、クラウドに移行する際にデータが消失または破損しないことを厳密に検証することです。これは、データ移行計画における最もクリティカルなタスクの一つであり、厳格なデータ検証プロセスの確立が不可欠です。最重要のサービスについては、クラウドへ移行する際に、ダウンタイムが発生してユーザーがデータにアクセスできなくなることを避ける必要があります。これは、データ可用性を維持するための移行戦略（例：最小限のダウンタイムでのデータ移行方式の選択、レプリケーション技術の活用）が求められることを意味します。
さらに、ワークロードを移行する場合の別の課題として、新しいクラウドソリューションを導入するためのチームとプロセスの準備があります。データコンサルタントの視点から見ると、これは、データ関連スキルを持つ人材の育成と、新しいデータ関連の運用プロセス（例：クラウドデータモニタリング、クラウドストレージ管理、自動バックアップ設定）の確立を含みます。移行計画の一環として、チームの現在のデータ関連スキルセット（例：クラウド上でのデータ処理ツール利用スキル、データセキュリティ設定スキル）を評価し、クラウドサービスの導入に伴う新しいプロセスを実行し、様々なデータ関連ジョブ（例：ETL処理の実行、分析クエリの管理）を確実に実行できるようにするために必要なリソースとトレーニングを従業員に提供する必要があります。
クラウド移行のフェーズとデータ戦略の重要性
クラウドへの移行を綿密に計画することで、これらのデータ関連の課題（データ損失、データ可用性維持、スキル不足など）を解決し、不要な障害を回避できます。特に、データ戦略を計画の中心に据えることが重要です。Azure向けのMicrosoft Cloud Adoption Frameworkのようなガイダンスは、データ戦略の策定やデータ移行計画の主要な段階を実行する上で役立つ詳細なフレームワークを提供しています。
クラウド移行を成功させるための基盤を作るためには、組織全体の主要な関係者（データ所有者、データ利用者、IT部門、財務部門など）が協力し、適切なデータ戦略を定義する必要があります。この戦略では、ビジネス目標（例：データ活用による顧客理解向上、新しいデータ駆動型サービスの提供）、財務上の考慮事項（例：データ運用コストの最適化、データ基盤への投資）、技術的な考慮事項（例：必要なデータ容量、データ処理能力、データセキュリティ要件）を織り込みながら、クラウドを導入する主な動機・理由（例：大規模データ分析基盤構築、リアルタイムデータ処理実現）をデータ活用の観点から明確にしなければなりません。このためには、組織のIT部門（データ基盤担当）、財務部門（データ運用コスト管理担当）、およびその他のチーム（データ利用者、データ所有者）の経営幹部からの意見と支持が不可欠です。
クラウド導入戦略を策定したら、これを実行可能なデータ移行計画に落とし込む必要があります。この計画では、移行対象となるデータ資産の特定、移行方式の選択、移行スケジュール、データ検証プロセス、および移行後のデータ運用体制などを具体的に定義します。
パブリッククラウド/データセンター増加に伴うデータセグメンテーションと課題
パブリッククラウドデプロイメントとデータセンターの数が増加するにつれて、組織内で新たなデータセグメンテーションが急増する可能性があります。これは、データストア、データ処理サービス、データ分析ツールといったデータ関連機能が、特定のクラウド環境（例：AWSのみで提供される特定の分析サービス、Azureのみで利用可能なデータベースタイプ）、特定のオンプレミスデータセンター、あるいは特定の組織グループが管理するホステッドシステムの特定のエリアに限定されてしまう状況を指します。
このようなデータセグメンテーションの中には、データセキュリティ要件（特定の機密データの論理的・物理的分離）、データ保護規制（データ主権の遵守）といった正当な理由に基づき意図的に存在する部分もあります。しかし、多くの場合、新しいデータ関連機能やサービスをどこに配置・ホストするかを決定するために、データ配置戦略に関する非常に複雑なプロセスが必要になります。さらに、異なる環境で同じデータ処理タスクを実行するための手順やツールが異なると、担当者はそれぞれの環境に固有の知識やスキルを習得する必要が生じ、これはデータ運用上の非効率性を招き、さらなるデータ機能のサイロ化につながる可能性があります。
ポリシー転換：データ関連機能のユニバーサル化
データコンサルタントとして検討すべき重要なポリシー転換は、単一の組織グループ内でデータ関連の課題（例：特定のデータ処理の実行、特定のデータストアへのアクセス）を局所的に解決するという典型的なアプローチから、組織全体で同様のデータサービスインスタンスやデータ処理パターンに対処できる体制に移行すること、すなわちデータ関連機能のユニバーサル化を目指すことです。
これは、「機能 X が必要でした。特定の環境（例：環境 A）でそれを選択または構築しました。それを使用する必要があるなら環境 A にアクセスします」というシングルユース機能のアプローチから、「機能 X が必要でした。どの環境からでも利用できるよう、環境 A でそれを選択または構築しました。必要に応じて、環境 B、C、および D でもまったく同じインターフェースまたは構成で利用できます」という考え方への移行を意味します。このユニバーサルなアプローチは、異なる環境間でのデータポータビリティやデータ互換性を確保するための基盤となり、組織全体のデータ活用やデータ連携を促進します。
ハイブリッドクラウドにおけるデータ関連機能の一般原則
データコンサルタントの視点から見た、ハイブリッドクラウド環境におけるデータ関連機能に関する一般原則を以下に示します。
データアクセスの一貫性: 必要な数のデータセンターとクラウドで同じ形式でデータにアクセスできるべきです。可能な限り、同じAPI、エンドポイント、構成を使用してデータへのアクセスやデータ処理を実行できる必要があります。これにより、データ利用者やデータ処理アプリケーションは、データの物理的な場所を意識することなくデータにアクセスできます。
データ連携の効率性: データセンターとクラウド全体で効率的に実行され、それらの場所を透過的に接続する分散型データ関連機能を備えている必要があります。これには、メッセージングによるデータ同期、統合ツールによるデータ連携、ロギングとトレースによるデータフロー可視化、そしてプロセス自動化によるデータパイプライン管理といった機能が含まれます。
注: 特定のデータサービスが別のデータセンターまたはクラウドで「利用可能」であるということが、同じインスタンスがAPIサービスとして他の場所からリモートで簡単にアクセス可能であること、または、同じサービスのローカルインスタンスが各場所で利用可能であることを意味する場合があります。これは、データアクセス方法やデータ同期要件に影響するため、事前に明確にする必要があります。
データ関連機能の統一性がもたらすメリット：データ可用性・信頼性向上
インターフェースの統一性や、場所間でまったく同じ方法でデータ関連機能を再作成できる能力を要求することは、フェイルオーバー構成（データの可用性維持）の作成をはるかに容易にします。プライマリ環境で障害が発生した場合でも、同じ構成でセカンダリ環境にデータ処理やデータアクセスを迅速に切り替えることが可能となります。新しいデータ関連機能を計画および構成する際に、事前にこのようにデータの信頼性・可用性を考慮しておくことは、プロセスの後半（運用段階）でデータ復旧や事業継続の観点から劇的な効果があります。
実行と再利用の統一性、データ関連スキルの適用性向上
このユニバーサルなアプローチは、データ処理の実行とデータ関連機能の再利用の統一性にもつながります。異なる場所で様々な基盤となるデータサービスを使用する場合と比較して、データ運用効率やデータ開発効率が大幅に向上します。開発者の生産性の観点から見ると、利用可能なデータサービスのセットが複数の環境で同じだと、それぞれの環境に固有のデータ関連技術を学習する量が減り、チームが一度習得したデータ関連スキルを様々な環境に適用できる範囲が広がるという大きなメリットがあります。これは、組織全体のデータ活用能力向上に貢献します。
移行準備におけるデータ資産の棚卸しとワークロード評価
クラウド移行の準備段階においては、単にオンプレミスインフラストラクチャのインベントリを作成するだけでなく、データ資産の棚卸しを徹底的に行うことが極めて重要です。これは、どのサーバーにどのような種類のデータ（トランザクションデータ、ログデータ、顧客データ、非構造化データなど）がどれだけ存在するか、その機密度、利用頻度、および他のシステムとのデータ依存関係といったデータ属性を詳細に把握するプロセスです。この詳細なデータインベントリが、移行計画の出発点となります。
次に、移行の準備ができているワークロードを評価し、優先順位付けを行います。この評価において、各ワークロードが扱うデータの特性（データ量、処理要件、リアルタイム性、依存関係）や、そのワークロードがビジネスにとって持つデータの価値を考慮することが不可欠です。例えば、リアルタイム性が求められるデータ処理ワークロードや、機密性の高いデータを扱うワークロードは、移行戦略や優先順位付けにおいて特別な考慮が必要となります。
移行支援ツールのデータ関連機能活用
Azure Migrate、Database Migration Service、Azure App Service Migration Toolといった移行支援ツールは、これらのステップでワークロードをクラウドに移行する方法を評価および計画する際に、様々なデータ関連機能を提供します。例えば、Azure Migrateを使用すれば、アーキテクチャ全体におけるデータ依存関係を詳細に把握できます。これは、移行中に発生する可能性のあるデータ連携の停止やデータ損失といったサービス中断を防止するために非常に重要ですし、データコンサルタントとして移行リスクを評価する上で不可欠な情報となります。依存関係をマッピングすることで、データ損失、サービス中断、また他のデータ関連の問題を回避でき、一緒に移行する必要があるデータ資産やデータ処理コンポーネントを特定できます。また、現在のオンプレミスアーキテクチャにおける非効率な部分（例：データの冗長なコピー、非効率なデータ処理パス）を特定し、移行時にこれらの課題を解決することも、クラウド環境でのデータ運用効率を向上させる上で重要な機会となります。
Azure Migrateはさらに、優先的に移行すべきデータワークロード（例：データ関連の依存関係が少ないもの）、ダウンタイムなしで移行するための最適なデータ移行戦略（例：オンライン移行かオフライン移行か）、そしてこれらの戦略的な意思決定を行うための重要なデータ（例：現在の利用状況、コストデータ、依存関係データ）を提供します。
移行戦略パターンとデータへの影響
クラウド移行の戦略は、通常以下の4つのカテゴリに分類され、それぞれがデータアーキテクチャやデータ処理方法に異なる影響を与えます。
リホスト: アプリケーションワークロードを、コード変更やデータモデルの変更をせずにそのまま移行します。これは通常、最も迅速かつ低リスクで移行できるオプションですが、オンプレミスでのデータ課題（サイロ化、非効率なデータ処理など）がそのまま引き継がれる可能性があります。Azure VMのようなIaaSでのリホストは、初期のデータ移行リスクを軽減しつつ、クラウド移行後にデータ基盤の近代化を検討する選択肢を残します。
リファクタリング: 移行には、軽微なコードおよび構成の変更が必要です。既存のデータ処理ロジックに一部修正を加え、クラウド環境の特性に合わせて最適化する可能性があります。
再設計: クラウドサービス（PaaSなど）を最大限に活用できるようアプリケーションを最適化するため、データモデルの再設計、データ処理パイプラインの変更など、大幅なコード変更が必要になります。この戦略は、データ関連のメリット（例：データ処理性能向上、スケーラビリティ向上）を追求します。
再構築: クラウドネイティブテクノロジーを活用するために、アプリケーションをゼロから再構築する戦略です。これは、新しいデータアーキテクチャやデータ処理手法を導入し、長期的にビジネスに優れたデータ活用の効果をもたらす可能性を秘めていますが、事前の作業と投資が必要となります。
Azure向けのMicrosoft Cloud Adoption Frameworkによって、各ワークロードのビジネス要件と技術要件に対応する適切な移行パターンを選択できます。この選択においては、データ関連の要件（データ量、処理性能、セキュリティ、コンプライアンス、リアルタイム性）が重要な判断基準となります。例えば、オンプレミスのサーバーを、コードの変更が必要となるPaaS（サービスとしてのプラットフォーム）テクノロジーではなく、Azure VMのようなIaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）でリホストするのは、初期のデータ移行リスクを軽減しながら、クラウドに移行した後にデータ基盤やデータ処理ロジックを近代化する選択肢を検討するためです。どのような移行パターンを選択するかにかかわらず、マイクロソフトは、移行に着手しやすくするために、データ関連の依存関係が比較的少なく、移行リスクが低いデータワークロードを特定し、初期段階で特定の数（例：10個）を優先順位を設定して移行することを推奨しています。
クラウド導入に向けた組織の準備とデータ関連スキルの育成
クラウド導入計画の一環として、組織全体の準備も不可欠です。データコンサルタントの視点から、これは組織内のすべてのメンバーがクラウド導入戦略におけるデータ活用の方向性や、クラウド環境がもたらすデータ運用の変化について同じ方向性を理解し、新しいデータ関連のワークフロー（例：クラウド上でのデータ共有、クラウドデータ分析ツールの利用、新しいデータセキュリティ設定プロセス）を導入するためのトレーニングを受けることが重要であることを意味します。
Microsoftは、チームメンバーの既存の役割、スキル、プロセスを評価する準備計画を作成し、クラウドの新しいデータ関連のワークフローに移行するために必要なステップ（例：クラウドデータサービスに関する学習パス、新しいデータ管理ツールの習得、データセキュリティ設定演習）も明示することを推奨しています。Microsoft Learnのようなツールを使用すると、従業員が新しい役割（例：クラウドデータエンジニア、クラウドデータアナリスト）のもとでデータ関連ジョブ（例：データETL処理の実行、クラウドデータベース管理、分析ダッシュボード構築）を効率的に実行するためのスキルを自己主導で構築できます。これにより、組織全体のデータ活用能力を底上げし、クラウド環境のポテンシャルを最大限に引き出すことが可能となります。
Azure File Sync：オンプレミスとクラウドにおけるハイブリッドデータ管理とデータ一元化
Azure File Sync（AFS）は、オンプレミスのWindowsファイルサーバー環境における柔軟性、パフォーマンス、および互換性を維持しながら、Azure Filesとの間でデータ同期を実現し、オンプレミスとクラウド間でのデータ一元化とハイブリッドデータ管理を可能にするソリューションです。これにより、従来のSMBやNFSといったファイルサーバー上で利用されるプロトコル経由でのデータアクセスを継続しつつ、データの保存場所を柔軟にハイブリッド化できます。また、AFSをオンプレミスのファイルサーバーに適用することで、Azure Filesストレージの高速なオンプレミスキャッシュとして機能させることが可能です。
Azure File Syncの構成とデータ同期の仕組み
AFSの構成は比較的シンプルです。オンプレミスのWindowsファイルサーバーにAzure File Syncエージェントをインストールし、そのファイルサーバーとAzure Filesの間で同期グループを作成します。この設定により、ファイルサーバーとAzure Files間でデータ同期が行われるようになります。クライアントからファイルサーバーへデータアクセスを行い、ファイルが変更された場合、その変更は自動的にAzure Filesへデータ同期されます。逆に、Azure Files側で行われた変更も、同期グループ内のファイルサーバーに伝搬され、データの一貫性が維持されます。この双方向のデータフローが、ハイブリッド環境におけるデータの一元化を実現します。
Azure File Syncがもたらすデータ関連のメリット
AFSの採用は、データコンサルタントの視点から見て、いくつかの重要なデータ関連のメリットを提供します。
クラウド階層化（データ階層化）： クラウド階層化機能を有効にすると、AFSエージェントは、オンプレミスのファイルサーバーにおけるデータアクセス頻度を継続的に監視し、最も頻繁にアクセスされるデータをオンプレミスのファイルサーバーにキャッシュとして保持します。一方、アクセス頻度の低いデータは、クラウドのAzure Filesに階層化（移動）されます。これにより、オンプレミスに格納する必要があるデータ量を削減でき、オンプレミスのデータストレージ容量やコストを効率化できます。必要なデータはオンデマンドでクラウドからダウンロードされるため、ユーザーはデータの場所に依存せずアクセスできます。
マルチサイトアクセスとデータ同期： AFSは、複数拠点に分散した環境における分散アクセスのシナリオに最適です。各拠点に分散されたオンプレミスのファイルサーバーに存在するデータを、Azure Filesを介して集約管理することが可能です。ある拠点のファイルサーバーで加えられたデータ変更は、Azure Filesを経由して他のすべての拠点に自動的にデータ同期され、拠点間でのデータ一貫性とデータ伝搬を保証します。これにより、グローバルに分散したチームが同一のデータセットにアクセスし、共同作業を行う環境を構築できます。
事業継続とディザスタリカバリー（データ可用性・回復性）： Azure Files自体には、データの冗長性やバージョン管理といったデータの回復性を保証する機能が含まれています。AFSはこれを活用し、オンプレミスのファイルサーバーでハードウェア障害やシステム障害が発生した場合でも、Azure Filesに同期されたデータを基にした迅速な復旧を可能にします。障害が発生したファイルサーバーを新しいサーバーに交換し、AFSエージェントをインストールしてデータの再同期を行うことで、迅速にデータ可用性を回復できます。これにより、AFSは企業のディザスタリカバリー（DR）戦略における重要なコンポーネントとなり得ます。
バックアップ： AFSはAzure Backupとの連携機能を備えており、Azure Filesに同期されたデータをクラウド上で一元的にデータバックアップおよびリストアすることが可能です。これにより、オンプレミスでの手間のかかるデータバックアップ管理や運用コストを削減しつつ、クラウド上のデータ資産としてバックアップを一元管理できるという、データコンサルタントの視点から見て運用効率とコストメリットの高いバックアップソリューションを実現できます。
Azure File Sync設定手順とデータフロー構成
Azure File Syncの設定手順は、WindowsファイルサーバーをMicrosoft Azure環境と連携させ、ハイブリッドなデータストレージ環境を構築するプロセスです。主要なステップには、構成環境の準備、Azure Filesリソースの作成、Windowsファイルサーバーの準備、Azure File Syncサービスの作成と同期グループの設定、そして最後に動作検証が含まれます。これらのステップは、オンプレミスとクラウド間でのデータ同期と、ユーザーからのデータアクセスを円滑に行うための基盤を構築するためのものです。
Azure File Sync利用のまとめ：データ管理負担軽減とデータアクセス柔軟性
Azure File Syncを利用することで、オンプレミスにある既存ファイルサーバーへ比較的簡単な設定で、クライアントや既存ファイルサーバーに大きな影響を与えることなく、Azure Filesとデータ同期するよう構成することができます。ハイブリッドなファイルサーバーを構成することで、オンプレミスのファイルサーバーのディスク容量拡張の手間やコスト、そしてデータ保護（クラウドへの同期とバックアップ）といったデータ運用管理の負担を大幅に削減することができます。さらに、オンプレミス、リモートオフィス、クラウド上のクライアントなど、様々な拠点から、Azure Filesを介して同一のファイルサーバーへデータアクセスが可能になり、データアクセスの柔軟性が向上します。これらのメリットは、データコンサルタントとして企業のデータ管理インフラストラクチャを近代化し、運用効率とコスト効率を向上させる上で重要な要素となります。
Azure：エンタープライズデータワークロードを支える先進プラットフォーム
Microsoft Azureは、エンタープライズスケールの動的なデータワークロードに対応する先進のクラウドプラットフォームです。コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、セキュリティといった包括的なソリューションは、ミッションクリティカルなアプリケーションを稼働させるだけでなく、大規模データ処理、データ分析、機械学習といった多様なデータ関連のニーズを支える強固な基盤となります。世界中の組織がAzureを活用し、データから価値を創造し、ユーザーに高品質なデジタルエクスペリエンスを提供しています。
従来のワークロードを近代化してクラウドに移行することは、アプリケーションのデータ処理パフォーマンスとデータ信頼性を向上させ、データインフラストラクチャコストとデータ運用コストを削減できる重要な機会となります。例えば、オンプレミスのSQL ServerワークロードをAzure SQL Databaseのようなマネージドサービスに移行すれば、高可用性（データ可用性）やデータの自動バックアップ機能が組み込まれているため、データベースのデータ運用（バックアップ管理、パッチ適用、スケーリングなど）を大幅に簡素化できます。また、Azureのサーバーレス製品を使用すれば、オンデマンドで必要なデータ処理コンピュートリソースを活用でき、リソースを使用していない場合にはその支払いが不要になるため、変動性の高いデータ処理需要を持つワークロードにおいてデータ処理コストを効率的に削減できます。
本稿では、以下についてデータコンサルタントの視点から説明します。
Azureにデータワークロードを移行するメリットと課題
クラウドへの移行を成功させるためのデータ戦略的ベストプラクティス
統合モニタリングプラットフォームのようなツールを使用して、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のすべてを包括的にカバーし、移行の各段階と移行後の稼働状況をデータに基づいてモニタリングする戦略
クラウドコンピューティングは、レガシーアプリケーションのライフサイクルが終了したり、データセキュリティの脆弱性が発生したりする前に、近代化を検討しているエンジニアリングチームに多様な選択肢を提供します。同時に、クラウドへの移行は新たな課題ももたらします。特にデータ関連の課題としては、移行の各段階をスケジュール通りに予算内（データ移行コストや初期のデータ運用コストを含む）で確実に進めなければならないこと、そしてさらに重要なのは、ミッションクリティカルなデータワークロードのデータ可用性を確保し、移行中にデータ処理パフォーマンスを低下させることなく着実に実行を継続しなければならないことが挙げられます。
このセクションでは、これらの利点とデータ関連の課題について解説し、クラウドへの移行を成功させるための計画を策定および実行するときの推奨事項を紹介します。最後に、移行の各段階や移行後に、ワークロード、特にデータワークロードの健全性とパフォーマンスを継続的に監視する場合に、統合モニタリングプラットフォームがどのように役立つのかをデータ活用事例として見ていきます。
Azureへのデータ移行がビジネスにもたらすメリット
クラウドへの移行は、ソフトウェア開発サイクルを迅速化し、IT運用やインフラストラクチャコストを削減するなど、以下のような多くのメリットをビジネスにもたらします。これらのメリットは、多くの場合、データ活用の側面と深く関連しています。
シームレスなスケーラビリティ: オンデマンドでインフラストラクチャを迅速に拡張して、ユーザートラフィックだけでなく、増加するデータ量やデータ処理需要をサポートできることを強調します。これにより、ビジネスの成長やデータ量増加に柔軟に対応し、データ処理能力を必要な時に必要なだけ確保できます。
コスト削減: データセンターを運用するコストは一般的に高額ですが、オンデマンドコンピューティングを採用することで、特に変動性の高いデータ処理ワークロードにおいて、リソースを利用していない場合の支払いを避けることができ、データ処理コストを最適化できます。
クラウドネイティブ環境におけるデータ処理の迅速性
クラウドネイティブ環境では、実行のスピードが極めて重要です。これは、データ処理の迅速性に直結します。チームがクラウド、コンテナ、さらにはサーバーレス環境で使用したいアプリケーションやデータ処理コンポーネントは、ほんの一瞬で起動およびシャットダウンできる必要があります。つまり、不要な場合はゼロにスケーリングし、必要なデータ処理リソースをほぼ瞬時に利用できるようにする必要があります。この能力は、変動するデータ処理需要（例：リアルタイムデータストリームの急増、オンデマンドでの大規模バッチ処理実行）に効率的に対応し、データ処理コストを最適化するために不可欠です。Red Hat ビルドのQuarkusのような技術は、Java(TM)仮想マシン(JVM)言語において、このデータ処理パフォーマンスとアジリティを実現した一例と言えます。
アプリケーションランタイム戦略におけるデータ関連の検討事項
アプリケーションランタイム戦略における主な検討事項を、データコンサルタントの視点から見ると、データ関連の側面が色濃く反映されます。
一貫性のある自律性: 組織全体でさまざまな言語とアプローチを使用できるようにする柔軟性は、異なる技術スタックで実装されたデータ処理コンポーネントやデータ分析サービス間でのデータ連携やデータ統合に課題をもたらす可能性があります。データ関連機能の実装において一定の一貫性を保つことが、将来的なデータ連携の容易性やデータ運用の効率に影響します。
DevOpsおよび開発者ツールとの緊密な統合: DevOpsおよび開発者ツールとの緊密な統合は、開発者の生産性にとって重要であり、これはデータ処理パイプラインの自動化、データ品質テストの自動化、そしてデータ関連コード（例：データ変換スクリプト、分析ロジック）の効率的な記述、テスト、デプロイにとって不可欠です。標準のプロセスや抑制と均衡を自動化することで、より多くのデータ処理ロジックを効率的に記述、テスト、デプロイできるようになります。
包括的なセキュリティ戦略: オペレーティングシステムから仮想化、コンテナレイヤー、そしてコードランタイムに至るまで、すべてのシステムにおける包括的なセキュリティ戦略の確立は、データ保護の観点から極めて重要です。信頼できるベンダーによる自動ロールアウトによってすべてのシステムが包括的に更新されることは、最新のデータセキュリティパッチをすべてのデータ処理環境に適用し、データ漏洩リスクを低減する上で不可欠です。
統合の重要性：データ連携の基盤
ITシステムが最初にネットワークに接続され、オペレーティングシステムが最初にプロセス間の通信を可能にして以来、システム間のデータ連携機能が必要とされてきました。近年、ソフトウェアシステムを統合できる方法（API、メッセージキュー、イベントストリーム、ETLツールなど）の数は急増しており、これによりデータ連携はITスタックの最も重要な部分の一つになっています。様々なシステムに分散したデータ資産を効果的に活用し、データ駆動型の意思決定を促進するためには、堅牢なデータ連携基盤が不可欠です。
ハイブリッドクラウドにおけるデータ統合の課題
アプリケーション環境が複数のデータセンターとクラウドにまたがるようになったため、データ統合ソリューションも先進的なハイブリッドクラウドの要件に適応する必要があります。エンタープライズ・サービス・バス（ESB）のデプロイメントなど、従来の統合パターンは特定のオンプレミスシナリオでは役立つものでしたが、ハイブリッドクラウド環境における複雑なデータフローや多様なデータソースに対応するには決して十分なものとは言えません。統合テクノロジーが対処する必要のある主要なデータ関連課題は多数存在します。
複数の場所にわたる中断のないデータ運用: これは、メッセージングによるデータ同期、API管理によるデータアクセス制御、変換やデータマッピングといったデータ処理機能が、複数の物理的な場所（データセンター、クラウドリージョン）で利用できる必要があることを意味します。これらのデータ機能は、場所を超えてシームレスに連携（例：クラウドで収集したデータをオンプレミスで処理し、別のクラウドに送信）する必要もあります。メッセージング・ソリューションは、多くの場合、単一の場所の中だけでなく、複数の物理的な場所間でのデータ伝搬とデータ同期に使用されます。
コードとしてのデータ統合: システム間の統合により、重要なデータ変換やデータマッピングがリアルタイムで実行されます。このデータ処理機能の実装には、多くの場合、ソフトウェアエンドポイントへのコード変更が必要です。そして、統合に対してデータ構造やデータスキーマの変更と同期された変更を伴うデータを提供する必要があることを理解する必要があります。統合を、アプリケーション開発と同じようにコードと見なすことで、バージョン管理システムを使用して変更履歴を管理し、データ統合パイプラインの変更管理を効率化できます。
データ処理のスケーリング: 統合テクノロジーは主にバックオフィスアプリケーションを接続するデータセンターで始まりましたが、今日では顧客向けアプリケーション（例：Webサイト、モバイルアプリ）が同じバックオフィスシステムにアクセスする必要が生じ、データトラフィック量が大幅に増加しています。したがって、統合は、最も頻繁に使用されるデータとトランザクションシステムに対して、迅速かつコスト効率よくデータ処理をスケーリングする必要があることを論じる。高いスケーラビリティを持つ統合基盤は、大量のデータをリアルタイムで処理し、ビジネスの成長に合わせたデータ連携を実現するために不可欠です。