ハイブリッドクラウド・マルチクラウド（２５）

データで解明するクラウド移行の障壁：TCOと移行工数の定量的課題

企業がクラウド利用を検討する背景には、TCO（総所有コスト）の最適化、CAPEX（資本的支出）からOPEX（事業運営費）への転換によるキャッシュフローの平準化、開発スピード向上といった定量的な経営目標が存在します。

しかし、実際のクラウド化プロジェクトが計画通りに進まないという現実があります。この遅延要因をデータ分析の視点から分解すると、大きく2つの障壁に集約されます。

移行プロジェクト工数の肥大化（Time to Valueの遅延）: 既存システムのアーキテクチャ見直し（リファクタリング）、クラウド特有のスキルセット習得、OSやライセンスの互換性問題への対応など、移行に必要な工数（人月）が当初の試算を大幅に超過し、価値創出までの時間が長期化する問題です。

TCO（総所有コスト）の不確実性と増大リスク: スキル習得コスト、想定外のデータ転送費用、従量課金モデルのコスト予測の難易度により、移行後のランニングコストがオンプレミス（既存環境）のTCOを上回るリスクです。

これらの課題に対し、「VMC on AWS」が移行プロジェクトのコスト構造にどのような影響を与えるか、特にコストの観点から分析します。

VMC on AWS：ハイブリッド戦略におけるデータ分析の起点
VMC on AWSは、AWSのグローバルインフラ上で稼働するVMware SDDC（Software-Defined Data Center）サービスです。ハイパーバイザー以上のスタックはオンプレミスと同一のVMwareソフトウェアで構成されています。

データコンサルタントの視点では、これは以下の3つの重要な価値を持ちます。

運用データとプロセスの一貫性: オンプレミスと同一のアーキテクチャ（vSphere）であるため、既存の運用監視プロセスや取得データをそのまま活用でき、運用の一貫性が担保されます。

低工数での移行（リフト＆シフト）: アプリケーションの改修（リファクタリング）を最小限に抑え、移行工数を大幅に削減します。

データ連携の優位性: AWSのネイティブサービス（データウェアハウス、分析基盤など）へ直接アクセス可能であり、オンプレミスのデータを分析基盤へシームレスに連携できます。

インフラの変遷と「ハイブリッド」の現実：データから見る最適配置
インフラのトレンドを時系列データとして分析すると、vSphereの登場による仮想化（P2V）が急速に進んだ後、クラウドが採用されました。しかし、クラウドが仮想サーバーを完全に置き換えるのではなく、両者は「併用（すみ分け）」されています。

このデータが示す現実は、多くの基幹システム（SoR）が仮想サーバー基盤上で稼働しており、その複雑な依存関係やパフォーマンス要件から、短期間でのパブリッククラウド（IaaS/PaaS）への移行が困難であるということです。この結果、ハイブリッド環境が常態化し、クラウドへの移行スピード（月次移行VM数など）は徐々に鈍化する傾向が見られます。

「移行時間の壁」がもたらすTCOへの悪影響
移行プロジェクトが長期化する（時間がかかる）場合、データ分析の観点から最も問題視すべきは「TCOの非効率」です。

移行が遅れると、既存のオンプレミスハードウェアの保守切れ（EoL）のタイミングで、不必要なハードウェア更新投資（CAPEX）が発生します。

この投資は、数年後のクラウド移行を見越して「ピーク時に合わせた余裕を持ったサイジング」で行われがちですが、クラウド移行が進むにつれてオンプレミス側は「過剰なリソース（遊休資産）」となり、深刻なコストの無駄を発生させます。

この「5年ごとの過剰投資サイクル」が、フルクラウド化に至らない限り繰り返され、TCO削減の大きな足かせとなります。

📊 事例分析（ゼンリンデータコム）：移行リードタイム短縮の定量的効果
この「移行時間の壁」を突破した事例として、ゼンリンデータコムが挙げられます。同社はITインフラのフルクラウド化に向け、700台の仮想サーバーをVMC on AWSへ移行しました。

VMC on AWSの採用により、アプリケーションの修正・開発工数ゼロを実現し、オンプレミスと同一の運用プロセスを継続できました。

結果として、移行にかかる総コストと管理工数を大幅に削減し、想定スケジュールを前倒しで完了させています。これは、VMC on AWSが移行のリードタイムを劇的に短縮し、TCOの非効率なサイクルを断ち切ることを示す実データです。

「コストの壁」の突破：課金モデルのデータ分析と最適化
では、「コストの壁」自体はどのように突破すべきでしょうか。 完全クラウド化後のステージでは、ワークロードの特性（データ）に基づき、ネイティブなAWSサービスとVMC on AWS（仮想サーバー）間での最適配置の**再調整（チューニング）**が継続的に発生すると想定されます。

この理由は、ネイティブ・クラウドサービス（一般的にインスタンス単位の従量課金）と、VMC on AWS（ノード単位の課金）の料金構造が根本的に異なるためです。

VMC on AWSは、ホスト（物理サーバー）単位（最低2ノードから）で購入するサービスです。 コスト削減の最大のポイントは、「仮想マシンの集約度」というKPI（重要業績評価指標）を最大化することにあります。

高集約度の場合（コスト効率◎）: 1ノード（ホスト）に多くの仮想マシンを詰め込む（高密度で稼働させる）ことができれば、仮想マシン1台あたりのコスト単価は相対的に劇的に安くなります。特にWindows Serverライセンス（Option）などが必要な場合、この効果はさらに大きくなる可能性があります。

低集約度の場合（コスト効率×）: 逆に、事前のサイジングを誤り集約度が上がらない（ノードが低稼働の）場合、リソースの無駄がそのままコスト増となり、インスタンス課金より割高になります。

したがって、VMC on AWSへの移行は、事前のワークロード・アセスメント（現状の稼働データ分析）と、適切なサイジング（将来の需要予測）が、TCO削減の成否を分ける鍵となります。