The Doppler Quarterly (日本語) 夏 2016 - Page 46

高度な機能 • Amazon Machine Learning – Amazon Machine Learning は、ビジュアル化 ツールだけでなく、新しいモデルを構築したり既存のモデルを強化したりするため のその他の UI コンポーネントも提供します。 クラウドの導入 クラウドベースのデータレイクに関しては、プラットフォームの可用性、信頼性、および 拡張性を最大限まで高めるために、2 つのタイプの運用チームを編成する必要があり ます。1 つ目は、サービスの可用性、サービスのパフォーマンス、セキュリティ、インシ デント対応などの側面に重点を置く従来の運用チームで、2 つ目は、データの品質、自 動化されたワークフロー、データの結合、メタデータの管理、およびデータを中心とし たプロセスのモデリングに重点を置く DataOps チームです。図 8 に示すように、CTP のクラウド導入のためのフレームワークは、小規模な移行と大規模な移行の両方で活 用されていますが、データレイクの実装に関しては、各段階で対処しなければならない、 特定の留意事項があります。 戦略と 経済性 エグゼクティブに とってのクラウド のメリット、目的、 および目標 クラウド対応 アセスメント 組織の調整 ROI/TCO分析 経済モデル セキュリティと ガバナンス セキュリティの 制御と アセスメント CSA/ISOの基準 セキュリティテクノ ロジーアセスメント ツール、 アーキテクチャー 改善とセキュアな クラウドの実装 アプリケーション ポートフォリオ アセスメント ポートフォリオ 対応アセスメント アプリケーション アセスメント クラウドリファレン スアーキテクチャー アプリケーション 移行 DevOps 実用最小限の クラウド (MVC) のPOCと パイロット運用 DevOps成熟度 アセスメント インフラスト ラクチャ自動化 機能マトリックス ハイブリッド クラウド クラウドへのアプ リケーションの移 行に関するロード マップと計画 アプリケーション 移行ファクトリ DevOpsの認定と トレーニング DevOps 自動サービス ビジネス推進要因: TCO/ROI ・ アジリティ ・ 自動化 ・ 市場投入期間 ・ 効率 図 8: クラウド導入の 6 つの段階 44 | THE DOPPLER | 2016年夏号 CloudOps サービス管理 クラウド運用 モデル ガバナンス、 課金、チャージバ ック、監査、ログ 収集、およびエス カレーション 組織の プレイブック トレーニング