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