AWS, Azureの運用には継続的なリソース管理が必須！？アプリ性能の維持とクラウド・コスト最適化

今、多くの企業でAWS やAzure のようなパブリック・クラウドや仮想マシン、コンテナなどの環境で、企業ビジネスの収益において重要なアプリケーションを動かしていると思います。

AWS やAzure のようなIT インフラ環境で、継続的に適切なリソース管理はできているでしょうか！？

クラウドや仮想マシンなどのITリソース(CPU, メモリー、ストレージのサイズなど)管理は、ワークロードの負荷がダイナミックに変化するため、予測することが難しくなっていると思います。

これまでは、AWS やAzure などのIT リソースを予め多めに用意してシステムを作るアプローチをして、サービスイン後もそのままリソースを変える事なく運用してきたケースが多かったと思います。無駄にリソースを払い出してクラウド・コストを余分に払い続けている可能性はないでしょうか！？
その一方で、用意してあるリソースが足りなくなって障害に繋がってしまうケースもあるかと思います。

クラウドのリソースを利用状況から継続的に最適化できたら、”アプリが遅い”や”つながらない”の未然防止と、クラウド・コストの最適化・削減に繋がると思いますよね。

ただし、現実的に人が常にどのクラウドのリソースが最適なのか判断することは非常に難しいと思います。

例えばAWS であれば、EC2, RDS インスタンスの利用状況に応じた、最適なインスタンスタイプがどれなのか、EBS ボリュームのリソースの利用状況に応じた 、最適なストレージのTier がどれなのか、判断することは非常に難しいです。RI(リザーブドインスタンス)のカバレッジを考慮する必要もあると思います。
また、継続的にこのようなリソース変更を手動で行っていくことは、今後IT 人材の不足が指摘されている中で現実的ではなく、自動化をしていく必要もあります。

これらを実現するアプローチが、AI を活用したアプリケーション・リソース管理（Application Resource Management：ARM）になります。

アプリケーション・リソース管理は、クラウドやオンプレのリソース利用状況から、アプリケーション性能を維持したままリソースを継続的かつ自動的に調整することで、コストの最適化やコンプライアンスの強化、運用担当者の負荷軽減につなげることができます。

アプリケーション・リソース管理を実現するソリューションが、IBM が提供するTurbonomic Application Resource Management になります。

オンプレやAWS, Azure 環境に構築している、企業システムに、Turbonomic を接続すると、アプリケーションからインフラまでを１つのデータモデルに取り込んで、アプリケーションがどのようにIT リソースを使っているかを、自動的に解析して可視化します。さらに、ご紹介したように、最適なリソースに自動的かつ継続的に変更することができます。

Turbonomic を活用することで、AWS やAzure 環境の企業ビジネスを牽引するアプリケーションの性能維持（安定稼働）とクラウド・コストの最適化・削減に繋げられます。
これからのAWS やAzure 環境の運用には必須の機能です。

Turbonomic の製品概要については次回の記事でご紹介していきたいと思います。

また、こちらの記事↓やデモ動画でもTurbonomic をご紹介しています。ぜひご覧ください！

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