クラウド コンピューティングのメリットとデメリット

クラウド コンピューティングとは、ネットワーク（通常はインターネット）を経由して企業や個人にオンデマンド コンピューティング リソース（ハードウェア、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ソフトウェア）を提供することを表す用語です。クラウド コンピューティングにより、組織は所有する物理デバイスや IT インフラストラクチャを管理することなく、情報にアクセスしてそれを保存できます。

生成、共有されるデータの量が増え続け、消費者によるオンライン サービスへのアクセスの要求が高まるにつれ、企業が社内のコンピューティング サーバーでビジネスを運営し続けることがますます困難になっています。

ウェブブラウザでメールの受信トレイをチェックする場合と同様に、クラウド コンピューティングでは、インターネット接続があればどこからでもリソースやアプリケーションにアクセスしてそれらを管理できます。クラウド サービスは通常、サードパーティのサービス プロバイダによって管理および保守されるため、IT チームは、インフラストラクチャの初期費用が不要になり、追加のシステムやアプリケーションのセットアップや管理を行う必要もなく、コンピューティングとストレージを迅速に調整できます。

必要な柔軟性、制御、管理のレベルに応じて、パブリック、プライベート、ハイブリッドのクラウド デプロイとサービスモデルを選択できます。クラウドのサービスモデルには、主に 3 つのタイプがあります：

• Infrastructure as a Service（IaaS）: コンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、仮想化へのオンデマンド アクセス
• Platform as a Service（PaaS）: クラウド アプリケーション開発に必要なハードウェアとソフトウェアのリソース
• Software as a Service（SaaS）: 基盤となるインフラストラクチャからアプリケーション ソフトウェアまでの保守と管理を含む、クラウド サービスとしてのフルアプリケーション スタック

新しいインスタンスを数秒でスピンアップしたり、インスタンスを廃止したりできるため、デベロッパーは迅速なデプロイで開発を加速できます。クラウド コンピューティングは、ハードウェアの制約や調達プロセスの遅延に縛られることなく、簡単に新しいアイデアをテストして新しいアプリケーションを設計できるようにすることで、新たなイノベーション創出を支援します。たとえば、クラウド コンピューティングでは、高パフォーマンスの AI トレーニングと推論を可能にする GPU や TPU などの専用リソースに即座にアクセスできます。

クラウド コンピューティングは、ビジネスに柔軟性をもたらします。物理的なインフラストラクチャに投資することなく、ビジネスの需要に合わせてリソースとストレージを迅速にスケーリングできます。

企業にとっては、高い負荷レベルに対応するために必要なインフラストラクチャの費用や構築が不要になります。また、リソースが使用されていない場合は迅速にスケールダウンできます。  

どのクラウド サービスモデルを選択しても、実際に使用したリソースに対してのみ料金が発生します。これにより、データセンターの過剰な構築やオーバープロビジョニングを回避でき、IT チームは貴重な時間を取り戻して、より戦略的な作業に集中できるようになります。この使用量ベースのモデルは、FinOps（クラウド財務管理）の実践で管理されています。FinOps は、財務の可視化とチーム間のアカウンタビリティを通じて、クラウド支出から得られるビジネス価値を最大化することに重点を置く手法です。

クラウド ストレージを使用すると、必要なときに必要な場所でデータを利用できます。場所や特定のデバイスに縛られることなく、インターネット接続があれば、世界中のどこからでも、どのデバイスからでもデータにアクセスできます。

多くの認識があるにもかかわらず、クラウド コンピューティングは、多様で幅広いセキュリティ機能、自動メンテナンス、集中管理により、セキュリティ ポスチャーを強化できます。 たとえば、ゼロトラスト アーキテクチャ モデルの採用や、継続的なリアルタイムの脅威検出と異常分析のための AI / ML ツールの使用により、より堅牢な保護を提供できます。また、著名なクラウド プロバイダは業界トップクラスのセキュリティ専門家を雇用し、最先端のソリューションを採用して、より堅牢な保護を提供しています。

クラウド コンピューティングは、一般的なオンプレミスのデータセンターと比較して温室効果ガス排出量を大幅に削減するエネルギー効率に優れたデータセンターを活用することで、組織が環境とサステナビリティの目標を達成するのに役立ちます。

クラウド・プロバイダは、バックアップ機能と障害復旧機能を提供しています。データをローカルではなくクラウドに保存することで、ハードウェアの故障、悪意のある脅威、さらには単純なユーザーエラーなどの緊急事態が発生した場合のデータ損失を防ぐことができます。

当然ながら、他のテクノロジーと同様に、クラウド コンピューティングにも長所と短所があります。

たとえば、クラウド コンピューティングの最も一般的な欠点の 1 つは、インターネット接続に依存していることです。従来のコンピューティングでは、有線接続を使用してサーバーやストレージ デバイス上のデータにアクセスします。クラウド コンピューティングでは、接続が不安定になると、必要な情報やアプリケーションにアクセスできなくなることがあります。

大手クラウド サービス プロバイダでさえ、自然災害によるダウンタイムや、接続性に影響する可能性がある予期せぬ技術的な問題によってパフォーマンスの低下を経験する可能性があります。その場合、問題が解決するまで、クラウド サービスにアクセスできなくなります。

クラウド コンピューティングのその他のデメリットは次のとおりです。

• ベンダー ロックインのリスク
• 基盤となるクラウド インフラストラクチャの管理性の低下
• データのプライバシーやオンラインの脅威などのセキュリティ リスクに関する懸念
• 既存のシステムとの複雑な統合
• 予期せぬコストと想定外の費用

幸いなことに、クラウド サービス プロバイダとそのサービスモデルについて調査し、それらを慎重に評価することで、これらの欠点のほとんどを解決できます。クラウドへの移行時に発生する問題の多くは、プロバイダのオファー、料金モデル、引き続きお客様が責任を担うセキュリティ タスクについて明確に理解していないことが原因で発生します。また、オープン クラウド プラットフォームを選択すると、柔軟性と自由度が向上し、必要に応じた構築と運用、必要なサービスとのシームレスな統合が可能になります。

現時点で、利点が制限を上回ることは明らかです。今日のほとんどの企業は、クラウドに移行すべきかどうかではなく、何を移行すべきかを検討しています。

クラウドは柔軟性と信頼性の向上、パフォーマンスと効率の向上、IT コストの削減をもたらします。また、イノベーションも促進し、組織は製品化までの時間を短縮して、AI や ML のユースケースを戦略に組み込むことができます。これらの主なメリットは、生産性の向上、リモート ワーカーのサポート、運用効率の向上に役立つその他の関連するメリットにも変換できます。

また、クラウドへの移行は、必ずしもオール オア ナッシングのシナリオではないことを覚えておくことも重要です。たとえば、多くの企業は、ハイブリッド アプローチを採用することで、ビジネス全体にとって最適な環境で運用しながら、既存インフラストラクチャの容量と機能を拡張できることに気づいています。

意思決定の前に、クラウド コンピューティングの仕組みをよく読んで、ビジネスに最適なデプロイモデルとサービスモデルを選択することをおすすめします。