Q：
企業は「動的な予測不能性」にどのように対処できますか？
A：多くの企業のIT状況では、これは数百万ドルの質問です。大量のデジタルエンタープライズオペレーションをクラウドまたは仮想化システムに投入することから生じる動的な予測不能性をどのように処理するかです。
クラウドおよび仮想化システムの評価と管理に熟練したITプロフェッショナルは、動的なリソース使用につながるさまざまな問題に精通しています。 まず、仮想マシンとホストの関係、およびサーバーとシステムの他のコンポーネントのセットアップがあります。 ダウンタイムだけでなく、システムに対するピーク時間の要求という性質もあります。 次に、スケーラビリティがあります。システムの規模が拡大すると、仮想マシンのスプロール化やプロジェクトの膨張と呼ばれるものが発生し、必要以上のインスタンスが作成されるため、システム全体で混乱が生じます。 一般に、ワークロードの動的な処理はそれ自体の混乱を引き起こします。これは、企業がリソースを効率的に使用するために積極的に対処しなければならない混乱です。 さらに、さまざまなアプリケーションの使用を変更するには、企業がアプリケーションの廃止戦略を立てる必要がある場合や、システム上の古いアプリケーションの要求に苦しむ場合があります。
方程式のストレージ側には、多くの動的な需要もあります。 企業は、高温またはより頻繁に使用されるデータをストレージの特定の領域に移動する必要があるストレージ階層化、または他の種類のデータセットに特定の処理が必要なストレージ階層化に対処する必要がある場合があります。 特定のデータを別の層に配置する必要がある場合があります。 これにはすべて、大量のリアルタイム管理が必要になる場合があります。 メモリの制約は問題を引き起こす可能性があり、仮想マシンの不適切な割り当ては、手動で解決する必要があるボトルネックを作成する可能性があります。 この意味で、システム管理者はしばしば忙しい「交通警官」の役割を果たし、ワークロードとデータ処理タスクをシステム内の指定されたVMとホストに向けたり、遠ざけようとします。
企業は、Amazon Web ServicesやMicrosoft Azureなどの人気プロバイダーからの無数のサービスを管理しながら、これらすべてを行う必要があります。
動的な予測不能性を処理する最も基本的な方法の1つは、これらのシステムを時間の経過とともに手動で調整することです。 多くの企業は、仮想マシンやその他のコンポーネントがリアルタイムでどのように機能するかを視覚的に確認することで、システムのブレインストーミングと創造的な微調整に積極的に取り組んでいます。 これは、企業が時間需要やその他の問題を処理し、ピークに達するのに役立ちます。
ただし、クラウドまたは仮想化システムを最大限に活用している一部の企業は、人間の意思決定者からの絶え間ない入力なしで、VM割り当てまたはリソース割り当てをインテリジェントに変更する自動化プラットフォームを使用し始めています。 これらの自律システムには、多くの場合、機械学習の原理によってデジタルシステムの動的な予測不可能性がどのように管理されているかを示すダッシュボードとレポート要素を備えた、多くのデータ視覚化が含まれます。
