なぜクラウド アーキテクトとクラウド エンジニアの両方が必要なのでしょうか?

なぜクラウド アーキテクトとクラウド エンジニアの両方が必要なのでしょうか?

出典 | https://www.infoworld.com/article/3707989/why-we-need-both-cloud-architects-and-cloud-engineers.html

デビッド・リンシカム

クラウド アーキテクチャは、スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンスを考慮しながら、クラウド ベース システムの全体的な構造とコンポーネント、およびそれらのコンポーネントが相互にどのように関係するかを網羅する高レベルの設計です。特定のビジネス要件や技術要件を満たすために、さまざまなクラウド サービスとリソースを統合する方法を定義します。クラウド アーキテクチャは、クラウド リソースを展開および整理するための青写真を提供し、それを十分にシンプルにすると言えます。

クラウド エンジニアリングには、クラウド アーキテクチャの実際の実装と実行が含まれます。クラウド エンジニアは、テーマを含むアーキテクチャ設計に準拠するように、クラウド インフラストラクチャとサービスを構築、構成、管理する責任を負います。

クラウド エンジニアは、何かが機能するかどうかの最終決定権を持ちます。私たちのほとんどは、機能しない技術が選択されたプロジェクトに携わったことがあるため、エンジニアは、より最適な最終状態を実現するために、一部のアーキテクチャ上の決定を拒否する権限を持つ必要があります。

エンジニアリングは、クラウド環境のセットアップと維持に関する実践的な技術的側面に重点を置いています。クラウド エンジニアは、ツールとテクノロジーを使用して、アプリケーションを展開し、リソースの使用を最適化し、プロセスを自動化し、クラウド インフラストラクチャの信頼性とセキュリティを確保します。

建築家エンジニアの両方が必要です

最近では生成 AI が技術メディアを席巻しており、このブログやポッドキャストをフォローしている人たちは、エンジニアリングはもはや必要な分野ではないとよく言います。結局のところ、AI が必要なコーディングの多くを提供できるのであれば、必要な詳細なエンジニアリングも提供できるはずですよね?そんなに急いで考えないで。

これら 2 つの分野間の連携が必要です一方が機能しなければ他方は適切に機能しませんたとえば、異なるクラウド上の異なるクラウド サービスに対して異なる使用方法を定義するマルチクラウド ベースのシステムを設計することはできません。各クラウドと各サービスにはエンジニアリング認定があり、詳細を正しく把握するには非常に専門的な知識が必要です。クラウド アーキテクトとして、セキュリティ アーキテクチャの構築方法は理解していますが、各クラウド プロバイダーにセキュリティ アーキテクチャを展開する方法は、クラウド アーキテクトが一般的に備えていない能力であり備えている必要もありません。エンジニアは最先端のベストプラクティスと方法論を使用して各システムを構築および展開します。このため、建築家とエンジニアの比率は通常 1 対多数、つまり建築家 1 人に対してエンジニア多数となります。私の展開チームは、作業内容に応じて、通常少なくとも 10 人で構成されます。

なぜこのような混乱が起こるのでしょうか?

この概念が今日では十分に理解されているかどうかはわかりませんが、生成 AI ベースのクラウド サービスへと急速に進むにつれていくつかの大きな間違いが犯されているように思います

多くの人は、エンジニアリング タスクはクラウドへの移行において簡単な部分だと考えています。結局のところ、クラウド アーキテクトが優秀であれば、構成は効率的で、展開には適切な AI ツールのみが必要になります。

さらに悪いことに、エンジニアのみを雇用し、特定のスキルを持つ人材を採用する企業もあります。企業はクラウド ブランドを選択し、そのクラウド プラットフォーム上でセキュリティ、アプリケーション、データ、AI エンジニアを雇用する場合があります。彼らは、この特定のクラウド プラットフォームが適切かつ最適化されていると考えていますが、これが問題を引き起こすことがよくあります。たとえば、これらのソリューションは効果的かもしれませんが、運用コストは当初の予想より 10 倍高くなる可能性があります。当然のことながら、これらの企業はアーキテクチャの最適化について考えたり最適化のためにクラウドアーキテクトを雇ったりしていないため、アーキテクチャが最適化されていません

AI によって、優れたアーキテクチャと優れたエンジニアリング規律の必要性がなくなるわけではありません。両方が必要であり、生成 AI の複雑さを考えると、この必要性はますます重要になります。この概念が依然としてわかりにくいことに私はしばしば驚かされますが、クラウドであろうとなかろうと、システム構成と展開機能に規律ある計画を組み込む方法を理解していない人は、ビジネス価値を高めるのではなく、むしろ低下させる最終ソリューションに直面する可能性が高くなります。そして、これは回避できます。

<<:  マイクロソフトCEO、テクノロジー大手各社がAIを訓練するためのコンテンツをめぐって競争していると語る

>>:  AIGC に向けてビジネスを準備するために CIO が尋ねるべき 8 つの質問

ブログ    
ブログ    

推薦する

ジェネレーティブ AI とクラウド ネイティブは期待が膨らんでいる時期にあります。これらは企業の変革よりも重要ですか?

今年、業界内では「AI 記者会見でない記者会見はない」というジョークが飛び交っています。まさにその通...

2021 年の人工知能、データ サイエンス、機械学習のトレンドの概要

人工知能とデータサイエンス、機械学習のトレンドとデータ分析AIはますますあらゆるビジネス戦略の一部に...

...

DeepMind の新しい研究: ReST は大規模なモデルを人間の好みに合わせて調整し、オンライン RLHF よりも効果的です

過去数か月間、私たちは大規模言語モデル (LLM) が高品質のテキストを生成し、幅広い言語タスクを解...

...

GenAIがゼロトラスト環境でサイバーセキュリティを強化する方法

GenAI に対する信頼はまちまちです。 VentureBeat は最近、製造業とサービス業の複数の...

...

Programiz: 多くの人がChatGPTを使ってプログラミングを学んでおり、Web開発分野はAIの影響を最も受けやすい

プログラマー育成ウェブサイトProgramizは10月18日、ChatGPTがプログラミング教育分野...

...

...

あらゆるビジネスオペレーションに AI を効果的に適用する 10 の方法

企業は、業務に AI を実装するさまざまな方法を分析し、理解する必要があります。 人工知能(AI)は...

「ロボット」は詐欺の標的になり得るのか?

機械は識別や配送などの一連の機能を統合した後、自然に俳優と「対話」します。相互作用のプロセスにおける...

...

「無人運転」の技術的道筋

無人運転車が実際に走行するには、認識、意思決定、実行における技術的な問題を解決する必要があります。 ...

...