クラウド ネイティブが新たな標準になりますが、人工知能はそれに備えていますか?

テクノロジーの発展に伴い、クラウド コンピューティング テクノロジーは進歩し続け、その目的も変化しています。現在のニューノーマルでは、競争力と関連性を維持したい組織にとって重要なクラウド コンピューティングの 5 つの主要な要素として、クラウド ネイティブ アプリケーション、マルチクラウド戦略の導入、モバイル アプリケーションのクラウドへの組み込み、実行可能なデータ レイクの構築、データの使用の民主化が挙げられます。これらの分析ツールは、業界セクターが AI 主導のビジネスになる上で非常に重要です。人工知能は単なる技術ではなく、無視できないビジネスモデルの変革でもあります。

[[260930]]

調査会社ガートナーは、現在、社内で開発されたソフトウェアの 80% がクラウド コンピューティングまたはクラウド ネイティブをサポートしており、進化するクラウド コンピューティング エコシステムにより、企業はより迅速かつ柔軟に、そしてリアルタイムで業務を遂行できるようになり、競争上のプレッシャーがかかっていると指摘しました。クラウド ネイティブおよびマルチクラウド アプローチを新たな標準として採用することで、企業はクラウド ベンダーのロックインを回避し、99.999% を超える応答率を実現して、平均して停止 1 回あたり数百万ドルの損失を回避できます。

組織の 68% がすでにデジタル トランスフォーメーション戦略を導入しているか、導入の過程にあり、大多数がクラウド コンピューティングを変革戦略の重要な要素と見なしている中、「デジタル トランスフォーメーション」という用語をめぐる議論は続いています。企業が行うべきことの本質は常にクラウドにあるからです。つまり、あらゆる業界の厳しいデジタル環境で生き残るためには、企業はこれら 5 つの主要なクラウド コンピューティング要素を採用する必要があります。

さらに、2019 年に企業にとって重要となる 3 つの AI テクノロジーは、視覚、言語、会話です。業界のリーダーは、自社の環境内でこれらのサービスを活用し、クラウド内の AI を既存のアプリケーションに導入し、不足しているデータ サイエンスを企業が利用できるようにする必要があります。したがって、データがタグ付けされ、適切な方法で取り込まれた実用的なデータ レイクを持つことは、分析サービスに投資するよりも効果的です。

マルチクラウドがデジタル変革を推進

クラウド インダストリー フォーラム (CIF) による最近の調査では、組織はマルチクラウド環境に対してよりオープンになっており、4 分の 3 の組織がデジタル変革を推進するために複数のクラウド サービスを導入していることがわかりました。ビジネス リーダーは、クラウド コンピューティング ベンダーのロックインによって、マルチクラウド アプローチによって実現される創造性、可用性、流動性が妨げられる可能性があることにようやく気づき始めています。

AWS、Google、Microsoft Azure などの大手プロバイダーのハイブリッド クラウドおよびマルチクラウド環境を利用する企業が増えています。クラウド コンピューティング プロバイダーも、特定の機能向けに Apache Kafka などのオープン ソース スタックの管理バージョンを作成することで、この傾向を促進しています。これにより、あるクラウド プラットフォームから別のクラウド プラットフォームへの移行が容易になり、ベンダー ロックインを回避しながら企業がデジタル変革に集中できるようになります。

クラウド コンピューティングの標準化とは、マルチクラウドによって企業がワークロードをよりコスト効率よく実行できるようになる一方で、クラウド サービスの価格はクラウド サービス プロバイダー間で頻繁に変更されることを意味します。重要なワークロードとクラウド経験を持つ企業の場合、マルチクラウドにより稼働時間と競争力が向上します。

マルチクラウド戦略を通じて、企業は IT 支出を最大限に活用できます。クラウドネイティブ テクノロジーの標準化により、企業は適切なクラウド コンピューティング ベンダーを利用して適切な製品を入手できるようになるためです。たとえば、マイクロサービスでは、コンテナ化 (Docker など) とオーケストレーション (Kubernetes など) を通じて、イベント駆動型のスケーリング (ブラック フライデーなど) が可能になります。複数のマイクロサービスを使用し、強力な回復力と柔軟性を提供し、性質と設計において自己修復機能を備えたシンクライアント (Web アプリ、ネイティブ モバイル アプリ、Alexa スキル) などのクラウド コンピューティング インフラストラクチャを介したハイパースケール プロビジョニング。コンテナのオーケストレーションをクラウド プロバイダーの構造と地域の機能と組み合わせることで、部分的なクラウド停止を防ぐことができます。

ネイティブアプリは消滅するのか？

ネイティブ モバイル アプリをクラウドに移行することは、モノのインターネット (IoT)、人工知能、仮想現実を実現するためにも重要であり、ネイティブ アプリもそれに追いつく必要があります。アプリケーションがクラウド コンピューティング ミックスの一部ではない場合、移行にはコストがかかる可能性があります。最後に、データ サイエンス ツール ポートフォリオに人工知能と機械学習 (ML) を導入する際に競争上の優位性を維持するには、実行可能なデータ レイクを構築し、情報が沼地にならないように実用的な方法で情報を管理することが非常に重要です。したがって、企業が生き残るためには、AI を取り入れる必要があります。AI は単なるテクノロジーではなく、無視できないビジネス モデルの転換だからです。

こうしたクラウド コンピューティングのトレンドは、企業のデジタル変革戦略において引き続き役割を果たし、アプリケーション、データ、分析、ID 管理の役割が企業の効率性とコンプライアンスの向上にどのように貢献するかについての理解を深めるなど、AI 主導のビジネスへの移行に役立ちます。

実用的なデータレイクの作成

過去5年間でインターネット利用者数は82%以上増加しており、調査会社ガートナーは2022年までにデータ量が800%増加し、そのうち80%が非構造化データになると予測しています。

企業がクラウド サービスを導入し続ける中、2019 年は企業が組織内に使用可能なデータ レイクを構築する上で重要な年となります。企業は、すべてのシステム、デバイス、サービスにわたってインテリジェントに検出可能なメタデータ タグのセットを追加して、毎日生成される膨大な量の構造化データと非構造化データから価値を抽出し、分析、ビジネス インテリジェンス、機械学習、人工知能を実行し、新しい効率性に関する重要な洞察を得て競争上の優位性を獲得できます。

従来のデータ ウェアハウス アプローチと比較して、データ レイク アーキテクチャの重要な原則は、すべての生データを変換や損失なしで配置できる場所を提供し、データへの変換を自由に再生できるようにすることです。企業におけるこのアプローチの課題は、データの量と正確性が高くなりすぎたり、データスワンプ化したりしないように、データが保存される場所に対する制御レベルを維持することです。

Lambda アーキテクチャを活用することで、企業はほぼリアルタイムのストリーミング データを使用するメリットを享受し、重要なイベントをほぼ瞬時に把握できるようになります。これは、24 時間待たなければならなかった従来のデータ ウェアハウス アプローチからの大きな前進です。次に、企業は、ストレージ分類、分類によるデータ ワークロードの管理 (データ セキュリティやアクセス権を持つユーザーなど)、データ サイエンティストがデータ プールに適切な方程式を作成/適用して将来の分析を改善するのに役立つデータ サイエンス ツールなど、データを理解するための実用的なアプローチを必要とします。

データサイエンスの民主化

人工知能は無視できないビジネスモデルの転換です。 2018 年には、特に企業が賢明な意思決定を行い、トレンドを把握するのに役立つ構造化データと非構造化データの処理に関して、人工知能と機械学習がさらに注目を集め始めました。今日、クラウド AI は、膨大な量の画像、音声、ビデオ、テキスト ファイルをスキャンしてパターンや異常を追跡し、大規模なインテリジェンスを提供できます。 AI 運用の一部のレベルは 2 年前には不可能でしたが、大きな商業的価値を生み出すでしょう。今日、クラウド コンピューティングの人工知能がクラウド ネイティブ エコシステムにおけるビジネス モデルにどのような革命をもたらすかについての認識が高まっています。

2019 年には、ますます多くの企業がデジタル戦略に人工知能を取り入れるようになるでしょう。最大のメリットは、クラウド コンピューティング AI を使用して、より単純なタスクで人間を置き換え、基本的なビジネス プロセスに新しいレベルのインテリジェンスを適用することです。たとえば、AI チャットボットはコンタクト センターでの繰り返しの質問の 80% に回答できるため、スタッフはより複雑で重要な問題に対処できるようになります。これらのインテリジェントなツールは、管理上の負担を軽減しながら、より高いレベルの顧客エクスペリエンスを提供します。