ポイント: ワークロード自動化はクラウド中心のソリューションおよびAI駆動のオーケストレーションに向けて進化しており、マルチクラウド環境での運用効率を向上させています。このシフトはデジタルトランスフォーメーションとイノベーションにとって重要です。
- ワークロード自動化のジョブの30％がパブリッククラウドで実施されています。
- 91％の企業が将来の成功に向けてAI駆動のオーケストレーションを不可欠と考えています。
ワークロード自動化は転換点にあります。従来のバッチ処理やジョブスケジューリングに制限されていたものが、今やデジタルトランスフォーメーションの中心的な推進力となっています。最新のEnterprise Management Associates（EMA）リサーチレポートの結果、ワークロード自動化とオーケストレーションの未来は、企業が現代のIT環境をナビゲートするためにクラウド駆動の自動化と人工知能（AI）駆動のオーケストレーションにますます依存しているという重要なシフトを強調しています。クラウド導入は自動化戦略を前例のない速度で再形成しています。より多くの組織がそのワークロード自動化をクラウドネイティブおよびハイブリッド環境に移行しており、硬直したオンプレミスインフラから脱却しています。調査結果によれば、約30％のワークロード自動化（WLA）ジョブがパブリッククラウドで実行され、14％がハイブリッドクラウド環境で実行されています。企業がクラウド移行を加速する中で、Amazon Web Services（AWS）、Azure、Google Cloudなど複数のプラットフォーム間でのシームレスなアプリケーションとデータワークフローのオーケストレーション、同時に一貫性、セキュリティ、コンプライアンスを確保する必要性がかつてないほど高まっています。ソリューションは、このシフトに追いつくだけでなく、クラウドオペレーションを積極的に合理化し、ハイブリッドエコシステム全体での深い統合と可視性を提供するよう進化しなければなりません。同時に、AIはオーケストレーションの未来を再定義しています。実際、調査回答者の91％がAI強化オーケストレーションを非常に重要または重要と考え、70％が今後12か月以内にAI駆動の機能を実装する計画を立てています。自動化を超えてインテリジェントな意思決定を可能にする能力は、もはや贅沢ではなく必需品となりつつあります。AI駆動のオーケストレーションは、ジョブスケジューリングの最適化だけでなく、故障の予測、リソースの動的再配分、自己修復ワークフローの実現にも関わっています。組織がAIと機械学習（ML）をITおよびビジネスプロセスに統合する中で、自動化は複雑なデータパイプライン、MLOpsワークフロー、リアルタイムデータオーケストレーションをサポートするために進化しなければなりません。この変革には課題もあります。マルチクラウド環境での自動化管理の複雑さ、リアルタイムの可観測性の必要性の高まり、そして自動化におけるAIの役割の増大は新たなレベルの洗練を要求しています。企業はタスクを実行する以上のことができるソリューションを必要としています。彼らは可視性、インテリジェンス、適応性を提供するプラットフォームを必要としています。ワークフローオーケストレーションの役割は、もはやライトを点けておくことではなく、デジタル加速の時代におけるイノベーション、機敏性、レジリエンスを可能にすることです。
プラットフォーム要件
明らかに、アプリケーションおよびデータワークフローのオーケストレーションは引き続き重要な推進力となり、適切なオーケストレーションプラットフォームの選択は企業が下す最も重要な決定の一つです。それを念頭に置いて、ビジネスクリティカルなワークフローを生産環境でスケールさせるために、プラットフォームが持つべき8つの重要な機能を共有したいと思います。
異種ワークフローのサポート：
大企業は急速にクラウドを採用しており、業界全体で将来の状態はメインフレームからデータセンター内の分散システム、さらにはプライベートおよびパブリックの複数のクラウドにまたがるハイブリッドになるという一般的な合意があります。アプリケーションおよびデータワークフローオーケストレーションプラットフォームが多様なアプリケーションやその基盤となるインフラを処理できなければ、企業はプラットフォーム間のワークフローディペンデンシーを処理するためのカスタム統合が必要な多くの自動化のサイロに閉じ込められることになります。
SLA管理：
財務締結や支払い決済などのビジネスワークフローには、すべて完了サービスレベル契約（SLA）が規制機関によって定められています。オーケストレーションプラットフォームは、対応するタスクの失敗や遅延だけでなく、ビジネスへの影響にリンクすることも理解し、通知できる必要があります。
エラーハンドリングと通知：
実稼働環境で運用していると、どんなに優れた設計のワークフローでも失敗や遅延が発生します。オーケストレーターは、適切なタイミングで適切なチームに通知を可能にし、応答の割り当てに関する長時間の戦争室の議論を避ける必要があります。
自己修復と是正：
チームがビジネスワークフロー内のジョブの失敗に対応する際、何かを再起動したり、ファイルを削除したり、キャッシュやテンポラリテーブルをフラッシュしたりするなどの是正措置を講じます。オーケストレーターは、同じ問題が再発する際に自動的にそのようなアクションを構成できるようにし、複数のチームが失敗に対応する間に重要なワークフローを停止することがないようにすべきです。
エンドツーエンドの可視性：
ワークフローはハイブリッドテクノロジースタック全体で相互接続されたビジネスプロセスを実行します。オーケストレーションプラットフォームは、アプリケーションとそれがサポートするビジネスプロセスとの関係をより良く理解するためにワークフローの系譜を明確に表示できる必要があります。これは変更管理にとっても重要で、プロセスから上流および下流で何が起こるかを把握するためです。
複数のペルソナに対する適切なUX：
ワークフローオーケストレーションはチームスポーツであり、開発者、運用チーム、ビジネスプロセスオーナーなど多くの利害関係者がいます。各チームはオーケストレーターとのインタラクションの方法に異なるユースケースを持っているため、技術の効果的なユーザーとなるために、各チームに適切なユーザーインターフェース（UI）とユーザーエクスペリエンス（UX）を提供する必要があります。
運用上の標準：
運用環境での実行は常に標準の遵守を必要とし、ワークフローの場合、正しい命名規則、エラーハンドリングパターンなどを意味します。オーケストレーションプラットフォームは、そのような標準を定義するための非常に簡単な方法を提供し、ワークフローを構築するときにユーザーをそれに導く必要があります。
DevOpsプラクティスのサポート：
企業が継続的インテグレーションおよび継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインのようなDevOpsプラクティスを採用するにつれて、ワークフローオーケストレーターの開発、修正、さらにはインフラのデプロイも現代のリリースプラクティスに適合する必要があります。EMAのレポートは重要な現実を強調します。未来はオーケストレーションを戦略的命題として受け入れる組織に属しています。AI、クラウド自動化、可観測性をアプリケーションおよびデータワークフローのオーケストレーション戦略に統合することにより、企業は効率を推進し、パフォーマンスを最適化し、競争に先んじることができます。ワークフローオーケストレーションが進化している全体像を理解し、それが貴社にとって何を意味するかを探るために、EMAの最新の研究からの洞察を探ってください。
これらの投稿は私自身のものであり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも表すものではありません。