LESSON 30分

ストーリー

田
田中VPoE
ワークロードの分類ができた。次は「どのクラウドに配置するか」の判断基準だ
あなた
各クラウドの強みを比較して決めるんですか？
あ
田
田中VPoE
強みの比較は重要だが、それだけじゃない。技術的な適合性、コスト、データの所在地制約、運用チームのスキル — 複数の要因を総合的に評価する必要がある。この判断を誤ると、移行後に「やっぱり元のクラウドの方がよかった」という事態になる
あなた
判断基準を明確にしておかないと、主観的な判断になってしまいますね
あ
田
田中VPoE
その通り。定量的な評価基準と意思決定フレームワークを整備しよう

クラウドプロバイダーの強み比較

主要3クラウドの特徴

領域AWSGCPAzure
コンピュートEC2/ECS/EKSの幅広い選択肢GKEの高い完成度AKS + Windows連携
データベースAurora, DynamoDBの成熟度Spanner, FirestoreCosmos DB, SQL Database
データ分析Redshift, AthenaBigQuery（圧倒的強み）Synapse Analytics
AI/MLSageMaker, BedrockVertex AI, GeminiAzure OpenAI, Cognitive Services
サーバーレスLambda（エコシステム最大）Cloud Functions, Cloud RunAzure Functions
ネットワーク最も多いリージョン数Premium Tier（高速ネットワーク）ExpressRoute（Enterprise）
ID管理IAM, CognitoCloud IdentityEntra ID（Enterprise最強）
Enterprise幅広い業種対応データドリブン企業に強いMicrosoft製品との統合
コストRI/SPで大幅割引CUD + Sustained Use DiscountEA/CSP大型割引
エッジCloudFront, OutpostsCloud CDN, Distributed CloudAzure Front Door, Azure Stack

配置判断の6つの基準

基準と重み

基準重み評価内容
技術適合性30%ワークロード要件に対するサービスのフィット度
コスト効率25%TCO（Total Cost of Ownership）の比較
データ要件20%データ所在地、レイテンシ、規制要件
運用対応力10%チームのスキル、ツール、プロセスの対応状況
将来性10%サービスのロードマップ、市場でのポジション
エコシステム5%パートナー、コミュニティ、サードパーティ連携

評価スコアリング

各基準を1〜5で評価し、重み付き合計で配置先を決定します。

スコアリングの例（データ分析ワークロード）:

                        AWS        GCP       Azure
技術適合性 (×0.30)    3 (0.90)   5 (1.50)   3 (0.90)
コスト効率 (×0.25)    3 (0.75)   5 (1.25)   3 (0.75)
データ要件 (×0.20)    4 (0.80)   4 (0.80)   4 (0.80)
運用対応力 (×0.10)    5 (0.50)   2 (0.20)   2 (0.20)
将来性     (×0.10)    4 (0.40)   5 (0.50)   4 (0.40)
エコシステム(×0.05)   4 (0.20)   4 (0.20)   3 (0.15)

合計                   3.55       4.45       3.20
→ GCPが最適

データローカリティとネットワーク設計

データ配置の原則

原則説明具体的な判断
データ近接データとコンピュートは同じクラウドに配置DBとAPIサーバーは同一クラウド
最小移動クラウド間のデータ移動を最小化エグレスコストの最適化
規制準拠データ主権要件に従った配置GDPR対象データはEUリージョン
レイテンシユーザーに近い場所に配置エッジ/CDNの活用

クラウド間接続パターン

パターン用途帯域コスト
パブリックインターネット低頻度・小容量のデータ連携変動低（エグレス費用のみ）
VPN接続セキュアな中容量の接続数Gbps中
専用線（Interconnect）高頻度・大容量の接続10-100Gbps高
サードパーティ接続Megaport等のクラウド間接続サービス可変中〜高

配置パターンのアンチパターン

避けるべき配置

アンチパターン問題正しいアプローチ
全複製すべてのワークロードを全クラウドで冗長化目的に応じた選択的配置
データ分断関連データが複数クラウドに散在データ近接の原則に従う
スキル無視運用チームのスキルを考慮しない配置スキル計画を含めた段階的導入
コスト盲目エグレスコストを見落とした設計TCO全体でのコスト評価
過度な抽象化すべてを抽象化レイヤーで包む必要な箇所だけに抽象化を適用

まとめ

ポイント内容
クラウドの強みAWS/GCP/Azureそれぞれに得意分野がある
6つの評価基準技術適合性、コスト、データ要件、運用、将来性、エコシステム
データ配置原則データ近接、最小移動、規制準拠、レイテンシ考慮
アンチパターン全複製、データ分断、スキル無視、コスト盲目を避ける

チェックリスト

  • 主要3クラウドの強みを比較できる
  • 6つの評価基準で配置先を定量的に判断できる
  • データローカリティの原則を理解した
  • 配置のアンチパターンを理解した

次のステップへ

次は「マイグレーションパターン」を学びます。配置先が決まったワークロードを実際に移行するためのパターンと手法を身につけましょう。

推定読了時間: 30分