下の約束 ハードウェアのコストが原因で、スタートアップはサービスをクラウドに移行するようになりましたが、多くのチームはこれを効率的または費用対効果の高い方法で行う方法を確信していませんでした。 新興企業の開発者は、各クラウド プロバイダーと独立して動作する複数のアプリケーション コード ベースを維持できると考えていました。
今では、管理するには時間がかかりすぎることに気付きました。すべての人にすべてを提供しようとすることに栄光はありません。
クラウド インフラストラクチャの展開には、アプリケーションの監視やアクティビティ ログなどのツールやソフトウェア ソリューションの分析も含まれるため、多くの開発者が分析麻痺に悩まされています。 そのため、クラウド一夫一婦制がスタートアップの一般的に受け入れられている運用原則となっています。 しかし、すべての企業がこれらの制限内で無期限に事業を行う余裕があるわけではありません。
現実的には、アプリケーションの成熟度とランニング コストを抑えるために、クラウド インフラストラクチャ プロバイダーを決定する前に、利用可能なツールを分析することが不可欠です。
次のいずれかが必要です。
- 経験豊富な開発者が、アーキテクチャの整合性、保守性、およびライセンスに関する考慮事項を維持する、または
- 変化する状況に適応し、クラウド アプリケーションを構築、移行、管理するために構築されたクラウド プラットフォーム。
それらを取得するまで、開始するためのいくつかのベスト プラクティスを次に示します。 スタートアップがクラウドに関して直面する問題、クラウド アプリケーションの結果を定義する方法、クラウド インフラストラクチャの更新が必要な時期を知る方法、およびツールの組み合わせを使用する方法を見てみましょう。
現在地を分析し、スタートアップ クラウドの苦戦について学ぶ
クラウド インフラストラクチャに関しては、スタートアップには 2 つのレベルがあります。
アプリケーションの成熟度とランニング コストを抑えるために、クラウド インフラストラクチャ プロバイダーを決定する前に、利用可能なツールを分析することが不可欠です。
- 初期段階のスタートアップが、最初の最小限の実行可能な製品を構築しています。 これらの企業は、最小限のクラウド コンピューティングを展開してインフラストラクチャのコストと技術的な決定を削減し、製品と市場の戦略に集中できるようにしたいと考えています。
- 牽引力のある製品を扱うスタートアップ。 これらの企業は、セキュリティ、スケーラビリティ、および保守性の観点から、クラウド インフラストラクチャの将来について懸念しています。 しかし、彼らは専門家チームを雇うほど大きくはありません。
両方のレベルの創業者と意思決定者は、クラウド コンピューティングの管理に必要な技術的専門知識の深さに苦労しています。 たとえば、AWS でソリューションを構築したミッドマーケットのスタートアップからアプローチを受けましたが、その唯一の焦点は、すべてを稼働させることでした (レベル 1)。 そのため、技術的負債が蓄積され、クラウド アーキテクチャは複雑で、数百のサーバー、数十の独自のサービス、サードパーティ ツール、部分的なログ記録、実装が不十分なサービス メッシュが含まれていました。
その後、この会社は、Azure (レベル 2) のサブセットである Azure-China でクラウド ソリューション全体を使用することを主張する、中国を拠点とする新しい顧客と契約しました。 会社はこの新しい環境に無知でした。
異なるクラウド プロバイダーで同等のソリューションを並行して構築するには、コストがかかり、膨大な労力が必要になる場合があります。 しかし、この会社にとっての代替案は、重要な契約を失うことでした。 彼らには選択の余地がありませんでした。
2 つの異なる環境で動作するようにコードを複製して再調整するために、同社の開発者は、関連するすべての実装、サービス、および考慮事項を学ぼうとして、さらなる分析麻痺に直面する可能性がありました。 そのため、スタートアップは、関連するテストとセキュリティ検証を実行しながら、クラウドに依存しないアーキテクチャを作成し、コードを記述し、ターゲット クラウドへのデプロイを自動化するためのプラットフォームを必要としています。
提供したい結果を考え出す
多くのスタートアップは、クラウド インフラストラクチャの「ビルド アンド フィックス モデル」に従っています。 これは、スタートアップの開発者が最初に見たツールを選択すると、会社が (ライセンスまたは密結合のために) 拘束されるためです。 または、他のクラウド レイヤーとの相互作用の点で最適ではない可能性がある、誰かの推奨事項を取ります。 次に、利用可能なツールの適切な分析と実験の欠如は、厄介なトレードオフと望ましくないビジネスの妨害につながります。