偉大なる雲 移行は IT に革命をもたらしましたが、10 年間のクラウド変革の後、最も洗練された企業は現在、次世代の飛躍を遂げています。ビジネスにますます重要なデータ サイエンス イニシアチブをサポートする真のハイブリッド戦略を開発し、ワークロードをクラウドからオンプレミス システムに戻すことです。 . このプロセスを開始していない企業は、すでに遅れをとっています。
優れたクラウド移行
10 年前、クラウドは主に、物理インフラストラクチャを構築して運用するためのリソースを持たない小規模なスタートアップや、コラボレーション サービスをマネージド インフラストラクチャに移行したいと考えている企業によって使用されていました。 パブリック クラウド サービス (および低金利経済における安価な資本) により、そのような顧客は増加するユーザーに比較的安価にサービスを提供できるようになりました。 この環境により、Uber や Airbnb などのクラウドネイティブのスタートアップは、規模を拡大して成功することができました。
次の 10 年間で、企業はクラウドに群がりました。これは、コストが削減され、イノベーションが促進されたためです。 これはまさにパラダイム シフトであり、企業が次々と「クラウド ファースト」戦略を発表し、インフラストラクチャをクラウド サービス プロバイダーに大規模に移行しました。
クラウド ファーストの戦略は、その有効性が限界に達している可能性があり、多くの場合、ROI が低下し、クラウドに対する大きな反発を引き起こしています。
高まる反発
ただし、クラウド ファーストの戦略はその有効性の限界に達している可能性があり、多くの場合、ROI が低下しており、クラウドに対する大きな反発を引き起こしています。 ユビキタスなクラウドの採用は、制御不能なコスト、複雑さの深化、限定的なベンダー ロックインなど、新たな課題を引き起こしています。 私たちはこれを雲の広がりと呼んでいます。
クラウド内の膨大な量のワークロードにより、クラウドの費用が急増しています。 企業は現在、コア コンピューティング ワークロードと大規模なストレージ ボリュームをクラウドで実行しています。ML、AI、ディープ ラーニング プログラムは言うまでもなく、数十または数百の GPU とテラバイトまたはペタバイトのデータを必要とします。
コストは上昇し続け、終わりが見えません。 実際、一部の企業は現在、 2倍まで オンプレミス システムからワークロードを移行する前と同じように、クラウド サービスに移行しました。 Nvidia は、大規模で専門的な AI および ML ワークロードをオンプレミスに戻すと、30% の節約ができると見積もっています。