オンプレミスとクラウドの違いのシナリオ判断

販売サイト、工場、実験環境の事例から、クラウドへの移行で減る作業と残る条件を見分けます。

この単元で学ぶこと

1. 実験用機器を待つ会社新機能を試すたびに機器購入を待つ会社では、クラウドから必要な資源を用意すると待ち時間を減らせます。ただし起動しただけで新機能が完成するわけではありません。開発、テスト、公開の承認は残り、どの待ち時間が短くなるかを具体的に捉えます。

2. 季節で負荷が変わる店平日は2台相当、キャンペーン期間は8台相当の処理能力が必要な例では、常時8台分を保有するより増減の利点を検討できます。需要が減っても8台を残せば費用削減は進みません。拡張だけでなく縮小と不要資源の整理までが弾力性を活かす運用です。

3. 工場設備を残す移行工場の制御設備を現地に残し、収集データをAWSで分析する構成はハイブリッドです。全てを一度に移す必要がなく、現場側の遅延要件や設備依存を保ちながら利用できます。接続障害時の業務やデータ転送の費用も考えます。

4. 複数地域とハイブリッドを区別東京と別のAWSリージョンへ展開しただけならマルチリージョンです。オンプレミス接続を意味しません。リージョンを増やすことで複製や運用の費用も増え得るため、地域分散をそのまま低コスト化の理由にはしません。

5. OS管理を減らしたい EC2からマネージドDBへ移す場合、DB基盤やOS運用の一部を任せられます。ただし利用者はDBの設定、データの公開範囲、アプリの接続権限等を管理します。サービス名だけで全責任を渡したと判断せず、実際に管理する層の違いを確認します。

6. 比較表の欠落を探すある提案が物理サーバー購入額とクラウド計算料金だけを並べていたら、双方の運用期間、保存・転送、保守、人員、移行費用の抜けを探します。既存設備の支払い済み費用と将来発生する費用も分けて考えます。単純な単価差だけで業務全体の価値は決まりません。

7. 自動化された実験の後片付け一日だけ使う環境を自動作成できても、残したディスクや稼働資源には費用が生じ得ます。作成時から用途、所有者、期限を記録し、終了時の整理を手順へ入れます。自動化は再現性を高めるための道具で、予算管理を省く理由ではありません。

8. 契約と配置の制約を読む海外展開を急ぐ場合でも、顧客データの配置条件、サービスの利用可能地域、既存ソフトウェアの利用権を確認します。クラウドが迅速でも条件が消えるわけではありません。事例では「速くできること」と「無条件にできること」を分けて選択肢を評価します。

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