量子状態: 2 つのことが同時に真実になる仕組み

企業のクラウド投資に対する AI の差し迫った影響に関する興味深いレポートがマッキンゼーから発表されました。

この記事の冒頭にマッキンゼーが次のように述べている引用がありました。「考えられる影響はセクターによって異なりますが、クラウドの導入は平均的な企業にとって収益性を 20 ～ 30% 向上させる機会となります。」

多くの人にとって、これはすべてをパブリック クラウドに置けという明白な要求でしょう。しかし、次の文には重要なニュアンスが追加されています。

「多くのデジタルネイティブ企業はすでにこの機会を最大限に活用しています。 S&P 500 における過去 10 年間の EBITDA 値の増加の 3 分の 1 近くは、クラウドのようなインフラストラクチャを利用したわずか 8 社のデジタル ネイティブ企業によるものです。 」

クラウドのようなインフラストラクチャ。

「パブリック クラウドを使用したから」ではなく、クラウド オペレーティング モデルを採用したからです。このレポートは素晴らしいものであり、強くお勧めします。

私たちが何度も目にするもう 1 つの真実があります。それは、ワークロードをクラウドから本国に戻すことで、企業は平均 60% を節約できるということです。これは、次のような数字を公表しているチームから一貫して見られることです。 37信号、 X.com 、 プリレンダリング、 そしてアーレフス。これは、最大手のエンタープライズ セキュリティ会社 (および当社の顧客) が保存したものです (ただし公開はしませんでした)。

そこで問題となるのは、クラウドへの移行とクラウドからの離脱の両方によって、どのようにして収益性を高めるかということです。

その答えは、クラウド オペレーティング モデルの採用にあります。クラウド オペレーティング モデルを採用すると、インフラストラクチャ、開発者のエクスペリエンス、およびエンドツーエンドの技術効率 (データ チームから IT まで) についての考え方が変わります。生成 AI モデルのトレーニング、チューニング、デプロイには、リアルタイムのビジネス プロセスとデータに近いことが必要です。マッキンゼーのレポートでは、今後 10 年間でデータの半分近くが引き続きオンプレミスで生成されると予測しています。データ プライバシー、POS システムなどの多くの要因に応じて、組織はオンプレミス データ アーキテクチャとパブリック クラウド データ アーキテクチャを慎重に検討する必要があります。

クラウド オペレーティング モデルは、インフラストラクチャをコードとして提供します。それは、賢いソフトウェアと愚かなハードウェアを意味します。 Google (TPU)、AWS (Graviton)、Azure (FPGA) はすべて独自のシリコンを持っていますが、これらは汎用ワークロード向けに設計されています。彼らを歌わせるのはソフトウェアです。それがこれからのモデルです。安価でありながら強力な汎用ハードウェアであり、はっきり言って使い捨てで再利用可能です。パブリック クラウドやクラウド オペレーティング モデルでアプライアンスが見つからないのはこのためです。

クラウド オペレーティング モデルとは、事前構成されたツールとアプリケーション パターンを開発者の分野全体で共有し、再利用することを意味します。このアプローチには、開発者向けのセルフサービスを備えた統合消費層と、速度、俊敏性、セキュリティをサポートする標準化された技術スタックが含まれています。

クラウド オペレーティング モデルは、マネージド サービス (データベース、キー バリュー ストア、セキュリティ) を通じて技術効率も高めます。導入、拡張、管理などの IT プロセスの自動化と標準化が必要です。これにより、CI/CD の実践が容易になり、コードの頻繁な自動デプロイメントが可能になります。これら (およびその他) のそれぞれが、組織をより効率的にします。

要するに、2 つのことが同時に真実になる可能性があるということです。 「クラウドに移行」して収益性を高めることも、「本国に戻す」ことで収益性を高めることもできます。共通点はモデルです。どのワークロードがどこに属するかについて話したい場合は、お問い合わせください。 [email protected]そして私たちの考えを共有することができます。私たちのアドバイスは非常に誠実であることがお分かりいただけるでしょう。あなたがパブリック クラウドに属しているのであれば、そう言うことに問題はありません。なぜなら、成功すれば、いつかは戻ってきたいと思うからです。すべては何のために最適化するかにかかっています。