AI総合研究所

SHARE

X(twiiter)にポストFacebookに投稿はてなブックマークに登録URLをコピー

Azureでの運用設計とは?クラウド環境最適化の戦略ガイド

この記事のポイント

  • Azure運用設計の核となるセキュリティ、回復性、拡張性、高可用性、コスト効率を詳説
  • リソース管理、監視、セキュリティ、コスト最適化等、運用設計の主要な柱を解説
  • Azure MonitorやLog Analyticsなど、Azureの運用支援機能の活用方法を紹介
  • クラウド環境特有の「共同責任モデル」と「クラウドネイティブ設計」の重要性を強調
  • バックアップ・リストア機能を含む、Azureの包括的な運用機能の活用戦略を提示

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

クラウドプラットフォームの一つであるMicrosoft Azureでは、セキュリティや効率性、ならびに高可用性等の要素を核に、運用設計が重要な役割を果たしています。

この記事ではAzureの運用設計について、リソースの管理と自動化、監視と診断、セキュリティとアイデンティティ管理、コストの管理と最適化などの柱を詳しく解説し、適切な運用設計を実現するためのポイントを提供します。
読者の皆様が運用設計の重要性を理解し、Azureを用いて効率的かつ安全なシステム運用を実現するためのヒントを得ることができる内容となっています。

Azureの基本知識や料金体系、利用方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています。
➡️Microsoft Azureとは?できることや各種サービスを徹底解説

Azureの運用設計とは

Azureの運用設計とは、Azure環境を効率的かつ効果的に管理し、ビジネスの要件に合わせて最適化することを指します。
セキュリティ、回復性、拡張性、高可用性、そしてコスト効率とパフォーマンスといった要素を核として、以下の運用設計の柱を通じて具現化されます。

Azure.comはAzureアーキテクチャのベストプラクティスの原則に従う
Azure.comはAzureアーキテクチャのベストプラクティスの原則に従う4つの柱
azure.microsoft.comより引用

リソース管理と自動化
効率的なリソース管理と自動化は、セキュリティと回復性の確保、及び拡張性と高可用性の実現に不可欠です。自動スケーリングと自動回復メカニズムは、ピーク時の負荷に対応し、障害からの迅速な復旧を可能にします。


監視と診断
システムの監視と診断は、異常検出と障害予測によるセキュリティ強化、及び回復性の向上に寄与します。リアルタイムの監視とログ分析により、システムの健全性を維持し、問題の早期発見と対応を可能にします。


セキュリティとアイデンティティ
セキュリティとアイデンティティの管理は、多層防御アプローチの基盤となります。アクセス管理、認証、暗号化などのセキュリティ対策を通じて、データとアプリケーションを保護します。


コスト管理と最適化
コスト効率の高いハイパフォーマンスは設計の基本原則であり、リソースの最適化とコストの可視化を通じて実現されます。効率的なリソース利用と適切なスケーリング戦略により、パフォーマンスを維持しつつコストを抑制します。


ディザスタリカバリーとバックアップ
高い回復性を保つためには、ディザスタリカバリー計画とバックアップ戦略が不可欠です。目標復旧時間(RTO)を定め、障害発生時の迅速な復旧を保証するプロセスを構築します。

Azureの運用設計を行う際は、これらの要素を組み合わせ、ビジネスのニーズに合わせて調整することが重要です。適切な計画と実装により、コストを抑えつつ、セキュリティ、パフォーマンス、可用性を最適化していきます。


クラウドにおける運用設計のポイント

クラウド提供者は下層のインフラストラクチャを管理するため、運用設計では、サービス提供者との共同責任モデルを理解し、アプリケーションとデータの適切な管理に重点を置く必要があります。
また、クラウドリソースの弾力性とスケーリングの機能を活用するために、クラウドネイティブな設計を考慮する必要があります。

このセクションでは、クラウドにおける運用設計の中核となる要点について詳しく見ていきます。

共同責任モデルとは

クラウドサービスのセキュリティを考える際には、共同責任モデルの理解が必須です。このモデルでは、クラウドサービスプロバイダー(CSP)とクラウドサービスの顧客がセキュリティ責任を共有します。

一般に、CSPはインフラストラクチャのセキュリティを管理し、顧客は自分のデータ、アプリケーション、およびアイデンティティの保護責任を負います。

Azureにおいては、Microsoftが「物理サーバー、ネットワーク、およびデータセンターのセキュリティを担当」し、顧客は「設定の正確性やアクセス管理などの面で積極的な役割」を担うことになります。

クラウドネイティブ設計とは

クラウドネイティブ設計とは、クラウドの環境を最大限に生かすことを目的としたアプリケーションとシステムの設計アプローチです。

この設計は、マイクロサービスアーキテクチャ、コンテナ化、自動化されたオーケストレーション、連続的なインテグレーションとデリバリー(CI/CD)、およびスケーラブルなストレージといった技術に基づいています。

クラウドネイティブなアプリケーションは迅速な開発、デプロイメント、およびイノベーションを可能にし、機敏性とレジリエンスを提供します。


Azureが提供する運用機能

Microsoft Azureはクラウド運用をサポートするために多様な機能とツールを提供しています。
これらは、システムのモニタリングからログの分析、バックアップとデータ復旧に至るまで、運用のあらゆる側面をカバーしています。

このセクションでは、Azureの主要な運用機能について説明し、それぞれの活用方法について解説します。

監視機能

Azureの運用機能の中核となるのは、監視ツールである Azure Monitorです。
Azure Monitorは、アプリケーション、インフラストラクチャ、ネットワークのパフォーマンスデータを集約し、実運用に関する洞察を提供します。

これにより、システムの正常性をリアルタイムで確認し、異常が検出された場合は迅速に対応を取ることができます。

監視機能は、警告のトリガーとしても機能し、異常が検出された際に通知や自動応答を設定することが可能です。

AzureMonitor概要
AzureMonitor概要 Microsoft learnより引用

ログ収集・管理・分析機能

Azureでは、ログ情報の収集、管理、分析を簡単に行えるようにするためのツールセットが豊富に用意されています。
Azure Log Analyticsはこの一例で、クラウドまたはオンプレミス環境のデータを集め、分析することができます。

継続的なインサイトを得るためのクエリ言語を用いて、ログデータから複雑な分析を実行し、意味のある情報を抽出できます。

また、Azure Sentinelなどの SIEM (Security Information and Event Management) ツールを使用して、セキュリティ関連のイベントの監視と対応を行うことができます。

Azure Log Analyticsワークスペースの画像
Azure Log Analyticsワークスペースの画像

バックアップ・リストア機能

データは企業にとって貴重な資産であるため、その保護はクラウド運用では特に重要です。Azure Backupはシンプルかつ信頼性の高いバックアップサービスを提供し、Azure上のあらゆるデータとワークロードを保護します。

バックアップは自動化されており、定期的に実行されるため、データ損失のリスクを軽減します。

万が一のデータ損失や破損が発生した場合には、Azure Site Recoveryを使用してシステムを迅速に復旧することが可能で、これにより、ビジネスの継続性を支援します。

バックアップセンターの探し方
バックアップセンターの探し方

バックアップセンターの画像
バックアップセンターの画像


まとめ

この記事では、運用設計の基本、クラウドに特有の設計のポイント、およびAzureが提供する主要な運用機能について詳しく見てきました。

Azureを使用する際には、運用を継続的に監視し、改良するためのツールとプロセスを利用してください。
また、共同責任モデルを理解し、組織が負うべきセキュリティ対策も適切に実施することが重要です。最終的に、Azureのクラウドサービスをフルに活用し、組織の運用設計を成功に導くためには、これらの概念とツールを習熟し、効果的に適用する必要があります。

本記事がAzureの運用設計に関する洞察を深め、日常運用における実用的なガイドとして役立つことを願っています。

AI活用のノウハウ集「AI総合研究所」サービスご紹介資料

「AI総合研究所 サービス紹介資料」は、AI導入のノウハウがないというお客様にも使いやすい最先端のAI導入ノウハウを知れる資料です。

資料ダウンロード
監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

関連記事

AI導入の最初の窓口。

お悩み・課題に合わせて活用方法をご案内いたします。
お気軽にお問合せください。

AI総合研究所 Bottom banner

ご相談
お問い合わせは
こちら!