インフラ整備だけではサプライチェーンの問題を解決できない理由

インフラ整備だけではサプライチェーンの問題を解決できない理由

IT業界ではよくあるパターンとして、ソリューションがどのようなものかを真に理解する前にインフラストラクチャを購入してしまうことが挙げられます。何らかの理由で、それらのインフラの調達が困難な場合はどうすればよいでしょうか？

突然、誰もが同じ質問をするようになりました。どれくらいの量を購入でき、どれくらい早く入手できるのか？

それは自然な反応です。市場に不確実性が生じると、入手がさらに困難になる前にリソースを確保しようとするのが本能的な反応です。現在、企業はコンポーネント不足、インフラ コストの上昇、AI イニシアチブによる需要増加といった課題への対応に追われており、こうした状況が顕著に表れています。

しかし、インフラをさらに購入することは最も安全な対応策のように思えるかもしれませんが、それが最も賢明な策だとは思いません。

現実には、今日のサプライチェーンにおける課題には、これまでとは異なるアプローチが必要となります。組織は、すぐに外部からハードウェアを追加購入するのではなく、まず自社が既に保有しているリソースをどのように活用しているか、そしてインフラ戦略が事業の将来像と合致しているかどうかを内部から見直すべきです。

既にお持ちのものから始めましょう

ITチームがインフラの増強を迫られた場合、私の最初の提案はシンプルです：今あるものを見直してみませんか？

• データはどこに保存されますか？
• どのようにアクセスされているのか、また、移動、コピー、複製されているのか？
• 本日、どの程度のキャパシティが利用可能ですか？
• どのワークロードが最も多くのリソースを消費していますか？
• それらのワークロードは、本当に必要なリソースを得ているのでしょうか？
• この演習はハードウェアだけの問題ではありません。データを理解することにもつながります。重要なデータとは何でしょうか？アクセス頻度の低いデータとは何でしょうか？将来的により価値を持つようになる可能性があるデータとは何でしょうか？

目標は、単にお客様のストレージ環境を規定的な視点で捉えることではありません。データセンターのインフラは、多くの場合、意図的な戦略というよりも、長年にわたる漸進的な意思決定の積み重ねを反映しています。 現在の環境を包括的に捉え、何が存在し、どのように利用されているかを理解することで、現在の環境がビジネスの今後の方向性を支えられるかどうかを把握することができます。多くの場合、想定していたよりも柔軟性があることに気づきます。

AIは古い常識を変えつつある

この議論がますます重要になっている理由の一つは、AIが長年頼りにしてきた多くの前提を変えつつあるからです。

従来、企業データは予測可能なライフサイクルに従っていました。データは作成され、一定期間積極的に使用された後、最終的には「コールド」になりました。データが古くなると、組織はそれをより低コストのストレージに移行しました。これは、再び頻繁にアクセスされる可能性が低いと考えられたためです。

AIはそのモデルを破壊しつつあります。

かつてはアーカイブに眠っていた履歴データが、分析、AIトレーニング、あるいは検索ベースのアプリケーションにとって、突然価値あるものとなる可能性があります。休眠状態と見なされていたデータも、再び重要になる可能性があります。

その変化は、インフラ プランニングに影響を与えます。データが永遠に一箇所に留まるという前提は、もはや成り立ちません。ビジネスニーズの変化に伴い、データはストレージ階層、クラウド環境、AIプラットフォーム間で移動する必要が生じる場合があります。

課題は、今日のワークロードに対応するために単にインフラを増設することではありません。明日の要件に適応できる環境を構築することが重要です。

過去の解決策に頼らないようにしましょう

インフラ不足が発生すると、多くの組織は当然ながら慣れ親しんだ解決策に目を向けます。

SSDが高価になったり入手困難になったりすると、話題はしばしばハードディスクドライブに移る。新しい技術に制約が生じた場合、チームはより容易に入手できる可能性のある従来の手法を評価し始める。

そういった選択肢を検討すること自体は問題ありません。問題が生じるのは、慣れ親しんでいることが意思決定の主要な要因となる場合です。

インフラに関するあらゆる決定は、事業目標と将来の要件というより広い文脈の中で評価される必要があります。

例えば、大量の従来型ストレージを追加することで、短期的な容量問題を解決できる可能性があります。しかし、組織が同時にAI関連の取り組みのためにデータセンターのスペース、電力、冷却設備を確保しようとしている場合はどうでしょうか？持続可能性の目標にエネルギー消費量の削減が含まれる場合はどうなるでしょうか？将来のワークロードにおいて、より高度なデータモビリティが求められるようになったらどうなるでしょうか？

一つの課題を解決する解決策が、新たな課題をいくつも生み出す可能性があります。

だからこそ、インフラチームは目先の調達上の懸念にとらわれず、今日の決定が長期的に及ぼす影響を考慮する必要があるのです。

ハードウェアの枠を超えて考える

サプライチェーンの不確実性が高まる時期に組織が犯す最大の過ちの一つは、その課題をハードウェアの問題として捉えてしまうことです。

それよりもはるかに広範な問題です。

ストレージチーム、インフラストラクチャチーム、セキュリティチーム、アプリケーションオーナー、そしてビジネスリーダー、全員がそれぞれ役割を担っています。インフラに関する決定は、セキュリティやコンプライアンスからアプリケーションのパフォーマンス、AIへの対応まで、あらゆるものに影響を与えます。

解決策は、議論の焦点を技術的な決定からビジネス上の優先事項へと移すことにある。

目標が効率性の向上、セキュリティの強化、イノベーションの加速、あるいはAIの導入であれ、インフラ投資はそうした成果を支えるものでなければなりません。調達前にこれらの優先事項に取り組むことで、プロセスを迅速化し、関係者間のより良い合意形成を図ることも可能になります。

柔軟性を優先する

仮想化からクラウド、そして今日のAI主導型環境に至るまで、数々の技術変革を通して私が学んだ教訓が一つあるとすれば、それは柔軟性が重要だということです。

技術は変化します。ビジネスの優先順位は変化します。データ要件は変化します。

成功する組織は、必ずしも最大の投資を行う組織とは限りません。成功するのは、選択肢を維持する組織です。

つまり、モビリティ、自動化、データ移動をサポートする技術とアーキテクチャを検討するということです。それは、プラットフォームが現在何をしているかを評価するだけでなく、将来の要件にどれだけ容易に適応できるかを評価することを意味します。

最も重要なのは、モダナイゼーションとは単に一つの技術を別の技術に置き換えることではないという認識を持つことです。それは、ビジネスとともに進化できるインフラ戦略を構築することです。

サプライチェーン危機の真の解決策

では、サプライチェーン危機を金銭で解決すべきでしょうか？

私の答えはノーです。

追加のインフラ整備が解決策の一部となる可能性があります。しかし、お客様の環境、データ、そしてビジネス目標を理解せずにハードウェアを追加購入しても、期待する成果が得られない可能性が高いです。

より良いアプローチは、まず可視性を高めることから始めることです。現状を把握し、事業が達成しようとしている目標、そして自社の環境に既に存在する機能について理解しましょう。次に、テクノロジーが目標達成にどのように役立つかを評価してください。

サプライチェーンの制約はいずれ緩和されるかもしれないが、適応の必要性は依然として残るだろう。インフラ、データ、そしてビジネス成果のバランスを取る戦略的な視点を持つ組織は、今後何が起ころうとも、より有利な立場に立つことができるだろう。

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