これは、IBM® 内の最高情報責任者 （CIO） 組織が日々注力していることです。CIO 組織は、サプライチェーンや物流から、販売、マーケティング、財務システム、デジタル・ワークプレイス・ソリューションに至るまで、IBM の稼働を維持するアプリケーションを管理します。
チームの基本原則は、イノベーションのペースを加速し、同時に二酸化炭素排出量を削減することです。チームは、IBM Z®、IBM Power®、x86、およびコンテナ・アーキテクチャーにわたる包括的なエンタープライズ・プラットフォーム指向のアプローチの一環として、2019 年に Red Hat® OpenShift® の採用を開始しました。これは、企業規模で標準プラットフォームを採用して速度を向上させることを意味します。OpenShift では、大規模なマルチ・テナント環境への移行により、既存のツールやプロセスに依存して容量を管理し、最適なアプリケーション密度を維持することがますます困難になりました。
IBM でも、アプリケーション・チームは、新しいサービスを展開する際に、適切なインフラストラクチャー・リソース構成を理解するという課題に直面することがよくありました。「業界の他のアプリケーション チームと同様に、当社のチームはこれまで、キャパシティー関連の中断を避けるためにオーバー・プロビジョニングを行ってきました。ですが、これにより、一連の新たな疑問が生じます。私たちは、長期的にはコストを最小限に抑えながらパフォーマンスを最大化するための最適なリソース割り振りを特定して割り当てる責任があります。」と IBM のハイブリッドクラウド・プラットフォーム担当副社長、CIO の Matt Lyteson は述べています。
Red Hat OpenShift の採用を開始してから環境の複雑さが増すにつれ、Lyteson とそのチームは、割り振り超過のリソースを手動で修正することは選択肢ではないことにすぐに気づきました。マルチ・テナント環境におけるリソース割り振りを最適化するこのプロセスは、人間のスケールを超えていました。これが、チームがIBM Turbonomic®ハイブリッドクラウドのコスト最適化ソリューションに注目した理由です。
3.8 TB の減少
3.8TBを達成 累積メモリ制限の減少
45,000
IBM Turbonomic の取り組み 毎月 45,000 件の自動リソース・アクション
マルチテナント OpenShift 環境全体でリソース割り振りを最適化するというこの課題は複雑でしたが、Turbonomic を実装すると、チームは進むべき道が明確であることがわかりました。「Turbonomic を実装するためにプラットフォームや作業方法を変更する必要はありませんでした。インストールすると、すぐに実用的なデータが得られました。」と IBM の STSM ハイブリッドクラウド・アーキテクトの Ryan DeJana は説明します。数時間以内に、チームは複数の OpenShift クラスターにわたるキャパシティー割り振りての全体像を把握し、何を最適化する必要があるかを把握できるようになりました。彼らの次のステップは、自動化されたリソース・アクションを調査することでした。しかし、まずLytesonは、自動化が正しいアプローチであることをチームに説得する必要がありました。
「私でさえ、自動化を試すためには納得感が必要でした。開発者としては、リソース管理をソフトウェア・プラットフォームに移管する最初のステップは少し怖いかもしれません。」と DeJana は認めます。Turbonomic のフルスタックの可視性、つまりアプリケーション層からインフラストラクチャーに至る環境全体を把握できる機能は、この懸念を軽減し前進する上で重要なポイントでした。
Lytesonはチームを説得して、自動化を試してみて、Turbonomicが環境を適切な規模にするために適切なアクションを取っていることを自分で確認しました。チームはまず、非実稼働クラスターと開発クラスターを移行することから始めました。「数日も経たないうちに、TurbonomicのAIを活用した自動化が環境のパフォーマンスと効率の向上に貢献していることがわかりました。」と、DeJanaは言います。
現在、チームはTurbonomicからのリアルタイムのアプリケーション使用状況データを適用して、非実稼働アプリケーションの 88% と稼働アプリケーションの 42% のリソース割り振りを自動的に調整しています。「Turbonomicは、時間と変化の速度の面で私たちを助けてくれました。 新しいビジネス機能をより早く開発し、より早く提供するようチームに求めているだけでなく、実際に必要なリソースの量も把握するように求めていました。」と DeJana は説明します。「Turbonomicを使用すると、自動化によってリソースのサイズを適正化できます。このようなリソースの変更を自分で手動で行う方法を開発者に監視させたり、理解させたりすることはありません。私たちは彼らの生活から摩擦を取り除き、彼らがビジネス価値の創造に集中できるようにしています。」
現在、チームは Turbonomic の AI を活用した自動化を利用して、月に 45,000 件のアクションを実行しています。「環境の複雑さとTurbonomicがもたらした影響を見ると、Turbonomicの自動リソースアクションを実装することで節約した時間を数えきれません。」とLytesonは説明します。とはいえ、累積メモリ制限は 3.8 TB 減少し、CPU リクエストは 64% 減少しました。このような効率化は、事業に有意義な財務的影響を与える。 手動による修正に費やす時間を排除し、チームがイノベーションに集中できるようになるため、チームの人件費を最小限に抑えることができます。また、チームが既存のインフラストラクチャーの寿命を延ばし、新しいハードウェアへの不必要な投資を回避できるようにするだけでなく、IBM Cloud® 上で実行される Red Hat OpenShift 資産をさらに最適化するのにも役立ちます。
今後を見据えて、チームは Turbonomic の採用を拡大して、IaaS (Infrastructurs as a Service) の計画と監視、およびクラスター・リソースの最適化計画をサポートすることを計画しています。また、本番環境のミッション・クリティカルなアプリケーションでも Turbonomic を利用できるようになります。「これまでのところ、Turbonomic を通じて達成している結果にとても満足しています。このプラットフォームでさらに他にどのようなことが可能になるか楽しみです。」と、 DeJana は言います。
法務
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米国製作、2023年2月
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