キャパシティプランニングの舵取りを怠っていた経験はありませんか？今日のビジネスユーザーは、新しいITサービスが瞬時に提供され、必要なリソースが瞬時にプロビジョニングされ、変更が「オンデマンド」で行われることを望み、期待しています。しかし、このようなITの柔軟性を実現するには、物理リソース、サーバー、ストレージ、ネットワークが必要に応じて割り当てられる状態である必要があります。キャパシティプランニングの必要性はかつてないほど高まっていますが、最近の調査によると、必要な能力を備えている組織はごくわずかであることが分かっています。
さらに、「過剰にプロビジョニングして忘れる」というアプローチは、資金が厳しい時期に IT 調達と運用コストを上昇させる一般的なアプローチのままです。
危険にさらされるビジネスサービス
あらゆる組織は、主要なビジネスアプリケーションが提供する比較的予測可能な日常的な必須機能から、利用状況が大きく変動する可能性のある顧客対応システムまで、幅広いITサービスへの即時可用性に依存しています。開発・テストシステムなどの環境では、予測不可能なリソース要件のもと、より臨機応変に運用する必要があります。DRなどの一部のITソリューションでは、必要なリソースが実際に使用されることはないことを期待しますが、リソースが実際に使用される場合の潜在的な影響を考慮する必要があります。
100 名を超える IT プロフェッショナルからフィードバックを集めた最近のオンライン調査の結果によると、ビジネス需要の変動に応じて必要な容量を確保するための効果的な計画機能を備えている組織は少数派であることが分かりました (図 1)。
図1
こうしたビジネスアプリケーションや機能の背後にある、それらを支える物理および仮想コンポーネントやシステムを見てみると、同様の状況が浮かび上がります。ほとんどの組織において、サーバー、ストレージ、ネットワークに関する基本的なリソース監視能力とキャパシティプランニング能力は、理想的とは言えないか、それ以下であることが示されています。また、コンバージドシステムやクラウドベースのソリューションやサービスといった比較的新しいプラットフォームも、同様のプランニング上の脆弱性を抱えているようです（図2）。
図2
経営幹部が「24時間365日」常に念頭に置いていると公言しているセキュリティ対策でさえ、回答者の大多数が効果的なキャパシティプランニング能力を欠いていると回答しています。これは控えめに言っても憂慮すべき事態です。では、こうしたギャップや不足の背景には何があるのでしょうか？調査回答者の間では、キャパシティプランニングの問題は現在、具体的にどのように対処されているのでしょうか？
ベストプラクティスか本能か?
ITリソースはかつて無限に利用可能でしたが、今日では、インフラコストの最適化を図る一方で、企業は新しいITサービスへの要求を可能な限り迅速に、多くの場合は即時に提供することを期待しています。では、これらの相反する要件を満たすために、どのようなリソース管理アプローチが採用されているのでしょうか？答えは、複数の異なるアプローチが採用されており、多くの場合、それらを組み合わせているということです（図3）。
図3
これを見ると、30年前に誕生した、長年定着したキャパシティ管理手法、すなわち新規プロジェクトの初日にリソースを大幅に過剰にプロビジョニングし、リソース不足の可能性を低く抑える方法が、多くの組織で依然として多く利用されていることは驚くべきことではありません。また、何らかの警告が発せられた場合にのみリソースを確認するといった「非公式な」アプローチも数多く見られます。中には、ITスタッフに監視を委ねているだけの組織もあります。
この分野におけるテクノロジーソリューションに目を向けると、リソースの最適化やプロアクティブなリソース監視を実現するために、最新の監視ツールやインテリジェントソフトウェアを活用している組織がごくわずかであることが分かります。しかし、アラームやアラートへの依存度が高い状況では、サービスの可用性はどのように確保されるのでしょうか？ここでも、様々なアプローチが見られます（図4）。
図4
多くの組織においてITプロフェッショナルが果たす重要な役割は、こうしたデータを見れば明らかです。つまり、「システムを稼働させ続ける」ことでさえ、新たな要求や変化する要求への対応は言うまでもなく、システム管理者の経験、直感、そして何よりも警戒心に大きく依存しているということです。また、システム管理者を支援するツールが用意されているとしても、それはアドホックな機能と組み込み機能が混在することが多く、スプレッドシートを使っても十分に統合されていないことはほぼ間違いありません。このアプローチは有効かもしれませんが、ITコストを最適化することはほぼ不可能であり、ましてやITリソース不足によるサービス中断を防ぐことなど不可能です。
課題と影響
これまでの調査結果から、ITアーキテクチャが大きく変化したにもかかわらず、多くの組織において、ITリソースの計画と管理の重要な側面は、この20年間で大きく進化していないことが示唆されています。キャパシティプランニングは、あらゆるITシステムとビジネスサービスの円滑かつ効率的な運用に、少なくともある程度は不可欠であることを考えると、いくつかの課題を詳しく検討する価値があります（図5）。
図5
ここでは、重大な問題、あるいは重大な課題と見なされているいくつかの技術的問題が取り上げられています。これらの多くは、現代のITシステムの複雑な性質、そして監視対象となるシステムの断片化に起因しています。これは、専門的なソフトウェアツールが効果的に活用できる領域です。
しかし、調査結果は、組織が直面する課題の多くが人材に起因していることも示しています。時間不足や最新の情報を維持することの難しさはしばしば問題となりますが、回答者の大多数は、業務を円滑に進めるために必要なスキルと経験が不足していると述べています。繰り返しになりますが、専門的なキャパシティ監視・モデリングツールを活用することで、状況を改善できる可能性があります。なぜなら、現時点ではほとんどの組織がこうしたテクノロジーを活用していないことは明らかだからです。
これらのツール不足は、上のグラフでまだ言及していない上位2つの項目をざっと見れば簡単に説明できます。大多数の企業は、専門的なキャパシティ監視・計画ソリューションの導入・運用に必要な資金の確保に問題を抱えており、これは間違いなく、多くの企業が報告している問題に対する経営幹部の深刻な認識不足と関連しています。こうした状況を踏まえると、ITプロフェッショナルは、できれば何か重大な問題が発生する前に、キャパシティプランニングとモデリングの重要性に対する意識を高める方法を見つける必要があることは明らかです。
経営幹部教育プロセスの一環として、不十分なキャパシティ プランニングの結果について率直に議論することが合理的です。(図 6)
図6
ご覧のとおり、キャパシティの監視とモデリングが不十分だと、非常に目に見える影響が生じる可能性があります。強調されている影響の中には、非常に具体的な性質を持つものもあり、調査対象者のほぼ半数が、高額な緊急調達を経験したと述べています。また、問題が発生するたびに「首を絞められる」ほどの重圧にさらされているITチームの報告など、その影響は「苛立ち」のカテゴリーに当てはまると言えるでしょう。
これらすべてを総合的に見ると、キャパシティプランニングの不備が直接的な原因で、組織が既に商業的損失やブランドイメージの毀損を経験している、あるいはそうなるのは時間の問題だと述べている企業が相当数あることが分かります。ITリソースの管理をきちんと行っていると称賛されるITプロフェッショナルがこれほど少ないのはなぜなのか、理解に苦しみます。これは、ITが問題発生時にのみ顕在化する、もう一つの例と言えるでしょう。
結論
ビジネスサービスは複雑なマルチプラットフォーム環境に依存しているため、たとえ1つの要素でも容量不足になると、速度低下や障害につながる可能性があります。その結果、サービスが復旧した後も、長期間にわたって商業的な影響が及ぶ可能性があります。
こうしたサービスレベルの考慮に加え、キャパシティ問題を回避するために今日でも頻繁に過剰プロビジョニングに頼っていることが、ITコストに直接的な影響を与えています。この伝統的な「鈍器」的なアプローチが根強く残っているのは、現代のITリソースはあまりにも安価で心配する必要がないという見方を反映しているのかもしれません。過剰プロビジョニングしやすいことで知られるクラウドリソースの利用は、この考え方を強める可能性があります。一見無害に見えるオンデマンド型やサブスクリプション型のサービスにかかる累積コストは、必ずしもすぐには明らかではないからです。
経営幹部レベルでコスト管理と具体的なビジネスニーズに合わせた支出の調整に重点を置くことで、課題と喫緊の課題が浮き彫りになります。不必要な無駄はますます厳しく非難されるようになるでしょうが、それを避けるための対策を講じることでビジネスサービスを危険にさらすことはできません。こうした背景から、適切に管理されたキャパシティプランニングのアプローチが不可欠であり、その中で「ジャストインタイム」のリソース割り当てを実行できる能力は非常に役立ちます。現実的な観点から言えば、Excelスプレッドシートに頼り、多忙を極めるITスタッフが余暇に行う判断に頼るのは、おそらく最善の解決策とは言えないでしょう。
将来、クラウドとオンプレミス IT の組み合わせをどのように計画するにしても、より堅牢な容量計画のプロセスとツールのセットが必要になる可能性が高くなります。
