2023.04.21

コンポーザブルとは？柔軟なシステム運用を実現する最先端のインフラ技術を徹底解説！

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コンポーザブル
コンポーザブルインフラ

コンポーザブルという言葉をご存知でしょうか？企業が保有する情報のビッグデータ化が進む現代において、コンポーザブルはとても重要な考え方の一つとなっています。しかし、言葉の意味を正しく説明できる方は少ないのではないでしょうか。

そこで本記事では、コンポーザブルとは何か？という基礎的な内容から、コンポーザブルインフラの概要やメリット、課題など、あらゆる観点から一挙にご説明します。

コンポーザブルとは？

コンポーザブルとは、英単語の Composable であり、「構成可能な〜」という意味を表す言葉です。より具体的に説明すれば、様々な要素やパーツなどを利用して、状況に合わせて構成・構築できるものを指しています。

IT 分野でコンポーザブルという言葉が登場する際には、「コンポーザブルアーキテクチャ」や「コンポーザブルインフラ」などのキーワードが使われることが多く、アーキテクチャやインフラは「基盤」を意味する言葉となっています。

つまり、コンポーザブルは IT システムを支える基盤の部分について、高い効果を発揮するものとして注目を集めているのです。なお、ここから先は、コンポーザブルインフラに焦点を当てて解説しますが、コンポーザブルアーキテクチャもほぼ同義の言葉なので、その点はあらかじめご承知おきください。

コンポーザブルインフラとは？

コンポーザブルについて解説したところで、次はコンポーザブルインフラについてご説明します。順を追って、内容を見ていきましょう。

従来の IT システムの課題

従来、様々な IT システムはモノシリック（一つに固まっている）であることが多く、柔軟性に欠けていました。システムの改善・見直しを行いたい場合でも、既に一つのシステムとして完成されているため、迅速に修正作業を行うことは困難だったのです。

しかし、構築された IT システムが完璧であることは少なく、運用している中で様々な課題が顕在化するのが一般的です。また、構築当初は問題がなかったとしても、社会環境の変化により、システムを見直さなければならないケースも存在します。

ハイパーコンバージインフラ（HCI）の登場

従来の IT システムが持つ課題を解決するための技術として「ハイパーコンバージドインフラ（HCI）」が登場しました。 HCI とは、サーバーやストレージ、ネットワークなどの主要なコンポーネントを含む複数の要素を一元的に提供するアプライアンスです。

HCI はハードウェアが X86 サーバーのみで構成されており、各ベンダーが独自開発した仮想化ソフトウェアを採用しています。 X86 とはインテル社が開発したマイクロプロセッサ（半導体チップ）であり、この X86 を搭載したサーバーは X86 サーバーと呼ばれ、 PC と同じアーキテクチャを採用している点が大きな特徴です。

これにより、外部ストレージ配列や SAN スイッチなどを排除して、サーバーの内蔵ディスクを1つの仮想的なストレージプールと見せることで、インフラの仮想化を容易に実現できます。

ただし、 HCI には多くのメリットがある一方でデメリットも存在します。例えば、物理サーバーに依存するシステムを稼働できないリスクや、拡張方法に関する制限などが挙げられます。拡張方法に関して言えば、仮にストレージ容量のみを追加したい場合でも、サーバーを追加する必要があるのです。

コンポーザブルインフラの登場

昨今、 HCI に代わる新たなインフラ技術として、コンポーザブルインフラが注目を集めています。コンポーザブルインフラは、システムを構成要素ごとに分割して組み替えを簡略化し、効率的かつスピーディーなシステム改修を実現できます。

HCI のようにシステムが物理サーバーに依存することはなく、拡張を行う場合も柔軟に対応可能です。システムやアプリケーションの開発・改修を行う上では、コンポーザブルインフラはとても重要なアプローチになると言えるでしょう。

コンポーザブルインフラのメリット

コンポーザブルインフラには具体的にどのようなメリットが存在するのでしょうか。代表的なものをいくつかご紹介します。

様々なインフラに対応できる

コンポーザブルインフラは、サーバーのストレージやコンピューティング、ネットワークなどを分離し、仮想的にプール化することで、様々なワークロードに合わせてリソースを切り出すことができます。さらに、オンプレミスやクラウド、コンテナなど、多種多様なインフラに統合することができるため、自社の状況に合わせて最適な活用が可能になります。

コンテナに関心のある方は以下の記事が参考になります。

コンテナ化とは？仮想化との違いやメリット、デメリット、ユースケースまで詳しく紹介！

迅速なシステム構築を実現できる

コンポーザブルインフラにおいては、リソースを管理するためのコントローラーが簡素化されています。加えて、構成を迅速に処理・実行でき、開発環境やシステムの稼働、サービス開始までのリードタイムを短縮できるため、素早いサービス提供が可能になり、競合優位性に直結します。

システムの柔軟性を向上できる

コンポーザブルインフラを様々な IT ツールと連携させることで、既存のインフラストラクチャへ接続し、柔軟性の高いシステム環境を構築できます。仮に大規模なワークロードで多くのリソースを消費する場合でも、統合管理ツールを使えば、迅速なリソース追加も可能となります。

コンポーザブルインフラの3つの課題

コンポーザブルインフラには様々なメリットがありますが、実現するためにはいくつかの課題があります。事前に内容を理解しておきましょう。

人材の確保

コンポーザブルインフラを実現するためには、人材の確保が必要不可欠です。ただし、情報システム部門などの IT 人材を増やすだけでは不十分であり、会社全体の状況を把握している、経営企画部のような役割を持つ人材も重要になります。

コンポーザブルインフラは、自社が利用するシステムを大きな目線で効率化するためのものです。そのため、 IT の現場と、企業方針を決定する経営部門が協調し、システム要件や IT 予算などを多角的に考慮した上で、慎重に取り組んでいく必要があります。

コンポーネントの要件

コンポーザブルインフラを考える際、コンポーネントの要件はとても大切な要素になります。サーバーやストレージ、ネットワークなどの主要コンポーネントを一つずつ分析し、求められる要件を見える化しておきましょう。

せっかくコンポーザブルインフラを実現しても、要件を満たせない場合は実用化が困難になります。コンポーザブルインフラは、あくまで自社のシステム運用を効率化するための手段であるため、コンポーザブルインフラ自体が目的とならないように注意が必要です。

データ管理の仕組み

昨今、企業が保有する情報のビッグデータ化が進んでおり、データ管理の重要性は益々高まっています。これは IT 業界全般に共通して言えることですが、コンポーザブルインフラにおいても例外ではありません。

コンポーザブルインフラを構築する際、様々なシステムやアプリケーションからデータを集約し、メタデータで情報を整理するための仕組みが必要になります。データを整理することで、自社にとって最適な IT システムを検討でき、それに合わせたコンポーザブルインフラを構築できます。

例えば、データウェアハウス（DWH）などのデータプラットフォームを導入することで、自社のデータ管理を効率化でき、最適なコンポーザブルインフラを検討可能になります。新しいツールの導入はコストが発生しますが、これをネガティブに捉えるのではなく、必要投資として前向きに考えることが大切です。

DWH に関心のある方は以下の記事がオススメです。

データウェアハウス（DWH）とは？メリットや活用例まで一挙に紹介

コンポーザブルインフラの実現にオススメのサービスをご紹介！

先程、コンポーザブルインフラの実現には DWH が効果的だとご説明しました。しかし、市場には様々なサービスが存在するため、迷ってしまうことがあると思います。サービスの判断基準は多岐にわたりますが、以下の3点を意識すれば失敗することはありません。

データ処理の速度
サービスの使いやすさ
コストパフォーマンス

膨大なデータをリアルタイムに処理するためには高速データ処理が必須になりますし、自社の生産性向上を実現するためには使いやすいサービスを選ぶ必要があります。また、 DWH の導入効果を最大化するためには、コストパフォーマンスの高いサービスを選択することが大切です。

以上の点を踏まえると、 DWH を導入するなら Google Cloud （GCP）に搭載されている BigQuery がオススメです。以下、 Google Cloud （GCP）および BigQuery の概要とオススメな理由をご説明します。

Google Cloud（GCP）とは？

Google Cloud （GCP）　は Google が提供するパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の「 Azure 」や Amazon 提供の「 AWS 」などが挙げられます。

Google Cloud （GCP）は、セキュアで高い安定性を持つ Google の IT プラットフォーム環境を自社で利用することができます。ビッグデータや Google Workspace との連携など、『クラウド利用を越えた先の IT 戦略』をシームレスに実現することが可能です。

また、「 BigQuery 」をはじめとした優れたデータ解析ツールが用意されているため、一部のエキスパートだけでなく、組織全体でデータを活用し、経営戦略の策定や業務改善に繋げていくことが可能です。さらに Google Cloud（GCP）の多種多様なサービスを活用することで、自社に適した運用を柔軟に実現できます。

BigQuery とは？

BigQuery とは Google Cloud （GCP）で提供されている DWH のサービスです。通常では長い時間かかるクエリを数 TB （テラバイト）、数 PB （ペタバイト）のデータに対し数秒もしくは数十秒で終わらせることができます。

BigQuery はクラウドで提供されているため、サーバーレスでスケーラビリティがあり、非常にコストパフォーマンスに優れています。他の多彩な Google Cloud （GCP）の提供するサービスともシームレスに連携もでき、扱いやすいサービスの一つです。

BigQuery は通常の DWH のようなデータ管理の機能はもちろんのこと、データ分析を行うための機能も備わっています。そのため、データの管理から分析まで、一気通貫で自社のデータ活用を促進できるサービスとなっています。

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超高速でデータ分析できる！専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ！

データの処理速度が早い

BigQuery の特徴の一つが高速なデータ処理です。通常のサービスの場合、 GB （ギガバイト）程度であれば問題なく扱うことができますが、 TB （テラバイト）規模になるとデータが重くて動かないことも多々あります。しかし BigQuery を使えば、さらにその上の PB （ペタバイト）規模のデータも高速で処理することが可能です。

なんと、約3 GB （ギガバイト）のデータ処理に要した時間は『1.2秒』という驚異のスピードです（※）。このように、圧倒的なデータ処理速度を誇るため、自社のデータがどんなに膨大になったとしても、ストレスなく作業を進めることができます。

※参考記事：【トップゲート主催】StudyJam Google Cloud Platform 無料ハンズオンラボの体験レポート