A digitális tulajdon észszerűsítése

A felhőbeli észszerűsítés az eszközök kiértékelésének folyamata, amely meghatározza a felhőben való üzemeltetés legjobb megközelítését. Miután meghatározta a megközelítést, és összesített egy leltárt, megkezdődhet a felhőalapú észszerűsítés. A felhőalapú észszerűsítés a leggyakoribb észszerűsítési lehetőségeket tárgyalja.

Az alábbi videóban gyors áttekintést kaphat egy átfogó értékelés elvégzéséről, amely segít megtervezni és rangsorolni a migrálási erőfeszítéseket.

Az észszerűsítés hagyományos nézete

Az észszerűsítés könnyen érthető, ha összetett döntési faként vizualizálja a hagyományos észszerűsítési folyamatot. A digitális tulajdon minden egyes eszközét egy olyan folyamat táplálja, amely az öt válasz (az észszerűsítés öt R) egyikét eredményezi. A kis tulajdonok esetében ez a folyamat jól működik. Nagyobb birtokok esetén ez nem hatékony, és jelentős késésekhez vezethet. Vizsgáljuk meg a folyamatot, hogy lássuk, miért. Ezután bemutatunk egy hatékonyabb modellt.

Leltár: Az eszközök, köztük alkalmazások, szoftverek, hardverek, operációs rendszerek és rendszerteljesítmény-metrikák alapos leltára szükséges a hagyományos modellek használatával végzett teljes észszerűsítéshez.

Mennyiségi elemzés: A döntési fában a mennyiségi kérdések vezetik a döntések első rétegét. Gyakori kérdések a következők:

• Használatban van az eszköz ma?
• Ha igen, akkor megfelelően van optimalizálva és méretezve?
• Milyen függőségek léteznek az eszközök között? Ezek a kérdések elengedhetetlenek a leltár besorolásához.

Kvalitatív elemzés: A következő döntéshalmazhoz az emberi intelligencia kvalitatív elemzés formájában szükséges. Az itt felmerülő kérdések gyakran egyediek a megoldásban, és csak az üzleti érdekelt felek és az energiafelhasználók válaszolhatnak rá. Ezek a döntések általában késleltetik a folyamatot, jelentősen lelassítva a dolgokat. Ez az elemzés általában 40–80 FTE órát vesz igénybe alkalmazásonként.

A kvalitatív elemzési kérdések listájának elkészítésével kapcsolatos útmutatásért tekintse meg a digitális tulajdon tervezésének megközelítéseit.

Észszerűsítési döntés: Egy tapasztalt észszerűsítő csapat kezében a minőségi és mennyiségi adatok egyértelmű döntéseket hoznak. Sajnos a magas szintű észszerűsítési tapasztalattal rendelkező csapatok használata költséges, vagy hónapokig tart a képzés.

Észszerűsítés nagyvállalati szinten

Ha ez az erőfeszítés időigényes és ijesztő egy 50 virtuális gépből álló digitális tulajdon esetében, képzelje el azt az erőfeszítést, amely ahhoz szükséges, hogy az üzleti átalakítást több ezer virtuális géppel és több száz alkalmazással rendelkező környezetben hajtsa. A szükséges emberi munka könnyedén meghaladhatja az 1500 FTE órát és a kilenc hónapos tervezést.

Míg a teljes észszerűsítés a végső állapot és egy nagy irányt mozog, ez ritkán termel magas MEGTÉRÜLÉS (megtérülés) képest az idő és az energia, ami szükséges.

Ha az észszerűsítés elengedhetetlen a pénzügyi döntésekhez, érdemes megfontolni egy olyan professzionális szolgáltató szervezetet, amely a felhő észszerűsítésére specializálódott a folyamat felgyorsítása érdekében. A teljes észszerűsítés még akkor is költséges és időigényes munka lehet, amely késlelteti az átalakítást vagy az üzleti eredményeket.

A cikk további része egy alternatív megközelítést, más néven növekményes észszerűsítést ír le.

Növekményes észszerűsítés

A nagy digitális tulajdon teljes észszerűsítése kockázatot jelent, és összetettsége miatt késéseket szenvedhet. A növekményes megközelítés mögött az a feltételezés áll, hogy a késleltetett döntések növelik az üzleti terhelést az útlezárások kockázatának csökkentése érdekében. Ez a megközelítés idővel organikus modellt hoz létre a minősített észszerűsítési döntések hatékonyabb meghozatalához szükséges folyamatok és tapasztalatok fejlesztéséhez.

Leltár: Felderítési adatpontok csökkentése

Kevés szervezet fekteti be az időt, az energiát és a költségeket a teljes digitális tulajdon pontos valós idejű leltárának fenntartásába. A veszteség, a lopás, a frissítési ciklusok és az alkalmazotti előkészítés gyakran indokolják a végfelhasználói eszközök részletes eszközkövetését. A pontos kiszolgáló- és alkalmazásleltár hagyományos helyszíni adatközpontokban való karbantartásának megtérülése gyakran alacsony. A legtöbb informatikai szervezetnek sürgősebb problémái vannak, mint a rögzített eszközök használatának nyomon követése egy adatközpontban.

A felhőbeli átalakítások során a leltár közvetlenül összefügg az üzemeltetési költségekkel. A megfelelő tervezéshez pontos leltáradatokra van szükség. Sajnos a jelenlegi környezetvizsgálati lehetőségek hetekig vagy hónapokig késleltethetik a döntéseket. Szerencsére néhány trükk felgyorsíthatja az adatgyűjtést.

Az ügynökalapú vizsgálat a leggyakrabban idézett késés. A hagyományos észszerűsítéshez szükséges robusztus adatok gyakran csak az egyes objektumokon futó ügynökkel gyűjthetők. Az ügynököktől való függőség gyakran lassítja a haladást, mivel biztonsági, üzemeltetési és adminisztrációs funkciók visszajelzésére lehet szükség.

Növekményes észszerűsítési folyamat esetén egy ügynök nélküli megoldás használható a kezdeti felderítéshez a korai döntések felgyorsításához. A környezet összetettségi szintjétől függően előfordulhat, hogy ügynökalapú megoldásra van szükség, de eltávolítható az üzleti változás kritikus útjából.

Mennyiségi elemzés: A döntések egyszerűsítése

A leltárfelderítés megközelítésétől függetlenül a mennyiségi elemzés a kezdeti döntéseket és feltételezéseket is ösztönözheti. Ez különösen igaz az első számítási feladat azonosítására, vagy ha az észszerűsítés célja egy magas szintű költség-összehasonlítás. A növekményes észszerűsítési folyamat során a felhőstratégiáért felelős csapat és a felhőbevezetési csapatok két tömör döntésre korlátozzák az észszerűsítés öt rs-ját, és csak ezeket a mennyiségi tényezőket alkalmazzák. Ez leegyszerűsíti az elemzést, és csökkenti a változáshoz szükséges kezdeti adatok mennyiségét.

Ha például egy szervezet egy IaaS-migrálás közepén van a felhőbe, feltételezheti, hogy a legtöbb számítási feladatot kivonják vagy újratelepítik.

Minőségi elemzés: Ideiglenes feltételezések

A lehetséges eredmények számának csökkentésével könnyebb kezdeti döntést hozni az eszköz jövőbeli állapotáról. Ha csökkenti a lehetőségeket, akkor csökkenti a kérdések számát a vállalkozás ebben a korai szakaszban.

Ha például a lehetőségek az áthelyezésre vagy az áthelyezésre korlátozódnak, a vállalkozásnak csak egy kérdésre kell válaszolnia a kezdeti észszerűsítés során, vagyis az eszköz kivonása.

"Az elemzés azt sugallja, hogy egyetlen felhasználó sem használja aktívan ezt az objektumot. Ez pontos, vagy figyelmen kívül hagytunk valamit?" Egy ilyen bináris kérdés általában sokkal könnyebben futtatható minőségi elemzéssel.

Ez az egyszerűsített megközelítés alapterveket, pénzügyi terveket, stratégiát és irányt hoz létre. A későbbi tevékenységekben minden eszköz további észszerűsítésen és minőségi elemzésen megy keresztül a többi lehetőség kiértékelése érdekében. Az egyes számítási feladatok migrálása előtt az ebben a kezdeti észszerűsítésben szereplő összes feltételezést teszteljük.

Feltételezések felülvizsgálata

Az előző szakasz eredménye egy olyan durva észszerűsítés, amely tele van feltételezésekkel. Most itt az ideje, hogy megkérdőjelezz néhány feltételezést.

Objektumok kivonása

Hagyományos helyszíni környezetben a kis méretű, nem használt eszközök üzemeltetése ritkán okoz jelentős hatást az éves költségekre. Néhány kivételtől eltekintve a tényleges eszköz elemzéséhez és kivonásához szükséges FTE-erőfeszítés meghaladja az eszközök metszésével és kivonásával járó költségmegtakarítást.

A felhőbeli könyvelési modellre való áttéréskor az eszközök kivonása jelentős megtakarítást eredményezhet az éves üzemeltetési költségek és a kezdeti migrálási erőfeszítések terén.

Nem ritka, hogy a szervezetek a digitális tulajdonuk 20%-át vagy többet kivonják egy mennyiségi elemzés elvégzése után. Javasoljuk, hogy a művelet megkezdése előtt végezzen további minőségi elemzést. A megerősítést követően az eszközök kivonása a felhőbe való migrálás első ROI-győzelmét eredményezheti. Ez gyakran az egyik legnagyobb költségmegtakarítási tényező. Ezért a felhőstratégiáért felelős csapatnak a migrálási módszertan végrehajtásával párhuzamosan felügyelnie kell az eszközök érvényesítését és kivonását a korai pénzügyi győzelem érdekében.

Programmódosítások

A vállalatok ritkán indulnak el egyetlen átalakítási folyamaton. A költségcsökkentés, a piaci növekedés és az új bevételi források közötti választás ritkán bináris döntés. Ezért azt javasoljuk, hogy a felhőstratégiáért felelős csapat az informatikai csapattal együttműködve azonosítsa azokat a párhuzamos átalakítási erőfeszítéseket, amelyek nem tartoznak az elsődleges átalakítási folyamat hatókörébe.

A cikkben ismertetett IaaS-áttelepítési példában:

• Kérje meg a DevOps-csapatot, hogy azonosítsa azokat az eszközöket, amelyek már részei az üzembe helyezés automatizálásának, és távolítsa el ezeket az eszközöket az alapvető migrálási tervből.

• Kérje meg az adatokat és az R&D-csapatokat, hogy azonosítsák az új bevételi adatfolyamokat használó eszközöket, és távolítsák el őket az alapvető migrálási tervből.

Ez a programközpontú kvalitatív elemzés gyorsan végrehajtható, és több migrálási teendőlista közötti igazítást hoz létre.

Előfordulhat, hogy néhány objektumot továbbra is át kell helyeznie egy darabig. A kezdeti migrálás után a későbbi racionalizálást is végezheti.

Válassza ki az első számítási feladatot

Az első számítási feladat implementálása kulcsfontosságú a teszteléshez és a tanuláshoz. Ez az első lehetőség a növekedési gondolkodásmód bemutatására és kialakítására.

Üzleti feltételek

Az üzleti átláthatóság biztosítása érdekében azonosítsa a felhőstratégiáért felelős csapat üzleti egységének egy tagja által támogatott számítási feladatot. Lehetőleg válasszon egyet, amelyben a csapatnak van egy megszolgált tétje és erős motivációja, hogy a felhőbe költözjön.

Technikai feltételek

Válasszon ki egy olyan számítási feladatot, amely minimális függőségekkel rendelkezik, és kis eszközcsoportként áthelyezhető. Javasoljuk, hogy válasszon ki egy meghatározott tesztelési útvonallal rendelkező számítási feladatot az ellenőrzés megkönnyítése érdekében.

Az első számítási feladatot gyakran üzembe helyezik olyan kísérleti környezetben, amely nem rendelkezik üzemeltetési vagy szabályozási kapacitással. Fontos, hogy olyan számítási feladatot válasszon ki, amely nem használ biztonságos adatokat.

Minőségi elemzés

A felhőbevezetési csapatok és a felhőstratégiáért felelős csapat együttműködve elemezheti ezt a kis számítási feladatot. Ez az együttműködés ellenőrzött lehetőséget teremt a minőségi elemzési kritériumok létrehozására és tesztelésére. A kisebb népesség lehetőséget teremt az érintett felhasználók felmérésére, és egy vagy kevesebb héten belül részletes minőségi elemzés elvégzésére. A gyakori minőségi elemzési tényezőkért tekintse meg az észszerűsítés öt rs-jében szereplő konkrét észszerűsítési célt.

Áttelepítés

A folyamatos észszerűsítéssel párhuzamosan a felhőbevezetési csapat megkezdheti a kis számítási feladatok migrálását, hogy bővítse a tanulást a következő kulcsfontosságú területeken:

• Készségek megerősítése a felhőszolgáltató platformjával.
• Határozza meg a hosszú távú jövőképhez szükséges alapvető szolgáltatásokat és Azure-szabványokat.
• Jobban megismerheti, hogyan változhatnak a műveletek az átalakítás későbbi szakaszában.
• Ismerje meg az üzleti kockázatokat és az üzleti kockázatokkal szembeni tűrőképességet.
• Alapkonfiguráció vagy minimálisan működőképes termék (MVP) létrehozása a vállalat kockázattűrése alapján történő irányításhoz.

Kiadástervezés

Bár a felhőbevezetési csapat végrehajtja az első számítási feladat migrálását vagy implementálását, a felhőstratégiáért felelős csapat megkezdheti a fennmaradó alkalmazások és számítási feladatok rangsorolását.

A 10 ereje

Az észszerűsítés hagyományos megközelítése minden előre látható igény kielégítésére törekszik. Szerencsére gyakran nincs szükség minden alkalmazás tervére az átalakítási folyamat elindításához. Növekményes modellben a Power of 10 megközelítés jó kiindulópontot biztosít. Ebben a modellben a felhőstratégiáért felelős csapat kiválasztja az első 10 migrálni kívánt alkalmazást. Ennek a tíz számítási feladatnak egyszerű és összetett számítási feladatok keverékét kell tartalmaznia.

Az első hátralékok létrehozása

A felhőbevezetési csapatok és a felhőstratégiáért felelős csapat együtt dolgozhat az első 10 számítási feladat minőségi elemzésén. Ez a művelet létrehozza az első rangsoros migrálási teendőlistát és az első rangsorban szereplő kiadási teendőlistát. Ez a módszer lehetővé teszi a csapatok számára, hogy iterálják a megközelítést, és elegendő időt biztosítanak a minőségi elemzés megfelelő folyamatának létrehozásához.

A folyamat érlelése

Miután a két csapat megállapodott a minőségi elemzési feltételekben, az értékelés az egyes iterációkon belül feladattá válhat. Az értékelési kritériumok konszenzusának eléréséhez általában két-három kiadásra van szükség.

Miután az értékelés átkerült a migrálás növekményes végrehajtási folyamatába, a felhőbevezetési csapat gyorsabban iterálhat az értékelés és az architektúra terén. Ebben a szakaszban a felhőstratégiáért felelős csapat is absztrakcióra kerül, ami csökkenti a lefolyós időt. Ez lehetővé teszi továbbá, hogy a felhőstratégiáért felelős csapat az adott kiadásban még nem szereplő alkalmazások rangsorolására összpontosítson, biztosítva a változó piaci feltételekhez való szoros igazodást.

A rangsorban szereplő alkalmazások közül nem minden lesz készen a migrálásra. A szekvenálás valószínűleg megváltozik, mivel a csapat mélyebb minőségi elemzést végez, és olyan üzleti eseményeket és függőségeket fedez fel, amelyek a hátralék újrarendezését eredményezhetik. Egyes kiadások kis számú számítási feladatot csoportosíthatnak. Mások csak egyetlen számítási feladatot tartalmazhatnak.

A felhőbevezetési csapat valószínűleg olyan iterációkat futtat, amelyek nem hoznak létre teljes migrálást. Minél kisebb a számítási feladat, és minél kevesebb függőség van, annál valószínűbb, hogy egy számítási feladat egyetlen futamba vagy iterációba illeszkedik. Ezért azt javasoljuk, hogy a kiadási hátralék első néhány alkalmazása kicsi legyen, és néhány külső függőséget tartalmazzon.

Végállapot

Idővel a felhőbevezetési csapat és a felhőstratégiáért felelős csapat együtt elvégzi a leltár teljes észszerűsítését. Ez a növekményes megközelítés lehetővé teszi, hogy a csapatok folyamatosan gyorsabban haladjanak az észszerűsítési folyamat során. Emellett segít az átalakítási folyamatnak, hogy minél hamarabb kézzelfogható üzleti eredményeket hozzon létre, anélkül, hogy a kezdeti elemzési munka is jelentős lenne.

Bizonyos esetekben előfordulhat, hogy a pénzügyi modell túl szoros ahhoz, hogy további észszerűsítés nélkül döntsön. Ilyen esetekben az észszerűsítés hagyományosabb megközelítésére lehet szükség.

További lépések

Az észszerűsítési munka kimenete a kiválasztott átalakítás által érintett összes eszköz rangsorolása. Ez a hátralék most már készen áll arra, hogy a felhőszolgáltatások költségszámítási modelljeinek alapjaként szolgáljon.

Költségmodellek igazítása a digitális tulajdonhoz