The Doppler Quarterly (日本語) 春 2018 | Page 20

6 つの主要なイネーブラー これらの各ユースケースで必要となるデータの種類は、一般的
イネーブラー #1 - 価値の高いデータの収集 や依存関係の詳細情報まで、それぞれに異なります。
企業は、自社のアプリケーション資産を把握しておく必要があ それぞれの分析で何が必要なのかを正確に定義するための
ります。CTP は、コンテキスト、収集するデータ、データの利用
方法、および最終的な成果を事前に定義することに重点を置
いた、
「価値の高いデータの収集」が非常に重要であると考え
ます。
移行のイニシアチブを進めるにあたっては、自社のポートフォリ
オを深く掘り下げて調べる必要があります。ここでは、検出と分
析を通じて主なビジネスの推進要因と具体的な目標を明らか
にします。これらの目標に基づいて、資産、アプリケーション、
およびインフラストラクチャレベルでの分析、さらには各コン
ポーネントに固有の分析の対象を絞り込みます。CTP では、
すべての組織がさまざまなビジネスの推進要因に基づいて、こ
れらの各レベルで分析を行うことを推奨しています。
一般的なユースケースは、以下のとおりです。
• 環境全体の移行に関する総合的な戦略の定義、共通する
パターンの把握、最初に移行する対象の特定 ( 資産レベル
の分析 )
• 事業部門の特定のアプリケーションポートフォリオの課題
への対処 ( アプリケーションレベルの分析 )
• ミドルウェアやデータベースの移行といった、特定の課題へ
の対処 ( コンポーネントレベルの分析 )
• インフラストラクチャ中心の分析が必要となる場合がある、
「データセンターからの移行」などのより具体的なビジネス
の推進要因への対処
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なアプリケーションの情報から資産の詳細、アーキテクチャー
データモデルの作成は、頭を悩ますようなことではないものの、
多くの組織がその作成に苦労しています。必要な情報が見つか
らなかったり、膨大なデータに圧倒されたり、データを収集す
るのに時間と労力がかかったりといった、さまざまな問題に直
面しています。
CTP では、組織が事前に時間と労力を費やし、以下の要件に
従ってユースケースを定義するデータモデルを作成しておくこと
を推奨しています。
• 資産情報
• その他の分析属性
• データ収集メカニズム
データ収集メカニズムは、セルフサービス方式のアンケートか
ら検出 / 監視ツール、 CMDB のソースに至るまで、多岐にわた
る場合があります。多くの検出ツールには、コスト分析、アーキ
テクチャーの提案、プラットフォームの提案といった、分析のた
めの追加機能が含まれています。
要約すると、組織はユースケース、資産の詳細、および分析で
重要となるその他の機能データを適切に定義することにより、
価値の高いデータを収集できるようにしなければなりません。
また、必要なデータをすべて収集してレポジトリで維持し、必
要に応じてその後の分析や最終的な移行の段階で使用でき
る、強力な検出メカニズムも必要です。