最新のapplication配信をナビゲートして最適化する方法

急速に進化する今日のデジタル環境では、applicationsの可用性はますます複雑かつ多面的になっています。 企業は、従来のアプリ配信モデルがより洗練された分散型アーキテクチャに取って代わられるような動的な環境に対応する必要があります。 この移行には、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティ、コンプライアンスの強化が必要となり、運用上の大きな課題が生じます。

適切なソリューションを導入しないと、組織は非効率性、セキュリティの脆弱性、コンプライアンス リスク、サービスの停止に直面します。 この複雑さを管理し、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するには、ハードウェア レベルからレイヤー 7 までの効果的な負荷分散、スケーラブルなアーキテクチャ、強化されたセキュリティ対策、堅牢なコンプライアンス ツールが不可欠です。

次のアプリ配信シナリオは、これらの課題が 5 つの異なる業種 (公共部門の機関 (オンプレミス)、e コマース組織 (マルチクラウド)、大規模なグローバル銀行 (AI マルチモーダル アプリ)、医療機関 (Kubernetes)、製造会社 (エッジ コンピューティング)) でどのように実現するかを示しています。 これらのシナリオは、各導入モデルの固有の要件と複雑さに対処し、エンゲージメントを促進し、ビジネス目標を達成するための適切なソリューションを持つことの重要性を強調しています。

オンプレミスを使用してコンプライアンスを確保する公共機関

機密性の高い市民データの管理を担当する公共機関は、SOC 2 タイプ 2、ISO 2700、DORA、CJIS などの厳格なデータ プライバシー規制に準拠するために、applicationをオンプレミスで展開する必要があります。

ビジネス要件:
  • データのプライバシーとコンプライアンス: 重要なコンプライアンス要件に準拠し、すべての市民データがオンプレミスで保存および処理されるようにする必要があります。
  • パフォーマンスとレイテンシー: applicationsは、リアルタイム処理のために 10 ミリ秒未満の遅延で大量のデータを処理する必要があります。
  • 制御とカスタマイズ: セキュリティ プロトコルとアクセス制御をカスタマイズする機能により、インフラストラクチャを完全に制御できます。
  • ロールベースのアクセス制御 –きめ細かなロールベースのアクセス
  • パフォーマンス数値の例: システムは、無視できる程度の遅延 +/- 100 ミリ秒の応答時間で、最大 10,000 人の同時ユーザーをサポートする必要があります。
アプリ配信ガイダンス:
  • 規制に準拠するために、厳格なアクセス制御データ暗号化を実装します。
  • 高性能かつ高可用性のネットワーク インフラストラクチャを活用して、10 ミリ秒未満の遅延を実現します。
  • コンプライアンスを維持するために、セキュリティ プロトコルを定期的に更新し、監査を実行します。

マルチクラウド環境を使用してapplicationを展開する中規模の電子商取引組織(AIアプリではない)

中規模の電子商取引組織では、コストを最適化し、ショッピングのピークシーズン中に高い可用性を確保するために、ショッピングapplicationを複数のクラウド環境に展開する必要があります。

ビジネス要件:
  • コスト最適化: ピーク時(ブラックフライデーなど)の動的なスケーリングにはパブリック クラウドを使用し、通常の運用にはプライベート クラウドを使用してコストを最適化します。
  • 冗長性と災害復旧: 自動フェイルオーバーを使用して複数のクラウド プロバイダーに配信することで、99.999% の稼働時間を確保します。
  • ベンダーロックインの回避: AWS と Azure の両方のサービスを活用して、単一のベンダーへの依存を回避します。
  • パフォーマンス数値の例: ピーク時には 1 秒未満の応答時間で 1 時間あたり最大 1,000 万件のトランザクションを処理します。
アプリ配信ガイダンス:
  • 使用パターンを分析し、ピーク時にパブリック クラウドのスポット インスタンスを活用することで、コスト最適化戦略を策定します。
  • 自動フェイルオーバー メカニズムとクラウド間の冗長性を実装して、99.999% の稼働時間を確保します。
  • ベンダー ロックインを回避するために、配信にはクラウドに依存しないツールを使用します。

大手グローバル銀行は、クラウド環境全体でデータを処理するためにマルチモーダル アプリ配信を採用しています。

大手グローバル銀行は、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) と人工知能(AI) を活用して、さまざまなクラウド環境にわたってテキストと画像データを処理する革新的なバックオフィスapplicationを導入しています。 この課題は、業務を合理化し、規制遵守を確保し、日常的なタスクを自動化する機会を提供します。 エラーを減らし、人的資源を解放することで、銀行はより価値の高い活動に集中し、全体的な効率を高めることができます。

ビジネス要件:
  • スケーラビリティ: applicationは、ローンapplications、顧客記録、コンプライアンス レポートなど、大量のドキュメントを処理できるように拡張する必要があります。
  • データのローカリゼーション: SOC 2 タイプ 2、ISO 2700、DORA、CCPA などの規制に準拠するために、機密文書が特定の地理的場所で処理および保存されるようにします。
  • 文書処理: AI システムは、1 時間あたり最大 50,000 件のドキュメントを 95% の精度で処理および分類する必要があります。
  • リアルタイム検索と取得: 100 ミリ秒未満の応答時間でドキュメントのリアルタイム検索と取得を可能にします。
  • コンプライアンス監視: 提出後 30 秒以内に、コンプライアンス レビューのためにドキュメントを自動的にフラグ付けしてルーティングします。
アプリ配信ガイダンス:
  • 特定の地域でデータを処理および保存するようにクラウド環境を構成することで、データのローカライズを保証します。
  • テキストデータと画像データの両方に最適化された AI モデルを使用して、精度を向上させます。
  • コンプライアンスの問題に迅速に対処するために、リアルタイムの監視および警告システムを採用します。
  • AWS、Google Cloud、Azure 全体にワークロードを分散し、リソースを最適化することでリソースの使用率とコストを最適化します。

Kubernetes を利用してapplicationを展開する医療機関

医療機関は、マイクロサービスを管理し、シームレスな更新とスケーラビリティを確保するために、Kubernetes を使用して患者管理applicationを導入する必要があります。

ビジネス要件:
  • 移植性: applicationは、最小限のダウンタイムで開発環境、テスト環境、運用環境間をシームレスに移動する必要があります。
  • マイクロサービス アーキテクチャ: さまざまな機能 (患者記録、予約スケジュール、請求など) に対応する 50 以上のマイクロサービスを管理します。
  • 自動化と効率化: 配信とスケーリングを自動化し、更新中にダウンタイムをゼロにして最大 10,000 人の同時ユーザーを処理します。
  • 安定性と高可用性: 需要に応じて 3 分以内にスケールアップまたはスケールダウンできるため、99.999% の稼働率を確保できます。
アプリ配信ガイダンス:
  • マイクロサービスの監視と管理にはKubernetes ネイティブ ツールを使用します。
  • 継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) パイプラインを実装して、デプロイメント プロセスを自動化します。
  • HIPAA やその他の規制に準拠するために、医療データが転送中と保存中の両方で暗号化されていることを確認します。

工場現場で IoT を活用しているメーカー:

製造会社では、工場現場の業務をリアルタイムで監視および制御するために、エッジに IoTapplicationを導入する必要があります。

ビジネス要件:
  • 低遅延: applicationは、タイムリーな意思決定を確実に行うために、センサー データを 1 秒未満の遅延で処理する必要があります。
  • 帯域幅の最適化: データをローカルで処理して、中央データセンターに送信されるデータの量を減らし、帯域幅の使用を最小限に抑えます。
  • 回復力: ローカルのデータ保存と処理により、中央データセンターへの接続が失われた場合でも継続的な運用を保証します。
  • パフォーマンス数値の例: 10,000 個以上の IoT センサーからのデータを 99.999% の稼働率で処理し、1 秒未満の応答時間でリアルタイム分析を提供します。
アプリ配信ガイダンス:
  • 遅延を最小限に抑えるために、IoT センサーの近くにエッジ コンピューティングノードを展開します
  • 堅牢なデータ集約および処理技術を使用して、大量のセンサー データをローカルで処理します。
  • ネットワークの中断時に継続的な運用を確保するために、フェイルセーフ メカニズムを実装します。

F5 が、これら 5 つの異なるシナリオやその他のシナリオでapplication配信パフォーマンスを最大化するためにどのように役立つかを説明します