顧客が既存の企業アプリケーションをオンプレミス データ センターから Google Cloud Platform に移行しています。ビジネス オーナーは、ユーザーへの影響を最小限に抑えることを求めています。パスワードの保存には、セキュリティ チームの厳格な要件があります。どのような認証戦略を使用すればよいでしょうか。

実行中の Google Kubernetes Engine クラスタを有効にして、アプリケーションの需要の変化に応じてスケーリングできるようにします。
何をすべきでしょうか?

ケーススタディ: 2 - TerramEarth ケーススタディ
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
同社の事業の 80% は鉱業、20% は農業です。現在、100 か国に 500 を超える販売店とサービス センターがあります。同社の使命は、顧客の生産性を高める製品を作ることです。
会社概要
TerramEarth は、第二次世界大戦後に再編するためにいくつかの小規模な家族経営の会社が合併した 1946 年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として考えています。
TerramEarth は、顧客のニーズの変化に応じてコア製品を革新し、新しい市場を見つける能力を誇りにしています。過去 20 年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが操作する大型車両を使用して生産性を向上させる方向にありました。
ソリューションコンセプト
1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集する 2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンス ポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整できるため、現場で車両を新しいコンピューティング モジュールでアップグレードできます。
約 20 万台の車両がセルラー ネットワークに接続されており、TerramEarth はデータを直接収集できます。1 秒あたり 120 フィールドのデータが収集され、1 日あたり 22 時間稼働します。
TerramEarth は、こ​​れらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のデータを収集します。
既存の技術環境

TerramEarth の既存のアーキテクチャは、データ センターにある Linux ベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からの CSV ファイルを gzip 形式で圧縮し、FTP 経由でアップロードして変換および集約し、データをデータ ウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集約されたレポートは 3 週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarth は事前に交換部品を在庫し、車両の予定外のダウンタイムを 60% 削減することができました。ただし、データが古いため、交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を使用できない顧客もいます。
ビジネス要件
- 計画外の車両ダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポート
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが向上します。
- さまざまな企業と提携する能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEOの声明
当社は、大型車両へのトレンドを利用して、お客様の生産性を向上させることに成功しています。技術の変化は急速に進んでおり、TerramEarth はコネクテッド デバイス テクノロジーを活用して、インテリジェント農業機器などのより優れたサービスをお客様に提供しています。このテクノロジーにより、過去のトレンドを利用して車両の操作方法を調整することで、農家の収穫量を 25% 増加させることができました。これらの進歩により、当社の農業製品ラインは急速に成長し、2020 年までに収益の 50% を占めると予想しています。
CTO 声明
当社の競争上の優位性は、競合他社よりも低コストで優れた車両を製造する能力を備えた製造プロセスに常にありました。しかし、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界の次の変革の波に対応できるスキルが当社には不足しているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社の CEO は技術の陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新興企業をニッチ プレイヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨くことです。
この質問については、TerramEarth のケース スタディを参照してください。ダウンタイムを削減するという TerramEarth のビジネス要件を分析し、部品に対する顧客の待ち時間を短縮することで、ほとんどの時間を節約できることがわかりました。3 週間の総レポート時間の短縮に重点を置くことにしました。会社のプロセスにどのような変更を推奨しますか?

この質問については、Dress4Win のケーススタディを参照してください。
Dress4Win の売上記録と税金記録が、少なくとも 10 年間は監査人が不定期に閲覧できるようにしておきたいと考えています。コストの最適化が最優先事項です。どのクラウド サービスを選択すべきでしょうか?

ケーススタディ: 5 - Dress4win
会社概要
Dress4win は、Web サイトとモバイル アプリケーションを使用してユーザーが個人のワードローブを整理および管理できるように支援する Web ベースの会社です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者を結び付けるアクティブなソーシャル ネットワークを構築しています。同社は、広告、e コマース、紹介、フリーミアム アプリ モデルを通じてサービスを収益化しています。このアプリケーションは、創業者のガレージにある数台のサーバーから、コロケーション データ センターにある数百台のサーバーとアプライアンスに成長しました。ただし、インフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長に対応できなくなっています。これは、この成長と、より迅速に革新したいという同社の願望によるものです。
Dress4Win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4win は、クラウドへの移行の第一段階で、開発環境とテスト環境を移行しています。また、現在のインフラストラクチャが 1 か所にあるため、災害復旧サイトも構築しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるか、また、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるかは不明です。
既存の技術環境
Dress4win アプリケーションは、単一のデータ センターから提供されます。すべてのサーバーは Ubuntu LTS v16.04 を実行します。
データベース:
MySQL。ユーザーデータ、インベントリ、静的データ用の 1 つのサーバー:

- MySQL 5.8
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 2x 5 TB HDD (RAID 1)
メタデータ、ソーシャル グラフ、キャッシュ用の Redis 3 サーバー クラスター。各サーバーは次のようになります。

- レディス3.2
- 4コアCPU
- 32GBのRAM
コンピューティング:
マイクロサービス ベースの API と静的コンテンツを提供する 40 台の Web アプリケーション サーバー。

- トムキャット - Java
- ングクス
- 4コアCPU
- 32 GB の RAM
20 台の Apache Hadoop/Spark サーバー:

- データ分析
- リアルタイムのトレンド計算
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 4x 5 TB HDD (RAID 1)
メッセージング、ソーシャル通知、イベント用の 3 つの RabbitMQ サーバー:

- 8コアCPU
- 32GBのRAM
その他のサーバー:

- Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティ スキャナー
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
ストレージアプライアンス:
VMホスト用のiSCSI

ファイバーチャネル SAN - MySQL データベース

- 合計 1 PB のストレージ、400 TB の空き容量
NAS - 画像ストレージ、ログ、バックアップ

- 合計 100 TB のストレージ、35 TB の空き容量
ビジネス要件
スケールされた生産の同等性を備えた信頼性が高く再現可能な環境を構築します。

セキュリティとアイデンティティおよびアクセスのセットを定義し、それに従うことでセキュリティを向上させる

クラウドの管理 (IAM) のベスト プラクティス。
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。

クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。

技術要件
クラウド内に非本番環境を簡単に作成できます。

クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを実装します。

オンプレミスにアプリケーションを展開するための継続的な展開プロセスを実装する

データセンターまたはクラウド。
緊急時に本番環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。

伝送中および保存中のデータを暗号化します。

実稼働データセンターとクラウド間の複数のプライベート接続をサポート

環境。
エグゼクティブステートメント
投資家は、現在のインフラストラクチャで拡張性とコスト抑制ができるか心配しています。また、競合他社がパブリック クラウド プラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるのではないかとも懸念しています。当社のトラフィック パターンは朝と週末の夕方に最も多く、その他の時間帯は容量の 80% がアイドル状態です。
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると予想しています。パブリック クラウド戦略の今後 5 年間の総所有コスト (TCO) 分析では、現在のモデルに比べて 30% ～ 50% のコスト削減が達成されます。
この質問については、Dress4Win のケーススタディを参照してください。監査中に法的に準拠するには、Dress4Win は Google Cloud 上のリソースの構成またはメタデータを変更するすべての管理アクションに関する分析情報を提供できる必要があります。
何をすべきでしょうか?