ここ数年、クラウドコンピューティングはかつてないほど高価になっています。当初はインフラ費用の削減効果に惹かれ、多くの企業がAWSやGoogle Cloudといった巨大クラウドサービスに群がり、自社サービスをホスティングしていました。技術チームは、これによりエンジニアリングコストが削減され、開発者の生産性が向上すると説明され、実際に実際に効果があったケースもありました。
AI/MLにおける根本的な変化は、ジョブをバッチ処理し、クラウド上で並列実行できるようになったことで可能になりました。これにより、特定の種類のモデルのトレーニングにかかる時間が短縮され、イノベーションサイクルの高速化につながりました。もう一つの例は、ソフトウェアのアーキテクチャ設計方法の変革です。VM上で実行されるモノリシックアプリケーションから、マイクロサービスとコンテナベースのインフラストラクチャパラダイムへと移行しました。
しかし、クラウドの導入によってテクノロジー製品の構築、管理、運用の方法が根本的に変化した一方で、クラウド コストの急増という予期せぬ結果も生じました。
コスト削減の約束は企業にサービスをクラウドに移行するよう促しましたが、多くのチームはそれを効率的に、ひいてはコスト効率よく行う方法を知りませんでした。これが、Chronosphere（2億5,500万ドル）、Observe（7,000万ドル）、Cribl（1億5,000万ドル）といったクラウドオブザーバビリティプラットフォームへのベンチャー資金の急増の背景にあり、私たちが目にした初めての先行投資機会を生み出しました。
ここでの基本的な論点はシンプルです。サービスのコストを可視化できれば、チームの支出削減を支援できるということです。これは、「見えないものは変えられない」という古くからの格言に似ています。これは、大企業が小規模なオブザーバビリティ企業を買収する主な動機でもありました。つまり、追加のオブザーバビリティ機能で顧客を誘い込み、解約リスクを軽減することで、平均契約額（ACV）を増加させるのです。
現在の市場は、可観測性製品の提供にとって好材料です。Flexera社のクラウド状況レポートによると、「クラウドコストが200万ドルを超えるITプロフェッショナルの約77%が、クラウドコストの額に驚いたと回答しています。」また、「クラウドを利用している企業の70%が、近い将来に予算を増額する予定である」というデータもあります。
ベンチャーキャピタルの支援を受けるスタートアップにとって、旺盛な需要、熾烈な競争、そして数十億ドル規模のエグジットの可能性など、チャンスは明白です。しかし同時に、選択肢が多すぎることによる副産物、つまり分析麻痺も伴います。
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しかし興味深いことに、製品疲労は問題が解決したことを意味するわけではありません。むしろ、監視のさらに一歩先を行く可観測性プラットフォームの必要性を明確に示しています。だからこそ、クラウド・インフラストラクチャのベストプラクティスを検討している企業にとって、最適化ツールが次なる製品イノベーションの波となるのです。
監視ツールは、ほとんどの場合、最適化を提供しません。可視性、チャージバック、割り当てといった技術的な機能は、ユーザーにコスト削減に役立つ洞察を提供しますが、コスト削減と効率性向上のために、どこに注力すべきか、あるいはリソースを再配分すべきかを最適化または自動化するものではありません。Flexeraのレポートの回答者によると、最適化はクラウドにおける最も重要な取り組みとなっています。
エンジニアリングマネージャーは、大規模な組み合わせ最適化問題を解くための、オーダーメイド型のアプローチという新たな課題に直面しています。これは、Stripeが登場する以前の企業における決済システムや、Twilioが登場する以前のメッセージングシステムの課題を彷彿とさせます。各社のエンジニアリングチームは、共通の問題に対して独自のソリューションを開発していました。開発者にとって使いやすい選択肢が生まれると、この骨の折れるプロセスは、今日私たちがよく知っていて信頼している企業に喜んでアウトソーシングされるようになりました。
これが私の主張の核心です。クラウドとエッジの取り組みの波が過ぎ去れば、インフラ投資は企業の次なる戦略的優先事項である自動化と最適化へと移行するでしょう。さらに、顧客のコスト削減と応答性向上を可能にする開発者ツールは、特に優位な立場にあります。
もう一つ、より物議を醸す意見は、他の業界ではポイントソリューションは市場の獲得に留まる可能性があるのに対し、最適化分野ではポイントソリューションのようなソリューションが求められるというものです。これは、AppleやGoogleのような大企業が既に数百万ドルを投じて独自の可観測性プラットフォームを構築しているためです。これらの企業が可観測性に関する費用のすべてをアウトソーシングする可能性は低いものの、最適化と自動化に関する費用はアウトソーシングする可能性が高いでしょう。実際、クラウド重視の企業にとって、これは既に最優先事項となっていると言えるでしょう。
最近シリーズAの資金調達を行ったSync Computingは、この新たなパラダイムで成功を収める好位置にいるスタートアップの好例です。Syncは、エンジニアリングチームがクラウド構成をプログラム的に最適化し、クラウドコストを削減できるよう支援します。Syncは最近、「Autotuner API」を発表しました。これにより、開発者は「AWSまたはDatabricks上で実行されているSparkジョブに最適な推奨事項」を予測できるようになります。市場が成熟するにつれて、より多くのオブザーバビリティ関連企業が、Syncのようなソリューションと直接統合する最適化機能を発表すると予想されます。
結論として、クラウド管理における次の大きなトレンドは最適化です。組織はコスト削減の方法を模索し続け、最適化ツールは明確な解決策を提供するからです。クラウドインフラストラクチャのベストプラクティスが成熟するにつれて、エンジニアリングマネージャーは、自動化と最適化ワークフローを組み合わせた業界標準にチームを準拠させるよう競い合うようになるでしょう。
さらに、機械学習の導入拡大は、企業がクラウド上で大規模かつ高コストなジョブを実行し続けることを意味します。これは主に、消費者レベルでのレコメンデーション提供の迅速化と、製品レベルでのレスポンスタイムの短縮を目的としています。そのためには、事後対応型のアラート（可観測性）だけでなく、プロアクティブなレコメンデーション（最適化）が求められます。
最後に、最適化は可観測性とは異なり、大企業でも中小企業でも導入の障壁が低いという点が挙げられます。そのため、最適化ツールは注目を集めています。
免責事項: この記事で表明された考えや意見は、Sync Computing および Space Capital とは独立して執筆されたものであり、著者の見解のみを表しています。
