クラウドベースの運用管理では、手作業を減らすことで、プロセスを加速し、さらには何もせずにプロセスが実行できるようになります。

手作業のプロセスが減ることで、障害が減り、調査やデバッグに費やす時間も減ります （そして新しいものの開発や革新に、より多くの時間をかけられるようになります）。

継続的デプロイメントの背後にある考え方は、アプリケーションのデプロイメントパイプラインを自動化し、より頻繁な更新ができることです。スムーズな継続的デプロイプロセスの構築に努め、DevOpsのベストプラクティスに沿って作業するチームは、クラウドベースの環境へのデプロイを自動化する自動化ツールから多くのメリットを得ることができます。

クラウド自動化ツールは、チームがクラウドインフラストラクチャを最大限に活用できるように支援します。以下のような多くの領域で、効果が得られる可能性があります。

• ストレージ管理の自動化とバックアップ
• セキュリティとコンプライアンスの管理
• 構成や設定の変更
• コードのデプロイ

機密性の高いタスクを自動化することは賢明な選択と言えるでしょう。自動化によりミッションクリティカルなシステムに複数の人がログインする必要がなくなります。これにより人為的エラーやアカウント侵害のリスクが大幅に軽減されます。

また、セキュリティのベストプラクティスが組み込まれたワークフローの自動化は、すべてのデプロイメントでセキュリティ原則を強制するための近道になります。

機器の故障からサイバー攻撃に至るまで、さまざまなリスクからシステムを保護したい場合、システムのバックアップは必須となります。システムのレジリエンスを高めるために、クラウド上でバックアップを自動化するか、オンプレミスのシステムをクラウドベースの環境に自動的にバックアップすべきでしょう。

チームが手作業または場当たり的にシステムを構築してしまうと、管理者は実際に何が実行されているかを把握できなくなる場合があります。システムを一元化するようなビューなしでインフラストラクチャをどのように制御できると言うのでしょうか？

これもクラウド自動化において、大きな割合を占めます。標準化された方法でリソースを設定することで、会社全体で実行されているインフラストラクチャを、より詳細に制御できるようになります。

固有のパラメータを持つさまざまな選択肢が数多く存在するため、業務に適切なVMを選択するのは簡単ではありません。最適なコストパフォーマンスの比率を持つVMをどうやって探せばよいでしょうか？

このようなサイズの適正化と自動スケーリングのタスクはインスタンス選択アルゴリズムに任せてしまうことができます。そうすることで、クラスタに追加のノードが必要な場合、常にアプリケーションの要件を満たす最適なインスタンスタイプが選択されます。ワークロードは最大のパフォーマンスと最小のコストで実行されます。

以下は自動プロビジョニングを処理するマネージドKubernetesソリューションでアプリケーションを実行した場合の動きです。

1. 15：41に、アプリケーションでトラフィックの急増が発生し始めます。ツールはそれに対応するための新しいポッドを作成しますが、実行する場所がありません。新しいCPUコアが必要です。

2. このソリューションは2分もたたないうちに、新しい16コアのノードを自動的に追加しました。

3. 15：45に、アプリケーションにさらにトラフィックが増加しました。1分後にはツールにより8コアノードが追加され、アプリケーションはトラフィックを処理できるようになります。

4. トラフィックがなくなると、ソリューションはリソースの無駄を避けるために、これら2つのノードをすぐ削除します。

クラウド自動化ソリューションは、未使用のインスタンスとプロセスをシャットダウンして、クラウドのコストを削減します。これがなされずに、クラウドにデプロイされたインスタンスが放置されることは、想像以上によくある話です。

多くのチームが、所有権を持つ人がいない孤立したインスタンスに直面し、クラウド内のリソースが適切に管理されていないシャドーITプロジェクトに奮闘しています。このようなゾンビインフラストラクチャは依然としてあるため、毎月請求書が生成されますが、その資産から得られる価値はゼロです。

クラウド自動化によって、このようなゾンビ化したITインフラストラクチャを特定し、月末に雪だるま式に膨らんだ高額のクラウド料金が発生する前に、問題に対処するプロセスを合理化できます。

Infrastructure as Code（IaC）の確立は、クラウド自動化のもう1つのユースケースです。IaCでは、ITインフラストラクチャが構成ファイルで定義され、その構成にしたがって自動的に起動されます。これらの構成ファイルは、ソースコードと同じプロセスを経て、バージョンコントロール、管理、テスト、開発が行われなければなりません。

クラウド自動化を使用することで、インフラストラクチャのほぼすべての面でクラウドプラットフォームの拡張が可能になり、より複雑なシステムのオーケストレーションが可能になります。

• クラウド自動化プロセスは、リソースプールから共通の構成アイテム（VM、コンテナ、仮想プライベートネットワークなど）を定義できます。
• そして、これらのアプリケーションコンポーネントとサービスを構成アイテムとして配備することができます。
• 最後に、それらを組み合わせて、より改善された運用環境を構築できます。

これがどのように機能するかを示す例を次に示します。クラウドオートメーションテンプレートは、マイクロサービスアプリケーションを機能させるために多くのタスクを実行できます。

1. アプリケーション用の多数のコンテナを作成

2. コンポーネントをコンテナクラスタに配備

3. ストレージとデータベースを統合

4. 仮想ネットワークをシームレスに構成

5. クラスタのロードバランサーを作成

6. そして、ワークロードをユーザーに公開

継続的デリバリーと継続的デプロイメントには、自動化された開発パイプラインの一部である、自動的にプロビジョニングされる開発／テスト環境が必要となります。パブリッククラウドでの自動化は、継続的デリバリーパイプラインを提供する基本となる方法です。

最新の開発手法は、リソースを頻繁にデプロイし、新しいリリースをテストするためにリソースを拡張するチームの能力に依存しています。テストが終了したら、リソースを再利用のために解放する必要があります。自動化ツールを備えたパブリッククラウドがそれを実現します。

控えめに言っても、ハイブリッドクラウド環境は複雑です。これにはオンプレミスとパブリッククラウドシステムの間を慎重に統合させる必要があります。ここでもクラウド自動化が役に立ちます。

クラウド自動化ツールは、、ローカルデータセンターとクラウドリソースの間でリソースを同期し、「クラウドバースト」を可能にします。クラウドバーストとは、アプリケーションがローカルのリソースを超えた場合に、負荷をクラウドに移すプロセスのことです。

ハイブリッドクラウドでクラウド自動化を使用することにより、オンプレミス環境をミラーリングするリモートサイトによる災害復旧シナリオも可能になります。