ワークロードとは

IT業界では、この用語は絶えず進化しており、特にクラウド・コンピューティングの台頭によりさまざまな意味を持つようになってきました。大まかに言うと、ITでは、ワークロードは、計算タスクまたは計算プロセス、およびタスクに必要なコンピューティング、ストレージ、メモリーとネットワーク・リソースのことを指して用いられます。 

クラウド・コンピューティングのコンテキストでは、ワークロードとは、クラウドベースのリソースを消費するあらゆるサービス、アプリケーション、機能を指します。このクラウドのコンテキストでは、仮想マシン、データベース、アプリケーション、マイクロサービス、ノードなどがすべてワークロードとみなされます。

ワークロードは、単一のアプリや計算の実行などの単純なタスクから、大規模なデータ分析の処理や相互接続された一連のアプリの実行などの複雑な操作まで多岐にわたります。ワークロードの管理はITリソースの最適化の重要な側面であり、システムのパフォーマンス、コスト、安定性、そして最終的には業務オペレーションの成功に直接影響します。

クラウド・コンピューティングと仮想化の普及に伴い、ワークロード管理はますます複雑になってきています¹。 ハイブリッドクラウド、マルチクラウド、パブリッククラウド・リソースの利用は、ワークロードが複数のプラットフォームやロケーションにまたがり、それぞれに固有の特性や管理要件があることを意味します。

コンピューティング環境とワークフロー全体にわたるワークロード管理の複雑さに対処するために、組織は高度なツールに目を向けています。バックエンドのAPI、ワークロード自動化ソフトウェア、AIベースの予測分析、クラウド管理プラットフォーム（例：Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform、IBM® Cloud、Microsoft Azure）などのツールを使用します。

また、企業は、費用、パフォーマンス、ライフサイクル、コンプライアンス、業務要件などの要素に基づいて、各ワークロードに最適な場所を決定する、ワークロード配置などの戦略も採用しています。このアプローチにより、各ワークロードが特定のニーズに最適な環境で実行されることを担保できます。

「ワークロード」という用語は、多くの場合「アプリケーション」と同じ意味で使用されます。ワークロードとアプリケーションはどちらも相互につながっており、ITインフラストラクチャーに不可欠な構成要素です（アプリケーションはワークロードとみなすことができます）が、その目的は異なります。

アプリケーションとは、エンド・ユーザーが特定のタスクを実行し、特定のビジネス・ニーズを満たすのを助けるように設計されたプログラム、またはプログラムの集合です。ワークロードとは、これらのタスクの処理要求のことです。言いかえれば、ワークロードはアプリケーション（またはその一部）を強化しています。ただし、ワークロードは必ずしも単一のアプリに限定されるわけではないことに注意する必要があります。多くのワークロードは、アプリケーションにまたがってタスクを実行します。

さらに、アプリケーションのライフサイクルは、ニーズが変化したり、高度なテクノロジーが登場したりすると変わる傾向があります。一方、ワークロードは、システム性能、ユーザートラフィック、リソース割り当て、処理ニーズなどのインフラ要因に基づいて変わります。

前述したように、ワークロードを使うということは、単一のアプリを実行するという単純なものから、接続されたアプリのエコシステムを実行するような高度なものまであり、その間にはさまざまなバリエーションがあります。したがって、ワークロードの導入を成功させるには、複数の種類のワークロードを使ったほうが良い場合があります。

ワークロードの主な種類には、次のようなものがあります。

トランザクション・ワークロードは、リアルタイムのユーザー操作を含み、通常、多数の短いオンライン・トランザクションの形をとります。トランザクション・ワークロードの導入には、複数の同時ユーザーを処理し、高速で一貫性のあるレスポンスを提供できるシステムが必要です。そのため、一般的にはeコマース・サイトで、購入、支払い、商品検索などを管理するために使用されています。

バッチ・ワークロードは、一括で（多くの場合は順番に）処理される非対話型ジョブです。バッチ・ワークロードは、かなりの処理能力を必要とするため、大量のデータを処理する環境（給与計算、請求書作成、気象モデリングなど）では一般的であり、対話型ワークロードやトランザクション・ワークロードとの干渉を防ぐため、オフピーク時に実行されることが多くなっています。これらのワークロードは、タスクがより小さなサブタスクに分割され、複数のサーバーとプロセッサ間で同時に実行される並列処理を必要とする傾向があります。

分析ワークロードの特徴は、大規模なデータセットに対して実行される複雑なクエリーです。小規模で単純なトランザクションを伴うトランザクション・ワークロードとは異なり、これらのワークロードは、多くの場合、人工知能と機械学習を活用して詳細なデータ分析を行い、動向、関係、インサイトを特定します。データ・スループットが高いため、分析ワークロードは一般的にデータウェアハウスやビッグデータ分析に使用されます

ほとんどの企業のアプリケーションは、機能するために基盤となるデータベースに依存しています。データベースのパフォーマンスが低いと、それを利用するアプリにボトルネックが発生します。データベース・ワークロードにより、このような問題へ対処しやすくなります。データベース・ワークロードは、データベースに依存する他のアプリの検索機能を高速化し、最適化するように微調整されています。また、チームはメモリー／CPU使用率、入出力（I/O）スループット、クエリー実行率などの指標を分析することができます。

HPCワークロードでは、大きな計算能力を必要とする複雑なシミュレーションや数学的計算を実行します。例えば、気象研究チームではエルニーニョに関連した気候パターンのシミュレーションを実行するかもしれません。バッチ・ワークロードと同様、HPCワークロードでは高レベルの並列処理を行う傾向があります。

チームでソフトウェア開発やテストのプロセスを行っているときは、多くの場合、コードのコンパイル、単体テストの実行、負荷テストの実行などのタスクを処理するテスト／開発ワークロードに依存しています。開発プロセス自体と同様に、テスト／開発ワークロードでは予測できない場合があり、開発者はニーズの変化に応じて、リソースを迅速にプロビジョニングまたはプロビジョニング解除する必要があります。

これらのワークロードは、株取引アプリ、動画ストリーミング・サービス、スポーツくじプラットフォームなど、即時に結果を出すためにリアルタイムの超高速データ処理を必要とするIT環境ではしばしば重要な役割を果たします。

IT環境はますます複雑化しており、さまざまなタスクを同時に処理できるツールやリソースが必要になってきています。ここで、異なるワークロード・タイプの要素を組み合わせたハイブリッド・ワークロードが本当の意味での資産となります。

ハイブリッド・ワークロードの例としては、リアルタイム分析アプリケーションがあります。アプリケーションは、トランザクション・ワークロードを使用して受信データを処理し、分析ワークロードを使用してデータに対して複雑なクエリーを実行し、バッチ・ワークロードを使用してレポートを生成します。

過去10年間におけるクラウド・コンピューティングの出現は、Software-as-a-Service（SaaS）、コンテナ化されたマイクロサービスベースのアプリケーション、仮想マシン（VM）、サーバーレス・コンピューティングなど、新しいワークロードタイプの開発を促してきました。企業は、生成AIワークロードのユースケースさえも模索しています。²タイプに関係なく、ワークロードはその状態（ステートフルまたはステートレス）によって分類することもでき、クラウド・ワークロードの場合は使用パターン（静的または動的）によって分類することもできます。

ステートフルなワークロードは、セッション間で情報とステータスを保持する必要があるため、以前のやりとりのデータを「記憶」します。ステートフルなアプリケーションでは、ユーザーがログアウトして再度ログインすると、アプリはユーザーの情報とアクティビティを記憶します。セッション終了後もデータが残るデータベース・システムは、ステートフルなワークロードの好例です。

これらのワークロードでは、ユーザーの次のセッションのためにユーザー・データを保存しません。各セッションは、新しいやりとりとして実行され、応答は以前のユーザー・データから独立しています。ステートレスなワークロードは、開発者が状態の情報を管理する必要がないため、アプリの設計を簡素化できますが、ユーザー・エクスペリエンスのパーソナライゼーションがより複雑になる可能性もあります。

静的なワークロードは、長期間にわたって一貫したスケジュールで比較的一定量のコンピューティング・リソースを使用します。

動的なワークロードは、一時的なワークロードとも呼ばれ、コンピューティング需要に基づいてコンピューティング・リソースを調整、構成します。

クラウド・コンピューティングの導入が進むにつれて、ワークロード管理の実際の使い方も同様に変化しています。現代では、企業は通常、従来のオンプレミス・データセンターとクラウド・インフラストラクチャーを組み合わせて利用し、ワークロードを効率的に管理しています。

オンプレミスのワークロードは、組織の施設内でローカルにホストされている組織独自のハードウェア・インフラストラクチャー上で実行されます。パブリッククラウド・ベースのワークロードは、サードパーティーのクラウド・サービス・プロバイダー（CSP）によって管理されるサーバー上で実行され、オフサイト（多くの場合、世界中の複数の場所）に配置されます。どちらのインフラストラクチャーも、企業のワークロード管理にメリットがあります。

オンプレミスのワークロードでは、以下を提供できます。

一方、パブリッククラウドベースのワークロードでは、以下を提供します。

多くの企業では、オンプレミスとパブリッククラウドの両方のアーキテクチャーのメリットを組み合わせたプライベートクラウド（別名、企業 クラウド ）を使うことを選択しています。

企業はオンプレミスまたはパブリッククラウドベースのワークロード、あるいはその2つの組み合わせを選択できます。これらのワークロードを効果的に使用および管理することで、組織の意思決定を改善できるだけでなく、企業のITインフラストラクチャーの全体的な効率、パフォーマンス、コスト効率も向上します。