課題
欧州の大手デジタルコマースおよびアフィリエイトマーケティングネットワークは、他とは大きく異なる環境を運用していました。単一のオペレーティングシステムである Debian Linux で稼働する 1,347 台のサーバーを、長年にわたりデータセンターで構築し拡張してきたものです。この均一性は見かけだけのものでした。ほぼ同一のサーバーが数百台並ぶ環境では、従来のツールでは移行に重要な問い、つまりどのサーバーがどのアプリケーションを構成し、何が何に依存し、何を一緒に移行すべきかに答えられませんでした。
このサーバー群の背後には、CloudHound がこれまでにアセスメントした中でも最大級のオープンソースデータベース環境があり、さらに AWS に移行先を用意する必要のある大規模なコンテナワークロード層もありました。
ソリューション
CloudHound は、4 か月以上にわたり環境全体で常時稼働する、エージェントベースの継続的なアセスメントを提供しました。
- 全サーバーへのエージェント導入: 1,347 台すべての Debian サーバーに CloudHound エージェントを導入し、ある時点のサンプルではなく、使用率とネットワークのテレメトリを継続的に送信しました。
- 大規模な依存関係マッピング: 環境全体で 936,000 件を超える固有のネットワーク接続を取得し分析しました。
- アプリケーションの自動グループ化: CloudHound のネットワーク分析により、均一に見えるサーバー群を 43 の個別のアプリケーショングループに分類し、各サーバー群に明確な役割と移行経路を与えました。
- オープンソースデータベースの詳細分析: 275 台のデータベースサーバー (MariaDB 217、MySQL 49、PostgreSQL 9) を検出し、Amazon RDS と Amazon Aurora へのモダナイゼーションに向けてアセスメントしました。
- コンテナワークロードのアセスメント: 関連するアセスメントで約 2,700 のコンテナを分析し、移行計画を仮想マシンだけでなくプラットフォームのコンテナ化されたサービスにまで広げました。
- コスト最適化のモデリング: 数か月分の高精度使用率データから適正化の推奨事項を作成し、Compute Savings Plans とリザーブド料金体系に照らしてモデル化しました。
成果
- 単一プラットフォームの Linux 環境全体である 1,347 台のサーバーを、稼働中のエージェントで分析しました。
- 936,000 件を超える固有のネットワーク接続を取得し、マッピングしました。
- ほぼ同一のサーバー群から、43 のアプリケーショングループを自動的に分離しました。
- 275 台のオープンソースデータベースサーバーを検出し、RDS と Aurora へのモダナイゼーション先にマッピングしました。
- サーバー環境とあわせて約 2,700 のコンテナをアセスメントし、移行の全体像を把握しました。
まとめ
インフラストラクチャが均一でも、移行が簡単になるわけではありません。複雑さが接続の中に隠れているということです。CloudHound の継続的なエージェントベースの分析により、このデジタルコマース企業は、同一に見えるサーバー群からは書類上得られなかったアプリケーションレベルの明確な全体像を得ました。あわせて、CloudHound がこれまでに見た中でも最大級のオープンソースデータベース環境に対するモダナイゼーションの道筋も得られました。
