クラウド活用が広がるにつれ、クラウド人材の獲得競争は今後さらに激しさを増していきます。クラウドコンサルタントやトレーニングプログラムを活用すれば、企業は高度なクラウドスキルを確実に手にすることができます。
クラウドチームを育てる、その価値
効率性と柔軟性の向上、セキュリティ強化、イノベーションの加速といった効果を求めて、企業のクラウドシフトはとどまるところを知りません。クラウドコンピューティング市場は2025年までに約3,714億ドルから8,321億ドル超へ拡大すると予測されており、同年までに85%の企業がクラウドファースト戦略を採用する見込みです。COVID-19のパンデミックによりリモートワークへの切り替えを迫られた企業も多く、クラウド移行はさらに加速しました。
こうした移行の広がりは、クラウド人材へのニーズを一段と押し上げています。構成、デプロイ、コンプライアンス、セキュリティといった領域におけるクラウドコンピューティングのスキルは今や企業にとって不可欠ですが、クラウド導入のスピードに人材供給がまったく追いついていないのが現状です。導入が急速に進み、人材よりも空きポジションが多い状況が続けば、企業はチームと技術スタックを守るための競争を強いられることになるでしょう。
最近のCloudreachの調査は、クラウド技術における人材ギャップの拡大を浮き彫りにしています。企業は採用施策を強化するとともに、業界における多様性とインクルージョンを阻む障壁の解消にも取り組まなければなりません。
同調査では次のような結果が示されています。
- 大半のITリーダーがスキルギャップに強い危機感を抱いており、回答者の半数以上が業務スピードの低下を実感している。
- 約3社に1社が、人材不足によりサービスの運用や立ち上げに支障が出ていると回答している。
- 今後数年のうちに、世界の労働者の半数がクラウド移行や変化に対応するためのリスキリングを必要とする見込み。
クラウドスキルのギャップが広がり続けるなか、クラウドファーストの企業、そしてこれから移行を目指すすべての企業にとって、成功するクラウド環境を支えるために現在および将来のメンバーがどの領域でスキルを身につけるべきかを把握しておくことは欠かせません。具体的には、以下の領域が挙げられます。
1. マルチクラウド
もはや単一のクラウドプロバイダーのサービスに精通しているだけでは十分とは言えません。クラウドの強みを最大限に引き出すには、できるだけ多くの、特に主要なクラウドプロバイダーに精通したマルチクラウド経験を持つメンバーが欠かせません。
このマルチクラウドの専門性があってこそ、ビジネスニーズに沿ってインフラを設計し、事業目標に合致した最適なクラウドソリューションを戦略的に組み立て、クラウドコストを効果的にコントロールすることが可能になります。
2. コンテナ
コンテナを使えば、クラウドアプリケーションを迅速かつ安定してデプロイできます。主要なクラウドプラットフォームはいずれもデプロイを簡素化・効率化するためにコンテナサービスを採用しており、DockerやKubernetesといった主流のコンテナ技術に関する知識は、すべてのクラウドプロフェッショナルにとって必須となっています。
Kubernetesは、主要クラウドプロバイダーをまたいで技術スタックの効率性とスケーラビリティを高めてくれます。とはいえ、その導入は決して簡単ではありません。計画とアーキテクチャ設計から、デプロイやコンプライアンスのベストプラクティスに至るまで、幅広く深い知識が求められるからです。さらに、デプロイ先となる各プラットフォームの仕様にも精通している必要があります。
2014年以降、DoiTはGoogle Cloud、AWS、Azure、オンプレミスを問わず、あらゆる環境でのKubernetesデプロイを数多くの企業に対して支援してきました。このサポートには、Kubernetesの基本概念や機能を網羅したハンズオントレーニングも含まれます。受講後は、お客様自身でKubernetesを運用し、アプリケーションをデプロイできるようになります。
3. 機械学習と人工知能
クラウドコンピューティングのおかげで、膨大なデータへ素早くアクセスできるようになりました。これがヘルスケアや金融、製造業をはじめ、さまざまな分野でのイノベーションを後押ししています。機械学習(ML)と人工知能(AI)を活用することで、企業は大量のデータをより価値ある形で使いこなせるようになります。機械学習アルゴリズムは新たな知見をもたらし、人工知能は将来起こり得るデータパターンに基づく予測を可能にします。
あらゆる分野でデータをより高度に活用するニーズが高まる今、AIとMLのスキルはエンジニアリング市場で最も希少かつ需要の高いスキルの一つとなっています。事実、人工知能と機械学習スキルへの需要は2026年までに71%増加すると見込まれています。エンジニアにはAIへの深い理解が求められますが、UiPathの調査によれば、経営幹部の82%が、COVID-19のパンデミックや在宅勤務の広がりによって、エンジニアに限らずすべての従業員にAIや自動化に関する一定の知識が必要になったと回答しています。
クラウド環境で成果を出すには、機械学習の原理を深く理解したうえで、ニューラルネットワークなどのツールを使いこなし、高度なモデルを開発できることがエンジニアに求められます。クラウドコンピューティングの広がりとともに、最先端のMLおよびAIスキルを備えたエンジニアの存在は、これまで以上に重要になっていきます。
4. データ管理
MLやAIが当たり前のものとなるにつれ、確かなデータ管理スキルを持つエンジニアの需要は今後も伸び続けます。AIやMLが本来の力を発揮するには大量のデータが不可欠であり、それを適切に扱える専門家がいなければ、AIやMLの実装は成り立ちません。
クラウドのデータ管理は、高度なセキュリティ、スケーラビリティ、可用性を兼ね備え、組織にデータのコントロールを委ねてくれます。多くのクラウドプロバイダーがデータサービスとデータウェアハウスを提供しており、クラウドコンピューティングが拡大するにつれて、クラウド上のデータを管理するスキルはキャリアにおいてますます欠かせないものとなっています。
DoiTでは、Google CloudとAmazon Web Services(AWS)の両方について、データ管理に関する専門的なガイダンスを提供しています。当社はData Management Partner Specializationを取得したGoogle Cloudパートナーとして、Google CloudおよびGoogle Cloud SQL、Cloud Spanner、BigTable、Firestore、Firebase、MemoryStoreなどのGoogle Cloud製品へのデータworkloadsの移行・管理をサポートしています。さらにAWS Advanced Consulting Partnerでもあり、AWSへのビッグデータ移行でも豊富な実績を持っています。
5. セキュリティ
最新のISACAレポートによると、組織の63%がサイバーセキュリティ職の欠員を抱えており、2021年から8ポイント上昇しています。また62%の組織が、サイバーセキュリティチームの人員不足を課題として挙げています。
クラウド上のデータが増えるほど、セキュリティとコンプライアンスはこれまで以上に複雑になります。エンジニアにはクラウド上のデータやインフラを守る方法に加え、地域や業界ごとに異なるコンプライアンス要件に対応する力が求められます。たとえば医療業界向けに働くクラウドエンジニアであれば、HIPAAに準拠した形でデータを扱う経験が必要になることもあるでしょう。
チームのスキルアップへ
クラウド導入が進むほど、クラウドの専門知識を持つ人材の獲得競争も激化していきます。高騰するクラウド人材の獲得に労力を注ぐのではなく、クラウドコンサルタントやトレーニングプログラムを活用し、いま在籍するメンバーがクラウド活用をしっかり主導できるスキルを身につけられるようにする——そんな選択肢があります。
DoiTのお客様は、マルチクラウド、データ管理、セキュリティ、人工知能といった領域に精通したシニアクラウドアーキテクトの知見を、追加費用なしでいつでもご活用いただけます。その経験と洞察を味方につけて、成功に向かうクラウドジャーニーを描いていきましょう。