ハードウェアのリードタイムがロードマップを停滞させている場合：Red Hat OpenShift クラウドサービスがプロジェクトの進行をサポートする方法

ハードウェアのリードタイムやアップデートの遅延がプロジェクトの進行を妨げていませんか？

その場合、一人で立ち向かう必要はありません。AI の爆発的な普及は世界的なハードウェア不足を引き起こし、IT リーダーたちは頻繁に変動する価格設定と、入手可能日が数週間ではなく数カ月単位で提示されるという事態に直面しています。多くのチャネルで、サーバー RAM のリードタイムは 40 週間を超えています。部品表におけるメモリーとフラッシュの占める割合が大きくなったため、2026 年初頭には商用サーバーの定価がおよそ 15 - 20% 上昇しました。アナリストによると、圧力の高まりは将来にわたって長期間続くとのことです。

サーバーの出荷が数週間から四半期単位で遅れると、エンジニアリング・マネージャーは経営陣と気まずい話し合いをせざるを得なくなります。つまり、ハードウェアが到着するまで新しいコードをただ待機させながら、戦略的なローンチが一時停止されている理由を説明しなければならないのです。

問題は、戦略が間違っているということではありません。その根底にあるサプライチェーンが変化していることです。オンプレミスの拡張が停滞すると、アプリケーションの開発速度が低下し、投資対効果 (ROI) が低下する可能性があります。解決策は、すべてのインフラストラクチャ・プロジェクトを停止させることではありません。そうではなく、チームがすでに使い慣れているプラットフォームに加えてクラウド容量を活用する、ハイブリッド戦略を使用することです。

ハードウェアの遅延が戦略的リスクになる理由

リードタイムが長いうえに価格設定が不安定だと、調達や単一のプロジェクトにとどまらず、より広範な領域に不確実性が生じます。

プロジェクトのリスク

今四半期に予定されている新しいアプリケーション、移行、プラットフォームのアップグレードは、基盤となるコンピュート環境が存在しなければ開始できない可能性があります。チームは勢いを失い、依存関係は積み重なり、ビジネスの関係者は「いつ」と尋ねるのをやめて「もし」という質問をし始めます。

コストの上昇

昨年のサーバー見積りに基づいて構築された設備投資 (CapEx) 予算は、もはや現実と一致しません。財務部門はあらゆる支出について正当化を求め、調達サイクルは長期化します。単純な更新に思われたものが、複数の四半期にわたる交渉へと発展します。

イノベーションの遅延

メモリーを大量に消費する環境や GPU を活用する環境が明日にでも必要なのに、物理的な納品を数カ月も待たされると、検証作業が完全に停止してしまいます。機能テスト、QA、プリプロダクションのすべてが、限られた同じオンプレミス環境の容量を奪い合うため、一般には、緊急性の高いプロダクション環境が優先されます。

そうなると、ハイブリッドの柔軟性はアーキテクチャ上の優先事項ではなく、運用上の必須事項となります。

Red Hat OpenShift クラウドサービス：同じプラットフォーム、即時の容量

Red Hat OpenShift クラウドサービス (Red Hat OpenShift Service on AWS、Microsoft Azure Red Hat OpenShift、Red Hat OpenShift Dedicated on Google Cloud、Red Hat OpenShift on IBM Cloud を含む) は、クラウド環境とオンプレミス環境の両方において、一貫した開発者および管理者エクスペリエンスを提供する、フルマネージドのアプリケーション・プラットフォームを提供します。

ハードウェアが不足している場合、この一貫性は非常に重要です。チームに必要なのは、新しい Kubernetes ディストリビューションや新しい Linux スタック、パッチやアップデートの新しい手法、または弾力性に優れた容量を利用するための新しい運用モデルではありません。ワークロードがオンプレミスで実行されるかクラウドで実行されるかに関係なく、ワークロードをデプロイ、管理、スケーリングする一貫した方法が必要です。この柔軟性により、チームの再トレーニングや手順の書き換えを行うことなく、ワークロードをクラウドに移行し、ハードウェアが到着したときに元に戻すことができます。

ビジネス上の成果は明らかです。調達が追いつくまでの間、プロジェクトのタイムラインを守り、収益を生み出す取り組みを継続できます。OpenShift クラウドサービスを使用すれば、プロダクション対応のクラスタを数カ月ではなく数分で利用できるようになります。SRE がサポートする運用、アップタイムの SLA、既存のハイパースケーラーの確約利用料減額オプションにより、運用上のリスクと経済的なリスクをさらに軽減することができます。フルマネージドのアプリケーション・プラットフォームによって、次のメリットが得られます。 

• 運用効率：Day 2 のオーバーヘッドを削減できます。アップグレードが単純化され、サーバーが出荷されるのを待つ間、限られた専門スキルへの依存度が低減されます。フルマネージドのソリューションなので、運用上の負担とコンテキストの切り替えが軽減されます。
• コスト効率： 従量課金制または予約制モデル、自動スケーリング、ホスト型コントロールプレーンのオプションを利用することができ、また、たまに発生するピーク時に合わせた CapEx ではなく確約利用料を利用した調整が可能です。
• 時間の節約：調達キューをスキップできます。次の四半期からではなく、今週から目的の作業を開始できます。

OpenShift クラウドサービスでハードウェアの制約を軽減する 5 つの方法

ハードウェアの不足は、一度の発注で解決されることはありません。今後 2 年間にわたり、リードタイムと価格設定への圧力を計画に含めなければならない可能性があります。ロードマップをそのまま維持している組織は、クラウド容量を後付けの要素ではなく、容量計画の戦略的な一部として扱っています。

1.予算承認を待たずに GPU 容量を利用

問題：ハイパースケーラーによる需要と争わなければならない多くの企業にとって、GPU は依然として高価で入手困難であり、調達に時間がかかる。AI のテスト、短期的なトレーニング、推論の実験では、多くの場合、待ち時間のほうが単価よりも大きな打撃となる。

解決策：OpenShift クラウドサービス上のクラウド GPU 容量に、アクティブな AI ワークロードをルーティングします。ジョブに合わせてスケールアップします。トレーニングまたは推論が完了したらスケールダウンします (ゼロスケールも含む)。長期保有が依然として有効な場合は、並行して物理 GPU の調達を継続します。

メリット：予算責任者にとってクラウドバーストは、多額の CapEx と価値の下落というリスクを、実際の作業量に紐づく管理された OpEx へと転換させることを意味します。運用責任者にとっては、物理的な GPU の調達を並行して進めながら、AI チームの生産性を維持することができます。ノードがデータセンターにある場合でもマネージド・クラウド・クラスタ内にある場合でも、プラットフォームを使い慣れた方法で操作できます。

2.新規ワークロード用の一時的 (または永続的) 環境

問題：新しいアプリケーションやモダナイゼーションの取り組みの準備は整っているものの、オンプレミスの容量が用意されておらず、ハードウェアの到着日が不明確または未定。

解決策：クラウド上の OpenShift クラウドサービスに新しいワークロードを即座にデプロイします。物理ハードウェアが到着したら、オンプレミスに再デプロイし、クラウドクラスタを廃止します。GitOps や IaC (Infra-as-code) ツール (Terraform など) を信頼できる情報源として使用すると、元に戻す作業は再構築ではなく再デプロイになります。

メリット：調達できるまでの間、ビジネスを一時停止する必要はありません。予算責任者にとって短期的な OpEx は、つなぎの期間だけ必要となるサーバーへの無駄な CapEx に代わるものとなります。運用責任者にとっては、エンジニアの生産性が維持され、当初のタイムラインどおりに進行していることを関係者が確認できます。

3.ローカルで維持しなければならないもののためにオンプレミスのハードウェアを解放

問題：オンプレミスのクラスタが満杯であり、重要なプロダクション・ワークロードを拡張できない。ただし、すべてのワークロードを、限られたオンプレミス環境に置く必要はない。 

解決策：多くの場合、プリプロダクション、QA、および低リスクのアプリケーションは多くの場合、追加のサーバーを発注せずに空き容量を確保するための最速の方法となります。これらのワークロードを OpenShift クラウドサービスに移行すると、すでに所有しているサーバーを、ローカルに配置する必要があるデータのために利用できるようになります。

仮想マシン (VM) がその資産の一部である場合、オンプレミスおよびクラウドの両方で OpenShift プラットフォームの一部として利用可能な OpenShift Virtualization を使用することで、チームはローカルに残すものとクラウドで実行するもののバランスを再調整しながら、同じ基盤上で VM とコンテナを並行して実行できます。

メリット：サーバーを購入せずに容量を確保できます。予算責任者にとって、重大ではない需要のために緊急に購入することを減らせます。運用責任者にとっては、調達部門が短期間で容易に置き換えることができないもののために、希少なオンプレミスのハードウェアを取っておくことができます。

4.ピーク時のためのハードウェアを保有し続けることなく、季節性や需要の急増に対応

問題：オンプレミス環境は定常状態を想定して設計されているものの、バッチ処理、登録期間、小売店の休業日、チケット販売開始、キャンペーンの急増など、周期的に発生する負荷の急増には容量が必要になる。しかし、そのような容量は年間を通して所有したくない。リードタイムが長く単価が高い場合、ピーク時への対応に必要なハードウェアを所有することは間違ったアプローチである。

解決策：負荷が急増した際には OpenShift クラウドサービスにリソースを集中させ、夜間、週末、またはイベント後の閑散期にはワーカーノードをスケールダウンします。

メリット：ピーク時の容量が、最も負荷の高い週に合わせた CapEx ではなく、使用状況に合わせた OpEx 項目になります。予算責任者にとっては、弾力性のあるバーストにより、最も負荷の高い週に対応するための費用を年間の CapEx として支出することなく、ロードマップを保護できます。運用面では、次のサーバー納品のスケジュールに関係なく、コンピュートリソースの信頼性が確保されます。

5.オンデマンドの障害復旧

問題：従来の障害復旧対策では、多くの場合、ハードウェアを購入して稼働させ、ライセンスを付与し、想定外の事態のためにアイドル状態のままにして置いておく必要がある。希少で高価なハードウェア市場において、この第 2 のフットプリントは CapEx を回収できる最も明確な部分の 1 つである。

解決策：障害復旧に OpenShift クラウドサービスを使用します。復旧パスをコードとして定義し、テストでフェイルオーバーを検証し、イベント発生時に容量を増やし、その後、容量を縮小します。

メリット：年間を通して最大規模の障害復旧用ハードウェアを維持するのではなく、必要な時の回復力にのみ支払うことになります。予算チームは、実際の障害復旧アクティビティにのみ支出します。運用チームは、供給が足りなくなった場合のための恒久的な予備スペースを確保および管理する必要なく、テスト済みのパスを利用できます。

経済性：一時的なワークロードにおいてクラウドがオンプレミスよりも優れている理由

クラウドの単価は、ハードウェアを償却した場合よりも高額に思えることがあります。しかし、そのように比較していると、特にハードウェアが不足し、スケジュールが厳しい場合には、全体像を見誤ってしまいます。

CapEx の罠を回避する

クラウドの OpEx の 30 日間分と、オンプレミス・ハードウェアを償却した場合の 30 日間分のコストを比較することは、会計上のよくある間違いです。30 日間のテストのために物理サーバーを購入した場合、そのサーバーのライフサイクルの残りの期間は、価値が下落していく不要な資産、つまり無駄な資本となってしまいます。クラウドサービスは、単価は割高になるものの、短期的なワークロードや検証ワークロードのための多額の初期費用を削減できます。

クラスタの実行中にのみ料金を支払う

オンプレミスのテストでは、多くの場合、その環境がアクティブかアイドル状態かにかかわらず、年間サブスクリプションやライセンス料が発生します。OpenShift クラウドサービスは、時間単位のオンデマンドモデルをサポートしています。クラスタが稼働している間だけ料金を支払い、エンジニアがログオフしたらワーカーをスケールダウンし、スプリントが終了したら環境を廃止できます。自動化だけでも、ピーク時に合わせた常時稼働と比較して支出額を大幅に削減できますが、データセンター内のサーバーが電力と冷却を使用し続ける限り、そのような削減は実現できません。

VM とコンテナの統合

ハードウェアが不足している場合、仮想マシンとコンテナを同じ基盤上で実行すると、既存のサーバーからより多くのコンピュート能力を引き出すことができます。Red Hat OpenShift Virtualization (Red Hat OpenShift に含まれる) により、仮想マシンとコンテナを同じ基盤上で並行して実行できます。 基盤となるハードウェアを両方のワークロードタイプで共有することで、サイロ化された個別のリソースプールを維持する必要がなくなり、アイドル状態の容量を大幅に削減できます。この統合によって運用が単純化されるだけでなく、貴重なコンピュートリソースを別の目的で再利用できるようになり、既存のサーバーを活用せずに価値が下がる資産として放置するのではなく、より多くの作業に活用できるようになります。 Red Hat OpenShift Virtualization で仮想マシン資産をさらに活用する方法については、こちらの記事をお読みください。

プラットフォームに組み込まれたコスト削減機能

OpenShift クラウドサービスには、スケジューリング以外にも、大幅な節約をもたらす特長とアーキテクチャ機能が含まれています。アカウントチームと共にこれらの機能による節約をモデル化しましょう。  

• ホスト型コントロールプレーン：コントロールプレーンのコストと運用をアカウントパターンから切り離すことで、クラスタのオーバーヘッドを削減し、プロビジョニングの速度を上げ、コストを削減できます。 ホスト型コントロールプレーンの詳細については、こちらの動画をご覧ください。
• 自動ノード管理：ワークロードに適切なインスタンスタイプまたは同等のものを選択するツールを使用して、インスタンスタイプ、ノード数、およびスポットインスタンスとオンデマンド・インスタンスの組み合わせを継続的に調整します。リソース不足がプロバイダーに発生した場合でも、柔軟に対応できます。 Red Hat OpenShift on AWS 上の Karpenter の詳細をご覧ください。
• ゼロスケール： 作業停止時にアイドル状態のワーカー容量を自動的にダウンさせます。 Azure Red Hat OpenShift のスケーラビリティとコスト管理の詳細をご覧ください。
• 確約利用料：OpenShift クラウドサービスで、AWS、Azure、Google Cloud、IBM Cloud の既存の確約利用料を活用します。

計画における実践的なスタンス

イノベーションを一時停止するか、価値が下がる資産を過剰に購入するかのどちらかを選ぶ必要はありません。OpenShift クラウドサービスを利用することで、予算責任者と運用責任者の両方が、ハードウェアが最終的に手に入った後も一貫性を維持できるプラットフォーム上でプロジェクトを円滑に進めることができます。

次のステップとして、現在のハードウェアの到着日を、この四半期に予定されているマイルストーンと照らし合わせて確認します。調達のリードタイムがロードマップの阻害要因となる場合は、OpenShift によるハイブリッド戦略を検討してください。

こちらの手引き用のチェックリストこのページは、英語でご利用いただけます (日本語 ではご利用いただけません)をダウンロードするか、Red Hat アカウントチームに問い合わせて、これらのオプションを現在の OpenShift 資産、クラウドの利用状況、調達スケジュールに照らし合わせてご確認ください。 

OpenShift クラウドサービスを初めてご利用になる場合は、こちらからソリューションの詳細をご確認いただけます。Red Hat OpenShift Service on AWS、Microsoft Azure Red Hat OpenShift、OpenShift Dedicated on Google Cloud、Red Hat OpenShift on IBM Cloud のセルフガイド型デモなどがあります。