AWS Application Discovery Serviceとは何か？その概要と利点
目次
AWS Application Discovery Serviceとは何か？その概要と利点
AWS Application Discovery Serviceは、オンプレミス環境からAWSクラウドへの移行を効率化するためのサービスです。
このツールは、サーバーやアプリケーションの情報を自動的に収集し、依存関係を可視化することで、移行プロセスを円滑に進めることを可能にします。
複雑なIT環境では、どのアプリケーションがどのサーバーに依存しているかを明確にすることが重要です。
Discovery Serviceは、移行計画を構築する上での第一歩として、こうした情報を整理します。
これにより、移行による影響範囲を特定し、最適な移行手段を選択できます。
また、AWS環境におけるコスト分析やセキュリティ面の考慮にも役立ちます。
このサービスを活用することで、移行の計画立案から実行までを迅速かつ効果的に進めることができます。
AWS Application Discovery Serviceの目的と背景
AWS Application Discovery Serviceは、オンプレミス環境からAWSへのクラウド移行を効率化する目的で設計されました。
特に、複雑なIT環境を管理する企業において、移行プロセスは非常に手間がかかるものです。
従来の方法では、サーバーやアプリケーションの依存関係を手作業で特定する必要があり、多大な時間と労力を要しました。
このサービスは、自動化を通じてその課題を解消し、移行プロセスを迅速化します。
背景には、クラウド移行が増加する中で、IT資産を最適に活用したいというニーズが高まっていることがあります。
IT環境移行における課題を解決する方法
移行プロセスには、アプリケーションの依存関係の不明確さやデータ収集の煩雑さなど、多くの課題が存在します。
AWS Application Discovery Serviceは、これらの課題に対処するためのツールです。
このサービスを利用すると、エージェントベースまたはエージェントレスでデータを収集し、それを基に依存関係を可視化できます。
これにより、どのアプリケーションがどのサーバーに依存しているかを把握し、移行計画をより正確に立てることが可能になります。
また、データの自動収集機能により、人為的なミスを減らし、作業効率を向上させることができます。
サービスの主要な利用ケースの紹介
AWS Application Discovery Serviceは、主に以下のケースで利用されます。
一つ目は、既存のオンプレミス環境をAWSに移行する際の移行計画策定です。
依存関係を可視化することで、移行の影響範囲を特定できます。
二つ目は、コスト削減のための分析です。
サーバーの稼働状況やリソース利用率を把握し、最適なクラウドリソースを選定できます。
三つ目は、セキュリティとコンプライアンスの確認です。
収集データを基にリスクを評価し、必要なセキュリティ対策を実施できます。
他のAWSサービスとの違いと独自の特徴
AWS Application Discovery Serviceは、他のAWSサービスとは異なり、主にオンプレミス環境のデータ収集と分析に特化しています。
他の移行支援ツールと比較して、データの自動収集と依存関係の可視化機能が強化されている点が特徴です。
また、Migration Hubとの連携を前提としており、移行プロセス全体を一元管理できる点が独自の利点です。
この連携により、移行計画の立案から実行、進捗状況の確認までを一貫して行うことが可能です。
AWS Application Discovery Serviceの主な特徴と提供機能
AWS Application Discovery Serviceは、クラウド移行プロセスを円滑化するための多機能なツールです。
このサービスの特徴的な機能には、アプリケーション依存関係の可視化、サーバー情報の自動収集、リアルタイムのデータ管理、そしてデータのエクスポート機能が含まれます。
これにより、IT環境の全体像を把握し、最適な移行計画を立てることが可能になります。
また、収集データを分析することで、無駄なコストを削減し、セキュリティ上の課題を特定することができます。
特に、複雑な依存関係を持つアプリケーション環境では、このツールの利用が有益です。
このサービスの柔軟性は、さまざまな規模の組織に対応できる点でも評価されています。
アプリケーション依存関係の可視化機能
AWS Application Discovery Serviceの中核的な機能の一つが、アプリケーション間の依存関係を可視化する能力です。
これにより、どのアプリケーションがどのサーバーと通信しているか、またはどのように依存しているかを簡単に理解できます。
この機能は、特に移行計画を立てる際に重要です。
例えば、あるアプリケーションを移行した際に、別のアプリケーションに影響を及ぼす可能性がある場合、そのリスクを事前に特定できます。
依存関係を視覚的に表示することで、ITチームは迅速かつ正確に移行の全体像を把握することができます。
サーバー情報の自動収集と整理
このサービスは、エージェントベースまたはエージェントレスの方法でサーバー情報を自動的に収集し、それを整理します。
収集されるデータには、サーバーのCPU使用率、メモリ使用率、ストレージ情報、ネットワークトラフィックなどが含まれます。
この情報を活用することで、現行のIT環境の性能を評価し、クラウド移行の影響を見積もることができます。
また、収集したデータはAWS Migration Hubを通じて簡単にアクセスでき、移行プロセス全体をスムーズに進行させるための基盤を提供します。
移行計画作成を支援する機能
AWS Application Discovery Serviceは、移行計画を効率的に立案するための支援ツールとして機能します。
例えば、サーバーやアプリケーションの使用状況データを基に、最適なクラウドリソースを選定するプロセスをサポートします。
さらに、このサービスは、移行の影響範囲を明確にすることで、移行作業中のトラブルを最小限に抑える手助けをします。
計画段階でのデータ分析を強化することにより、移行後のAWS環境における運用の効率性を向上させることが可能です。
リアルタイムでのデータ更新と管理
リアルタイムのデータ更新機能は、AWS Application Discovery Serviceのもう一つの重要な特徴です。
この機能により、移行計画の進行状況やサーバーの状態を即座に確認できます。
例えば、サーバーの性能が低下した場合、その情報は即時に反映され、問題を迅速に解決できます。
また、移行プロセス中の変更点がリアルタイムで記録されるため、移行後の環境においても正確な運用が可能となります。
このように、最新のデータを基にした管理体制を構築することができます。
データのエクスポートと分析ツールとの連携
AWS Application Discovery Serviceでは、収集したデータを他の分析ツールと連携するためにエクスポートする機能が提供されています。
この機能を活用することで、詳細なデータ分析やカスタマイズされたレポートの作成が可能になります。
例えば、BIツールと連携して、コスト分析や移行後のリソース最適化を図ることができます。
また、エクスポートしたデータを用いることで、非AWS環境での利用も可能となり、クラウド移行の柔軟性がさらに高まります。
データ収集方法：エージェントベースとエージェントレスの違い
AWS Application Discovery Serviceでは、データ収集方法として「エージェントベース」と「エージェントレス」の2つのアプローチを提供しています。
これらの方法は、それぞれ異なる特徴と適用場面を持ち、ユーザーのニーズや環境に応じて選択可能です。
エージェントベースの方法は、各サーバーに専用エージェントをインストールしてデータを収集します。
一方、エージェントレスの方法は、エージェントをインストールせずにネットワークを介してデータを収集するため、迅速な導入が可能です。
これにより、環境ごとの要件に応じた柔軟なデータ収集が実現します。
以下に、それぞれの特徴と利点を詳しく説明します。
エージェントベースのデータ収集の仕組みと利点
エージェントベースのデータ収集では、各サーバーに専用のエージェントをインストールして動作させます。
このエージェントは、CPU使用率、メモリ使用率、ストレージ利用状況、ネットワークトラフィックなど、詳細なパフォーマンスデータを収集します。
この方法の最大の利点は、収集するデータの詳細度が高い点です。
特に、アプリケーション間の依存関係やサーバーの負荷分散状況を正確に把握したい場合に適しています。
一方で、エージェントのインストール作業が必要なため、事前準備や設定に時間がかかる点には注意が必要です。
エージェントレス方式の利点と適用場面
エージェントレス方式は、エージェントのインストールを必要としないため、迅速にデータ収集を開始できます。
この方法では、ネットワークトラフィックを分析することでサーバーやアプリケーションの動作状況を把握します。
そのため、エージェントの導入が難しい環境や、一時的な調査が必要な場合に適しています。
また、エージェントレスの仕組みにより、運用環境への影響を最小限に抑えることができます。
ただし、収集データの精度がエージェントベースに比べて若干劣る場合があるため、用途に応じた選択が重要です。
それぞれの方法が適するシナリオの比較
エージェントベースとエージェントレスのどちらを選択するかは、移行対象のシステムや環境に依存します。
例えば、詳細なパフォーマンスデータが必要な場合や、依存関係の明確化が重要な場合はエージェントベースが適しています。
一方、導入時間を短縮したい場合や、リソース制約がある環境ではエージェントレスが適しています。
AWS Application Discovery Serviceは、これらの方法を併用することも可能で、複数のシステムを効率的に評価する柔軟性を提供します。
導入時の選択基準と注意点
導入時には、環境や目的に応じて適切なデータ収集方法を選択する必要があります。
エージェントベースの場合、エージェントをインストールする権限やリソースがあるか確認することが重要です。
一方、エージェントレスでは、ネットワーク分析が許可されているかどうかを確認する必要があります。
また、両方式ともに、データ収集中のシステム負荷やセキュリティリスクに注意し、事前にテスト環境で導入効果を検証することが推奨されます。
エージェントとエージェントレスを併用するケース
複雑な環境では、エージェントとエージェントレスを併用するケースが効果的です。
例えば、主要なサーバーにはエージェントを導入して詳細なデータを収集し、その他のサーバーやデバイスにはエージェントレス方式を採用することで、全体像を効率的に把握できます。
このアプローチは、リソースの制約がある環境や、迅速なデータ収集が求められるプロジェクトで特に有用です。
併用することで、両方式のメリットを最大限に活用できます。
AWS Application Discovery Serviceの利用開始までの具体的な手順
AWS Application Discovery Serviceを利用するには、いくつかのステップを順に実行する必要があります。
このサービスは、オンプレミス環境のサーバー情報を収集し、クラウド移行計画を作成する上で重要なデータを提供します。
利用開始までの手順には、AWSアカウントの準備、Discovery Serviceの初期設定、エージェントまたはエージェントレスの選択と導入、データ収集の実行、そして分析結果の確認が含まれます。
以下では、これらの各ステップを詳細に説明し、導入時に注意すべきポイントを解説します。
AWSアカウントのセットアップ手順
まず、AWS Application Discovery Serviceを利用するには、有効なAWSアカウントが必要です。
既にAWSアカウントを持っている場合は、このステップをスキップできます。
アカウントの作成はAWS公式サイトから行い、必要な情報を入力して完了させます。
また、使用するリージョンを選択することも重要です。
AWS Application Discovery Serviceは特定のリージョンでのみ利用可能なため、事前にサポートされているリージョンを確認してください。
アカウント作成後、IAMポリシーを設定し、サービスに必要なアクセス権を適切に管理することも重要です。
Discovery Serviceの初期設定と構成方法
アカウント作成後、AWSコンソールにアクセスしてDiscovery Serviceを有効化します。
初めて利用する場合は、サービスガイドに従って初期設定を行います。
設定プロセスには、データ収集の範囲を指定するステップが含まれます。
具体的には、データ収集を行うサーバーやアプリケーションを特定し、それらの環境に適したデータ収集方法（エージェントベースまたはエージェントレス）を選択します。
この段階で正確な設定を行うことが、後続のデータ分析の精度に大きく影響します。
エージェントのインストールと設定
エージェントベースのデータ収集を選択した場合、対象サーバーにDiscovery Agentをインストールする必要があります。
AWSは、エージェントのインストール手順を公式ドキュメントで提供しており、これに従うことでスムーズに導入が可能です。
エージェントは軽量設計で、サーバーのパフォーマンスに影響を与えにくい仕様となっています。
インストール後、エージェントが適切に動作していることを確認するために、テスト実行を行うことが推奨されます。
問題が発生した場合は、AWSサポートを利用して解決を図ることができます。
収集データの確認と初期分析
エージェントまたはエージェントレスでのデータ収集が開始されると、収集データをAWSコンソールで確認できます。
データには、サーバーのリソース使用状況、ネットワークトラフィック、アプリケーションの依存関係などが含まれます。
これらのデータは、移行計画を立てる際の重要な基盤となります。
初期段階では、収集データが正確であるかどうかを確認し、不足している情報があれば適宜補足します。
また、収集データを可視化ツールと組み合わせることで、より効果的な分析が可能です。
初期セットアップでのよくある課題と解決策
初期セットアップでは、エージェントの導入やデータ収集の設定で課題が発生する場合があります。
例えば、エージェントのインストール時に権限の問題が発生することがあります。
この場合は、IAMポリシーを確認し、必要な権限を付与することで解決できます。
また、エージェントレス方式を選択した場合、ネットワークトラフィックのモニタリングが適切に行われていないケースがあります。
これを防ぐために、事前にネットワーク設定を確認し、必要なポートやプロトコルが開放されていることを確認してください。
サーバー情報の収集と分析における活用方法
AWS Application Discovery Serviceを利用することで、オンプレミス環境のサーバー情報を効率的に収集し、それを基に詳細な分析を行うことが可能です。
このサービスでは、サーバーのハードウェア仕様やパフォーマンスデータ、アプリケーション依存関係などの重要な情報を収集します。
これにより、移行プロセスを円滑に進めるだけでなく、リソースの最適化やコスト削減、セキュリティの向上にも役立ちます。
以下では、データ収集の目的や分析手法、そしてその活用方法を具体的に説明します。
サーバー情報を収集する目的と重要性
サーバー情報を収集する主な目的は、現行のIT環境を正確に把握し、移行計画を立案するための基盤を整えることです。
具体的には、各サーバーの性能や稼働状況、アプリケーション間の依存関係を特定することが重要です。
この情報は、移行プロセス中のトラブルを未然に防ぎ、クラウド環境に適した構成を決定するための鍵となります。
また、詳細なサーバーデータを収集することで、非効率なリソース利用を特定し、運用コストの削減にもつなげることができます。
収集されたデータの種類と内容
AWS Application Discovery Serviceが収集するデータには、CPU使用率、メモリ使用率、ディスク容量、ネットワークトラフィック、インストール済みソフトウェアのリストなど、多岐にわたる情報が含まれます。
これらのデータは、サーバーの物理的な状態だけでなく、稼働中のアプリケーションやその依存関係もカバーしています。
また、エージェントベースの方法を利用することで、さらに詳細なメトリクスを取得することが可能です。
こうしたデータは、移行計画を精密に設計するための基盤として機能します。
分析結果を活用した移行戦略の策定
収集したデータを分析することで、最適な移行戦略を策定できます。
例えば、リソースの利用状況を確認し、過剰または不足しているリソースを特定することが可能です。
また、アプリケーション間の依存関係を明確にすることで、移行作業の優先順位を設定できます。
さらに、パフォーマンスデータを基に、適切なAWSサービスやリソースを選定するプロセスを効率化します。
このような分析結果は、移行後のクラウド環境でのパフォーマンスを最大化するための重要な指針となります。
データ可視化ツールとの連携による効率化
収集したサーバーデータは、可視化ツールを活用することでさらに効果的に利用できます。
AWSでは、Amazon QuickSightやAWS CloudWatchなどのデータ可視化ツールを提供しており、これらを連携させることでデータの理解を深めることができます。
例えば、サーバーの稼働状況をダッシュボードでリアルタイムにモニタリングしたり、依存関係をグラフ化してチーム全体で共有したりすることが可能です。
これにより、移行作業の進捗確認や課題の特定が迅速に行えます。
収集データの精度向上のためのベストプラクティス
収集データの精度を向上させるためには、いくつかのベストプラクティスを実践することが重要です。
まず、エージェントベースとエージェントレスを適切に使い分け、収集データの網羅性を確保します。
また、定期的なデータ収集スケジュールを設定し、最新の情報を取得することが推奨されます。
さらに、収集したデータを継続的に検証し、異常値や欠落データがないかを確認するプロセスを取り入れることで、データの信頼性を高めることが可能です。
Migration Hubとの連携により得られるメリットと活用例
AWS Application Discovery Serviceは、AWS Migration Hubと連携することで、その効果を最大限に引き出します。
Migration Hubは、AWSが提供する移行プロセス全体を一元管理するツールであり、複数の移行サービスやツールを統合的に管理するためのハブとして機能します。
この連携により、移行の進捗をリアルタイムで追跡し、移行プロジェクト全体の透明性を高めることができます。
また、Migration Hubは、複雑な移行プロセスを簡略化し、計画から実行、進捗管理までを効率的に進めるための強力なサポートを提供します。
Migration Hubとの連携設定手順
Migration Hubとの連携を設定するには、まずAWSコンソールでMigration Hubを有効化し、対象プロジェクトを登録します。
その後、Application Discovery Serviceで収集したデータをMigration Hubにインポートする手順を実行します。
この連携プロセスでは、アプリケーションやサーバーの依存関係、稼働状況データがMigration Hub内で整理されます。
設定は直感的なUIを通じて行えるため、技術的な負担を最小限に抑えられます。
また、連携後はMigration Hub内で移行計画を管理し、プロジェクトの進捗状況をリアルタイムで確認できます。
移行プロセス全体の統合管理
Migration Hubとの連携により、移行プロセス全体を一元的に管理することが可能になります。
例えば、複数のAWSサービスを利用して移行を進める場合でも、Migration Hubを通じて各ステップの状況を一括で確認できます。
これにより、進捗の遅延や問題発生箇所を即座に特定し、迅速に対処することが可能です。
さらに、すべてのデータが統合的に管理されるため、プロジェクト全体の透明性が向上し、チーム間のコミュニケーションも円滑になります。
リアルタイムでの進捗モニタリング
Migration Hubを利用することで、移行プロセスの進捗をリアルタイムでモニタリングすることができます。
この機能は、移行プロジェクトのスムーズな運営に不可欠です。
例えば、現在の移行ステップ、完了したタスク、未解決の課題などの情報をダッシュボード上で一目で確認できます。
さらに、問題が発生した場合には即座にアラートが通知されるため、迅速な対応が可能です。
このようなリアルタイムモニタリングは、移行プロジェクト全体の効率化に寄与します。
複雑な移行シナリオの管理と自動化
AWS Migration Hubは、複雑な移行シナリオを管理し、自動化を促進する機能を備えています。
例えば、大規模なアプリケーション群を段階的に移行する場合や、異なるAWSリージョンへの同時移行を行う場合など、複雑な移行タスクも効率的に管理可能です。
Migration Hubを活用すれば、移行プロセスの各ステップを自動化し、人的ミスを削減できます。
また、依存関係が密接なアプリケーション群を適切に移行するためのガイダンスも提供されるため、リスクを最小化できます。
Migration Hub連携によるコスト削減効果
Migration HubとApplication Discovery Serviceの連携により、移行プロセス全体のコストを削減することができます。
正確なサーバー情報と依存関係データを基にした移行計画を作成することで、不要なリソースの利用を削減できます。
また、移行タスクの進捗をリアルタイムで監視できるため、無駄な作業やトラブルシューティングにかかる時間を大幅に短縮できます。
この結果、全体的な移行コストが削減されるだけでなく、移行後の運用コストも最適化されます。
コスト分析と移行計画作成を効率化する方法
AWS Application Discovery Serviceは、クラウド移行プロセスにおけるコスト分析と移行計画の効率化を支援する強力なツールです。
このサービスを利用することで、現在のオンプレミス環境のリソース使用状況を把握し、移行に伴うコストを正確に見積もることができます。
また、詳細なサーバー情報と依存関係データを活用して、移行計画を効率的に構築することが可能です。
特に、複雑な環境では、リソースの無駄を削減し、移行作業を円滑に進めるための重要な役割を果たします。
以下に具体的な方法と活用例を紹介します。
オンプレミス環境のリソース使用状況の把握
コスト分析の第一歩は、オンプレミス環境におけるリソース使用状況を正確に把握することです。
AWS Application Discovery Serviceを使用すると、サーバーのCPU使用率、メモリ使用率、ストレージ容量、ネットワークトラフィックなどのデータを収集できます。
これにより、過剰なリソースや使用頻度の低いリソースを特定することができます。
例えば、過剰にプロビジョニングされたサーバーを特定し、クラウド移行後のコスト削減に向けた適切なリソース選択を行うことが可能です。
移行コストの見積もりと最適化
AWS Application Discovery Serviceは、移行コストの見積もりを効率的に行うためのデータを提供します。
収集したリソース使用データを基に、クラウド環境で必要となるリソースを見積もることができます。
さらに、AWS Pricing Calculatorなどのツールと組み合わせることで、移行後の運用コストをシミュレーションできます。
これにより、最適なリソースを選定し、コスト削減を実現するための計画を立てることが可能です。
また、見積もりプロセスで特定された無駄なリソースを削減することで、移行プロジェクト全体のコスト効率が向上します。
依存関係データを活用した移行計画の構築
移行計画を効果的に構築するためには、アプリケーション間の依存関係を把握することが重要です。
AWS Application Discovery Serviceは、収集したデータを基にアプリケーション間の依存関係を可視化します。
これにより、移行プロセス中に影響を受ける可能性のあるアプリケーションを特定し、優先順位を設定することが可能です。
例えば、ミッションクリティカルなアプリケーションを最優先で移行する一方で、非重要なアプリケーションの移行を後回しにする計画を立てることで、リスクを最小化し、効率的な移行を実現できます。
分析ツールとの連携による詳細なコスト分析
AWS Application Discovery Serviceは、Amazon QuickSightやサードパーティのBIツールと連携することで、詳細なコスト分析を行うことが可能です。
例えば、サーバーごとのリソース使用状況をダッシュボード形式で表示し、コストの高いリソースを特定することができます。
また、時系列データを活用して、リソースの利用傾向やピーク時の負荷を分析することも可能です。
これにより、移行後のリソース計画を最適化し、運用コストをさらに削減できます。
クラウド移行後のコスト最適化戦略
移行計画を立てる際には、移行後の運用コストを最適化するための戦略も重要です。
AWS Application Discovery Serviceで収集したデータを基に、クラウド環境でのリソース最適化計画を策定することができます。
例えば、リソースのオートスケーリングを設定し、需要に応じたリソースプロビジョニングを実現します。
また、リザーブドインスタンスやスポットインスタンスを活用することで、クラウドコストをさらに削減できます。
このような戦略を計画段階から組み込むことで、長期的な運用コストの最適化が可能になります。
セキュリティとコンプライアンスへの対応とその重要性
AWS Application Discovery Serviceは、クラウド移行の過程でセキュリティとコンプライアンスを確保するための重要な役割を果たします。
移行プロセスでは、収集したデータや移行計画自体がセキュリティ上のリスクにさらされる可能性があります。
そのため、適切なセキュリティ対策を講じることが重要です。
また、業界規制や法的要件に準拠するために、コンプライアンスを考慮した移行計画を構築することが求められます。
以下に、AWS Application Discovery Serviceが提供するセキュリティ機能や、コンプライアンスに対応するための具体的な方法を紹介します。
データ収集時のセキュリティ対策
データ収集時には、収集された情報が不正アクセスや改ざんから保護される必要があります。
AWS Application Discovery Serviceは、収集されたデータを暗号化して保存する機能を提供しており、データのセキュリティを確保します。
また、エージェントベースの収集方法を利用する際には、エージェントとAWS間の通信がTLSで保護されるため、データが転送中に盗聴されるリスクを軽減できます。
さらに、アクセス制御をIAMポリシーで適切に設定することで、特定のユーザーやサービスだけがデータにアクセスできるように制限することが可能です。
アクセス制御と権限管理
AWS Application Discovery Serviceでは、IAM（Identity and Access Management）を使用してアクセス制御と権限管理を行います。
これにより、サービスを利用できるユーザーやロールを細かく設定できます。
たとえば、移行プロジェクトの担当者だけがデータにアクセスできるようにすることで、不正アクセスのリスクを最小限に抑えることが可能です。
また、定期的にアクセスログを確認し、異常なアクティビティを検出することで、セキュリティの強化につなげることができます。
このような権限管理は、クラウド移行全体のセキュリティを支える重要な要素です。
コンプライアンス要件への対応
クラウド移行には、業界規制や法的要件に準拠することが求められます。
AWS Application Discovery Serviceは、AWSの他のサービスと連携することで、コンプライアンス要件を満たすためのサポートを提供します。
たとえば、AWS ConfigやAWS CloudTrailを利用して、移行プロセス全体の監査ログを記録できます。
これにより、移行が規制や基準に従って実施されていることを証明できます。
また、収集データを基にセキュリティリスクを評価し、必要な対策を講じることで、コンプライアンス違反を未然に防ぐことが可能です。
データ保護とプライバシー管理
移行プロセスでは、収集されたデータの保護とプライバシー管理が重要です。
AWS Application Discovery Serviceは、収集データの暗号化だけでなく、データ保持ポリシーを設定する機能も提供しています。
これにより、不要になったデータを適切に削除し、データ漏洩のリスクを軽減できます。
また、プライバシーに関する地域的な規制（GDPRなど）に対応するため、データが保存されるリージョンを指定することも可能です。
これにより、地域ごとの法規制に準拠したデータ管理が実現します。
移行プロセス中のセキュリティリスクの軽減
移行プロセス中には、セキュリティリスクを最小限に抑えるための対策が必要です。
AWS Application Discovery Serviceは、移行の各ステップでセキュリティチェックを実行し、潜在的なリスクを特定します。
たとえば、依存関係データを分析して、移行中に影響を受ける可能性のある脆弱なシステムを特定することができます。
また、移行後のAWS環境でセキュリティが確保されるように、AWS Well-Architected Frameworkを活用してベストプラクティスを適用することが推奨されます。
