クラウドディスカバリーソリューションの比較

  • リリースバージョン: Zurich
  • 更新日 2025年08月18日
  • 所要時間:2分
  • クラウドディスカバリーソリューションを比較すると、各ソリューションの相対的な強みに関するインサイトが得られます。比較により、 AWSAzure、および GCP全体でソリューションでサポートされているリソースタイプの数が表示されます。この比較は、各ソリューションの機能を理解し、1 つまたは複数の方法を使用する場合に CMDB をより適切に管理するのに役立ちます。

    ディスカバリーとサービスマッピングパターン 対。サービスグラフコネクタ

    ITOM ヴィジビリティ には、クラウドリソースを検出して 構成管理データベース (CMDB)にマッピングするための 2 つの主要なソリューションとして、クラウドリソースとクラウド ディスカバリーとサービスマッピングパターン とクラウドサービスグラフコネクタが用意されています。

    パターンは、 ITOM Visibility のネイティブディスカバリー機能の中核です。これらは、インフラストラクチャのより深く、より動的で、全体的なビューを提供します。パターンでは、エージェントレス、エージェントベース、クラウドネイティブのさまざまなディスカバリー方法を使用して、サービスの統合されたビジネス認識型ビューを作成します。機械学習を活用することで、パターンは技術コンポーネントをビジネスコンテキストに自動的にマッピングし、豊富な関係と包括的なナレッジグラフを作成します。

    一方、サービスグラフコネクタは、既存のシステムからの高速なポイントインタイムデータの取り込みを提供します。パブリッククラウドプロバイダー (AWSAzureGCP)、エンドポイント管理システム、セキュリティツール、ネットワークツールなどの特定のソースからデータをすばやく取り込むことができます。

    サービスグラフコネクタは迅速なデータインポートを提供しますが、パターンは継続的で自動化されたサービスマッピングの基盤を提供し、 ServiceNow Storeからの定期的な更新に基づくより深い運用上のインサイトを提供します。この違いは、証明書管理、ファイアウォール監査、その他の幅広いサービスや運用のユースケースなどの複雑な問題を解決するために重要です。

    パターンとコネクタの選択は、カバレッジ、詳細レベル、 CMDB でのデータのモデル化方法、および更新頻度に影響します。一部のリソースタイプは両方のソリューションでサポートされていますが、データは異なる CMDB CI クラスに入力される場合があります。これらの違いを理解することは、一貫性のある効果的なディスカバリー戦略を計画するのに役立ちます。

    [ AWS]、[ Azure]、および [ GCP] のカバレッジテーブルを確認することで、次のことができます
    • パターン、コネクタ、またはその両方でサポートされているリソースを特定します。
    • 同じリソースタイプを異なる方法で処理する方法を理解します (たとえば、パターンではすべてのゾーンデータを取り込むことができますが、コネクタではインスタンスに関連付けられたゾーンのみを取り込むことができます)。
    • CI 範囲またはデータモデルを考慮して、プロバイダーごとにソリューションを決定します。例:コネクタを使用して GCP リソースを検出しますが、 AWSAzureにはパターンを使用します。
    図 : 1. ディスカバリーとサービスマッピングパターン とサービスグラフコネクタの比較
    パターンとサービスグラフコネクタのリソースタイプ (AWS (83 パターン、70 SGC)、Azure (60 パターン、22 SGC)、GCP (120 パターン、107 SGC) の比較棒グラフ。