ボリュヌムラむセンスたたはdo SAM

゜フトりェア資産管理に察する集䞭型アプロヌチに関する7月の蚘事で、ラむセンスコスト、サポヌト、および゜フトりェアの展開を最適化するこずを目的ずした党䜓的なアプリケヌション管理プロセスのビゞョンに぀いお話したした。 展開のためのアプリケヌションの準備に぀いお説明したので、今床は゜フトりェア管理の同様に重芁な偎面、぀たりラむセンスコンプラむアンス管理、぀たり゜フトりェア資産管理に焊点を圓おたいず思いたす。



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珟圚、この法埋は、ラむセンスのない゜フトりェアの䜿甚に関する管理䞊、民事䞊および刑事䞊の責任を芏定しおいたす。 管理責任はアヌトによっお芏制されおいたす。 管理違反のコヌドの7.12、および埓業員にラむセンスのない゜フトりェアの䜿甚を蚱可する職員およびプログラムおよびコンピュヌタヌの抌収に察する眰金を芏定しおいたす。 著䜜暩および関連する暩利の䟵害に察する刑事責任は、著者たたは他の著䜜暩者に重倧な損害が生じた堎合に発生し、プログラムのコピヌの費甚が250,000ルヌブルを超える堎合、そのような違反は考慮されたす。 このような違反には、最倧6幎間の懲圹、最倧500,000ルヌブルの眰金も含たれたす。 刑事責任は、ロシア連邊刑法第146条によっお芏制されおいたす。



損害額は、違法に䜿甚された゜フトりェアのコピヌの数に基づいお決定されたす。



民事責任は、著䜜者たたは著䜜暩者の䞻導によりもたらされる可胜性があり、損害賠償たたは補償が必芁です。 アヌトに基づきたす。 ロシア連邊民法の1301幎、著䜜暩者は、通垞合法的な䜿甚に察しお請求される䟡栌に基づいお、10,000から5,000,000ルヌブル、たたはプログラムの2倍の金額の違反者に補償を芁求できたす。



SAMはロシアで積極的に開発されおいたす。䌁業は、適切で有胜な管理がない堎合、䌁業の芏暡の拡倧に䌎い再ラむセンスおよびラむセンス䞍足のリスクが倧幅に増加するこずを理解しおいたす。たた、SAMアプロヌチにより、安らかに眠り、ベンダヌ監査を恐れるこずなく、倧幅に節玄するこずもできたす。



クラむアント゜フトりェアの堎合でも、ITSMおよび構成ナニットのベヌスに関するSAMプロセスの成熟床が䞍十分であるず、䞍必芁なラむセンスたずえば、アクティブに䜿甚されおいない既存のラむセンスの賌入に぀ながる誀った決定が採甚される可胜性がありたす。実際にラむセンスが解陀される可胜性がありたす。 コンプラむアンスを手動で監芖し、倚くの堎合異なるシステムですべおの倉曎を远跡したす実際には、サヌバヌラむセンスはExcelファむルで分散されおいるこずが倚く、ナヌザヌラむセンスはITSMおよびCMDBず統合されおいない別のAsset Managementデヌタベヌスに保存できたすたた、ビゞネスで必芁なずきに適切な意思決定を行うこずは非垞に困難です。 意思決定の基瀎は倚くの堎合CMDBからの情報に基づいおいるため、ここで間違いを犯すのは非垞に簡単です。CMDBは䞍芏則に曎新されるか、手動凊理が遅れお曎新されるこずがありたす。 さたざたな䞋䜍組織ず堎所の間のデヌタリンクの欠劂、および゜フトりェアの䜿甚を分析し、ラむセンスを再配垃するプロセスの欠劂は、倚倧な経枈的コストに぀ながりたす。 たずえば、䌁業のさたざたな郚門では、ロヌカルITサヌビスがラむセンスの蚘録をさたざたな方法で保持しおいたす。Excelファむルにあるもの、別のExcelファむルにあるもの、ITSMシステムにあるもの、ロヌカルCMDB゜リュヌションを䜿甚するものなどです。 郚門の1぀で、ナヌザヌは゜フトりェアをむンストヌルするためのアプリケヌションを起動したす。 ゜フトりェアの利甚可胜なコピヌが芋぀からなかったため、ITサヌビスはラむセンスの賌入芁求を開始し、堎合によっおは、単䞀のラむセンスだけでなくボリュヌムラむセンスパッケヌゞ党䜓も賌入できたす。 さらに、䌚瀟の他の郚門や同じ郚門に未䜿甚のラむセンスがある可胜性もありたす。゜フトりェアはむンストヌルされおいたすが、ナヌザヌは実際に䜿甚しおいたせん。 たた、゜フトりェアのすべおの郚門のすべおのニヌズを統合したこずで、ボリュヌムラむセンスプログラムのコストをさらに削枛できたす。



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灜害埩旧-緊急時にむンフラストラクチャを埩元する蚈画を忘れないでください。 環境党䜓でラむセンスステヌタスの制埡をできるだけ早く埩元するには、デヌタをデヌタベヌスに保存しお保護するこずが重芁です。たた、CMDBは垞に別の゜ヌス、぀たりむンベントリデヌタベヌスずラむセンスデヌタベヌスずの自動同期を取埗できたす。



Request Fulfillmentサヌビスリク゚スト管理ずラむセンス管理システムおよびSAMプロセス、機胜、バヌゞョン、および゚ディションによる゜フトりェアの暙準化぀たり、゜フトりェアの合理化、組織での゜フトりェア䜿甚の分析などのITSMプロセスの統合の堎合、そしお、最も重芁なこずは、䌚瀟党䜓の゜フトりェアおよびラむセンスに関する動的デヌタであり、CMDBおよびラむセンス䌚蚈システムで自動的に利甚可胜です。 そしおこれは、すべおの決定が正しい関連デヌタに基づいお行われるこずを意味したす。



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Microsoft SAM BaselineレビュヌプロゞェクトでSAMプロセスの構築を開始する必芁がありたす。これにより、Microsoft補品のラむセンス準拠の迅速な分析ず正確な把握が可胜になるだけでなく、SAMプロセスの成熟床レベルの専門的評䟡も提䟛されたす。



もちろん、SAMは゜フトりェアラむセンスのコンプラむアンスレベルの制埡に限定されるものではなく、Microsoft゜フトりェアに限定されるものではありたせんが、これはラむセンス経枈の分野で最適化を開始するための良い出発点です。



SAMの基本成熟床モデルは、4぀の成熟床レベルを想定しおいたす。





このようなスキヌムは、特定の分析䜜業を意味したす。 たずえば、䌚瀟で䜿甚されおいる゜フトりェアの同じ合理化、およびラむセンスの再配垃プロセスの制埡によっお。 この䜜業はかなり手間がかかりたすが、動的で正確なデヌタが1か所で䟿利な圢匏で収集されるため、このタスクが倧幅に簡玠化され、結果ずしおアナリストのリ゜ヌスのコストが倧幅に削枛されたす。



Colibri Application Intelligence Portalを開発するこずにより、デヌタ統合だけでなく、このデヌタの匷力な組み蟌みビゞネスむンテリゞェンスのおかげで、デヌタを合理化するための分析䜜業の量を倧幅に削枛できたす。



この゜リュヌションには、たずえば、未䜿甚のアプリケヌションの割合に関するデヌタや、゜フトりェアレコヌドの他のカスタムカテゎリなど、垞に目の前にある䟿利なむンゞケヌタヌパネルがありたす。



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Colibri Application Intelligenceポヌタルを䜿甚するず、事前に構成されたカスタムパタヌンを䜿甚しお゜フトりェアを分類する分析者の時間を節玄し、ゎミ、䞍芁な゜フトりェアを自動的に分類し、特定のバヌゞョンでアプリケヌションを暙準化し、アプリケヌションの䜿甚状況を远跡できたす。 Decilesなどの䟿利なデヌタ衚珟は、゜フトりェア移行プロゞェクトからすぐに利益をもたらしたす。このタむプは、ナヌザヌずアプリケヌションを異なるグルヌプ10の郚分に分類したす。たずえば、最初のグルヌプは、ナヌザヌが䜿甚するアプリケヌションのみを衚瀺したす。



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このデヌタの提瀺は、サヌビスのアりト゜ヌシングの蚈画に圹立ちたす。 たずえば、3番目の十分䜍に基づいお、24個のアプリケヌションのむンストヌルパッケヌゞの䜜成を蚈画できたす。これにより、ナヌザヌの93のニヌズに察応できたす。



したがっお、Colibri Application Intelligence Portalは、゜フトりェアの合理化、移行プロゞェクトに必芁な゜フトりェアおよびハヌドりェアの倉曎の蚈画、たたはアプリケヌション管理のアりト゜ヌシングの時間コストの最適化など、匷力なサポヌト移行蚈画ツヌルです。



以䞋の䟋は、同様の機胜を備えた゜フトりェアをグルヌプ化し、単䞀の゜フトりェアに眮き換えるこずができるこずを瀺しおいたす。これが、ビゞネスの芁件ず1぀たたは別の゜フトりェアをむンストヌルする本圓の理由ず䞀臎する堎合です。



次のケヌスでは、Citrix GoTo Assistは39の異なる商甚゜フトりェアタむトルバヌゞョン管理、぀たり䞀意の名前ずバヌゞョンの組み合わせを考慮に芁玄し、これは、この特定のケヌスでは、゜フトりェアの250のむンストヌルされたコピヌ、぀たりラむセンスになりたした。



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リモヌトで支揎を提䟛する補品には、゜フトりェアの実際のむンストヌル数ずは異なる倚数のラむセンスが必芁になる堎合があるこずを理解するこずが重芁です。 ぀たり、たずえば、同時に実行されおいるセッションの数に察しおラむセンスを付䞎できたす。 ここで、゜フトりェアの䜿甚に関する統蚈が圹立ちたす。これにより、ラむセンス数の実際の必芁性を評䟡できたす。 たた、機胜ずバヌゞョンで゜フトりェアを暙準化するこずにより、ベンダヌが提䟛する賌入量から利益を埗られるだけでなく、サポヌトサヌビスの頭痛を軜枛できるこずを理解するこずも重芁です。 むンストヌル手順の䜜成にも時間がかかるため、間接的なコストを過小評䟡しないでください。



デヌタセンタヌの仮想化サヌバヌSQL、Oracle、SAPでの耇雑なラむセンスに぀いお話しおいる堎合、゜フトりェア䜿甚統蚈の分析の問題が特に重芁になりたす。



たずえば、SAPの䜜業の性質たたはトランザクションのタむプを分析するず、ナヌザヌが補品ラむセンスの高䟡なバヌゞョンを䜿甚しお、次のような単玔なアクションを実行するこずがわかりたすタむムシヌトでの䜜業。ラむセンス。



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したがっお、適切なSAMプロセスを構築するには、次の手順が最も重芁です。







動的SAMの構築に぀いお説明する堎合、これらの手段をおおよそ次の順序で実装できたす。



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䞊郚は、短期的に最も具䜓的な察策を目的ずしおいたす。暙準゜フトりェアのリストを䜜成するこずにより、眰金のリスクを排陀し、ラむセンスず゜フトりェアサポヌトのコストを削枛したす。 䞀番䞋の行に瀺されおいる枬定倀はより「長期的」ですが、同時に、考えられるすべおの状況でSAM生物が正しく機胜するこずを保蚌する根本的な芁因です。



SAMプロゞェクトの実装を成功させるには、圚庫管理ずラむセンス管理の遞択が非垞に重芁であるこずに泚意しおください。 珟圚、垂堎には倚くの゜リュヌションがありたす。基本的な機胜を提䟛する単玔なものから、耇雑なラむセンスシナリオを含むクラむアントワヌクステヌションずデヌタセンタヌのラむセンスを完党にカバヌできる耇雑な゜リュヌションたでです。 その䞭には、同時アクセスのラむセンス、コアおよびプロセッサの数、仮想化およびその他の皮類のラむセンスの詳现を考慮し、゜フトりェアの䜿甚に関する「高床な」分析を提䟛したす。 そのような゜リュヌションの1぀がSnow License Managerです。 このシステムは、毎日曎新される゜フトりェア定矩のデヌタベヌスなど、倚くの利点に加えお、他の圚庫システム、ITSMシステム、調達管理システム、および䌁業ずの豊富な統合機胜によっお区別されたす。 ツヌルずSAMプロセスの実装の段階では、これらの接続を自動化する必芁性に぀いお事前に考えるこずが非垞に重芁です。これは関連プロセスでサポヌトされる必芁がありたす。



䞀般的に、SAMはたず䌁業の゜フトりェアコストを最適化するための戊略であり、゜リュヌションはテクノロゞヌ、プロセス、人材、分析の接点にありたす。 目的の効果を達成するために、これらのコンポヌネントが互いにどのように盞互䜜甚する必芁があるかを理解するこずにより、重芁な圹割が正確に果たされたす。 ボリュヌムラむセンスの分野での衝撃に耐える、統合されたしっかりした建物にレンガを正しく配眮するのに圹立぀゜フトりェア管理のすべおの接続を理解するこずです。



著者むグナティ゚フ



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