クラウド ネイティブはビッグ データ アプリケーションの管理においてどのような役割を果たすのでしょうか?

ビッグデータとクラウドネイティブは、現在 IT プロフェッショナルが最も関心を持っている 2 つのテクノロジーです。クラウド ネイティブはアーキテクチャに関するものであり、ビッグ データは大量のデータの管理に関するものです。しかし、業界でビッグデータとクラウド コンピューティング テクノロジーが広く受け入れられている根本的な原動力は、それらが提供するシンプルさです。多くの企業がこの 2 つの統合から利益を得ています。

この記事では、ビッグデータとクラウド ネイティブ テクノロジーについて説明します。また、ビッグデータにおけるクラウドネイティブの重要性についても説明します。

クラウドネイティブとは何ですか?

クラウドで設計された一種のタスクを作成し、クラウド コンピューティング統合サービス モデルを活用して、クラウド ネイティブ インフラストラクチャとテクノロジを使用します。

クラウド ネイティブでは、速度と柔軟性が重視されます。エンタープライズ業界は、能力強化のためのソリューションの提供から戦略的変革のためのソリューションの提供へと移行しており、それによってビジネスのスピードが加速しています。

クラウド ネイティブには 3 つの種類があります。

（１）パブリッククラウド

企業間で共有され、インターネット経由で配信されるネイティブ クラウドは、パブリック クラウドと呼ばれます。パブリック クラウドは、最も広く使用されているタイプのネイティブ クラウド サービスであり、あらゆる規模や業種の企業の拡大するニーズを満たすために、エンタープライズ モビリティ ソリューションと処理リソースの幅広い選択肢を提供します。

（２）プライベートクラウド

1 つの企業のみが使用するクラウド サービスはプライベート クラウドと呼ばれます。プライベート クラウドを使用する場合、企業はクラウド ネイティブ リソースを他の企業と共有しません。

データ センター リソースはそこで見つかるか、別のプロバイダーによってオフサイトで実行されます。コンピューティング リソースは他のクライアント間で共有されず、暗号化された接続ネットワークを介して提供されます。

プライベート クラウドは、企業の特定のビジネスおよびセキュリティのニーズに合わせてカスタマイズできます。

（３）ハイブリッドクラウド

パブリック クラウド サービスとプライベート クラウド サービスを組み合わせたクラウド テクノロジ アーキテクチャは、ハイブリッド クラウドと呼ばれます。

通常、これらのサービスは、統合されたインフラストラクチャ環境の一部として調整されます。企業のビジネスおよび技術ニーズに応じて、アプリケーションとデータ ワークフローはパブリック クラウド展開とプライベート クラウド展開の間でリソースを分割できます。

クラウド ネイティブについて理解できたので、次はビッグ データについて説明しましょう。

ビッグデータとは何ですか?

データは私たちの周りに存在し、ビッグデータとはあらゆるデータの集合体です。これには、完全に構造化されたデータ、中程度に構造化されたデータ、または非構造化されたデータなど、企業が運用ライフサイクルを通じて収集するデータが含まれます。

通常、データセットは非常に大きいため、従来のデータ分析ソフトウェアでは処理できません。したがって、ビッグデータから価値を引き出すには、洗練されたツールと方法が必要です。

データセットを作成し、それをさらに処理、分析、管理して、データセットから洞察と結果を抽出します。ビッグデータ技術はデータ分析の基盤です。

ビッグデータには考慮すべきいくつかの基本的な要素がある

ボリューム: この用語は、蓄積され、転送、保存、分析がますます困難になるデータの量を表すために使用されます。多くの場合、これは数テラバイト以上のデータになります。

?速度: この用語は、新しいデータが生成される速度とデータが送信される速度を表すために使用されます。現在、多くの企業が驚異的な速度でデータを収集できるようになりました。自動運転車、スマートメーター、スマート家電、産業用センサーなどのデバイスは、非常に高速にデータを生成して送信します。

?多様性: これには、整理されたもの (ユーザー プロファイルや販売データなど) と整理されていないもの (ソーシャル メディアの投稿、電子メール、音声メッセージ、ビデオなど) の両方が含まれます。

?正確性: データ ソースの出所や信頼性、設定、ビジネスにおけるデータの重要性などがすべて考慮されます。ビッグデータにより、品質と精度の管理が難しくなります。

価値: データを有用な資産に変換する能力を価値と呼びます。企業はビッグデータの収集と使用を試みる前に、その根拠を明確にする必要があります。

ビッグデータとクラウドネイティブの概要がわかったので、次にこれら 2 つのテクノロジーの関係について説明します。

ビッグデータとクラウドネイティブテクノロジーのつながり

デジタル変換サービスは、クラウド ネイティブで複雑かつ大規模な計算を実行します。高価なコンピューティング ハードウェア、専用ストレージ、ソフトウェアを管理する必要がなくなります。クラウドネイティブテクノロジーにより、データ量（ビッグデータ）が大幅に増加しました。ビッグデータを正常に処理および分析することは、相当のコンピュータ インフラストラクチャを必要とする困難で時間のかかる作業です。

ビッグデータは、ハードウェア リソースの「クラウド ネイティブ」なデジタル化と比較すると、大量のデータを非常に効率的に処理するものと考えることができます。今後の開発動向から判断すると、クラウド ネイティブは、トップレベルのビッグデータ処理を支援するコンピューティング リソースの基本レイヤーとして機能することになります。今後、ビッグデータはデータ分析機能とリアルタイムのインタラクティブなクエリパフォーマンスの向上に重点を置くようになります。

ビッグデータ アプリケーションの管理におけるクラウド ネイティブの役割

企業は、収集するデータの増加を効率的に管理する方法を必要としており、オンライン管理システムの最新のベストプラクティスの 1 つは、そのデータをクラウドに保存することです。

ビッグデータとは、さまざまな Web ベースのシステムから収集された集約されたデータです。このデータは、多くの場合、Software as a Service (SaaS) パラダイムを使用してクラウド経由で分析およびアクセスされ、人工知能と機械学習を活用してユーザーに情報を提供します。

クラウド アーキテクチャにより、データの保存、リアルタイムでのデータの分析、バッチでのデータの迅速な分析が可能になるため、ビッグ データとクラウド データが連携して機能します。ビッグデータにクラウド ストレージを採用する主な利点は、従量課金制で使用できるため、拡張性に優れていることです。本質的に、クラウドとは、ビッグデータを効率的に提供、維持し、ユーザーにビッグデータにアクセスして分析する機会を提供するシステムです。データの保存、整理、分析は課題です。

クラウドネイティブとビッグデータを組み合わせて実行可能な代替案を見つける

（１）スケーラビリティ

従来の商用データ センターでは、ビッグ データ インフラストラクチャの構築に必要な大規模なハードウェアを購入してインストールするために、より多くのスペース、電力、冷却、または資本が必要になります。対照的に、パブリック クラウドは、データ センターのグローバル ネットワーク全体に広がる何千台ものマシンを監視します。ハードウェアとソフトウェアのサービスがすでに利用可能であるため、ユーザーはほぼあらゆる規模のビッグデータ プロジェクト向けのアーキテクチャを構築できます。

（２）保管

膨大なデータの保存は主要な課題の 1 つです。物理的なインフラストラクチャは、このような膨大な量のデータを適切に処理するのに十分ではありません。容量に問題がない場合でも、物理ストレージの拡張性のために、顧客は依然としてサポートを必要とする場合があります。

クラウド ネイティブは、大量のデータを保存および取得するための信頼性が高く、安全で、柔軟なストレージ機能を提供します。これらのリモート ストレージは、物理インフラストラクチャの分散化と排除により、ユーザーのメンテナンス責任を軽減します。

クラウド ストレージ サービスは従量課金制であり、ユーザーのニーズに応じていつでもストレージを増減できるため、スケーラビリティは問題になりません。

（３）分析

クラウド技術の発展により、ビッグデータ分析が向上し、より良い結果が得られるようになりました。多くのクラウドベースのストレージ代替製品には、データに関する詳細な分析情報を提供するクラウド分析機能が組み込まれています。データがクラウドに保存されている場合は、監視システムを迅速に実装し、カスタム レポートを作成して組織全体のデータを評価できます。

これらの結果を基に生産性を向上させ、会社の目標を達成するための行動計画を策定することができます。このため、同社はクラウドでビッグデータ分析を実行することを決定しました。クラウド テクノロジーにより、さまざまなソースからのデータの統合が容易になります。

（4）費用

データセンターの運営は企業にとって大きな資本支出となります。企業は、ハードウェアに加えて、会場、電気、日常のメンテナンスなどにも費用を費やす必要があります。クラウド コンピューティングは、動的なリース モデルに基づいてこれらすべてのコストを考慮し、リソースとサービスは使用量に応じて支払われ、オンデマンドで提供されます。

（5）複雑さを軽減する

あらゆるビッグデータ ソリューションのインストールには、多数のコンポーネントと統合が必要です。クラウド ネイティブでは、これらの要素を自動化する機能を提供することで複雑さが軽減され、大規模なデータ分析を担当するチームの全体的なパフォーマンスが向上します。

（6）柔軟性

クラウド プラットフォームは、増大するデータに対応するためにストレージ容量をシームレスに拡張できます。企業がデータから適切な情報を入手すると、データを処理するために必要に応じてストレージ容量を増減できます。

結論は

企業がビッグデータで革新と拡大を進めるにつれ、クラウド コンピューティングの採用が増加しています。一方、クラウド ネイティブを使用するとデータを調べて経済的価値を提供できるため、人々はデータの収集にのみ注力しています。ビッグデータとクラウドネイティブはどちらも現代の生活に大きな影響を与えています。

企業は、これら 2 つのアプローチを統合することで、現在のビジネス プロセスを強化する方法を学ぶことができます。さらに、あらゆる企業が競合他社に勝ち、持続可能性を確保するのに役立ちます。従量課金制のクラウドネイティブ モデルにより、企業がデータにアクセスし、破壊的なイノベーションを実現するための障壁が少なくなります。