従来の集中型クラウド コンピューティング アーキテクチャに挑戦する、分散型クラウドの本質とは何でしょうか?

5Gとモノのインターネットの普及に伴い、従来の集中型クラウドコンピューティングアーキテクチャはますます多くの課題に直面しており、コンピューティングパワーモデルとストレージモデルも微妙に変化しています。

1. 分散クラウドとニアデータコンピューティング

いわゆる分散型クラウドは、従来の集中型クラウドに相対するものです。コンピューティング能力の需要が分散するにつれて、クラウド リソースのレイアウトもそれに応じて変化し、物理的に集中化されたクラウド アーキテクチャから、階層化されたドメインベースの分散クラウド アーキテクチャへと変化しました。具体的には、クラウド プラットフォームは、需要の変化に応じてコンピューティング能力を分割して割り当てます。従来の集中型クラウド データ センターは、「中央コンピューティング レイヤー + クラウド管理およびスケジューリング センター」を中核とするコア レイヤー、地理的および管理構造によって駆動される地域コンピューティング センター、オンサイトおよび生産ラインのニーズに対応するエッジ コンピューティング レイヤーなど、レイヤーとドメインを備えた新しい分散型アーキテクチャへと進化します。

分散クラウドがコンピューティング能力の再分配を実現する目的は、最終的には新しいビジネス モデルに適応することであり、これはコンピューティング能力の需要を集中化から分散化に移行するための基本的な要求です。もちろん、分散型クラウドは分割と分散化だけではありません。論理的な統一と物理的な分散化を実現し、4つの側面での統合を実現します。

1. リソースの統合

コンピューティング リソースとストレージ リソースは管理に統合されます。中央クラウド管理を使用して、統一されたビュー管理と相互運用性を実現し、サービス カタログの統合を通じてリソース サービスの提供を実現します。

2. ネットワークの統合

これまでのクラウド アーキテクチャ設計では、管理と制御の観点から、クラウド内ネットワークとクラウド間ネットワークが分離されていました。集中型クラウドのイントラクラウドネットワークから分散型クラウドのインタークラウドネットワークまで、イントラクラウドネットワークとインタークラウドネットワークの統合はトレンドになるでしょう。長い間、ネットワークはクラウドのボトルネックとなってきました。分散クラウドの観点から見ると、ネットワークは依然としてボトルネックです。クラウド イントラネット、クラウド インターネット、クラウド アクセス ネットワークの統合がまもなく実現します。

3. アプリケーションの統合

現段階で、クラウドに関して最も批判されているのは、クラウドとビジネスの関係が曖昧であることです。分散クラウドがコンピューティング能力の再分配を促進する理由は、コンピューティング能力をアプリケーションに近づけるためです。エッジ側でアプリケーションの適時処理を実装し、コア側で必要な集中管理とプロセス処理を実装します。これら 2 つの部分は、効率的なコラボレーションを実現するために確実に統合されます。

4. データ融合

分散クラウドの枠組みでは、エッジ側は従来のようにデータの収集と送信だけを担当するのではなくなりました。そもそもデータの処理は、データ収集からデータの大まかな処理、データアラーム、一部のデータ実行まで、エッジ側で行われます。まとめられたデータと予備解析データはコア側に送信されます。これによる利点は、帯域幅を大幅に節約し、エッジ側のデータ応答と適時性を大幅に向上できることです。

エッジ側とコア側では、リソース、ネットワーク、アプリケーション、データの 4 つのレベルで統合が実現されます。分散クラウドは有機的な全体です。分散クラウドの本質は分散ではなく統合にあります。

分散クラウドについて話すと、ニアデータコンピューティングは理解しやすくなります。これは基本的に、リソースをビジネスにより効果的に活用し、コンピューティング能力をアプリケーションやデータに近づけるという、分散クラウドの本来の目的と一致しています。上記の分析に基づいて、ビッグデータのトレンドがコンピューティングパラダイムの変化、特にコンピューティングをデータに移行するという概念、つまりニアデータ処理につながっているという結論を導き出すことができます。 NDP は、データの移動を減らすためにコンピューティングをデータの近くに移行することを指します。多くの場合、データ移行はコンピューティング プロセス全体の中で膨大な量のエネルギー消費を占めます。エッジ ストレージはストレージおよびコンピューティングと密接に統合されており、デバイスまたはメディアのコンピューティング能力を利用して、ストレージ コントローラー内で直接計算を実行します。エッジデバイスでは、ストレージ内のデータ移行のオーバーヘッドを大幅に削減できるだけでなく、ネットワーク転送中の帯域幅のオーバーヘッドも大幅に削減できるため、クラウドのコンピューティング負荷が大幅に軽減されます。

2. エッジストレージ

エッジ ストレージも分散クラウド アーキテクチャの重要な部分です。コンピューティング能力が低下するにつれて、元の集中型クラウド ストレージ モデルもアーキテクチャの調整と変更が行われ、エッジ ストレージが重要な補足要素になります。エッジ ストレージはエッジ コンピューティングの拡張概念であり、主にエッジ コンピューティングにリアルタイムで信頼性の高いデータ ストレージとアクセスを提供します。エッジ ストレージの明確な定義はまだありませんが、関連するエンジニアリングの実践はすでに始まっています。

1. エッジストレージの基本特性

クラウド ストレージとは異なり、エッジ ストレージは、遠隔地のクラウド サーバーからデータに近いエッジ ストレージ デバイスにデータを移行します。ネットワーク通信のオーバーヘッド、インタラクションの遅延、帯域幅のコストが低く、エッジ コンピューティングにリアルタイムで信頼性の高いデータ ストレージとアクセスを提供できます。エッジ ストレージとエッジ データ センターは地理的に分散されており、ビジネス ニーズと同じ分散傾向を示しています。この分散構造により、データを近くかつタイムリーに保存できるようになり、主要なエッジ コンピューティング タスクのリアルタイムのデータ保存とアクセスが保証されます。

2. エッジストレージの異種特性

エッジ ストレージは一般に、主に水平レベルと垂直レベルで異種特性を示します。水平方向では、異なるタイプのエッジ デバイスは通常、異なるストレージ メディアを使用し、フラッシュ、SAS、SATA ハード ドライブなどの不揮発性メディアを組み合わせ、複数のストレージ システムを使用します。

垂直方向では、垂直マルチレベル異質性とは、エッジ ストレージを、大規模な集中型クラウド データ センターからの距離に応じて、エッジ デバイス、エッジ クラウド ノード、分散データ センターの 3 つのレベルに分割できることを意味します。異なるレベルは異なるストレージ システムに対応します。異なるレベルのストレージ システムは相互に連携し、マルチレベルおよびマルチレベルのデータ キャッシュとプリフェッチ戦略を通じてエッジ データのストレージとアクセスを最適化する必要があります。

3. エッジストレージの統合展開

エッジ ストレージは、エッジ コンピューティング用の高速なローカル データ リソース アクセスを提供し、エッジ アプリケーションのリアルタイム要件を満たし、内部ストレージ デバイスへのアクセスに対するローカル制御を最大限に高め、データ ストレージの場所を監視および制御し、データ冗長性戦略をリアルタイムで調整し、データ ソースに基づいてデータを暗号化または事前処理し、データ セキュリティを強化するために、エッジ ノードに内部的に展開する必要があります。エッジ ストレージは、集中型アーキテクチャまたは分散型アーキテクチャのいずれかになります。

具体的な展開の観点から見ると、集中型アーキテクチャはエッジノードでの分散ストレージのシナリオベースのアプリケーションですが、通常のシナリオよりも軽量です。分散型エッジ ストレージというタイプもあり、その中核となる考え方は、複数のエッジ デバイスが自己組織化して分散型ストレージ ネットワークを確立できるというものです。エッジデバイスの数が増加するにつれて、このアーキテクチャは大きな可能性を秘めています。

4. エッジストレージとMEC

エッジ ストレージは、ストレージ アーキテクチャの進化モデルとして、実際にはエッジ コンピューティングの概念とモデルの拡張です。コンピューティングパワーの再配分、エッジアプリケーション、MEC の開発に基づいて段階的に実装されます。独立して存在するのではなく、ビデオ監視、産業用インターネット、ドローン、車両のインターネット、スマート医療、スマート交通など、MEC のシナリオベースのアプリケーションに依存することになります。シナリオはますます豊富になります。

永遠に続くものなどない。前にも言ったように、概念は重要ではありません。重要なのは、継続的に進化するアーキテクチャと、俊敏かつ変化するビジネス ニーズです。