クラウド コンピューティングで「モンスターを倒してレベルアップする」には 7 つのステップがあります。あなたはどの段階にいますか?

「クラウド」という言葉は、信頼を安定させる際に IT プロフェッショナルがよく使用する包括的な用語です。医者が患者の質問に答えるときに、何も考えずに「休んでください」という言葉を言うのと同じです。過去 10 年以上にわたり、インターンから CIO まで、IT 関係者全員が「クラウド」がすべての問題に当てはまることを知っているようでした。

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しかし、この用語は長年にわたってさまざまな意味を持ってきたため、非常に複雑で混乱を招くものでもあります。メインフレーム企業は、クラウドという言葉が普及するずっと前からタイムシェアリング システムを販売していました。初期のホスティング会社は Unix サーバー上のアカウントをレンタルしていました。 AOL などの企業は、エンターテイメントの名の下にクラウドのようなストレージおよびコンピューティング サービスを提供してきました。

世界がクラウド コンピューティングに慣れてきた今でも、この開発は継続しています。最も初期の製品は、ファット サーバー上で実行される数十台のシン仮想マシンで構成されていました。インスタンスがマシンの小さな部分だけであっても、ユーザーはルートになりすますことができます。 FTP サーバーはバケットとドロップボックスとして再パッケージ化されました。それ以来、サービスは爆発的に増加し、「XaaS」（X as a Service）が流行語になりました。

新たな開発が行われるたびに、クラウド ユーザーは、何をレンタルしたいのか、お金で何を購入したいのかを再考せざるを得なくなります。これらのコンセプトの多くは復活しましたが、再パッケージ化され、宣伝されました。多くは、前世代のソリューションによって生じた問題に対処するために導入されたソリューションです。これらすべてにより、私たちが構築しているものを見直し、より良い言い方をすれば「新鮮な視点で見る」機会が得られます。

ここでは、クラウドが革新し進化している 7 つの重要な方法を紹介します。

より細分化された課金単位

サーバーレス コンピューティングの第一世代では、比較的大規模なコンピューティング ユニットが導入されました。たとえば、AWS Lambda は当初、すべての呼び出しを課金単位として 100 ミリ秒に短縮しました。プログラマーたちはすぐに、同じ金額で高速かつ単純な計算を実現でき、計算規模を 20 倍、30 倍、さらには 100 倍にまで拡大できることを発見しました。宣伝通りの効果が得られなかったとしても、かかったお金は同じなので問題ありません。

ますます多くのサーバーレス プラットフォームが参入するにつれて、最小の計算粒度のサイズは小さくなってきています。 AWS は 100 ミリ秒への調整を完了し、1 ミリ秒単位で課金を開始しました。ユーザーがコードを整理し、非効率性を改善することに注意を払えば、請求額は間違いなく削減されるでしょう。

オペレーティングシステムのスリム化

現代のオペレーティング システムは非常に複雑です。印刷タスク、ビデオゲーム、ドキュメント編集、その他さまざまなタスクを処理するように設計されています。すべてのコードをクラウド インスタンスで起動し、すべてのタスクを準備する必要がある理由を疑問に思ったことはありませんか?

ユニカーネルは、こうした複雑さをすべて取り除く方法です。コードが実行されると、コンパイラは標準ハイパーバイザーの上に置かれる非常に小さなパッケージを構築します。支持者は、余分なライブラリをすべて排除することで効率が向上するだけでなく、攻撃対象領域が小さくなり、保護が容易になると指摘しています。

AWS や Google から小型フォームファクタの OS を入手してみてはいかがでしょうか? Google の Container-Optimized OS と Amazon の Bottlerocket は、従来の仮想化パラダイムを OS に適用します。注目すべき点は、オペレーティング システムの機能のほとんどに依存せずに、小さなタスクを処理するためにマイクロサービスをパッケージ化していることです。

オープンソース機能

クラウドへの展開を簡素化するもう 1 つの方法は、開発者に単純な関数を記述させ、他のすべての作業をクラウド自体に任せることです。過去数年間、大手クラウド コンピューティング企業は、小さなコード、単一の関数でいくつかの決定を下し、データを処理できる独自のツールを導入してきました。これらは、特に多くのサービスを 1 つの大きな製品に統合する必要がある人にとっては素晴らしい進歩です。

唯一の欠点はベンダーロックインです。関数はさまざまな言語で記述できますが、フレームワークとのやり取りは独自のものになります。現在、OpenWhisk、OpenFaaS、Kubeless、Knative、Fission など、Function as a Service をユーザーが選択できるオプションに変えることができるオープンソース プロジェクトが数多くあります。

ARMチップ

これらは Mac ユーザーだけのものではありません。 Amazon のサーバーの多くは ARM ベースの Gravitron チップを使用しており、運用コストを 40% 削減します。もちろん、Java、JavaScript (Node.js)、PHP (Drupal、WordPress など) などの高級言語を使用しない限り、ユーザーは ARM プラットフォームで実行するために実行可能ファイルを再コンパイルする必要があります。

これによって大幅な節約が実現するかどうかは、コンピューティングとワークロードの性質によって大きく異なります。いくつかのベンチマークでは、Gravitron マシンは Intel ベースのマシンと同等であると評価されています。しかし、ARM ベースのインスタンスはパフォーマンスが若干劣るため、軽量コードの実行に適していると考える人が多くいます。これらのコードは長時間実行されないため、コストを節約できます。

ARM に切り替えるかどうかを決定する唯一の方法は、実稼働環境に近い環境で独自のワークロードをテストし、コストを節約できるかどうかを確認することです。

オールラウンドデータベース

昔、Fortran プログラマーは Fortran に多くの魅力的な新機能が追加されたことを発見しました。これらのプログラマーは将来のプログラミング言語がどのようなものになるか全く分かりませんでしたが、それを「Fortran」と呼びました。これは、今日のデータベース (サービス レイヤーとしてのネイティブ マイクロ機能) が直面している状況に似ています。以前は、データベースには長方形のテーブルしか保存できませんでした。今では彼らはほとんど何でもできるようになりました。

開発者はバックエンドの数に注目し始めています。たとえば、PostgreSQL 11 にはクエリをコンパイルするための独自の JIT があり、その埋め込み関数は処理をコミットまたはロールバックできるようになりました。データベースは JSON を使用するため、データベースを離れることなくマイクロサービス全体を構築することがこれまで以上に簡単になります。

Azure Cosmos DB などのデータベースは、SQL、MongoDB、Cassandra、グラフ API とも統合されます。 Google の Firebase などのデータベースは、データを保存し、レプリケーションを通じてクライアントに配信する機能も提供します。配送と保管を組み合わせます。このような新しいデータベースが多数登場し、「データベース」という用語に新たな意味がもたらされました。

オフィスアプリケーションの新たな役割

数字、文字、数式で埋め尽くされたグリッドは、コーダーではなく会計担当者やマネージャーの共通言語ですが、スマートなファイル形式として、またクラウドを大衆に公開する方法として、注目を集めています。 「ノーコード」運動は、プログラマーをループから切り離し、スプレッドシートをアプリケーションに変換するツールを通じてマクロを直接公開します。たとえば、Google は、企業が AppSheet の「ノーコード スキル」を使用して 35 を超えるビジネス アプリケーションを構築および展開したと主張しています。

単なるスプレッドシートではありません。現在、オフィス アプリケーション スイート全体が、ビジネスを運営するカスタム アプリケーションの基盤としてますます増えています。個別のインスタンス用にアプリケーションを構築して展開する代わりに、一部のコーダーは、ワードプロセッサ、スライド プレゼンテーション ジェネレーター、および Google や Microsoft によって開発されたその他の一般的なツールを統合する包括的なアプリケーションをすでに構築できます。これにより、書類やメールの処理に多くの時間を費やしている企業従業員の業務が楽になります。

エッジコンピューティング

クラウド コンピューティングにより、ますます多くのコンピューティング能力がネットワークのエッジに移行しています。 Cloudflare のような企業も現在、インテリジェント コンピューティング サービスの提供を開始しています。 Cloudflare Workers は、ユーザーにできるだけ近い 200 以上のデータセンターの 1 つで JavaScript、Rust、C、または C++ を実行します。

Amazon の AWS for the Edge サービスにも同様の機能があり、ユーザーのコードをより身近なものにします。 Amazon の SageMaker 機械学習サービスを使用すると、主要なデータセンターからエッジに移行できます。 Amazonは現在、新興の5Gセルラーネットワークへの接続に注力している。消費者がモバイル デバイスを通じて高価なデータ サービスを時々使用することはなくなることは間違いありませんが、インターネット コンテンツを閲覧するための主なデバイスはモバイル デバイスになるでしょう。

クラウド機能の台頭により、関連デバイスが爆発的に増加しており、これは Microsoft が Azure IoT Edge を立ち上げた当初の意図でもあります。たとえば、Custom Vision サービスは、新興のカメラ ネットワークにエッジ コンピューティングを導入します。

クラウド コンピューティングが成長し、普及するにつれて、その使用事例も増えていきます。ビジネスを推進するためにコンピューターとデータ ストレージを必要とする人は、自分で構築するよりもレンタルする方が簡単であれば、クラウド コンピューティングを採用するでしょう。