クラウドコンピューティングが変化する7つの方法

【51CTO.com クイック翻訳】

  [[392167]]

「クラウド」という言葉は、人々が長い間しっかりと使用してきたにもかかわらず、漠然とした言葉です。政治家が問題に直面すると、解決策はたいてい「教育」にあると言いたがるようなものだ。過去 10 年以上にわたり、インターンから CIO まで、IT に携わるすべての人が、どのような問題であっても答えは「クラウド」であることを知っています。

しかし、「クラウド」という言葉は長年にわたって多くの複雑さと不確実性を秘めているため、その意味は大きく異なります。メインフレーム企業は、流行語が採用されるずっと前からタイムシェア システムを販売していました。最も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。米国に拠点を置くソフトバンクなどの企業は、エンターテインメントを装ってクラウドのようなストレージやコンピューティングサービスをオンラインで提供しています。

この進化は今日まで続いています。初期の段階では、クラウド コンピューティング製品は、サーバー上で実行される数十台の仮想マシンに過ぎませんでした。ユーザー インスタンスがマシンの小さな一部に過ぎない場合でも、root ユーザーになりすますことは可能です。 FTP サーバーはバケットやドロップボックスに名前が変更され、サービスが急増し、「aas」は頭字語作成者のお気に入りの接尾辞になりました。

この進化は続いており、新たな開発が行われるたびに、クラウド コンピューティングのユーザーは、何をレンタルしたいのか、お金で何を得たいのかを再考するようになっています。これらの多くは再発見され、再パッケージ化されたアイデアであり、前世代のソリューションによって生じた問題を解決する、より優れたソリューションであるだけです。したがって、これらは人々にクラウド コンピューティング テクノロジーを再構築し、新しい視点を与える機会を提供します。

ここでは、クラウド コンピューティングが革新し進化している 7 つの重要な方法を紹介します。

1. コストを節約するために計算の粒度を下げる

サーバーレス コンピューティングの第 1 世代には、比較的大きなコンピューティング ユニットがありました。たとえば、AWS Lambda は当初、すべての計算粒度の呼び出しを 100 ミリ秒に丸めていましたが、プログラマーはすぐに、同じ金額でより高速でシンプルな計算、あるいは 20 倍、30 倍、あるいは 100 倍の計算を実現できることを発見しました。それほど注意を払わなかったり、使用量が少なかったりしても、実際に支払う請求額は同じなので問題ありません。

サーバーレス プラットフォームの競争が激化するにつれて、最小計算粒度のサイズはますます小さくなっています。 AWS は 100 ミリ秒への切り上げをやめ、1 ミリ秒単位で課金を始めました。

2. オペレーティングシステムを簡素化する

現代のオペレーティング システムは、印刷ジョブ、ビデオ ゲーム、ドキュメント編集、その他多数のタスクを処理するように設計された、非常に複雑なマシンです。クラウド インスタンスを起動するときに、これらのタスクを処理するためのすべてのコードを準備する必要があるのはなぜか疑問に思ったことはありませんか?

ユニカーネルはすべての複雑さを排除する方法です。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小さなパッケージを構築します。支持者は、これにより効率が向上するだけでなく、攻撃対象領域が大幅に縮小され、保護が容易になると指摘しています。

最小限の OS を AWS または Google から入手してみませんか? Google の Container-Optimized OS と Amazon の Bottlerocket は、従来の仮想化パラダイムをオペレーティング システムに適用します。コンテナは仮想オペレーティング システムであり、最小限の Linux がハイパーバイザーの役割を果たします。これらは、OS にあまり依存せずに、1 つの小さなことだけを実行するマイクロサービスをパッケージ化するのに最適です。

3. オープンソース機能

クラウド プラットフォーム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、その他の作業はすべてクラウド プラットフォーム自体に任せることです。過去数年間、主要なクラウド コンピューティング ベンダーはすべて、小さなコード スニペット (関数) で何らかの決定を下し、データを処理できるツールを実証してきました。これらは、特に多くのサービスを 1 つの製品に統合している開発者にとって大きな進歩です。

唯一の欠点は、クラウド コンピューティング ベンダーのロックイン シナリオです。これらの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、「Functions as a Service」を提供する興味深いオープンソース プロジェクト (openwhsk、OpenFaaS、Kubeless、Knative、Fission) が数多くあります。

4. アームチップ

Arm チップは Mac 愛好家だけのものではありません。 AWS には、Arm コアを搭載した Graviron チップを実行する一連のサーバーがあり、運用コストを 40% 削減できると期待されています。もちろん注意点はあります。 Java、JavaScript (Node.js)、PHP (Drupal、WordPress など) などの高級言語が使用されない限り、Arm プラットフォームで実行するには実行可能ファイルを再コンパイルする必要があります。

大きな節約が達成できるかどうかは、計算と作業負荷の性質に大きく依存します。いくつかのベンチマークでは、Gravitron マシンはオリジナルの Intel ベースのマシンとほぼ同等の範囲に位置付けられています。 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、実行時間を長くすることなくコストを節約できるローコードの実行に適していると主張する人もいます。

これを交換しますか?唯一の方法は、実稼働環境に近い独自のワークロードをテストして、コスト削減が実現できるかどうかを確認することです。

5. ユニバーサルデータベース

昔、Fortran プログラマーは Fortran に追加されたいくつかのエキサイティングな新機能を見て、将来のプログラミング言語がどうなるかは分からないが、とにかくそれを「Fortran」と呼ぶだろうと冗談を言いました。今日では、データベース (サービス層の元々のマイクロ機能) についても同じことが言えるかもしれません。昔は、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。今日では、彼らはほとんど何でもできるのです。

開発者は、機能性の多さに気づき始めています。たとえば、Postgresql 11 には、クエリをコンパイルする独自の JIT があり、トランザクションをコミットまたはロールバックできる関数が組み込まれています。このデータベースは JSON を使用するため、データベースの容量を超えることなく、完全なマイクロサービス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 などの他のデータベースでは、SQL、MongoDB、Cassandra、Graph APIi が組み合わされています。 Google の Firebase のように、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データを渡す機能を提供し、分散と保存の組み合わせを実現するものもあります。

6. 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、プログラマーではなく計算機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開放する方法として、ますます尊敬を集めています。 「コードなし」の哲学により、プログラマーはループから抜け出し、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 プログラミングを直接実行できるようになります。たとえば、Google は、ある企業が AppSheet を使用して「コーディング スキルなしで」 35 を超えるビジネス アプリを構築し、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なく、オフィス アプリケーション スイートは、ビジネスを運営するためのカスタム アプリケーションとしてますます普及しています。スタンドアロン インスタンスでアプリケーションを構築してデプロイするのではなく、一部のコーダーは、ワード プロセッサ、スライドショー ジェネレーター、および Google や Microsoft の世界のその他の一般的なツールと統合するアプリケーションを構築しています。これにより、社内のすべての従業員が文書や電子メールを処理しやすくなります。

7. 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は、ネットワークのエッジにますます多くのコンピューティング能力を押し出すことによって機能します。 Cloudflare のような企業は現在、インテリジェント コンピューティング サービスを提供しています。 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で JavaScript、Rust、C、または C++ コードを実行します。

Amazon の AWS for the Edge サービスでは、コードをユーザーに近づける同様の機会が提供されます。 Amazon 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ネットワークのエッジにそれらをプッシュできます。アマゾンは新興の5Gセルラーネットワークへの接続性を重視しており、消費者がインターネットの閲覧にモバイルデバイスを利用することがますます増えることは間違いないだろう。

Microsoft の Azure IoT Edge は、クラウド コンピューティングのパワーを活用するデバイスの爆発的な増加に対応できるように設計されています。

たとえば、Custom Vision サービスは、すべての新興カメラ ネットワークにエッジ コンピューティングをもたらします。

クラウド コンピューティングが成長し、使用量が増えるにつれて、多数の例が開発されています。クラウド コンピューティングはかつてはインスタンスをレンタルできる集中型データ センターに限定されていましたが、現在は Web に移行しています。では、次は何が起こるのでしょうか?モノのインターネット？スマートオーブン？それともスマートカーデバイスでしょうか?

レンタルが建築よりもコスト効率が高くなる限り、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すべての人がクラウド コンピューティングを採用するでしょう。

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください。