クラウド コンピューティングが進化し、変化している 7 つの方法

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サーバーなしでコンピューティングを行うことはできますか?それともコードなしでプログラミングしますか?これらは、進化するクラウド コンピューティング テクノロジーを採用する際に考慮する必要があるイノベーションです。

「クラウド」は、よく使われる言葉の 1 つですが、明確に定義されていません。政治家も、困難に陥ると、解決策は「教育」にあると言いたがります。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、あらゆる問題に対する正しい答えは「クラウド」であることを認識してきました。

しかし、この用語の意味は多岐にわたるため、多くの複雑さと混乱を招きます。この一般的な用語が採用される前に、メインフレーム プロバイダーはタイムシェアリング システムを販売し、ホスティング会社は Unix サーバー上でアカウントをレンタルし始めました。 AOL などの企業は、エンターテイメントを背景に、クラウド コンピューティングに似た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います。

今もこの進化は続いています。最も初期のクラウド 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ごく一部しか占有していない場合でも、ルート ユーザーであると想定できます。 FTP サーバーは後に、bucket および dropbox に名前が変更されました。それ以来、そこから生まれたサービスは爆発的に増加し、「aaS」（サービスとしての）は頭字語作成者の間で人気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 ユーザーは購入およびレンタルしたいものを再考するようになります。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す。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する、よりスマートなソリューションです。これらすべてが、クラウド コンピューティングを再考し、新たな視点を与える機会を生み出します。

クラウド コンピューティングが進化し、変化している 7 つの重要な方法は次のとおりです。

1. コスト削減: コンピューティングの粒度を小さくするとコストを削減できる

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 は最初からすべてのコンピューティングの粒度を 100 ミリ秒に統一しました。プログラマーたちはすぐに、同じコストでより高速なコンピューティング、つまり 20 倍、30 倍、あるいは 100 倍のコンピューティング量を実現できることを発見しました。効率的に活用できなくても問題ありません。支払われる請求書は同じです。

サーバーレス プラットフォームがますます多く参入するにつれて、コンピューティングの粒度はますます細かくなります。 AWS は 100 ミリ秒単位での課金を停止し、最終的に 1 ミリ秒単位での課金を開始しました。

2. オペレーティングシステムの操作を簡素化する

最新のオペレーティング システムは、印刷タスク、ビデオ ゲーム、ドキュメント編集、その他無数のタスクを処理できる複雑なシステムです。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しておく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、これらの複雑さを排除する 1 つの方法です。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、攻撃対象領域も大幅に小さくなり、保護が容易になると指摘しています。

AWS や Google から最小限の 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。コンテナは、仮想オペレーティング システム (OS) と、ハイパーバイザーとして機能するはるかに小さい Linux で構成されます。これらは、オペレーティング システムの多くの機能に依存せずに、1 つのことだけを実行するマイクロサービスをカプセル化するのに最適です。

3. 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、その他の作業はすべてクラウド自体に任せることです。過去数年間、すべての主要なクラウド コンピューティング プロバイダーは、小さなコードや関数で何らかの決定を下し、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 つの製品に統合する開発者にとって素晴らしい進歩です。

唯一の欠点は、クラウド コンピューティング ベンダー ロックインの可能性があることです。機能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 (OpenWhisk、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。 Amazon には、Arm コアを搭載した Gravitron チップを搭載したサーバーがいくつかあり、コストを 40% 削減できます。もちろん、注意点はあります。 Java、JavaScript (Node.js)、PHP (Drupal、WordPress など) などの高水準言語で作業していない限り、Arm プラットフォームで実行できるよう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。

コスト削減が可能かどうかを知りたい場合、これは計算の性質と負荷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 Intel ベースのマシンと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若干性能が劣るため、あまり使用されないコードの実行に適しており、実行時間を長くすることなくコストを節約できると主張する人もいます。

それで、切り替えるべきでしょうか?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 が徐々にエキサイティングな新機能を獲得していく様子を見て、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、それでも「Fortran」と呼ぶだろうと冗談を言っていました。同じことは今日のデータベースにも言えます。データベースの元々のマイクロ機能はサービス層として機能します。昔は、データベースは長方形のテーブルしか保存できませんでしたが、今ではほとんど何でもできます。

開発者たちは、そこにどれほど多くの機能が備わっているか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ための独自の JIT があり、その埋め込み関数にはトランザクションをコミットまたはロールバックする機能が追加されました。データベースは JSON を使用するため、データベースを超えずに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、グラフ API 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介してクライアントに配信し、分散とストレージを統合する機会もあります。

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、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、インテリジェントなファイル形式として、またクラウド コンピューティングを大衆に開放する方法として採用が進んでいます。 「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使用してマクロプログラミングに直接取り組むことができます。たとえば、Google は、あるユーザーが「コーディング スキルなし」で AppSheet を使用して 35 個のビジネス アプリを構築および展開したと主張しています。

スプレッドシートだけでなく、ビジネスを運営するカスタム アプリケーション向けにもオフィス アプリケーション スイートが利用できるようになりました。一部のプログラマーは、アプリケーションをスタンドアロン インスタンスに構築して展開するのではなく、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、Google や Microsoft University 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、企業内のすべての従業員がドキュメントや電子メールを簡単に操作できるようにしています。

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進化を続け、ネットワークのエッジにさらに多くのコンピューティング能力がもたらされるでしょう。 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 Edge サービスでは、コードをユーザーの近くに移動できる同様の機会が提供されます。 Amazon SeageMaker 機械学習サービスを使用しているユーザーは、それをプライマリデータセンターからネットワークのエッジにプッシュできます。 Amazonは現在、新興の5G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ありません。

Microsoft の Azure IoT Edge は、機能をクラウド コンピューティングに依存するデバイスの爆発的な増加をターゲットに設計されています。たとえば、Custom Vision 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もたらします。

クラウド コンピューティングが成長し、より広く使用されるようになるにつれて、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。この後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？あるいは車内のスマートデバイスでしょうか?

つまり、レンタルの方が建築よりもコスト効率が高くなる限り、ビジネス開発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ことになります。