ついにクラウドコンピューティングを明確にした人がいた

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この記事は、王建宗、何安訓らが執筆したWeChatパブリックアカウント「ビッグデータDT」から転載したものです。この記事の転載については、ビッグデータDT（ID：hzdashuju）パブリックアカウントまでご連絡ください。

01 クラウドコンピューティングのコンセプト

クラウド コンピューティングは、分散コンピューティング テクノロジーの一種です。その原理は、膨大なデータの計算および処理プログラムをネットワーク「クラウド」を介して無数の小さなプログラムに分解し、それを計算リソース共有プールに引き渡して検索、計算、分析を行い、処理結果をユーザーに送り返すことです。

クラウドはネットワークのもう一方の端を接続し、オンデマンドで取得できる柔軟なリソースとアーキテクチャをユーザーに提供します。ユーザーはオンデマンドで支払い、ストレージ、データベース、サーバー、アプリケーション ソフトウェア、ネットワークなどの必要なコンピューティング リソースをクラウドから取得するため、使用コストが大幅に削減されます。

クラウド コンピューティングの本質は、リソースからアーキテクチャまでの包括的な弾力性です。この革新的で柔軟なリソースにより、運用コストが削減され、変化するビジネス ニーズへの対応も容易になります。

02 クラウドコンピューティングの原則

クラウド コンピューティングとは、低コストを確保しながらスーパーコンピューターのパフォーマンスを実現するために、サーバーまたはコンピューターを接続して巨大なリソース プールを形成するプロセスです。クラウドコンピューティングの登場により、高性能な並列コンピューティングが一般ユーザーにとってより身近なものとなり、コンピューティングリソースが水や電気と同じくらい便利に使えるようになり、コンピューティングリソースの利用率とユーザーの作業効率が大幅に向上しました。

クラウドコンピューティングモデルは、サービスの種類やサービスを実行するための情報アーキテクチャに関係なく、インターネットを介してユーザーにアプリケーションサービスを提供するものであり、ユーザーはサーバーがどこにあるのか、内部でどのように動作しているのかを理解する必要がなく、ブラウザーを通じて使用できます。

03 クラウドコンピューティングの分類

すべてのクラウド コンピューティングが同じというわけではなく、1 つのサイズですべてに対応できるわけではありません。さまざまなモデル、タイプ、サービスのクラウド コンピューティングは、ニーズを満たすソリューションの提供に役立ちます。

クラウド コンピューティングの展開方法の観点から、クラウド コンピューティングは 3 つのカテゴリに分けられます。

• パブリック クラウド: パブリック クラウドは通常、サードパーティ プロバイダーがユーザーに提供して使用するクラウドを指します。パブリッククラウドは一般的にインターネットを通じて利用できます。 Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Baidu Cloud は、すべてのハードウェア、ソフトウェア、およびその他のサポート インフラストラクチャがクラウド プロバイダーによって所有および管理されるパブリック クラウドの例です。
• プライベート クラウド: プライベート クラウドは、1 人の顧客専用に構築されたクラウドであり、データ、セキュリティ、サービス品質を最も効果的に制御できます。プライベート クラウドを使用する企業はインフラストラクチャを所有し、その上でアプリケーションを展開する方法を制御できます。
• ハイブリッド クラウド: ハイブリッド クラウドは、パブリック クラウドとプライベート クラウドの展開方法を組み合わせたものです。セキュリティと制御上の理由から、企業内のすべての情報をパブリック クラウドに配置できるわけではありません。したがって、すでにクラウド コンピューティングを適用している企業のほとんどは、ハイブリッド クラウド モデルを使用します。

提供されるサービスの種類の観点から、クラウド コンピューティングは 3 つのカテゴリに分けられます。

• インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（IaaS）：サーバー、ネットワーク、ストレージ、データセンタースペースなどのコンピューティングリソースを企業に提供する

利点: 独自のハードウェアに投資する必要がなく、インフラストラクチャをオンデマンドで拡張して動的なワークロードをサポートでき、必要に応じて柔軟で革新的なサービスを提供できます。

• プラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）：クラウドベースの環境でウェブベース（クラウド）アプリケーションを構築および配信するライフサイクル全体をサポートするために必要なすべてを提供します。

利点: アプリケーションを開発してより早く市場に投入し、数分で新しい Web アプリケーションをクラウドに展開し、ミドルウェアをサービスとして利用することで複雑さを軽減します。

• サービスとしてのソフトウェア (SaaS): 他の人が所有して使用するクラウド内のリモート コンピューター上で実行され、ネットワークと Web ブラウザーを介してユーザーのコンピューターに接続します。

利点: 革新的なビジネス アプリケーションを迅速かつ簡単に使用できます。アプリケーションとデータには、接続されているどのコンピューターからでもアクセスできます。コンピュータが破損しても、データはクラウドに保存されているため失われません。

04 クラウドコンピューティングの特徴

1. スケーラビリティ

クラウド コンピューティングでは、物理リソースまたは仮想リソースを水平方向に迅速に拡張でき、強力な弾力性を備えています。自動プロビジョニングにより、リソースを迅速に増減するという目標を達成できます。クラウド サービスのお客様は、インターネットを通じていつでもどこからでも無制限の物理リソースまたは仮想リソースにアクセスできます。

クラウド コンピューティングを使用する顧客は、リソース量や容量計画について心配する必要がありません。必要に応じて、お客様はサービス契約の範囲内で、新しい無制限のリソースを簡単かつ迅速に取得できます。リソースの分割と提供はサービス契約のみの対象であり、ストレージの拡張や帯域幅の維持によって維持する必要はありません。これにより、コンピューティング リソースの取得コストが削減されます。

2. スーパースケール

クラウド コンピューティング センターはかなりの規模であり、クラウド コンピューティングを提供する企業の多くは数十万台、あるいは数百万台のサーバーを保有しています。プライベート クラウドを使用する企業は通常、数百または数千台のサーバーを保有しています。クラウドはこれらの巨大なコンピュータ クラスターを統合し、ユーザーにこれまでにないストレージとコンピューティング機能を提供します。

3. 仮想化

ユーザーがさまざまな端末を通じてアプリケーション サービスを取得するリクエストを行うと、アプリケーション サービスはクラウド内のどこかで実行されます。ユーザーは、具体的な実行場所や参加サーバーの数を知る必要はありません。必要な結果を得ることだけが必要です。これにより、クラウド サービスのユーザーとプロバイダー間のやり取りが効果的に削減され、アプリケーションの使用プロセスが簡素化され、ユーザーの時間と使用コストが削減されます。

クラウド コンピューティングは、処理プロセスを抽象化することで、ユーザーを処理の複雑さから保護します。ユーザーにとっては、サービスが適切に動作していることはわかりますが、リソースがどのように使用されているかはわかりません。リソース プーリングにより、本来はユーザーに属していたメンテナンスなどのタスクがプロバイダーに移管されます。

4. オンデマンドサービス

追加の手動操作やハードウェアへの全面的な投資を必要とせず、ユーザーはいつでもどこでも必要なサービスを利用できます。ユーザーはオンデマンドでサービスにアクセスし、使用した分だけ料金を支払います。

この仮想化ソフトウェア スケジューリング センターは、効率を向上させ、無駄を回避できます。家で食事をするときと似ています。さまざまな食事を摂りたい場合、さまざまな食器や食材を購入する必要があり、食器が余ったり食材が無駄になったりする原因になります。クラウド コンピューティングはビュッフェで食事をするようなものです。食材や食器を自分で用意する必要はありません。必要な分だけ、食べたいものをお持ち帰りいただけます。オンデマンドサービス、オンデマンド料金。

クラウド コンピューティング サービスは、測定可能なサービスの提供を通じてユーザーのサービス使用状況を監視し、課金します。クラウド コンピューティングがユーザーにもたらす主な価値は、効率性が低く資産利用率が低いビジネス モデルから脱却し、効率性の高いモデルに移行できることです。

5. 高い信頼性

まず、クラウド コンピューティングの膨大なリソースにより、簡単に冗長性を実現できます。 2 つ目は、クラウド コンピューティングを構築するための基本技術の 1 つである仮想化により、リソースをハードウェアから分離できることです。ハードウェアに障害が発生した場合でも、リソースを簡単に移行および復元できます。

ソフトウェアおよびハードウェアレベルでは、マルチコピーデータフォールトトレランスやコンピュータノードの均一性などの手法を採用し、設備、エネルギー冷却、ネットワーク接続において冗長設計を採用しています。同時に、停電、自然災害、コンピュータ システムへのその他の損傷など、さまざまな緊急事態を排除するために、地理的に異なる場所にパブリック クラウド データ センターを構築し、単一障害点の可能性を排除する必要があります。

クラウド コンピューティング システムで使用される成熟した展開、監視、セキュリティ テクノロジにより、サービスの信頼性がさらに確保されます。

6. 幅広いネットワークアクセス

クラウド コンピューティング ユーザーは、ネットワークがカバーする場所であればどこからでも、携帯電話、タブレット、ラップトップなどのさまざまなクライアント デバイスを通じて、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーが提供する物理リソースと仮想リソースに簡単にアクセスできます。

05 クラウドコンピューティングアプリケーション

クラウド コンピューティングは現在最も人気のある 3 つの技術分野の 1 つです。その産業規模は急速に成長しており、応用分野も政府用途から国民生活用途、金融、交通、医療、教育から革新的な製造業などまで拡大しており、業界全体に広がり、拡大しています。以下は、クラウド コンピューティングの典型的な 4 つのアプリケーション シナリオです。

1. クラウドストレージ技術

クラウド ストレージは、クラウド コンピューティング テクノロジーの拡張および応用です。これは、ストレージ仮想化、分散ファイル システム、基盤となるオブジェクト指向テクノロジ、およびアプリケーション ソフトウェアを使用して、ネットワーク内の大規模なストレージ デバイスを統合し、連携して外部にスケーラブルなストレージ リソースを提供するシステムを形成するリモート プラットフォームです。ユーザーにとって、クラウド ストレージはデバイスではなく、大規模なサーバーとストレージ デバイスによって提供されるデータ サービスです。

ユーザーはさまざまなネットワーク インターフェイスを通じてクラウド ストレージ サービスにアクセスし、ストレージ、バックアップ、アクセス、アーカイブ、取得などの機能を使用できるため、データ リソースの管理が大幅に容易になります。同時に、ユーザーは使用したスト​​レージ容量に対してのみ料金を支払う必要があり、ストレージ デバイスをテストしたり保守したりする必要はありません。

クラウド ストレージ環境は、高い可用性、高速性、優れたスケーラビリティを備えています。クラウド ストレージは、ローカル ストレージ管理の不足という問題を解決し、データ損失率を削減し、効率的で便利なデータ ストレージおよび管理サービスを提供します。

2. 開発およびテストクラウド

開発およびテスト クラウドは、異機種の開発およびテスト環境を構築し、クラウド コンピューティングの強力なコンピューティング能力を使用してアプリケーションのストレス テストを実行することで、開発におけるいくつかの問題を解決できます。多くの開発およびテストのニーズを持つ企業や機関に適しています。開発およびテスト クラウドは、使いやすい Web インターフェイスを通じて、開発およびテスト プロセスにおけるさまざまな問題を解決できます。

3. 大規模データ処理クラウド

大規模データ処理クラウドは、クラウド コンピューティングのデータ ストレージと処理機能を最大限に活用して、クラウド コンピューティング プラットフォーム上でデータ処理ソフトウェアとサービスを実行し、大量のデータを処理します。企業はデータ分析を通じてビジネスチャンスを迅速に発見し、市場において迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。

4. ウイルス対策クラウド

ウイルス対策クラウドは、強力なウイルス対策ソフトウェアを搭載したクラウドです。クラウドに保存されている膨大なウイルス機能ライブラリとクラウドの強力なデータ処理機能を使用して、データにウイルスが含まれているかどうかを分析します。データ内にウイルスの疑いが見つかった場合、疑わしいデータは検出および処理のためにクラウドにアップロードされます。アンチウイルス クラウドはウイルスを正確かつ迅速に検出し、ユーザーのコンピューターのセキュリティを保護します。

著者について: 王建宗博士は、大手金融グループテクノロジー企業のシニア人工知能ディレクター兼シニアエンジニアであり、中国コンピューター協会のビッグデータ専門家委員会の委員兼シニアメンバー、フロリダ大学の人工知能の博士研究員、ライス大学の電気・コンピューター工学部の元研究者、HPのシニアクラウドコンピューティングソリューション専門家です。

何安勲氏は大手金融グループのテクノロジー企業で上級アルゴリズムエンジニアとして働いています。彼は中国コンピュータ協会の会員であり、中国コンピュータ協会の青年コンピュータ科学技術フォーラム (YOCSEF 深セン) の委員でもあります。彼は金融インテリジェンス分野で豊富な経験を持ち、金融インテリジェンスシステムフレームワークの構築、アルゴリズム研究、モデル融合技術に重点を置いています。彼は金融情報の応用と価値創造の促進に尽力しています。

Li Zeyuan 氏は、大手金融グループのテクノロジー企業でシニア人工知能製品マネージャーを務めており、中国コンピューター協会の会員でもあります。彼は長年にわたり金融インテリジェンスの製品化に取り組んでおり、技術サービス向け製品エコシステムの構築と実装を担当しています。

この記事は「金融インテリジェンス: AI が銀行、保険、証券業界にもたらす力」から抜粋したもので、出版社の許可を得ています。