ハイブリッドクラウド空間をめぐる競争: クラウドコンピューティングはより多くの企業を引き付けるために進化する

長年にわたり、エンタープライズ クラウド コンピューティングは、可能なことと実用的なことの間で慎重にバランスを取る作業であり、時には壮大な戦いでもありました。この二分法は多くの混乱を招き、それが発展の妨げになります。クラウド コンピューティングを再定義するテクノロジーをご紹介します。

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過去 10 年の終わりに向けて、企業の経営者とクラウド サービス プロバイダーの両方がこれをより真剣に受け止めるようになりました。両者とも相手が自分を必要としていることを理解していますが、どちらの側もその関係がどのようなものになるかは正確にはわかりません。

2020 年までに、クラウド コンピューティングが今後 10 年間に何を意味するかが明らかになりました。

これらのパターンを理解することは、サービスおよび製品プロバイダーがビジネス戦略を計画する際に成功の鍵となります。

次世代テクノロジー

ビジネスオーナーは、クラウドのコスト削減とコンテナ化によるパフォーマンス上の利点を理解し始めています。わずか 2 年前、Portworx と Aqua Security のコンテナ導入に関する年次調査でインタビューを受けた所有者のうち、コンテナ化されたコンピューティングの導入を検討していたのはわずか半数でした。 2019 年現在、調査回答者の 87% がコンテナの使用を計画しています。

企業での導入を阻む要因の 1 つは、セキュリティの脆弱性に対する懸念と、Linux コントロール グループ、強制アクセス制御などを使用してコンテナを分離することの複雑さです。企業の信頼を獲得するために、近年ますます多くの新しいタイプのコンテナが注目を集めています。まだ知らない方もいるかもしれませんが、今後数か月から数年のうちに Kata Containers についてさらに詳しく知ることになるでしょう。

Kata Containers プロジェクトは OpenStack Foundation によって管理されており、2017 年に開始されました。プロジェクトの全体的な目標は、コンテナ化の利点と仮想化の利点、特にワークロードの分離を組み合わせることです。

Kata Containers プロジェクトは、Intel の Clear Containers の高性能と Hyper の runV プラットフォームの適応性を組み合わせています (RunV は、超軽量 VM に基づく、プラットフォームに依存しないクラウドベースのランタイムです)。

Google や Microsoft (その他) からの意見を取り入れて、Kata Containers は、企業での広範な導入を促進するコンテナ化テクノロジーとして明確に位置付けられています。 Kata Containers はすべての主要なネットワーク アーキテクチャおよびハイパーバイザーと互換性があり、マルチクラウド環境でワークロードをシームレスに実行できます。

大規模なマイクロサービスの改善

Twitter と Netflix は、マイクロサービス アーキテクチャが大規模でもうまく機能することを証明しましたが、舞台裏では依然として多くの複雑さが残っています。モジュール コンポーネント間の通信に問題が発生する可能性があり、可視性が欠如し、セキュリティと QoS の維持に継続的な課題が生じます。

この課題に対処するために、IBM、Google、Lyft が協力してソリューションを共同で作成しました。最終結果は Istio になりました。

Istio は、分散マイクロサービスの接続、保護、監視、スケーリングのための共通環境を提供するように設計されたオープンソースの「サービス メッシュ」として説明されています。 Istio の主な利点は、アプリケーション コードを変更することなく、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境で動作することです。

セキュリティの面では、Istio はマイクロサービスとエンドユーザー間 (およびマイクロサービス自体間) に別個の安全な通信チャネルを作成します。パフォーマンスの監視とトラブルシューティングのために、Istio は直感的なダッシュボードと分散環境全体のシステム全体のビューを提供します。

分散環境により、オペレーターは個々のマイクロサービスのパフォーマンスだけでなく、マイクロサービスが互いにどのように影響し合っているかも確認できます。したがって、問題のある領域をすぐに特定して修正することができます。

マイクロサービス アーキテクチャの開発者とオペレーターはどちらも、Istio を歓迎できます。セキュリティとトラブルシューティングを簡素化し、拡張の障壁を取り除くことで、開発者は自由に新しいアプリケーションを作成できるようになります。その結果、マイクロサービス ビジネス モデルはこれまで以上に魅力的なものになります。

ハイブリッドクラウド空間を制覇するための競争

上記の開発は、ハイブリッドおよびマルチクラウドの未来を示しています。大手パブリッククラウドプロバイダーが抱いていたパブリッククラウドベースの「サービスとしての」独占の夢は、ほぼ消え去った。最も重要なのは安全とセキュリティです。

最近の Red Hat の調査では、この新たな現実がほぼ確認され、クラウド ネイティブを優れた前進の道として見ている企業はわずか 4% であることがわかりました。対照的に、回答者の 31% はハイブリッド クラウドの展開を好みます。

予想通り、Amazon、Microsoft、Google などの企業は、マネージド ハイブリッド クラウド サービスを立ち上げることで対応しました。これらは、オンプレミスとクラウド コンピューティングの境界が曖昧になるにつれて、さらに注目を集める可能性があります。

Microsoft は、定評のある Azure Stack によってこの分野で明確なリードを築いており、これがパブリック クラウド サービスの市場シェアで AWS が優位に立っているにもかかわらず、Azure が急速に成長した理由の 1 つです。 Azure Stack は、Dell EMC、Lenovo、Cisco などのさまざまなパートナー ベンダーと連携していますが、パブリック クラウドと同じ価格モデルを使用しています。

Amazon の最新の対応は、プライベート クラウドの専門企業 VMware と提携して AWS Outposts を立ち上げることだった。 Outpost は、クラウド エッジで低遅延のパフォーマンスを必要とする企業向けのハイブリッド クラウド ソリューションとして販売されています。これらは、Amazon の技術者によってインストール、構成、管理されるオンプレミスの単一ベンダー ハードウェア デプロイメントで構成されます。次に、できれば AWS Direct Connect 経由で親 AWS リージョンに接続します。

Google の特許に対するアプローチは少し異なります。しかし、彼らが言うように、彼らの革新的なソリューションは、マルチクラウドの課題に真に取り組むものです。

マルチクラウドの課題を解決する

Microsoft と Amazon が顧客の需要を満たすためにクラウド環境とサービス提供を拡大することに熱心であることは明らかですが、Google は企業がプライベート クラウドとパブリック クラウドの任意の組み合わせで運用できるように真に自由を与える企業として自らを位置づけています。そして、いつものように、Google には切り札があります。Kubernetes です。

Google のハイブリッドおよびマルチクラウド ソリューションである Anthos は GKE 上で実行されますが、vSphere 上で実行されるオンプレミス プラットフォーム (GKE On-Prem) も含まれています。また、Istio のサービス メッシュ テクノロジー (上記参照)、Kubernetes ポリシーを処理するための構成管理プラットフォーム、および監視用の Stackdriver も含まれています。

AWS と Azure の両方が Kubernetes をサポートしているため、Anthos ユーザーはこれらのパブリック クラウドのいずれかまたは両方を独自のプライベート クラウドと併用できます (つまり、真の、正真正銘のハイブリッド クラウド)。

もちろん、Google はローカル ネットワークと GCP 間の高速で安全な接続を確保するために Cloud Interconnect も提供しています。

しかし、それだけではありません。 Google はまた、Velostrata テクノロジーから構築された無料の P2K (物理から Kubernetes) 移行ツールである Anthos Migrate も発表しました。 Anthos Migrate は、GCP ユーザーが既存のアプリケーションを簡単に最新化したり、さらに興味深いことに、他のクラウド サービスから VM を移行したりできるように設計されています。

究極の機械学習の温床

クラウド コンピューティングにより、企業はより安価で、より高速で、よりスケーラブルなサービスを提供できるようになるだけでなく、企業が実際に達成できるものの性質と範囲も変化します。クラウド テクノロジーがより普及し、アクセスしやすくなるにつれて、ワークロードはさらに野心的になることが予想されます。野心に関して言えば、多くの組織は AI (AI の作成と AI によるメリットの両方) を希望リストのトップに挙げています。

病気の診断や地球に似た惑星の特定から自動運転車や言語翻訳まで、機械学習が特定のタスクで人間を上回る可能性は、今後数年間にわたって発展し、成長し続けるでしょう。

そうは言っても、Google AI の責任者であるジェフ・ディーン氏に聞くと、今日ゼロから始めるすべてのプロジェクトに対するアプローチは昨日と変える必要がある、と答える。ジェフは、現在の原子ベース、ユニットベースの ML モデルをオールインワン モデルに置き換えることを構想しています。モデルはほとんどの場合非アクティブですが、新しいタスクを実行する必要があるときはいつでも、以前の関連する学習に基づいて構築されます。

ディーン氏が最近の基調講演で説明したように、これは、長くて非効率的な幼児の学習プロセスに例えられた現在のモデルよりも、むしろ成人の人間の学習に近いものとなるだろう。

今後も多くの課題が待ち受けていることは間違いありませんが、クラウド コンピューティングが成長を続け、より多くの企業を引き付けるようになると、これらの課題に対応できる開発者の数も増えるでしょう。

しかし、実際に起こるまで、未来に何が起こるかは誰にもわかりません。 2020 年代に達成できること (そして達成されるであろうこと) の範囲と規模の大きさに、畏敬の念を抱き、興奮し、そしておそらく少しショックを受ける準備をしてください。