クラウドコンピューティングはビッグデータに大きな革新をもたらす可能性がある

企業がビッグデータ技術を採用する場合、クラウドプラットフォームが大量のデータを保存および処理するための標準プラットフォームになっているため、必然的にクラウドコンピューティング技術が使用されます。クラウド コンピューティングの大手企業が市場リーダーシップの獲得競争に注力する中、クラウド コンピューティング サービスは 2020 年に急速に成長するでしょう。クラウド内のこの動的な情報をうまく処理するには、ビッグデータを使用して分析し、混乱を解消する必要があります。

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最新のクラウド コンピューティング スタックは、コンテナー オーケストレーションに Kubernetes に依存しています。 2020 年には、Kubernetes 上でビッグデータと AI ワークロードを実現する取り組みが進展すると予想されており、Alluxio の創設者兼 CTO である Li Yuan 氏はこれを分析スタックの「Kubernetes 化」と呼んでいます。

「コンテナとKubernetesは、Webサーバーや自己完結型データベースなどのステートレスアプリケーションには特に適していますが、高度な分析やAIに関してはコンテナの使用はあまり見られませんでした」とLioyuan氏は語った。 「2020 年には、AI と分析ワークロードが Kubernetes 上でより主流になるでしょう。分析スタックを「Kubernetes 化」するということは、データをリモート データ ウェアハウスから K8s クラスターに移動してデータの局所性を高めることで、データ共有と弾力性の問題を解決することを意味します。」

Information Builders の副社長 Eric Raab 氏と Kabir Choudry 氏は、クラウドネイティブ分析アプリケーションが現在豊富にあり、その理由から 2020 年にはクラウド コンピューティングが重要になると述べています。

「現在、BI および分析ツールを使用している組織は、現在クラウドでワークロードを運用している組織、ワークロードをクラウドに移行している組織、ワークロードをクラウドに移行する予定の組織の 3 つのカテゴリに分類されます」と Raab 氏と Choudry 氏は述べています。 「これまでは、プラットフォームのアーキテクチャがクラウド エコシステムを統合して活用するように設計されているかどうかという懸念から、企業は足踏みしていたかもしれませんが、今ではクラウドベースの運用に特化した実証済みのソリューションが存在します。2020 年には、クラウド ネイティブ ソリューションの可用性、拡張性、柔軟性を活用して、ワークロードをクラウドに移行する企業が増えるでしょう。」

Teradata のクラウド マーケティング ディレクターである Brian Wood 氏は、企業がすべての新しい分析ワークロードの展開においてクラウド ファースト戦略を採用すると予測しています。

「IT 部門は、既存のインフラストラクチャの容量拡張だけでなく、あらゆるビジネスイニシアチブをサポートするためにパブリッククラウドをデフォルトとして選択することが期待されています」と彼は述べています。 「パブリック クラウド ベンダーとの大量購入契約により、企業の IT 部門はソリューションの適合性よりもクラウド導入場所を盲目的に選択するようになり、経営陣は大いに後悔することになるだろう。短期的な予算目標を達成することへの熱狂は、思慮深い計画と戦略的投資という賢明な判断に勝ることになるだろう。」

パブリッククラウドはメディアの注目を集めています。しかし、Cloudian の最高マーケティング責任者である Jon Toor 氏は、2020 年までにプライベート クラウドが再び出現すると予測しています。

「医療、科学研究、メディア、エンターテインメントなど、大規模なストレージを必要とする企業は、数十ペタバイトに達することもある容量集約型のワークロードを管理するという特有の課題に直面しています」とトゥール氏は言う。 「プライベート クラウドは、パブリック クラウドの拡張性と柔軟性の利点と、オンプレミス ストレージのパフォーマンス、アクセス、セキュリティ、制御の利点を組み合わせることで、これらの課題に対処します。」

クラウド コンピューティングのシンプルさと柔軟性は大きな利点です。ただし、クラウドベースのユーティリティ価格設定は、すべてのワークロードに適しているわけではありません。 Splice Machine の CEO である Monte Zweben 氏は、クラウド コンピューティングの現在のデジタル変革イニシアチブは DX 2.0 であると述べました。

「クラウドコンピューティングはコスト削減が期待できるため普及が始まった」と彼は語った。 「クラウドへの移行を急いだ企業の中には、第 1 フェーズのプロジェクトを完了した後、AI を活用できる新しいデータ ソースを活用していない、以前と同じアプリケーションを実行していることに気付いた企業もありました。実際、オンプレミスに移行する前に資本化されていたアプリケーションを実行していたクラウド リソースのコストによって節約額が相殺され、運用コストが実際に増加していました。」

クエスト・ソフトウェアの研究開発チームのソフトウェアエンジニアリング担当シニアマネージャー、Yinghua Qin氏は、ハイブリッドコンピューティングの台頭は、従来のデータセンターが消滅することを意味すると述べた。

「今後数年間で、クラウドコンピューティングサービス、モノのインターネット、その他のイノベーションによって従来のデータセンターが提供できるメリットが制限されるため、従来のデータセンターは消滅すると予想されます」と彼は述べた。 「企業は、物理的な場所ではなくビジネスニーズに基づいてコンピューティングワークロードを配置する必要があるため、より柔軟なインフラストラクチャを提供するハイブリッドクラウドへの移行を開始するでしょう。」

企業がオンプレミスとクラウドベースのリソースを組み合わせる方法を模索するにつれて、ハイブリッド環境が拡大しています。クラウドとオンプレミスのリソースの組み合わせを管理する方法を見つけるのは簡単ではないが、新しい管理プラットフォームが役立つだろうと、Ensono のパブリック クラウド担当ゼネラル マネージャー、ショーン ロバーツ氏は語る。

「大手クラウド事業者は、すべてのワークロードを自社で管理することはできないと認識し始めており、ほとんどの企業はマルチクラウド戦略を採用するだろう」とロバーツ氏は述べた。 「その結果、管理プラットフォームをコントロールするための競争に新たな戦線が開かれています。たとえば、Microsoft は Azure Arc テクノロジーをリリースしています。これは、Azure のサービスと管理をあらゆるインフラストラクチャに提供するように設計された一連のテクノロジーであり、Microsoft クラウド クライアントが AWS と Google Cloud 全体のリソースを管理できるようにします。」

サザラ・レディ氏は言う。パブリック クラウドはほとんどの人にとって同じように見えるため、クラウド プラットフォームを区別することがさらに難しくなります。これに応じて、クラウド コンピューティングがローカルに展開されます。

「不可知論者が勝利するだろう」とレディ氏は語った。 「クラウド ベンダーの中には、多くの企業顧客がクラウドに完全に移行する準備ができていないことを認識している企業もあります。多くの企業はクラウド サービスを導入したいとしていますが、一部の企業にとっては移行が依然として課題となっています。これに対応して、クラウド ベンダーは、AWS Outposts など、クラウドに移行する大企業向けに、オンプレミスからクラウドへの移行をゆっくりと行えるエクスペリエンスを提供するオンプレミス製品をリリースします。ただし、これはすべて一時的なもので、Outposts の目的は特定のクラウドへの簡単な橋渡しを提供することです。」

AWS Redshift、Snowflake、Google BigQuery などのクラウド コンピューティング データ ウェアハウスは急速に成長しています。しかし、この勢いは2020年も続くのでしょうか? Dremioの共同創設者兼CEOのトマー・シラン氏は懐疑的だ。

「従来のオンプレミス データ ウェアハウスに伴う膨大なコストと複雑さを考えると、新世代のクラウド ネイティブ エンタープライズ データ ウェアハウスの出現は驚くべきことではありません」と Shiran 氏は述べています。 「しかし、賢明な企業は、クラウド データ ウェアハウスが従来のアーキテクチャのより優れた実装に過ぎないことに気付いており、迂回を避けて、クラウド データ レイクを中心に構築された次世代アーキテクチャに直接移行しています。」

この新しいアーキテクチャでは、データは移動もコピーもされず、データ ウェアハウスや関連する ETL、キューブ、その他の回避策も存在しないと Shiran 氏は述べています。同氏はさらに、「2020年までに世界の製品の75%がクラウド データ レイクで実稼働または試験運用され、データ サイエンス、データ パイプライン、ビジネス インテリジェンス、インタラクティブ/アドホック分析のさまざまなユース ケースで複数の優れたエンジンが使用されるようになると予測しています」と述べています。

しかし、Sigma Computing の共同設立者兼 CEO である Rob Woollen 氏は、クラウド データ ウェアハウスの成長が鈍化する兆しはまったくないと考えています。実際、彼はクラウド データ ウェアハウス (CDW) が引き続き普及していくと考えています。

「クラウド データ ウェアハウス (CDW) が成長している理由は数多くあります」とウーレン氏は言います。 「スケーラビリティ、柔軟性、低コスト、接続性など、クラウド内のデータ ウェアハウスはオンプレミス システムよりも安全であると多くの人が考えるようになりました。クラウド データ ウェアハウス プロバイダーのビジネス モデル全体がデータ セキュリティと暗号化に依存しているため、おそらくあなたよりも優れたセキュリティを実現できるだろうというのがその理由です。これらの企業はセキュリティ技術に多額の投資を行い、部門全体をデータ保護に充てています。クラウド データ ウェアハウス (CDW) はコンプライアンスの負担を軽減できます。すべてのデータを 1 か所に保存することで、さまざまな個別のビジネス システムやデータ ストアを検索して関連データを見つけるという複雑な作業に煩わされることはありません。」

Kubernetes は、クラウド コンピューティング スタックの柔軟性を大幅に高める重要なテクノロジーです。 Unravel Data の CEO である Kunal Agarwal 氏は、Kubernetes のトレンドがすぐには衰えることはないと考えています。

「Kubernetes は最近、最も話題になっているコンテナ技術として Docker を上回りました。将来的には、あらゆるデータ技術が Kubernetes 上で実行されるようになるでしょう」と Agarwal 氏は述べています。 「2020年までには到達できないかもしれませんが、より多くの大手ベンダーが主力プラットフォーム上に構築するにつれて、Kubernetesは引き続き採用されるでしょう。永続ストレージなど、解決すべき問題はまだいくつかありますが、これらはBlueK8sなどのイニシアチブを通じて対処されています。ビッグデータコミュニティ全体がKubernetesを支持しており、Kubernetesが引き続き優位に立つよう努めています。」

クラウド コンピューティングとオープン ソースの交差点は、開発者が成長するための肥沃な土壌を提供する、と Neo4j の CEO 兼共同創設者である Emil Eifrem 氏は述べています。

「最も有利なテクノロジー企業は、B2D（ビジネスから開発者への）アプローチ、開発者/実務者主導のアプローチを採用し、クラウドへの移行を進める実務者をサポートする準備ができているSaaS製品を提供する企業です」とアイフレム氏は述べた。 「これらの企業は、時間をかけて開発コミュニティとの信頼関係を築き、開発者の進化するニーズを理解し、従来のエンタープライズ ソフトウェア販売キャンペーンに精通している OSS 企業である傾向があります。SaaS 製品を提供する OSS 企業は、オンプレミスとクラウドの両方で市場全体を獲得し、多数の取引を獲得する上で有利な立場にあります。」

デル・テクノロジーズの最高執行責任者ジェフ・クラーク氏は、新興のエンタープライズ・コンピューティング・プラットフォームはパブリック・クラウドとオンプレミスのリソースを組み合わせたものだと語った。

「パブリッククラウドとプライベートクラウドは共存できる」とクラーク氏は語った。 「ハイブリッド クラウド アーキテクチャによって実現されるマルチクラウド IT 戦略は、組織がより優れたデータ管理と可視性を確保し、データのアクセス性と安全性を確保する上で重要な役割を果たしますが、プライベート クラウドは企業のコア データ センターだけに存在するわけではありません。5G とエッジの導入が進むにつれて、プライベート ハイブリッド クラウドはエッジに存在し、データがどこにあってもリアルタイムの監視と管理が保証されます。つまり、組織はより多くのクラウド サービス プロバイダーが、あらゆる環境でハイブリッド クラウド コンピューティングのニーズをサポートできるようにすることを期待することになります。」

「パブリック クラウドは AI の開発に役立ちますが、AI の導入にはオンプレミスのリソースを実行することが効果的です」と Panasas のソフトウェア アーキテクト、カーティス アンダーソン氏は述べています。

パン氏は語った。 「より多くの組織が AI イニシアチブのためにより多くのデータを試すようになると、AI のセキュリティと倫理的使用がますます重要になります。この分野での最大の懸念は、データ、特に個人識別情報 (PII)、新製品のアイデア、および専有情報の漏洩です。これらの懸念により、データ注釈や多様なユーザーを安全に活用するためのソリューションなど、AI 作成のためのオンプレミス ソリューションがさらに増えることになります。」

ネットアップの最高戦略責任者アティッシュ・グード氏は、企業はエッジでの混乱に備える必要があると述べた。同氏は、「5Gの普及に備えて、低コストのセンサーと成熟したAIアプリケーションを使用して計算集約型のエッジ環境が構築され、革新と破壊の大きな可能性を秘めた高帯域幅、低遅延のAI駆動型IoT環境の基盤が築かれるだろう」と述べた。