クラウドユーザーがデータベース開発を振り返る 2019年クラウドコンピューティングソフトウェアレビュー

クラウド コンピューティング市場は 2019 年も深く進化を続け、強いものはさらに強くなるでしょう。一方では、テクノロジーは AI とより密接に統合されており、これは主にデータとアプリケーションの組み合わせによるものです。一方、クラウド データベースやクラウド ネイティブ データベースに代表される、主要技術における独自のブレークスルーも注目されています。業界の需要とビジネス シナリオの組み合わせにより、クラウド コンピューティングの展開はより成熟し、それは主に、盲目的にパブリック クラウドに移行するのではなく、よりハイブリッドなマルチクラウド形式を採用することに反映されています。さらに、AIや量子コンピューティングなどの技術力もクラウドの形で輸出されています。

クラウドユーザーがデータベース開発を振り返る 2019年クラウドコンピューティングソフトウェアレビュー

顧客はハイブリッド展開を好む

IHS Markit の委託を受け、Fortinet が実施した調査では、ほとんどの企業が期待通りの利益を得る前にクラウドベースのアプリケーションをローカル データ センターに戻していることが判明しました。世界中の 350 人の IT 意思決定者を対象とした調査では、回答者の 74% がアプリケーションを自社のオンプレミス インフラストラクチャに「戻した」と回答しています。その理由としては、パフォーマンスの制約、規制の側面、クラウド移行時のビジネスの複雑さなどが挙げられます。根本的な問題は、クラウド戦略に問題があることです。もちろん、パブリッククラウド自体に問題があるわけではありませんが、同社のビジネス理解を踏まえると、ハイブリッドマルチクラウドが中心的存在になりつつあります。

柔軟性、弾力性、コスト削減、効率性向上のボーナス期間から、ビジネス変革を実現するための主要負荷のクラウド化まで、企業はクラウド コンピューティングの次の段階に入っています。企業内のIT環境はますます複雑化しており、クラウドコンピューティングを通じて従来のIT環境を再構築することは、誰もが試みている手段です。調査によると、80%以上の企業がマルチクラウド環境での運用を開始しています。そのうち、調査対象企業の4分の3以上が、少なくとも2～15のクラウド プラットフォームを使用していると回答しました。企業が新しいマルチクラウド環境を構築する場合、平均して複数のクラウドと数百の Kubernetes クラスターを使用することになり、管理には多くの人的リソース、時間、費用が必要になります。クラウド管理サービスは、企業がハイブリッド マルチクラウド環境を管理、統制、最適化するのに役立ちます。

IBM のようなクラウド サービス プロバイダーは、DevOps とアプリケーション管理、エンタープライズ アプリケーション管理、マルチクラウド サービス プラットフォーム、マルチクラウド ホスティング サービス、マネージド インフラストラクチャ サービス、クラウド セキュリティと弾力性を提供でき、企業が複数のクラウド プラットフォームにわたって統一され標準化されたクラウド管理と自動化を実現できるよう支援します。たとえば、IBM Cloud Paks は、IBM がソフトウェア製品ポートフォリオをクラウドネイティブに変換し、Red Hat OpenShift 上で実行できるように最適化するために使用する、事前統合されたソリューションです。 AWS、Azure、Google Cloud、Alibaba Cloud、IBM Cloud などのパブリック クラウドまたはプライベート クラウドで実行できます。すでにマルチクラウド環境を導入しているお客様にとって、複数のクラウド プラットフォームと、異なるベンダー間でクラウド プラットフォームや IT 環境を横断する必要性により、管理の複雑さが増します。同時に、マルチクラウド環境では、企業内の IT マネージャーに対する要求も高まり、より多くのスキルを習得し、企業のクラウド戦略を合理的に策定し、優先順位を決定する能力などが求められます。

二流企業が追い上げ、IaaS が減速

2019年、中国のクラウドコンピューティング市場シェアは引き続き拡大し、「後発企業」による追い上げのペースも加速した。 IDCが発表したデータによると、中国のパブリッククラウドサービス（IaaS/PaaS/SaaS）の市場規模は2019年上半期に全体で54.2億米ドルに達し、そのうちIaaS市場は前年比72.2％増となった一方、PaaS市場の成長率は低下し、前年比92.6％増となった。 IaaS + PaaS シェアでは、Alibaba Cloud が引き続き 50% 近くのシェアでトップに立っており、2 位から 5 位のベンダー (Tencent、China Telecom、AWS、Huawei) の合計シェアを上回っています。第2四半期では、Huawei CloudのIaaS + PaaSシェアが350%以上増加しました。

IDCの第2四半期のIaaS市場シェアを見ると、Alibaba Cloudが41.6%、Tencent Cloudが11.88%、China Telecomが8.54%、Huawei Cloudが6.7%、AWSが6.58%となっている。さらに、Baidu Cloudの成長要因からは、AIの応用とPaaSレベルでのレイアウトが市場シェアの拡大を加速させる中核要素であることがわかります。業界の観点から見ると、パブリック クラウド ベンダーにとってインターネットは依然として競争の主戦場ですが、成長の余地はあまりありません。 Alibaba Cloud や Tencent Cloud などの大手パブリッククラウドサービスプロバイダーは、伝統的な産業の変革に目を向けており、政府関係、製造、金融などの業界向けに数多くのスマートソリューションをリリースしています。

クラウドサービスがAIチップを駆動

チップはハードウェアメーカーの「特許」ではありません。 2019年には多くのクラウドサービスプロバイダーがチップ製品を発売しました。ここでは、Alibaba Cloud、Huawei、AWS を例に挙げます。 9月に開催された杭州雲奇大会で、アリババクラウドCTOの星甫氏は、ハードウェア上で自社開発のチップアーキテクチャを採用し、ソフトウェアレベルでDAMOアカデミーのアルゴリズムを統合したアリババ初のAIチップ「Hanguang 800」を発表した。 CNN およびビジュアル アルゴリズムのコンピューティングとストレージの密度を徹底的に最適化し、大規模なネットワーク モデルを単一の NPU で計算できるようにします。実際のアプリケーションでは、杭州シティブレインが杭州の主要都市部の交通ビデオを処理する場合、従来の GPU 40 個を使用して処理すると、遅延は 300 ミリ秒になります。ただし、同じデータ規模を Hanguang 800 4 台だけで処理でき、遅延は 150 ミリ秒に短縮されます。

推論が得意なHanguang 800とは異なり、Huaweiは9月のAll-Connect ConferenceでAIトレーニングクラスターAtlas 900を発表しました。このクラスターは、相互接続された数千の Ascend 910 AI プロセッサで構成されており、合計の計算能力は 256P-1024P FLOPS@FP16 で、これは 500,000 台の PC の計算能力に相当します。各 Ascend 910 AI プロセッサには 32 個の Da Vinci AI コアが組み込まれています。Huawei によると、「ResNet-50 v1.5 モデル」と「ImageNet-1k データセット」に基づくと、Atlas 900AI トレーニング クラスターはトレーニングを完了するのにわずか 59.8 秒しかかかりません。 「ImageNet-1k データセット」には、精度が 75.9% の 128 万枚の画像が含まれています。同じ精度で、Atlas 900 AI トレーニング クラスターは 2 位よりも 15% 高速です。

Graviton2 は、Amazon が開発した第 2 世代の高性能クラウド プロセッサ チップです。このプロセッサは、64 ビット Arm Neoverse コアを使用して AWS によってカスタム構築されており、Amazon EC2 で実行されるクラウド ワークロードのコスト効率が向上します。 Graviton2 は 7nm 製造プロセスを採用し、300 億個のトランジスタを搭載しています。これは前世代のチップのコア数の 4 倍に相当します。同時に、Graviton2 は Unix とコンテナに対する優れたサポートも維持しています。 AmazonはGraviton2に加えて、機械学習の推論計算を加速するチップであるInferentiaも発売しました。これは128TOPSの計算能力を提供し、INT-8およびFP-16/bfloat-16の計算タイプをサポートできます。

クラウドが提供するAI量子コンピューティング

上記の AI チップベースの機能はすべてクラウド サービスの形で提供されており、これも AI 出力の新しい方法を表しています。同時に、未来志向の技術である量子コンピューティングも、IBMとAWSの両社によってクラウドで「変革」されつつあります。 re:Invent 2019 で、AWS は量子クラウド プラットフォーム Amazon Braket をリリースしました。これは、量子アルゴリズムの調査と設計、シミュレートされた量子コンピューターでのテスト、選択されたさまざまな量子ハードウェア テクノロジー デバイスでのアルゴリズムの実行に対応する開発環境を提供することで、ユーザーが量子コンピューティングを理解するのに役立つフルマネージド サービスです。

具体的には、ユーザーは Amazon Braket を通じて独自の量子アルゴリズムをゼロから設計することも、事前に構築されたアルゴリズムのセットから選択することもできます。アルゴリズムが定義されると、Amazon Braket は実装のトラブルシューティングと検証を行うためのフルマネージド シミュレーション サービスを提供します。準備が整うと、ユーザーは、Rigetti のゲートベース超伝導コンピュータ、D-Wave の量子アニーリング超伝導コンピュータ、IonQ イオントラップコンピュータなど、選択したさまざまな量子コンピュータでアルゴリズムを実行できます。従来のタスクと量子タスクを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムの開発を容易にするために、Amazon Braket は従来のコンピューティングリソースの管理や量子ハードウェアへの低レイテンシ接続の確立にも役立ちます。

クラウドで生まれたデータベースが人気を集めている

もう 1 つの変更は、クラウド データベース、より正確にはクラウド ネイティブ データベースです。アリババグループの副社長兼アリババクラウドインテリジェントデータベース事業部門ゼネラルマネージャーであるフェイフェイ・リー氏も、クラウドネイティブ + 分散型を次世代のエンタープライズレベルデータベースの方向性と見ています。ガートナーは、2022 年までにデータベースの 75% がクラウド プラットフォームに導入または移行され、ローカル導入が検討されるデータベースはわずか 5% になると予測しています。同時に、AWS、Alibaba Cloud、Tencent Cloud などのクラウドベンダーは、Oracle を自社開発のデータベースに置き換えました。現時点での別のデータによると、従来の商用データベースの市場シェアは今後数年間でさらに低下することが示されています。クラウドは従来のデータベースの変革を迫っています。

その大きな理由は、組織が新しいアプリケーションをクラウドに導入し、既存のデータ資産をより速いペースで移行していることです。ガートナーは、これがデータ ウェアハウス、データ レイクなどの分析用のデータ管理ソリューション システムのユース ケースや、分析、人工知能、機械学習にデータが使用されるその他のユース ケースから始まると考えています。さらに、クラウドに移行するオペレーティング システムの数、特にサービスとしてのソフトウェア モデルに移行するオペレーティング システムの数が増加しています。

Azure SQL Database を例にとると、複数の SQL Server をクラウドに移行するニーズを満たすと同時に、ユーザーはコストの削減と効率の向上を享受できます。さらに重要なのは、クラウド ネイティブ データベースはよりスマートであるだけでなく、リアルタイムでオンラインであり、これもクラウドの大きなセールス ポイントであるということです。 OLTP と OLAP は共存できます。さらに、クラウドネイティブ データベースもオープン ソースです。

SQL がクラウドに移行すると、サービス ニーズをクラウド コンピューティング会社に委託することになり、多くの手間が省けます。柔軟な課金、安定性と信頼性、安全な分離などの技術的な利点に加えて、ハイブリッド マルチクラウドは、従来の大企業にとって一般的な導入方法です。アプリケーション レベルでは、オープン API と拡張インターフェースにより、Kubernetes はまさに「コンテナ流行」に沿ったものになります。すぐに使用でき、ハイブリッド マルチクラウドも自然にサポートします。

結論

クラウド データベース、つまりクラウド ネイティブ データベースは、ハイブリッド マルチクラウドのトレンドと一致し、同じ方向に向かっていることがわかります。 AI などのテクノロジーの幅広いメリットと相まって、これらは 2019 年にクラウド コンピューティングが成熟したことを示す兆候の 1 つです。