AWS、Azure、Google Cloud Platform を選択する 10 の理由

クラウド コンピューティング プラットフォームはコモディティ ビジネスです。当然ながら、クラウド コンピューティング プロバイダーのクラウド コンピューティング サービスには、メモリのサイズや仮想 CPU の数など、いくつかの違いがあります。クラウド コンピューティングは無限のリソースを提供するようです。ユーザーは、いくつかのクラウド コンピューティング サービス プロバイダーが提供するクラウド コンピューティング サービスの中から選択できます。

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世界の主要なクラウド コンピューティング プロバイダーはすべて、人気の高いオペレーティング システムを提供しており、企業の IT 管理者が直面する最大の問題は選択です。 Linux ディストリビューション Ubuntu 18.04 がどこでも同じである場合、Google、Microsoft、AWS のどれを選択しても何の違いがあるのでしょうか?主要なディストリビューションがどこでもサポートされている場合、ユーザーはどのように選択するのでしょうか?

消費者に選択肢を提供するために、クラウド コンピューティング プロバイダーの開発者は優れたアイデアをいくつか考案しますが、それらはすぐに模倣され、天才的なアイデアはすぐに凡庸なものになってしまいます。イノベーションによって生み出された混乱は、人々が当たり前だと思っている普通の機能へと進化します。それで、どうやって選びますか?コインを投げるだけに頼ることはできません。これは非科学的であり、多くのユーザーは、AI が購買マネージャーに取って代わるほど優秀になるまで待つ必要がないことに気づき始めています。

解決策は、こだわりを持つことです。ユーザーは、主要なクラウド プラットフォームやそれほど主要ではない多くのクラウド プラットフォームからあらゆる商品を処理できますが、誰がそれを解決するのでしょうか?

このこだわりこそが、実はイノベーションの始まりであり、本当の変化のきっかけとなるのです。本当に重要なのは、違いに気づき、それを考慮に入れることです。

そのプロセスを支援するために、主要なクラウド プラットフォームの 1 つを選択する際に注意すべき 10 の理由を示します。クラウド プラットフォームの 1 つを使用して同じことの多くを実現できることが多いため、その理由はすぐにはわかりません。しかし、それが可能であるからといって、それを実行すべきだというわけではありません。

1. API

すべてのクラウド プラットフォームは、Google の Cloud Vision、Azure の機械学習サービス、Amazon の GameOn など、多くのスマートで洗練された API を提供しています。世の中には何百ものクラウド サービスがあり、それらを利用すれば独自のコードを構築するのがずっと簡単になります。これらの API を任意のクラウド プラットフォームやグローバル インターネット上の任意のコンピューターから呼び出せない理由はありませんが、同じネットワークまたは同じデータ センターで実行するパフォーマンスが必要になる場合があります。特定のクラウド プラットフォームがユーザーの必要とする機能を提供する場合、大量のコンピューティングとデータ ストレージもそこでより高速に実行できます。

2. 場所

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、世界中にデータ センターを持っています。たとえば、Microsoft Azure には 54 のクラウド リージョンがあり、データがどこに「保存」されているか、どの政府がそのデータの主権を持っているか、どの国に多くの顧客がいるかが注意深く文書化されています。おそらくどこかの国の法務部門が特別な税規制を定めているのでしょうが、ユーザーがコードを異なる国や地域で実行したいと考える奇妙な理由はたくさんあります。これらのさまざまなデータ センターのほとんどは互いのクローンであるため、世界中で同じスタックを使用するのは理にかなっています。物事を単純にするだけです。唯一の注意点は、すべてのデータ センターが完全なクローンであるとは限らず、すべての製品が 1 つの場所で利用できるわけではないということです。

3. ユニークな製品

コンピューティング リソースとストレージ リソースは主にコモディティですが、各クラウド プラットフォームは独自のサービスを提供しています。たとえば、Google の Firebase データベースは正しいデータを自動的にクライアントに移行できるため、一貫性やコードのマーシャリングについて心配する必要がなくなります。 Amazon の S3 Glacier は、非常に低価格で長期間データを保存できます。 Microsoft が提供する Azure Cosmos DB は、複数のデータ モデルをサポートするデータベースです。異なるクラウドのサービスを組み合わせることができない理由はありませんが、同じクラウドから製品を購入する方が簡単で早い場合がよくあります。

4. デスクトップ統合

クラウド コンピューティングは、多くの場合、大企業のあらゆる分野や部門にわたって相乗効果を生み出します。企業ユーザーが Google G Suite を使用している場合、特定の Google Cloud Platform サービスを使用してデータを Google スプレッドシートにダンプすることが誰にとってもより快適になります。多くの大規模組織がデータを扱う標準的な方法の 1 つである Microsoft Excel は、Azure からデータをインポートしたり、Azure 分析サービスで使用したりできます。人にとって習慣はなかなか消えません。デスクトップ インターフェースも習慣です。

5. スポットインスタンス

自由市場を強く信じている人なら、Amazon のスポット市場は需要と供給に基づいて調整される価格でユーザーにコンピューティング能力を提供します。これは、特定の時間に完了する必要のないジョブに最適な機能です。バッチジョブと月次レポートは、価格が十分に低くなるまで待つことができます。ユーザーの需要が急増する可能性があることに留意してください。たとえば、一部のストリーミング サービスでは、クラウド コンピューティングを使用して金曜や土曜の夜の追加需要に対応しています。

6. 自動割引

Google は、ユーザーが計算する必要のない価格設定メカニズムを提供しています。インスタンスが月間 25% 以上実行されると、ボリューム割引を受けられるようになります。交渉や新しい契約の締結は不要で、別のプランに切り替えることなく価格を下げることができます。 Google はこれを「継続利用割引」と呼んでいます。

7. マイクロソフト スタック

マイクロソフトが長年にわたり、多くの企業開発チームに対して優位な地位を維持してきたことは否定しがたい。スタックが .NET 時代に生まれ、多くの Microsoft コンポーネントを引き続き使用している場合は、Azure を選択する方が簡単かもしれません。他のクラウド プロバイダーが Microsoft サービスを立ち上げ、どこでも実行できる Microsoft 提供のコードが満載の優れたコンテナーを用意するため、これは厳密には必要ありません。

8. オペレーティングシステムのバージョン

オペレーティング システムの異なるバージョンはコモディティ製品であり、ほとんどの場合、それらは同一です。 Linux ディストリビューション Ubuntu 18.04 は、どのクラウド プラットフォームでもまったく同じように動作すると思われます。少なくとも、そのように見えます。しかし、カーネルに微妙な違いがある場合があり、ベンチマーク中にそれらの変更が現れることがあります。

一部のクラウド プラットフォームでは、この最適化が明確に行われます。クラウド コンピューティング プロバイダーは独自のバージョンのオペレーティング システムを提供しており、可能であればそれを使用するのが一般的です。

9. ベンチマーク

これらのインスタンスはコモディティ製品のように聞こえるかもしれませんが、個々のコンポーネントのアーキテクチャと速度には微妙な違いがあります。さまざまなプラットフォームやマシン タイプでコードをベンチマークすることは非常に有益であり、特定のクラウド プラットフォームが優れた価格/パフォーマンスを提供していることを示すことができます。クラウド内の多くのサーバーは異なるバージョンのように見えますが、実際の違いは CPU コアの数やメモリの量だけです。ただし、アーキテクチャの違いがコードのパフォーマンスに影響する場合があります。

10.ロゴ

ユーザーは、毎日インスタンスにログインするときに、クラウド コンピューティング プロバイダーのロゴが表示されます。