クラウド コンピューティングのパフォーマンスを向上させる 6 つのテクノロジー

適切なサービスと設計により、エンタープライズ クラウド アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。企業がワークロードを最適化するために考慮する必要がある要素は数多くあります。

多くの企業が最高のアプリケーション パフォーマンスの実現に努めていますが、それを実現するのは簡単ではありません。ホストベースのオンプレミス IT 環境では、組織はパフォーマンス目標を達成するために適切なサイズのリソースを提供する必要があります。クラウド コンピューティングを導入すると、ユーザーがインフラストラクチャやその他の利用可能な機能をカスタマイズできる範囲が制限されるため、これらの考慮事項はさらに複雑になります。

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単一のクラウド コンピューティング アーキテクチャではすべてのアプリケーションで完璧なパフォーマンスを保証できませんが、一部のサービスとプラクティスによってクラウド コンピューティングのパフォーマンスを向上させることができます。

1. 適切なインスタンスを選択する

組織がワークロードのリソース要件を理解し、適切な特性を持つインスタンス タイプで構成すれば、大きな成果が得られます。コンテナの採用は急速に増加していますが、クラウドでは仮想マシンが最も一般的なインスタンス タイプです。

目標は、仮想 CPU (vCPU)、メモリ、および特殊な特性を最適に割り当ててインスタンスのサイズを決定することです。インスタンスが大きすぎると、追加のリソースはクラウド ワークロードのパフォーマンスに役立たず、最終的にはお金の無駄になります。インスタンスが小さすぎると、負荷パフォーマンスに影響し、ワークロードがフル稼働した場合に対処するのが難しくなります。

クラウド コンピューティング プロバイダーは、vCPU、メモリ、ストレージ、ネットワークの独自の組み合わせを備えた無数のインスタンス タイプを提供します。これらの仮想マシンは、特定のタスクに合わせてカスタマイズできます。たとえば、AWS の EC2 A1 インスタンスは、スケールアウトおよび ARM ワークロードに適しています。一方、M4 インスタンスはさまざまなアプリケーションのリソースのバランスを取り、コンピューティング集約型のワークロード、メモリ集約型アプリケーション、人工知能などに最適化されたクラウド コンピューティング インスタンスがあります。そのため、組織は適切なオプションを選択することが不可欠です。

2. 自動スケーリングサービスを実装する

従来、企業は IT リソースの拡張をアドホックな取り組みとして行ってきました。 IT リソースは限られており、企業の所有物であるため、迅速かつ動的に、または自律的に拡張する必要はほとんどありません。

ただし、パブリック クラウド コンピューティングは動的に進化しています。パブリック クラウドでは、インスタンスや関連リソースをオンデマンドで追加または削除できます。 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure はすべて、負荷分散と自動スケーリング機能を提供します。

組織は、クラウド コンピューティングのパフォーマンスを向上させるために、いつどのように拡張するかを決定するための適切なルール セットを実装する必要があります。多くの場合、監視サービスは平均 vCPU 使用率などの負荷特性を追跡します。ワークロードが定義された使用率しきい値を超えると、監視アラートによって自動スケーリング サービスがトリガーされ、事前定義されたスケジュールに従ってリソースが追加され、負荷分散オプションが設定されます。負荷が特定のしきい値を下回ると、自動スケーリング サービスはプロセスを逆転させ、不要なリソースを撤回することができます。

クラウドコンピューティングの最適化の重要性

適切に実装されていれば、自動スケーリングによってワークロードのパフォーマンス (応答性など) をシームレスに維持しながら、クラウド コンピューティングのコストも管理できます。

3. キャッシュサービスを実装する

アプリケーションにはデータが必要ですが、特にリソースがリモートにある場合やマルチテナント アクセスがある場合、ストレージにアクセスすると応答が遅くなる可能性があります。キャッシュは、アプリケーションにできるだけ近い、可能な限り高速なストレージに配置される、頻繁にアクセスされるデータのコピーです。アプリケーションは、キャッシュされた情報を使用することで、通常のストレージを使用してデータを待機する場合よりも速く、データに関連するタスクを実行できます。クラウドで利用可能なキャッシュ サービスには、Azure Cache for Redis、Amazon ElastiCache、Google App Engine Memcache などがあります。

キャッシュ自体はデータのコピーであるため、元のデータが変更されると問題が発生する可能性があります。アプリケーション開発者は、プリンシパル データ ストアとキャッシュ間の継続性を確保するために、キャッシュ コンテンツを更新する方法を計画する必要があります。クラウド コンピューティング プロバイダーは、設計プロセスを支援するために、広範なドキュメントとリファレンス アーキテクチャを提供しています。

4. マイクロサービスアーキテクチャの採用

モノリシック アプリケーションは、主要な機能と機能を単一の実行可能構造内にカプセル化します。これはソフトウェア開発に対する実証済みのアプローチですが、全体としてクラウドのスケーラビリティとパフォーマンスに課題が生じる可能性があります。従来のモノリシック アプリケーションがパフォーマンスの限界に達すると、アプリケーション全体のまったく新しいインスタンスを展開する必要があります。

マイクロサービスは、アプリケーションを、独立して展開、運用、拡張される一連の相互接続されたプログラムに分割します。これらの独立したサービスは API を通じて連携し、アプリケーションの機能を提供します。したがって、サービスのパフォーマンス限界を超えた場合は、そのサービスのみをスケールアウトする必要があります。これは、最新のアプリケーションを管理するための、より高速でリソース効率の高い方法となります。

マイクロサービス コンポーネントは小さな仮想マシンにデプロイできますが、通常は Azure Service Fabric などのオーケストレーションされたコンテナー プラットフォームに依存します。

5. イベント駆動型アーキテクチャを採用する

サーバーレス コンピューティングは、AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions などのサーバーレス クラウド コンピューティング サービス上で実行されるイベント駆動型アーキテクチャにより、開発者の間で大きな注目を集めています。

サーバーはバックエンドでイベント駆動型機能を実行するために重要ですが、従来の仮想マシンやコンテナインスタンスの展開と長期運用を回避することが目標です。対照的に、企業の開発者は、特定のソフトウェア動作または機能のコードをクラウド プラットフォームにロードし、そこで特定の現実世界のイベントまたはプログラムされたイベントによってトリガーされた場合にのみコードが展開され、実行されます。機能が完了すると、アンインストールされ、クラウド コンピューティング リソースを消費しなくなります。この機能をロード、操作、アンロードするのはユーザーではなく、クラウド コンピューティング プロバイダーです。

完全にイベント駆動型のアプリケーションはほとんどありませんが、開発者は関数を使用して、IoT データ ストリームなどの現実世界のイベントとソフトウェア ベースのイベントの両方に効率的に応答できます。その結果、サーバーレス コンポーネントにより、ソフトウェア アプリケーション全体がより小さく、よりシンプルになり、パフォーマンスがより最適化されます。

6. 監視サービスを選択する

クラウド コンピューティングのパフォーマンスを最適化する際には、監視の重要性を決して過小評価しないでください。パブリック クラウド プロバイダーは、Amazon CloudWatch、GCP Stackdriver Monitoring、Azure Monitor など、さまざまな監視サービスを提供しています。

監視はワークロードのパフォーマンスに直接影響を与えませんが、これらのサービスはパブリック クラウドでの展開において重要な要素となります。監視は、パフォーマンス メトリックを追跡する唯一の客観的な方法であり、自動スケーリングなどのサービス決定の基盤を提供し、組織がクラウド コンピューティングへの投資が成果を生み出すことを保証するのに役立ちます。