オープンソースモデルにおけるクラウドコンピューティングとビッグデータの現状

「オープンソース」モデルには多くの利点がありますが、最も魅力的なのは、企業のコスト削減に役立つことです。さらに、オープンソース モデルにより、サプライヤーの制限や障壁がなくなり、テクノロジーの連携が強化されます。協力者はオープンソース ソフトウェアを継続的に更新し、テクノロジの継続的な改善と開発を可能にします。クラウドコンピューティングとビッグデータはどちらも現在注目されている話題です。オープンソーステクノロジーとの開発の組み合わせと、クラウド上でビッグデータプロジェクトを実装する方法は、すべて新しい実践分野です。

オープンソースクラウドコンピューティングの現状

今日、クラウド コンピューティングは企業の IT インフラストラクチャの主流の選択肢となっています。 Docker に代表されるコンテナ技術は、PaaS レベルでのクラウドコンピューティングの発展も促進しています。 SaaS アプリケーションが急成長しています。クラウドコンピューティングは概念から実用化へと進化し、情報化と産業化の融合をさらに推進します。

俊敏性、柔軟性、カスタマイズ性は、企業がクラウド コンピューティングに投資する理由を説明する際に最も多く言及される 3 つの単語です。同時に、今日の大手クラウド プロバイダーは技術的な利益を最優先に考えていますが、財務上の考慮によりオープン クラウド環境を提供できていません。そのため、企業の IT の「クラウド化」のプロセスにおいて、オープンソース技術は将来に向けた重要な選択肢になりつつあります。

オープンソースのクラウド コンピューティングには多くの利点がありますが、最も魅力的なのは、企業のコスト削減に役立つことです。さらに、オープンソース モデルにより、サプライヤーの制限や障壁がなくなり、テクノロジーの連携が強化されます。協力者はオープンソース ソフトウェアを継続的に更新し、テクノロジの継続的な改善と開発を可能にします。

オープンソースのクラウド コンピューティング システム、製品、サービスは、常に革新され、リリースされています。たとえば、現在従来の IT 大手から最も多くのサポートを受けているクラウド アーキテクチャ オープン ソース プロジェクトである OpenStack を例に挙げてみましょう。国内外で大きな注目を集めています。 OpenStack Foundation が公開したホワイトペーパーによると、実際の運用環境における OpenStack の導入は大幅に改善され、従来の業界への浸透も拡大傾向にあり、製造、エネルギー、小売、医療、運輸、保険、メディアなどの業界での成長が期待されています。世界のユーザー活動の観点から見ると、ヨーロッパとアジアの勢いが際立っており、貢献度ランキングでは中国ユーザーがトップとなっています。

しかし、すべては諸刃の剣であり、現在のオープンソース クラウドにも明らかな欠点があります。ベンダー独立性のサポート不足と比較すると、オープンソース クラウド ツールのサポート問題はさらに解決する必要があります。さらに、OpenStack や Docker などの一般的なオープンソース クラウド コンピューティング アプリケーションには、技術的な成熟度の欠如や整合性の欠如などの問題があります。

オープンソース ビッグデータの現状

モバイルインターネットやクラウドコンピューティングなどの技術の急速な発展により、世界のデータ量は爆発的に増加し、ビッグデータの時代が到来しました。ビッグデータ技術がもたらす大きな価値は、膨大な量のデータからユーザーの行動習慣や嗜好を掘り起こして分析し、ユーザーの「嗜好」により適した製品やサービスを見つけ出し、ユーザーのニーズに基づいて的を絞った調整や最適化を行うことです。

増え続ける巨大なビジネスと膨大な量のデータに直面して、従来のビジネス ソリューションではこれらのビジネスを単独で解決できるものはほとんどありません。企業内の「協力」は制限されるようになり、これらに対処するにはさらなる力が必要となり、間違いなくオープンソース モデルに新たな機会と課題をもたらします。オープンソースの波は、低コスト、高い柔軟性、訓練された人材によって急成長しており、業界がビッグデータに隠された価値をより有効に活用する上で役立っています。

Hadoop は間違いなくビッグデータ分野で最も注目されているオープンソース テクノロジーであり、コストを削減しながらエンタープライズ レベルの IT の自由を獲得することを約束します。 Hadoop、R、NoSQL は現在、非構造化データを管理する戦略であれ、非構造化データに対して複雑な統計分析を実行する戦略であれ、多くの企業のビッグ データ戦略の 3 つの柱となっています。これらのオープンソース テクノロジ プラットフォームが独自のソフトウェアよりも優れている点の 1 つは、より迅速に改善できることです。また、さまざまな機関によって継続的に開発、改善されています。 Hadoop は普及しており、EMC、Dell、IBM、さらには Microsoft も Hadoop 陣営に加わっています。

ビッグデータ分野のもう一つの新たな勢力である Spark も今では有名です。一般的な並列処理フレームワークとして、Spark には Hadoop に似たいくつかの利点があります。さらに、Spark は反復コンピューティングにおいて Hadoop よりも効率的であり、より幅広いデータセット操作タイプの開発などを提供します。Spark は Hadoop よりも優れたパフォーマンス機能の数々や幅広い適用性を備えているため、今後のさらなる発展が期待できます。

結論

まとめると、オープンソース モデルは、企業や開発者がクラウド環境を開発するための条件を実際に作り出し、クラウド テクノロジの開発を促進しました。しかし、ユーザーの観点から見ると、特にソフトウェア開発や運用・保守能力を持たない従来の企業にとって、オープンソース クラウド プロジェクトの大規模な導入には依然として一定のリスクが存在します。さらに、オープンソースの大きな欠点はセキュリティの問題です。まさにこのリスクのせいで、現在多くのビッグデータ プロジェクトはクラウド環境で実行されていません。

しかし、いずれにしても、クラウド コンピューティングとアプリケーションにおけるビッグ データによって生み出される価値は誰の目にも明らかであり、この 2 つを組み合わせる方が、分離するよりもはるかに優れています。企業がクラウド コンピューティングおよびビッグ データ プラットフォームを選択する際には、実際の状況とニーズに基づいて適切なクラウド コンピューティング プラットフォームを選択し、オープン ソースまたはクラウドという理由だけで盲目的に選択することは避ける必要があります。もちろん、長期的には、オープンソースのアイデアを無視するよりも、オープンソースのアイデアへの橋を架ける方がはるかに賢明です。