クラウドイノベーションの魅力を解き放つAWSは、企業のクラウドへの移行を容易にします。

[元記事は51CTO.comより] 米国時間2017年11月29日、Amazonの子会社であるAWS re:Invent 2017が予定通り開催された。昨年同様、2時間半の基調講演で、AWS CEOのアンディ・ジャシー氏は、コンピューティングパワー、データベース、機械学習、スマートハードウェア、IoTなどの分野を網羅する22の製品を、革新的でエネルギッシュな精神で一気に発表しました。とても華やかで華やかなイベントでした。

過去 1 年間で、世界中の多数のユーザーが AWS に参加し、その中でアジアの顧客は 400% 増加したことがわかっています。エコシステムの構築では、多数のビジネス パートナーが開発され、世界中に広がっています。Andy 氏はこれを非常に誇りに思っています。ガートナー社の 2017 年グローバル クラウド コンピューティング マジック クアドラントでは、AWS が他のベンダーをリードしています。 「AWS は非常に速いスピードでイノベーションを続けています。過去 1 年間、クラウド コンピューティングの機能と拡張性を強化するために、毎日平均 3 つ以上の新しいアプリケーションが作成され、企業がクラウドへの移行を開始できるようになりました。企業は新しいエコシステムに参入し、顧客を中心に据えたパーソナライズされたサービスを作成するでしょう」とアンディは述べています。

企業の心を掴む3つの大きな力

クラウド、ビッグデータ、人工知能がエンタープライズ市場に激流のように「襲来」し始めたとき、AWS はタイミングよくその機会を捉えました。 AWS が企業に認知され、採用されるのはなぜでしょうか?それは、コンピューティングパワー、コンテナ、サーバーレスの大きな魅力によるものだと言えます。

AWS のオープンで柔軟なインフラストラクチャにより、企業はコストを 90% 削減できます。コンテナの観点から見ると、AWS は 2014 年にコンテナ サービスを外部にリリースしましたが、当時はコンテナ ソリューションを採用する企業はありませんでした。そして現在、多くの企業がこの種の小さなマイクロサービスを使用しています。これには、企業がコンテナをより適切に展開および拡張できるようにするために AWS ECS を使用している 100,000 人のアクティブユーザーが含まれます。 ECS は AWS プラットフォームとシームレスに統合でき、ECS 内のアプリケーションは VPC などの他の AWS サービスも使用できます。同時に、あらゆる規模のクラスターとアプリケーションをサポートするように拡張でき、これらの統合はすべてコンテナ レベルで行われます。

今日、Andy は新しい製品 EKS (Amazon Elastic Container Service for Kubernetes) を発表しました。これは、AWS クラウドでホストされる Kubernetes コンテナ サービスであり、マルチクラウド環境と互換性があり、高可用性、自動デプロイメント、自律アップグレード、AWS 上の他のサービスとの統合を備えています。ユーザーはこれを使用してコンテナを柔軟に制御し、ECS を効果的に前進させることができます。

コンテナ管理に関しては、Andy は、サーバーやクラスターの直接管理を必要としないコンテナ展開管理サービスである AWS Fargate を導入しました。前述したように、Fargate を実行するにはクラスターが必要なく、基盤となるアーキテクチャを管理でき、実行とスケーリングも簡単です。これまでタスク レベルでコンテナが管理されていた方法が変更されます。

Lambda、API Gateway、DynamoDB、S3 などの人気のサーバーレス アーキテクチャについて、Andy 氏は、サーバーレス アーキテクチャでは、単一のマシンを起動して管理することなく、コンピューティング、ストレージ、ネットワークを含む複数のアプリケーションを実行できると述べました。これはイベント駆動型アーキテクチャに最適であり、その中核は、可用性が高くスケーラブルなインフラストラクチャ上でソースコードを実行することです。同時に、サーバーレス アーキテクチャ モデルを他のクラウド プラットフォームに転送して実装することもできます。

エンタープライズデータベースの解放

時が経つにつれ、データベースがビジネスの中核となり、複雑なメンテナンスや高価格といった従来のデータベースの欠点がクラウド アーキテクチャを採用する企業にとって受け入れられなくなったため、オープン ソース データベースを使用する企業が増えています。数年前にリリースされた AWS Aurora は、典型的な共有ディスクアーキテクチャです。ストレージ層が共有されるため、一貫性の問題が解決され、1 回の書き込みと複数の読み取りが実現します。

Andy は、MySQL および PostgreSQL と互換性があり、標準の MySQL および PostgreSQL よりも数倍高速に実行され、可用性と耐久性も高いと考えています。複数バイトの読み取りと書き込みの場合、プライマリ データベース上で 100 ミリ秒以内にデータの切り替えを実行できますが、依然として単一の領域で実行されます。 2018年には複数地域での運用が可能になります。

「過去 1 年間で、Aurora は驚異的なペースで成長し、現在では 1 秒あたり数百万回の処理が可能で、3 つのアベイラビリティ ゾーンにわたって 15 バージョンの読み取りと書き込みが可能で、新しい読み取りバージョンを自動的にスケーリングし、失敗した操作からシームレスに回復できます。そして本日、誰もが待ち望んでいた次世代製品である Aurora Multi-Master がリリースされました。これは、複数のデータ センターにまたがってスケーリングできる初のリレーショナル データベースです。共有分散ストレージを使用しているため、読み取りと書き込みの機能を拡張でき、ノード障害や AZ 障害が発生してもアプリケーションを停止する必要がなく、より高速な書き込みエクスペリエンスを実現できます。」アンディは言った。

それだけでなく、企業のビジネスや取引が​​複雑化するにつれ、元のリレーショナル データでは大きな負荷にうまく対処できなくなっています。現在ではクラウド データベースがこの需要にうまく対応できるようになっているため、Andy は、データベースの負荷を予測するのが難しい初期段階で企業がオンデマンドで使用し、自動的にスケーリングできる Aurora Serverless も導入しました。

さらに、完全に管理されたマルチマスター、マルチゾーン データベースである DynamoDB Global Tables など、注目すべき新しいクラウド データベース機能がいくつかあります。グローバル企業はこれを活用して顧客体験を統一し、数回クリックするだけでグローバル展開を完了し、拡大したエリアで高い制御性と高可用性を実現できます。同時に、バックアップ機能である DynamoDB バックアップと復元があり、これはオンデマンド バックアップと継続的なバックアップの両方を提供できる唯一のクラウド データベースです。特定の時点でのバックアップを実現し、アプリケーション エクスペリエンスに影響を与えることなく、数百億バイトの大規模なアプリケーションのバックアップを提供できます。

多くの企業の CIO は、現在の環境では、ビジネスの変化に伴いデータベースによってプラットフォームの運用が遅くなっていると考えています。この問題を解決するために、AWS は、高度に接続されたデータ向けの完全に管理されたグラフデータベースである Amazon Neptune をリリースしました。

Amazon S3 は、さまざまなパターンと構造でデータを構成するのに役立つため、データレイクに最適な選択肢と考えられています。そのため、このカンファレンスで Andy は、S3 Select では標準 SQL を使用して、企業が必要とするコンテンツを S3 データから取得できることを発表しました。これは、高度なセキュリティコンプライアンスと監査機能を備えた機能です。オブジェクト レベルのコントロールとして、企業のデータに関するビジネス分析情報を取得すると同時に、より多くの形式でデータに簡単にアクセスできるようになります。

さらに、Andy は AI と IoT の分野における AWS の革新的な実践についても紹介しました。 AWS の AI 分野における研究はまだ始まったばかりだが、今後この分野にさらに力を注いでいくと彼は考えている。将来、中国では、AI と IoT が中国の顧客にサービスを提供する上で非常に重要な 2 つの方向となるでしょう。

ビジネスとテクノロジーを融合する秘訣

アンディの素晴らしいスピーチに加えて、ゴールドマンサックスや NFL などの企業の意思決定者もステージに登場し、AWS のベストプラクティスを紹介しました。

NFL CIO のミシェルは、クラウドの導入は長い道のりであり、企業がこの道のりを一夜にして完了することはできないと考えています。企業はこの旅を完了する過程でさまざまな課題と機会に直面することになります。彼らはコートと選手たちに多くのセンサーを配備した。これらのセンサーによって収集されたデータは、プレイヤーと観客により良いサービスを提供するために計算のためにリアルタイムでデータセンターに送信されます。 AWS ML と AI を選択した理由は、AWS の強力な機能に基づいています。同社の機械学習アルゴリズムは、他の類似製品よりも 3 倍高速に実行され、ユーザーはアプリケーションの基盤となるフレームワークについて心配する必要がありません。第二に、ユーザーは迅速かつ簡単にデプロイでき、ハイパーパラメータの助けを借りて複数のモデルを調整および複製できます。最も重要なのは、AWS 上のほとんどのアプリケーションとシナリオにはすでにベストプラクティスがあり、企業によって実証されていることです。そのため、NFLとAWSは、イベントの発展をより良く推進するために、綿密な協力を開始しました。

編集者注: ビジネスの準備

Andy が述べたように、従来の企業ではクラウド コンピューティングに対する認識と需要が大幅に増加しています。従来の大規模で集中化された標準化された製品生産モデルから、クラウド時代のパーソナライズされたネットワーク化された生産モデルへ、そして、従来の製品中心のモデルからサービス中心のモデルへと変革し始めました。しかし、これらの革新的な要求の背後には AWS にとって厳しい試練が待ち受けています。クラウドはこれらのアプリケーションを実装するためのベストプラクティスだからです。

AWS は準備完了です。

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]