ハイブリッド クラウドとは何ですか? また、どのように機能しますか?

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クラウド コンピューティングは、IT のほぼすべてを説明するために使用できる名前です。人々がクラウドのホワイトウォッシングや「ハイブリッドクラウド」と呼ぶものも同じ運命をたどっています。クラウド コンピューティングは通常、ワークロードまたはデータをノード間で透過的に移動できるサービス (コンピューティング、ストレージ、またはその両方) を提供するコモディティ サーバーのスケールアウト クラスターです。ハイブリッド クラウドの背後にある考え方は、組織のワークロードとデータがプライベート クラウド プロバイダーとパブリック クラウド プロバイダー (複数のプロバイダーを含む) 間で透過的に移動できるというものです。

なぜハイブリッドクラウドなのか?

ハイブリッド クラウドにより、組織はワークロードごとに最も適切な場所を選択できます。たとえば、組織では、ワークロードが社内ユーザーによってのみ使用され、遅延やセキュリティも懸念されるため、オンプレミスに保持することを決定する場合があります。これらは、スケールアウト コンピューティング サービスから十分なメリットを得られない、より従来的なスケールアウト ワークロードである可能性もあります。

組織には、クラウド内の外部からのみ頻繁にアクセスされるワークロードや、スケールアウト コンピューティング サービス用に設計されたワークロードが存在する場合があります。これらのワークロードに大規模な処理 (ビデオ レンダリングや分析処理など) を実行する時間がある場合、組織にはそのようなワークロードを提供する能力があります。数千のプロセッサにより、データ処理プロセスが完全に変わり、結果を得るまでの時間が大幅に短縮されます。

クロスクラウド データ ファブリックを通じてデータとストレージの拡張を制御する方法

ただし、これらのワークロードを別のサービス モデルに移行することが適切な場合もあります。オンプレミスのワークロードの場合、より高いコンピューティング パフォーマンスやストレージ パフォーマンス、あるいは一時的なデータ容量のピークが必要になった場合、ワークロードは一時的にクラウドに移動され、オンプレミスのデータ センターのスペースが解放されます。もう 1 つのユースケースとしては、サーバー障害や災害が発生した場合、ハイブリッド クラウド アーキテクチャの IT 部門は、災害が終わるまですべてのワークロードをクラウドに移行する可能性があります。

組織は、クラウドのみのワークロードにハイブリッド クラウド モデルを活用することもできます。パブリック クラウド プロバイダーの停止は増加傾向にあり、これらのプロバイダーで障害が発生すると、組織のワークロードに影響が及びます。ハイブリッド クラウド モデルにより、組織は他のプロバイダーに移行したり、そのワークロードをオンプレミスのデータ センターに戻したりすることができます。

組織は、ハイブリッド アーキテクチャを使用して、公開ベンダー間で進行中の価格競争を利用することもできます。ハイブリッド アーキテクチャにより、組織は必要に応じてプロバイダー間でワークロードを移行できます。

ミキシングはどのように機能しますか?

ハイブリッド クラウドの鍵となるのは、オンプレミスのデータ センターと複数のパブリック クラウド プロバイダー間でワークロードをシームレスに移動することです。ワークロード モビリティの計算面は比較的単純です。多くのクラウド プロバイダーは、互いの VM およびコンテナー形式を読み取ったり、すばやく変換したりできます。

データは課題です。諺にあるように、データには重力があります。オンプレミスのデータセンターと複数のパブリック クラウド プロバイダー間でシームレスなデータ移動を実現するには、基礎コンポーネントであるデータ ファブリックを構築する必要があります。データ構造は、オンプレミスの複数のノードと複数のクラウド プロバイダーにわたって一貫したファイル システムを提供します。データは、IT のやり取りを通じて、またはポリシーに基づいて自動的に、これらの宛先間で簡単に移動またはコピーできます。

ハイブリッド クラウドのコンセプトは、多くの組織にとって最も実用的なユースケースであるため、大きな注目を集めています。ハイブリッド クラウドを導入すると、組織によってはクラウドに徐々に移行し、クラウド コンピューティングの利点を理解しながら拡張できるようになります。また、ビジネス ニーズに応じてオンプレミス モードに戻したり、複数のクラウドに拡張したりすることもできます。組織に欠けているのは、データをサポートする基盤であり、作業負荷が変化すると、作業負荷も変化します。そして、データ構造がこの作業を実装します。