David Linthicum

主要クラウドベンダーがオンプレミス分野で製品を投入し、「ハイブリッドクラウド」を構成するモデルとして「異種混合モデル」と「同種混合モデル」が登場している。その長所と短所について説明する。

マルチクラウド環境の運用において、クラウドベンダーのネイティブツールは管理者にとって不十分な場合が多い。本稿では、サードパーティー製クラウド管理ツールを導入するタイミングを示す4つの兆候を紹介する。

機械学習はデータサイエンスのスキルを必要とする複雑なテクノロジーだ。Amazon、グーグルなどのクラウドプロバイダーはAIをもっと使いやすいものにすることを目指しているが、まだ改善の余地もある。

主要IaaSベンダーはある種のマルチクラウドに対応するサービスを提供しているが、顧客が望むシームレスな移植性を実現するためにやらなければならないことは残っている。

クラウド技術やデプロイモデルの高度化が進む中、将来にわたって有効なキャリアを築くことが重要になっている。専門家のアドバイスを参考に履歴書をチェックしてみよう。

AlibabaがIaaS市場での勢いを増し続けている。一部のライバルほど幅広いサービスを提供しているわけでもないのに、一部の小企業がAWSからの乗り換えを検討し始めている。

Googleは2017年、市場のリーダーであるAWSとのギャップを埋めようとして幾つかの対抗措置を講じた。しかし、その努力は新規顧客を獲得するのに十分なのだろうか。

データをクラウドへ移す際にストレージディスクを送る方法は、古臭いようで実は広く利用されている。AWS、Azure、Googleのサービスを比較してみよう。

OracleやIBMやMicrosoftには、ベンダーロックインへの懸念を生み出した歴史がある。現在同様の懸念はAWSにも存在する。ユーザー企業は苦い歴史を繰り返さないようにしなければならない。

AWSが「Amazon Lumberyard」でゲーミング市場に進出した。AWSの今後の成長は、産業別の進出拡大にかかっているかもしれない。

コンピューティングの新境地ともいえる機械学習が、パブリッククラウドのおかげでかつてなく手頃で使いやすくなった。ただし慌てて飛びつく必要はない。

AWSやAzureなどのパブリッククラウドにとって、所有するデータセンターの数は競争の重要な要素だ。ただし、各クラウドのリージョンは単純に比較できるものではない。

膨大な演算能力を消費するビッグデータやIoTの活用には、大がかりなHPC群が必要だ。クラウドサービスによって一般企業でもHPCのパワーが利用できるようになってきた。

「Docker」などのコンテナを使用する上で管理ツールは欠かせない。コンテナ対応アプリケーションを管理するツールには、「コンテナクラスタマネジャー」と「コンテナ運用マネジャー」の2種類がある。

オープンソースクラウドはプロプライエタリなクラウドよりも安価だと考える企業が多いが、それは常に事実というわけではない。多くの場合、さまざまなコストが見落とされている。

AWSのスキルを持っている人が社内にいない場合は、新規クラウドプロジェクトを外部委託することをお勧めする。ただし、委託先企業の質がプロジェクトの成否を分ける可能性があることに留意されたい。

「Amazon Web Services」「Microsoft Azure」「Google Compute Engine」を比較した際、トップに立つのはどのクラウドか。答えは何を比べるかによる。

パブリッククラウドの運用に掛かる実際のコストを把握するには、各インスタンスの価格だけでなく、セキュリティ、サービスの種類、ネットワークコストなどの要素も考慮しなければならない。

クラウドの導入にミスは付き物である。だが、適切な計画を立てれば、IT担当者が大きな災難を回避することは可能だ。これには本稿で取り上げる3つのミスも含まれる。

「Amazon Web Services」（AWS）で利用できる各種データベースのメリットを解説する。また、「Amazon S3（Simple Storage Service）」などのオブジェクトストレージを使うメリットについても説明する。