分散型クラウドの時代において、クラウドコンピューティングのリソースを効率的に活用するにはどうすればよいでしょうか?

デジタル変革の加速により、より多くのユーザーが必要なコンピューティング リソースを入手できるようになりました。クラウド コンピューティングが分散クラウド時代へと進化するにつれ、コンピューティング リソースをより効率的に管理および使用する方法が重要な課題となっています。

従来のアーキテクチャモデルを打ち破り、コストを削減してアーキテクチャを簡素化し、新しい考え方を使用してユーザーのニーズをより適切に満たす機能コンピューティング、サーバーレスコンピューティング（サーバーレスコンピューティング）は、分散クラウドとクラウドネイティブの大手メーカーの焦点となっています。

IT センスにおける関数コンピューティング

定義:サーバーレス アプリケーションは、分散クラウド ネイティブの重要な機能です。関数コンピューティングによって駆動される完全に管理されたサーバーレス コンピューティング サービスは、将来の分散クラウドの重要な機能です。

Cloud Native Computing Foundation (CNCF) は、サーバーレス コンピューティングとは、開発者がアプリケーションの構築と実行時にサーバーなどのインフラストラクチャを管理する必要がないことを意味すると考えています。アプリケーションは、展開と操作の基本単位である細かい機能に分離されます。ユーザーは実際に使用したリソースに対してのみ支払います。サーバーレス コンピューティングにより、アプリケーション開発者はサーバーなどの基盤となるインフラストラクチャの管理の負担から解放され、ビジネス レイヤーでのイノベーションに集中できるようになります。

位置づけ：将来の 5G/FTTH/WIFI6 3 ギガビット ネットワーク環境では、エッジ コンピューティングの帯域幅のボトルネックが解消されます。将来的には、分散クラウド コンピューティング パワーは、コア数やユニット数でコンピューティング パワーを購入する従来のビジネス モデルから、月間関数呼び出し回数に基づいて購入されるようになるかもしれません。

サーバーレスコンピューティングの歴史

サーバーレスは新しい概念ではありません。コンピューティングとストレージの分野の多くのサービスはサーバーレスです。ユーザーは、基盤となるサーバーにデータがどのように保存されるかを気にする必要がなく、実際に使用されたストレージ リソースに対してのみ料金を支払います。

統計によると、近年、さまざまなクラウド サービス プロバイダーによって開始された新しいサービスと新機能の 70% 以上がサーバーレス形式になっています。クラウド内のサーバーレス サービスの種類がますます多様化するにつれて、ユーザーはさまざまなサービスを迅速に利用して、弾力性と可用性に優れたクラウド ネイティブ アプリケーションを構築できるようになります。その結果、サーバーレス コンピューティングの人気が高まっています。

2019年、サーバーレスはガートナーによってクラウドコンピューティング技術の最も有望な開発方向と評され、避けられない開発トレンドとみなされました。サーバーレスはコンピューティング リソースの形式を根本から変え、ソフトウェア アーキテクチャの設計とアプリケーション サービスの展開に新しい設計アイデアをもたらします。

O'Reilly が実施した調査によると、サーバーレスは市場での受け入れ度が高く、市場の見通しも広いことが示されています。

関数計算の利点

従来のサーバーフル アーキテクチャでは、アプリケーションを展開するには、サーバーの購入、オペレーティング システムの展開、開発環境のセットアップ、コードの記述、アプリケーションの構築、アプリケーションの展開、負荷分散メカニズムの構成、ログ分析および監視システムのセットアップが必要です。

アプリケーションの起動後も、アプリケーションの動作を継続的に監視し、クラウド ホスト、オペレーティング システムのアクセス制御とパッチを管理し、CPU の数、メモリ サイズ、IP アドレスなどに注意してください。ビジネス量のピークと谷に対応するには、弾力的なスケーリングや負荷分散などの戦略も事前に構成しておく必要があります。

コストを節約し、リソースの割り当てを最適化するために、開発者または運用保守担当者は、ビジネス運用中の実際の状況に応じて、弾性スケーリングの負荷分散戦略を継続的に調整し、アイドル時間中にリソースが過剰にならないようにする必要があります。このプロセスには多くの人的資源と時間のコストがかかり、リソースの割り当てが必ずしも最適であるとは限りません。

サーバーレス アーキテクチャでは、開発者はサーバー関連の運用やメンテナンスを気にすることなく、アプリケーションの開発、構築、展開にのみ集中できます。 Function Compute アーキテクチャでは、開発者はビジネス コードを記述し、ビジネス操作を監視するだけで済みます。

これにより、開発者は煩雑な運用や保守作業から解放され、より有意義なビジネス開発に集中できるようになります。

リアルタイムの弾性スケーリングも、関数コンピューティングの中心的な利点の 1 つです。ユーザー負荷がピークに達した場合、システムはリアルタイムでリソースを拡張し、ピークアクセスにスムーズに対応できます。機能コンピューティング システムはユーザー負荷の変化を監視し、各コンポーネントはユーザー負荷に基づいて動的にスケーリングし、イベント処理に合わせて対応する機能をユーザーに割り当てることができます。

Function Compute は分散クラスター展開を使用し、複数のアベイラビリティ ゾーンをサポートしているため、自然災害や停電によりアベイラビリティ ゾーンが麻痺した場合でも、Function Compute は同じリージョン内の他のアベイラビリティ ゾーンのインフラストラクチャにすばやく切り替えて関数を実行し、サービスの高可用性を確保します。そのため、Function Compute は安定性と高い可用性も備えています。

Function Compute は、さまざまなシナリオでさまざまな計測モードを使用できるため、実際のリソース使用量に応じて課金され、リソース使用率を最大化し、ユーザーのコスト削減を効果的に支援します。

関数コンピューティングの応用シナリオ

まず、カスタマイズされた画像、カスタマイズされたイベント、IoT での低頻度のリクエスト、音声からテキストへの処理、自動プログラム メッセージング、タイマー ベースの処理/タイマー タスク、ログ処理、SaaS イベント処理、バッチ タスクなどのイベント トリガー シナリオです。

2 番目は、トラフィックバーストのシナリオです。トラフィックバーストに対処するための柔軟な拡張、トランスコーディングとトラフィック拡張、マルチメディア (ビデオ、画像など) データのバックアップ、画像のアップロード、切り取り、共有などです。

3 番目に、データ駆動型後続配信、リアルタイム ファイル処理、リアルタイム データ ストリーム処理、データベース データの抽出、変換、読み込みなどのビッグ データ シナリオを処理します。

4 番目は、Web アプリケーション、IoT バックエンド、モバイル バックエンド、手動トリガーなどのバックエンド シナリオです。

関数コンピューティングにより、クラウド コンピューティングの使用コストが大幅に削減され、クラウド コンピューティングの使用効率が向上します。クラウド コンピューティング市場を次の段階へと進化させる製品として、ファンクション コンピューティングは、企業が IT インフラストラクチャを気にすることなく、ビジネスとアプリケーションの構築に集中するのに真に役立ちます。これは、クラウド サービス プロバイダー間の将来の競争の鍵にもなります。