クラウドコンピューティングを他の人に説明するにはどうすればよいでしょうか?

クラウド コンピューティングの本質は、共有リソース プール内のリソースに、ネットワークを介していつでも、どこでも、オンデマンドでアクセスできるサービス提供モデルです。このリソース プール内のリソースには、コンピューティング リソース、ネットワーク リソース、ストレージ リソースなどが含まれます。これらのリソースは動的に割り当て、調整でき、異なるユーザー間で柔軟に切り替え、分割できます。これらの特性を満たす IT サービスはすべてクラウド コンピューティング サービスと呼ぶことができます。

この概念がまだ複雑であれば、大丈夫です。生活の中の水力発電所として直接的に理解することができます。以前は、各家庭が自分でエンジンを購入し、自分で井戸を掘る必要がありました。今では水と電気を安価で供給する会社があります。この会社はクラウドコンピューティングのメーカーです。

概念を説明した後、IaaS、PaaS、SaaS の 3 つのアーキテクチャについて説明します。まずは科学的な説明を見てみましょう。

IaaS (Infrastructure-as-a- Service): サービスとしてのインフラストラクチャ。消費者はインターネットを通じて完全なコンピュータ インフラストラクチャからサービスを受けることができます。例: ハードウェア サーバーのレンタル。

PaaS (Platform-as-a-Service): Platform as a Service は、ソフトウェア開発者向けのサービスです。クラウド コンピューティング プラットフォームは、ハードウェア、OS、プログラミング言語、開発ライブラリ、およびデプロイメント ツールを提供し、ソフトウェア開発者がソフトウェア サービスをより迅速に開発できるようにします。たとえば、Google の GAE です。

SaaS (Software-as-a-Service): Software as a Service はソフトウェア消費者向けです。ユーザーはソフトウェアをインストールする必要はありません。 Salesforce の CRM 管理システムや Google の Gmail など、標準的なインターネット ツール (ブラウザーなど) を通じて、クラウド コンピューティング プラットフォームによって提供されるソフトウェアを使用できます。

Baasについても話せます。

BaaS (Backend as a Service) BaaS は、クラウド データ/ファイル ストレージ、アカウント管理、メッセージ プッシュ、ソーシャル メディア統合など、モバイルおよび Web アプリケーション向けのバックエンド クラウド サービスを提供することを目的とした新しいタイプのクラウド サービスです。

現時点では、プログラミング モデル、データ管理技術、データ ストレージ技術、仮想化技術、クラウド コンピューティング プラットフォーム管理技術などの主要な技術について話し合う必要があります。

（１）プログラミングモデル

MapReduce は、Google が開発した Java、Python、C++ プログラミング モデルです。これは、大規模データセット (1TB 以上) の並列コンピューティングのための簡素化された分散プログラミング モデルであり、効率的なタスク スケジューリング モデルです。厳密なプログラミング モデルにより、クラウド コンピューティング環境でのプログラミングが非常に簡単になります。 MapReduce モデルの考え方は、実行する問題を Map と Reduce に分解することです。まず、データは Map プログラムによって無関係なブロックに分割され、多数のコンピューターに分散 (スケジュール) されて処理され、分散コンピューティングの効果が得られます。その後、結果は要約され、Reduce プログラムを通じて出力されます。

（２）大規模データ分散ストレージ技術

クラウド コンピューティング システムは多数のサーバーで構成され、多数のユーザーに同時にサービスを提供します。そのため、クラウド コンピューティング システムでは、分散ストレージを使用してデータを保存し、冗長ストレージを使用してデータの信頼性を確保します。クラウド コンピューティング システムで広く使用されているデータ ストレージ システムは、Google の GFS と、Hadoop チームによって開発された GFS のオープン ソース実装である HDFS です。

GFS (Google File System) は、大量のデータにアクセスする大規模な分散アプリケーションに使用されるスケーラブルな分散ファイル システムです。 GFS の設計コンセプトは従来のファイルシステムとは異なります。大規模なデータ処理と Google アプリケーションの特性に合わせて設計されています。安価な汎用ハードウェア上で動作しますが、フォールト トレランスを提供します。多数のユーザーに対して、総合的にパフォーマンスの高いサービスを提供できます。

GFS クラスタは、マスター サーバー (master) と多数のチャンク サーバー (chunkservers) で構成され、多数のクライアント (Clients) からアクセスされます。マスター サーバーは、名前空間、アクセス制御情報、ファイルからブロックへのマッピング、ブロックの現在の場所など、ファイル システムに関するすべてのメタデータを保存します。また、ブロックのリースの管理、孤立したブロックのガベージコレクション、ブロックサーバー間のブロックの移行など、システム全体のアクティビティも制御します。マスター サーバーは、HeartBeat メッセージを通じて各ブロック サーバーと定期的に通信し、ブロック サーバーに指示を渡してそのステータスを収集します。 GFS 内のファイルは 64 MB のブロックに分割され、冗長的に保存され、各データはシステム内に 3 つ以上のコピーとして保存されます。

クライアントとメインサーバー間のやり取りはメタデータ操作に限定され、すべてのデータ通信はブロックサーバーに直接接続されるため、システムの効率が大幅に向上し、メインサーバーの過負荷が防止されます。

（３）大規模データ管理技術

クラウド コンピューティングでは、分散された大量のデータの処理と分析が必要です。したがって、データ管理技術は大量のデータを効率的に管理できる必要があります。クラウド コンピューティング システムにおけるデータ管理テクノロジは、主に Google の BT (BigTable) データ管理テクノロジと、Hadoop チームによって開発されたオープン ソース データ管理モジュール HBase です。

BT は、GFS、スケジューラ、ロック サービス、MapReduce 上に構築された大規模な分散データベースです。従来のリレーショナル データベースとは異なり、すべてのデータをオブジェクトとして扱い、大規模な構造化データを分散保存するための巨大なテーブルを形成します。

ウェブ検索、Google Earth、Google Finance など、多くの Google プロジェクトでは、データの保存に BT を使用しています。これらのアプリケーションには、BT に対するさまざまな要件があります。データ サイズ (URL から Web ページ、衛星画像まで) や応答速度 (バックエンドのバッチ処理からリアルタイム データ サービスまで) が異なります。 BT は、さまざまな要件に応じて柔軟かつ効率的なサービスを提供することに成功しました。

（4）仮想化技術

仮想化テクノロジーを使用すると、ソフトウェア アプリケーションを基盤となるハードウェアから分離できます。単一のリソースを複数の仮想リソースに分割する分割モードと、複数のリソースを 1 つの仮想リソースに統合する集約モードが含まれます。仮想化技術は、対象に応じて、ストレージ仮想化、コンピューティング仮想化、ネットワーク仮想化などに分類できます。コンピューティング仮想化は、さらにシステムレベルの仮想化、アプリケーションレベルの仮想化、デスクトップの仮想化に分けられます。

（５）クラウドコンピューティングプラットフォーム管理技術

クラウド コンピューティング リソースは規模が非常に大きく、多数のサーバーがさまざまな場所に分散され、数百のアプリケーションが同時に実行されます。これらのサーバーを効果的に管理し、システム全体で中断のないサービスを提供することが大きな課題です。

クラウド コンピューティング システムのプラットフォーム管理テクノロジにより、多数のサーバーの連携が可能になり、ビジネスの展開と起動が容易になり、システム障害が迅速に検出されて回復し、自動化されたインテリジェントな手段によって大規模システムの信頼性の高い運用が実現します。

テクノロジーについて話した後は、人気のある企業について話しましょう。

まずは海外についてお話しましょう。まず1つ目は、間違いなくAmazonのAWSです。これは現在、クラウドコンピューティング市場のリーダーであり、世界市場シェアの30％以上を占めています。 2位はMicrosoftのAzure、続いてIBMとGoogleです。

中国では、Alibaba Cloud がリーダーです。また、Alibaba Cloud が国内のクラウド コンピューティング市場を最初に立ち上げ、それが今日の繁栄につながったことも注目に値します。これに続いて、Tencent Cloud、Baidu Cloud、UCloud、Kingsoft Cloud などが続きます。

会社について話した後、*** はクラウド コンピューティングの利点と欠点について言及する必要があります。

メリットとしては、コストの削減、強力なスケーラビリティ、高い信頼性、リモート アクセス、モジュール性などが挙げられます。デメリットについて言えば、基本的にはプライバシー、セキュリティ、安定性について言及するだけで十分です。

クラウド コンピューティングについて話すとき、基本的には、概念、テクノロジー、企業、利点と欠点の観点からクラウド コンピューティングの概念を説明することができます。