클라우드 컴퓨팅의 과제는 시장이 지금 엄청난 호황을 누리고 있다는 사실로 인해 쉽게 가려집니다. 클라우드 컴퓨팅 부문은 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure 및 IBM을 포함한 소수의 대기업이 주도하고 있습니다. AWS는 시장 점유율에서 선두를 달리고 있지만이 모든 회사는 엄청난 성장을 겪고 있습니다. AWS보고 49 % 매출 성장 2018 년 1 분기에 Microsoft는 Azure 매출이 93 % 증가했다고 말했습니다..

좋은 소식 같나요? 아마도 호황을 누리는 시장에서도 클라우드 컴퓨팅의 과제를 과소 평가해서는 안됩니다. 여기서는 대기업이 수요를 따라 가기 위해 어떻게 고군분투하고 있는지, 그리고 탈 중앙 화가 미래의 클라우드 컴퓨팅을위한 중요한 원동력 중 하나가 될 수있는 방법을 살펴 봅니다..

클라우드 컴퓨팅이 이렇게 급격히 성장하는 이유?

한 가지 이유는 인공 지능 (AI)의 발달입니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터에 의존합니다. 몇 년 전까지 만해도 AI 프로그램을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능이 부족했습니다. 이제 더 나은 하드웨어는 AI 개발이 가능한 빨리 컴퓨팅 파워를 소모한다는 것을 의미합니다.. 하나의 분석 AI 컴퓨팅 전력 소비가 2012 년 이후 매 3 개월 반마다 두 배로 증가했음을 보여주었습니다. 18 개월의 두 배로 늘어난 무어의 법칙과 비교하면.

인공 지능

탐욕스러운 AI 로봇은 모든 컴퓨터 파이를 먹었습니다. Pixabay의 이미지 제공.

데이터와 컴퓨팅 성능에 대한 AI의 열렬한 욕구를 고려할 때 오늘날 클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 과제는 공급과 수요입니다. 따라서 수요가 증가함에 따라 클라우드 컴퓨팅 공급자는 수요를 늘리기 위해 공급을 늘리거나 가격을 관리 할 방법을 찾아야합니다. 그들은 둘 다하고있다.

클라우드 컴퓨팅의 과제 # 1 : 기존 서버 용량으로 공급 및 수요 관리

AWS와 같은 클라우드 공급자는 계층화 된 요금으로 운영됩니다. 이 모델을 통해 고객은 특정 작업에 필요한 컴퓨팅 성능 유형을 선택할 수 있습니다. AWS는 지속적인 서비스가 필요한 고객을 위해 항상 켜져있는 프리미엄 가격의 온 디맨드 서비스를 판매합니다. 또한 다양한 가격으로 클라우드 컴퓨팅의 스팟 인스턴스를 판매합니다. 이는 사용 가능한 서버 용량이 생길 때까지 작업을 대기열에 넣을 수있는 클라이언트를 위해 작동하므로 지출을 줄일 수 있습니다..

따라서 하나의 제품을 가동하여 다른 제품을 개발하고있는 소프트웨어 회사를 상상해보십시오. 라이브 제품의 경우 회사는 고객을 위해 웹 기반 고객 서비스 챗봇을 운영합니다. 개발중인 제품의 경우 일부 테스트를 실행해야하지만 필요한 경우 밤새 실행하도록 대기열에 추가 할 수 있으므로 테스트를 실행할 수있는시기에 상당히 유연합니다..

이 회사는 챗봇에 대한 주문형 서비스를 구매하므로 고객이 항상 봇을 사용할 수 있습니다. 개발중인 제품의 경우 현장 인스턴스에 입찰합니다. 그들은 서버 용량에 대해 지불 할 최대 한도를 규정합니다. 그들의 클라우드 컴퓨팅 공급자는 실시간 수요에 따라 서버 가용성의 가격을 책정합니다. 컴퓨팅 성능의 가격이 소프트웨어 회사가 설정 한 임계 값 아래로 떨어지면 테스트 작업이 실행되기 시작합니다. 수요가 일자리를 통해 부분적으로 상승하면 가격이 다시 상승하고 공급자는 다른 곳으로 전력을 전환합니다..

클라이언트는 유연한 작업에 스팟 인스턴스를 사용하여 프리미엄 온 디맨드 가격에 비해 최대 90 %를 절약합니다. 그러나 모든 클라이언트가 컴퓨팅 성능 요구 사항에 너무 유연 할 수있는 것은 아닙니다. 또한이 솔루션은 기존 수요 만 관리하고 막대한 수요 증가는 해결하지 못합니다..

클라우드 컴퓨팅의 과제 # 2 : 더 많은 데이터 센터로 용량 증가

클라우드 컴퓨팅 공급자는 데이터 센터에서 실행됩니다. 따라서 클라우드 컴퓨팅의 용량 문제를 해결하기 위해 공급자는 더 많은 데이터 센터를 구축 할 수 있습니다.?

가능하지만 데이터 센터에는 엄청난 양의 에너지가 필요합니다.. 2016 년 보고서 1 개 전년도에 전 세계 데이터 센터가 영국 전체보다 더 많은 에너지를 사용했다고 추정했습니다. 또한 성장이 중단되지 않으면 2030 년까지 국가의 데이터 센터가 전체 국가 전력 공급을 소비 할 것으로 추정 한 일본 연구를 강조했습니다..

따라서 더 많은 데이터 센터를 구축하는 것이 유일한 솔루션이 될 수 없습니다..

미래 전망 : 탈 중앙화

분산화는 해결책을 제공 할 수 있습니다. 분산 된 컴퓨터 네트워크는 함께 작동하여 비용을 지불 할 준비가 된 네트워크의 사람들에게 유휴 용량을 제공 할 수 있습니다. 따라서 암호 화폐 채굴을위한 GPU를 소유하고 있지만 지금은 사용하지 않는다고 가정 해 보겠습니다. 아마도 비트 코인 채굴은 가격 하락의 깊이에서 수익성이 떨어졌을 것입니다. 해당 GPU를 분산 클라우드 컴퓨팅 네트워크에 사용할 수 있습니다. 누군가는 GPU 성능을 사용하여 AI 개발 테스트를 추진할 수 있도록 디지털 토큰으로 지불 할 것입니다..

DeepBrain Chain은이를 달성하기위한 블록 체인 프로젝트 중 하나이며 급성장하는 AI 컴퓨팅 파워 시장을 직접 겨냥합니다. DeepBrain Chain에서는 누구나 자신의 유휴 컴퓨팅 용량을 제공하여 토큰을 얻을 수 있으며, 이는 AI 개발자에게 판매됩니다..

Tatau는 AI를위한 분산 컴퓨팅 파워 개념을 사용하는 유사하지만 새로운 블록 체인 프로젝트입니다..

탈 중앙화는 새로운 하드웨어를 도입 할 필요가 없기 때문에 데이터 센터 과잉 개발 문제에 대한 실제 솔루션을 제공합니다. 또한 네트워크에 소규모 운영자가 많기 때문에 용량 변동을보다 유연하게 관리 할 수 ​​있습니다. 데이터 센터가 구축되면 효율적으로 사용해야하는 반면 분산 컴퓨팅 네트워크는 유휴 용량에 대한 더 많은 복원력을 갖습니다..

이것은 하나의 시나리오 일뿐입니다. 하지만 미래에 블록 체인 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 다른 많은 기회가있을 수 있습니다..

양자 컴퓨팅

양자 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 과제를 해결할 수있는 추가적인 기회를 제공합니다. 이 컴퓨터는 아 원자 입자의 능력을 활용하여 동시에 여러 상태로 존재합니다. 데이터의 표준 비트는 한 번에 1 또는 0의 한 상태에만 존재할 수 있습니다. 양자 비트 또는 큐비 트는 동시에 두 상태로 존재할 수 있습니다. 이 이중 상태를 통해 기존 비트보다 훨씬 더 많은 데이터를 보유 할 수 있습니다..

양자 컴퓨터

양자 컴퓨터는 클라우드의 미래가 될 수 있습니다

양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계입니다. 그러나 클라우드 제공 업체 중 두 곳인 IBM과 Alibaba는 이제 자체 양자 컴퓨터를 출시했습니다. 하나의 시작, 리게티, 퀀텀 클라우드 서비스를 시작하기 위해 노력하고 있습니다. 따라서 양자 클라우드 컴퓨팅은 우리가 생각하는 것보다 더 빨리 여기에있을 수 있습니다..

결론

클라우드 컴퓨팅은 확실히 여기에 있습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 과제는 기존 운영자가 현상 유지를 시도한다면 곧 부담이 될 것입니다. 여기에 나열된 시나리오 중 미래에는 기존 인프라, 분산 형 네트워크 및 양자 컴퓨터를 포함한 다양한 모델의 하이브리드가 적어도 당분간 포함될 가능성이 있습니다. AI가 클라우드에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 우리는 이러한 대안이 조만간 필요합니다..

Pixabay의 추천 이미지 제공.

Mike Owergreen Administrator
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