クラウドコンピューティングの課題は、市場が現在大きなブームを経験しているという事実によって簡単に影が薄くなります。クラウドコンピューティングセクターは、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、IBMなどの少数の大手テクノロジー企業によって支配されています。 AWSは市場シェアで群を抜いていますが、これらの企業はすべて驚異的な成長を遂げています。 AWSが報告しました 49%の収益成長 2018年の第1四半期に、MicrosoftはAzureの収益が93%増加したと述べました.

良いニュースのように聞こえますか?おそらく、しかし活況を呈している市場においてさえ、クラウドコンピューティングの課題は過小評価されるべきではありません。ここでは、ビッグテック企業が需要に追いつくのにどのように苦労しているのか、そして分散化が将来のクラウドコンピューティングの重要なイネーブラーの1つになる可能性があるのか​​を見ていきます。.

クラウドコンピューティングがこのように急成長しているのはなぜですか?

1つの理由は、人工知能(AI)の開発です。 AIアルゴリズムは、大量のデータに依存しています。数年前まで、AIプログラムを実行するために必要な利用可能なコンピューティング能力はありませんでした。現在、より優れたハードウェアは、AI開発が利用可能になるとすぐにコンピューティング能力を消費していることを意味します. 1つの分析 AIコンピューティングの消費電力は、2012年から3か月半ごとに2倍になっていることが示されました。これを、18か月の倍増期間があったムーアの法則と比較してください。.

人工知能

貪欲なAIロボットは、すべてのコンピューターパイを食べました。画像提供:Pixabay.

AIのデータに対する貪欲な欲求、したがってコンピューティング能力に照らして、今日のクラウドコンピューティングの最大の課題は、需要と供給です。したがって、需要が増加するにつれて、クラウドコンピューティングプロバイダーは、供給を増やすか、価格を管理して需要を抑制しようとする方法を見つける必要があります。彼らは両方をやっています.

クラウドコンピューティングの課題#1:既存のサーバー容量で需要と供給を管理する

AWSのようなクラウドプロバイダーは、段階的な価格設定で運営されています。このモデルにより、クライアントは特定のジョブに必要なコンピューティング能力のタイプを選択できます。 AWSは、継続的なサービスを必要とするクライアントのために常にオンになっているプレミアム価格のオンデマンドサービスを販売しています。また、クラウドコンピューティングのスポットインスタンスを変動価格で販売しています。これらは、使用可能なサーバー容量ができるまでジョブをキューに入れることができるクライアントのために機能するため、支出を減らすことができます.

したがって、ある製品を稼働させ、別の製品を開発中のソフトウェア会社を想像してみてください。ライブ製品については、同社はクライアント向けにWebベースのカスタマーサービスチャットボットを運営しています。開発中の製品の場合、いくつかのテストを実行する必要がありますが、必要に応じて夜間に実行するためにキューに入れることができるため、テストを実行できる時期はかなり柔軟です。.

この会社はチャットボットのオンデマンドサービスを購入しているため、クライアントはいつでもボットを利用できます。開発中の製品については、スポットインスタンスに入札します。サーバー容量に対して支払う上限を規定しています。彼らのクラウドコンピューティングプロバイダーは、リアルタイムの需要に応じてサーバーの可用性を評価します。計算能力の価格がソフトウェア会社が設定したしきい値を下回ると、テストジョブの実行が開始されます。仕事の途中で需要が増えると、価格は再び上昇し、プロバイダーは電力を他の場所に転用します.

クライアントは、柔軟なジョブにスポットインスタンスを使用することで、プレミアムオンデマンド価格を最大90%節約します。ただし、すべてのクライアントがコンピューティング能力のニーズにそれほど柔軟に対応できるわけではありません。さらに、このソリューションは既存の需要のみを管理し、需要の大幅な増加には対応していません。.

クラウドコンピューティングの課題#2:より多くのデータセンターで容量を増やす

クラウドコンピューティングプロバイダーはデータセンターで実行されます。したがって、クラウドコンピューティングの容量の課題に対処するために、プロバイダーはより多くのデータセンターを構築できます。?

可能ですが、データセンターは大量のエネルギーを必要とします. 2016年からの1つのレポート 世界のデータセンターは、前年に英国全体よりも多くのエネルギーを使用していたと推定されています。また、成長が途切れることなく継続した場合、国内のデータセンターは2030年までに全国の電力供給全体を消費すると推定した日本の調査にも焦点を当てました。.

したがって、データセンターを増設するだけでは解決策はありません。.

将来の展望:地方分権化

地方分権化は解決策を提供する可能性があります。コンピュータの分散ネットワークは連携して、ネットワーク内で料金を支払う準備ができている人々にアイドル容量を提供することができます。したがって、暗号通貨をマイニングするためのGPUを所有しているが、現在は使用していないとします。おそらく、ビットコインマイニングは価格低迷の深さで不採算になっています。そのGPUを分散型クラウドコンピューティングネットワークで使用することができます。誰かがデジタルトークンであなたに支払いをして、GPUパワーを使ってAI開発テストを推進できるようにします.

DeepBrain Chainは、これを達成することを目的としたブロックチェーンプロジェクトの1つであり、AIコンピューティングパワーの急成長する市場を直接対象としています。 DeepBrainチェーンでは、AI開発者に販売されているアイドル状態のコンピューティング能力を提供することで、誰でもトークンを獲得できます。.

Tatauは、AIの分散型コンピューティング能力のこの概念を使用する、類似しているが新しいブロックチェーンプロジェクトです。.

分散化は、新しいハードウェアを導入する必要がないため、データセンターの過剰開発の問題に対する真のソリューションを提供します。また、ネットワークには小規模な事業者が多数存在するため、容量の変動をより柔軟に管理できます。データセンターを構築したら、それを効率的に使用する必要がありますが、分散型コンピューティングネットワークはアイドル容量に対する回復力が高くなります.

これは1つのシナリオにすぎません。ただし、将来的にはブロックチェーンとクラウドコンピューティングに他にもたくさんの機会がある可能性があります.

量子コンピューティング

量子コンピューティングは、クラウドコンピューティングの課題を解決するためのさらなる機会を提供します。これらのコンピューターは、亜原子粒子が同時に複数の状態で存在する能力を利用しています。データの標準ビットは、一度に1または0のいずれか1つの状態でのみ存在できます。量子ビットまたはキュービットは、2つの状態で同時に存在できます。このデュアルステートにより、従来のビットよりもはるかに多くのデータを保持できます.

量子コンピューター

量子コンピューターはクラウドの未来かもしれない

量子コンピューティングはまだ初期の段階です。ただし、IBMとAlibabaの2つのクラウドプロバイダーは、独自の量子コンピューターを発売しました。 1つのスタートアップ, リゲッティ, 独自のQuantumCloudServicesの立ち上げに向けて取り組んでいます。したがって、量子クラウドコンピューティングは、私たちが認識しているよりも早くここに来る可能性があります.

結論

クラウドコンピューティングは間違いなくここにとどまります。ただし、クラウドコンピューティングの課題は、既存の事業者が現状を維持しようとすると、すぐに重くなります。ここにリストされているシナリオのうち、将来的には、少なくともしばらくの間、既存のインフラストラクチャ、分散型ネットワーク、量子コンピューターなど、さまざまなモデルのハイブリッドが含まれる可能性があります。 AIがクラウドにますます高まる需要を課しているため、これらの代替手段が後からではなく早く必要になります.

注目の画像はPixabayの礼儀.

Mike Owergreen Administrator
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