この記事では、クラウドコンピューティングについて知っておく必要のある主要なトレンドについて説明します。 ビッグデータの5Vは最近7に更新され、可変性と視覚化が元の5つ（ボリューム、速度、多様性、信憑性、価値）に加わりました。 この増加は、データがより広範になるだけでなく、より複雑になっているという暗黙の了解です。
2021年のクラウドコンピューティングについて知っておく必要のある主な傾向
2021年の5つの主要なデータトレンドは、人工知能、クラウドコンテナー、データ民主主義、および境界コンピューティングとサーバーレスコンピューティングです。 これらの傾向はすべて、2020年のパンデミックによって大きな打撃を受け、多くの点で、これらのテクノロジーはすべて連携して動きます。 AIは、サーバーレスでうまく機能するコンテナーを使用します。これは、データの民主化に役立ちます。
パンデミックが発生し、世界中の企業が在宅勤務機能の提供を余儀なくされると、これらの傾向は、通常どおりビジネスを継続するために重要であることが証明されました。 これらの傾向はすべて、今後数年間繁栄し続けるでしょう。 それらは一時的な成功ではありません。 これらは洗練されたビジネスを変えるテクノロジーであり、すべてのエグゼクティブが認識し、適用し続ける必要があります。
人工知能
2021年には、クラウドはAIがその豊富な可能性をさらに実現するのに役立ちます。 多くの人が約束した誇大広告の高さには達しないかもしれませんが、クラウドを行き来する大量のデータは、約束を実現するのに役立ちます。 AIは実装が難しいテクノロジーですが、クラウドと、コンテナー、Kubernetes、サーバーレスコンピューティング、強力なMLフレームワークなどのソフトウェアは、ユーザーがより応答性が高くスケーラブルなAIを作成するのに役立ちます。
過去数十年にわたって、多くの主要なクラウド対応の進歩により、AIは、ひどいテクノロジーからほぼ無限の可能性の1つに昇格しました。 これらには、手頃な並列処理、ビッグデータ、およびその7Vの出現、ならびにGoogle、Microsoft、Facebookなどの企業からの改善されたMLアルゴリズムへのアクセスが含まれます。 クラウドコンテナは、「一度コンパイルして、いつでも、どこでもデプロイできる」機能を備えているため、AIアプリケーションの開発とデプロイを容易にし、AIを民主化します。
コンテナ
コンテナは、パッケージ化されたアプリケーションコードと、それを実行するために必要なすべてのソフトウェアライブラリおよび依存関係で構成されるソフトウェアの実行可能ユニットです。 コンテナは自己完結型のユニットであり、コンテナの実行に必要なすべてのものが含まれており、デスクトップ、従来のIT内、またはクラウドのどこでも実行できます。
ガートナーは、コンテナが機械学習モデルをパッケージ化するための好ましい方法であり、コーディング要件なしで他の外部アプリケーションから使用できると考えています。 コンテナには、機械学習プロセス全体を含めることができます。 必要に応じてスケーリングし、数分でスピンアップできます。 MLトレーニングフェーズでは、コンテナーで複数のホストサーバーを使用できます。その後、トレーニングされたモデルを複数のコンテナーエンドポイントに分散し、必要に応じてデプロイできます。
仮想マシン（VM）に似ていますが、コンテナーは基盤となるハードウェアを仮想化せず、オペレーティングシステム、および必要なライブラリと依存関係のみを仮想化します。 これにより、コンテナを軽量、高速、および移植性の高い状態に保つことができます。 コンテナーは、DevOps、サーバーレスコンピューティング、マイクロサービスなどの最新の開発とアーキテクチャーもサポートします。
データの民主化
今日の企業にとって、データはほぼユビキタスになっています。 「視覚化」はビッグデータに直面した追加の1つですが、その遅い追加は重要性の欠如として解釈されるべきではなく、まったく逆です。 これはおそらく7つのVの中で最も重要なものの1つです。 IBM Cognosのような費用対効果の高いBIツールは、大小を問わず企業で注目を集めており、データの視覚化はそれらから価値を引き出すための最良の方法の1つです。
2021年までに、より多くのIT部門が、ITツールとソフトウェアに対する権限を放棄し、より多くのデータを民主化するでしょう。 ビジネスインテリジェンスツールだけでなく、Microsoft SQL Server Integration Services、Alteryx、RapidMinerなどのデータ統合ツールにもなります。 セルフサービス分析ツールのビジネスは成長し続けます。 データの民主化により、企業のすべてのレベルの従業員が、デスクトップ、モバイルデバイス、およびほぼすべての場所でデータを調査および分析できるようになります。
エッジコンピューティング
ほとんどのデータには有効期限があり、これがエッジコンピューティングの背後にある理論です。 エッジデバイスでデータをキャプチャし、クラウドに送信し、そこにあるソフトウェアでモデルを構築し、結果をコンパイルしてから、最初にデータをキャプチャしたエッジデバイスに送り返し、アラートを送信するのはなぜですか。 エッジデバイスは、マーケティングシステムの一部である必要があります。 エッジデバイスにもモデルを構築してもらいませんか？ ハードウェアがどんどん小さくなり、ソフトウェアがはるかに洗練されるにつれて、非常に複雑なモデルをクラウドのエッジにあるエッジデバイスに含めることができるため、データがはるかに便利でアクション指向になります。
AWS、Dell、HPE、Google、IBM、Microsoftなどの大手ベンダーは、サーバーレスコンピューティングモデルを活用するエッジクラウド戦略を採用しています。 データは、クラウドのエッジにあるリアルタイムアプリケーションを介して、消費者のモバイルデバイスに直接流れることができます。 IoTソリューションは現在、ほぼどこにでも展開でき、クラウドプロバイダーは、数十万のローカル拠点でのコンテンツ配信を支援するエッジコンピューティングサービスを追加しています。
2021年には、企業が分散アプリケーション環境を採用するにつれて、企業ネットワークのエッジセキュリティとユーザー、サービス、アプリケーション、およびデータの保護がますます重要視されるようになります。
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により、開発者は自分たちが最も得意とすること、つまりコードを書くことができます。 クラウドプロバイダーは、システムが正しく機能することを保証するために必要なメンテナンスとともに、そのコードを実行するインフラストラクチャとサーバーのセットアップとメンテナンスを担当します。 2018年、Gartnerは、インフラストラクチャと運用のコンピューティングトレンドのトップ10の1つとしてサーバーレスコンピューティングを強調し、時間はGartnerの予測が正しいことを証明しました。
サーバーレスコンピューティングはBackendas a Service（BaaS）機能を統合し、クラウドプロバイダーはすべてのシステムインフラストラクチャ管理、運用と保守のコスト、セキュリティ、ソフトウェアのパッチと更新を処理し、顧客はアプリケーションの構築にのみ集中できます。
