クラウド・コンピューティングとクラウド・ストレージの比較
クラウドは、10 年の間にほとんどの主要なアプリケーションやサービスの主力となっています。これには、消費者が使用する幅広いデジタル・サービスや、エンタープライズ・アプリケーションの大多数が含まれます。クラウド・サービス・プロバイダの増加と、クラウドにおけるサービスの設定のしやすさにより、導入が拡大しました。
しかし、クラウドはモノリスではありません。クラウド・プロバイダは、さまざまなサービスを顧客に提供します。例えば、クラウド・コンピューティングとクラウド・ストレージは、非常に異なる 2 つのサービスです。しかし、それらはしばしば、不正確に、互換的に使用されています。両者の違いについて詳しく見ていきましょう。
クラウド・ストレージ
インターネット上のほぼ全ての人が、何らかのクラウド・ストレージを使用しています。クラウド・ストレージ・サービスの一般的な例には、Google Drive や Dropbox などがあります。世界中のどこからでもデータにアクセスし、選択したユーザーと共有できます。
Eメールは、クラウド・ストレージのもう一つの形態です。Google や Microsoft などのサービス・プロバイダは、Eメール・データをサーバーに保存します。ユーザーは、任意のコンピュータからこのデータにアクセスし、電子メールの送受信を行うことができます。
多くの企業がクラウド・ストレージを使用しているため、独自のデータセンターを設置するために資本を投資する必要はありません。さらに、インフラの維持や、ネットワークやセキュリティの管理にかかるコストもかかりません。クラウド・ストレージ・プロバイダは通常、これらの要件に対応します。
オンプレミスのインフラのコストに加えて、スケーリングに関連するコストも負担します。
従来のストレージ・モデルでは、ストレージ・インフラの構築と管理が企業によって行われています。通常、追加の機器に投資しなければ、リソースを拡張することはできません。ストレージ・スペースの需要が容量を上回る場合、新しいリソースを即座に実装することはできません。代わりに、計画を立てて実行する必要があり、大規模な資本支出が必要になります。リソースの必要性が低い場合、残りのストレージ・スペースはアイドル状態になり、電力を消費し、価値が下がります。
一方、クラウド・サービス・プロバイダは、容易に拡張できる機能を提供します。リソースを瞬時にスケールアップまたはスケールダウンできます。ユーザーは、実際に使用するサービスやストレージ容量に対してのみ料金を支払います。このモデルは、多くの場合、「従量課金」（PaYG）と呼ばれます。インフラの構築と保守に資本を費やすよりも、ビジネスにとってはるかに効率的である傾向があります。
クラウド・コンピューティング
クラウド・ストレージ・ソリューションに加えて、多くのクラウド・サービス・プロバイダがクラウドでコンピューティング・ソリューションを提供しています。
機械学習（ML）のデータ集約型分野では、グラフィック処理ユニット（GPU）は、中央処理ユニット（CPU）よりもテラバイト（TB）の情報を効率的に処理できます。しかし、GPU は、特に要件が散発的な場合、購入するにはコストがかかりすぎます。クラウド・コンピューティングは、ML のサポートに必要な処理能力とコスト効率を提供します。
クラウド・コンピューティング・インフラは、このユースケース以外にも、コンピューティング・ニーズに応じて一般の人とビジネスの両方がアクセスすることができます。これには、分析のための大規模なデータセットの処理や、Webアプリケーション、モバイル・アプリケーション、Webサイトの実行などのタスクが含まれます。違いは、これらのアクティビティに必要なストレージ容量が非常に少ないことです。代わりに、処理されるデータのほとんどは、既にクラウド・ストレージに存在し、処理のために送信する準備ができています。
しかし、クラウド・コンピューティングには、クラウド・ストレージと同様のメリットがあります。
- 社内インフラに投資し、構築する必要はありません。
- 必要に応じて、処理能力のスケールアップやスケールダウンが可能です。
- 実際に使用されているコンピューティング・パワーのみに課金されます。
- セキュリティを心配する必要はありません。
- ロケーションに依存しない方法で処理能力にアクセスできます。
クラウド・コンピューティングとクラウド・ストレージの違い
クラウド・ストレージとクラウド・コンピューティングの違いは、インターネットを介して提供されるリソースの種類にあります。クラウド・コンピューティングは、クラウド上で利用できる処理能力です。クラウド・ストレージは、クラウド上で利用できるデータ・ストレージ容量です。
アプリケーションの目的と要件によって、クラウド・ストレージまたはクラウド・コンピューティング（またはその両方）が必要かどうかが決まります。大量のデータを保存し、世界中のどこからでもアクセスできるようにするには、クラウド・ストレージが必要です。そのデータに基づいて演算を実行するために処理能力が必要な場合、クラウド・コンピューティングが必要です。企業は、多くの場合、両方を使用して、クラウドでアプリケーションをパワーアップします。
例えば、Netflix です。ストリーミング大手は、マイクロサービス・アーキテクチャを使用してアプリケーションを構築しました。同社は、クラウドベースの AWS サーバーにビデオ・ファイルを保存します。これらのサーバーは世界中に分散しているため、このデータを顧客に提供する遅延は最小限です。
また、Netflix は、大規模なデータ分析を使用して、運用を改善し、新しいコンテンツを作成しています。前述のように、Netflix は、クラウド・ストレージを使用して異なる場所にビデオ・ファイルを保存することで、サーバーとユーザー間の遅延を低減します。完全なコンテンツ・ライブラリをあらゆる場所にコピーすることは、非効率で高価です。Netflix は、データに対して分析を実行し、さまざまな地域で人気が高いコンテンツを特定します。さまざまな地域でデータをどのように表示し、消費するかについて分析を実行するには、処理能力が必要であり、クラウド・コンピューティングを使用して行われます。
クラウド・ストレージとクラウド・コンピューティングのニーズを管理する
最終的には、クラウド・ストレージとクラウド・コンピューティングは、さまざまなニーズに対応します。クラウド・コンピューティングには、大量の処理能力が必要ですが、ストレージはほとんど必要ありません。クラウド・ストレージは、処理能力は低く、高速で効率的なストレージです。
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