クラウド コンピューティングと分散コンピューティングは、現代の IT インフラストラクチャに革命をもたらした 2 つの重要なモデルです。 これらには類似点がありますが、アーキテクチャ、リソース管理、ユースケースは異なります。 組織がニーズに合った適切なソリューションを選択するには、これらの違いを理解することが重要です。
クラウド コンピューティングは、サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析などのコンピューティング サービスをインターネット (「クラウド」) 経由で提供するモデルです。 データとコンピューティングは通常、サードパーティのクラウド プロバイダによって提供されます。プロバイダーは独自のインフラストラクチャを実行および保守し、ユーザーは従量課金制でアクセスできるため、物理ハードウェアを所有して保守する必要がありません。
アーキテクチャの原則の観点から見ると、クラウド コンピューティングは、物理リソースを複数の仮想インスタンスに分割する仮想化の概念に基づいて構築されています。 これらのインスタンスは、需要に応じて動的に割り当てられ、スケーリングされます。 主なアーキテクチャ上の特徴は次のとおりです。
クラウド コンピューティングにより、企業は迅速に革新し、コストを削減し、運用効率を高めることができます。
分散コンピューティングとは、コンピューティング タスクが複数のマシン (多くの場合は地理的に分散) に分散され、単一のシステムとして連携して動作するモデルを指します。 このモデルは、複数のノードの総合的なパワーを活用してデータを処理し、複雑な計算を実行します。 たとえば、これには、クラウド コンピューティング インフラストラクチャに加えてオンプレミス インフラストラクチャ、さらには世界中のさまざまなデータ センターが連携して動作することが含まれる場合があります。
アーキテクチャの原則の観点から言えば、分散コンピューティングは、共通の目標を達成するために複数のノード間の調整と通信に依存しています。 主なアーキテクチャ上の特徴は次のとおりです。
分散コンピューティングは、共通の目標を達成するために複数のノード間の調整と通信に依存します。 主なアーキテクチャ上の特徴は次のとおりです。
分散コンピューティングは、科学的シミュレーション、ビッグデータ分析、大規模な Web サービスなど、大きな計算能力を必要とし、並列化できるタスクに最適です。
クラウド コンピューティングと分散コンピューティングの違いを理解するのは難しい場合がありますが、どのテクノロジを採用するかについて十分な情報に基づいた決定を下すには極めて重要です。
クラウド コンピューティングの利点を探ると、なぜこのテクノロジーが現代の IT インフラストラクチャの基礎となっているのかがわかります。 このセクションでは、クラウド コンピューティングがもたらす数多くのメリットを詳しく説明し、企業にとっての価値を説明します。
クラウド コンピューティングは従量課金モデルを通じてコスト効率を提供し、ハードウェアへの資本支出の必要性を減らします。 企業は需要に応じてリソースを拡大または縮小できるため、使用した分だけ支払うという柔軟性が得られます。
クラウド プロバイダがメンテナンス、更新、セキュリティを処理するため、社内の IT リソースが解放されます。 これにより、企業は物理的なインフラストラクチャを管理するオーバーヘッドなしで、常に最新のテクノロジーにアクセスできるようになります。
分散コンピューティングは、現代のコンピューティング環境の要求に対応するさまざまな利点を提供します。 ここでは、大規模な計算タスクとデータ処理を処理するための強力なソリューションとして分散コンピューティングを採用する主な利点について説明します。
分散コンピューティングは、複数のノードの総合的なパワーを活用してパフォーマンスを向上させます。 一部のノードに障害が発生してもシステムが機能し続けるため、高い信頼性と耐障害性を実現します。
組織はコンピューティング環境をより細かく制御できるようになり、特定のニーズに合わせてカスタマイズできるようになります。 このレベルの制御は、特殊な構成と高いパフォーマンスを必要とするapplicationsにとって非常に重要です。
クラウド コンピューティングと分散コンピューティングのどちらを選択するかという決断に直面したとき、それぞれのアプローチの長所と短所を比較検討することが重要です。 この記事のこの部分では、意思決定プロセスに関する洞察を提供し、どのテクノロジーが目標に最も適しているかを特定するのに役立ちます。
クラウド コンピューティングと分散コンピューティングのどちらを選択するかを決めるときは、次の要素を考慮してください。
クラウドと分散コンピューティングのパワーと汎用性を真に理解するには、実際の例やケーススタディを調べることが役立ちます。 ここでは、さまざまな組織がこれらのテクノロジーをどのように活用して目標を達成したかを示すいくつかのケーススタディを紹介します。
Crawford & Company は、データ センターとワークロードの 1 つをクラウドに移行する必要が生じたとき、重要なapplicationsの移行を成功させるために F5 の支援を求めました。 それ以来、同社の請求管理事業では、データセンターのほとんどを安全な分散型マルチクラウド環境に移行しました。 Crawford & Company が F5 を使用してクラウド移行を加速した方法について詳しくご覧ください。
従来型およびデジタル型の学習リソースを世界的に提供する McGraw Hill は、複数のクラウドとオンプレミスのデータ センターにアプリを展開しています。 コストの増大により物理データセンターの閉鎖が必要になったとき、F5 Distributed Cloud Services は、同社が厳しいアプリケーション移行スケジュールを満たすとともに、セキュリティを強化し、マルチクラウド インフラストラクチャの管理を容易にするのに役立ちました。 McGraw Hill がマルチクラウド管理を簡素化する方法について詳しくご覧ください。
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