分散クラウドコンピューティングとその事例は、過去20年間でコンピュータネットワーク技術が飛躍的に進歩したことを証明しています。さらに、インターネットの登場はコンピューティング技術の目覚ましい進歩をもたらしました。その結果、これらのクラウド技術の一つが分散クラウドコンピューティングシステムとなりました。

さらに、分散システムとクラウドコンピューティングシステムという用語には多少の違いがあることを理解することが極めて重要です。しかし、基本的な概念は似ています。しかし、様々な例から判断すると、分散クラウドコンピューティングは次世代のクラウドコンピューティングと言えるでしょう。

したがって、この記事では、分散クラウド コンピューティングのさまざまな例を取り上げ、その概念をさらに深く掘り下げていきます。

分散クラウドコンピューティングとは何ですか?

分散クラウドコンピューティングとは、クラウドベースのサービスの物理的な場所を組み込んだクラウドシステムです。しかし、最近まで、クラウドコンピューティングの範囲と定義は場所に限定されていました。さらに、分散クラウドコンピューティングシステムは、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、エッジコンピューティングといった概念に由来しています。

ヴァン・スティーン編著『分散システム ― 原理とパラダイム』のタネンバウム氏によると、「分散システムとは、独立したコンピュータの集合体であり、ユーザーからは単一の一貫性のあるシステムとして見える」とのことです。

さらに、分散コンピューティングとは、1つの大きな問題を複数のタスクに分割して解決する分散システムの使用を指します。つまり、ネットワークに接続して通信する個々のコンピュータが、タスクの計算と評価を行います。つまり、ネットワークに接続されたコンピュータは、個々のタスクを完了するために相互に通信するのです。

分散コンピューティングは、計算タスクとアクティビティを複数のサーバーに拡張します。また、クラウドインフラストラクチャ内のプロセスを一般化します。さらに、実行環境であるため、コンポーネントは地理的に分散した場所に配置されます。したがって、分散クラウドコンピューティングを実行するには、以下の要件があります。

• ロケーション：特にレイテンシが重要で、大量のデータを転送する必要がある場合は、応答性とパフォーマンスを向上させるために、アプリケーションを複数のロケーションに分散させることが重要です。
• 規制：データ転送中にコンプライアンスを維持し、適切なユーザーに確実に届くようにすることも重要です。
• セキュリティ：さらに、特定のデータやプロセスについては、プライベートクラウドまたはパブリッククラウドと統合されたデータセンターで管理・監視する必要があります。
• 冗長性：最も重要なのは、企業が大規模な障害を軽減するために、ローカル、地域、および国レベルの冗長性のみを組み込む必要があることです。

分散コンピューティングの主な特性と機能:

分散コンピューティングを定義する主要な機能と特性を理解することは極めて重要です。

• スケーラビリティ：まず、分散コンピューティングシステムは、タスクの発展と成長に合わせて拡張する必要があることを理解することが重要です。さらに、これはネットワークに追加の処理ユニットやノードを必要とする重要な機能です。
• 同時実行性：分散システム内のコンポーネントは同時に実行されることを理解することも重要です。コンポーネントは「グローバルクロック」に基づいて動作するのではなく、順序がバラバラで、さまざまな速度でタスクを実行します。
• 可用性：ノードの1つに障害が発生した場合でも、他のノードは引き続き機能します。したがって、計算全体を中断することなく、実行を容易に行うことができます。
• 透明性：外部のプログラマーやエンドユーザーは、システムを1つの計算ユニットとして認識します。そのため、ユーザーは論理デバイスと関連付けることができ、システムアーキテクチャに関する懸念を回避できます。
• 異種性：分散コンピューティングシステム内のコンポーネントは非同時性であることも理解することが重要です。その結果、拡張や追加コンポーネントの組み込みが可能になります。
• レプリケーション：最も重要なのは、分散システムではユーザーが情報やメッセージを共有・転送できることです。これにより、ソフトウェアやハードウェアコンポーネントなどのリソース内の一貫性が確保されます。

分散コンピューティングはどのように機能しますか?

ご覧のとおり、分散コンピューティングは時間と要件に応じて進化しています。さらに、そのアプリケーションは主にインターネット、特にクラウドを使用してタスクやプロセスを実行することを目的としています。

分散コンピューティングには、さまざまなネットワークにまたがるアプリケーションコンポーネントが含まれることを理解することも重要です。そのため、これらのコンポーネントがメッセージングまたはAPIを介して通信することが極めて重要です。これは、アプリケーション全体のパフォーマンスを向上させ、コンピューティング効率を最適化するという目標達成に役立ちます。

さらに、分散コンピューティングは、パブリッククラウドプロバイダーのスタック全体を要件に応じて分散させることで飛躍的な進歩を遂げます。そして、クラウドプロバイダーとは別に、データセンター、プライベートクラウド、またはオフプレミスのデータセンターを設定します。

結果として、分散型クラウドコンピューティングは、マイクロクラウドサテライトを地理的に配置することで、集中型クラウドを拡張します。ただし、クラウドプロバイダーは、分散環境の運用、更新、コンプライアンス、セキュリティ、信頼性を維持・監視します。

つまり、お客様は単一のクラウドとして、すべてのクラウドサービス、サテライトなどへのアクセスを維持します。したがって、お客様は単一のコントロールパネルからすべての操作と実行を管理・制御できます。

分散型クラウドコンピューティングの種類

分散クラウド コンピューティング システムには、主に次の 3 つの種類があります。

情報システム：
様々な通信モデルを通じて、様々なサーバー上のシステム全体に情報を配信することを目的とするシステムを指します。

パーベイシブシステム：
組み込みコンピューティングデバイスを組み込んだ分散システムを指します。さらに、パーベイシブシステムは「従来の」分散システムと比較して不安定です。

コンピューティングシステム：
このタイプのシステムは、単一のネットワークに接続されたコンピューターを使用してメッセージや情報を転送し、アクティビティを監視することを意味します。

分散クラウド コンピューティングの例を以下に示します。

エッジコンピューティングにおける分散クラウドコンピューティングの例

分散クラウドとエッジコンピューティングは、多くの場合、シンプルなマルチクラウド管理、スケーラビリティの向上、開発速度の向上を実現します。さらに、分散クラウドは、最新の自動化および意思決定アプリケーションや機能の導入にも役立ちます。

さらに、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウドの可視性とインフラストラクチャの管理性を向上させます。また、単一のツールセットを活用することで、企業がインフラストラクチャを高度に制御できるようにもなります。

何よりも、既存の環境内での事業拡大を可能にすることで、コスト削減にも貢献します。さらに、エッジロケーションを活用することで、物理的な構築を回避し、同じツールと人員でタスクをより迅速に開発・展開できます。

エッジにおける分散クラウドコンピューティングの最も注目すべき例の一つは、トラフィック監視、QoS（サービス品質）、データセキュリティの向上です。また、再生可能エネルギーの活用を検討することで、より優れた環境に優しいコンピューティングを実現するソリューションも提供しています。

自動車業界における分散クラウドコンピューティングの事例

分散型クラウドコンピューティングを活用した半自動運転車や自動運転車の開発が加速しています。これらの車両の開発において最も重要なのは、リアルタイムでデータを収集し、交通情報にアクセスし、データを処理・評価して迅速な意思決定を行うことです。

さらに、将来の自動車は、AIなどの技術を活用してデータ分析や意思決定インテリジェンス機能を実現するでしょう。また、5Gを活用してリアルタイムでデータを取得するようになるでしょう。したがって、分散型クラウドコンピューティングを活用することで、より高速なデータ転送とより正確な意思決定が可能になります。さらに、テスラのプロジェクトは、分散型クラウドコンピューティングの実例と言えるでしょう。

医療における分散クラウドコンピューティングの例

分散クラウドコンピューティングは、大規模なデータセットの分析と提示を可能にします。医療分野におけるデータ活用の増加に伴い、これは大きなビジネスチャンスとなります。さらに、分散クラウドコンピューティングによって医療業界には無限の可能性が秘められています。

例えば、分散クラウドコンピューティングを活用することで、医療従事者はハイブリッドクラウドとエッジコンピューティングを活用し、入院患者と在宅患者の両方をモニタリングできます。さらに、IoTベースのアプリケーションやデバイスを用いて、症状や状態を追跡・モニタリングすることも可能です。

コンテンツ配信ネットワーク 分散型クラウドコンピューティングの例

CDNは、インターネットと同様に、エッジコンピューティングと分散型クラウドコンピューティング技術を活用しています。分散型クラウドコンピューティングの最も顕著な例として、NetflixとYouTubeが挙げられます。

これらのオンラインプラットフォームは、この技術とマイクロサービスアーキテクチャを組み合わせることで、大規模なデータセットの高速転送を実現しています。さらに、AIを活用してユーザーにコンテンツを推奨するサービスも提供しています。

結論：

結論として、分散型クラウドコンピューティングとその事例は、大規模なデータセンターベースのモデルを様々なインフラストラクチャとそのコンポーネントに提供することで拡大しています。さらに、コンピューティングとストレージのオンデマンドスケーリングを常に提供します。

また、データの管理と転送の効率性も向上します。そのため、インフラストラクチャ内の個々のタスクを監視することでパフォーマンスが向上します。