クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティング^[1]とは、コンピュータ システムのリソース、特にデータストレージ（クラウドストレージ）とコンピューティングパワーを、ユーザーが直接管理することなくオンデマンドで利用できることです。 ^[2]大規模なクラウドでは、多くの場合、複数の場所に機能が分散しており、各拠点はデータセンターです。クラウドコンピューティングは、一貫性を実現するためにリソースの共有に依存しており、通常は従量課金モデルを使用します。これは、資本支出の削減に役立ちますが、ユーザーに予期しない運用コストをもたらす可能性もあります。^{[3] [4]}

2012年に発行された欧州委員会の文書では、クラウドコンピューティングが提供する範囲の広さにより、一般的な定義が「とらえどころのない」ものになっていると主張しているが、^[5]米国国立標準技術研究所の2011年のクラウドコンピューティングの定義では、「5つの重要な特性」が特定されている。

• オンデマンドのセルフサービス。消費者は、各サービス プロバイダーとの人的やり取りを必要とせずに、必要に応じてサーバー時間やネットワーク ストレージなどのコンピューティング機能を一方的に自動的にプロビジョニングできます。
• 幅広いネットワーク アクセス。機能はネットワーク経由で利用可能であり、異機種のシン クライアント プラットフォームまたはシック クライアント プラットフォーム (携帯電話、タブレット、ラップトップ、ワークステーションなど) による使用を促進する標準メカニズムを通じてアクセスされます。
• リソース プーリング。プロバイダーのコンピューティング リソースは、マルチテナント モデルを使用して複数の消費者にサービスを提供するためにプールされ、消費者の需要に応じてさまざまな物理リソースと仮想リソースが動的に割り当てられ、再割り当てされます。 
• 迅速な弾力性。機能は、需要に応じて急速に拡張するために、場合によっては自動的に、弾力的にプロビジョニングおよびリリースできます。消費者にとって、プロビジョニング可能な機能は無制限であるように見えることが多く、いつでも任意の量で割り当てることができます。
• 計測されたサービス。クラウド システムは、サービスの種類 (ストレージ、処理、帯域幅、アクティブ ユーザー アカウントなど) に適した抽象化レベルで計測機能を活用して、リソースの使用を自動的に制御および最適化します。リソースの使用状況を監視、制御、レポートできるため、利用されているサービスのプロバイダーと消費者の両方に透明性が提供されます。^[6]ただし、一部の組織では、使用率が高い場合の収益への影響が、埋没資本コストのオプションと比較して収益性に影響を与える可能性があります。^[4]

クラウド コンピューティングには 1960 年代にまで遡る豊かな歴史があり、タイム シェアリングの初期の概念はリモート ジョブ エントリ(RJE) によって普及しました。この時代には、ユーザーがジョブをオペレーターに送信してメインフレームで実行する「データ センター」モデルが主に使用されていました。この時代は、タイム シェアリングによって大規模なコンピューティング パワーをより多くのユーザーに提供し、インフラストラクチャ、プラットフォーム、アプリケーションを最適化し、エンド ユーザーの効率を向上させる方法を模索し、実験していた時代でした。^[7]

仮想化サービスの「クラウド」という比喩は、1994 年にGeneral Magic 社がTelescript環境のモバイル エージェントが「移動」できる「場所」の世界に使用したことに由来します。この比喩は、ネットワークと通信で長年使用されてきたことから、General Magic 社の通信スペシャリストである David Hoffman 氏によるものです。^[8]クラウド コンピューティングという表現は、 Compaq Computer Corporation が将来のコンピューティングとインターネットに関する事業計画を策定した1996 年に広く知られるようになりました。同社の目標は、 「クラウド コンピューティング対応アプリケーション」で売上を急上昇させることでした。この事業計画では、オンラインの消費者ファイル ストレージが商業的に成功する可能性が高いと予測されていました。その結果、Compaq 社はサーバーハードウェアをインターネット サービス プロバイダーに販売することを決定しました。^[9]

2000年代には、 2002年にAmazon Web Services（AWS）が設立され、開発者が独自にアプリケーションを構築できるようになり、クラウドコンピューティングの応用が形になり始めました。2006年にはGoogle Docsのベータ版がリリースされ、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）とAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）がリリースされ、2008年にはNASAがプライベートクラウドとハイブリッドクラウドを展開するための最初のオープンソースソフトウェアを開発しました。^{[10] [11]}

その後の10年間で、さまざまなクラウドサービスが開始されました。2010年にマイクロソフトはMicrosoft Azureを立ち上げ、Rackspace HostingとNASAはオープンソースのクラウドソフトウェアプロジェクトであるOpenStackを開始しました。IBMは2011年にIBM SmartCloudフレームワークを導入し、オラクルは2012年にOracle Cloudを発表しました。2019年12月、AmazonはAWSインフラストラクチャ、サービス、API、ツールを顧客のデータセンター、コロケーションスペース、またはオンプレミス施設に拡張するサービスであるAWS Outpostsを開始しました。^{[12] [13]}

2020年の世界的パンデミック以降、クラウドテクノロジーは、そのデータセキュリティのレベルの高さと、特にリモートワーカーを含むすべての従業員に提供される柔軟な作業オプションにより、人気が急上昇しています。^[14]

パブリッククラウドとハイブリッドクラウドの支持者は、クラウドコンピューティングにより、企業はITインフラの初期費用を回避または最小限に抑えることができると主張しています。また、クラウドコンピューティングにより、企業はアプリケーションの起動と実行を高速化し、管理性を向上させ、メンテナンスを減らすことができ、ITチームは変動する予測不可能な需要を満たすためにリソースをより迅速に調整できるようになり、^{[15] [16] [17]}バーストコンピューティング機能、つまり需要がピークとなる特定の期間に高いコンピューティングパワーを実現できると主張しています。^[18]

クラウド コンピューティングのその他の価値提案は次のとおりです。

従来のオンプレミスコンピューティングと比較したクラウドコンピューティングの主な課題の1つは、データのセキュリティとプライバシーです。クラウドユーザーは機密データをサードパーティプロバイダーに委託しますが、サードパーティプロバイダーは不正アクセス、侵害、漏洩からデータを保護するための適切な対策を講じていない可能性があります。また、GDPRやHIPAAなどのデータ保護に関する特定の規制や基準を遵守する必要がある場合、クラウドユーザーはコンプライアンスリスクに直面します。^[36]

クラウドコンピューティングのもう1つの課題は、可視性と制御性の低下です。クラウドユーザーは、プロバイダーがクラウドリソースをどのように管理、構成、最適化しているかを完全に把握していない可能性があります。また、特定のニーズや好みに合わせてクラウドサービスをカスタマイズまたは変更する能力が限られている場合もあります。^{[36]特に現代のシステムの規模、複雑さ、意図的な不透明}性を考えると、すべてのテクノロジーを完全に理解することは不可能かもしれませんが、複雑なテクノロジーとその相互接続を理解して、それらの中で力と主体性を持つ必要があります。^{[37]クラウドコンピューティングは、}実体的で神秘的なオーラを放っているため、クラウドの比喩は問題があると見なされることがあります。クラウドコンピューティングは、それが何であるか、どのように機能するかを正確に理解せずに体験されるものです。^[38]

さらに、クラウド移行は大きな課題です。このプロセスには、データ、アプリケーション、またはワークロードをあるクラウド環境から別のクラウド環境へ、またはオンプレミスのインフラストラクチャからクラウドへ転送することが含まれます。クラウド移行は、特に異なるクラウドプラットフォームまたはアーキテクチャ間で互換性の問題がある場合、複雑で時間がかかり、費用がかかる可能性があります。慎重に計画および実行しないと、クラウド移行はダウンタイム、パフォーマンスの低下、さらにはデータ損失につながる可能性があります。^[39]

クラウドコンピューティングでは、サービスプロバイダーがクラウド内のデータにいつでもアクセスできるため、プライバシーに関する懸念が生じます。誤ってまたは故意に情報を変更または削除する可能性があります。^[40]多くのクラウドプロバイダーは、法と秩序のために必要な場合は令状なしで第三者と情報を共有できます。これはプライバシーポリシーで許可されており、ユーザーはクラウドサービスの使用を開始する前に同意する必要があります。プライバシーに対する解決策には、ポリシーと法律、およびデータの保存方法に関するエンドユーザーの選択が含まれます。^[40]ユーザーは、クラウド内で処理または保存されるデータを暗号化して、不正アクセスを防ぐことができます。^[40] アイデンティティ管理システムも、クラウドコンピューティングにおけるプライバシーの懸念に対する実用的な解決策を提供できます。これらのシステムは、許可されたユーザーと許可されていないユーザーを区別し、各エンティティがアクセスできるデータの量を決定します。^[41]これらのシステムは、アイデンティティを作成して記述し、アクティビティを記録し、使用されていないアイデンティティを削除することで機能します。

Cloud Security Alliance によると、クラウドにおける上位 3 つの脅威は、安全でないインターフェースと API、データ損失と漏洩、ハードウェア障害で、それぞれクラウド セキュリティ停止全体の 29%、25%、10% を占めています。これらが組み合わさって、共有テクノロジの脆弱性を形成します。クラウド プロバイダー プラットフォームがさまざまなユーザーによって共有されている場合、さまざまな顧客の情報が同じデータ サーバーに存在する可能性があります。さらに、 Emagined Security の最高技術責任者であるEugene Schultz氏は、ハッカーがクラウドに侵入する方法を探すのにかなりの時間と労力を費やしていると述べています。「クラウド インフラストラクチャには、悪者が侵入するための大きな穴を開ける本当のアキレス腱があります」。数百または数千の企業のデータが大規模なクラウド サーバーに保存されるため、ハッカーは理論上、1 回の攻撃で膨大な情報ストアを制御できます。このプロセスを彼は「ハイパージャッキング」と呼んでいます。この例としては、Dropbox のセキュリティ侵害や iCloud 2014 の漏洩などがあります。^[42] Dropboxは2014年10月に侵入され、ハッカーがビットコイン（BTC）で金銭的価値を得る目的で700万人以上のユーザーのパスワードを盗みました。これらのパスワードを入手することで、ハッカーはプライベートなデータを読み取ることができるだけでなく、このデータを検索エンジンにインデックス化（情報を公開）することもできます。^[42]

データの法的所有権の問題がある（ユーザーがクラウドにデータを保存した場合、クラウドプロバイダーはそこから利益を得ることができるか？）。多くの利用規約では、所有権の問題については触れられていない。^[43]コンピューター機器の物理的な管理（プライベートクラウド）は、機器をオフサイトで他人の管理下に置く（パブリッククラウド）よりも安全である。これは、パブリッククラウドコンピューティングサービスプロバイダーに、安全なサービスの強力な管理の構築と維持を優先させる大きな動機を与える。^[44] ITセキュリティの専門知識を持たない中小企業の中には、パブリッククラウドを使用する方が安全だと感じる人もいる。エンドユーザーがクラウドサービスにサインオンする際に関係する問題を理解しないリスクがある（ユーザーは、利用規約の多くのページを読まずに、読まずに「同意する」をクリックすることがある）。これは、クラウドコンピューティングが一般的になり、インテリジェントパーソナルアシスタント（AppleのSiriやGoogle Assistant）などの一部のサービスが機能するために必要になった今、重要なことである。基本的に、プライベートクラウドは所有者の制御レベルが高く、より安全であると考えられていますが、パブリッククラウドはより柔軟性があり、ユーザーの時間とお金の投資が少なくて済むと考えられています。^[45]

クラウドコンピューティングシステムに対して行われる攻撃には、中間者攻撃、フィッシング攻撃、認証攻撃、マルウェア攻撃などがあります。最も大きな脅威の一つは、トロイの木馬などのマルウェア攻撃であると考えられています。2022年に実施された最近の研究では、トロイの木馬の注入方法がクラウドコンピューティングシステムに有害な影響を及ぼす深刻な問題であることが明らかになりました。^[46]

サービス指向アーキテクチャ( SOA ) は、「すべてをサービスとして」(EaaS または XaaS、または単に aAsS) という考え方を推進しています。^{[47]この概念は、}米国国立標準技術研究所(NIST)によって定義されたいくつかのサービス モデルを通じてクラウド コンピューティングで運用されています。3 つの標準サービス モデルは、インフラストラクチャ アズ ア サービス(IaaS)、プラットフォーム アズ ア サービス(PaaS)、ソフトウェア アズ ア サービス(SaaS) です。^[6]これらは通常、スタック内のレイヤーとして表され、異なるレベルの抽象化を提供します。ただし、これらのレイヤーは必ずしも相互依存しているわけではありません。たとえば、SaaS はPaaS と IaaS をバイパスしてベア メタルで配信でき、プログラムは SaaS としてパッケージ化されずに IaaS 上で直接実行できます。

IaaS (Infrastructure as a Service) とは、物理コンピューティング リソース、場所、データ パーティショニング、スケーリング、セキュリティ、バックアップなど、基盤となるネットワーク インフラストラクチャのさまざまな低レベルの詳細を抽象化するために使用される高レベル API を提供するオンライン サービスを指します。ハイパーバイザーは、ゲストとして仮想マシンを実行します。クラウド運用システム内のハイパーバイザーのプールは、多数の仮想マシンをサポートし、顧客のさまざまな要件に応じてサービスをスケールアップおよびスケールダウンする機能を提供します。Linuxコンテナーは、物理ハードウェア上で直接実行される単一のLinux カーネルの分離されたパーティションで実行されます。Linux cgroupと名前空間は、コンテナーを分離、保護、および管理するために使用される基盤となる Linux カーネル テクノロジです。コンテナーを使用すると、ハイパーバイザーのオーバーヘッドがないため、仮想化よりも高いパフォーマンスが得られます。IaaS クラウドは、仮想マシン ディスクイメージライブラリ、rawブロック ストレージ、ファイルまたはオブジェクト ストレージ、ファイアウォール、ロード バランサー、IP アドレス、仮想ローカル エリア ネットワーク(VLAN)、ソフトウェア バンドルなどの追加リソースを提供することがよくあります。^[48]

NISTのクラウド コンピューティングの定義では、 IaaS は「消費者が任意のソフトウェア (オペレーティング システムやアプリケーションを含む) を展開して実行できる環境」と説明されています。消費者は基盤となるクラウド インフラストラクチャを管理または制御することはできませんが、オペレーティング システム、ストレージ、展開されたアプリケーションを制御し、場合によっては特定のネットワーク コンポーネント (ホスト ファイアウォールなど) を限定的に制御できます。」^[6]

IaaS クラウド プロバイダーは、データ センターに設置された大規模な機器プールから、オンデマンドでこれらのリソースを提供します。広域接続の場合、顧客はインターネットまたはキャリア クラウド(専用の仮想プライベート ネットワーク) のいずれかを使用できます。アプリケーションを展開するには、クラウド ユーザーはクラウド インフラストラクチャにオペレーティング システム イメージとアプリケーション ソフトウェアをインストールします。このモデルでは、クラウド ユーザーはオペレーティング システムとアプリケーション ソフトウェアにパッチを適用して保守します。クラウド プロバイダーは通常、ユーティリティ コンピューティング ベースで IaaS サービスを請求します。コストは、割り当てられ消費されたリソースの数を反映します。^[49]

NISTのクラウドコンピューティングの定義では、Platform as a Serviceを次のように定義しています。[ ^6]

消費者に提供される機能は、プロバイダーがサポートするプログラミング言語、ライブラリ、サービス、およびツールを使用して消費者が作成または取得したアプリケーションをクラウド インフラストラクチャに展開することです。消費者は、ネットワーク、サーバー、オペレーティング システム、またはストレージなどの基盤となるクラウド インフラストラクチャを管理または制御しませんが、展開されたアプリケーションと、場合によってはアプリケーション ホスティング環境の構成設定を制御できます。

PaaS ベンダーは、アプリケーション開発者に開発環境を提供します。プロバイダーは通常、開発用のツールキットと標準、および配布と支払いのチャネルを開発します。PaaS モデルでは、クラウド プロバイダーがコンピューティング プラットフォームを提供します。これには通常、オペレーティング システム、プログラミング言語実行環境、データベース、Web サーバーが含まれます。アプリケーション開発者は、基盤となるハードウェアとソフトウェア レイヤーを直接購入して管理するのではなく、クラウド プラットフォーム上でソフトウェアを開発して実行します。一部の PaaS では、基盤となるコンピューターとストレージ リソースがアプリケーションの需要に合わせて自動的に拡張されるため、クラウド ユーザーは手動でリソースを割り当てる必要がありません。^{[50] [引用が必要]}

一部の統合およびデータ管理プロバイダーは、データの配信モデルとして PaaS の専用アプリケーションも使用しています。例としては、iPaaS (Integration Platform as a Service)やdPaaS (Data Platform as a Service)などがあります。iPaaS を使用すると、顧客は統合フローを開発、実行、管理できます。^[51] iPaaS 統合モデルでは、顧客はハードウェアやミドルウェアをインストールまたは管理することなく、統合の開発と展開を推進します。^[52] dPaaS は、統合製品とデータ管理製品を完全に管理されたサービスとして提供します。^[53] dPaaS モデルでは、顧客ではなく PaaS プロバイダーが、顧客用のデータ アプリケーションを構築することにより、プログラムの開発と実行を管理します。dPaaS ユーザーは、データ視覚化ツールを通じてデータにアクセスします。^[54]

NISTのクラウドコンピューティングの定義では、Software as a Serviceを次のように定義しています。[ ^6]

消費者に提供される機能は、クラウド インフラストラクチャ上で実行されるプロバイダーのアプリケーションを使用することです。アプリケーションには、Web ブラウザー (Web ベースの電子メールなど) などのシン クライアント インターフェイスまたはプログラム インターフェイスを介して、さまざまなクライアント デバイスからアクセスできます。消費者は、ネットワーク、サーバー、オペレーティング システム、ストレージ、さらには個々のアプリケーション機能など、基盤となるクラウド インフラストラクチャを管理または制御しません (ユーザー固有の限定されたアプリケーション構成設定は例外となる可能性があります)。

SaaS (Software as a Service) モデルでは、ユーザーはアプリケーション ソフトウェアとデータベースにアクセスできます。クラウド プロバイダーは、アプリケーションを実行するインフラストラクチャとプラットフォームを管理します。SaaS は「オンデマンド ソフトウェア」と呼ばれることもあり、通常は従量課金制またはサブスクリプション料金で価格設定されます。^[55] SaaS モデルでは、クラウド プロバイダーがクラウドにアプリケーション ソフトウェアをインストールして操作し、クラウド ユーザーはクラウド クライアントからソフトウェアにアクセスします。クラウド ユーザーは、アプリケーションが実行されるクラウド インフラストラクチャとプラットフォームを管理しません。これにより、クラウド ユーザー自身のコンピューターにアプリケーションをインストールして実行する必要がなくなり、メンテナンスとサポートが簡素化されます。クラウド アプリケーションは、スケーラビリティの点で他のアプリケーションとは異なります。これは、実行時にタスクを複数の仮想マシンに複製して、変化する作業需要に対応することで実現できます。^[56] ロード バランサーは、仮想マシンのセットに作業を分散します。このプロセスは、単一のアクセス ポイントのみを表示するクラウド ユーザーには透過的です。多数のクラウド ユーザーに対応するために、クラウド アプリケーションはマルチテナントにすることができます。つまり、どのマシンでも複数のクラウド ユーザー組織にサービスを提供できます。

SaaSアプリケーションの価格モデルは通常、ユーザー1人あたりの月額または年額の定額料金であるため、^[57]ユーザーがいつでも追加または削除された場合に価格を拡張および調整可能になります。無料の場合もあります。^[58]支持者は、SaaSを使用すると、ハードウェアとソフトウェアの保守とサポートをクラウドプロバイダーにアウトソーシングすることで、企業がIT運用コストを削減できる可能性があると主張しています。これにより、企業はIT運用コストをハードウェア/ソフトウェアの支出や人件費から他の目標の達成に再配分できます。さらに、アプリケーションが集中的にホストされているため、ユーザーが新しいソフトウェアをインストールしなくてもアップデートをリリースできます。SaaSの欠点の1つは、ユーザーのデータをクラウドプロバイダーのサーバーに保存することです。その結果、^{[引用が必要]}データへの不正アクセスが発生する可能性があります。^[59] SaaSとして提供されるアプリケーションの例としては、ゲームや、 Google DocsやOffice Onlineなどの生産性ソフトウェアがあります。SaaSアプリケーションは、クラウドストレージまたはファイルホスティングサービスと統合される場合があります。^[60]

「バックエンド」サービス (m) モデルは、「モバイル バックエンド サービス」(MBaaS) とも呼ばれ、Web アプリやモバイル アプリの開発者に、アプリケーションに公開されているアプリケーション プログラミング インターフェイス(API) とカスタムソフトウェア開発キット(SDK) を使用して、アプリケーションをクラウド ストレージやクラウド コンピューティング サービスにリンクする方法が提供されます。サービスには、ユーザー管理、プッシュ通知、ソーシャル ネットワーキング サービスとの統合などが含まれます^[61]。これはクラウド コンピューティングの比較的新しいモデルであり^[62] 、ほとんどの BaaSスタートアップは2011 年以降に設立されました^{[63] [64] [65]。}しかし、傾向から、これらのサービスがエンタープライズ コンシューマーの間で大きな主流になりつつあることがわかります。^[66]

サーバーレスコンピューティングは、クラウドプロバイダーがリクエストに対応するために必要に応じて仮想マシンの起動と停止を完全に管理するクラウドコンピューティングコード実行モデルです。リクエストは、仮想マシン1台あたり1時間あたりの料金ではなく、リクエストを満たすために必要なリソースの抽象的な尺度で課金されます。 ^[67]名前に反して、サーバーレスコンピューティングでは、実際にはサーバーなしでコードを実行することはありません。^{[67]システムを使用する企業や個人は}、バックエンドコードを実行するためのサーバーや仮想マシンを購入、レンタル、または提供する必要はありません。

Function as a Service（FaaS）は、サーバーレスコンピューティングを活用して、特定のイベントに応じて実行される個々の機能をクラウドに展開し、サービスとしてホストされるリモートプロシージャコールです。^{[68] FaaSは}サーバーレスコンピューティングの傘下であると考える人もいますが、これらの用語を同じ意味で使用している人もいます。^[69]

クラウドへのサービスの展開は、クラウド移行と呼ばれます。

リバースクラウド移行はクラウド回帰とも呼ばれ、クラウドベースのワークロードをエンタープライズデータセンター、コロケーションプロバイダー、マネージドサービスプロバイダーなどのオンプレミスインフラストラクチャに戻すことを指します。クラウド回帰は、セキュリティ上の懸念、コスト、パフォーマンスの問題、互換性の問題、稼働時間に関する懸念のために発生します。^{[70] [71]}

プライベート クラウドとは、単一の組織のみのために運用されるクラウド インフラストラクチャであり、内部または第三者によって管理され、内部または外部でホストされます。^[6]プライベート クラウド プロジェクトを実施するには、ビジネス環境を仮想化するための多大な取り組みが必要であり、組織は既存のリソースに関する決定を再評価する必要があります。これによりビジネスは改善されますが、プロジェクトのすべてのステップでセキュリティの問題が生じ、深刻な脆弱性を防ぐために対処する必要があります。自己管理型データ センター^[72]は、一般的に資本集約型です。物理的なフットプリントが大きく、スペース、ハードウェア、環境制御の割り当てが必要です。これらの資産は定期的に更新する必要があり、追加の資本支出が発生します。ユーザーは「依然として購入、構築、管理する必要がある」ため、実際の管理が少なくなるというメリットがなく、^[73]本質的に「クラウド コンピューティングを非常に魅力的なコンセプトにする経済モデルが欠如している」ため、批判を受けています。^{[74] [75]}

クラウド サービスは、パブリック インターネット経由で提供される場合、「パブリック」とみなされ、有料サブスクリプションとして提供される場合もあれば、無料で提供される場合もあります。^[76]アーキテクチャ的には、パブリック クラウド サービスとプライベート クラウド サービスの間に違いはほとんどありませんが、サービス (アプリケーション、ストレージ、その他のリソース) が複数の顧客によって共有される場合、セキュリティ上の懸念が大幅に高まります。ほとんどのパブリック クラウド プロバイダーは、顧客がレガシー データ センターをクラウド上のアプリケーションに安全にリンクできるようにする直接接続サービスを提供しています。^{[20] [77]}

ソリューションの機能性、コスト、統合および組織的側面、安全性とセキュリティなどのいくつかの要因が、企業や組織がパブリッククラウドまたはオンプレミスのソリューションを選択する決定に影響を与えています。^[78]

ハイブリッドクラウドは、パブリッククラウドとプライベートクラウドやオンプレミスリソースなどのプライベート環境を組み合わせたもので、^{[79] [80]}別々のエンティティのままですが結び付けられており、複数の展開モデルの利点を提供します。ハイブリッドクラウドは、コロケーション、マネージド、専用サービスをクラウドリソースに接続する機能も意味します。^[6] ガートナーは、ハイブリッドクラウドサービスを、さまざまなサービスプロバイダーのプライベート、パブリック、コミュニティクラウドサービスの組み合わせで構成されるクラウドコンピューティングサービスと定義しています。^[81]ハイブリッドクラウドサービスは、分離とプロバイダーの境界を越えるため、プライベート、パブリック、またはコミュニティクラウドサービスの1つのカテゴリに単純に分類することはできません。別のクラウドサービスとの集約、統合、またはカスタマイズによって、クラウドサービスの容量または機能を拡張できます。

ハイブリッドクラウドの構成にはさまざまなユースケースがあります。たとえば、組織は機密性の高いクライアントデータを社内のプライベートクラウドアプリケーションに保存し、そのアプリケーションをパブリッククラウドでソフトウェアサービスとして提供されるビジネスインテリジェンスアプリケーションと相互接続する場合があります。^[82]このハイブリッドクラウドの例では、外部で利用可能なパブリッククラウドサービスを追加することで、企業が特定のビジネスサービスを提供する能力が拡張されます。ハイブリッドクラウドの採用は、データセキュリティとコンプライアンスの要件、データに必要な制御レベル、組織が使用するアプリケーションなど、さまざまな要因によって異なります。^[83]

ハイブリッド クラウドのもう 1 つの例は、IT組織がパブリック クラウドのコンピューティング リソースを使用して、プライベート クラウドでは満たせない一時的な容量ニーズを満たすことです。 ^[84]この機能により、ハイブリッド クラウドはクラウド バースティングを使用してクラウド間のスケーリングを行うことができます。^[6]クラウド バースティングは、アプリケーションがプライベート クラウドまたはデータ センターで実行され、コンピューティング容量の需要が増加するとパブリック クラウドに「バースト」するアプリケーション展開モデルです。クラウド バースティングとハイブリッド クラウド モデルの主な利点は、組織が追加のコンピューティング リソースを必要なときにのみ支払うことです。^[85]クラウド バースティングにより、データ センターは平均的なワークロードをサポートする社内 IT インフラストラクチャを作成し、処理需要の急増時にパブリック クラウドまたはプライベート クラウドのクラウド リソースを使用することができます。^[86]

コミュニティクラウドは、共通の懸念事項（セキュリティ、コンプライアンス、管轄など）を持つ特定のコミュニティの複数の組織間でインフラストラクチャを共有します。内部で管理されるかサードパーティによって管理されるか、内部でホストされるか外部でホストされるかに関係なく、パブリッククラウドと比較してコストはより少ないユーザー（プライベートクラウドよりは多い）に分散されます。その結果、クラウドコンピューティングの潜在的なコスト削減の一部しか達成されません。 ^[6]

クラウド コンピューティング プラットフォームは、単一のネットワークまたはハブ サービスに接続された、さまざまな場所にある分散マシンのセットから構成されます。分散クラウドには、パブリック リソース コンピューティングとボランティア クラウドという 2 つの種類があります。

• パブリック リソース コンピューティング- このタイプの分散クラウドは、クラウド コンピューティングよりも分散コンピューティングに近いため、クラウド コンピューティングの拡張定義から生じます。ただし、これはクラウド コンピューティングのサブクラスと見なされます。
• ボランティアクラウド– ボランティアクラウドコンピューティングは、パブリックリソースコンピューティングとクラウドコンピューティングの交差点として特徴付けられ、クラウドコンピューティングインフラストラクチャはボランティアリソースを使用して構築されます。このタイプのインフラストラクチャでは、構築に使用されるリソースの不安定性と、インフラストラクチャが動作する動的な環境のために、多くの課題が生じます。ピアツーピアクラウド、またはアドホッククラウドとも呼ばれます。この方向での興味深い取り組みは、Cloud@Homeです。これは、ボランティアリソースを使用してクラウドコンピューティングインフラストラクチャを実装し、金銭的補償を通じて貢献を奨励するビジネスモデルを提供することを目指しています。^[87]

マルチクラウドとは、単一の異種アーキテクチャで複数のクラウドコンピューティングサービスを使用することで、単一ベンダーへの依存を減らし、選択による柔軟性を高め、災害を軽減することなどです。ハイブリッドクラウドとは異なり、複数の展開モード（パブリック、プライベート、レガシー）ではなく、複数のクラウドサービスを指します。^{[88] [89] [90]}

ポリクラウドとは、各プロバイダーが提供する特定のサービスを活用する目的で複数のパブリッククラウドを使用することを指します。マルチクラウドとは異なり、柔軟性を高めたり障害を軽減したりするように設計されているのではなく、組織が単一のプロバイダーで達成できる以上の成果を達成できるようにするために使用されます。^[91]

クラウドへの大量のデータの転送や、クラウドに格納されたデータのセキュリティの問題が、当初はビッグデータへのクラウドの導入を妨げていましたが、現在では多くのデータがクラウドで生成されるようになり、ベアメタルサーバーの登場により、クラウドは^{[92]ビジネス}分析や地理空間分析などのユースケースに対するソリューションとなっています。^[93]

HPC クラウドとは、クラウド コンピューティング サービスとインフラストラクチャを使用して、高性能コンピューティング(HPC) アプリケーションを実行することを指します。^[94]これらのアプリケーションは、かなりの量のコンピューティング パワーとメモリを消費し、従来はコンピューターのクラスターで実行されます。2016 年には、R-HPC、 Amazon Web Services、Univa、Silicon Graphics International 、Sabalcore、Gomput、Penguin Computingなどの少数の企業が高性能コンピューティング クラウドを提供しました。Penguin On Demand (POD) クラウドは、従量課金制で提供される最初の非仮想化リモート HPC サービスの 1 つでした。^{[95] [96]} Penguin Computing は、仮想化されたコンピューティング ノードを使用する Amazon の EC2 Elastic Compute Cloud の代替として、2016 年に HPC クラウドを開始しました。^{[97] [98]}

クラウドアーキテクチャ^[99]は、クラウドコンピューティングの提供に関係するソフトウェアシステムのシステムアーキテクチャであり、通常、メッセージキューなどの疎結合メカニズムを介して相互に通信する複数のクラウドコンポーネントが含まれます。弾力的なプロビジョニングは、これらのメカニズムやその他のメカニズムに適用される密結合または疎結合の使用におけるインテリジェンスを意味します。

クラウド エンジニアリングは、クラウド コンピューティングのエンジニアリング分野の応用です、システム、ソフトウェア、 Web、パフォーマンス、情報技術エンジニアリング、セキュリティ、プラットフォーム、リスク、品質エンジニアリングなど、さまざまな分野からの貢献を網羅する学際的な方法です。

インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）によると、クラウドコンピューティングサービスへの世界的な支出は7060億ドルに達し、2025年までに1.3兆ドルに達すると予想されています。^[100] ガートナーは、パブリッククラウドサービスのエンドユーザー支出が2023年までに全世界で6000億ドルに達すると予測しています。 ^[101]マッキンゼー・アンド・カンパニーのレポートによると、クラウドのコスト最適化の手段と価値志向のビジネスユースケースにより、2030年にはフォーチュン500企業全体で1兆ドル以上のランレートEBITDAが獲得できると予測されています。 ^[102]ガートナーによると、2022年には、クラウドへの移行により1.3兆ドルを超える企業のIT支出が危機に瀕しており、2025年にはほぼ1.8兆ドルに増加すると予想されています。^[103]

欧州委員会の2012年の報告書では、クラウドコンピューティング市場の発展を妨げているいくつかの問題が特定されている。^{[5] : セクション3}

• EU全体のデジタル単一市場の分断
• データへのアクセスと所有権、データの移植性、変更管理に関する留保を含む契約に関する懸念
• クラウドコンピューティングに適用される標準のバリエーション

このコミュニケーションでは、クラウドコンピューティングサービスの公正かつ効果的な市場の発展を支援するために欧州委員会が実施することを提案した一連の「デジタルアジェンダアクション」が提示された。^{[5] ：6-14ページ}

• アドビクリエイティブクラウド
• アマゾンウェブサービス
• Googleクラウド
• IBMクラウド
• マイクロソフトアジュール
• オープンスタック
• オラクルクラウド
• パノラマ9

クラウド コンピューティングの目標は、ユーザーがこれらのテクノロジーのすべてからメリットを享受できるようにすることです。各テクノロジーについて深い知識や専門知識は必要ありません。クラウドはコストを削減し、ユーザーが IT の障害に邪魔されることなくコア ビジネスに集中できるようにすることを目指しています。^[104]クラウド コンピューティングを実現する主なテクノロジーは仮想化です。仮想化ソフトウェアは、物理的なコンピューティング デバイスを 1 つ以上の「仮想」デバイスに分割します。各デバイスは、コンピューティング タスクを実行するために簡単に使用および管理できます。オペレーティングシステム レベルの仮想化により、複数の独立したコンピューティング デバイスからなるスケーラブルなシステムが基本的に作成されるため、アイドル状態のコンピューティング リソースを割り当てて、より効率的に使用できます。仮想化により、IT 運用を高速化するために必要な俊敏性が実現され、インフラストラクチャの利用率が向上することでコストが削減されます。自律コンピューティングは、ユーザーがオンデマンドでリソースをプロビジョニングできるプロセスを自動化します。ユーザーの関与を最小限に抑えることで、自動化によりプロセスが高速化され、人件費が削減され、人為的エラーの可能性が減ります。^[104]

クラウドコンピューティングは、ユーティリティコンピューティングの概念を利用して、使用されるサービスのメトリクスを提供します。クラウドコンピューティングは、他のグリッドコンピューティングモデルのQoS（サービス品質）と信頼性の問題を解決しようとします。^[104]

クラウド コンピューティングは次のような特徴を共有しています。

• クライアント・サーバーモデル–クライアント・サーバーコンピューティングは、サービスプロバイダー（サーバー）とサービスリクエスター（クライアント）を区別する分散アプリケーションを広く指します。 ^[105]
• コンピュータ局–特に 1960 年代から 1980 年代にかけてコンピュータ サービスを提供していたサービス局。
• グリッド コンピューティング– 分散型並列コンピューティングの一種。ネットワーク化された疎結合のコンピューターのクラスターから構成される「スーパー 仮想コンピューター」が連携して非常に大規模なタスクを実行します。
• フォグ コンピューティング– データ、コンピューティング、ストレージ、アプリケーション サービスを、クライアントまたはネットワーク ルーターなどのユーザー エッジ デバイスの近くで提供する分散コンピューティング パラダイム。さらに、フォグ コンピューティングは、データをリモートの場所に送って処理するのではなく、ネットワーク レベル、スマート デバイス、エンド ユーザー クライアント側 (モバイル デバイスなど) でデータを処理します。
• ユーティリティコンピューティング- 「計算やストレージなどのコンピューティングリソースを、電気などの従来の公共サービスと同様の従量制サービスとしてパッケージ化したもの。」 ^{[106] [107]}
• ピアツーピア– 中央調整を必要としない分散アーキテクチャ。参加者はリソースの供給者と消費者の両方になります (従来のクライアント サーバー モデルとは対照的)。
• クラウド サンドボックス– プログラム、コード、またはファイルが、実行されているアプリケーションに影響を与えることなく実行できる、ライブで分離されたコンピュータ環境。

• ミラード、クリストファー (2013)。クラウドコンピューティング法。オックスフォード大学出版局。ISBN 978-0-19-967168-7。
• ヴァイサー、アレクサンダー (2020)。クラウド コンピューティングの国際課税。エディションズ・ジュリディケス・リブレ、ISBN 978-2-88954-030-3。 
• Singh, Jatinder; Powles, Julia; Pasquier, Thomas; Bacon , Jean (2015 年 7 月)。「クラウド コンピューティングにおけるデータ フロー管理とコンプライアンス」。IEEEクラウド コンピューティング。2 (4): 24–32。doi : 10.1109 /MCC.2015.69。S2CID 9812531  。
• Armbrust, Michael; Stoica, Ion; Zaharia, Matei; Fox, Armando; Griffith, Rean; Joseph, Anthony D.; Katz, Randy; Konwinski, Andy; Lee, Gunho; Patterson, David; Rabkin, Ariel (2010 年 4 月 1 日)。「クラウド コンピューティングの視点」。Communications of  the ACM。53 ( 4): 50。doi : 10.1145 /1721654.1721672。S2CID 1673644。
• フー・トン・フイ（2015年）。クラウドの前史。MITプレス。ISBN 978-0-262-02951-3。
• Mell, P. (2011年9月)。NISTクラウドコンピューティングの定義。2015年11月1日取得、米国国立標準技術研究所のウェブサイトより

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