データ中心のコンピューティング

データセントリックコンピューティングは、情報アーキテクチャとデータセンター設計に関連する新しい概念です。これは、データがアプリケーションから独立して保存され、コストがかかり複雑なデータ移行なしでアップグレードできる情報システムを表します。これは、指数関数的に増加するデータセットを保存、取得、移動、処理するという組織のニーズに対応するために必要となる情報システムの根本的な変化です。^[1]

従来の情報システムアーキテクチャは、アプリケーション中心の考え方に基づいています。従来、アプリケーションはインストールされ、比較的静的に保たれ、頻繁に更新されず、比較的小さな構造化データセットに対処するために、固定されたコンピューティング、ストレージ、およびネットワーク要素のセットが使用されていました。^[2]

このアプローチは数十年間うまく機能していましたが、過去10年間でデータの増加、特に非構造化データの増加により、組織、情報アーキテクチャ、データセンターインフラストラクチャに新たなプレッシャーがかかっています。新しいデータの90％は非構造化データであり、2018年のレポートによると、組織の59％が多数のサーバーとストレージノードに分散した100億を超えるファイルとオブジェクト^{[3]を管理しています。組織は、}ビッグデータ分析や機械学習などのサービスを使用してそのデータから洞察を抽出するためのより良いアプローチを模索しながら、指数関数的なデータの増加に対処するのに苦労しています。しかし、既存のアーキテクチャは、ペタバイト規模以上のサービス要件に大幅なパフォーマンス制限なしで対応できるように構築されていません。^[4]

従来のアーキテクチャでは、ハードウェアインフラストラクチャの制限やアプリケーション中心のシステム設計、開発、管理の制限により、データを完全に保存、取得、移動、利用することができません。^[5]

データ中心のワークロード

データ中心コンピューティングが解決しようとしている問題は 2 つあります。

1. 組織は利用可能なすべてのデータを活用する必要がありますが、従来のアプリケーションでは俊敏性や柔軟性が十分ではありません。サービス提供への新たなアプローチ (マイクロサービスやコンテナを含む) に支えられた継続的なサービス イノベーションへの新たなシフトにより、従来のアプリケーション中心の考え方から脱却した新しい可能性が開かれます。
2. データセンターハードウェアの既存の制限により、非構造化データセットの完全な移動、管理、利用も制限されます。従来のCPUには、ストレージ、ネットワーク、分析に必要な特殊な機能が含まれていないため、パフォーマンスが低下します。^[6]ネットワーク上のハードドライブやSAS/SATAソリッドステートドライブなどの低速ストレージは、パフォーマンスを低下させ、データへのアクセスを制限する可能性があります。^[7]新しいハードウェア機能が必要です。

データ中心のコンピューティング

データセントリックコンピューティングは、革新的なハードウェアとソフトウェアを統合し、アプリケーションではなくデータを永続的な価値の源として扱うアプローチです。^[8]データセントリックコンピューティングは、ハードウェアとソフトウェアの両方を再考し、既存および新規のデータソースから可能な限り多くの価値を引き出すことを目的としています。静的なアプリケーションのパフォーマンスと回復力よりもデータ転送とデータ計算を優先することで、俊敏性を高めます。

データ中心のハードウェアとソフトウェア

データ中心のコンピューティングの目標を達成するために、データセンターのハードウェア インフラストラクチャは、大規模な規模、急速な成長、非常に高性能なデータ移動の必要性、および広範な計算要件に対応できるように進化します。

• 分散ハードウェア インフラストラクチャが標準となり、パブリック クラウドとオンプレミスの両方で、データとサービスが多数のコンピューティング ノードとストレージ ノードに分散されます。
• ムーアの法則の平坦化により、^[9]データの移動、データ保護、データセキュリティなどの集中的なタスクを処理することでCPU負荷を軽減し、パフォーマンスを向上させる新しいプロセッサが登場しています。 ^[10]
• NVMeドライブやNVMeoFのようなネットワークなどの新しいテクノロジーは、データ中心のコンピューティングアーキテクチャの標準コンポーネントになるでしょう。^[11]

ソフトウェアに関して言えば、データ中心のコンピューティングは、従来の静的アプリケーションの消滅を加速させます。^[12] アプリケーションの寿命は短くなり、アルゴリズムが入れ替わるにつれて、常に追加、更新、または削除されます。ソフトウェアは、サブセットではなく利用可能なすべてのデータに対して分析を実行するように再設計されます。マイクロサービスは、従来のアプローチを超える速度でデータにアクセスし、計算を実行し、プロセスの結果を表現します。