Compute as a service (CaaS)

Compute as a serviceとは

その名前が表しているのは処理能力があるということだけですが、基本的なコンピュートのニーズからビッグデータまで、Compute as a serviceには数多くの用途があります。最も多く使用されるのは圧倒的にクラウドコンピューティングであり、サーバーの外部にいるエンドユーザーがインターネット接続経由でアクセスできるソフトウェアやアプリケーションが提供されます。場合によっては、特定のワークロード向けに構成を最適化することもできます。そのようなワークロードは、共有リソースやコラボレーション用にパブリッククラウドに配置することも、セキュリティやコンプライアンスを最適化するためにプライベートクラウド内で保護することもできます。

Compute as a serviceは、データ分析インフラストラクチャを強化し、ルールやモデルを使用してデータを変換し、データ収集デバイスからの新たなインサイトをより迅速に引き出すことによって、企業がビッグデータを有効活用することにも役立ちます。そのようなインサイトをデータセンター、コロケーション施設、エッジにおいてリアルタイムで収集できます。

Container as a serviceの主な機能を以下に示します。

• CaaSを使用すると、必要に応じてコンテナを迅速かつ容易に作成および展開できるため、アプリケーションをオンデマンドでスケーリングできるようになります。
• CaaSプラットフォームでは、アプリケーションのニーズに基づいてコンピューティングリソース (CPU、メモリ、ストレージなど) をユーザーが割り当てることができます。そのため、必要に応じてリソースを動的に割り当てることで、リソースを効率的に使用できます。
• CaaSは従量制課金モデルであるため、コンテナで使用したリソースに対してのみ課金されます。そのため、展開の規模に関係なく、コスト効率が向上します。
• CaaSプラットフォームでは、コンテナ関連の作業を管理および自動化できるAPIが提供されています。そのため、ユーザーはCaaSを既存のシステムやワークロードに容易に組み込むことができ、インフラストラクチャ管理の利便性が向上します。

CaaSのこのような機能のおかげで、下層のインフラストラクチャの複雑さを管理する負担なしで、柔軟性、拡張性、コスト効率が向上します。

Container as a service向けアプリケーションの設計には次のような留意事項があります。

• CaaSを使用するには、Dockerなどのツールを使用してアプリケーションを軽量でポータブルなコンテナに配置する必要があります。そうすることで、CaaSシステム内でアプリケーションを容易に展開、スケーリング、管理できるようになります。
• CaaS向けアプリケーションを構築する際には、スケーラビリティとフォールトトレランスを考慮することが重要です。そのためには、ニーズに基づいてアプリケーションを自動的にスケーリングするためのKubernetesなどのテクノロジーを使用し、障害発生時でも可用性が維持されるようにするためのレプリケーションやロードバランシングなどのテクノロジーを実装します。
• CaaSで実行されるアプリケーションの多くは、ストレージやデータベースなどの他のクラウドサービスと連携する必要があります。そのためには、CaaSで提供されているインターフェイスやAPIを利用して他のサービスとシームレスに統合できるようにアプリケーションが設計されている必要があります。

それらの要因を考慮することで、アーキテクトはCaaS環境の柔軟性、スケーラビリティ、相互運用性を活用でき、他のクラウドサービスと連携して容易に展開や管理できる、CaaS対応アプリケーションを設計することができます。

CaaS環境の管理と監視では以下のことが重要です。

• 効率的なリソース使用率: 最適なパフォーマンスとコスト効率を達成するために必要なリソース使用率を監視および調整しながら、コンピューティングリソース (CPU、メモリ、ストレージ) を必要に応じてコンテナに適切に割り当てることが極めて重要です。
• アプリケーションのセキュリティを維持: CaaSでセキュリティを確保するには、コンテナ化アプリケーションやデータを保護するためのアクセス制御、認証、ネットワークセキュリティなどの措置を実装します。これには、コンテナイメージのセキュリティ確保、ユーザーアクセスの管理、不正アクセスを防ぐためのセキュリティポリシーの適用なども含まれます。
• 監視と問題解決: コンテナのパフォーマンス、クラスターノード、およびCaaS環境全体の監視が不可欠です。このとき、CPUとメモリの使用率、ネットワークレイテンシ、応答時間などのメトリクスの追跡も併せて考慮されます。ログ分析やデバッグなどのトラブルシューティングの手法は、パフォーマンスに関する問題を迅速に特定して解決することに役立ちます。コンテナのライフサイクルの管理、アプリケーションの配備とアップデート、規制へのコンプライアンスの確保などのタスクも含まれます。

HPEはCompute as a serviceのリーダーであり、ハードウェア、ソフトウェア、サーバーの堅牢なポートフォリオを提供しています。HPE Compute製品には、過酷な運用環境向けに設計されたコンバージドエッジシステム、要求の厳しいワークロードに対応できるラック型およびタワー型サーバー、ハイブリッドクラウド展開向けのコンポーザブルインフラストラクチャ、ハイパーコンバージド インフラストラクチャ、極めて複雑な問題を解決できるハイパフォーマンスコンピューティングなどがあります。構成に関係なく、HPE Computeは、ワークロードに最適化されたシステムを使用して新たなビジネス機会を見つけ出し、AI主導のソリューションやスーパーコンピューティングのテクノロジーを使用して問題を予測および回避することに役立ちます。そのすべてをas a serviceで利用できます。

エッジでのトランスフォーメーションと高速化に関しては、最も重要なワークロード向けに設計され、ビジネス成果の向上に役立つインフラストラクチャと専門知識の包括的なプラットフォームであるHPE GreenLakeがあります。ソフトウェア デファインドおよびデータベースに最適化されたハードウェアやサーバー、仮想化、ネットワーキング、エンタープライズグレードのAIおよび機械学習 (ML) など、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境向けのさまざまなコンピュートソリューションから選ぶことができます。HPE GreenLakeでは、お客様のクラウドを最新化し、お客様のデータを有効活用し、お客様の資産を管理および保護し、その過程でお客様のチームが課題を克服するためのあらゆる専門知識が提供されます。