Облачные вычисления переживают бурный рост и имеют множество преимуществ по сравнению с традиционными методами вычислений. Переход на облачные технологии позволяет существенно сократить расходы, избавляя предприятия от необходимости использования локального оборудования и программного обеспечения. Кроме того, облачные сервисы легко масштабируются в зависимости от потребностей, что делает их идеальным решением для предприятий, испытывающих сезонные колебания трафика. В связи с продолжающимся развитием облачных вычислений владельцам компаний крайне важно быть в курсе последних тенденций в этой области, чтобы эффективно подготовить свой бизнес.
1. Периферийные вычисления: развитие Интернета вещей (IoT)
По мере экспоненциального роста числа устройств IoT традиционные облачные архитектуры сталкиваются с проблемами, связанными с задержками, ограничениями пропускной способности и огромным объемом генерируемых данных. Периферийные вычисления (Edge Computing) становятся решением этой проблемы, поскольку позволяют приблизить вычисления к источнику данных.
В 2024 году можно ожидать более широкого внедрения периферийных вычислений в облачные архитектуры для поддержки IoT-приложений и ускорения процесса анализа данных. Вот как это может способствовать формированию будущего облачных вычислений:
- Сокращение задержек: Периферийные вычисления позволяют минимизировать расстояние между IoT-устройствами и вычислительными ресурсами, необходимыми для обработки и анализа данных. Благодаря локальной обработке данных на границе, рядом с источником данных, значительно снижается время задержки по сравнению с передачей данных в ЦОД. Такое снижение задержки обеспечивает более быстрое время отклика.
- Оптимизация полосы пропускания: Передача огромных объемов данных от IoT-устройств в облако может привести к снижению пропускной способности сети. При использовании Edge Computing данные обрабатываются локально, а в облако передается только релевантная или сжатая информация. Такая оптимизация позволяет снизить нагрузку на сеть и повысить общую производительность системы.
2. Бессерверные вычисления: упрощение разработки и развертывания
Бессерверные вычисления абстрагируют базовую инфраструктуру, позволяя разработчикам сосредоточиться исключительно на написании и развертывании кода, не заботясь об управлении серверами. В 2024 году эта тенденция будет набирать обороты по мере того, как все больше компаний будут осознавать преимущества от снижения операционной сложности, улучшения масштабируемости, обеспечиваемые бессерверными архитектурами.
- Снижение операционной сложности: Бессерверные вычисления абстрагируют базовую инфраструктуру и избавляют разработчиков от необходимости управлять серверами. Такая абстракция позволяет разработчикам сосредоточиться на написании кода и создании приложений, не заботясь о выделении, масштабировании и обслуживании серверов.
- Оптимизация затрат: Бессерверные вычисления обеспечивают экономические преимущества, поскольку взимают плату только за фактическое использование ресурсов, а не за их фиксированное выделение. Традиционные серверные архитектуры часто предполагают избыточное выделение ресурсов для удовлетворения пиковых нагрузок, что приводит к недоиспользованию ресурсов в период снижения спроса.
3. Multi-Cloud и стратегии использования нескольких облаков: максимальная гибкость и отказоустойчивость
Организации осознают преимущества распределения рабочих нагрузок между несколькими облачными провайдерами, что позволяет избежать привязки к поставщику, оптимизировать затраты и повысить отказоустойчивость. В 2024 году мы станем свидетелями развития Multi-Cloud стратегий, позволяющих компаниям использовать уникальные предложения различных облачных платформ, обеспечивая при этом высокую доступность и отказоустойчивость.
4. Cloud Native подход: повышение масштабируемости и устойчивости
Cloud Native приложения, такие как контейнеры, микросервисы и оркестраторы, например, Kubernetes, набирают обороты и, вероятно, будут доминировать в сфере облачных вычислений в 2024 году. Благодаря внедрению Cloud Native архитектур организации могут создавать и развертывать приложения, обладающие высокой масштабируемостью, мобильностью и устойчивостью.
- Контейнеризация и оркестрация с помощью Kubernetes as a Service – это полностью управляемая платформа для оркестровки контейнеров, которая упрощает развертывание, управление и масштабирование контейнерных приложений с использованием Kubernetes. Такой продукт позволяет организациям использовать возможности контейнеризации, обеспечивая автоматизированное управление, масштабирование и развертывание контейнеров.
- Архитектура микросервисов – уже сейчас существуют платформы, поддерживающие разработку и развертывание приложений на базе микросервисов. Они предоставляет высокомасштабируемую и надежную инфраструктуру для создания и управления микросервисными приложениями.
- Объединение DevOps и CI/CD (Continuous Integration & Delivery) методологий в единое решение на базе провайдера предлагает разработчикам комплексный набор инструментов для внедрения практик DevOps. Такой продукт позволяет автоматизировать процесс создания, тестирования и развертывания контейнерных приложений. С их помощью организации могут создавать CI/CD-конвейеры для автоматизации всего процесса деплоя программного обеспечения, повышения качества кода, сокращения времени выхода на рынок и улучшения взаимодействия между командами разработчиков.
- Решения для автоматического масштабирования ресурсов в зависимости от потребностей. Благодаря таким продуктам организации могут обрабатывать возросший трафик и рабочую нагрузку без ручного вмешательства, обеспечивая оптимальную производительность.
5. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML)
Конвергенция облачных вычислений и технологий ИИ/МЛ приведет к революции в различных отраслях. Облачные платформы предоставляют необходимую инфраструктуру и ресурсы для масштабного обучения и развертывания моделей ИИ/МЛ. В 2024 году можно ожидать более активной интеграции возможностей искусственного интеллекта в облачные сервисы, что позволит предприятиям раскрыть потенциал интеллектуальной автоматизации, предиктивной аналитики и персонализированного опыта.
- Облачные платформы, позволяющие специалистам по изучению данных и разработчикам создавать, развертывать и управлять моделями ML для больших данных. Такие решения предоставляют полный набор инструментов и сервисов для обучения, тестирования и развертывания ML-моделей, а также позволяют организациям использовать готовые ML-модели и создавать собственные с помощью таких популярных фреймворков, как TensorFlow и PyTorch.
- Некоторые облачные продукты предлагают сразу ряд предварительно обученных моделей ИИ, которые позволяют разработчикам легко интегрировать возможности ИИ в свои приложения. Эти сервисы включают API для работы со зрением, речью, языком, обеспечивая такие функции, как распознавание изображений и речи, понимание естественного языка. Такие решения позволят организациям добавлять в свои приложения расширенные функции ИИ, не требуя при этом обширных знаний в области ML.
- Готовые платформы для аналитиков на базе популярных движков для обработки данных, которые интегрируется с системой провайдера и обеспечивает масштабируемую обработку данных и возможности ML. Они позволяют специалистам по анализу данных и инженерам совместно строить ML-модели, используя распределенные вычисления для эффективной обработки больших объемов данных.
Заглядывая в будущее облачных вычислений в 2024 году, мы видим, что новые тенденции обладают огромным потенциалом для формирования новых способов использования технологий в бизнесе. Edge Computing, Multi-Cloud стратегии, бессерверные вычисления, интеграция AI/ML и повышенная безопасность данных будут способствовать инновациям, повышению эффективности и достижению целей цифровой трансформации. Оставаясь в курсе этих тенденций и принимая их во внимание, компании смогут добиться успеха в постоянно меняющемся ландшафте облачных вычислений.
