למה הענן? בשנת 2016 זה היה הפיתוי של החדש

לחברות יש כל מיני הצדקות למעבר לענן: הימנעות מהוצאות הון, הוספת מדרגיות ליישומים, אפילו תאווה בענן מצד מנכ"לים שרוצים "לצאת מעסקי ה- IT" (אממ, סליחה, עדיין נדרש ניהול).

אבל 2016 ראתה סיבה אחת לעלות לראש: תכונות חדשות מדהימות שכולן הוקצו מראש ומחכות לכם בענן. בטח, אתה יכול להקים אשכול GPU ולהפעיל אלגוריתמי למידה עמוקים משלך, או לקפוץ ל- IoT על ידי הרכבת פלטפורמה מונעת אירועים במרכז הנתונים שלך. אבל ... נכון?

לא כל לקוח ענן פוטנציאלי רוצה לקפוץ למידת מכונה או ל- IoT מיד. אבל העננים הציבוריים הגדולים מציעים כל כך הרבה פונקציונליות חדשה והפוטנציאל כל כך גדול, במיוחד עם למידת מכונה, שחוסר גישה לדברים מהווים חיסרון תחרותי.

לדוגמא פשוטה, נניח שאתה רוצה תרגום שפה בזמן אמת ברמות דיוק כמעט אנושיות. אתה יכול לנסות ולהקים את התוכנה והתשתית כדי לעשות זאת בעצמך, אבל בעוד שנה-שנתיים כאשר הדיוק יכה את זה של בני אדם, כמה מהר אתה יכול לשדרג? שירות ענן יספק שיפורים אלה עם הגעתם.

חוץ מזה, מפתחים משחקים עם ממשקי API חדשים בענן בין אם הם מספרים להנהלה על זה ובין אם לא, אז אתה יכול לנצל זאת ולפחות להתנסות בפיתוח יישומי ענן חדשים. הבחירה האחרת שלך היא לאסור על מפתחים להתנסות בדברים האלה בזמן החברה - ולגרש את הטוב והבהיר ביותר.

להלן ארבעת האזורים העיקריים בהם הענן מציע לא רק פונקציונליות, אלא שיפור מתמיד:

למידת מכונה: ברוכים הבאים לאזור החם ביותר בטכנולוגיה. אם לשפוט לפי דפוסי התנועה של עצמם, נראה כי שירות הלמידה העמוקה של TensorFlow של גוגל הוא הסיבה העיקרית שלקוחות פוטנציאליים רואים בפלטפורמת Google Cloud. מיקרוסופט מציעה את Machine Machine Learning שלה; IBM Bluemix מספקת את ווטסון בענן. אמזון שיחקה תוקפנית בתכנית שלה: ועידת המצאה, שהציגה את שירותי הלמידה המכונה שלה להכרה, פולי ולקס והודיעה כי MXNet תהיה מסגרת הלמידה העמוקה שלה.

פלטפורמות IoT: חמשת העננים הציבוריים המובילים - AWS, Salesforce, Microsoft Azure, Google Cloud Platform ו- IBM Bluemix - לכולם פלטפורמות IoT לחיבור מאובטח של מכשירים ופיתוח יישומים מונעי אירועים. אמזון הסעירה את הסיר: המציאה כאשר הודיעה על AWS Greengrass, ליבת תוכנה (ו- SDK) שנועדה לפעול במכשירי IoT, מה שמאפשר למכשירים אלה להפעיל פונקציות AWS Lambda ולהתחבר בצורה מאובטחת לפלטפורמת AWS IoT.

מחשוב ללא שרתים:  לתעשייה היסטוריה ארוכה של ערימת הפשטה על גבי הפשטה. עם מחשוב ללא שרת, דאגה לתשתיות, אפילו מהסוג הווירטואלי, הופכת לשם דבר עבור מפתחים. מחשוב ללא שרת מעודד מפתחים לתפוס פונקציות מספרייה ולמתח אותן יחד, וכך למזער את כמות הקוד המקורי שצריך לכתוב. AWS למבה היא הדוגמה המוכרת ביותר למחשוב ללא שרתים, אך עננים אחרים הלכו בעקבותיהם. למיקרוסופט יש פונקציות תכלת וגוגל מציעה פונקציות ענן.

ניהול מכולות: מכולות מבטיחות כל מיני יתרונות זריזות, אך יש לנהל אותן ולתזמן אותן. נראה שהתעשייה התיישבה בקוברנטס כפתרון הבחירה, שתומכת בכל העננים הציבוריים הגדולים. Kubernetes הוא קוד פתוח, כך שניתן יהיה להקים אותו במקום, אך היו בטוחים שרוב הלקוחות יבחרו בו כשירות ענן במקום. בנוסף, ההקדמה האחרונה של מתזמן המכולות אמזון EC2 Blox מוכיחה שאתה יכול לצפות שיופיעו כל מיני שירותים קשורים לאורך זמן.

אלה רק תחומי הטכנולוגיה המתקדמים בפרופיל הגבוה ביותר. לדוגמא, הענן הציבורי הוא גם מקום טבעי לניתוח אינטנסיבי של מחשבים, מכיוון שתוכלו לסובב ולסובב את השרתים לפי הצורך, כמו גם לנצל את למידת המכונה כדי להבין את התוצאות. המערכת האקולוגית Hadoop / Spark עם קוד פתוח המשתנה ללא הרף ממשיכה להוסיף פרויקטים חדשים, שענני הציבור ממהרים לקלוט אותם ולהגיש אותם כשירותים ללקוחות.

הקשה על משאבי חישוב, אחסון ורשתות ללא צורך לרכוש, לספק ולתחזק אותם במקום אחד הוא דבר אחד. זו הייתה הצעת הערך מסדר ראשון של הענן. כיום אנו רואים צצות מערכות אקולוגיות עצומות שהופכות לפלטפורמות הטובות ביותר עבור הטכנולוגיה החדשה והמרתקת ביותר. האם כל מפעל יכול להרשות לעצמו להתעלם מכך?