В предыдущем небольшом экскурсе в историю мы уже рассказали о первопроходцах в сфере публичных облаков. На примере компании Amazon можно сформировать примерный профиль лидеров индустрии.
Он во многом определяется потребностями современного заказчика. Основные из них включают в себя Computing (аренда мощностей по модели IaaS), Storage and Databases (хранение данных), Big Data/Analysis/Machine Learning (работа с большими данными, аналитикой и машинным обучением), Development&DevOps Tools (разработка, доставка кода, запуск и эксплуатация приложений, балансировка и прочее) и вспомогательные сервисы, которые помогают управлять сетевым взаимодействием между основными сервисами, а также решают вопросы безопасности, управления и выполняют другие вспомогательные функции.
Облако Google
Домен google.com был зарегистрирован в 1997 году. К этому событию привёл научный проект студента Стэнфорда Ларри Пейджа и аспиранта Сергея Брина. Проект заключался в разработке поискового алгоритма, который оказался на тот момент эффективнее существовавших на рынке решений. Первое время индексация страниц интернета происходила с домашней странички Пейджа и Брина, расположенной на сервере родного университета. Позже в английским языке появился новый глагол «to Google», что означает осуществить поиск, или гуглить, а в 2006 году глагол был официально занесен в оксфордский словарь английского языка.
Дебют компании на рынке облачных вычислений произошёл в 2008 году с выходом демоверсии услуги PaaS (Platform-as-a-Service) под названием Google App Engine (GAE). Несмотря на двухлетнее отставание от Amazon, Google вышел на рынок с продуктом, аналогов которому ещё не было. GAE позволял запускать полноценные приложения без длительной подготовки инфраструктуры для их функционирования. А если добавить к этому управление версиями этих приложений, автоматическое масштабирование, резервирование и балансировку, то плюсы платформы GAE становятся очевидны. Лишь в 2011 году Amazon представила свою PaaS под названием Elastic Beanstalk.
С 2010 года Google Cloud Platform начала обрастать сервисами. Появились услуги для хранения и обработки информации Google Cloud SQL, аналитический сервис Big Query, а в 2013 наконец-то вышел релиз Google Compute Engine, позволивший заказчикам получать вычислительные мощности по модели IaaS.
Далее компания Google старалась идти в ногу с трендами времени и запустила инструменты для организации CI/CD для доставки и интеграции кода. Google Kubernetes Engine позволил разворачивать в облаке и гибридном развертывании контейнерные кластеры, а Cloud Functions дал возможность запускать лёгкие сервисы наподобие Amazon Lambda и Azure Functions.
Позже появилась платформа для построения интернета вещей Google Cloud IoT Core и дополнительные сервисы для хранения и анализа информации, в том числе InMemory-решение Cloud Memorystore для хранения данных Redis в оперативной памяти для получения максимального отклика при работе с данными. Всё это привело к перемещению Google в лидеры магического квадранта Гартнера в 2018 году.
В отличие от Amazon, Google сделал ставку на SaaS-решения как для частных, так и для корпоративных пользователей. Почта, офисные пакеты, интегрированные средства хранения и другие сервисы позволяют максимально быстро начать совместное использование продуктов для полноценного функционирования компании.
Лазурное облако
Сложно представить, чтобы компания Microsoft отказалась в своё время вступить в гонку борьбы за облачное первенство. Windows Azure Platform был анонсирован в 2008 году — тогда же, когда в игру вступил Google. В начале своего пути Azure включал в себя SQL Azure и AppFabric, а также сопутствующие сервисы в виде хранилища для BLOB Windows Azure Drive и другие. В то время Windows Azure предоставлял ресурсы для экземпляров виртуальных машин, на которых запускались приложения. Отличия от Amazon и Google были в симбиозе локальной и облачной инфраструктуры (однако Windows Azure не поддерживал, к примеру, виртуальные машины Hyper-V). Хотя мы и упомянули термин «виртуальная машина», но всё равно это был полноценный PaaS-сервис.
В дальнейшем набор сервисов примерно уравнялся с Amazon и Google, а где-то и превзошёл их. Появились Azure IaaS и Virtual Machines, Azure Service (аналог Lambda), средства для совместной разработки и контроля версий Visual Studio Team Services, для реализации процессов CI/CD, а также множество служб для хранения данных, SQL, NoSQL, Redis Cache и другие. Дополняют это разнообразие службы для разработчиков мобильных приложений, для обработки медиаконтента, множество корпоративных сервисов типа Active Directory, Site Recovery и другие. Естественно, не обошли вниманием и средства анализа и работы с большими данными вроде Data Lake Analytics, Data Lake Store для совместной работы с Hadoop, а также приложения для решения задач машинного обучения. Как и у прямых конкурентов, здесь присутствует сервис для централизованного управления данными интернета вещей — IoT Hub, а решения по модели SaaS считаются чуть ли не стандартом de facto в корпоративном сегменте.
Multi-cloud
Многие компании используют решение Multi-cloud, покупая услуги у различных провайдеров и сообразуя стратегию построения инфраструктуры с соответствием своих требований и предложений поставщиков. У этого целый ряд причин:
- Стоимость услуг у различных поставщиков на схожие сервисы может существенно отличаться, поэтому у каждого провайдера берутся более выгодные.
- Разница в удобстве использования услуг или наличии функций для решения потенциальных задач.
- Отказ от моновендорной зависимости.
- Уход от единой точки отказа.
На самом деле причин намного больше, и мультиоблачная инфраструктура сегодня встречается всё чаще. К примеру, для организации работоспособности офиса компания выбрала SaaS-модель в решении Office 365, для аналитики — Google Big Query, а виртуальные машины держит в Amazon EC2.
Выгоду, которую может принести мультиоблачный подход, можно получить, только если глубоко и всесторонне разбираться в предложениях основных игроков рынка, а также обладать достаточной компетенцией в вопросах интеграции и эксплуатации решений. Поэтому заказчики всё чаще обращаются к сервис-провайдерам, которые, кроме стратегии и реализации, помогают получить чистую выгоду от использования мультиоблачного подхода, экономя клиентам бюджет.
Несмотря на то что Amazon, Microsoft и Google держат львиную долю сегмента, динамика развития подсказывает, что такие компании, как IBM, Oracle, Alibaba и другие, не собираются без боя сдавать позиции.
Стратегия использования мультиоблака — это новый виток эволюции использования облачных вычислений. Правильный подход к выбору составляющих вашего личного мультиоблака напрямую влияет на то, насколько эта стратегия будет успешной и экономически выгодной для вашей компании. А это в свою очередь напрямую зависит от команды профессионалов, которая будет заниматься внедрением и дальнейшим управлением решениями.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.