W tym podcaście przyjrzymy się dystrybucji magazyn w chmurze z Enrico Signoretti, wiceprezesem ds. produktów i partnerstwa w firmie Łokieć.
Mówimy o tym, jak przechowywanie danych przeszło w tryb hybrydowy i wielochmurowy oraz jak rozproszone przechowywanie w chmurze oddziela płaszczyznę kontroli od danych, aby zapewnić przechowywanie danych w wielu lokalizacjach, lokalnie i w wielu chmurach.
Signoretti mówi także o tym, jak organizacje, które muszą zachować kontrolę nad danymi – nad kosztami i lokalizacjąna przykład – może to osiągnąć dzięki rozproszonej chmurze, a także mówić o obciążeniach, do których najlepiej się nadaje.
Antony Adshead: Czym jest chmura rozproszona i dlaczego jest teraz ważna?
Enrico Signoretti: Mogę więc zacząć od tego, dlaczego jest to ważne teraz, a następnie zagłębić się w to, czym jest i do czego służy.
To ważne, bo żyjemy w czasach, w których firmy odchodzą od tradycyjnych modeli, na początku [to] po prostu chmura, a potem odkryliśmy chmurę hybrydową, więc przechowuj część swoich zasobów IT lokalnie, a część w chmurze publicznej.
Potem coraz częściej mówiliśmy o środowisku wielochmurowym; większość dużych przedsiębiorstw ma wiele chmur i wiele aplikacji działających w różnych środowiskach.
Z tego punktu widzenia chmura rozproszona to model całkowicie odmienny od tego, do czego jesteśmy przyzwyczajeni na rynku. Zatem wielcy hiperskalowerzy robią wszystko w pojedynczych centrach danych. Więc tak, widzisz chmurę, ale wszystko działa w jednym lub kilku bardzo zamkniętych centrach danych.
W modelu chmury rozproszonej oddziela się płaszczyznę sterowania od płaszczyzny danych; coś, co wydarzyło się w przeszłości, kiedy o tym rozmawialiśmy zdefiniowane programowo.
Zatem usługodawca zachowuje kontrolę nad tą płaszczyzną kontroli. . . ale zasoby można wykorzystywać i wdrażać wszędzie. Mogą znajdować się w tym samym środowisku chmury publicznej, o którym wspomniałem wcześniej, lub w Twoim centrum danych. Budujesz więc tę rozproszoną chmurę.
Co więcej, jeśli chodzi o przechowywanie, gdy mówimy o chmurze rozproszonej geograficznie, oznacza to, że zasoby te są w rzeczywistości rozproszone geograficznie, co oznacza, że część danych możesz mieć być może we Francji, a inne segmenty danych we Włoszech lub Niemczech, lub nawet bardziej rozproszone.
To jest główna koncepcja i jest naprawdę ważna dla wszystkich, ponieważ usuwa wiele przeszkód, gdy przychodzi czas na pracę w środowisku wielochmurowym.
Adshead: Jakie są zalety i wady chmury rozproszonej w porównaniu z chmurą publiczną i lokalnym centrum danych?
Signoretti: Główną zaletą rozproszonej chmury jest kontrola. Możesz mieć kontrolę na kilku poziomach. Kiedy zaczynasz myśleć o chmurze rozproszonej, nie ma blokady, ponieważ masz możliwość wyboru, gdzie umieścisz swoje dane.
Jest suwerenność danych a także – możemy to nazwać – niezależność danych. Osiągasz nie tylko suwerenność danych, ale także kontrolę nad wszystkimi warstwami i wszystkimi aspektami zarządzania danymi.
Jest to bardzo ważne, ponieważ mimo że większość hiperskali bardzo szybko reaguje na pojawiające się nowe przepisy tutaj w Europie, a także w USA, świat jest nadal złożony i wiele organizacji w Europie przekazuje swoje dane taka organizacja nie jest możliwa.
Pomysł jest taki, że dzięki rozproszonej chmurze masz niezbędny poziom suwerenności, ale także kontrolę nad kosztami i polityką stosowaną przy zarządzaniu danymi.
Być może, jeśli pomyślimy o porównaniu trzech modeli – lokalnego, chmury publicznej i chmury rozproszonej – widać, że chmura rozproszona plasuje się pośrodku pomiędzy pozostałymi. Z jednej strony zachowujesz kontrolę nad całym stosem, a z drugiej strony masz elastyczność chmury publicznej.
Zatem łącząc te dwa elementy, możesz mieć bardzo wydajną infrastrukturę, która będzie wdrażana i zarządzana przez Twoją organizację, zachowując jednocześnie wszystkie zalety chmury publicznej.
Adshead: Jakie są największe obciążenia w chmurze rozproszonej?
Signoretti: O chmurze rozproszonej należy nadal myśleć jak o chmurze. Jeśli więc masz obciążenie o niskim opóźnieniu i wysokiej wydajności, do którego zwykle potrzebujesz procesora [central processing unit] bardzo blisko magazynu, to nie jest przeznaczone dla chmury rozproszonej.
W takim przypadku znacznie lepiej jest wybrać coś, co jest dostępne lokalnie lub w tej samej chmurze.
Z mojego punktu widzenia wszystkie inne obciążenia są w porządku – od tworzenia kopii zapasowych, odzyskiwania po awarii, współpracy, a nawet jezior dużych zbiorów danych po przechowywanie ogromnych ilości danych dla sztucznej inteligencji [artificial intelligence] i M.L [machine learning].
W większości przypadków możesz mieć dobrą przepustowość. Brakuje tylko opóźnienia, ale to samo dotyczy chmury publicznej. Jest to prawdopodobnie zestaw przypadków użycia, które są bardziej odpowiednie dla chmury rozproszonej.