「オープンソース」モデルには数多くのメリットがありますが、最も魅力的なのは企業のコスト削減に貢献できることです。さらに、オープンソースモデルはベンダーによる制約や障壁を排除し、より緊密なコラボレーションを促進します。協力者がオープンソースソフトウェアを継続的にアップデートすることで、技術の継続的な改善と発展が保証されます。クラウドコンピューティングとビッグデータは現在、ホットな話題となっており、オープンソース技術と連携した開発、そしてクラウド上でのビッグデータプロジェクトの実装方法は、新たな実践分野となっています。

オープンソースクラウドコンピューティングの現状

今日、クラウドコンピューティングは企業のITインフラにおける主流の選択肢となり、Dockerに代表されるコンテナ技術もPaaSレベルのクラウドコンピューティングの発展を牽引し、SaaSアプリケーションも急成長を遂げています。クラウドコンピューティングは概念から実用化へと移行し、情報化と産業化の融合をさらに促進していくでしょう。

アジャイル、柔軟性、カスタマイズ性。これらは、大手企業がクラウドコンピューティングへの投資を説明する際に最も頻繁に挙げる3つのキーワードです。一方、大手クラウドプロバイダーは技術的な関心を重視している一方で、財務上の理由からオープンなクラウド環境を提供できていません。そのため、企業のIT「クラウド化」のプロセスにおいて、オープンソース技術は将来に向けた重要な選択肢となりつつあります。

オープンソースのクラウドコンピューティングには数多くのメリットがありますが、最も魅力的なのは企業のコスト削減です。さらに、オープンソースモデルはベンダーの制限や障壁を取り除き、パートナーがオープンソースソフトウェアを継続的にアップデートすることで、より緊密なコラボレーションを促進し、継続的な改善と開発を実現します。

オープンソースのクラウドコンピューティングに関連するシステム、製品、サービスは、絶えず革新とリリースを続けています。例えば、現在最も伝統的なIT大手企業が支援するクラウドアーキテクチャのオープンソースプロジェクトであるOpenStackは、国内外で広く注目を集めています。OpenStack Foundationが発表したホワイトペーパーによると、実際の本番環境へのOpenStackの導入は大幅に改善され、従来の産業への浸透も大規模な傾向を示しており、製造、エネルギー、小売、医療、運輸、保険、メディアなどの分野で有望な成長が見込まれています。世界的なユーザー活動では、ヨーロッパとアジアが際立っており、中国のユーザーが主要な貢献者となっています。

しかし、何事にも限界があり、現在のオープンソースクラウドにも重大な欠点があります。例えば、ベンダーからの独立したサポートが不足しており、オープンソースクラウドツールのサポートには更なる改善が必要です。さらに、OpenStackやDockerといった人気のオープンソースクラウドコンピューティングアプリケーションは、技術的な成熟度が不十分で、完全性に欠けています。

オープンソースビッグデータの現状

モバイルインターネット、クラウドコンピューティングなどの技術の急速な発展により、世界のデータ量は爆発的に増加し、ビッグデータ時代の幕開けとなりました。ビッグデータの計り知れない価値は、膨大なデータからユーザーの行動や嗜好を掘り起こし、分析することで、ユーザーのニーズにより適した製品やサービスを特定し、ユーザーの需要に基づいてこれらの製品やサービスを的確に調整・最適化することにあります。

大規模な事業運営と増え続けるデータ量により、従来のビジネスソリューションではこれらの課題に単独で対処することはほぼ不可能です。企業内の「コラボレーション」が制約となり、これらの課題に対処するにはより多くのリソースが必要となり、オープンソースモデルに新たな機会と課題をもたらすことは間違いありません。オープンソースの波が勢いを増したのは、その低コスト、高い柔軟性、そしてビッグデータに秘められた価値を企業がより効果的に発見できるよう支援する訓練を受けた人材の確保が大きな要因となっています。

Hadoopは、今日のビッグデータ分野において間違いなく最も注目されているオープンソース技術であり、コスト削減とエンタープライズレベルのITの自由度向上を約束しています。Hadoop、R、NoSQLは、非構造化データの管理であれ、非構造化データを用いた複雑な統計分析の実行であれ、多くの企業のビッグデータ戦略の三本柱となっています。これらのオープンソース技術プラットフォームは、プロプライエタリソフトウェアに比べて、より迅速に改良できることが大きな利点です。さらに、多くの組織によって継続的に開発・改良が行われています。Hadoopは広く普及しており、EMC、Dell、IBM、そしてMicrosoftさえもHadoop陣営に加わり始めています。

ビッグデータ分野におけるもう一つの注目株であるSparkは、今や広く認知されつつあります。汎用並列処理フレームワークとして、SparkはHadoopといくつかの利点を共有しており、反復計算においてはHadoopよりもさらに効率的であると同時に、より幅広いデータセット操作タイプを提供しています。Hadoopを凌駕する優れたパフォーマンスと幅広い適用性により、Sparkのさらなる発展が期待されています。

結論

結論として、オープンソースモデルは確かに企業や開発者がクラウド環境を導入するための条件を整え、クラウド技術の発展を促進しました。しかし、ユーザーの観点から見ると、特にソフトウェア開発・保守能力に乏しい従来型企業にとって、オープンソース・クラウド・プロジェクトの大規模な導入には依然として一定のリスクが伴います。さらに、オープンソースの大きな欠点はセキュリティです。まさにこうしたリスクのために、多くのビッグデータ・プロジェクトは現在クラウド環境で運用されていません。

しかし、クラウドコンピューティングとビッグデータがアプリケーションにもたらす価値は否定できないものであり、両者を組み合わせることで、それぞれを単独で利用するよりもはるかに大きなメリットが得られます。企業はクラウドコンピューティングとビッグデータプラットフォームを選択する際に、自社の具体的な状況とニーズを考慮し、適切なプラットフォームを選択する必要があります。オープンソースやクラウドベースという理由だけで盲目的に選択することは避けるべきです。もちろん、長期的には、オープンソースのアイデアでギャップを埋めることは、それらを無視するよりもはるかに賢明です。