パブリック クラウドがイノベーションを変える理由

今日、私たちは、アクセスできる優れた技術コンピューティング リソースにより、イノベーションの黄金時代に生きています。 そして、このイノベーションを促進する最大の技術的原動力の XNUMX つは、パブリック クラウドです。 Amazon、Google、Microsoft などの企業は、開発者や組織がスケーラブルなサービスをオンザフライで作成できるようにするために巨額の資本を投資しており、オーバーヘッドがほとんどまたはまったくないため、ビジネス クリティカルなアプリケーションのロールアウトに非常に簡単に対応できます。 このように分散型の従量制リソースを重視することで、歴史上かつてないほど、成長と技術革新が加速しました。 

ソフトウェア開発の初期には、新しい実装やプロジェクトをサポートするために、基礎となるインフラストラクチャをゼロから構築するのに、数年とは言わないまでも数か月を費やすことができました。 それとは対照的に、今日では、アプリケーションの構築に必要な基盤となるインフラストラクチャのほとんどが、すぐに利用できるようになっています。

スケーラビリティの再考

　 スケーラビリティのコスト クラウド コンピューティングのサーバーレス アーキテクチャにより、大幅に削減されました。 今日、サーバーレス アーキテクチャ サービスにより、組織は必要なものだけを使用できるようになり、これらの重要なアプリケーションをサポートするためのアイドル時間やインフラストラクチャに支払う必要がなくなります。 また、これらのサービスを使用すると、需要に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンできます。 規模を考慮した設計が中心的な関心事であったときと同じように、アプリケーションや展開について考える必要はありません。 これは運用上の革命です。

クラウド テクノロジーによるインサイトのロック解除

特定の製品内のデータには、重要なイノベーションの可能性があります。 組織は、クラウド プロバイダーからの洞察と主要な新しいサービスを継続的に探しています。これらの新しいテクノロジは、製品に価値を生み出すことができるからです。 現在、組織は XNUMX 年前にはアクセスできなかった素晴らしい洞察と分析にアクセスできます。 クラウド プロバイダーのおかげで、組織は、以前は不可能だった新しい方法で、幅広いデータ分析と洞察サービスを接続できます。

機械学習 は、イノベーションを容易にするクラウドベースのシステムのもう 90 つの例です。 機械学習の学習曲線は、データの探索、モデルの構築、展開、改良にほとんどの時間が費やされるため、急勾配で困難です。 しかし、パブリック クラウドの進歩により、主要なパブリック クラウド アウトレットはこれらの課題の多くを自動化しており、これにより、セットアップに通常費やされていたワークロードの約 XNUMX% が軽減され、プラグ アンド プレイ システムに変換されます。 これらのシステムは、はるかに安価でセットアップが簡単です。 必要な部分を選んで、箱から出してすぐに、最小限の労力で新しい機械学習の洞察を得ることができます。

ノーコードの考え方を採用する

クラウドの機能を活用しようとしているイノベーターへの XNUMX つの提案は、新しいコードの作成を停止することです。 技術的なバックグラウンドを持つ人にとって、これは簡単なことではありません。 しかし、イノベーションを行っているときは、価値提案とすでに持っている洞察に取り組むことに時間を費やす必要があります。 イノベーションの核心は、それを実現するために書くコードではありません。 ノーコードの考え方を採用することを検討してください。 既存の実装を見つけて、インフラストラクチャに組み込みます。 時間とエネルギーを節約しましょう。

パブリック クラウド プロバイダーが提供できるものを特定します。 これらのプロバイダーは、非常に信頼性が高く、スケーラブルで伸縮自在なサービスを提供しており、これらはすべて管理され、安全で、すぐに使用できます。 必要なものがそこで見つからない場合は、オープンソース コミュニティにアクセスして、持ち込む必要がある他の部分を探してください。クラウド サービス プロバイダーとオープンソース コミュニティの両方が成長し続けるため、最小限のコーディングで十分です。ほとんどのイノベーション。

パターンを探し始める

今日のイノベーションのほとんどは、パターンを見ることです。 それはもはや根本的に新しいものを発明することではありません。 クラウド機能を活用する際には、どのようなパターンが既に存在するかを常に考慮してください。 システムのアクセス パターン、またはシステムが互いに通信する方法を調べます。 展開パターンを見てください。 製品、サービス、または顧客に関して遭遇した問題を分析します。 パターンを見つけて、解決策を適用します。

イノベーターがやめるべきこと

• オープンエンドの研究。 革新的なプロジェクトや問題には 60 日のサイクルを設定します。 これにより、プロセスが前進し続けます。
• 難解なものに取り組んでいます。 最初に質問を明確に定義してから、成功を測定するための指標を設定してください。 存在しない問題を解決する前に、存在する問題を特定します。
• あてどない実験。 実行したい実験を少なくとも XNUMX つ設定し、それぞれのタイムラインを XNUMX 週間以内に設定します。 従うべき道を自分自身に与え、警戒してください。
• 教訓を無視する。 実験から学ぶようにしてください。 彼らから必要な回答を得て、そのデータを使用して次のステップを決定します。
• 分析麻痺。 間違った決定であっても、迅速に決定を下します。 すぐに失敗すると、そこから学び、先に進むことができます。 同じ場所に長時間留まるよりも、急速な失敗の方が優れています。

パブリック クラウド パラダイム – 古いルールは適用されない

あなたが考えていることのほとんどすべてと、それについてどのように考えているかは、パブリック クラウドで変容します。 コードの記述、設計、展開、監視、および管理の方法に関する標準的な構成要素でさえ異なります。 ここでは従来のモデルは当てはまりません。それらを使用しようとすると、ほとんどの場合失敗します。

心を開いてこの空間に近づきましょう。 クラウドから何を活用できるかについて調査を行います。 それがどのように機能するかを学び、違いを受け入れる準備をしてください。 その後、クラウドを通じてイノベーションのすべてのメリットを得ることができます。 パブリック クラウド プラットフォームは一連の優れた機能を提供し、イノベーターが重要な問題をスピードと俊敏性で解決できるようにします。

この新しいパラダイムを活用し、イノベーションへのアプローチについて考え方を変え、クラウドのネイティブ機能を最大限に活用してください。

出典: https://www.iotforall.com/public-cloud-innovation