[論文レビュー] A Comparative Taxonomy and Survey of Public Cloud Infrastructure Vendors

Dimitrios Sikeridis, Ioannis Papapanagiotou+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2017

Cloud Computing and Resource Management参考文献 60被引用数 18

ひとこと要約

この論文は、2017年末現在のAmazon、Google、Microsoft、IBMのパブリッククラウドインフラストラクチャサービスについて、包括的な分類体系と比較分析を提示する。サービスを7つのコアファミリ―（コンピューティング、ストレージ、データベース、分析、データパイプライン、機械学習、ネットワーキング）に分類し、機能的類似性、サービス設計、用語、機能セットの違いを強調している。主な貢献は、企業および研究者が妥協を伴わずに最適なクラウドサービスを選定できるようにする標準化された参照フレームワークを提供することにある。

ABSTRACT

An increasing number of technology enterprises are adopting cloud-native architectures to offer their web-based products, by moving away from privately-owned data-centers and relying exclusively on cloud service providers. As a result, cloud vendors have lately increased, along with the estimated annual revenue they share. However, in the process of selecting a provider's cloud service over the competition, we observe a lack of universal common ground in terms of terminology, functionality of services and billing models. This is an important gap especially under the new reality of the industry where each cloud provider has moved towards his own service taxonomy, while the number of specialized services has grown exponentially. This work discusses cloud services offered by four dominant, in terms of their current market share, cloud vendors. We provide a taxonomy of their services and sub-services that designates major service families namely computing, storage, databases, analytics, data pipelines, machine learning, and networking. The aim of such clustering is to indicate similarities, common design approaches and functional differences of the offered services. The outcomes are essential both for individual researchers, and bigger enterprises in their attempt to identify the set of cloud services that will utterly meet their needs without compromises. While we acknowledge the fact that this is a dynamic industry, where new services arise constantly, and old ones experience important updates, this study paints a solid image of the current offerings and gives prominence to the directions that cloud service providers are following.

研究の動機と目的

• 主要プロバイダー間で共通の標準がないクラウドサービスの用語、機能、課金モデルの問題に対処すること。
• 機能的ファミリーとサービス成熟度に基づいたパブリッククラウドサービスの構造的分類体系を提供すること。
• Amazon、Google、Microsoft、IBMの4大クラウドベンダーの主要サービスを、機能、設計、差別化の観点から比較すること。
• 研究者および企業が利用するにあたり、機能的ギャップ、共通パターン、クラウドサービス進化のトレンドを特定すること。
• マルチクラウド相互運用性、信頼性、パフォーマンスに関する今後の研究を支援するための参考資料としての役割を果たすこと。

提案手法

• 2017年末現在の、Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure、IBM Cloudの公開技術ドキュメンテーションおよびサービス説明を分析した。
• クラウドサービスを7つの主要カテゴリに分類した：コンピューティング、ストレージ、データベース、分析、データパイプライン、機械学習、ネットワーキング。
• 各カテゴリについて、4社の主要サービスをマッピングし、機能、特徴、アーキテクチャ的アプローチを比較分析した。
• 分析では、機能的差異、用語の不一致、各プロバイダー固有のイノベーション（例：AWS DAX や Google の TPU）に重点を置いた。
• 詳細な価格分析は除外したが、意思決定における重要性を認識しており、別途研究分野として位置づけた。
• 研究は時限的であり、2017年末までに到達したクラウドサービスの状態を反映しており、実験的または急速に進化するものではなく、成熟した安定版サービスに焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AWS、GCP、Azure、IBM Cloudといった主要なパブリッククラウドプロバイダーは、コンピューティング、ストレージ、データベースといったコアカテゴリにおいて、サービス分類体系と機能的提供内容でどのように異なるか？
• RQ2 2017年時点で、4大クラウドベンダーの機械学習およびAIサービスにおいて、主な機能的類似性と差異は何か？
• RQ3 クラウドプロバイダー間で用語とサービス意味論がどの程度標準化されており、その分類体系の相違から生じる課題は何か？
• RQ4 データパイプラインやサーバーヲレスコンピューティングを含むクラウドネイティブサービスにおいて、支配的なアーキテクチャ的パターンと設計アプローチは何か？
• RQ5 マルチクラウドおよびハイブリッドデプロイメントの文脈において、クラウド相互運用性、信頼性、スケーラビリティに関する未解決の研究的課題は何か？

主な発見

• 4社の主要クラウドプロバイダーは、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングといったコア分野において成熟した、機能豊富なサービスを提供しており、価格要因を除けば同等の機能を有している。
• データベース提供において顕著な差異が見られ、各社が異なる強みを強調している。例えば、AmazonのDynamoDB、GoogleのSpanner、MicrosoftのCosmos DB、IBMのAI統合型Db2など。
• 機械学習およびAIサービスは、すべてのプラットフォームで十分に発展しており、モデル学習、推論、アプリケーションワークフローへの統合を強力にサポートしている。
• クラウドプロバイダーはそれぞれ独自のイノベーションを実施している：AWSはメモリーキャッシュ用のDAXを提供し、Googleは専用ハードウェア（TPU）を提供し、MicrosoftはFPGAをAzureに統合してパフォーマンス向上を実現している。
• 用語の標準化が不十分で、プロバイダー間でサービス意味論に一貫性がないことが、シームレスなマルチクラウド導入とサービス比較の主な障壁となっている。
• 新たな課題として、クラウド相互運用性、大規模システムにおけるフォールトトレランス、ピークワークロード下でのベンチマーク要件が浮き彫りになっており、特にデータベースおよびAIワークロードにおいて顕著である。