رایانش ابری نحوه دسترسی کسب‌وکارها به منابع محاسباتی، ذخیره‌سازی داده‌ها و استقرار اپلیکیشن‌ها (برنامه‌های کاربردی) را متحول کرده است. سازمان‌ها می‌توانند به‌جای تامین و نگهداری زیرساخت‌های داخلی گران‌قیمت، از سرویس‌های ابری برای انعطاف‌پذیری، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش نوآوری استفاده کنند. ازهمین‌رو تکنولوژی پردازش ابری را می‌توان سنگ‌بنای عملیات‌های کسب‌وکاری مدرن دانست که اکنون به یک اکوسیستم پیچیده و پویا تبدیل شده است. با توجه به رشد روزافزون تکنولوژی، آینده رایانش ابری پتانسیل فوق‌العاده‌ای دارد که نوید انقلابی در نحوه عملکرد، نوآوری و رقابت شرکت‌ها با یکدیگر در بازار جهانی را می‌دهد. اگر برایتان سوال است آینده رایانش ابری به چه شکل خواهد بود، این مقاله را تا انتها مطالعه کنید.
مختصری از تاریخچه رایانش ابری
ایده شکل‌گیری رایانش ابری به دهه 1960 برمی‌گردد؛ زمانی که پروفسور جان مک‌کارتی طی یک سخنرانی پیش‌بینی کرد که روزی محاسبات (Computing) به‌عنوان یک سرویس عمومی ارائه خواهد شد که کاربران فقط برای آنچه که استفاده می‌کنند، هزینه می‌پردازند. دو سال بعد از این سخنرانی، MIT بودجه‌ای به همراه دستورالعمل توسعه یک سیستم دریافت کرد که به دو نفر اجازه استفاده از یک کامپیوتر را می‌داد.
در سال 1969 نیز یک شبکه کامپیوتری با نام ARPANET توسط پنتاگون سفارش داده شد که باید چندین نوع کامپیوتر مختلف به یکدیگر متصل می‌شد تا اطلاعات به‌سرعت و از فواصل مختلف در دسترس قرار بگیرد.
در دهه 1960، شرکت IBM از مجازی‌سازی برای فعال کردن چندین ماشین مجازی برای اتصال به یک ماشین میزبان که غالبا سیستم‌های Mainframe بود، استفاده می‌کرد. شبکه‌ها نیز به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گرفتند، اما انواع مختلف شبکه به علت عدم وجود استاندارد در این حوزه نمی‌توانستند به یکدیگر متصل شوند.
با نزدیک شدن به اواخر دهه 70، ارزش پروتکل TCP/IP اثبات شد. هم‌زمان کامپیوترها برای استفاده شخصی در دسترس افراد قرار گرفتند، به‌طوری‌که اواسط دهه 1980 تقریبا 100هزار کامپیوتر به اینترنت متصل شده بودند.
از دهه 1990 تلفن‌های همراه وارد بازار شدند و دسترسی از راه دور به استاندارد تبدیل شد. رهبران تکنولوژی شروع به استفاده از کلمه «ابر» (Cloud) کردند و به بررسی الگوی جدیدی پرداختند که در آن محاسبات به محدودیت‌های فنی محدود نشود.
اوایل دهه 2000، دنیا شاهد پیشرفت‌های عظیمی مانند راه‌اندازی فروشگاه آنلاین آمازون بود که در پیشرفت تکنولوژی ابری اهمیت بسیاری داشت. در دهه 2010 میکروسرویس‌ها و کانتینرها برای دسترسی گسترده به خدمات ابری شکل گرفتند. همان‌طور که از در دهه 2020 پیش می‌رویم، کاربرد سرویس‌های ابری تقریبا برای همه کسب‌وکارها و سازمان‌ها واضح می‌شود.
جایگاه کنونی رایانش ابری و رشد انفجاری پذیرش پردازش ابری
به‌گفته Precedence Research، ارزش بازار جهانی رایانش ابری تا سال 2023 به 500 میلیارد دلار رسیده است و انتظار می‌رود تا سال 2032 با رشد 17 درصدی به 2297.37 میلیارد دلار برسد. ارائه‌دهندگان خدمات مدیریت‌شده (Managed services providers – MSP) انواع سرویس‌های مبتنی بر ابر را ارائه می‌دهند که تقریبا همه جنبه‌های محاسبات را پوشش می‌دهد و در قالب مدلِ as-a-service ارائه می‌شود. طبق گزارش Google Cloud، حدود 41.4 درصد از رهبران قصد دارند سرمایه‌گذاری در رایانش ابری را افزایش دهند و 33.4 درصد دیگر در حال مهاجرت از سیستم‌های قدیمی به ابزارهای مبتنی بر ابر هستند.
از جمله عوامل موثر بر سرعت پذیرش خدمات ابری در جهان می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:
- انعطاف‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن
- سرعت بخشیدن به نوآوری و زمان ورود محصول به بازار
- مقیاس‌پذیری یکپارچه
- تقویت همکاری
- بازیابی فاجعه (Disaster recovery) و تداوم کسب‌وکار
ترندها و پیش‌بینی‌های کلیدی رایانش ابری
رایانش ابری با تکیه بر فناوری‌های نوظهور به بهبود سرعت، ارتقای امنیت و افزایش بهره‌وری در آینده کمک می‌کند. در این بخش قصد داریم به بررسی ترندهای رایانش ابری بپردازیم:
رشد تکنولوژی چند ابری (Multicloud) و ابر ترکیبی (Hybrid)
در حال حاضر اکثر شرکت‌ها از ترکیب چند مدل محیط ابری برای رسیدن به حداکثر بهره‌وری استفاده می‌کنند. به همین خاطر رشد قابل توجهی در سرویس‌های ابری ترکیبی و استراتژی‌های چند ابری انتظار می‌رود. ابر ترکیبی همان ترکیب ابر عمومی و ابر خصوصی است که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا استقرار را در کل محیط‌ها بهینه کنند. در استراتژی چند ابری از خدمات چندین ارائه‌دهنده ابر استفاده می‌شود که این امر از وابستگی به فروشنده (Vendor lock-in) جلوگیری می‌کند. با خرید سرور ابری از ارائه‌دهندگان مختلف، کسب‌وکارها می‌توانند محیط‌های بهینه‌ای برای خود طراحی کنند و در صورت نیاز سرویس دهندگان را تغییر دهند.
ظهور محاسبات لبه و لبه به ابر (Edge-to-Cloud)
محاسبات لبه (Edge computing) پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را به دستگاه‌ها و کاربران نهایی نزدیک‌تر می‌کند. با این تکنولوژی داده‌ها به‌جای قرار گرفتن در سرورهای ابری متمرکز در «لبه» شبکه‌ها و اغلب روی دستگاه‌های موبایل قرار می‌گیرند. از مهم‌ترین مزایای محاسبات لبه می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:
- کاهش تاخیر برای پاسخگویی اپلیکیشن‌ها در لحظه
- اتصال بهتر برای مکان‌های دور
- بهبود حریم خصوصی و امنیت
- استفاده کمتر از پهنای باند و صرفه‌جویی در هزینه‌ها
محاسبات لبه برای کسب‌وکارهای کوچک و بزرگ، از فروشگاه‌های خرده‌فروشی که جریان‌های حسگر اینترنت اشیا (IoT) را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند تا کارخانه‌هایی که بر ماشین‌های مستقل نظارت می‌کنند، کاربردی هستند.
مدل معماری لبه به ابر (Edge-to-Cloud) به نوعی معماری رایانش ابری اشاره دارد که در آن فرایندها محدود به مراکز داده نیستند. معماری لبه به ابر با استفاده از اصول محاسبات لبه، داده‌ها را به‌جای سرورهای مرکزی در دستگاه‌های جانبی جمع‌آوری، ذخیره و پردازش می‌کند. این مدل باعث بهبود امنیت، کاهش تاخیر و محدود شدن بارهای (Loads) زیرساخت مرکزی می‌شود. سازمان‌ها با کمک معماری لبه به ابر می‌توانند قابلیتهای خود را بدون به خطر انداختن عملکرد در مکان‌ها گسترش دهند.
هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نحوه ارائه و استفاده از خدمات ابری را متحول می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی کارایی پلتفرمهای ابری را افزایش می‌دهند. به‌طور مثال تجزیه‌وتحلیل هوشمندانه‌تری از داده‌ها ارائه می‌دهند، کارهای روزمره را خودکار می‌کنند و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری به کاربر می‌دهند. به بیان دیگر، سرویس‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر می‌توانند حجم بالایی از داده‌ها را برای پیش‌بینی روندهای بازار، رفتار مشتری یا خرابی‌های احتمالی سیستم تجزیه‌وتحلیل کنند و بینش‌های ارزشمندی به کسب‌وکارها ارائه دهند.
ادغام هوش مصنوعی در پردازش ابری نهتنها عملکرد و مقیاس‌پذیری راه حل‌های ابری را افزایش می‌دهد، بلکه راه‌های جدیدی برای نوآوری در بخش‌های مختلف نیز نمایان می‌کند. به‌علاوه هوش مصنوعی مبتنی بر ابر به شرکت‌های کوچک نیز اجازه می‌دهد تا از قدرت یادگیری ماشین به‌منظوز افزایش کارایی بهره کافی را ببرند. بااین‌تفاسیر، می‌توان پیش بینی کرد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش بسیار بزرگی در آینده فرآیندهای رایانش ابری ایفا می‌کند.
محاسبات کوانتومی
محاسبات کوانتومی که در ارتباط با ابر استفاده می‌شود، قابلیتهای قدرتمندی ایجاد می‌کند. کامپیوترهای کوانتومی به‌خاطر قدرت محاسباتی بسیار بالای خود شناخته می‌شوند، اما دست‌یابی به آن کار راحتی نیست. بسیاری از متخصصان بر این باورند که ابر یک راه‌حل ایده‌ال برای محاسبات کوانتومی محسوب می‌شود؛ زیرا ابر امکان دسترسی به میزان بالایی از قدرت پردازشی مورد نیاز برای الگوریتم‌های کوانتوم را فراهم می‌کند.
تمرکز ویژه روی امنیت ابری
با افزایش سرعت پذیرش و گسترش سرویس‌های ابری، تهدیدهای امنیتی نیز شدیدتر می‌شود. هکرها مدام در حال یافتن حملات پیچیده‌تری هستند که آسیب‌پذیری‌های معماری ابری را هدف قرار دهند. از جمله اقداماتی که در راستای ارتقای امنیت ابری می‌توان انجام داد، در ادامه آورده شده است:
- حفاظت از دادههای حساس از طریق رمزگذاری (Encryption) و تبدیل داده‌ها به توکن (Tokenization)
- استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی تهدیدها و پاسخ به آن‌ها
- طراحی امنیت ذاتی (intrinsic security) مطابق با متدولوژی‌های DevSecOps
- دست‌یابی به انطباق با مقرراتی مانند GDPR، CCPA و HIPAA
در آینده رایانش ابری، امنیت باید بخش جدایی‌ناپذیری از توسعه ابری باشد که هدف آن مبارزه با تهدیدهای مدرن است.
لبه سرویس دسترسی ایمن (Secure Access Service Edge)
لبه سرویس دسترسی ایمن یک مدل محاسباتی است که به کاهش پیچیدگی‌ها و فعال‌سازی محیط‌های چندابری کمک می‌کند. هدف این مدل رایانش ابری فراهم کردن ارتباطات سریع، ایمن و قابل اعتماد بین کاربران و تکنولوژی بدون توجه به مکان آن‌ها روی وسایلی همانند تلفن‌های موبایل، تبلت‌ها و سنسورها است. این مدل به یک مسیر ارتباطی از طریق مراکز داده نیازی ندارد، اما به آن اجازه اتصال ایمن روی لبه و از طریق دستگاه‌های جانبی را می‌دهد که باعث کاهش تاخیر شده و منابع IT را در نزدیکی هر مکانی فراهم می‌کند.
پلتفرمهای ابری Low-Code/No-Code
پلتفرمهای با کد کم (Low-Code) و بدون کد (No-Code) از جمله ترندهای رایانش ابری هستند که به شما اجازه می‌دهند تا اپلیکیشن‌ها را سریعتر و با حداقل کدنویسی ایجاد کنید. رابط‌های بصری Drag-and-drop بهره‌وری توسعه‌دهندگان را به حداکثر ممکن می‌رسانند. راه‌حل‌های Low-Code و No-Code از طریق ابر ارائه می‌شوند و برای استفاده از آن‌ها به هیچ‌گونه زیرساخت محاسباتی قدرتمند نیازی نیست.
قابلیت حمل و انتقال ابری
وابستگی به فروشنده (Vendor lock-in) به‌دلیل رابط‌ها و سرویس‌های اختصاصی و سفارشی، مهاجرت اپلیکیشن‌ها و بارهای کاری بین ارائه‌دهندگان مختلف را با چالش مواجه کرده است. استانداردهای باز در حال ظهور به حل چالش مهاجرت ابری کمک کرده‌اند:
- ارزیابی از راه دور باز (OpenTelemetry) امکان نظارت و پایش اپلیکیشن‌های بومی ابری را در سراسر محیط‌ها فراهم می‌کند.
- پروتکل موارد رایج باز (Open Usage Commons) با استاندارد کردن صورت‌حساب ابری باعث ایجاد شفافیت می‌شود.
- پروتکل‌های داده باز (Open Data Protocol) تبادل داده‌ها بین محل ذخیره دادههای ابری را فعال می‌کند.
علاوه‌بر این، تکنولوژی‌هایی مانند کانتینرها، بسته‌بندی (Packaging) اپلیکیشن‌ها را برای انتقال یکپارچه در استراتژی چند ابری تسهیل می‌کنند. با از بین رفتن این موانع، کسب‌وکارها می‌توانند از خطرات وابستگی به فروشنده جلوگیری کنند و ارائه‌دهندگان ابری را با مشکلات کمتری تغییر دهند.
ابر سبز؛ استفاده از تکنولوژی بدون تخریب محیط‌زیست
همه ما از تاثیر مخرب بسیاری از تکنولوژی‌های امروزی روی محیط‌زیست آگاهیم. رایانش ابری سبز به استفاده از فناوری به شیوه‌ای اشاره دارد که به نفع کره زمین و در راستای کاهش مصرف انرژی و در نهایت کاهش تولید دی اکسید کربن باشد. یک تحقیق منتشرشده در ResearchGate نشان می‌دهد که مراکز داده حدودا 3 درصد از تامین انرژی جهانی را مصرف می‌کنند و 2 درصد از کل گازهای گلخانه‌ای را تشکیل می‌دهند. پیش‌بینی می‌شود تا سال 2040 حدود 14 درصد از گازهای گلخانه‌ای به‌دلیل ذخیره‌سازی دادههای دیجیتال تشکیل شود. ابرها با انتقال پردازش به خارج از مراکز داده، پتانسیل‌هایی برای کاهش ردپای کربن تکنولوژی در آینده دارند.
محاسبات بدون سرور (Serverless)
بسیاری از متخصصان معتقدند که محاسبات بدون سرور (Serverless) آینده تکنولوژی هستند. محاسبات سرورلس که یکی از مهم‌ترین انواع سرویس های پردازش ابری هستند، این امکان را به شرکت‌ها می‌دهند که بدون نیاز به مدیریت سرورها و جزییات ساختار و تکنولوژی‌های ابری، از مزایای اجرای کد بهره ببرند؛ این امر تاثیر بسیاری در صرفه‌جویی در هزینه‌ها و زمان ارائه سرویس‌ها دارد. رویکرد بدون سرور همچنین باعث جلوگیری از وابستگی به فروشنده و افزایش انعطاف‌پذیری و قابلیت حمل سرویس‌ها می‌شود.
رابط‌های کاربری نسل بعدی (Next-Generation)
پردازش ابری طراحی را برای کاربران ساده‌تر می‌کند. همچنان که عناصر طراحی بهبود پیدا می‌کنند، رابط‌های کاربری نیز با گزینه های شخصی‌سازی و تجربه برند منسجم ساده‌تر می‌شوند. رایانش ابری همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا با واقعیت افزوده (Augmented reality – AR) یا واقعیت مجازی (Virtual reality – VR) تجربه جدیدتری داشته باشند.
دستگاه‌های IoT
اینترنت اشیا (IoT) در آینده رواج بیشتری پیدا خواهد کرد؛ دستگاه‌های متصل به شبکه نهتنها روی نحوه کار ما تاثیر می‌گذارند، بلکه شیوه زندگی را نیز دست‌خوش تغییرات قرار می‌دهند. از پیشرفت‌هایی در حوزه سلامت گرفته تا زندگی شهری بهینه‌تر و حتی کشاورزی دقیق، IoT نقش کلیدی در نحوه استفاده از تکنولوژی برای بهینه‌سازی زندگی‌مان ایفا خواهند کرد.
چرا باید با پیشرفت‌های ابری به‌روز باشیم؟
رایانش ابری اصلی‌ترین ستون نوآوری دیجیتال را در صنایع مختلف تشکیل می‌دهد. تکنولوژی‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی، بلاک‌چین، محاسبات کوانتومی و راه‌حل‌های لبه در طول زمان به‌طور گسترده‌تری از پلتفرم‌ها و زیرساخت‌های ابری استفاده خواهند کرد.
شرکت‌ها برای پیشرو بودن و ماندن در رقابت جهانی باید به‌طور فعال چشم‌اندازی ابری خود را بررسی و مطابق با پیشرفت‌های تکنولوژی در آن تجدید نظر کنند. همچنین درک تغییرات الگوهای مربوط به معماری‌های جدید مانند میکروسرویس‌ها و محاسبات بدون سرور (Serverless) در دنیای امروز اهمیت ویژه‌ای دارد. به‌طور کلی در آینده‌ای نزدیک، ابر اصلی‌ترین عامل توسعه محصول، بهبود تجربه مشتری و رشد کسب‌وکار خواهد بود.
سوالات متداول
آیا هوش مصنوعی جایگزین رایانش ابری خواهد شد؟
به احتمال زیاد، هوش مصنوعی نهتنها جایگزین رایانش ابری نخواهد شد، بلکه AI میتواند از حجم زیاد دادههای موجود در فضای ابری برای آموزش الگوریتمها و مدلهای یادگیری ماشینی استفاده کند. همچنین پردازش ابری احتمالا از هوش مصنوعی برای ارائه قابلیتهای سریعتر، کارآمدتر و ایمنتر استفاده خواهد کرد.
آینده رایانش ابری در صنایع مختلف چگونه است؟
آینده پردازش ابری در صنایع مختلف کاملا مشهود است. از جمله کاربردهای رایانش ابری می‌توانیم به نظارت بهتر بیمار و روند درمانی در حوزه سلامت، مدیریت مالی شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینی هزینه‌ها، برنامه‌ریزی برای آموزش فردی و یادگیری فراگیر، تاخیر کم و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در پلتفرمهای سرگرمی، مدیریت موجودی در خرده‌فروشی‌ها و مدیریت بهتر زنجیره تامین در فرایند تولید اشاره کنیم.
منابع: CompTIA | Jessup | Data Science Central
