ニッチ技術か、成熟技術か

徹底比較：ベアメタルクラウド vs. 仮想サーバ、支持者が口をとがらせて語るメリットとは（1/2 ページ）

仮想化はITの生産性を新たなレベルに引き上げたが、イノベーションの停滞によって、一部の企業はベアメタルシステムの方がパフォーマンスへのニーズに合うと考え始めたようだ。

　米IBMはこの1年、自社のクラウドサービス「IBM SoftLayer」でベアメタルサーバ（OSがインストールされていない物理サーバ）戦略と、米Dockerとの連係を通じてコンテナ戦略を積極的に進めてきた。自社の主要ソフトウェア製品全てをSoftLayerに完全に対応させる移植作業も行っている。SoftLayerは、ベアメタルサーバのパフォーマンスを活用できるように最適化されている。

　さらにIBMは、オープンソースのクラウド基盤ソフトウェア「OpenStack」のプロジェクトも後押ししている。OpenStackを、「企業ユーザーが従来の仮想環境とコンテナやベアメタルサーバをスムーズに統合できるようにするための鍵を握るコンポーネント」と位置付けているからだ。

　「われわれは仮想化ユーザーに、自社の環境をOpenStackで管理することを勧めている。Dockerを導入してコンテナを利用するのに役立つからだ」と、IBMのクラウドアーキテクチャ担当副社長を務めるエンジェル・ディアス氏は語る。「われわれがDockerと提携している目的の1つは、ユーザーがSoftLayerでベアメタルサーバを活用できるように支援することにある。これが活用できれば、従来の仮想環境と新しい技術の統合が完了したことになる」

　SoftLayerのようにベアメタルサーバをクラウドサービスとして提供するベアメタルクラウドの市場には、米Rackspaceも2014年に「OnMetal Cloud Servers」で参入している。「OpenStack API」を利用した迅速なプロビジョニングが可能なこのIaaS（Infrastructure as a Service）のターゲットは、インフラの急速な拡張を迫られ、クラウドならではの柔軟性や使い勝手に加え、物理サーバの性能も求めている企業だ。

　「ユーザーは秒単位で請求されるため、従量課金という点では、このサービスにおけるサーバの扱いは従来のクラウドのサーバと同様だ。プロビジョニングと自動化に関しても、その扱いは従来のクラウドのサーバと変わらない。唯一の違いは、このサービスにおけるサーバには仮想化のレイヤーがないことだ」と、RackspaceのCTO（最高技術責任者）を務めるジョン・エンゲイツ氏は説明する。

　ベアメタルが、利益を生むニッチ市場になり得る1つの理由として、パフォーマンス集約型の処理である膨大なビッグデータの収集および分析が、企業ユーザーの間で重視されるようになってきたことが挙げられる。またIoT（モノのインターネット）の普及が進みつつあることから、この傾向が近い将来に鈍化することはなさそうだ。

　「分析クエリに必要な処理速度を考えると、高速なRISCまたはCISCプロセッサが使えることが望ましい。となると、ソフトウェア抽象レイヤーでCPUを大量に使用するオーバーヘッドは避けたい。このため、ベアメタルサーバを高速なアナリティクスエンジンとして使うのが理にかなっている」と、米調査会社Technology Business Researchのソフトウェアアナリスト、アンドルー・スミス氏は指摘する。

　ベアメタルクラウドには物理サーバの処理速度の他にも、仮想サーバを提供する従来のクラウドに対する優位点がある。ベアメタルクラウドがユーザーに提供する専用サーバでは、使用可能な全てのITリソースに高速にアクセスでき、アプリケーションパフォーマンスの予測可能性が高く、そして最近では、複数のアプリケーションが相互に適切に分離されている。この分離は、セキュリティを確保するとともに、リソースを共有するアプリケーション間で、あるアプリケーションの動きが他のアプリケーションの動作に影響する問題（いわゆる「Noisy Neighbor《迷惑な隣人》」問題）を軽減するために必要になる。

　「以前は、専用サーバを使うには、長期契約を結ぶか、自前で持たなければならなかった。しかし、もうそんなことはしない。従来のクラウドの仮想サーバのように専用サーバをレンタルでき、物理サーバとクラウドのいいとこ取りができる。こうした専用のベアメタルサーバを好む人が増えている」（Rackspaceのエンゲイツ氏）

　また、コンテナは、仮想化がかつてそうしたように、専用ベアメタルサーバでリソースを最大限に活用することを可能にしていると、エンゲイツ氏は説明する。しかし、ベアメタルサーバとコンテナの組み合わせでは、こうしたリソース活用の最大化が、大規模で複雑な企業環境で首尾よく実現されるという点が、仮想化を利用した場合とは異なっている。

　「大規模なマルチコアサーバでは、使用可能なリソースをアプリケーションに最大限活用させることが課題となっている。それができないと、リソースを無駄遣いしているように感じてしまう。だが、コンテナは、極めて軽いインスタンスを多数実行することで、リソースを最大限に活用できるようになっている。プロビジョニングも高速で、実行に必要なリソースも少ない」（エンゲイツ氏）

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