رایانش ابری (Cloud Computing) — چشم‌انداز فنی ۲۰۲۵ برای متخصصین

چرا بازخوانی تخصصی مهم است

رایانش ابری امروز دیگر صرفِ ارائهٔ VM و ذخیره‌سازی نیست؛ ترکیب ابر با هوش مصنوعی، محاسبات مرزی (edge)، محاسبات محرمانه (confidential computing)، و مدل‌های اقتصادی نوین (FinOps) ساختار فنی و کسب‌وکاری اپلیکیشن‌ها را بازتعریف کرده است. برای مهندسان معماری، SRE، مهندسان امنیت و تیم‌های عملیات، فهم همزمان این چند حوزه یک الزام حرفه‌ای است — نه فقط جهت اتخاذ فناوری، بلکه برای طراحی اپلیکیشن‌های قابل اعتماد، کم‌هزینه و پایدار. در ادامه و با سرویس آموزش فناوری خبر ICT جوانب فنی، چالش‌ها و راهکارهای عملی را مرور می‌کنیم و یافته‌های اخیر پژوهشی و گزارش‌های صنعتی را مبنای توصیه‌ها قرار می‌دهیم.

تحقیق و تدوین مهدی گمرکی مشاور فناوری اطلاعات

۱) معماری‌های نو: از Cloud-native تا Cloud-Edge continuum

معماری‌های cloud-native (میکروسرویس‌ها، کانتینرها، Kubernetes، سرویس‌مش‌ها) همچنان ستون ابر هستند؛ اما آنچه در چند سال اخیر برجسته شده، پیوستگی ابر به مرز (edge-cloud continuum) است: اجرای بخشی از منطق اپلیکیشن نزدیک به منبع داده (دستگاه‌ها، سنسورها، گِیت‌وی‌ها) و بقیه در ابر عمومی/خصوصی. این الگو برای کاهش تأخیرِ حقیقی (end-to-end latency)، کاهش ترافیک هسته‌ای و بهبود حفظ حریم خصوصی حیاتی است. تحلیل‌های اخیر نشان می‌دهد طراحی مناسب برای continuum نیازمند مدل‌های جدیدی برای offloading محاسبات، هماهنگی سیاست‌های امنیتی و orkestration توزیعی است. ScienceDirect+1

نکتهٔ فنی: در پیاده‌سازی continuum باید سه مولفه را هم‌زمان طراحی کنی: (۱) تصمیم‌گیری استراتژی offload (چه چیزی کجا اجرا شود)، (۲) همگام‌سازی پلیسی برای امنیت و حاکمیت داده‌ها، و (۳) مانیتورینگ توزیع‌شده با تکیه بر telemetry همگون.

۲) بارهای کاری AI/ML و تاثیرشان بر معماری ابر

کارهای AI/ML (ترaining و inference) ساختار هزینه و طراحی زیرساخت را به‌طور بنیادین تغییر داده‌اند. «Cloud-Native AI» مفهومی است که بر ادغام ابزارهای ML با الگوهای cloud-native تأکید دارد: data pipelines در کنار مدل‌سِروینگ در کلاسترهای کانتینری، استفاده از GPU/TPU و orchestration سفارشی برای lifecycle مدل. CN-AI نه تنها نیاز به منابع محاسباتی متفاوت دارد، بلکه الگوهای استقرار (مثلاً inference نزدیک کاربر یا batching در ابر) را تحت‌تأثیر قرار می‌دهد. CNCF در گزارش‌هایش روی این نقطهٔ تلاقی تمرکز کرده است. CNCF+1

عملیاتی: برای بارهای ML پیشنهاد می‌کنم:

• جداسازی pipelineها (preprocessing، training، inference) و استقرارِ هر قسمت در لایهٔ مناسب (edge برای low-latency inference؛ cloud برای training)،

• استفاده از مدل‌های اختصاصی بر روی node pools با شتاب‌دهندهٔ سخت‌افزاری، و

• پیاده‌سازی MLOps (CI/CD برای مدل) با قابلیت rollback و اعتبارسنجی دقیق.

۳) Serverless و Workflows — وضعیت فعلی و معیارهای سنجش

Serverless (Functions as a Service) و Serverless Workflows می‌توانند پیچیدگی عملیات را کاهش دهند، اما برای برنامه‌های با تأخیر حساس یا جریان‌های کاری پیچیده، نیاز به معیارسنجی دقیق دارند. پژوهش‌های بنچمارکینگ جدید (SeBS-Flow، SCOPE و غیره) نشان می‌دهد تفاوت قابل‌توجهی بین پلتفرم‌ها در هزینه و تاخیر وجود دارد و برای انتخاب استراتژی serverless باید بار کاری را مدل‌سازی کرد. arXiv+1

چک‌لیست متخصص:

• کارایی سرد (cold start) را بسنج و برای سرویس‌های با تأخیر پایین، راهکارهای warm-pool یا provisioned concurrency را در نظر بگیر.

• برای workflows ترکیبی از stateful و stateless از ابزارهایی استفاده کن که tracing توزیعی و retry-idempotency را پشتیبانی کنند.

۴) امنیت: Confidential Computing و الگوهای جدید حاکمیت

یکی از ترندهای برجسته، محاسبات محرمانه (Confidential Computing) است که با استفاده از واحدهای امن سخت‌افزاری (TEEs مانند Intel SGX، AMD SEV، Arm CCA) امکان اجرای پردازش روی دادهٔ رمزنگاری‌شده را بدون افشای آن حتی به ابرپروایدر می‌دهد. مطالعات ۲۰۲۴–۲۰۲۵ نشان می‌دهد که معماری‌هایی که TEEs را در لایهٔ cloud-native جای می‌دهند، می‌توانند حریم خصوصی را افزایش دهند اما پیچیدگیِ نگهداری، کارایی و سازگاری با ابزارهای container runtime چالش‌ساز هستند. ResearchGate+1

پیشنهاد عملی: برای بارهای حساس:

• از طراحی چندلایه استفاده کن (رمزنگاری داده در استراحت و transit + اجرای حساس در TEE)،

• تست‌های عملکردی و آزمایش نفوذ مخصوص TEEs را اجرا کن، و

• سیاست‌های کلید (KMS) و rotation را با دقت طراحی کن.

۵) چندابره (Multi-Cloud / Hybrid) و پیچیدگی‌های عملیاتی

دلایل حرکت رایانش ابری به سمت multi-cloud شامل جلوگیری از vendor-lock-in، نیاز به دیتاسنترهای نزدیک به کاربر و ظرفیت افزونگی است. اما مدیریت هم‌زمان چند API، هویت توزیعی، و پیوستگی داده‌ای هزینه و پیچیدگی را بالا می‌برد. مقالات اخیر راهکارهایی شامل لایهٔ انتزاع (abstraction) برای storage و networking، و استفاده از CDNs و gatewayهای داده ارائه می‌کنند؛ با این وجود امنیت، انطباق و یکپارچگی داده همچنان نقاط ضعف عملی هستند. ResearchGate+1

نکتهٔ معمارانه: برای multi-cloud، به جای تلاش برای یکسان‌سازی کامل APIها، روی توافق‌نامه‌های سطح سرویس داخلی (internal SLAs)، لایهٔ فدریشنی برای سیاست‌ها و ابزارهای مشاهده‌پذیری متمرکز شو.

۶) هزینه‌ها، FinOps و تأثیر AI بر هزینهٔ ابر

هزینهٔ ابر برای بسیاری سازمان‌ها به معضل اصلی تبدیل شده است؛ گزارش‌ها نشان می‌دهد حدود نود درصد تصمیم‌گیرندگان فناوری با کنترل هزینه‌ها مشکل دارند و بارهای AI این فشار را تشدید می‌کنند. FinOps به‌عنوان چارچوبی برای همگرایی تیم‌های مالی و فنی برای بهینه‌سازی هزینه، استانداردهای عملی و KPI‌هایی ارائه می‌دهد که باید در چرخهٔ توسعه و عملیات گنجانده شوند. ابزارهای benchmarking و مدل‌سازی هزینه (مانند ESR) و استفاده از Reserved/Spot instances برای کاهش هزینه از جمله توصیه‌ها هستند. data.finops.org+1

اقدام فنی: ایجاد مدل هزینهٔ واقعی (chargeback/ showback)، تگ‌گذاری منابع، و مانیتورینگ مصرفِ GPU/TPU به‌صورت دقیق برای هر پروژه.

۷) پایداری انرژی و ابر سبز (Sustainable Cloud)

فشار برای کاهش کربن و بهینه‌سازی مصرف انرژی در رایانش ابری افزایش یافته است. پژوهش‌های تازه چارچوب‌هایی ارائه کرده‌اند (مثل MAIZX) که منابع را بر اساس شدت کربن، PUE و پیش‌بینی انرژی رتبه‌بندی می‌کنند و نشان می‌دهند که scheduling هوشمند می‌تواند انتشار CO₂ را به‌طور چشمگیری کاهش دهد. همچنین شرکت‌ها ابزارهای ردیابی اثر زیست‌محیطی معرفی می‌کنند (مثلاً OVHcloud Environmental Impact Tracker) که برای گزارش‌گری و بهینه‌سازی عملی مفید است. arXiv+2ScienceDirect+2

توصیه: پیاده‌سازی carbon-aware scheduling برای بارهای غیر فوری، و اهمیت دادن به انتخاب مناطق با برق سبز و PUE پایین در استراتژی deployment.

۸) Kubernetes: وضعیت امنیتی و بهترین شیوه‌ها

Kubernetes همچنان محورِ استقرار cloud-native است، اما «امنیت پیش‌فرض» ندارد. گزارش‌های صنعت نشان داده‌اند که درصد قابل‌توجهی از کلاسترها با پیکربندی‌های ناامن کار می‌کنند و حملات به کانتینرها و supply-chain افزایش یافته است. بهترین شیوه‌ها شامل hardening پیکربندی، مدیریت RBAC دقیق، شبکه‌سازی سیاست‌محور (NetworkPolicy)، اسکن ایمیج و استفاده از runtime defense است. CNCF+1

چک‌لیست فوری:

• فعال‌سازی Pod Security Standards و اسکن CI برای ایمیج‌ها،

• اعمال least-privilege برای سرویس‌اکانت‌ها،

• پیاده‌سازی ابزارهای runtime detection و policy enforcement.

۹) عملی‌سازی: معماری پیشنهادی برای پروژه‌های بزرگ (مثال)

برای یک سازمانی که قرار است سرویس‌هایی با بار ML، نیاز latency-sensitive و الزامات حاکمیتی داشته باشد، ساختار پیشنهادی می‌تواند شامل باشد:

1. لایهٔ edge با AMR/IoT gateway برای pre-processing و inference فوری؛

2. منطقهٔ منطقه‌ای (regional) با node pools مجهز به GPU برای training و batch inference؛

3. ابر مرکزی برای ذخیرهٔ دادهٔ طولانی‌مدت، مدل‌سِروینگ با availability بالا؛

4. کنترل‌گر FinOps برای تخصیص هزینه و tagging؛

5. پیاده‌سازی TEEs برای workloads حساس و KMS مرکزی برای کلیدها؛

6. observability واحد و سیاست‌های امنیتی یکپارچه.

۱۰) جمع‌بندیِ تخصصی و توصیه‌های اجرایی برای رایانش ابری

۱. طراحی بر اساس workload: هیچ معماری واحدی همه‌چیز نیست — شناخت الگوی مصرف و نیازهای تاخیر/قابلیت اطمینان شرط اول است.
۲. ادغام امنیت در همه‌جا: Confidential computing، مدیریت هویت و least-privilege را از طراحی آغاز کن.
۳. FinOps و پایداری را جدی بگیر: هزینه و کربن باید معیارهای طراحی باشند، نه بعد از اجرا دغدغه شوند.
4. پذیرش continuum: برای latency-critical workloads از edge به عنوان بخشی از طراحی نگاه کن.
5. سرمایه‌گذاری در مهارت‌ها: SRE، Site-Reliability for AI، و مهارت‌های cloud security جزو نیازهای حیاتی‌اند.

مطالب مرتبط

اینترنت اشیا

سریع ترین ابر کامپیوتر 

ابر کامپیوتر هوش مصنوعی

منابع کلیدی رایانش ابری (انتخابی — برای مطالعهٔ بیشتر)

• CNAI / CNCF — Cloud Native AI White Paper (2024). CNCF+1

• Schmid L. et al. — SeBS-Flow / Serverless workflow benchmarking (2024). arXiv+1

• Hasan M.M. — The journey to cloud as a continuum (2025). ScienceDirect

• Ruilova F. — MAIZX: carbon-aware cloud optimization (2025, arXiv). arXiv

• IJSAT / Gogineni — Confidential computing architectures (2025). ijsat.org

• CNCF — Kubernetes Benchmark Report 2024; BreachLock / CrowdStrike analysis (2024–2025). CNCF+1

• FinOps Foundation / State of FinOps / Everest / ProsperOps reports (2024). data.finops.org+2Everest Group Reports+2

• OVHcloud — Environmental Impact Tracker (2025). IT Pro

• Crayon / Sapio Research coverage on cloud cost struggles (2025). TechRadar