デジタルビジネスの進展と、IaaSレイヤのコモディティ化により、PaaSレイヤを中心としたプラットフォームレイヤでのサービス拡大が進んでいます。PaaSの領域では、オープンソースのPaaS基盤のCloud Foundry、そして、OpenShiftなどが、企業の大規模WebサイトやIoT基盤などの開発運用基盤として普及しつつあります。今後、IaaSレイヤでのサービスの差別化が難しくなり、PaaSといった高いレイヤの領域での競争が加速していくでしょう。

1つのOS 環境でアプリケーションの実行領域を複数に分割して利用可能なコンテナの動きも注目されます。代表的なコンテナ型仮想化ソフトウェアとして、Docker 社が開発している「Docker」があります。Googleがオープンソースとして公開しているDockerを管理するKubernetesへの注目度も高まっています。今後は、本格的にコンテナサービスが提供され、ユーザー企業においても、開発環境だけでなく、よりエンタープライズの領域に採用され始める年になるでしょう。

クラウドサービスの多くはAPI （Application Programming Interface）が公開されています。複数のサービスの機能を一元的に管理可能な APIゲートウェイの活用が進むことで、他社も含めたシステムやサービス連携が進み、異業種連携など高いビジネス価値を創出するAPIエコノミーが形成され、クラウド市場の成長の後押しをするでしょう。

クラウドサービスでは、「マイクロサービスアーキテクチャー」と呼ばれるアーキテクチャーモデルの採用か進んでいます。クラウド事業者の提供するサーバー、ストレージ、データベースなどの複数で構成されたコンポーネントを疎結合で動作することで全体の機能を実現します。これにより、クラウド事業者にとっては、コンポーネントごとの開発が可能となり、サービス開発の迅速性を高めることができます。

ユーザー企業や開発者は、マイクロサービスによって構成されたクラウドサービスの各コンポーネントをAPI指向でサービス連携させ、独自のアプリケーション開発やシステム構築など可能となり、サーバーの存在を意識することなく環境を構築できる「サーバレスコンピューティング」の流れも進んでいくでしょう。

各クラウド事業者は、IoTや機械学習のプラットフォームとしてサービス提供を進めています。IoTでは、AWSの「AWS IoT」、マイクロソフトの「Azure IoT Suite」や「Azure IoT Hub」、国産事業者では、NTT Com の「IoT Platform」、さくらインターネットの「さくらのIoT Platform」などがあります。NTT Comの場合、セキュアなIoT環境をワンストップで提供するFactory パッケージなど業界別に提供しています。

AIや機械学習では、AWSが「Amazon AI」、マイクロソフトの「Azure Machine Learning」、Googleの「Cloud Machine Learning」といったように、2017年は、IoTや機械学習の機能をクラウドサービスとして提供する動きが本格化していく年になるでしょう。