Перспектива облачных вычислений | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 2 ноября, печатный экземпляр отправим 6 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №21 (311) май 2020 г.

Дата публикации: 21.05.2020

Статья просмотрена: 354 раза

Библиографическое описание:

Берден, Ж. Е. Перспектива облачных вычислений / Ж. Е. Берден, Айсулу Нурланкызы. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 21 (311). — С. 44-46. — URL: https://moluch.ru/archive/311/70384/ (дата обращения: 19.10.2024).



Ключевые слова: облачные технологии, cloud computing, частное облако, публичное облако, гибридное облако, виртуальная платформа, IaaS, PaaS, SaaS.

С момента рождения промышленности и коммерции людям нужны все более совершенные способы хранения данных и доступа к ним при необходимости. В то время как ценная информация физически хранилась на бумаге в докомпьютерную эпоху, сегодня данные хранятся преимущественно на жестких дисках компьютеров и серверов. Эти жесткие диски и серверы могут быстро и удобно хранить, обрабатывать и извлекать значительное количество данных.

Однако как жесткие диски, так и серверы имеют свои ограничения, и скорость, с которой растут современные предприятия и отрасли, стала приоритетной задачей для хранения, которое может хранить и обрабатывать все более значительные объемы данных.

До создания платформ облачных вычислений предприятия преимущественно полагались на серверы, базы данных, аппаратное и программное обеспечение и другие периферийные устройства для подключения своего бизнеса к сети. Компании должны были купить эти компоненты, чтобы их веб-сайт или приложения были доступны пользователям [1, с. 63].

Облачные платформы сегодня предлагают ряд существенных преимуществ, которые побуждают компании переходить на облачные вычисления. Эти основные преимущества включают в себя:

  1. Скорость. Если вам нужен IT-ресурс или услуга из облака, они доступны практически мгновенно и практически одновременно готовы к производству. Это означает, что продукт, услуга и дата запуска практически сразу же появляются на рынке, что является значительным преимуществом по сравнению с использованием устаревшей среды. Это помогло многим предприятиям получить доход намного раньше, чем они начали работать.
  2. Стоимость. Планирование и покупка правильного оборудования всегда было проблемой в традиционной среде. Если вы приобретаете оборудование, которое не соответствует вашим потребностям, возможно, вам придется жить с этой покупкой бесконечно. Однако с облаком это не проблема, так как вам не нужно покупать какое-либо оборудование. Вместо этого вы платите за использование оборудования хоста, и, если оно не соответствует вашим потребностям, вы можете освободить его и заменить его на лучшую конфигурацию. Таким образом, вы экономите много денег, так как платите только за время, которое используете.
  3. Масштабируемость. В устаревшей среде прогнозирование потребностей — это работа на полный рабочий день, но облачные сервисы позволяют легко настроить автоматический инструмент мониторинга, который будет выполнять эту работу за вас. Эта информация позволит вам точно повысить или понизить объем работы, который вы выполняете в зависимости от потребностей. Нет необходимости прогнозировать, какой объем ресурсов инфраструктуры потребуется.
  4. Доступность. Облачные вычисления позволяют получать доступ к ресурсам, данным, услугам и приложениям из любой точки мира, если вы подключены к Интернету. Если вы не подключены к Интернету, некоторые инструменты и методы позволят вам получить доступ к облаку при необходимости.
  5. Лучшая безопасность. Гарантия того, что ваши данные хранятся в безопасном и надежном месте, является приоритетом для всех компаний. Облако обеспечивает высоконадежное хранилище данных клиентов, позволяя получать к ним доступ в любое время и в любом месте, где это требуется. Кроме того, все данные, хранящиеся в облаке, зашифрованы и защищены от несанкционированного доступа [2, с. 78].

Облачные вычисления увеличиваются, в результате чего их классифицируют на несколько разных категорий. Однако из разных категорий выделяются шесть. Эти шесть категорий далее делятся на две части: категория облачного развертывания и категория облачных услуг.

Облачные вычисления делятся на три категории в зависимости от развертывания, в том числе: публичное облако, частное облако, гибридное облако [2, с. 184].

Остальные три категории разделены на основе услуг, которые они предлагают, в том числе: инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS), программное обеспечение как услуга (SaaS).

Облачные категории на основе моделей развертывания:

  1. Публичное облако. В общедоступном облаке все хранится и доступно через Интернет. Эта система развертывания позволяет любому, имеющему соответствующие разрешения, получить доступ к некоторым приложениям и ресурсам. Самое интересное в общедоступном облаке — это то, что у вас нет ни одного из компонентов, присутствующих в нем, будь то аппаратное обеспечение, программное обеспечение или приложение. Все компоненты здесь управляются поставщиком. Amazon Web Services и Microsoft Azure являются двумя яркими примерами общедоступного облака [3, с. 249].
  2. Частное Облако. Частное облако используется исключительно в организациях, которые они могут запускать локально или выбирать для передачи их другим поставщикам облачных услуг. Эта инфраструктура работает строго в частной сети, что означает, что люди, присутствующие в сети, могут получить к ней доступ только. Облако VMware и некоторые продукты AWS являются примерами частного облака [3, с. 314].
  3. Гибридное облако. Вероятно, это увлекательная форма облачных вычислений, которая содержит функциональные возможности как публичных, так и частных облаков. Организации, использующие гибридное облако, могут хранить некоторые данные локально, а некоторые — в облаке. НАСА является наиболее известным примером организации, которая использует гибридное облако. Он использует частное облако для хранения конфиденциальных данных и использует общедоступное облако для хранения и обмена данными, которые могут быть просмотрены широкой публикой во всем мире.

Разница между IaaS, PaaS и SaaS. Проиллюстрируем это на рис. 1.

Рис. 1. Диаграмма, которая ясно показывает разницу между категориями облачных вычислений в зависимости от их услуг [2, с. 286]

Облачные категории на основе сервисных моделей:

  1. IaaS (инфраструктура как услуга). Эта категория состоит из ИТ-инфраструктуры, которую вы можете арендовать у облачного провайдера на платной основе, включая серверы, сети и другие. Самое приятное в этой услуге — это то, что у вас есть доступ к предоставляемым вами услугам, а некоторые предоставляют вам также доступ на уровне root. EC2, или AWS Elastic Compute Cloud, является отличным примером IaaS.
  2. PaaS (платформа как услуга). В этой модели вы получаете готовую платформу от облачных провайдеров, где вы можете развертывать свои коды и приложения. Вам нужно только управлять кодами и приложениями, а не инфраструктурой. AWS Elastic Beanstalk является примером облака PaaS.
  3. SaaS (программное обеспечение как услуга). Здесь облачные провайдеры предлагают вам конечный продукт, который может быть приложением или программным обеспечением, которое вы можете приобрести непосредственно по подписке. В рамках этой услуги клиент поддерживает контроль над программной средой, но не обслуживает какое-либо оборудование. Некоторые продукты AWS и Microsoft Azure предоставляют SaaS.

Литература:

  1. Спинеллис Д., Гусиос Г. Идеальная архитектура. Ведущие специалисты о красоте программных архитектур. — СПб.: Символ+, 2010.
  2. Риз Дж. Облачные вычисления. Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2011.
  3. Malik Amit. Building Clouds with Windows Azure Pack. — Packt Publishing, 2016.
Основные термины (генерируются автоматически): AWS, частное облако, гибридное облако, программное обеспечение, услуга, категория, общедоступное облако, облако, публичное облако, эта.


Похожие статьи

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Облачные вычисления. Модели развертывания систем облачных вычислений

В статье автор рассмотрел такое понятие, как «облачные вычисления» и выявил его ключевые концепции, а также рассмотрел основные модели развертывания, в которых могут быть реализованы облачные вычисления.

Организация распределенных и облачных систем

Представлены способы организации распределенных и облачных систем. Рассмотрены виды облачных услуг.

Анализ архитектуры SDN

В данной статье представлен анализ архитектуры SDN, рассмотрены ее возможности в виртуализации серверов и систем хранения данных.

Конфигурирование и тестирование производительности вычислительного кластера на базе неоднородных многоядерных узлов

В работе рассматривается выбор оборудования, программного обеспечения, вопросы настройки и тестирования производительности вычислительного кластера на базе небольшого числа неоднородных многоядерных серверных узлов. Оценка производительности выполняе...

Новые бизнес-модели в рамках цифровизации экономики

В статье рассматриваются новые бизнес-модели, которые появились в рамках развития цифровых инструментов в рамках экономки.

Облачные технологии для бизнеса

В статье автор предпринимает попытку обозначить преимущества облачных технологий, а также рассматривает как компании могут наилучшим образом использовать их для достижения своих целей.

Разработка программного обеспечения для децентрализованной идентификации IoT-устройств в сетях

Моделирование туманных вычислений с iFogSim

С помощью моделирования системы туманной обработки видео от камер наблюдения получена оценка оптимального количества камер.

Моделирование данных телеметрии в Apache Cassandra

В статье авторы исследуют возможную структуру хранения данных датчиков в нереляционной распределенной базе данных Apache Cassandra.

Похожие статьи

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Облачные вычисления. Модели развертывания систем облачных вычислений

В статье автор рассмотрел такое понятие, как «облачные вычисления» и выявил его ключевые концепции, а также рассмотрел основные модели развертывания, в которых могут быть реализованы облачные вычисления.

Организация распределенных и облачных систем

Представлены способы организации распределенных и облачных систем. Рассмотрены виды облачных услуг.

Анализ архитектуры SDN

В данной статье представлен анализ архитектуры SDN, рассмотрены ее возможности в виртуализации серверов и систем хранения данных.

Конфигурирование и тестирование производительности вычислительного кластера на базе неоднородных многоядерных узлов

В работе рассматривается выбор оборудования, программного обеспечения, вопросы настройки и тестирования производительности вычислительного кластера на базе небольшого числа неоднородных многоядерных серверных узлов. Оценка производительности выполняе...

Новые бизнес-модели в рамках цифровизации экономики

В статье рассматриваются новые бизнес-модели, которые появились в рамках развития цифровых инструментов в рамках экономки.

Облачные технологии для бизнеса

В статье автор предпринимает попытку обозначить преимущества облачных технологий, а также рассматривает как компании могут наилучшим образом использовать их для достижения своих целей.

Разработка программного обеспечения для децентрализованной идентификации IoT-устройств в сетях

Моделирование туманных вычислений с iFogSim

С помощью моделирования системы туманной обработки видео от камер наблюдения получена оценка оптимального количества камер.

Моделирование данных телеметрии в Apache Cassandra

В статье авторы исследуют возможную структуру хранения данных датчиков в нереляционной распределенной базе данных Apache Cassandra.

Задать вопрос