Jump to content

Облачные вычисления

Страница полузащищена
(Перенаправлено от поставщика облачных услуг )

Метафора облачных вычислений: группа сетевых элементов, предоставляющих услуги, не требует индивидуального обращения и управления пользователями; вместо этого весь комплекс аппаратного и программного обеспечения, управляемый поставщиком, можно рассматривать как аморфное облако.

Облачные вычисления [ 1 ] — это доступность по требованию ресурсов компьютерной системы , особенно хранилища данных ( облачного хранилища ) и вычислительной мощности , без прямого активного управления со стороны пользователя. [ 2 ] В больших облаках функции часто распределены по нескольким местам, каждое из которых является центром обработки данных . Облачные вычисления полагаются на совместное использование ресурсов для достижения согласованности и обычно используют модель оплаты по мере использования, которая может помочь снизить капитальные затраты , но также может привести к неожиданным эксплуатационным расходам для пользователей. [ 3 ] [ 4 ]

Определение

В сообщении Европейской комиссии, опубликованном в 2012 году, утверждалось, что широта возможностей, предлагаемых облачными вычислениями, делает общее определение «неуловимым». [ 5 ] тогда как Национальным институтом стандартов и технологий США определение облачных вычислений, данное в 2011 году, определило «пять основных характеристик»:

  • Самообслуживание по требованию. Потребитель может в одностороннем порядке автоматически предоставлять вычислительные возможности, такие как время сервера и сетевое хранилище, по мере необходимости, не требуя взаимодействия человека с каждым поставщиком услуг.
  • Широкий доступ к сети. Возможности доступны по сети и доступны через стандартные механизмы, которые способствуют использованию гетерогенных платформ тонких или толстых клиентов (например, мобильных телефонов, планшетов, ноутбуков и рабочих станций).
  • Объединение ресурсов . Вычислительные ресурсы провайдера объединяются для обслуживания нескольких потребителей с использованием многоарендной модели, при этом различные физические и виртуальные ресурсы динамически назначаются и переназначаются в соответствии с потребительским спросом.
  • Быстрая эластичность. Возможности могут быть эластично предоставлены и освобождены, в некоторых случаях автоматически, для быстрого масштабирования в сторону и в сторону в зависимости от спроса. Потребителю возможности, доступные для предоставления, часто кажутся неограниченными и могут быть присвоены в любом количестве в любое время.
  • Размеренный сервис. Облачные системы автоматически контролируют и оптимизируют использование ресурсов, используя возможности измерения на некотором уровне абстракции, соответствующем типу услуги (например, хранилище, обработка, пропускная способность и активные учетные записи пользователей). Использование ресурсов можно отслеживать, контролировать и сообщать, обеспечивая прозрачность как для поставщика, так и для потребителя используемой услуги. [ 6 ] хотя для некоторых организаций влияние интенсивного использования на доходы может повлиять на прибыльность по сравнению с вариантом невозвратных капитальных затрат. [ 4 ]

История

Облачные вычисления имеют богатую историю, которая уходит корнями в 1960-е годы, когда первоначальные концепции разделения времени стали популяризироваться посредством удаленного ввода заданий (RJE). В то время преимущественно использовалась модель «центра обработки данных», когда пользователи отправляли операторам задания для запуска на мэйнфреймах. Это было время исследований и экспериментов с способами сделать крупномасштабные вычислительные мощности доступными для большего числа пользователей посредством разделения времени , оптимизации инфраструктуры, платформы и приложений, а также повышения эффективности для конечных пользователей. [ 7 ]

использовала ее Метафора «облачных» виртуализированных сервисов возникла в 1994 году, когда компания General Magic для обозначения вселенной «мест», куда Telescript могли «пойти» мобильные агенты в среде . Авторство этой метафоры принадлежит Дэвиду Хоффману, специалисту по коммуникациям компании General Magic, поскольку она уже давно используется в сетях и телекоммуникациях. [ 8 ] Выражение « облачные вычисления» стало более широко известно в 1996 году, когда Compaq Computer Corporation разработала бизнес-план будущих вычислений и Интернета . Целью компании было увеличить продажи с помощью «приложений с поддержкой облачных вычислений». Бизнес-план предусматривал, что потребительское онлайн-хранилище файлов, скорее всего, будет коммерчески успешным. В результате Compaq решила продавать серверное оборудование интернет-провайдерам . [ 9 ]

В 2000-х годах применение облачных вычислений начало формироваться с созданием в 2002 году Amazon Web Services (AWS), что позволило разработчикам создавать приложения самостоятельно. В 2006 году была выпущена бета-версия Google Docs , Amazon Simple Storage Service, известная как Amazon S3 , и Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), в 2008 году НАСА разработало первое программное обеспечение с открытым исходным кодом для развертывания частных и гибридных облаков. . [ 10 ] [ 11 ]

В следующем десятилетии были запущены различные облачные сервисы. В 2010 году Microsoft запустила Microsoft Azure , а Rackspace Hosting и NASA инициировали проект облачного программного обеспечения с открытым исходным кодом OpenStack . IBM представила платформу IBM SmartCloud в 2011 году, а Oracle анонсировала Oracle Cloud в 2012 году. В декабре 2019 года Amazon запустила AWS Outposts, сервис, который расширяет инфраструктуру, сервисы, API и инструменты AWS для клиентских центров обработки данных, пространств совместного размещения, или на территории предприятия. [ 12 ] [ 13 ]

Since the global pandemic of 2020, cloud technology has surged in popularity due to the level of data security it offers and the flexibility of working options it provides for all employees, notably remote workers.[14]

Value proposition

Advocates of public and hybrid clouds claim that cloud computing allows companies to avoid or minimize up-front IT infrastructure costs. Proponents also claim that cloud computing allows enterprises to get their applications up and running faster, with improved manageability and less maintenance, and that it enables IT teams to more rapidly adjust resources to meet fluctuating and unpredictable demand,[15][16][17] providing burst computing capability: high computing power at certain periods of peak demand.[18]

Additional value propositions of cloud computing include:

Topic Description
Cost reductions A public-cloud delivery model converts capital expenditures (e.g., buying servers) to operational expenditure.[19] This purportedly lowers barriers to entry, as infrastructure is typically provided by a third party and need not be purchased for one-time or infrequent intensive computing tasks. Pricing on a utility computing basis is "fine-grained", with usage-based billing options. As well, less in-house IT skills are required for implementation of projects that use cloud computing.[20] The e-FISCAL project's state-of-the-art repository[21] contains several articles looking into cost aspects in more detail, most of them concluding that costs savings depend on the type of activities supported and the type of infrastructure available in-house.
Device independence Device and location independence[22] enable users to access systems using a web browser regardless of their location or what device they use (e.g., PC, mobile phone). As infrastructure is off-site (typically provided by a third-party) and accessed via the Internet, users can connect to it from anywhere.[20][a]
Maintenance Maintenance of cloud environment is easier because the data is hosted on an outside server maintained by a provider without the need to invest in data center hardware. IT maintenance of cloud computing is managed and updated by the cloud provider's IT maintenance team which reduces cloud computing costs compared with on-premises data centers.
Multitenancy Multitenancy enables sharing of resources and costs across a large pool of users thus allowing for:
  • centralization of infrastructure in locations with lower costs (such as real estate, electricity, etc.)
  • peak-load capacity increases (users need not engineer and pay for the resources and equipment to meet their highest possible load-levels)
  • utilization and efficiency improvements for systems that are often only 10–20% utilized.[23][24]
Performance Performance is monitored by IT experts from the service provider, and consistent and loosely coupled architectures are constructed using web services as the system interface.[20][25]
Productivity Productivity may be increased when multiple users can work on the same data simultaneously, rather than waiting for it to be saved and emailed. Time may be saved as information does not need to be re-entered when fields are matched, nor do users need to install application software upgrades to their computer.
Availability Availability improves with the use of multiple redundant sites, which makes well-designed cloud computing suitable for business continuity and disaster recovery.[26]
Scalability and elasticity Scalability and elasticity via dynamic ("on-demand") provisioning of resources on a fine-grained, self-service basis in near real-time,[27][28][b] without users having to engineer for peak loads.[29][30][31] This gives the ability to scale up when the usage need increases or down if resources are not being used.[32] The time-efficient benefit of cloud scalability also means faster time to market, more business flexibility, and adaptability, as adding new resources does not take as much time as it used to.[33] Emerging approaches for managing elasticity include the use of machine learning techniques to propose efficient elasticity models.[34]
Security Security can improve due to centralization of data, increased security-focused resources, etc., but concerns can persist about loss of control over certain sensitive data, and the lack of security for stored kernels. Security is often as good as or better than other traditional systems, in part because service providers are able to devote resources to solving security issues that many customers cannot afford to tackle or which they lack the technical skills to address.[35] However, the complexity of security is greatly increased when data is distributed over a wider area or over a greater number of devices, as well as in multi-tenant systems shared by unrelated users. In addition, user access to security audit logs may be difficult or impossible. Private cloud installations are in part motivated by users' desire to retain control over the infrastructure and avoid losing control of information security.

Challenges and limitations

One of the main challenges of cloud computing, in comparison to more traditional on-premises computing, is data security and privacy. Cloud users entrust their sensitive data to third-party providers, who may not have adequate measures to protect it from unauthorized access, breaches, or leaks. Cloud users also face compliance risks if they have to adhere to certain regulations or standards regarding data protection, such as GDPR or HIPAA.[36]

Another challenge of cloud computing is reduced visibility and control. Cloud users may not have full insight into how their cloud resources are managed, configured, or optimized by their providers. They may also have limited ability to customize or modify their cloud services according to their specific needs or preferences.[36] Complete understanding of all technology may be impossible, especially given the scale, complexity, and deliberate opacity of contemporary systems; however, there is a need for understanding complex technologies and their interconnections to have power and agency within them.[37] The metaphor of the cloud can be seen as problematic as cloud computing retains the aura of something noumenal and numinous; it is something experienced without precisely understanding what it is or how it works.[38]

Additionally, cloud migration is a significant challenge. This process involves transferring data, applications, or workloads from one cloud environment to another, or from on-premises infrastructure to the cloud. Cloud migration can be complicated, time-consuming, and expensive, particularly when there are compatibility issues between different cloud platforms or architectures. If not carefully planned and executed, cloud migration can lead to downtime, reduced performance, or even data loss.[39]

Security and privacy

Cloud suppliers security and privacy agreements must be aligned to the demand(s) requirements and requlations.

Cloud computing poses privacy concerns because the service provider can access the data that is in the cloud at any time. It could accidentally or deliberately alter or delete information.[40] Many cloud providers can share information with third parties if necessary for purposes of law and order without a warrant. That is permitted in their privacy policies, which users must agree to before they start using cloud services. Solutions to privacy include policy and legislation as well as end-users' choices for how data is stored.[40] Users can encrypt data that is processed or stored within the cloud to prevent unauthorized access.[40] Identity management systems can also provide practical solutions to privacy concerns in cloud computing. These systems distinguish between authorized and unauthorized users and determine the amount of data that is accessible to each entity.[41] The systems work by creating and describing identities, recording activities, and getting rid of unused identities.

По данным Cloud Security Alliance, тремя основными угрозами в облаке являются небезопасные интерфейсы и API , потеря и утечка данных и сбой оборудования , на которые приходится 29%, 25% и 10% всех сбоев в работе облачной безопасности соответственно. Вместе они образуют общие технологические уязвимости. Если платформа облачного провайдера используется разными пользователями, может возникнуть вероятность того, что информация, принадлежащая разным клиентам, будет находиться на одном сервере данных. Кроме того, Юджин Шульц , технический директор Emagined Security, заявил, что хакеры тратят много времени и усилий на поиск способов проникновения в облако. «В облачной инфраструктуре есть настоящие ахиллесовы пяты, которые проделывают большие дыры, в которые могут проникнуть злоумышленники». Поскольку данные сотен или тысяч компаний могут храниться на крупных облачных серверах, хакеры теоретически могут получить контроль над огромными хранилищами информации с помощью одной атаки — процесса, который он назвал «гиперджекингом». Некоторые примеры этого включают нарушение безопасности Dropbox и утечку iCloud 2014. [42] Dropbox был взломан в октябре 2014 года: хакеры украли более семи миллионов паролей его пользователей в попытке получить от него денежную выгоду в биткойнах (BTC). Имея эти пароли, они могут читать личные данные , а также индексировать эти данные поисковыми системами (делая информацию общедоступной). [ 42 ]

Существует проблема законного владения данными (если пользователь хранит некоторые данные в облаке, может ли провайдер облака получить от этого прибыль?). Во многих соглашениях об условиях обслуживания не упоминается вопрос о праве собственности. [ 43 ] Физический контроль над компьютерным оборудованием (частное облако) более безопасен, чем хранение оборудования за пределами предприятия и под чужим контролем (публичное облако). Это дает мощный стимул поставщикам услуг общедоступных облачных вычислений уделять приоритетное внимание созданию и поддержанию надежного управления безопасными услугами. [ 44 ] Некоторые малые предприятия, не имеющие опыта в области ИТ- безопасности, могут обнаружить, что для них более безопасно использовать общедоступное облако. Существует риск того, что конечные пользователи не понимают проблем, возникающих при входе в облачную службу (иногда люди не читают многие страницы соглашения об условиях обслуживания и просто нажимают «Принять», не читая). Это важно сейчас, когда облачные вычисления стали обычным явлением и необходимы для работы некоторых сервисов, например, для интеллектуального личного помощника (Apple Siri или Google Assistant ). По сути, частное облако считается более безопасным и имеет более высокий уровень контроля для владельца, однако общедоступное облако считается более гибким и требует от пользователя меньших затрат времени и денег. [ 45 ]

Атаки, которые могут быть совершены на системы облачных вычислений, включают атаки «человек посередине» , фишинговые атаки, атаки аутентификации и атаки вредоносных программ . Одной из крупнейших угроз считаются атаки вредоносных программ, таких как троянские кони . Недавнее исследование, проведенное в 2022 году, показало, что метод внедрения троянского коня представляет собой серьезную проблему, оказывающую вредное воздействие на системы облачных вычислений. [ 46 ]

Модели обслуживания

Сравнение локальных систем, IaaS, PaaS и SaaS
Модели услуг облачных вычислений, расположенные в виде слоев в стеке

Сервис -ориентированная архитектура (SOA) продвигает идею «Все как услуга» (EaaS или XaaS, или просто aAsS). [ 47 ] Эта концепция реализуется в облачных вычислениях через несколько моделей обслуживания, определенных Национальным институтом стандартов и технологий (NIST). Тремя стандартными моделями обслуживания являются инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS). [ 6 ] Их обычно изображают в виде стека слоев, обеспечивающих разные уровни абстракции . Однако эти уровни не обязательно взаимозависимы. Например, SaaS может предоставляться на «голом железе» , минуя PaaS и IaaS, а программа может работать непосредственно на IaaS, не упаковываясь как SaaS.

Инфраструктура как услуга (IaaS)

Инфраструктура как услуга (IaaS) относится к онлайн-сервисам, которые предоставляют API-интерфейсы высокого уровня, используемые для абстрагирования различных низкоуровневых деталей базовой сетевой инфраструктуры, таких как физические вычислительные ресурсы, местоположение, разделение данных, масштабирование, безопасность, резервное копирование и т. д. Гипервизор работает виртуальные машины в качестве гостей. Пулы гипервизоров в облачной операционной системе могут поддерживать большое количество виртуальных машин и возможность масштабирования услуг вверх и вниз в соответствии с меняющимися требованиями клиентов. Linux Контейнеры работают в изолированных разделах одного ядра Linux, работающего непосредственно на физическом оборудовании. Linux Групповые группы и пространства имен — это базовые технологии ядра Linux, используемые для изоляции, защиты и управления контейнерами. Использование контейнеров обеспечивает более высокую производительность, чем виртуализация, поскольку отсутствуют накладные расходы гипервизора. виртуальных машин Облака IaaS часто предлагают дополнительные ресурсы, такие как библиотека образов дисков , хранилище необработанных блоков , хранилище файлов или объектов , межсетевые экраны, балансировщики нагрузки , IP-адреса , виртуальные локальные сети (VLAN) и пакеты программного обеспечения. [ 48 ]

Определение облачных вычислений, данное NIST , описывает IaaS как «где потребитель может развертывать и запускать произвольное программное обеспечение, которое может включать в себя операционные системы и приложения. Потребитель не управляет и не контролирует базовую облачную инфраструктуру, но имеет контроль над операционными системами». хранилище и развернутые приложения и, возможно, ограниченный контроль над избранными сетевыми компонентами (например, межсетевыми экранами хостов)». [ 6 ]

Поставщики IaaS-облаков поставляют эти ресурсы по требованию из своих больших пулов оборудования, установленных в центрах обработки данных . Для подключения к глобальной сети клиенты могут использовать либо Интернет, либо облака операторов связи (выделенные виртуальные частные сети ). Для развертывания своих приложений пользователи облака устанавливают образы операционной системы и прикладное программное обеспечение в облачную инфраструктуру. В этой модели пользователь облака исправляет и обслуживает операционные системы и прикладное программное обеспечение. Поставщики облачных услуг обычно выставляют счета за услуги IaaS на основе коммунальных вычислений: стоимость отражает количество выделенных и потребленных ресурсов. [ 49 ]

Платформа как услуга (PaaS)

Определение облачных вычислений NIST определяет платформу как услугу как: [ 6 ]

Возможность, предоставляемая потребителю, заключается в развертывании в облачной инфраструктуре созданных потребителем или приобретенных приложений, созданных с использованием языков программирования, библиотек, сервисов и инструментов, поддерживаемых поставщиком. Потребитель не управляет и не контролирует базовую облачную инфраструктуру, включая сеть, серверы, операционные системы или хранилище, но имеет контроль над развернутыми приложениями и, возможно, параметрами конфигурации среды размещения приложений.

Поставщики PaaS предлагают разработчикам приложений среду разработки. Поставщик обычно разрабатывает набор инструментов и стандарты разработки, а также каналы распространения и оплаты. В моделях PaaS поставщики облачных услуг предоставляют вычислительную платформу , обычно включающую операционную систему, среду выполнения языка программирования, базу данных и веб-сервер. Разработчики приложений разрабатывают и запускают свое программное обеспечение на облачной платформе вместо того, чтобы напрямую покупать и управлять базовым аппаратным и программным обеспечением. При использовании некоторых PaaS базовые ресурсы компьютера и хранилища автоматически масштабируются в соответствии с потребностями приложений, поэтому пользователю облака не приходится выделять ресурсы вручную. [ 50 ] [ нужна цитата для проверки ]

Некоторые поставщики интеграции и управления данными также используют специализированные приложения PaaS в качестве моделей доставки данных. Примеры включают iPaaS (платформа интеграции как услуга) и dPaaS (платформа данных как услуга) . iPaaS позволяет клиентам разрабатывать, выполнять и управлять процессами интеграции. [ 51 ] В рамках модели интеграции iPaaS клиенты управляют разработкой и развертыванием интеграций без установки и управления каким-либо оборудованием или промежуточным программным обеспечением. [ 52 ] dPaaS предоставляет продукты интеграции и управления данными как полностью управляемую услугу. [ 53 ] В рамках модели dPaaS поставщик PaaS, а не клиент, управляет разработкой и выполнением программ путем создания приложений обработки данных для клиента. Пользователи dPaaS получают доступ к данным через инструменты визуализации данных . [ 54 ]

Программное обеспечение как услуга (SaaS)

Определение облачных вычислений NIST определяет программное обеспечение как услугу как: [ 6 ]

Возможность, предоставляемая потребителю, заключается в использовании приложений провайдера, работающих в облачной инфраструктуре . Приложения доступны с различных клиентских устройств либо через интерфейс тонкого клиента, такой как веб-браузер (например, электронная почта через Интернет), либо через программный интерфейс. Потребитель не управляет и не контролирует базовую облачную инфраструктуру, включая сеть, серверы, операционные системы, хранилище или даже возможности отдельных приложений, за возможным исключением ограниченных настроек конфигурации приложений для конкретного пользователя.

В модели «программное обеспечение как услуга» (SaaS) пользователи получают доступ к прикладному программному обеспечению и базам данных . Поставщики облачных услуг управляют инфраструктурой и платформами, на которых работают приложения. SaaS иногда называют «программным обеспечением по требованию», и его стоимость обычно рассчитывается на основе оплаты за использование или абонентской платы. [ 55 ] В модели SaaS поставщики облачных услуг устанавливают и эксплуатируют прикладное программное обеспечение в облаке, а пользователи облака получают доступ к программному обеспечению через облачных клиентов. Пользователи облака не управляют облачной инфраструктурой и платформой, на которой работает приложение. Это избавляет от необходимости устанавливать и запускать приложение на собственных компьютерах пользователя облака, что упрощает обслуживание и поддержку. Облачные приложения отличаются от других приложений своей масштабируемостью, чего можно достичь путем клонирования задач на несколько виртуальных машин во время выполнения для удовлетворения меняющихся рабочих требований. [ 56 ] Балансировщики нагрузки распределяют работу по набору виртуальных машин. Этот процесс прозрачен для пользователя облака, который видит только одну точку доступа. Чтобы разместить большое количество пользователей облака, облачные приложения могут быть мультитенантными . Это означает, что любая машина может обслуживать более одной организации пользователей облака.

Модель ценообразования для приложений SaaS обычно представляет собой фиксированную ежемесячную или годовую плату за пользователя. [ 57 ] поэтому цены становятся масштабируемыми и регулируемыми, если пользователи добавляются или удаляются в любой момент. Это также может быть бесплатно. [ 58 ] Сторонники утверждают, что SaaS дает бизнесу возможность снизить эксплуатационные расходы на ИТ за счет аутсорсинга обслуживания и поддержки оборудования и программного обеспечения поставщику облачных услуг. Это позволяет бизнесу перераспределить затраты на ИТ-операции с расходов на оборудование/программное обеспечение и с расходов на персонал на достижение других целей. Кроме того, благодаря централизованному размещению приложений обновления могут выпускаться без необходимости установки пользователями нового программного обеспечения. Одним из недостатков SaaS является хранение данных пользователей на сервере облачного провайдера. Как результат, [ нужна ссылка ] возможен несанкционированный доступ к данным. [ 59 ] Примерами приложений, предлагаемых по модели SaaS, являются игры и программное обеспечение для повышения производительности, такое как Google Docs и Office Online. Приложения SaaS могут быть интегрированы с облачным хранилищем или службами хостинга файлов , как в случае с Google Docs , интегрированным с Google Drive , и Office Online, интегрированным с OneDrive . [ 60 ]

«Бэкенд» как услуга (BaaS)

В модели «серверная часть как услуга» (m), также известной как «мобильная серверная часть как услуга» (MBaaS), разработчикам веб-приложений и мобильных приложений предоставляется возможность связать свои приложения с облачным хранилищем и службами облачных вычислений с помощью интерфейсы прикладного программирования (API), доступные для их приложений, и специальные комплекты разработки программного обеспечения (SDK). Услуги включают управление пользователями , push-уведомления , интеграцию с социальными сетями. [ 61 ] и многое другое. Это относительно недавняя модель облачных вычислений. [ 62 ] при этом большинство стартапов BaaS датируются 2011 годом или позднее. [ 63 ] [ 64 ] [ 65 ] однако тенденции показывают, что эти услуги приобретают значительную популярность среди корпоративных потребителей. [ 66 ]

Бессерверные вычисления или функция как услуга (FaaS)

Бессерверные вычисления — это модель выполнения кода облачных вычислений , в которой поставщик облачных вычислений полностью управляет запуском и остановкой виртуальных машин по мере необходимости для обслуживания запросов. Запросы оплачиваются по абстрактному показателю ресурсов, необходимых для удовлетворения запроса, а не по количеству виртуальных машин в час. [ 67 ] Несмотря на название, бессерверные вычисления на самом деле не подразумевают выполнение кода без серверов. [ 67 ] Предприятию или физическому лицу, использующему систему, не нужно покупать, арендовать или предоставлять серверы или виртуальные машины для внутреннего работы кода.

Функция как услуга (FaaS) — это удаленный вызов процедуры, размещенный как услуга, использующий бессерверные вычисления для развертывания отдельных функций в облаке, которые запускаются в ответ на определенные события. [ 68 ] Некоторые считают, что FaaS подпадает под понятие бессерверных вычислений , в то время как другие используют эти термины как синонимы. [ 69 ]

Модели развертывания

Типы облачных вычислений

Развертывание сервисов в облаке называется миграцией в облако.

Обратная миграция в облако, также известная как репатриация в облако, означает перемещение облачных рабочих нагрузок обратно в локальные инфраструктуры, включая корпоративные центры обработки данных, поставщиков колокейшн и поставщиков управляемых услуг. Репатриация в облако происходит из-за проблем безопасности, затрат, проблем с производительностью, проблем совместимости и проблем с работоспособностью. [ 70 ] [ 71 ]

Частный

Частное облако — это облачная инфраструктура, управляемая исключительно одной организацией, независимо от того, управляется ли она изнутри или третьей стороной и размещается внутри или снаружи. [ 6 ] Реализация проекта частного облака требует значительного участия в виртуализации бизнес-среды и требует от организации переоценки решений относительно существующих ресурсов. Это может улучшить бизнес, но каждый шаг в проекте поднимает проблемы безопасности, которые необходимо решать, чтобы предотвратить серьезные уязвимости. Самостоятельные дата-центры [ 72 ] как правило, являются капиталоемкими. Они занимают значительную физическую площадь, требуя выделения пространства, оборудования и контроля окружающей среды. Эти активы необходимо периодически обновлять, что приводит к дополнительным капитальным затратам. Они вызвали критику, потому что пользователям «все еще приходится их покупать, создавать и управлять» и, таким образом, они не получают выгоды от меньшего практического управления. [ 73 ] по сути, «[отсутствует] экономическая модель, которая делает облачные вычисления такой интригующей концепцией». [ 74 ] [ 75 ]

Общественный

Облачные сервисы считаются «общедоступными», когда они предоставляются через общедоступный Интернет, и могут предлагаться как по платной подписке, так и бесплатно. [ 76 ] С архитектурной точки зрения различий между общедоступными и частными облачными сервисами мало, но проблемы безопасности существенно возрастают, когда сервисы (приложения, хранилище и другие ресурсы) используются несколькими клиентами. Большинство поставщиков общедоступных облаков предлагают услуги прямого подключения, которые позволяют клиентам безопасно связывать свои устаревшие центры обработки данных со своими облачными приложениями. [ 20 ] [ 77 ]

Несколько факторов, таких как функциональность решений, стоимость , интеграционные и организационные аспекты, а также безопасность и защищенность, влияют на решение предприятий и организаций выбрать общедоступное облако или локальное решение. [ 78 ]

Гибридный

Гибридное облако — это сочетание общедоступного облака и частной среды, например частного облака или локальных ресурсов. [ 79 ] [ 80 ] которые остаются отдельными объектами, но связаны друг с другом, предлагая преимущества нескольких моделей развертывания. Гибридное облако также может означать возможность подключения колокейшн, управляемых и/или выделенных сервисов к облачным ресурсам. [ 6 ] Gartner определяет гибридную облачную службу как службу облачных вычислений, состоящую из некоторой комбинации частных, общедоступных и общественных облачных служб от разных поставщиков услуг. [ 81 ] Гибридная облачная служба пересекает границы изоляции и поставщиков, поэтому ее нельзя просто отнести к одной категории частных, общедоступных или общественных облачных служб. Это позволяет расширить емкость или возможности облачной службы путем агрегирования, интеграции или настройки с другой облачной службой.

Существуют различные варианты использования композиции гибридного облака. Например, организация может хранить конфиденциальные данные клиента у себя в приложении частного облака, но подключать это приложение к приложению бизнес-аналитики, предоставляемому в общедоступном облаке, в качестве программной услуги. [ 82 ] Этот пример гибридного облака расширяет возможности предприятия по предоставлению конкретных бизнес-услуг за счет добавления доступных извне общедоступных облачных сервисов. Внедрение гибридного облака зависит от ряда факторов, таких как требования к безопасности данных и соответствию требованиям, уровень необходимого контроля над данными и приложения, которые использует организация. [ 83 ]

Еще одним примером гибридного облака является ситуация, когда ИТ- организации используют вычислительные ресурсы общедоступного облака для удовлетворения временных потребностей в мощности, которые не могут быть удовлетворены с помощью частного облака. [ 84 ] Эта возможность позволяет гибридным облакам использовать разрыв облаков для масштабирования между облаками. [ 6 ] Пакетное развертывание облака — это модель развертывания приложений, в которой приложение запускается в частном облаке или центре обработки данных и «переносится» в общедоступное облако, когда увеличивается потребность в вычислительных мощностях. Основное преимущество разрывного облака и модели гибридного облака заключается в том, что организация платит за дополнительные вычислительные ресурсы только тогда, когда они необходимы. [ 85 ] Облачный пакет позволяет центрам обработки данных создавать собственную ИТ-инфраструктуру, поддерживающую средние рабочие нагрузки, и использовать облачные ресурсы из общедоступных или частных облаков во время пиковых нагрузок на обработку. [ 86 ]

Другие

Сообщество

Облако сообщества разделяет инфраструктуру между несколькими организациями из определенного сообщества с общими проблемами (безопасность, соответствие требованиям, юрисдикция и т. д.), независимо от того, управляется ли оно внутри компании или третьей стороной и размещается внутри или снаружи, затраты распределяются между меньшим количеством пользователей. по сравнению с публичным облаком (но больше, чем с частным облаком). В результате достигается лишь часть потенциальной экономии затрат на облачные вычисления. [ 6 ]

Распределенный

Платформа облачных вычислений может быть собрана из распределенного набора машин в разных местах, подключенных к одной сети или центральному сервису. Можно различать два типа распределенных облаков: общедоступные вычисления и добровольное облако.

  • Вычисления с общедоступными ресурсами . Этот тип распределенного облака является результатом расширенного определения облачных вычислений, поскольку они больше похожи на распределенные вычисления, чем на облачные вычисления. Тем не менее, он считается подклассом облачных вычислений.
  • Волонтерское облако . Волонтерские облачные вычисления характеризуются как пересечение вычислений с общедоступными ресурсами и облачных вычислений, где инфраструктура облачных вычислений строится с использованием добровольно предоставленных ресурсов. С этим типом инфраструктуры возникает множество проблем из-за нестабильности ресурсов, используемых для ее создания, и динамической среды, в которой она работает. Ее также можно назвать одноранговыми облаками или специальными облаками. Интересным проектом в этом направлении является Cloud@Home, целью которого является внедрение инфраструктуры облачных вычислений с использованием добровольных ресурсов, обеспечивающих бизнес-модель для стимулирования вкладов посредством финансового возмещения. [ 87 ]

Мульти

Мультиоблако — это использование нескольких сервисов облачных вычислений в единой гетерогенной архитектуре для уменьшения зависимости от отдельных поставщиков, повышения гибкости за счет выбора, предотвращения стихийных бедствий и т. д. Оно отличается от гибридного облака тем, что относится к множеству облачных сервисов, а не к множественному развертыванию. режимы (публичный, частный, устаревший). [ 88 ] [ 89 ] [ 90 ]

Поли

Под облаком Poly подразумевается использование нескольких общедоступных облаков с целью использования конкретных услуг, предлагаемых каждым поставщиком. Он отличается от мультиоблака тем, что он не предназначен для повышения гибкости или предотвращения сбоев, а скорее используется для того, чтобы позволить организации достичь большего, чем можно было бы сделать с одним поставщиком. [ 91 ]

Большие данные

Проблемы передачи больших объемов данных в облако, а также безопасность данных, когда данные находятся в облаке, изначально препятствовали внедрению облака для больших данных , но теперь, когда большая часть данных поступает в облако, и с появлением серверов с голым железом , облако стало [ 92 ] решение для сценариев использования, включая бизнес -аналитику и геопространственный анализ . [ 93 ]

высокопроизводительные вычисления

Облако HPC означает использование служб и инфраструктуры облачных вычислений для выполнения приложений высокопроизводительных вычислений (HPC). [ 94 ] Эти приложения потребляют значительный объем вычислительной мощности и памяти и традиционно выполняются на кластерах компьютеров. В 2016 году несколько компаний, в том числе R-HPC, Amazon Web Services , Univa , Silicon Graphics International , Sabalcore, Gomput и Penguin Computing, предложили высокопроизводительное вычислительное облако. Облако Penguin On Demand (POD) было одной из первых невиртуализированных удаленных услуг высокопроизводительных вычислений, предлагаемых с оплатой по факту использования . [ 95 ] [ 96 ] Penguin Computing запустила свое облако HPC в 2016 году в качестве альтернативы Amazon EC2 Elastic Compute Cloud, в котором используются виртуализированные вычислительные узлы. [ 97 ] [ 98 ]

Архитектура

Пример архитектуры облачных вычислений

Облачная архитектура , [ 99 ] системная архитектура участвующих программных систем, в предоставлении облачных вычислений, обычно включает в себя несколько облачных компонентов, взаимодействующих друг с другом через механизм слабой связи, такой как очередь сообщений. Эластичность предполагает разумное использование жесткой или слабой связи применительно к таким механизмам, как эти и другие.

Облачная инженерия

Облачная инженерия — это применение инженерных дисциплин облачных вычислений. Он привносит систематический подход к проблемам высокого уровня коммерциализации, стандартизации и управления при разработке, разработке, эксплуатации и обслуживании систем облачных вычислений. Это междисциплинарный метод, включающий вклад из различных областей, таких как системы , программное обеспечение , Интернет , производительность , разработка информационных технологий , безопасность , платформа , управление рисками и качество .

Рынок

По данным International Data Corporation (IDC), глобальные расходы на услуги облачных вычислений достигли $706 млрд и, как ожидается, к 2025 году достигнут $1,3 трлн. [ 100 ] По оценкам Gartner , глобальные расходы конечных пользователей публичных облачных сервисов к 2023 году достигнут 600 миллиардов долларов. [ 101 ] Согласно отчету McKinsey & Company , рычаги оптимизации затрат на облачные технологии и сценарии использования в бизнесе, ориентированные на ценность, предполагают, что текущий показатель EBITDA компаний из списка Fortune 500 достигнет более 1 триллиона долларов США в 2030 году. [ 102 ] По данным Gartner, в 2022 году расходы предприятий на ИТ в результате перехода к облаку составили более $1,3 трлн, а в 2025 году они вырастут почти до $1,8 трлн. [ 103 ]

Европейской комиссии от 2012 года В сообщении было выявлено несколько проблем, которые препятствовали развитию рынка облачных вычислений: [ 5 ] : Раздел 3

В сообщении изложен ряд «действий в области цифровых технологий», которые Комиссия предложила предпринять для поддержки развития справедливого и эффективного рынка услуг облачных вычислений. [ 5 ] : страницы 6–14.

Список облаков

Похожие концепции

Цель облачных вычислений — позволить пользователям воспользоваться преимуществами всех этих технологий без необходимости глубоких знаний или опыта работы с каждой из них. Облако призвано сократить расходы и помочь пользователям сосредоточиться на своем основном бизнесе, а не мешать ИТ-препятствиям. [ 104 ] Основной технологией, обеспечивающей облачные вычисления, является виртуализация . Программное обеспечение виртуализации разделяет физическое вычислительное устройство на одно или несколько «виртуальных» устройств, каждое из которых можно легко использовать и управлять им для выполнения вычислительных задач. Благодаря виртуализации на уровне операционной системы, по сути, создается масштабируемая система из множества независимых вычислительных устройств, простаивающие вычислительные ресурсы можно распределять и использовать более эффективно. Виртуализация обеспечивает гибкость, необходимую для ускорения ИТ-операций, и снижает затраты за счет увеличения использования инфраструктуры . Автономные вычисления автоматизируют процесс, посредством которого пользователь может предоставлять ресурсы по требованию . Минимизируя участие пользователей, автоматизация ускоряет процесс, снижает трудозатраты и снижает вероятность человеческих ошибок. [ 104 ]

Облачные вычисления используют концепции коммунальных вычислений для предоставления показателей используемых услуг. Облачные вычисления пытаются решить проблемы QoS (качества обслуживания) и надежности других моделей сетевых вычислений . [ 104 ]

Облачные вычисления имеют общие характеристики с:

  • Модель клиент-сервер . Клиент-серверные вычисления в широком смысле относятся к любому распределенному приложению , в котором различаются поставщики услуг (серверы) и запрашивающие услуги (клиенты). [ 105 ]
  • Компьютерное бюро - сервисное бюро , предоставляющее компьютерные услуги, особенно с 1960-х по 1980-е годы.
  • Grid-вычисления – форма распределенных и параллельных вычислений, при которой «супервиртуальный компьютер» состоит из кластера сетевых, слабо связанных компьютеров, действующих совместно для выполнения очень больших задач.
  • Туманные вычисления — парадигма распределенных вычислений, которая предоставляет услуги данных, вычислений, хранения и приложений ближе к клиенту или близким к пользователю периферийным устройствам, таким как сетевые маршрутизаторы. Кроме того, туманные вычисления обрабатывают данные на уровне сети, на интеллектуальных устройствах и на стороне клиента конечного пользователя (например, мобильных устройств) вместо отправки данных в удаленное место для обработки.
  • Коммунальные вычисления – «упаковка вычислительных ресурсов , таких как вычисления и хранение, в качестве измеряемой услуги, аналогичной традиционным коммунальным услугам, таким как электричество». [ 106 ] [ 107 ]
  • Одноранговая сеть – распределенная архитектура без необходимости центральной координации. Участники являются как поставщиками, так и потребителями ресурсов (в отличие от традиционной модели клиент-сервер).
  • Облачная песочница — живая изолированная компьютерная среда, в которой программа, код или файл могут работать, не затрагивая приложение, в котором они выполняются.

См. также

Примечания

  1. ^ Европейская комиссия отметила, что местонахождение данных и процессов «в принципе не должно беспокоить пользователя», но они могут иметь «важное влияние на применимую правовую среду ». [ 5 ]
  2. ^ Время запуска виртуальной машины [ нужны разъяснения ] зависит от типа виртуальной машины, местоположения, ОС и поставщика облачных услуг. [ 27 ]

Ссылки

  1. ^ Рэй, Партха Пратим (2018). «Введение в росистые вычисления: определение, концепция и последствия - журналы и журналы IEEE» . Доступ IEEE . 6 : 723–737. дои : 10.1109/ACCESS.2017.2775042 . ISSN   2169-3536 . S2CID   3324933 .
  2. ^ Монтазеролгам, Ахмадреза; Ягмаи, Мохаммад Хосейн; Леон-Гарсия, Альберто (сентябрь 2020 г.). «Зеленые облачные мультимедийные сети: энергоэффективное распределение ресурсов на основе NFV/SDN» . Транзакции IEEE по экологически чистым коммуникациям и сетям . 4 (3): 873–889. дои : 10.1109/TGCN.2020.2982821 . ISSN   2473-2400 . S2CID   216188024 . Архивировано из оригинала 09.12.2020 . Проверено 6 декабря 2020 г.
  3. ^ Рэй, Джаред (27 февраля 2014 г.). «В чем проблема: скрытые затраты облачных вычислений» . Форбс . Архивировано из оригинала 14 июля 2014 г. Проверено 14 июля 2014 г.
  4. ^ Jump up to: а б «Впереди дождливые дни для облачных вычислений?» . Новости Би-би-си . 27 июня 2024 г. Проверено 28 июня 2024 г.
  5. ^ Jump up to: а б с д Европейская комиссия, Раскрытие потенциала облачных вычислений в Европе , COM(2012) 529 Final, стр. 3, опубликовано 27 сентября 2012 г., по состоянию на 26 апреля 2024 г.
  6. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я Мелл, Питер; Тимоти Гранс (сентябрь 2011 г.). Определение облачных вычислений NIST (технический отчет). Национальный институт стандартов и технологий: Министерство торговли США. дои : 10.6028/NIST.SP.800-145 . Специальное издание 800-145.
  7. ^ Уайт, Дж. Э. (1971). «Сетевые характеристики для удаленного ввода заданий и получения удаленных результатов заданий в UCSB» . www.tools.ietf.org . дои : 10.17487/RFC0105 . Архивировано из оригинала 30 марта 2016 г. Проверено 21 марта 2016 г.
  8. ^ Леви, Стивен (апрель 1994 г.). «Невероятные приключения Билла и Энди II». Архивировано 2 октября 2015 г. в Wayback Machine . Проводной .
  9. ^ Моско, Винсент (2015). В облако: большие данные в турбулентном мире . Тейлор и Фрэнсис. п. 15. ISBN  9781317250388 .
  10. ^ «Анонсируем Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) – бета-версия» . 24 августа 2006 г. Архивировано из оригинала 13 августа 2014 г. Проверено 31 мая 2014 г.
  11. ^ Цянь, Линг; Лу, Жигоу; Ду, Юйцзянь; Гоу, Лейтао. «Облачные вычисления: обзор» . Проверено 19 апреля 2021 г.
  12. ^ «Общая доступность Windows Azure» . Официальный блог Microsoft . Майкрософт. 01.02.2010. Архивировано из оригинала 11 мая 2014 г. Проверено 03 мая 2015 г.
  13. ^ «Объявление об общей доступности AWS Outposts» . Amazon Веб-сервисы, Inc. Архивировано из оригинала 21 января 2021 г. Проверено 4 февраля 2021 г.
  14. ^ «Удаленная работа помогла Zoom вырасти на 169% за год, заработав $328,2 млн в первом квартале» . ТехКранч . Архивировано из оригинала 17 января 2023 г. Проверено 27 апреля 2021 г.
  15. ^ «Что такое облачные вычисления?» . Веб-сервисы Amazon . 19 марта 2013 г. Архивировано из оригинала 22 марта 2013 г. Проверено 20 марта 2013 г.
  16. ^ Бабураджан, Раджани (24 августа 2011 г.). «Растущие возможности рынка облачных хранилищ укрепляют поставщиков» . It.tmcnet.com. Архивировано из оригинала 17 июня 2012 г. Проверено 2 декабря 2011 г.
  17. ^ Острайх, Кен (15 ноября 2010 г.). «Конвергентная инфраструктура» . Форум технического директора . Thectoforum.com. Архивировано из оригинала 13 января 2012 г. Проверено 2 декабря 2011 г.
  18. ^ Симпсон, Тед; Джейсон Новак, Практические занятия по виртуальным вычислениям , 2017 г., ISBN   1337515744 , с. 451. Архивировано 17 января 2023 г. в Wayback Machine.
  19. ^ «Рецессия полезна для облачных вычислений – Microsoft соглашается» . CloudAve. 12 февраля 2009 г. Архивировано из оригинала 14 августа 2010 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  20. ^ Jump up to: а б с д «Определение «облачных сервисов» и «облачных вычислений» » . ИДЦ. 23 сентября 2008 г. Архивировано из оригинала 22 июля 2010 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  21. ^ «Современное состояние | Проект электронного финансового учета» . www.efiscal.eu . Архивировано из оригинала 27 января 2013 г. Проверено 19 апреля 2012 г.
  22. ^ Фарбер, Дэн (25 июня 2008 г.). «Новый гик-шик: центры обработки данных» . Новости CNET . Архивировано из оригинала 4 ноября 2013 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  23. ^ «Рискованная ставка Джеффа Безоса» . Деловая неделя . Архивировано из оригинала 27 июня 2012 г. Проверено 21 августа 2008 г.
  24. ^ Он, Сиджин; Го, Л.; Го, Ю.; Ганем, М. (июнь 2012 г.). «Улучшение использования ресурсов в облачной среде с использованием многомерных вероятностных моделей». 2012 Пятая международная конференция IEEE по облачным вычислениям . 2012 2012 5-я Международная конференция IEEE по облачным вычислениям (CLOUD). стр. 574–581. дои : 10.1109/ОБЛАКО.2012.66 . ISBN  978-1-4673-2892-0 . S2CID   15374752 .
  25. ^ Хэ, Цян и др. «Формулирование экономически эффективных стратегий мониторинга для сервисных систем». (2013): 1–1.
  26. ^ Кинг, Рэйчел (4 августа 2008 г.). «Облачные вычисления: малые компании взлетают» . Блумберг БизнесУик . Архивировано из оригинала 7 августа 2010 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  27. ^ Jump up to: а б Мао, Мин; М. Хамфри (2012). «Исследование производительности времени запуска виртуальной машины в облаке». 2012 Пятая международная конференция IEEE по облачным вычислениям . п. 423. дои : 10.1109/ОБЛАКО.2012.103 . ISBN  978-1-4673-2892-0 . S2CID   1285357 .
  28. ^ Брунео, Дарио; Дистефано, Сальваторе; Лонго, Франческо; Пулиафито, Антонио; Скарпа, Марко (2013). «Обновление программного обеспечения на основе рабочих нагрузок в облачных системах». Транзакции IEEE на компьютерах . 62 (6): 1072–1085. дои : 10.1109/TC.2013.30 . S2CID   23981532 .
  29. ^ Куперберг, Майкл; Хербст, Николас; Кистовски, Йоаким Фон; Ройсснер, Ральф (1 января 2011 г.). Определение и количественная оценка эластичности ресурсов в облачных вычислениях и масштабируемых платформах . Карлсруэский технологический институт . doi : 10.5445/IR/1000023476 (неактивен 28 февраля 2024 г.). Архивировано из оригинала 6 апреля 2013 года . Проверено 12 декабря 2023 г. {{cite book}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на февраль 2024 г. ( ссылка )
  30. ^ «Экономика облачной инфраструктуры» . Cloud Slam 2011. 13 мая 2010 г. Архивировано из оригинала 27 октября 2021 г. Проверено 13 мая 2011 г.
  31. ^ Он, Сиджин; Л. Го; Ю. Го; К. Ву; М. Ганем (март 2012 г.). «Эластичный контейнер приложений: упрощенный подход к предоставлению облачных ресурсов». 2012 26-я Международная конференция IEEE по передовым информационным сетям и приложениям . 2012 26-я Международная конференция IEEE по передовым информационным сетям и приложениям (AINA). стр. 15–22. дои : 10.1109/AINA.2012.74 . ISBN  978-1-4673-0714-7 . S2CID   4863927 .
  32. ^ Марстон, Шон; Ли, Чжи; Бандиопадхьяй, Субхаджьоти; Чжан, Цзюхэн; Галсаси, Ананд (1 апреля 2011 г.). «Облачные вычисления – перспективы бизнеса». Системы поддержки принятия решений . 51 (1): 176–189. дои : 10.1016/j.dss.2010.12.006 .
  33. ^ Почему масштабируемость облачных вычислений важна для роста бизнеса. Архивировано 9 июля 2021 г. в Wayback Machine , Symphony Solutions, 2021 г.
  34. ^ Нури, Сейед; Хан, Ли; Шрикумар, Венугопал; Вэнься, Го; МинЮнь, Хэ; Вэньхун, Тянь (2019). «Автономная децентрализованная эластичность на основе контроллера обучения с подкреплением для облачных приложений». Компьютерные системы будущего поколения . 94 : 765–780. дои : 10.1016/j.future.2018.11.049 . S2CID   59284268 .
  35. ^ Миллс, Элинор (27 января 2009 г.). «Прогноз безопасности облачных вычислений: чистое небо» . Новости CNET. Архивировано из оригинала 28 января 2020 г. Проверено 19 сентября 2019 г.
  36. ^ Jump up to: а б Марко, Курт; Бигелоу, Стивен Дж. (10 ноября 2022 г.). «Объяснение плюсов и минусов облачных вычислений» . ТехТаржет .
  37. ^ Браттон, Бенджамин Х. (2015). Стек: о программном обеспечении и суверенитете . Исследования программного обеспечения. Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press. ISBN  978-0-262-02957-5 .
  38. ^ Уздечка, Джеймс (2019). Новый темный век: технологии и конец будущего . Версо.
  39. ^ Шурма, Рамеш (8 марта 2023 г.). «Скрытые издержки миграции в облако» . Форбс .
  40. ^ Jump up to: а б с Райан, Марк Д. (январь 2011 г.). «Проблемы конфиденциальности облачных вычислений у нас на пороге» . cacm.acm.org . Архивировано из оригинала 28 декабря 2021 г. Проверено 21 мая 2021 г.
  41. ^ Инду, И.; Ананд, премьер-министр Рубеш; Бхаскар, Видьячаран (1 августа 2018 г.). «Управление идентификацией и доступом в облачной среде: механизмы и проблемы» . Инженерные науки и технологии . 21 (4): 574–588. дои : 10.1016/j.jestch.2018.05.010 .
  42. ^ Jump up to: а б «Google Drive, Dropbox, Box и iCloud вошли в пятерку крупнейших нарушений безопасности облачных хранилищ» . psg.hitachi-solutions.com . Архивировано из оригинала 23 ноября 2015 г. Проверено 22 ноября 2015 г.
  43. ^ Мальтийский, Мишель (26 апреля 2012 г.). «Кому принадлежат ваши данные в облаке?» . Лос-Анджелес Таймс . Архивировано из оригинала 20 января 2013 г. Проверено 14 декабря 2012 г.
  44. ^ «Безопасность виртуализации и облачных вычислений разделяет специалистов по ИТ и безопасности» . Сетевой мир. 22 февраля 2010 г. Архивировано из оригинала 26 апреля 2024 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  45. ^ «Ухабистая дорога к частным облакам» . 20 декабря 2010 г. Архивировано из оригинала 15 октября 2014 г. Проверено 8 октября 2014 г.
  46. ^ Канакер, Хасан; Карим, Надер Абдель; Аввад, Самер AB; Исмаил, Нурул ХА; Зраку, Джамал; Али, Абдулла М.Ф. Аль (20 декабря 2022 г.). «Обнаружение заражения троянскими конями в облачной среде с использованием машинного обучения» . Международный журнал интерактивных мобильных технологий . 16 (24): 81–106. дои : 10.3991/ijim.v16i24.35763 . ISSN   1865-7923 . S2CID   254960874 .
  47. ^ Дуань, Юконг; Фу, Гохуа; Чжоу, Няньцзюнь; Сунь, Сяобин; Нарендра, Нанджангуд; Ху, Бо (2015). «Все как услуга (XaaS) в облаке: истоки, текущие и будущие тенденции». 2015 8-я Международная конференция IEEE по облачным вычислениям . ИИЭЭ . стр. 621–628. дои : 10.1109/ОБЛАКО.2015.88 . ISBN  978-1-4673-7287-9 . S2CID   8201466 .
  48. ^ Эмис, Алекс; Слейман, Харм; Тонг, Цян Го; Лю, Го Нин (июль 2012 г.). «Инфраструктура как концепция облачной услуги» . Разработка и размещение приложений в облаке . IBM Пресс. ISBN  978-0-13-306684-5 . Архивировано из оригинала 15 сентября 2012 г. Проверено 19 июля 2012 г.
  49. ^ Нельсон, Майкл Р. (2009). «Облако, толпа и государственная политика» . Проблемы науки и техники . 25 (4): 71–76. JSTOR   43314918 . Архивировано из оригинала 10 сентября 2022 г. Проверено 10 сентября 2022 г.
  50. ^ Бонифаций, М.; и др. (2010). Архитектура «Платформа как услуга» для управления качеством обслуживания в облаках в режиме реального времени . 5-я Международная конференция по Интернету, веб-приложениям и сервисам (ICIW). Барселона, Испания: IEEE. стр. 155–160. дои : 10.1109/ICIW.2010.91 .
  51. ^ «Интеграционная платформа как услуга (iPaaS)» . Глоссарий Gartner в области ИТ . Гартнер. Архивировано из оригинала 29 июля 2015 г. Проверено 20 июля 2015 г.
  52. ^ Гартнер; Массимо Пеццини; Паоло Малинверно; Эрик Ту. «Эталонная модель Gartner для интеграции PaaS» . Архивировано из оригинала 1 июля 2013 года . Проверено 16 января 2013 г.
  53. ^ Лорейн Лоусон (3 апреля 2015 г.). «Эйджит ИТ-бизнеса» . Архивировано из оригинала 7 июля 2015 года . Проверено 6 июля 2015 г.
  54. ^ Форум корпоративных ИТ-директоров; Габриэль Лоуи. «Ценность платформы данных как услуги (dPaaS)» . Архивировано из оригинала 19 апреля 2015 года . Проверено 6 июля 2015 г.
  55. ^ «Определение: SaaS» . Энциклопедия журнала PC Magazine . Зифф Дэвис . Архивировано из оригинала 14 июля 2014 года . Проверено 14 мая 2014 г.
  56. ^ Хамдака, Мохаммед. Эталонная модель для разработки облачных приложений (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 5 октября 2012 г. Проверено 23 мая 2012 г.
  57. ^ Чоу, Тимоти. Введение в облачные вычисления: бизнес и технологии . Архивировано из оригинала 5 мая 2016 г. Проверено 9 сентября 2017 г.
  58. ^ «HVD: серебряная подкладка облака» (PDF) . Внутренняя технология. Архивировано из оригинала (PDF) 2 октября 2012 года . Проверено 30 августа 2012 г.
  59. ^ Сунь, Юньчуань; Чжан, Цзюньшэн; Сюн, Юнпин; Чжу, Гуанъюй (01 июля 2014 г.). «Безопасность и конфиденциальность данных в облачных вычислениях» . Международный журнал распределенных сенсорных сетей . 10 (7): 190903. дои : 10.1155/2014/190903 . ISSN   1550-1477 . S2CID   13213544 .
  60. ^ «Используйте OneDrive с Office» . Поддержка Майкрософт . Архивировано из оригинала 15 октября 2022 г. Проверено 15 октября 2022 г.
  61. ^ Карни, Майкл (24 июня 2013 г.). «AnyPresence сотрудничает с Heroku, чтобы расширить свое корпоративное предложение mBaaS» . ПандоДейли . Архивировано из оригинала 27 июня 2013 г. Проверено 24 июня 2013 г.
  62. ^ Алекс Уильямс (11 октября 2012 г.). «Kii Cloud открывает двери для платформы мобильных разработчиков с 25 миллионами конечных пользователей» . ТехКранч . Архивировано из оригинала 15 октября 2012 года . Проверено 16 октября 2012 г.
  63. ^ Аарон Тан (30 сентября 2012 г.). «FatFractal поднимает ставки на рынке серверной части как услуги» . Techgoondu.com . Архивировано из оригинала 10 октября 2012 года . Проверено 16 октября 2012 г.
  64. ^ Дэн Ровински (9 ноября 2011 г.). «Разбор мобильного бэкэнда как услуги привлек 5,5 миллионов долларов США в рамках серии А» . ЧитатьЗапись . Архивировано из оригинала 1 ноября 2012 года . Проверено 23 октября 2012 г.
  65. ^ Панкадж Мишра (7 января 2014 г.). «MobStac привлекает 2 миллиона долларов в рамках серии B, чтобы помочь брендам использовать мобильную коммерцию» . ТехКранч . Архивировано из оригинала 15 мая 2014 года . Проверено 22 мая 2014 г.
  66. ^ «built.io создает корпоративную платформу MBaas для Интернета вещей» . программируемая сеть . 03.03.2014. Архивировано из оригинала 06 марта 2014 г. Проверено 3 марта 2014 г.
  67. ^ Jump up to: а б Миллер, Рон (24 ноября 2015 г.). «AWS Lambda делает бессерверные приложения реальностью» . ТехКранч . Архивировано из оригинала 23 мая 2019 года . Проверено 10 июля 2016 г.
  68. ^ "блики: Бессерверные" . martinfowler.com . Архивировано из оригинала 5 мая 2018 г. Проверено 4 мая 2018 г.
  69. ^ Сбарски, Питер (04 мая 2017 г.). Бессерверные архитектуры на AWS: с примерами использования AWS Lambda (1-е изд.). Публикации Мэннинга. ISBN  9781617293825 .
  70. ^ Макманус, Шон (27 июня 2024 г.). «Впереди дождливые дни для облачных вычислений?» . www.bbc.com . Проверено 30 июня 2024 г.
  71. ^ Линтикум, Дэвид (9 февраля 2024 г.). «Репатриация облака: почему компании покидают облако» . Инфомир . Проверено 30 июня 2024 г.
  72. ^ «Самостоятельное решение для частных облачных вычислений – GovConnection» . govconnection.com . 2014. Архивировано из оригинала 6 апреля 2014 года . Проверено 15 апреля 2014 г.
  73. ^ «Частные облака обретают форму – Услуги – Бизнес-услуги – Информационная неделя» . 09.09.2012. Архивировано из оригинала 9 сентября 2012 г.
  74. ^ Хафф, Гордон (27 января 2009 г.). «Только не называйте их частными облаками» . Новости CNET. Архивировано из оригинала 27 декабря 2014 г. Проверено 22 августа 2010 г.
  75. ^ «Не существует такого понятия, как частное облако – облачные вычисления» . 26 января 2013 г. Архивировано из оригинала 26 января 2013 г.
  76. ^ Роуз, Маргарет. «Что такое публичное облако?» . Определение с Whatis.com. Архивировано из оригинала 16 октября 2014 года . Проверено 12 октября 2014 г.
  77. ^ «FastConnect | Облачная инфраструктура Oracle» . Cloud.oracle.com . Архивировано из оригинала 15 ноября 2017 г. Проверено 15 ноября 2017 г.
  78. ^ Шмидт, Райнер; Мёринг, Михаэль; Келлер, Барбара (2017). «Управление взаимоотношениями с клиентами в среде публичного облака – ключевые факторы, влияющие на европейские предприятия» . ХИКСС . Материалы 50-й Гавайской международной конференции по системным наукам (2017). дои : 10.24251/HICSS.2017.513 . hdl : 10125/41673 . ISBN  9780998133102 .
  79. ^ «Что такое гибридное облако? — Определение с сайта WhatIs.com» . ПоискОблачные вычисления . Архивировано из оригинала 16 июля 2019 г. Проверено 10 августа 2019 г.
  80. ^ Батлер, Брэндон (17 октября 2017 г.). «Что такое гибридные облачные вычисления? Преимущества сочетания частных и общедоступных облачных сервисов» . Сетевой мир . Архивировано из оригинала 11 августа 2019 г. Проверено 11 августа 2019 г.
  81. ^ «Не забывайте о разрыве: вот и гибридное облако – Томас Биттман» . Томас Биттман . 24 сентября 2012 г. Архивировано из оригинала 17 апреля 2015 г. Проверено 22 апреля 2015 г.
  82. ^ «Бизнес-аналитика переходит в облако для малого бизнеса» . CIO.com. 04.06.2014. Архивировано из оригинала 7 июня 2014 г. Проверено 4 июня 2014 г.
  83. ^ Дезире Атоу (24 августа 2014 г.). «Гибридное облако: подойдет ли оно вашему бизнесу?» . ТехРадар . Архивировано из оригинала 7 июля 2017 года . Проверено 22 апреля 2015 г.
  84. ^ Мецлер, Джим; Тейлор, Стив. (23 августа 2010 г.) «Облачные вычисления: реальность против вымысла». Архивировано 19 июня 2013 г. в Wayback Machine , Network World.
  85. ^ Роуз, Маргарет. «Определение: взрыв облаков». Архивировано 19 марта 2013 г. на Wayback Machine , май 2011 г. SearchCloudComputing.com.
  86. ^ «Как облачные технологии «оптимизируют» размер центра обработки данных» . 22 июня 2012 г. Архивировано из оригинала 19 октября 2016 г. Проверено 19 октября 2016 г.
  87. ^ Кунсоло, Винченцо Д.; Дистефано, Сальваторе; Пулиафито, Антонио; Скарпа, Марко (2009). «Волонтёрские вычисления и настольные облака: парадигма Cloud@Home». 2009 Восьмой международный симпозиум IEEE по сетевым вычислениям и приложениям . стр. 134–139. дои : 10.1109/NCA.2009.41 . S2CID   15848602 .
  88. ^ Роуз, Маргарет. «Что такое мультиоблачная стратегия» . ПоискОблачные Приложения. Архивировано из оригинала 5 июля 2014 года . Проверено 3 июля 2014 г.
  89. ^ Кинг, Рэйчел. «Руководитель отдела продуктов Pivotal: Мы движемся в мультиоблачный мир» . ЗДнет . Архивировано из оригинала 4 июля 2014 года . Проверено 3 июля 2014 г.
  90. ^ Multcloud управляет несколькими облачными учетными записями. Архивировано 17 января 2023 г. на Wayback Machine . Проверено 6 августа 2014 г.
  91. ^ Галл, Ричард (16 мая 2018 г.). «Поликлауд: лучшая альтернатива облачному агностицизму» . Пакетный хаб . Архивировано из оригинала 11 ноября 2019 г. Проверено 11 ноября 2019 г.
  92. ^ Ро, Лукас (31 августа 2016 г.). «Готово ли наконец облако к большим данным?» . dataconomy.com . Архивировано из оригинала 30 января 2018 года . Проверено 29 января 2018 г.
  93. ^ Ян, К.; Хуан, К.; Ли, З.; Лю, К.; Ху, Ф. (2017). «Большие данные и облачные вычисления: инновационные возможности и проблемы» . Международный журнал цифровой Земли . 10 (1): 13–53. Бибкод : 2017IJDE...10...13Y . дои : 10.1080/17538947.2016.1239771 . S2CID   8053067 .
  94. ^ Нетто, М.; Калейрос, Р.; Родригес, Э.; Кунья, Р.; Буя, Р. (2018). «Облако HPC для научных и бизнес-приложений: таксономия, видение и проблемы исследований». Обзоры вычислительной техники ACM . 51 (1): 8:1–8:29. arXiv : 1710.08731 . дои : 10.1145/3150224 . S2CID   3604131 .
  95. ^ Идлайн, Дуглас. «Перенос HPC в облако» . Журнал Админ . Архивировано из оригинала 30 марта 2019 года . Проверено 30 марта 2019 г.
  96. ^ «Вычисления по запросу Penguin (POD)» . Архивировано из оригинала 9 марта 2018 года . Проверено 23 января 2018 г.
  97. ^ Николаи, Джеймс (11 августа 2009 г.). «Penguin переносит высокопроизводительные вычисления в облако» . ПКМир . IDG Consumer & SMB. Архивировано из оригинала 19 августа 2016 года . Проверено 6 июня 2016 г.
  98. ^ «HPC в AWS» . Архивировано из оригинала 1 декабря 2017 года . Проверено 23 января 2018 г.
  99. ^ «Создание GrepTheWeb в облаке, часть 1: облачные архитектуры» . Developer.amazonwebservices.com. Архивировано из оригинала 5 мая 2009 года . Проверено 22 августа 2010 г.
  100. ^ «IDC прогнозирует, что к 2025 году мировые расходы на «целое облако» достигнут 1,3 триллиона долларов» . Idc.com. 14 сентября 2021 г. Архивировано из оригинала 29 июля 2022 г. Проверено 30 июля 2022 г.
  101. ^ «Gartner прогнозирует, что расходы конечных пользователей публичного облака во всем мире достигнут почти 500 миллиардов долларов в 2022 году» . Архивировано из оригинала 25 июля 2022 г. Проверено 25 июля 2022 г.
  102. ^ «Приз Клауда в триллион долларов разыгран» . МакКинси. Архивировано из оригинала 25 июля 2022 г. Проверено 30 июля 2022 г.
  103. ^ «Gartner заявляет, что к 2025 году более половины корпоративных расходов на ИТ в ключевых сегментах рынка перейдет в облако» . Архивировано из оригинала 25 июля 2022 г. Проверено 25 июля 2022 г.
  104. ^ Jump up to: а б с ХАМДАКА, Мохаммед (2012). Открытие облачных вычислений: ландшафт исследований (PDF) . Эльзевир Пресс. стр. 41–85. ISBN  978-0-12-396535-6 . Архивировано (PDF) из оригинала 19 июня 2013 г. Проверено 19 марта 2013 г.
  105. ^ «Архитектура распределенных приложений» (PDF) . Солнечная микросистема. Архивировано (PDF) из оригинала 6 апреля 2011 г. Проверено 16 июня 2009 г.
  106. ^ Вакеро, Луис М.; Родеро-Меринос, Луис; Касерес, Хуан; Линднер, Майк (декабрь 2008 г.). «Прорыв в облаках: к определению облаков» . Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM . 39 (1): 50–55. дои : 10.1145/1496091.1496100 . S2CID   207171174 .
  107. ^ Дэниэлсон, Крисси (26 марта 2008 г.). «Отличие облачных вычислений от служебных вычислений» . Ebizq.net. Архивировано из оригинала 10 ноября 2017 г. Проверено 22 августа 2010 г.

Дальнейшее чтение


СМИ, связанные с облачными вычислениями , на Викискладе?

Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 10f67c6d0f9a3f13cc1137f82b047f49__1721957100
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/10/49/10f67c6d0f9a3f13cc1137f82b047f49.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Cloud computing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)