Файл: Облачные сервисы (Понятие «облачные технологии»).pdf

Клиент AWS может контролировать состояние ресурсов и приложений с помощью Amazon CloudWatch и Личного кабинета здоровья AWS, а также использовать AWS CloudTrail для сохранения вызовов активности пользователей и прикладного программирования (API) для аудита. [9]

AWS предоставляет ряд услуг для облачной безопасности, включая AWS Identity and Access Management (IAM), которая позволяет администраторам определять и управлять доступом пользователей к ресурсам. Администратор также может создать каталог пользователей с Amazon Cloud Directory или подключить облачные ресурсы к существующему Microsoft Active Directory с помощью службы каталогов AWS. Кроме того, организации AWS позволяют бизнесу устанавливать и управлять политиками для нескольких учетных записей AWS.

Облачный провайдер также представил инструменты, которые автоматически оценивают потенциальные риски безопасности. Amazon Inspector анализирует среду AWS для уязвимостей, которые могут повлиять на безопасность и соответствие требованиям. Amazon Macie использует технологию машинного обучения для защиты данных облачных данных.

AWS также включает инструменты и службы, которые обеспечивают шифрование на основе программного и аппаратного обеспечения, защищают от атак DDoS , предоставляют сертификаты Secure Sockets Layer и Transport Layer Security и фильтруют потенциально опасный трафик для веб-приложений.

AWS включает в себя множество крупных аналитических данных и приложений. Amazon Elastic MapReduce предлагает инфраструктуру Hadoop для обработки больших объемов данных, а Amazon Kinesis предоставляет несколько инструментов для обработки и анализа потоковых данных.

AWS Glue — это сервис, который обрабатывает извлечение, преобразование и загрузку заданий, в то время как Amazon Elasticsearch Service позволяет команде выполнять мониторинг приложений, анализ журналов и другие задачи с помощью инструмента Elasticsearch с открытым исходным кодом. Чтобы запросить данные, аналитик может использовать Amazon Athena для S3, а затем визуализировать данные с помощью Amazon QuickSight.

AWS предлагает ряд моделей разработки и доставки моделей AI, а также упакованные приложения на базе AI. Amazon AI набор инструментов включает в себя Amazon Lex для передачи голоса и текста Chatbot технологии, Amazon Polly для перевода текста в речь и Amazon Rekognition для изображения и анализа лица. AWS также предоставляет технологии для разработчиков для создания интеллектуальных приложений, основанных на технологии машинного обучения и сложных алгоритмах.

С AMI Deep Learning AMI разработчики могут создавать и обучать пользовательские модели ИИ с помощью кластеров графических процессоров или оптимизированных для вычислений экземпляров. AWS также включает в себя основы глубокого обучения для MXNet и TensorFlow.

С точки зрения потребителей технологии AWS используют Alexa Voice Services, а разработчик может использовать набор Alexa Skills Kit для создания голосовых приложений для устройств Echo.

Mobile Hub AWS предлагает набор инструментов и услуг для разработчиков мобильных приложений, в том числе AWS Mobile SDK, который предоставляет примеры кода и библиотеки.

Разработчик мобильных приложений также может использовать Amazon Cognito для управления доступом пользователей к мобильным приложениям, а также с помощью Amazon Pinpoint для отправки push-уведомлений конечным пользователям приложений, а затем для анализа эффективности этих сообщений.

Службы обмена сообщениями AWS обеспечивают основную связь для пользователей и приложений. Amazon Simple Queue Service - это управляемая очередь сообщений, которая отправляет, сохраняет и принимает сообщения между компонентами распределенных приложений, чтобы гарантировать, что части приложения работают по назначению.

Amazon Web Services имеет ряд возможностей SaaS для повышения производительности. Услуга Amazon Chime позволяет онлайн-видео-встречи, звонки и текстовые чаты на разных устройствах. Бизнес также может использовать Amazon WorkDocs, службу хранения и обмена файлами и Amazon WorkMail, бизнес-службу электронной почты с функциями календаря.

Службы настольных и потоковых приложений включают Amazon WorkSpaces, удаленную платформу для настольных компьютеров и Amazon AppStream, которая позволяет разработчику передавать настольное приложение из AWS в веб-браузер конечного пользователя. [5]

AWS также имеет множество сервисов, которые позволяют использовать интернет-приложения (IoT). Служба AWS IoT предоставляет базовую платформу для управления устройствами IoT и приема данных для других служб хранения и баз данных AWS. Кнопка AWS IoT обеспечивает аппаратное обеспечение для ограниченной функциональности IoT, а AWS Greengrass использует возможности AWS для IoT-устройств.

2.4 Сравнительный анализ облачных сервисов

Вычислительные мощности являются фундаментальным процессом для существования IT-бизнеса. Преимуществом облачных технологий является то, что у вас всегда под рукой мощный и расширяемый инструмент, с которым вы можете взаимодействовать удаленно и масштабировать в любое время суток.

В Amazon Web Services центральной вычислительной службой является сервис Elastic Compute Cloud (EC2). EC2 стал главным синонимом для понятия «масштабируемые вычисления по требованию». Для того, чтобы еще более тщательно планировать и снижать расходы при запуске проектов, компания ввела новые подсервисы, такие как AWS Elastic Beanstalk, Amazon EC2 Container Service. [15]

На данный момент AWS поддерживает 7 различных семейств экземпляров и 38 типов экземпляров. Он одновременно предлагает и региональную поддержку, и поддержку зоны.

Основа вычислительных систем Microsoft Azure – это классические виртуальные машины и высокопроизводительные Virtual Machine Scale Sets. Клиентские приложения для Windows могут быть развернуты с помощью сервиса RemoteApp. Azure Virtual Machine включает 4 различных семейства, 33 типа экземпляров, которые вы можете развернуть в разных регионах. Но поддержка определенной зоны региона пока не поддерживается.

Google Cloud Platform использует сервис Compute Engine для обработки вычислительных процессов. Одним из главных недостатков является ценообразование, оно менее гибкое по сравнению с AWS и Azure.

Если выбирать лидера, то AWS и Microsoft Azure сейчас наиболее востребованные облачные платформы. Предлагаемые вычислительные мощности у компаний находятся практически на равных уровнях, список предлагаемых сервисов также постоянно растет.

В области анализа данных AWS сделал большой скачок, отдельный сервис Quick Sight – предоставляет собой легкую в использовании бизнес-аналитику с готовыми шаблонами и по стоимости в 10 раз дешевле, чем традиционные BI-решения. [15]

Сервис Microsoft Azure за последние годы сильно улучшил инструменты аналитики и машинного обучения, создав отдельное направление, включающее подсистему обработки аналитики Data Lake Analytics и машинное обучение в составе Cortana Intelligence Suite.

Хранение информации является связующим звеном облачных вычислений, поскольку оно позволяет собрать все виды информации в одном хранилище.

AWS Simple Storage Service, известный как S3, в значительной степени является промышленным стандартом. В целом, S3 создало понятие объектно-ориентированного хранения данных, а для архивации данных был создан отдельный сервис Amazon Glacier.

Azure и Google Cloud Platform имеют также достаточно надежные и мощные средства хранения.

Microsoft Azure также предлагает обширные инструменты настройки сетей. Виртуальная сеть (VNET) позволяет установить VPN, настроить публичный IP, подключить гибридное облако, а также активизировать межсетевой экран и DNS. [15]

Предложения Google Cloud Platform не столь обширны. Платформа пока имеет только виртуальную сеть Cloud с поддержкой подсетей Public IP, собственный брандмауэр, и необходимые настройки DNS. [15]

В данной главе был рассмотрен сравнительный анализ основных облачных сервисов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе были рассмотрены наиболее популярные облачные системы.

В рамках работы решены следующие задачи:

• раскрыто понятие “облачные технологии”;
• описаны модели развертывания облачных сервисов;
• проанализированы наиболее известные облачные сервисы;
• проведён сравнительный анализ облачных систем;
• изучены методы развертывания обучающего курса и возможностей для бизнеса с помощью сервисов Google Cloud Platform;
• изучена соответствующую литература.

В первой главе раскрыто понятие «облачные технологии» и приведены модели развертывания облачных систем.

Далее, во второй главе проведен анализ основных облачных поставщиков, в частности, были изучены Microsoft Azure и Amazon Web Services.

В целом, по итогу работы можно сделать вывод, наиболее лучшие показатели по таким критериям как качество и надежность у Amazon Web Services, Microsoft Azure и у облачных решений Google.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. — МЦНМО, 2014. — 305 с.
2. Губарев В. Введение в облачные вычисления и технологии. — Новосибирский государственный технический университет, 2013. — 48 с.
3. Денисов Д. В. Перспективы развития облачных вычислений / Часть сборника Прикладная информатика №5 — Университет, 2009. — 7 с.
4. Джордж Риз Облачные вычисления. — БХВ-Петербург, 2009. — 281 с.
5. Ли Атчисон Масштабирование приложений. Выращивание сложных систем. — Питер, 2016. — 256 с.
6. Теджасви Редкар, Тони Гвидичи Платформа Windows Azure. — ДМК Пресс, 2012. — 657 с.
7. Kenneth P. Halla Deeper Learning Through Technology: Using the Cloud to Individualize Instruction. — Corwin, 2015. — 176 p.
8. Igor Faynberg, Hui-Lan Lu, Dor Skuler Cloud Computing: Business Trends and Technologies. — Wiley, 2016. — 376 p.
9. Kevin L. Jackson, Scott Goessling Architecting Cloud Computing Solutions: Build cloud strategies that align technology and economics while effectively managing risk. — Packt Publishing, 2018. — 378 p.
10. Dr. Kris Jamsa Cloud Computing: SaaS, PaaS, IaaS, Virtualization, Business Models, Mobile, Security and More 1st Edition. — Jones & Bartlett Learning, 324 p.
11. Mr. Ray J Rafaels Cloud Computing: From Beginning to End – CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015. — 152 p.
12. Microsoft [Электронный ресурс]. Архитектура Windows Azure Pack URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/previous-versions/azure/windows-server-azure-pack/dn296433(v%3Dtechnet.10) (Дата обращения: 08.02.2019)
13. CRN IT-бизнес [Электронный ресурс]. 100 самых перспективных поставщиков облачных решений URL: https://www.crn.ru/numbers/spec-numbers/detail.php?ID=79648 (Дата обращения: 08.02.2019)
14. Обучение в интернет [Электронный ресурс]. Облачные вычисления (Cloud computing) URL: https://www.lessons-tva.info/archive/nov031.html (Дата обращения: 08.02.2019)
15. Портал об облачных технологиях [Электронный ресурс]. Сравнение услуг облачных провайдеров: Microsoft Azure, AWS или Google Cloud. URL: http://la.by/blog/sravnenie-uslug-oblachnyh-provayderov-microsoft-azure-aws-ili-google-cloud (Дата обращения: 08.02.2019)