Файл: Облачные сервисы (Amazon Web Services ).pdf

Учитывая множество факторов, связанных с ценообразованием на облачные услуги, организация должна анализировать и управлять своим облачным сервисом для минимизации затрат. Средства Azure-native, такие как Azure Cost Management, могут помочь контролировать, визуализировать и оптимизировать расходы облачных вычислений. Также можно использовать сторонние инструменты, такие как Cloudability или RightScale, для управления использованием ресурсов Azure и сопутствующими расходами.

Microsoft Azure является одним из нескольких крупных поставщиков облачных услуг, работающих в крупном глобальном масштабе. Другие основные поставщики включают Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) и IBM.

В настоящее время отсутствует стандартизация среди облачных сервисов или возможностей — это означает, что ни один из двух облачных провайдеров не предлагает одну и ту же услугу точно так же, используя те же API или интеграции. Это затрудняет для бизнеса использование более одного публичного поставщика облачных вычислений для реализации стратегии с несколькими облаками, хотя сторонние инструменты управления облачными областями могут уменьшить некоторые из этих проблем. [12]

Организации, которые внедряют решения Microsoft для организации облачных вычислений, получают ряд преимуществ. Они приобретают возможность выбирать между моделью частных или общедоступных облаков, или их сочетанием, в зависимости от того, что лучше отвечает их требованиям. Вне зависимости от модели инфраструктуры, которую они выберут, заказчики будут иметь доступ к полной функциональности мониторинга и управления, встроенной в System Center. Это позволит им управлять своей инфраструктурой более эффективно, чем в случае с облачным решением VMware.

Внедряя решения Microsoft для организации облачных вычислений, клиенты получат максимальные преимущества от дополнительной эффективности и гибкости. Решение Microsoft предлагает более широкий выбор, большую простоту и управляемость. Эти качества трансформируются во все более удачные примеры развертывания облачных служб, которые помогают клиентам Microsoft достигать своих бизнес-целей с меньшими затратами и усилиями.

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.

Compute Engine поддерживает большинство основных облачных услуг - развертывание контейнера, масштабируемость и обработка данных. Google Cloud поддерживает 4 семейств экземпляров, 18 различных типов экземпляров, а также обеспечивает как региональное размещение, так и выбор зоны.

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.

Платформы облачных вычислений обеспечивают также мощные аналитические инструменты для бизнеса.

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.

Google Cloud Platform запустил также отдельное направление по аналитике больших данных и имеет большие перспективы развития в будущем. Уже сейчас программные среды Cloud Vision API, Cloud Speech API, и Google Translate API имеют множественные интеграции в сторонние сервисы и приложения.

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.

Сравнение функцией сети является важным аспектом, так как для создания изолированного облака необходим не только источник вычислительных ресурсов, но и отдельный VPN доступ и адрес в сети.

В Amazon Web Services вы можете использовать Virtual Private Cloud для создания VPN с настройкой подсети, таблицы маршрутизации, частных диапазонов IP-адресов и сетевых шлюзов. Кроме того, есть сервис Route 53 для реализации веб-службы DNS.

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.

Облачные сервисы имеют довольные различные подходы к ценообразованию использования облачных сервисов.

AWS использует несколько моделей оплаты:

1. По требованию: Плата только за ресурсы и услуги, которые используются.

2. Резервирование: Пользователь выбирает необходимое количество ресурсов, которые хочет заказать авансом от 1 до 3-х лет и оплачивает на основе использования. Часто на такие предложения действуют хорошие скидки (до 75 %).

3. Частичное резервирование. Чем больше ресурсов используется, тем меньше стоимость предоставленных услуг

Округление в Amazon Web Services работает на основе часов использования.

Microsoft Azure использует более гибкую систему ценообразования, оплата идет за пользование облачными ресурсами, с округлением по минутам. Вы можете использовать готовые подписки MSDN с определенным количеством денежных средств на облачные вычисления, либо оплачивать ресурсы обычным способом с ежемесячным выставлением счетов. Скидки также работают на основе объема заказанных услуг.

Google Cloud Platform имеет схожую систему выставление счетов, как и Azure, но с округлением использования ресурсов за период в течение 10 минут.

Каждая платформа предлагает ценовой калькулятор, который помогает оценить затраты. В плане удобства, Microsoft Azure вышел вперед, сервис предлагает оценить затраты не только с помощью калькулятора на сайте, но и при создании новых проектов, непосредственно в портале управления. [15]

В данной главе был рассмотрен сравнительный анализ основных облачных сервисов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель облачных вычислений — дать пользователям возможность пользоваться современными технологиями, не требуя глубоких знаний или большого опыта. Облако нацелено на сокращение издержек и помогает пользователям сосредоточиться на своем основном бизнесе, а не препятствовать его развитию. Основной технологией включения облачных вычислений является виртуализация. Программное обеспечение виртуализации разделяет физическое вычислительное устройство на одно или несколько «виртуальных» устройств, каждое из которых может быть легко использовано и управляться для выполнения требуемых задач. С виртуализацией на уровне операционной системы по существу создавая масштабируемую систему из множества независимых вычислительных устройств, ресурсы бездействия могут быть выделены и использованы 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 вовлеченность пользователей, автоматизация ускоряет процесс, снижает затраты на рабочую силу и уменьшает вероятность человеческих ошибок.

В рамках данной работы были рассмотрены наиболее популярные облачные системы. В начале работы было раскрыто понятие «облачные технологии» и приведены модели развертывания облачных систем.

Далее был проведен анализ основных облачных поставщиков. В последнем разделе был проведен сравнительный анализ облачных систем. Наиболее лучшие показатели по таким критериям как качество и надежность у Amazon Web Services, Microsoft Azure и у облачных решений Google.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

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 Режим доступа: 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 Режим доступа: 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) Режим доступа: 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. Режим доступа: http://la.by/blog/sravnenie-uslug-oblachnyh-provayderov-microsoft-azure-aws-ili-google-cloud (Дата обращения: 08.02.2019)