Облачные вычисления

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python – одном из самых популярных языков. В вашем распоряжении более пятисот реальных задач – от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.

В данной статье рассматриваются вопросы оценки эффективности внедрения ИТ проектов с использованием облачных технологий. Выявляются различия в подходах к оценке проектов использования традиционной ИТ и определяются оптимальные модели оценки облачных решений с учетом потребностей компании и информационных рисков. Исследуются различные модели оценки эффективности применения облачных вычислений в компании с использованием параметров ценовой эластичности, модели Стоуна и уравнения Слуцкого. Выявлены основные пункты в методике эффективного внедрения облачных вычислений в компании.

Многим ученым в ходе работы приходится делать высокопроизводительные вычисления и хранить большие объемы данных. Для этого нужно дорогостоящее оборудование, а порой и целый IT-отдел, занимающийся его поддержкой и настройкой. Эффективным решением могут стать облачные сервисы, которые быстро предоставляют доступ к необходимым ресурсам, позволяют легко обмениваться данными и хранить их вне локальных компьютеров и значительно снижают затраты на техническое оснащение лабораторий и исследовательских центров. Облачные технологии уже сегодня широко используются в математике, физике, археологии, исследованиях атмосферы и климата, медицине, космических исследованиях, энергетике и других областях. Они расширяют возможности научных исследований за счет собственных мощностей, способствуют развитию науки в неблагополучных странах и областях, помогают развивать международное научное сотрудничество, предоставляют высокий уровень кибербезопасности, позволяют оптимизировать расходы и воздействие на окружающую среду. Облачные сервисы также внедряют в небольшие стартапы и крупные бизнесы с большим количеством сотрудников, клиентов и поставщиков, так как они обеспечивают постоянную синхронизацию и мобильность. Над книгой «Переход в облако» работали доктора наук и профессора Хуан Аньель, Диего Монтес и Хавьер Иглесиас, которые много лет используют облачные решения для своих проектов. В этом издании они собрали всю информацию, необходимую для перехода к облачной инфраструктуре, включая анализ и сравнение различных сервисов, описание доступных инструментов и программ, этические и юридические аспекты облачных технологий и другие подробности.

Рассматривается ряд классов пользовательских интерфейсов, ориентированных на решение задач компьютерного моделирования с использованием облачной инфраструктуры. Выделяются ключевые особенности организации интерфейсов, их возможности, методологические принципы их реализации и характеристики типовых пользователей. Даны примеры реализации описанных классов интерфейсов с использованием многофункциональной инструментально-технологической платформы CLAVIRE.

Понятие «облачные вычисления» означает, что хранение и обработка данных осуществляются не на стороне пользователя, а на стороне компании, предоставляющей соответствующие Интернет-сервисы. Данная статья посвящена вопросам, связанным с возможностями и перспективами развития облачных вычислений и освещает следующие основные аспекты: способы оплаты, характеры сервисов, программно-техническая реализация, доступность, безопасность, разработка и обеспечение совместимости с другими приложениями, а также основные подходы к стандартизации.

Рассматривается задача создания и внедрения технологии тестирования студентов высших учебных заведений, отвечающая требованиям экономии временных затрат преподавателя. Анализируются различные подходы практической организации подготовки, проведения и обработки результатов опроса, применяемые в различных условиях. Представлена модификация метода, ранее предложенного авторами, обладающая улучшенными характеристиками за счет применения технологии облачных вычислений. Приводятся результаты практического применения технологии.

В работе дано описание основных технологий облачной обработки данных. Рассмотрены различные аспекты создания программ для высокопроизводительных вычислительных систем, освещены проблемы, возникающие на этом пути, и основные способы их решения. Для студентов вузов, обучающихся по направлению «01.04.02 – Прикладная математика и информатика» на магистерской программе «Интеллектуальный анализ больших данных». Материал, представленный в учебном пособии, будет интересен всем, кто изучает облачные технологии и параллельное программирование.

В статье исследуются отличия традиционных CRM систем от их сетевого аналога – сCRM (cloud customer relationship management). Рассматриваются особенности «облачных решений», связанных с системами управления взаимодействиями с клиентами. Также осуществляется анализ систем ERP (enterprise resource planning) и анализируются преимущества и недостатки их интеграции субъектами хозяйствования.

В учебном пособии описываются основы организации облачных и GRID-вычислений. Рассматриваются программно-аппаратные аспекты GRID, технологии облачных вычислений, платформа Microsoft Windows Azure. Предназначено для студентов направления 09.03.01 и 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», специальности 09.05.01 «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» всех форм обучения и слушателей СФПК.

Актуальность рассматриваемой в статье темы состоит в решении проблем организации удалённых хранилищ данных для небольших недавно основанных предприятий, не обладающих финансовыми ресурсами для создания своей собственной информационной инфраструктуры. Цель исследования – проанализировать предлагаемые на рынке технологии облачных вычислений от различных производителей программного обеспечения и выбрать из них наиболее подходящие для конкретного предприятия. Задача состоит в анализе имеющихся на рынке систем организации облачных хранилищ данных, определении их основных характеристик, проверки соответствия их реляционной модели данных, сравнение с традиционными промышленными СУБД. Выявление преимуществ и недостатков облачных хранилищ данных. Проектирование информационной системы предприятия с использованием облачных хранилищ данных. Используемыми методами являются методы системного анализа, структурного проектирования SADT, построения реляционных моделей данных. В результате разработана методика проектирования информационной системы предприятия малого бизнеса с использованием облачных хранилищ данных от Microsoft SQL Azure. Проанализировав имеющиеся на рынке решения от различных фирм – облачных провайдеров, был сделан вывод, что наиболее эффективным решением для организации облачного хранилища данных предприятия малого и среднего бизнеса по соотношению цена – качество является решение от компании Microsoft. Microsoft SQL Azure обеспечивает как традиционный реляционный подход к обработке данных, так и NoSQL-средства, позволяющие работать с большими плохо структурированными данными. Использование продуктов от Microsoft в облаке Azure оказывается в пять раз дешевле такого же решения от компании Amazon в облаке AWS.

В этой книге главный Архитектор Департамента Архитектуры компетенций Cloud Native в Сбербанк делится знанием и опытом с читателем созданием и перехода на облачную экосистему, так и созданием и адаптацией приложений под неё. В книге автор старается провести читателя по пути, минуя ошибки и сложности. Для этого демонстрируется практическое применение и даются пояснения, чтобы читатель смог ими воспользоваться как инструкцией для учебных и рабочих целей. Читателем может быть как разработчики разных уровней, так и специалисты по экосистеме, желающие не потерять актуальность своих умений в уже изменившимся мире.