Головна

Концепція хмарних обчислень. Характерні риси хмарних систем. Моделі і приклади хмарних сервісів. Відмінність хмарних систем від грід-систем.

  1.  A.3.3. приклади
  2.  Auml; Приклади біноміальних експериментів.
  3.  Auml; Приклади.
  4.  B. Основна система Шести йог Наропи
  5.  B. Система суспільно-економічних формацій (формаційний підхід).
  6.  B.5. Нутрощі операційної системи
  7.  CAD / CAM системи високого рівня

Cloud computing (англ. Cloud - хмара; computing - обчислення) - «хмарні обчислення» - концепція «обчислювальної хмари», згідно з якою програми запускаються і видають результати роботи в вікно стандартного веб-браузера на локальному ПК, при цьому всі додатки і їх дані , необхідні для роботи, знаходяться на віддаленому сервері в інтернеті.

Комп'ютери, які здійснюють cloud computing, називаються «обчислювальним хмарою». При цьому навантаження між комп'ютерами, що входять в «обчислювальний хмара», розподіляється автоматично. Найпростішим прикладом cloud computing є p2p-мережі.

На думку фахівців, cloud computing - група технологій, які очолюють розвиток інформаційних технологій в цілому, що має навіть більший вплив, ніж свого часу електронний бізнес.

Національним інститутом стандартів і технологій США зафіксовані наступні обов'язкові характеристики хмарних обчислень:

Самообслуговування на вимогу (англ. Self service on demand), споживач самостійно визначає і змінює обчислювальні потреби, такі як серверний час, швидкості доступу і обробки даних, обсяг збережених даних без взаємодії з представником постачальника послуг;

Універсальний доступ по мережі, послуги доступні споживачам через мережу передачі даних незалежно від використовуваного термінального пристрою;

Об'єднання ресурсів (англ. Resource pooling), постачальник послуг об'єднує ресурси для обслуговування великого числа споживачів в єдиний пул для динамічного перерозподілу потужностей між споживачами в умовах постійної зміни попиту на потужності; при цьому споживачі контролюють тільки основні параметри послуги (наприклад, обсяг даних, швидкість доступу), але фактичний розподіл ресурсів, що надаються споживачеві, здійснює постачальник (в деяких випадках споживачі все-таки можуть управляти деякими фізичними параметрами перерозподілу, наприклад, вказувати бажаний центр обробки даних з міркувань географічної близькості);

Еластичність, послуги можуть бути надані, розширені, звужені в будь-який момент часу, без додаткових витрат на взаємодію з постачальником, як правило, в автоматичному режимі;

Облік споживання, постачальник послуг автоматично обчислює спожиті ресурси на певному рівні абстракції (наприклад, обсяг збережених даних, пропускна здатність, кількість користувачів, кількість транзакцій), і на основі цих даних оцінює обсяг наданих споживачам послуг.

З точки зору постачальника, завдяки об'єднанню ресурсів і непостійного характеру споживання з боку споживачів, хмарні обчислення дозволяють економити на масштабах, використовуючи менші апаратні ресурси, ніж були потрібні б при виділених апаратних потужностях для кожного споживача, а за рахунок автоматизації процедур модифікації виділення ресурсів істотно знижуються витрати на абонентське обслуговування.

З точки зору споживача, ці характеристики дозволяють отримати послуги з високим рівнем доступності (англ. High availability) і низькими ризиками непрацездатності, забезпечити швидке масштабування обчислювальної системи завдяки еластичності без необхідності створення, обслуговування і модернізації власної апаратної інфраструктури.

Зручність і універсальність доступу забезпечується широкою доступністю послуг і підтримкою різного класу термінальних пристроїв (персональних комп'ютерів, мобільних телефонів, інтернет-планшетів).



 Грід-системи з персональних комп'ютерів. Основні реалізації. |  Моделі хмарних служб

 Усунення інформаційних залежностей в циклах засобами OpenMP, директива reduction. |  Int MPI_ERROR; |  Концепція грід-обчислень, поняття віртуальної організації. Область застосування, види і приклади грід-систем, класи грід-застосувань. |  Проміжне програмне забезпечення. |  стандарт ГРІД |  Workload management (Запуск грід-завдання) |  Загальна модель програмування MapReduce |  Основні функції системи Google Map Reduce. Спекулятивне виконання. Відмовостійкість. |  оптимізації |  Реалізація MapReduce в системі Hadoop. Архітектура Hadoop кластера. Особливості файлової системи Hadoop. |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати