Блог

Принцип работы облачных серверов

Структурно облачные технологии можно разделить на две части. То, что видит и с чем работает пользователь — это так называемый front-end пользовательский слой. Скрытая от пользователя часть, которая обеспечивает функционирование интерфейса с пользователем оборудование, внутренние программные сервисыназывается back-end внутренний слой.

Компьютеры облачной инфраструктуры работают сообща. Поэтому приложениям облака зачастую доступна суммарная производительность задействованного оборудования. Например, можно уменьшить число задействованных ресурсов, когда задача не является приоритетной.

Существует множество облачных версий часто используемого программного обеспечения. Поэтому риск потерять данные минимален, даже если компьютер перестанет исправно функционировать, либо произойдет аппаратный сбой. Каждый сервер постоянно совершенствуется, открываются новые возможности.

Сегодня клиенту не нужно платить за аренду сервера — только за место в хранилище. Он также избавлен от необходимости заниматься обслуживанием и поддержкой инфраструктуры.

ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ, СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ

Это позволяет экономить ресурсы, снижать издержки производства. При посещении ресторана человек не думает о том, каким образом приготовили его любимое блюдо, какую последовательность действий использовал повар. С облаком ситуация обстоит иначе: Он не имеет доступа к внутренней структуре, только к интерфейсу программы в открытом окне браузера.

Чтобы подключить облако и начать работать, достаточно открыть в браузере нужную страницу, зарегистрировать учетную запись, авторизоваться и начать пользование облаком. В реальности, облако — это комплекс серверов для обработки данных, географически расположенных на большом расстоянии друг от друга и объединенных высокоскоростной сетью.

как joomla разместить на хостинге

У крупных компаний таких серверов может насчитываться сотни тысяч только у Google 10 лет назад был миллион серверов. Обобщенный принцип работы облака:.

При этом каждый разработчик скрывает схему взаимодействия серверов между собой, которые могут находиться в разных странах и континентах. Однако их географическое расположение не играет никакой роли, главное — пропускная способность канала. Существует множество видов облаков. Самыми известными и распространенными файловыми хостингами сегодня являются: ДискОблако Mail.

Большинство из них базируется на программном обеспечении software on demand и Utility-компьютинг. При использовании облаков с концепцией software on demand, пользователь имеет доступ к серверу через интернет без необходимости приобретать программное обеспечение. Вход можно осуществлять через браузер или мобильное приложение. На этом основаны бесплатные почтовые службы: В рамках данной парадигмы были реализованы алгоритм Дейкстры нахождения кратчайшего пути в графе, различные алгоритмы нахождения значимых вершин в графе, метод ближайшего соседа, алгоритм байесовской классификации и др.

В облачной информационной среде возникают многочисленные проблемы информационной безопасности: Для решения возникающих задач обычно используются существующие решения: Однако в силу большого количества вычислительных узлов и больших объемов информации, циркулирующей в среде, а также ввиду неоднородности например многоплатформенности среды все задачи существенно осложняются.

Например, сигнатурные методики затруднительно применять для облачных вычислений в средах, использующих различные программно-аппаратные платформы. Даже в случае, когда вредоносные алгоритмы будут одинаковыми, их реализации на различных платформах будут различаться. Таким образом, приходится хранить целый набор сигнатур. Статистические методы требуют слишком много информации о вычислительных узлах и программных интерфейсах. В частности, для каждой платформы необходимо иметь свой набор статистических данных.

То есть возникающие задачи в принципе решаемые, но значительно усложняются в связи с мультиплатформенностью. Очевидно, что в распределенной системе отдельные серверы могут выходить из строя, поэтому необходимо иметь средства, позволяющие восстанавливать потерянную информацию. Простое дублирование реплицирование данных — это далеко не лучший способ. Более удобно использовать коды, корректирующие ошибки. Предположим, что в нашем распоряжении имеется n серверов, S 1…, S nи на k -м сервере хранится слово w k в бинарном алфавите.

Далее обозначим w ki i -ю букву в слове w k. Применим к нему код Хэмминга. При этом так называемые проверочные символы будем приписывать справа. Задействуем дополнительные серверы. Все сказанное иллюстрирует таблица 2. Мы можем их восстановить, действуя по каждой строке в соответствии с кодом Хэмминга. Очевидно, что для восстановления данных при выходе из строя большего количества серверов необходимо использовать коды, исправляющие большее количество ошибок.

Выигрыш очевиден, так как для такого рода кодов число r мало по сравнению с числом n. На основе этих идей в Институте систем информатики. Новосибирск Мигинским Д. Гомоморфное шифрование — это форма шифрования, позволяющая производить определенные математические действия с зашифрованным текстом и получать зашифрованный результат, который соответствует результату операций, выполняемых с открытым текстом. Обычно рассматривают операции сложения и умножения.

Частично гомоморфные криптосистемы — это такие криптосистемы, которые гомоморфны относительно только одной операции сложения или умножения. В году Крейгом Джентри из компании IBM был предложен полностью гомоморфный код [44], то есть код, гомоморфный для операций умножения и сложения одновременно. Очевидно, что гомоморфные коды естественно использовать в облачных средах. Однако при повышении уровня безопасности размер зашифрованного текста стремительно растет, что затрудняет применение метода Крейга Джентри на практике.

Тем не менее, компания IBM выпустила свободную криптографическую библиотеку HElib с поддержкой гомоморфного шифрования [45]. Наглядным примером использования крупномасштабного графа является задача идентификации спам-страниц в поисковых сервисах сети Интернет.

Поскольку для определения страниц, содержащих спам, требуются большие вычислительные возможности, разумно пытаться решить данную задачу посредством облачных технологий. Например, в работе [46] проблема идентификации спама представлена как задача бинарной классификации с обучаемым классификатором. Для реализации алгоритма была выбрана распределенная вычислительная платформа Hadoop, а точнее HDFS распределенная файловая система и Hadoop MapReduce фреймворк для реализации MapReduce-вычислений.

HDFS — Hadoop Distributed Filesystem — принадлежит Apache Software Foundation, имеет открытый исходный код, предоставляет пользователям прозрачную низкоуровневую распределенную инфраструктуру.

Инфраструктура MapReduce разработана компанией Google и имеет открытый исходный код реализации. В алгоритме Soft margin SVM целевая функция для линейного классификатора [46] имеет вид.

Причем эта штрафная функция связана со структурой ссылок между страницами. Если рассматривать страницы в качестве вершин графа, а связи между страницами в качестве ребер, можно учесть тот факт, что спам-страницы часто ссылаются на нормальные страницы в целях повышения доверия, в то время как нормальные страницы в большинстве своем не ссылаются на страницы со спамом. Поэтому в качестве штрафной функции в рассматриваемой работе была использована функция вида. Процесс идентификации спам-страниц с использованием Hadoop MapReduce можно описать следующим образом.

Для этого один из компьютеров называемый главным узлом — master node получает входные данные задачи, разделяет их на части и передает другим компьютерам рабочим узлам — worker node для предварительной обработки.

Если в документе одно и то же слово встречается несколько раз, после предварительной обработки данного документа будет столько же пар, сколько раз встретилось это слово. Все пары с одинаковым ключом объединяются и передаются на вход функции reduce. На Reduce-шаге происходит свертка предварительно обработанных данных.

Главный узел получает ответы от рабочих узлов и на их основе формирует результат — решение задачи, которая формулировалась изначально. В данном случае функция reduce складывает все пары с одинаковым ключом и таким образом получает общее количество вхождений конкретного слова во все документы коллекции. Предобработка текста, вычисление веса векторов и этап классификации осуществляются на платформе Hadoop и адаптированы к инфраструктуре MapReduce для повышения эффективности при параллельных вычислениях.

Адаптированная векторная модель VSM — Vector Space Model позволяет представлять коллекции документов векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства.

Более формально алгоритм можно описать следующим образом. Нормализованная частота терма tf ij вычисляется по формуле. Обратная частота документа idf i вычисляется по формуле. В итоге процесс вычисления величин tf ij и idf i сводится к вычислениям больших объемов данных, поэтому было предложено адаптировать модель программирования MapReduce. Например, процесс нахождения величины f ij можно записать в следующем виде:.

Здесь token — каждое отдельно взятое слово документа; Label — имя просматриваемого документа; contents — текст просматриваемого документа. На стадии классификации web-страниц происходит разделение файлов согласно их размерам, Mapper и Reducer завершают задачу параллельно.

Алгоритм позволяет улучшить точность распознавания и сократить время отклика.

Принцип работы «облачных технологий» - Облака

Еще один яркий пример применения облачных технологий — организация поиска. Например, в работе [47] рассматривается задача нечеткого поиска по ключевым словам в зашифрованных данных.

Основная идея безопасного нечеткого поиска по ключевым словам заключается в использовании двух этапов: Точнее — речь идет об окрестности определенного радиуса данного слова. При этом рассматривается метрика Левенштейна. Шаблоны используются для краткого описания множества слов, входящих в окрестность.

Предложенный алгоритм позволяет значительно сократить место для хранения индексов, которые потребуются при поиске: Схему нечеткого поиска по ключевым словам можно описать следующим образом. Для построения индекса слова w i с расстоянием d владелец данных сначала строит нечеткое множество ключевых словиспользуя технику, основанную на подстановке.

Владелец шифрует данные. Таблица индексов и зашифрованные файлы с данными передаются в облачный сервер для хранения. Поиском по wk авторизованный пользователь вычисляет множество так называемых люковгде s wk также получено при построении нечеткого множества на основе подстановки. Пользователь дешифрует полученные результаты и извлекает интересующие его файлы. В некоторых случаях точный поиск по ключевым словам в зашифрованных данных оказывается низкоэффективным и может не удовлетворять пользователей, поэтому в облачных технологиях целесообразно применять технологии, сохраняющие конфиденциальность ключевых слов.

Про облачные хранилища ©

В связи с этим и возникает задача нечеткого поиска. В работе [47] предложена техника построения нечетких множеств ключевых слов, основанная на подстановке в шаблоны, которая может быть применена для эффективного удаленного хранения данных и эффективной схемы поиска зашифрованных данных в облаке.

Таким образом, облачные вычисления можно рассматривать как новый подход, который даст мощный импульс дальнейшему развитию информационных технологий и вычислительных наук. Отметим, что распределенные и параллельные вычисления в Европе и Америке были поддержаны в широких масштабах. Например, за последние 10 лет в Европе в распределенные и параллельные вычисления было вложено свыше 1 миллиарда евро. В настоящее время в Европе развивается проект VENUS-C, который финансируется, чтобы более детально выявить возможности использования облачных вычислений для исследований и в промышленности.

Предшественниками облачных вычислений принято считать многочисленные и широко известные технологии, такие как ресурсные вычисления, grid-вычисления, виртуализация, гипервизоры и многое другое [4, 48]. Сервис-ориентированная архитектура Service-Oriented Architecture — SOA также сыграла важную роль в развитии облачных вычислений. Облачные вычисления являются в некотором смысле расширением SOA-приложений.

В последнее время с SOA наравне с Web 2. С технической точки зрения мэшап — это web-приложение, которое объединяет в один интегрированный инструмент данные, полученные из нескольких источников. Известными примерами мэшапов являются web-сервисы, использующие картографические данные Google Maps. Однако это далеко не единственное направление развития мэшапов. Дальнейшее совершенствование связано с методами получения агрегированной информации из сети — web-потоки RSS, Atom [17].

Многое делается в развитии методов ускоренного разбора HTML-страниц, когда от задачи требуется не получение макета страницы, а выборка определенной информации, представленной.

Интересны эксперименты с мэшапами, которые проводятся с использованием API для доступа сразу к нескольким сайтам. Еще один пример — недавно открытые API для российского почтового портала Mail. Подобные приложения позволяют активно использовать российский информационный контент с переходом к облачным моделям вычислений. Основная цель предприятий и поставщиков, осваивающих облачные решения [4], заключается в том, чтобы обеспечить предприятию ИТ-инфраструктуру как услугу.

Опыт, накопленный при интеграции и предоставлении корпоративных приложений как отдельных услуг, сегодня пытаются применять и при организации уровней инфраструктуры. Предполагается, что ПО и физическая инфраструктура, как и приложения в SOA, должны быть доступными для обнаружения, управляемыми и регулируемыми.

Естественно, возникает необходимость создания специальных стандартов, которые описывали бы, как обнаруживать, потреблять, администрировать и регулировать услуги. Открытые стандарты имеют ключевое значение для получения максимальной мощности и гибкости от использования облачных технологий [4]. И хотя в настоящее время разработка новых стандартов еще продолжается, часть новых технологий находится на стадии активного внедрения.

Например, для взаимодействия с облачными сервисами сейчас действует стандарт, предусматривающий использование браузеров на стороне клиента, которые поддерживают технологию AJAX.

Их работа в автономном режиме должна соответствовать открытой спецификации HTML5. Сегодня существует масса технологий, обеспечивающих решения на основе облачных вычислений. Если несколько лет назад их было трудно реализовать из-за отсутствия всеобъемлющих, понятных инструментов, таких как средства для упаковки и развертывания приложения в облачной инфраструктуре или привязки к инфраструктуре поставщика облака, то сейчас существуют стандарты, которые призваны обеспечить всеобщую поддержку средств виртуализации.

Он описывает предъявляемые к поставщикам виртуальных услуг требования по упаковке и развертыванию виртуальных объектов, передаваемых клиентам облачных сервисов. Важно отметить, что OVF не накладывает ограничений на выбор гипервизора или применение определенной процессорной архитектуры. Это делает его открытым для платформ от разных поставщиков, что нашло подтверждение в полной поддержке предварительной версии OVF, оказанной практически всеми основными поставщиками средств виртуализации: Облачный стандарт также не ограничивает выбор программных решений, которые могут применяться для работы.

Эта технология описывает подход, когда для работы с данными должен применяться достаточно узкий набор стандартных форматов. Тем самым строго ограничивается разнообразие методов взаимодействия между объектами и снижается сложность задействованных протоколов [17]. Важными являются стандарты, обеспечивающие работу прикладных программ: Для разработки ПО и тестирования необходимо приобретать, разворачивать, настраивать и содержать среду для выполнения тестирования. Ясно, что для быстрого создания и размещения такой среды как раз подходят облачные вычисления.

В этом случае для групп разработчиков упрощаются непрерывная интеграция кода и процесс обновления продукта. Группы тестирования могут уделять больше времени проверке качества программного продукта и меньше заниматься организацией процесса тестирования.

Для групп разработчиков, помимо готовой среды исполнения, облако дает еще одно преимущество: Вследствие этого интегрированная среда разработки IDE — Integrated Development Environment и простые редакторы кода становятся хостируемыми программами, доступными любому разработчику в любое время.

Это исключает потребность в локальных средах разработки и, соответственно, в лицензиях на каждую машину, что, несомненно, удобно. Существует еще один фактор влияния облачных вычислений на разработчиков. Для того чтобы облегчить понимание и поддержку исходного кода, упростить взаимодействие между разработчиками при создании одного и то же программного обеспечения, создаются стандартные интерфейсы прикладного программирования API.

Конечно, разработчики стремятся придерживаться стандартов, но в некоторых случаях нестандартные API дают определенную выгоду в производительности. В облаке же любые отклонения от стандартных API особенно опасны.

Потребители знают, что получают услуги от поставщика облака, но могут не знать деталей реализации этих услуг. Таким образом, преимущество облачных технологий — в универсальности решения.

Но вместе с тем это достоинство оборачивается некоторым неудобством для разработчиков. Как уже отмечалось ранее, слабым местом облачных технологий является безопасность информации. До сих пор стандартизация в этой области отсутствует. Это привело к тому, что каждый разработчик облачной платформы выбирает сегодня собственную модель обеспечения безопасности.

В результате возникшей разнородности пока наблюдаются трудности при обеспечении взаимодействия решений, построенных в разных облачных платформах. Одновременно это сдерживает внедрение новых функций защиты. Необходимость решения этих вопросов послужила причиной для создания в году рабочей группы Open Cloud Computing Interface OCCI Working Group, которая занимается разработкой стандартов в этой области.

Таким образом, можно выделить четыре направления, которые необходимо развивать для обеспечения безопасности построения облачного ЦОД:. Однако, как можно заметить, облачные технологии имеют больше преимуществ, чем недостатков. К тому же нельзя не учитывать современные тенденции развития ИТ-индустрии, в которых все больше просматривается необходимость обращаться к облачным вычислениям, несмотря на отставание систем защиты информации.

Создание новых стандартов, в том числе для обеспечения безопасности облачных технологий, на сегодняшний день является приоритетной задачей, а дальнейшее развитие облачных решений будет осуществляться вместе с возникновением новых, более надежных способов защиты данных.

Облачное хранилище данных — Википедия

В настоящее время развитие информационных технологий идет очень быстрыми темпами, поэтому естественны попытки в той или иной мере спрогнозировать будущее. В частности, обсуждаются различные возникающие вызовы и риски challenges and risksс которыми может столкнуться общество.

Авторы данной статьи также попытались сделать определенные выводы на эту тему. Конечно, в процессе развития с течением времени может оказаться, что какие-то из высказанных положений могут оказаться неверными. Итак, по мнению авторов, в строительстве больших центров данных можно увидеть стремление некоторых транснациональных корпораций типа Microsoft, IBM, Google к овладению большими объемами информации. Развитие происходящих сегодня событий можно представить следующим образом. Например, некая компания сообщает, что наряду с обычным ПО ею разработан и облачный вариант.

В действительности обычному пользователю облачный вариант может быть не нужен, но его может использовать какая-то компания. Хотя рекламируются удобство для коллективного использования и безопасность хранения данных, данные становятся доступными для владельцев облаков, то есть для владельцев серверов. Компания может заявить, что в дальнейшем будет поддерживать только облачный вариант программ. Конечно, можно поддерживать обычный вариант на своем компьютере, но через некоторое время компьютер выйдет из строя, так как изначально, при производстве, заложен ограниченный ресурс времени его использования.

Конечно, вы можете их кодировать, но в облаках работают специалисты более высокого класса, способные почти все декодировать. Центры данных позволяют аккумулировать разнообразную информацию: Например, компания IBM для обсуждения ряда технологических проблем привлекла около тысяч человек.

На специальном сайте Innovation Jam обсуждались вопросы изменения бизнес-моделей, взаимодействия с потребителями, глобальной интеграции и защиты окружающей среды. Пройдя регистрацию, участник попадает на регулируемый модераторами сайт, где в форме форумов и чатов идет обсуждение по заданным темам и ответвляющимся от них вопросам.

регистрация доменов biz ua

Здесь же в реальном времени отображается подробная статистика по дискуссиям в мире и отдельных странах. Помощь модераторам в слежении за ходом разговоров и в их последующей классификации оказывает автоматизированное средство обработки текста e-Classifier.

То есть, грубо говоря, теперь оказывается возможным осуществлять мозговые штурмы с участием тысяч человек. Отдельная тема — социальные сети. Социальная сеть представляет собой интерактивный многопользовательский веб-сайт, содержание контент которого наполняется самими участниками сети. Сайт представляет собой автоматизированную социальную среду, позволяющую общаться группе пользователей, объединенных общими интересами.

К ним, в частности, относятся и тематические форумы, особенно отраслевые, активно развивающиеся в последнее время. Количество зарегистрированных пользователей только одной сети может превышать население целой страны.

Облачные технологии: Облачные технологии. Принцип работы

В последнее время все больше и больше говорят о персональных данных в Интернете, об анонимности и других подобных вещах. ESXi сам выступает в роли ОС. Hyper-V - самый распространенный способ виртуализации для серверов на базе Windows. Он доступен на windows серверах в качестве системной службы. Именно поэтому Hyper-V - наиболее частый выбор среди пользователей Windows. Он включен в Windows Server и Так же он доступен в качестве отдельного ПО, работающего без установленной версии Windows Server.

Возможности, предлагаемые виртаулизацией, хорошо зарекомендовали себя в облачном хостинге. Виртуальные сервера можно настраивать в широком спектре аппаратных ресурсов, которые в последствии также можно и изменять. Некоторые обычные службы позволяют без потерь и довольно легко перенести сервер от одного гипервизора к другому или заменить сервер на новый в случае возникновения проблем. Разработчики часто выбирают для работы VPS, так как таким образом вы имеете полный контроль над сервером.

Большинство VPS на базе Linux по-умолчанию предлагают администраторский sudo доступ, таким образом разработчик получает возможность устанавливать и удалять абсолютно любое ПО на сервере. Свобода выбора начинается с выбора операционной системы. После чего разработчики могут собирать свой сервер по-необходимости. Такая сборка может включать в себя установку веб-сервера, сервера БД, почтовой службы или специально разработанного приложения. Облачные сервера очень легко поддаются масштабированию.

Методы масштабирования можно разбить на два подтипа: Обычные сервера могут масштабироваться только по одному методу, а сервера облачного хостинга можно изменять обоими методами. Это возможно благодаря виртуальной среде в которой работает сервер.

Так как он работает на выделенных ресурсах, их легко можно изменить или вовсе перенести весь сервер на другой гипервизор. Горизонтальное масштабирование - добавление узлов в существующую кластерную систему.